Wie man in Ansible mit Schleifen und Bedingungen arbeitet

In Ansible ist die Möglichkeit, Schleifen (Loops) zu verwenden, eine der zentralen Funktionen, um Aufgaben auf mehreren Hosts oder mit verschiedenen Variablen effizient auszuführen. Schleifen sind besonders dann nützlich, wenn es darum geht, ähnliche Aufgaben für eine Liste von Elementen zu wiederholen. Der grundlegende Aufbau einer Schleife in Ansible sieht vor, dass man eine Liste von Items definiert und dann für jedes Element eine Aufgabe ausführt. So wird beispielsweise der folgende Code verwendet, um „Hello World“ für verschiedene Namen auszugeben:

yaml
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tasks:

  - name: Echo var
    ansible.builtin.command: "/bin/echo Hello World {{ item }}"
    loop:
      - 'Ada'
      - 'Aixa'

Hier wird für jedes Element in der Liste ['Ada', 'Aixa'] die echo-Anweisung ausgeführt, wobei der Wert von item (also nacheinander „Ada“ und „Aixa“) in die Befehlszeile eingebaut wird. Dies ist eine der einfachsten Arten, Schleifen zu nutzen.

yaml
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tasks:

  - name: Echo var with index

    ansible.builtin.command: "/bin/echo Hello World from element number {{ idx }}"
    loop:
      - 'Ada'
      - 'Aixa'
    loop_control:
      index_var: idx

In diesem Fall wird idx für jedes Element der Liste auf die Iterationsnummer gesetzt und im Echo-Befehl ausgegeben. Ansible stellt eine Reihe spezieller Variablen zur Verfügung, die innerhalb von Schleifen verwendet werden können, um zusätzliche Informationen über die Iteration zu erhalten. Dazu gehören zum Beispiel ansible_loop.first, ansible_loop.last, oder ansible_loop.length. Diese Variablen ermöglichen es, den Zustand der Schleife präzise zu überwachen und zu steuern, was besonders bei komplexeren Playbooks von Nutzen ist.

Pausieren und Warten innerhalb von Schleifen

In manchen Szenarien kann es sinnvoll sein, nach jeder Iteration einer Schleife eine kurze Pause einzulegen. Dies kann notwendig sein, wenn nach jeder Aufgabe eine Verzögerung eingehalten werden muss, etwa um auf eine bestimmte Systemreaktion zu warten oder Netzwerkverbindungen zu stabilisieren. In Ansible kann dies durch die pause-Direktive innerhalb des loop_control-Blocks erreicht werden:

yaml
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tasks:

  - name: Pause between iterations
    ansible.builtin.command: "/bin/echo {{ item }}"
    loop:
      - 'Ada'
      - 'Aixa'
    loop_control:
      pause: 5

Verwenden spezieller Variablen und erweiterter Schleifenfunktionen

Ansible bietet eine Vielzahl von speziellen Variablen, die nicht nur für die einfache Iteration von Aufgaben auf einer Liste von Hosts oder Items verwendet werden können, sondern auch dazu dienen, komplexere Bedingungen in der Schleife zu implementieren. Eine dieser Funktionen ist die Verwendung von ansible_loop.allitems, die die gesamte Liste aller Items innerhalb der Schleife enthält, sowie der Variablen ansible_loop.index, die den aktuellen Index der Iteration verfolgt.

Ein weiteres nützliches Feature ist die Möglichkeit, Schleifen zu erweitern und zusätzliche Informationen zu erhalten. Durch das Setzen der extended-Direktive auf true im loop_control-Block können Sie Zugriff auf Variablen wie ansible_loop.first (zeigt an, ob es sich um die erste Iteration handelt) und ansible_loop.last (zeigt an, ob es sich um die letzte Iteration handelt) erhalten. Dies kann für komplexe Logik in Playbooks von großer Bedeutung sein.

yaml
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tasks:

  - name: Show all loop information

    ansible.builtin.command: "/bin/echo {{ item }}"
    loop:
      - 'Ada'
      - 'Aixa'
    loop_control:
      extended: true

Wiederholen von Aufgaben bis eine Bedingung erfüllt ist

Ein weiteres mächtiges Werkzeug in Ansible ist die Fähigkeit, Aufgaben mehrfach auszuführen, bis eine bestimmte Bedingung erfüllt ist. Dies ist besonders hilfreich, wenn Aufgaben durch externe Faktoren, wie etwa Netzwerkprobleme oder Serververfügbarkeiten, nur temporär fehlschlagen. Eine typische Anwendung hierfür wäre das Wiederholen einer Aufgabe, die eine Zeitverzögerung benötigt, bis sie erfolgreich abgeschlossen werden kann. Das folgende Beispiel zeigt, wie eine Aufgabe wiederholt wird, bis das Wort „succeeded“ in der Standardausgabe der Aufgabe gefunden wird:

yaml
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tasks:

  - name: Retry a task until a certain condition is met

    ansible.builtin.command: /bin/echo Hello
    register: result
    until: result.stdout.find("succeeded") != -1
    retries: 5
    delay: 10

Hier wird die Aufgabe maximal fünfmal ausgeführt, mit einer Pause von jeweils 10 Sekunden zwischen den Versuchen. Wenn der Befehl in einer der Ausgaben das Wort „succeeded“ enthält, wird die Schleife beendet.

Bedingte Ausführung von Aufgaben

In Ansible gibt es auch die Möglichkeit, Aufgaben basierend auf Bedingungen auszuführen. Diese Bedingungen können auf Systemfakten, Variablen oder auch auf Ergebnissen vorheriger Aufgaben basieren. Ein häufiges Beispiel ist die bedingte Ausführung von Aufgaben basierend auf dem Betriebssystem des Hosts. Wenn Sie beispielsweise nginx nur auf bestimmten Systemen installieren möchten, können Sie dies mit der when-Direktive tun:

yaml
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tasks:

  - name: Install nginx in Fedora

    ansible.builtin.dnf:
      name: nginx
    when: ansible_facts['distribution'] == "Fedora"

  - name: Install nginx in Debian

    ansible.builtin.apt:
      name: nginx
    when: ansible_facts['distribution'] == "Debian"

Fazit

Schleifen und bedingte Ausführungen sind fundamentale Werkzeuge in Ansible, die es ermöglichen, Playbooks flexibel und dynamisch zu gestalten. Sie ermöglichen die Automatisierung von Aufgaben, die nur unter bestimmten Bedingungen ausgeführt werden müssen, und bieten Mechanismen zur Fehlerbehandlung und zum Umgang mit temporären Problemen. Wer diese Werkzeuge effektiv nutzt, kann seine Infrastruktur effizient verwalten und zuverlässig auf verschiedene Umstände reagieren.

Wie funktioniert die Nutzung von Jinja2-Templates in Ansible und welche Herausforderungen gibt es?

Das Arbeiten mit Templates ist ein zentraler Bestandteil von Ansible, da es eine dynamische und flexible Möglichkeit bietet, Konfigurationsdateien zu erstellen und zu verwalten. Die Verwendung von Jinja2-Templates in Ansible ermöglicht es, Variablen und Fakten direkt in Dateien zu integrieren, die dann auf entfernten Hosts angewendet werden. Die Möglichkeit, Variablen in Templates zu nutzen, spart nicht nur Zeit, sondern auch Aufwand, da wiederkehrende Aufgaben automatisiert und flexibel gestaltet werden können.

Das grundlegende Konzept von Jinja2 in Ansible ist das Verwenden von Variablen, die innerhalb von Templates an verschiedenen Stellen eingesetzt werden können. Der Ansible-Template-Mechanismus rendert die Variablen und fügt sie in die Konfigurationsdateien ein. Eine einfache Implementierung könnte beispielsweise wie folgt aussehen: Die Konfiguration für einen Benutzer und ein Passwort wird als Variable in einem Playbook definiert und anschließend in eine Konfigurationsdatei eingebunden. Dies spart nicht nur Zeit, sondern sorgt auch dafür, dass sensible Daten nicht manuell in Dateien eingegeben werden müssen.

Die Implementierung erfolgt in der Regel über das Ansible-Modul „template“, bei dem der Pfad zu einer Jinja2-Datei als Quelle und der Zielort auf dem entfernten Host angegeben wird. In einem Beispiel könnte der Template-Task so aussehen:

yaml
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- name: Konfiguration Template
  hosts: alle
  vars:
    - benutzername: Alex
    - passwort: Alex
  tasks:
    - name: Konfigurationsdatei kopieren
      ansible.builtin.template:
        src: "conf.properties.j2"
        dest: "/tmp/conf.properties"

    - name: Inhalt von conf.properties anzeigen

      ansible.builtin.command: cat conf.properties chdir=/tmp
      register: command_output

    - name: Ausgabe auf Konsole anzeigen

      ansible.builtin.debug:
        msg: "{{command_output.stdout.split('\n')}}"

In diesem Fall wird eine Jinja2-Template-Datei namens conf.properties.j2 auf den Zielhost übertragen und dort als conf.properties gespeichert. Der Output des debug-Tasks zeigt dann den Inhalt der generierten Datei, die die Variablen benutzername und passwort enthält. Das Endergebnis dieser Operation könnte wie folgt aussehen:

ini
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# Datei erstellt am 2024-02-21T13:13:28Z

hostname=localhost
connection_pool=30
db_username=Alex
db_password=Alex

In einem realen Szenario wäre es jedoch ratsam, sensible Informationen wie Benutzernamen und Passwörter nicht direkt im Playbook zu speichern. Stattdessen könnte Ansible Vault oder ein anderes Geheimnismanagement-Tool verwendet werden, um diese Daten sicher zu verwalten.

Jinja2 ermöglicht nicht nur das einfache Einfügen von Variablen, sondern auch komplexere logische Strukturen wie Schleifen und Bedingungen. Ein weiteres wichtiges Konzept sind Makros, die es ermöglichen, Codefragmente zu definieren, die mehrfach im Template verwendet werden können. Ein Beispiel für die Definition eines Makros wäre:

jinja
Copy code
{% macro benutzername(name, nachname='') -%}

  {{name|e}} {{nachname|e}}
{%- endmacro %}

Dieses Makro könnte dann für verschiedene Namen aufgerufen werden, um diese dynamisch zu erstellen. So lassen sich auch komplexe Datenstrukturen in Templates einfacher verwalten.

Auch Filter sind ein wichtiges Feature von Jinja2, da sie es ermöglichen, Daten vor der Ausgabe zu bearbeiten. Ein einfaches Beispiel für die Verwendung eines Filters könnte sein:

jinja
Copy code
{{ html|escape }}

Ein weiteres Konzept, das bei der Arbeit mit Templates hilfreich sein kann, sind Lookup-Plugins. Diese ermöglichen es, Daten von externen Quellen wie Dateien oder APIs abzurufen und in Templates zu integrieren. Ein Beispiel könnte das Abrufen von Daten aus der lokalen Datei /etc/hosts sein:

yaml
Copy code
- name: Read hosts

  hosts: all
  vars:
    hosts_value: "{{ lookup('file', '/etc/hosts') }}"
  tasks:
    - debug:
        msg: "hosts value is {{ hosts_value }}"

Ein weiteres praktisches Lookup-Plugin ist das url-Plugin, mit dem man Inhalte aus einer URL laden kann, um diese in eine Konfigurationsdatei zu integrieren. Dies könnte zum Beispiel für die Integration von externen Konfigurationen oder Daten verwendet werden.

Neben diesen grundlegenden Mechanismen gibt es noch viele weitere Möglichkeiten, wie man Templates in Ansible einsetzen kann. Eine wichtige Erkenntnis hierbei ist, dass das Template-Rendering auf der Ansible-Control-Node erfolgt und nicht auf den Zielsystemen. Dies bedeutet, dass alle Variablen und Fakten vor der Ausführung der Aufgaben bereits verarbeitet werden, wodurch der gesamte Prozess äußerst effizient wird.

Bei der Arbeit mit Templates in Ansible sollte jedoch stets darauf geachtet werden, dass sensible Daten nicht im Klartext gespeichert oder übertragen werden. Die Nutzung von Ansible Vault, sicheren Verbindungen und anderen Sicherheitsmechanismen ist unerlässlich, um die Integrität und Sicherheit der Konfigurationen zu gewährleisten.

Wie man Ansible-Module entwickelt und mit Rollen und Sammlungen wiederverwendet

Die Nutzung von Ansible zur Automatisierung von Systemkonfigurationen hat viele Vorteile. Ein zentraler Aspekt dabei ist die Entwicklung und Wiederverwendung von Ansible-Modulen und Playbooks. Dieser Prozess kann durch die Verwendung von Rollen und Sammlungen erheblich vereinfacht und strukturiert werden. In diesem Zusammenhang stellt sich die Frage: Wie lassen sich diese Komponenten optimal entwickeln, verwalten und über mehrere Projekte hinweg einsetzen?

Ansible-Rollen zur Wiederverwendung von Playbooks

Um diese Wiederholung zu vermeiden, kommen Ansible-Rollen ins Spiel. Eine Rolle ist eine Sammlung von Tasks, Variablen, Vorlagen und Handlers, die eine bestimmte Funktionalität innerhalb eines Playbooks umsetzen. Rollen sind so strukturiert, dass sie wiederverwendbar und portabel sind. Sie können in verschiedenen Playbooks und Projekten genutzt werden, ohne die zugrunde liegende Logik jedes Mal neu schreiben zu müssen. Ein weiterer Vorteil von Rollen ist ihre Parametrisierbarkeit. So können bei der Installation einer Java-Anwendung beispielsweise unterschiedliche Parameter wie die Heap-Größe oder die Garbage Collector-Konfiguration je nach Host angepasst werden.

Rollen aus Ansible Galaxy installieren

Ein praktisches Beispiel für die Verwendung einer Ansible-Rolle ist die Installation des Java Development Kits (JDK). Ansible Galaxy bietet eine Sammlung von vorgefertigten Rollen, die von der Community bereitgestellt werden. Diese Rollen erleichtern die Implementierung von Automatisierungsaufgaben, da sie den Aufwand reduzieren, den eigenen Code immer wieder neu zu schreiben. Ansible Galaxy funktioniert ähnlich wie andere Paketverwaltungen (z.B. Maven Central oder PyPi), indem es eine zentrale Plattform für das Teilen und Verwalten von Rollen bietet.

Um eine Rolle von Ansible Galaxy zu installieren, genügt der Befehl:

Copy code
ansible-galaxy install geerlingguy.java

Dieser Befehl lädt die Java-Rolle herunter und installiert sie im entsprechenden Verzeichnis auf dem Kontrollknoten. Danach kann die Rolle in einem Playbook verwendet werden, um das JDK auf den verwalteten Hosts zu installieren.

Die Verwendung von Rollen im Playbook

Sobald eine Rolle installiert ist, kann sie in einem Playbook verwendet werden. Ein einfaches Beispiel für ein Playbook zur Installation von Java könnte wie folgt aussehen:

yaml
Copy code
- hosts: all

  become: true
  roles:
    - role: geerlingguy.java
      when: "ansible_os_family == 'RedHat'"
      vars:
        java_packages:
          - java-1.8.0-openjdk

Dieses Playbook ruft die Rolle geerlingguy.java auf, wenn das Betriebssystem des Zielhosts zur Familie der RedHat-basierten Systeme gehört. Zusätzlich wird als Variable der zu installierende Java-Paketname übergeben. Durch den Einsatz von Bedingungen und Variablen lässt sich die Rolle flexibel an unterschiedliche Umgebungen anpassen.

Vorteile der Rollen

Die Verwendung von Ansible-Rollen bietet zahlreiche Vorteile. Zunächst einmal wird der Prozess der Automation erheblich vereinfacht. Die Komplexität, die beim Installieren und Konfigurieren von Software auf mehreren Hosts entstehen kann, wird durch den Einsatz von Rollen abstrahiert. Der Entwickler muss sich nicht um Details kümmern, wie die genaue Installation von Java oder die Konfiguration von Umgebungsvariablen, da dies alles bereits in der Rolle definiert ist. Zudem ermöglicht die Rollenstruktur eine klare Trennung der einzelnen Aufgaben, was den Code übersichtlicher und wartungsfreundlicher macht.

Ansible-Sammlungen für noch mehr Flexibilität

Neben Rollen gibt es auch Ansible-Sammlungen, die eine größere Sammlung von Rollen, Modulen und anderen Komponenten bieten. Sammlungen sind eine Weiterentwicklung von Rollen und ermöglichen es, noch umfangreichere Automatisierungsinhalte zu bündeln und zu teilen. Sie bieten eine Möglichkeit, größere, komplexere Automatisierungsprozesse zu kapseln und als Paket zu verteilen, das leicht in verschiedenen Projekten wiederverwendet werden kann.

Die Integration von Sammlungen und Rollen in Ansible ermöglicht eine sehr effektive und strukturierte Art der Automatisierung. Diese Komponenten sind nicht nur für die interne Nutzung im Unternehmen oder der Organisation gedacht, sondern auch für den Austausch innerhalb der Ansible-Community. Durch die Verwendung dieser vorgefertigten, getesteten Komponenten können Entwickler schneller und sicherer arbeiten.

Warum sind Ansible Execution Environments wichtig für die Automatisierung?

Die Anwendung von Automatisierung hat das Potenzial, Prozesse vorhersehbar und wiederholbar zu gestalten. Im Fall von Ansible ermöglicht Automatisierung durch standardisierte Aufgaben eine konsistente und zuverlässige Ausführung. Dennoch gibt es einige Herausforderungen bei der praktischen Umsetzung dieser Automatisierung, insbesondere wenn es darum geht, die Abhängigkeiten und die zugrundeliegende Infrastruktur zu verwalten. In diesem Zusammenhang sind die Ansible Execution Environments eine Schlüsseltechnologie, die es ermöglicht, Automatisierungsumgebungen zu schaffen, die sowohl robust als auch portabel sind.

Ein zentrales Problem bei der Nutzung von Ansible für komplexe Automatisierungsaufgaben besteht darin, dass die Steuerung der benötigten Abhängigkeiten für verschiedene Umgebungen nicht immer einfach ist. Automatisierungsaufgaben erfordern nicht selten komplexe Module oder Bibliotheken, wie beispielsweise Python-Bibliotheken oder Systempakete, die nicht immer standardisiert oder leicht zugänglich sind. Die Art und Weise, wie diese Abhängigkeiten verwaltet und ausgeführt werden, kann stark variieren, insbesondere je nach Betriebssystem und Infrastruktur.

Traditionell wurden in Ansible virtuelle Python-Umgebungen verwendet, um Abhängigkeiten zu isolieren und die Kompatibilität sicherzustellen. Doch diese Praxis hat ihre Tücken. Wenn mehrere Automatisierungsaufgaben unterschiedliche Umgebungen erfordern, kann die Verwaltung dieser virtuellen Umgebungen schnell unübersichtlich und schwerfällig werden. Hier kommen Ansible Execution Environments ins Spiel.

Ein Execution Environment (EE) bietet eine standardisierte Methode zur Verwaltung von Softwareabhängigkeiten und zur Trennung von Inhalten. Mithilfe von Containertechnologien können diese Environments erstellt werden, die alle benötigten Ressourcen in einem Container bündeln. Auf diese Weise lassen sich nicht nur Softwareabhängigkeiten und Bibliotheken effizient verwalten, sondern auch die verschiedenen Umgebungen voneinander isolieren, was zu einer stabileren und portableren Ausführung von Automatisierung führt.

Die Verwendung von Containern als Grundlage für diese Execution Environments hat den Vorteil, dass alle Ressourcen, die für die Automatisierung notwendig sind, als atomare Artefakte gespeichert werden. Das bedeutet, dass diese Umgebungen nicht nur in unterschiedlichen Infrastrukturen und Betriebssystemen genutzt werden können, sondern auch innerhalb eines Hosts ohne Konflikte nebeneinander existieren. Auf diese Weise lässt sich Automatisierung effizienter und konsistenter ausführen, da dieselbe Umgebung in verschiedenen Szenarien immer dieselben Ergebnisse liefert.

Ein weiteres wesentliches Merkmal von Execution Environments ist ihre Portabilität. Container lassen sich problemlos zwischen verschiedenen Instanzen und Umgebungen teilen, was die Wiederverwendbarkeit und Flexibilität von Automatisierungsinhalten erheblich steigert. Die Möglichkeit, Container zu nutzen, bedeutet, dass man sich keine Sorgen über die Kompatibilität mit unterschiedlichen Systemen machen muss – die Containerumgebung stellt sicher, dass die Automatisierung unabhängig vom zugrunde liegenden Betriebssystem immer gleich ausgeführt wird.

Ein Execution Environment kann je nach Bedarf auch individuell angepasst werden. Es ist möglich, maßgeschneiderte Environments zu erstellen, indem zusätzliche Abhängigkeiten, Bibliotheken oder Betriebssystempakete hinzugefügt werden. Die Ansible Automation Platform stellt hierfür mehrere Basis-Execution-Environment-Images zur Verfügung, die als Grundlage für die Erstellung eigener Umgebungen dienen können. Beispiele hierfür sind das ee-minimal, das nur die grundlegenden Funktionen enthält, und das ee-supported, das alle unterstützten Ansible Content Collections umfasst.

Um ein eigenes Execution Environment zu erstellen, wird das Tool ansible-builder verwendet, das den Prozess automatisiert. Mit ansible-builder können die gewünschten Komponenten in einer YAML-Datei definiert werden, die dann als Eingabedatei für das Tool dient. Es liest diese Datei, prüft die Syntax und generiert daraufhin eine Containerdatei (vergleichbar mit einem Dockerfile), die von einem Containerlaufzeit-System wie Docker oder Podman verarbeitet wird, um das Container-Image zu erstellen.

Mit der Möglichkeit, Execution Environments zu erstellen, können Entwickler sicherstellen, dass ihre Automatisierung stets in einer konsistenten und vorhersehbaren Umgebung ausgeführt wird, unabhängig von der zugrunde liegenden Infrastruktur. Dies ist besonders in komplexen, mehrstufigen Umgebungen von entscheidender Bedeutung, in denen unterschiedliche Teams und Technologien zusammenarbeiten.

Neben der reinen Verwaltung von Abhängigkeiten ist es auch von entscheidender Bedeutung, dass Benutzer den Umgang mit Execution Environments verstehen und in der Lage sind, diese bei Bedarf anzupassen. Das bedeutet, dass nicht nur die Erstellung und Pflege von Containern eine Rolle spielt, sondern auch die Fähigkeit, diese Umgebungen optimal zu nutzen, um Automatisierungsaufgaben effizient und ohne Unterbrechungen auszuführen. So wird eine zuverlässige Automatisierung auf der gesamten Infrastruktur hinweg gewährleistet.