Når du begynner å bruke Infrastruktur som Kode (IaC) i Azure, er det viktig å følge beste praksis for å sikre effektiv distribusjon, pålitelig infrastruktur og enkel vedlikehold. I denne sammenhengen er det flere metoder og teknikker som kan gjøre prosessen mer strømlinjeformet og mindre utsatt for feil. Å bruke moduler, integrere med CI/CD-pipelines og utnytte spesifikke funksjoner i Bicep er noen av de viktigste tilnærmingene.

Moduler for Modulerbarhet og Vedlikehold

Moduler er en viktig del av enhver IaC-struktur, og de fremmer både modulerbarhet og vedlikehold. Ved å kapsle inn komplekse infrastrukturkonfigurasjoner i gjenbrukbare komponenter, kan du organisere Bicep-filene på en måte som gjør dem enklere å administrere. Moduler hjelper med å sikre konsistens på tvers av prosjekter og miljøer, da de sentraliserer vanlige deklarasjoner. For eksempel kan du lage en modul for standard applikasjonskonfigurasjoner og bruke den på tvers av flere distribusjoner. Dette betyr at eventuelle oppdateringer eller endringer kun må gjøres ett sted, noe som reduserer risikoen for konfigurasjonsdrift og forenkler administrasjonen.

I tillegg kan moduler bidra til å håndheve navngivingskonvensjoner. Å bruke moduler for å tvinge frem enhetlige navngivningsregler på tvers av prosjekter innen et team, skaper både orden og oversiktlighet. Ved å standardisere navnene, forenkles feilsøking, og relaterte ressurser blir lettere å identifisere. En konsistent navngivingspraksis forbedrer den operative effektiviteten, og gjør det enklere for nye teammedlemmer å forstå infrastrukturen raskt.

Integrering med CI/CD Pipelines

En annen viktig praksis er å integrere Bicep med CI/CD-pipelines. Dette automatiserer distribusjonen av infrastruktur, tester og kodeutgivelser. Med en CI/CD-pipeline kan du strømline distribusjonsprosessen, redusere menneskelige feil og sikre at alle distribusjoner er både konsistente og repeterbare. Workflowen for en typisk CI/CD-pipeline involverer flere trinn: først, endringer i Bicep-filene blir gjort og forpliktet til et versjonskontrollsystem. Deretter trigges pipelinen av disse endringene, og den validerer om filene er syntaktisk korrekte og følger beste praksis. Testmiljøer kan brukes for å verifisere at alt fungerer som forventet før den faktiske distribusjonen skjer.

Bicep-funksjoner for Optimalisering og Sikkerhet

Bicep tilbyr flere funksjoner som bidrar til å skrive optimal og sikker IaC-deklarasjoner. En viktig funksjon er @secure-dekoratøren. Når en parameter markeres som sikker, sikres det at sensitiv informasjon som passord eller nøkler ikke skrives til distribusjonslogger, noe som styrker sikkerheten betraktelig. Denne funksjonaliteten er avgjørende for å opprettholde konfidensialiteten til sensitiv data under og etter distribusjonene.

En annen betydelig funksjon er parameterisering, som gir fleksibilitet til Bicep-malene. Ved å definere parametere kan du enkelt justere ressurskonfigurasjonene uten å endre den grunnleggende malen, noe som gjør den tilpasningsdyktig for ulike distribusjonsscenarier. For eksempel kan du sette parametere for ressursnavn, steder eller størrelser og tildele standardverdier som er sikre og kostnadseffektive for utviklingsmiljøer. Bicep støtter også strenginterpolering, noe som er nyttig for å lage konsistente og beskrivende ressursnavn. Ved å kombinere strenginterpolering med funksjonen uniqueString() kan du sikre at navnene på ressursene er unike på tvers av forskjellige distribusjoner.

Bruken av Biceps "what-if"-funksjon er også viktig. Denne funksjonen lar deg forhåndsvise endringer som en distribusjon vil gjøre i eksisterende infrastruktur. Dette gir deg en bedre forståelse av hvordan ressursene vil bli lagt til, endret eller fjernet før du faktisk gjennomfører endringene, og reduserer risikoen for utilsiktede slettinger eller feilaktige endringer. Ved å bruke "what-if" kan du gjøre distribusjonsprosessen både tryggere og mer kontrollert.

Forvaltning av Infrastruktur og Distribusjonsmodi

Distribusjonsmodus spiller en sentral rolle i hvordan endringer anvendes på eksisterende infrastruktur. Det finnes to hovedmoduser: inkrementell og fullstendig. I den inkrementelle modusen legges kun de nødvendige ressursene til eller endres, basert på de siste endringene i malen. På den andre siden fjerner fullstendig modus eventuelle ressurser som ikke lenger er definert i malene, og erstatter dem med de nye eller endrede ressursene. Forståelsen av disse alternativene gir deg bedre kontroll over hvordan du administrerer og oppdaterer infrastrukturen din.

En god praksis er å alltid bruke versjonskontroll for Bicep-filene. Dette gjør det lettere å spore endringer, rulle tilbake til tidligere versjoner om nødvendig og samarbeide på tvers av team.

Å følge disse beste praksisene gjør det ikke bare enklere å administrere og distribuere infrastruktur i Azure, men gir også en mer pålitelig, sikker og effektiv plattform for å drive applikasjoner og tjenester i skyen.

Hvordan Autoskalering og Aksessering av Containerbilder Arbeider i AKS

Når du distribuerer en multitier webapplikasjon, kan du ha flere komponenter som frontend, backend, arbeidstjenester og databaser som kjører på forskjellige maskiner. I et slikt scenario er det viktig å håndtere ressursene effektivt, spesielt når trafikkbelastningen varierer over tid. En løsning som effektivt håndterer slike utfordringer er autoskalering, som lar systemet automatisk tilpasse ressursene basert på etterspørselen. I denne artikkelen ser vi nærmere på hvordan autoskalering kan implementeres i et Kubernetes-miljø som Azure Kubernetes Service (AKS) og hvordan man håndterer containerbilder via Azure Container Registry (ACR).

Anta at applikasjonen din består av flere tjenester, som en frontend bygget med React.js og betjent gjennom Nginx, en backend med RESTful API-er bygd på Node.js, og en arbeidstjeneste som bruker Python til bakgrunnsprosesser. Dette kan også omfatte en database som bruker MySQL og som kjøres på en StatefulSet med vedvarende lagring. For å administrere disse komponentene effektivt kan du bruke AKS-kluster med spesifikke node-pooler for hver type tjeneste: en generell node-pool for frontend og backend, en beregningsoptimalisert node-pool for arbeidstjenester, og en stateful node-pool for databasen.

Ved å opprette separate node-pooler kan du sikre at hver tjeneste får de nødvendige ressursene. Den generelle node-poolen håndterer frontend- og backend-tjenestene, mens den beregningsoptimaliserte node-poolen er designet for arbeidstjenesten, som krever høy CPU. Den stateful node-poolen håndterer databasen for å sikre høy IOPS for vedvarende lagring.

Etter å ha opprettet AKS-klusteret og de nødvendige node-poolene, kan du begynne å distribuere de ulike applikasjonskomponentene til passende node-pooler. Dette kan gjøres med kubectl apply, og Kubernetes-manifestene må inneholde spesifikasjoner for hvilken node-pool applikasjonen skal kjøres på. For eksempel kan du bruke en nodeSelector for å spesifisere hvilken node-pool som skal brukes, som for eksempel generalpool, computepool eller statefulpool.

En viktig del av implementeringen av autoskalering er å kunne tilpasse ressursene dynamisk etter behov. Dette gjøres ved å aktivere autoskalering på node-poolene. Hvis trafikken til applikasjonen øker, kan autoskaleringen automatisk legge til flere noder, og på samme måte redusere antallet når etterspørselen går ned. Dette kan bidra til å optimalisere kostnadene og ressursbruken.

Et eksempel på hvordan man aktiverer autoskalering i en node-pool er ved å bruke Azure CLI:

css
az aks nodepool update --resource-group <resource-group> --cluster-name <aks-cluster-name> --name generalpool --enable-cluster-autoscaler --min-count 2 --max-count 5

Denne kommandoen aktiverer autoskalering for den generelle node-poolen med et minimum av to noder og et maksimum på fem. Ved å bruke slike innstillinger kan du sørge for at applikasjonen alltid har nok ressurser til å håndtere trafikkøkninger uten å overskride kostnadsrammene.

I tillegg til autoskalering er det viktig å kunne håndtere containerbilder på en sikker og skalerbar måte. Azure Container Registry (ACR) er en administrert Docker-registrytjeneste som lar deg lagre, administrere og distribuere containerbilder på en effektiv måte. Integrasjonen mellom AKS og ACR gjør det enkelt å trekke nødvendige bilder fra ACR til AKS-klyngen din.

Når du bruker ACR, kan du opprette et containerregistret ved hjelp av Azure CLI, PowerShell eller Bicep. En typisk fremgangsmåte for å sette opp et ACR-registreringssystem via Azure CLI kan se slik ut:

css
az group create --name <resource-group> --location <location>


az acr create --resource-group <resource-group> --name <acr-name> --sku Basic

Med ACR kan du trygt administrere dine containerbilder, og koble ACR direkte til AKS for å gjøre det lettere å distribuere og administrere containeriserte applikasjoner. Ved å bruke ACR kan du sette opp tilgangskontroller og bruke Microsoft Entra ID for å administrere hvilke brukere som har tilgang til bildene dine. Denne integrasjonen gjør det lettere å holde applikasjonene dine sikre og tilgjengelige når du deployerer til AKS.

Når man jobber med containerbilder, er det også viktig å ha en klar struktur for hvordan bildene blir lagret i ACR. Et bilde kan lagres i et repository, og forskjellige versjoner av bildet kan lagres som ulike tags (f.eks. v1, v2, latest). ACR gir deg muligheten til å liste og administrere repositories, samt sikre at kun autoriserte brukere kan få tilgang til bildene.

Når du er klar til å distribuere applikasjonen til AKS, kan du benytte deg av ACR for å hente de nødvendige containerbildene direkte fra registret. Dette er spesielt nyttig når du har private bilder som kun skal være tilgjengelige for bestemte brukere eller applikasjoner. Ved å integrere AKS og ACR på denne måten, kan du sikre at applikasjonen din alltid har de nyeste versjonene av containerbildene som er nødvendige for driften.

I tillegg til de tekniske aspektene som er beskrevet her, er det viktig å forstå at autoskalering og containerregistrering ikke er en statisk løsning. Det er nødvendig å kontinuerlig overvåke og justere konfigurasjonen av både autoskalering og ACR for å sikre at applikasjonene forblir stabile og kostnadseffektive over tid. Teknologiske endringer, trafikkvekst og utviklingen av nye funksjoner krever en kontinuerlig evaluering og tilpasning av systemet.

Hvordan Donald Trump omformulerte ideen om amerikansk eksepsjonalitet i sine valgkampanjer
Hvordan akustisk måling kan forbedre posisjonering og avstandsberegning på kommersielle enheter
Hvordan fotonikk og optoelektronikk kan transformere industrielle miljøer i Industri 5.0