Какие основные задачи решаются при работе с облачными платформами в DevOps

Да ты посмотри, что эти облачные ребята напридумывали! AWS, GCP, Azure — это ж целые вселенные, где всё уже готово, чтобы ты, такой умный, мог не париться с железками, а сразу строить свои хитрые штуки. Основа всего — это сервисы, которые они тебе подсовывают, как конфетки. На них и держится вся эта ваша DevOps-движуха.

Вот о чём речь, если по полочкам, но без занудства:

• Инфраструктура как код (IaC): Это когда ты не тыкаешь мышкой в интерфейс, как обезьяна, а пишешь код, который говорит облаку: «Слушай сюда, нахуй, мне нужно вот столько серверов, вот такую сеть и базу данных вот тут». И оно тебе всё делает! Как по волшебству, только лучше. Повторяемо, и в гите можно хранить — красота.

  • Чем колдовать: Terraform (это вообще мастхэв), AWS CloudFormation.

• CI/CD (Непрерывная интеграция и доставка): Это чтобы не орать «А у меня на машине работает!». Ты закинул код в репозиторий — и понеслась. Система сама его соберёт, проверит тестами и, если всё чики-пуки, задеплоит куда надо. Автоматически, блядь! Можно хоть по 100 раз в день выпускать обновы.

  • Где это происходит: GitLab CI/CD, GitHub Actions (удобно, ибо прямо в гите), AWS CodePipeline, старичок Jenkins (если любите пострадать).

• Контейнеризация и оркестрация: Это про то, чтобы твоё приложение бегало в своей песочнице (контейнер Docker) и не сралось с окружением. А если таких песочниц овердохуища, то ими нужен крутой управляющий — оркестратор. Самый главный пахан тут — Kubernetes (k8s), все его знают.

  • Где держать стадо: Amazon EKS, Google GKE, а образы контейнеров — в Docker Hub.

• Вычислительные ресурсы (IaaS/PaaS/FaaS): Это просто разный уровень заботы. Хочешь сам всё настраивать на виртуалке — получай EC2 (IaaS). Хочешь просто залить код и забыть — бери Heroku (PaaS). А хочешь вообще нихуя не думать о серверах — тебе в бессерверные функции, типа AWS Lambda (FaaS). Заплатил только за время выполнения — красота!

• Мониторинг и логирование: Это чтобы понимать, что твоё творение не легло в пизду в три часа ночи. Собираются метрики (как работает), логи (что пишет) и трейсы (где тормозит). Без этого ты просто слепой кот в тёмной комнате.

  • Куда смотреть: Amazon CloudWatch, Google Cloud Monitoring, или сторонние штуки вроде Datadog.

Вот, смотри, простейший пайплайн для Python-проекта в GitHub Actions. Как он выглядит, этот зверь:

# .github/workflows/ci.yml
name: Python CI

on: [push, pull_request]

jobs:
  build:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
    - uses: actions/checkout@v3
    - name: Set up Python
      uses: actions/setup-python@v3
      with:
        python-version: '3.10'
    - name: Install dependencies
      run: |
        python -m pip install --upgrade pip
        pip install -r requirements.txt
    - name: Run tests
      run: |
        pytest

Вот и вся магия. Написал такой файлик, положил в репу — и теперь при каждом пуше у тебя всё само проверится. Удобно же, ёпта!