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Spinnaker實戰：云原生多云環境的持續部署方案

為了解決Git clone的問題，作者王煒王振威 這樣論述：

本書聚焦於雲原生和多雲環境的持續部署方案，共分13章，內容涉及聲明式持續部署概述、Spinnaker基礎與實戰、金絲雀發佈與灰度發佈、部署安全、混沌工程及生產化建議等，結構清晰，循序漸進，深入淺出。   在持續部署最佳實踐方面，本書重點介紹了如何實施灰度發佈、自動金絲雀分析和混沌工程，這些高級部署功能是Netflix 公司實現快速而穩定反覆運算的核心技術。關於如何落地Spinnaker，本書站在人和組織架構的視角，為遷移團隊提供了指導性的意見，解決了新技術落地難的問題。 王煒，騰訊雲CODING高級架構師，CNCF大使，KubeCon評審委員會成員，開源雲原生開發境Nocal

host研發負責人，騰訊雲大學講師。多年來始終從事雲原生架構、Docker、Kubernetes、DevOps及微服務領域的研究與實踐，擅長開源項目治理和運營。   王振威，騰訊雲CODING研發總監，開源雲原生開發環境Nocalhost產品負責人。深耕開發者工具領域，實現了CODING代碼託管、CI/CD等產品從0到1的突破，在Linux、Golang、Java、Kubernetes、Docker等技術領域有所見長。   01 聲明式持續部署概述 1 1.1 持續交付與持續部署 2 1.1.1 為什麼要持續交付 2 1.1.2 持續交付的好處 3 1.1.3 保持隨時可交付

4 1.1.4 解決問題：提高發佈頻率 4 1.1.5 自動化持續部署 5 1.2 命令式與聲明式 6 1.2.1 簡單易用的命令式 7 1.2.2 抽象和歸納的聲明式 8 1.3 常見的聲明式系統 9 1.3.1 Kubernetes 9 1.3.2 Terraform 11 1.3.3 Ansible 12 1.4 聲明式與命令式結合：聲明式腳本流水線 13 1.4.1 核心思想 13 1.4.2 代碼即流水線 14 1.4.3 步驟執行 15 1.5 聲明式腳本流水線的意義 16 1.5.1 簡化行為描述 16 1.5.2 降低學習曲線 17 1.5.3 落地持續部署 17 1.5.4

實現自動化 17 1.6 本章小結 18 02 管理雲基礎設施 19 2.1 遷移至雲原生與混合雲的挑戰 20 2.1.1 憑據管理 20 2.1.2 多雲架構 20 2.1.3 跨地域部署 21 2.1.4 自動伸縮 21 2.1.5 不可變的基礎設施和部署製品 22 2.1.6 服務發現 22 2.2 組織雲基礎設施 23 2.2.1 以應用為中心 23 2.2.2 抽象對雲的操作 24 2.2.3 雲模型 26 2.2.4 多雲配置 26 2.3 流量組織形式 27 2.3.1 啟用/不啟用 27 2.3.2 啟用/啟用 27 2.4 持續部署工具對比 27 2.4.1 Tekton

28 2.4.2 Argo CD 31 2.5 本章小結 36 03 Spinnaker 簡介 37 3.1 概念 38 3.2 應用管理 38 3.2.1 應用 39 3.2.2 伺服器組 39 3.2.3 集群 39 3.2.4 負載等化器 41 3.2.5 防火牆 41 3.3 應用程式部署 42 3.3.1 流水線 42 3.3.2 階段 43 3.3.3 任務 43 3.3.4 部署策略 43 3.4 雲提供商 45 3.5 Spinnaker 架構 46 3.5.1 Deck 48 3.5.2 Gate 50 3.5.3 Clouddriver 50 3.5.4 Orca 51

3.5.5 Echo 52 3.5.6 Front50 53 3.5.7 Igor 54 3.5.8 Fiat 54 3.5.9 Rosco 55 3.5.10 Kayenta 56 3.6 本章小結 57 04 安裝Spinnaker 59 4.1 環境要求 59 4.1.1 Kubernetes 59 4.1.2 Kubectl 62 4.1.3 Jenkins 63 4.1.4 Docker Registery 66 4.2 安裝部署 67 4.2.1 Halyard 命令列工具 67 4.2.2 選擇雲提供商 70 4.2.3 選擇運行環境 71 4.2.4 選擇存儲方式 71 4

.2.5 部署 73 4.2.6 升級 78 4.2.7 備份配置 79 4.2.8 常見問題 81 4.3 本章小結 82 05 Spinnaker基本工作流程：流水線 84 5.1 管理流水線 85 5.1.1 創建流水線 85 5.1.2 配置流水線 87 5.1.3 添加自動觸發器 87 5.1.4 添加階段 88 5.1.5 手動運行流水線 89 5.1.6 禁用流水線 91 5.1.7 刪除流水線 91 5.1.8 鎖定流水線 92 5.1.9 重命名流水線 92 5.1.10 通過JSON編輯流水線 93 5.1.11 流水線歷史版本 94 5.2 部署製品 95 5.2.1

在流水線中使用製品 98 5.2.2 自訂觸發器製品 103 5.2.3 Kubernetes Manifest 製品 104 5.2.4 製品類型 108 5.3 啟動參數 108 5.4 階段 109 5.4.1 基礎設施階段 110 5.4.2 集成外部系統階段 112 5.4.3 測試階段 113 5.4.4 流程控制階段 113 5.4.5 自訂階段 114 5.5 觸發器 114 5.5.1 時間型觸發器 115 5.5.2 事件型觸發器 115 5.6 通知 116 5.7 流水線運算式 118 5.7.1 編寫運算式 119 5.7.2 測試運算式 124 5.8 版本控制和審

計 125 5.9 動態流水線示例 126 5.10 本章小結 132 06 深入核心概念 133 6.1 虛擬機器階段 133 6.1.1 Bake 133 6.1.2 Tag Image 135 6.1.3 Find Image From Cluster 135 6.1.4 Find Image From Tags 136 6.1.5 Deploy 137 6.1.6 Disable Cluster 139 6.1.7 Disable Server Group 140 6.1.8 Enable Server Group 141 6.1.9 Resize Server Group 142

6.1.10 Clone Server Group 143 6.1.11 Rollback Cluster 144 6.1.12 Scale Down Cluster 145 6.2 Kubernetes階段 145 6.2.1 Bake (Manifest) 146 6.2.2 Delete (Manifest) 147 6.2.3 Deploy (Manifest) 148 6.2.4 Find Artifacts From Resource (Manifest) 151 6.2.5 Patch (Manifest) 152 6.2.6 Scale (Manifest) 154 6.2.7

Undo Rollout (Manifest) 155 6.3 集成外部系統階段 156 6.3.1 Jenkins 156 6.3.2 運行 Script 腳本 158 6.3.3 Travis階段 160 6.3.4 Concourse階段 162 6.3.5 Wercker階段 163 6.3.6 Webhook階段 165 6.3.7 自訂 Webhook階段 167 6.4 流程控制階段 170 6.4.1 Wait 171 6.4.2 Manual Judgment 171 6.4.3 Check Preconditions 173 6.4.4 Pipeline 174 6.5

其他階段 175 6.6 部署製品類型 176 6.6.1 Docker 鏡像 176 6.6.2 Base64 178 6.6.3 AWS S3 179 6.6.4 Git Repo 181 6.6.5 GitHub 文件 182 6.6.6 GitLab 文件 184 6.6.7 Helm 185 6.6.8 HTTP文件 188 6.6.9 Kubernetes 對象 189 6.6.10 Maven 190 6.7 配置觸發器 192 6.7.1 Git 192 6.7.2 Docker Registry 194 6.7.3 Helm Chart 196 6.7.4 Artifacto

ry 197 6.7.5 Webhook 198 6.7.6 Jenkins 201 6.7.7 Concourse 202 6.7.8 Travis 202 6.7.9 CRON 203 6.7.10 Pipeline 204 6.7.11 Pub/Sub 204 6.8 使用流水線範本 205 6.8.1 安裝 Spin CLI 206 6.8.2 創建流水線範本 209 6.8.3 渲染流水線範本 211 6.8.4 使用範本創建流水線 211 6.8.5 繼承範本或覆蓋 213 6.9 消息通知 213 6.9.1 Email 216 6.9.2 Slack 218 6.9.3 SMS

220 6.9.4 企業微信機器人 221 6.9.5 釘釘機器人 223 6.10 本章小結 226 07 自動金絲雀分析 227 7.1 Spinnaker 自動金絲雀發佈 227 7.2 安裝組件 229 7.2.1 安裝 Prometheus 229 7.2.2 集成 Minio 232 7.2.3 集成 Prometheus 233 7.3 配置金絲雀 233 7.3.1 創建一個金絲雀配置 234 7.3.2 創建和使用選擇器範本 239 7.3.3 創建金絲雀階段 240 7.4 獲取金絲雀報告 248 7.5 工作原理 250 7.6 最佳實踐 251 7.7 本章小結 2

53 08 混沌工程 254 8.1 理論基礎 254 8.1.1 概念定義 254 8.1.2 發展歷程 255 8.2 為什麼需要混沌工程 256 8.2.1 與測試的區別 256 8.2.2 與故障注入的區別 256 8.2.3 核心思想 257 8.3 五大原則 257 8.3.1 建立穩定狀態的假設 257 8.3.2 用多樣的現實世界事件做驗證 258 8.3.3 在生產環境中進行測試 258 8.3.4 快速終止和最小爆炸半徑 259 8.3.5 自動化實驗以持續運行 259 8.4 如何實現混沌工程 259 8.4.1 設計實驗步驟 260 8.4.2 確定成熟度模型 260

8.4.3 確定應用度模型 262 8.4.4 繪製成熟度模型 263 8.5 在 Spinnaker 中實施混沌工程 263 8.5.1 Gremlin 264 8.5.2 Chaos Mesh 265 8.6 本章小結 268 09 使部署更加安全 269 9.1 集群部署 269 9.1.1 部署策略 269 9.1.2 回滾策略 278 9.1.3 時間窗口 283 9.2 流水線執行 285 9.2.1 併發 285 9.2.2 鎖定 286 9.2.3 禁用 287 9.2.4 階段條件判斷 288 9.2.5 人工確認 288 9.3 自動驗證階段 295 9.4 審計和可追

溯 299 9.4.1 消息通知 299 9.4.2 流水線變更歷史 300 9.4.3 事件流記錄 301 9.5 本章小結 302 10 最佳實踐 303 10.1 南北流量自動灰度發佈：Kubernetes + Nginx Ingress 304 10.1.1 環境準備 304 10.1.2 部署 Nginx Ingress 305 10.1.3 初始化環境 308 10.1.4 創建流水線 309 10.1.5 運行流水線 311 10.1.6 原理分析 317 10.1.7 生產建議 319 10.2 東西流量自動灰度發佈：Kubernetes + Service Mesh 319

10.2.1 環境準備 320 10.2.2 安裝 Istio 321 10.2.3 Bookinfo 應用 322 10.2.4 初始化環境 324 10.2.5 創建流水線 326 10.2.6 運行流水線 328 10.2.7 原理分析 332 10.3 本章小結 334 11 生產建議 336 11.1 SSL 336 11.2 認證 341 11.2.1 SAML 342 11.2.2 OAuth 345 11.2.3 LDAP 349 11.2.4 x509 350 11.3 授權 351 11.3.1 YAML 353 11.3.2 SAML 354 11.3.3 LDAP

354 11.3.4 GitHub 355 11.3.5 Service Account 356 11.3.6 流水線許可權 358 11.4 Redis配置優化 359 11.5 橫向擴容 360 11.6 使用MySQL 作為存儲系統 363 11.6.1 Front50 366 11.6.2 Clouddriver 367 11.6.3 Orca 369 11.7 監控 372 11.7.1 Prometheus 373 11.7.2 Grafana 378 11.8 本章小結 382 12 擴展 Spinnaker 383 12.1 配置開發環境 383 12.1.1 Kork 38

3 12.1.2 組件概述 384 12.1.3 環境配置 385 12.2 編寫新階段 386 12.3 本章小結 394 13 遷移到Spinnaker 395 13.1 如何說服團隊 395 13.2 遷移原則 396 13.2.1 最小化變更工作流 396 13.2.2 利用已有設施 397 13.2.3 組織架構不變性 397 13.3 本章小結 399

Git clone進入發燒排行的影片

以M公司案例導入DevOps之Kubernetes容器管理架構

為了解決Git clone的問題，作者郭子瑋 這樣論述：

資訊是個競爭非常激烈的產業，不論是在於傳產或者遊戲企業，再加上目前資訊隨手可得，大家發展的速度可說是非常快速，新技術成出不窮，且都有著相同的目標，也就是如何減少維護時程和增進競爭力，與快速有效增加產品數量與品質。於資訊產業上，部門與部門之間的溝通，開發與維運人員的對談，都會影響到軟體的交付與開發時程，當然就也會影響到整個部署到生產端等等的工作。因此於導致於協同作業時，部分工作需要花費一定的時間來先互相確認，所以開發人員最好懂點維運人員的工作內容，維運人員也了解開發人員的工作事項，如此可以減少溝通與人力成本上的損耗，也可帶來新的氣象。業界上盛行一種文化上的趨勢與流程，藉此來加快開發與維運人員之

間的合作模式， 整體情境實作與導入流程說明以M公司使用DevOps與Kubernetes為例。新公司的成立，肯定會面臨眾多的壓力，譬如股東、資金、投資成本、產品營運等等，這些都是M公司所正在面臨的。在於開始獲利並且持續營運情境之下，M公司實作建置環境，藉此說明持續整合/持續部署（Continuous Integration / Continuous Delivery，CI/CD）概念上，表現出與傳統做法的差異性比較，於此論點上作文本論文研究的方向，使用相關工具時所帶來改善開發與維運實際效益。DevOps本質上為文化與流程上的結合，包含幾種基本面向要素在裡面，企業文化、協同合作、流程部署、導入方

式等等，不僅需要有相當技術方面的背景，也需非技術相關方面的文化流程給予協助進行。在於維運部分，M公司想達到自動化維運與不停機維護的目標，選擇目前討論熱烈的Kubernetes容器管理工具，此工具有自動部署、擴展、修復和管理容器應用程式等優秀功能，並且支持多數容器工具。本範例以M公司內使用的CI/CD工具，GitLab、Jenkins、Docker、Docker Harbor來建置情境環境，程式碼與設定檔會使用GitLab來做版本的控管，Jenkins用來做統一管理與發佈，Doker Harbor則做為存放Docker image的倉庫，依據內部設定與用途製作版本的控管，最後由Kubernete

s容器管理工具來控管容器運行，並以M公司自動化維運與不停機維護的需求實作內部功能比對與測試資料。結論以敏捷軟體開發的角度切入，搭配CI/CD工具來結合Kubernetes的應用，從實驗的案例來看，使用Docker於部署開發流程上，有效的增進開發端速度與除錯，再搭配Kubernetes容器管理工具的Kubernetes-Dashboard UI來管理操作，有效的達成自動化維運與不停機維護的目標。未來方向M公司導入方向則會慢慢地以裸機來導入Kubernetes系統，將實現容器與虛擬機的混合操作，將能夠充分利用直接在裸機伺服器上部署Kubernetes所帶來的更高速度和效率。此外Kubernetes

還有許多套件和架構可以使用與探討，像是Istio框架，可降低部署上的複雜性並且減少開發與維運團隊的壓力。Service Mes的架構，重點在於解決容器化服務與微服務架構衍生出的安全與網路問題。Weave Scope為Kubernetes的視覺化監控工具。Kubernetes的程序監控kubewatch於部署前通知訊息，入侵異常偵測系統Falco和顯示Kubernetes健康狀況的Polaris，都是未來M公司可導入測試的方向並完善整體架構。

Git 活用大事典：指令速查‧錯誤訊息排除‧職場情境範例詳解

為了解決Git clone的問題，作者岡本隆史,武田健太郎,相良幸範 這樣論述：

彙整最常用的指令，詳列參數用途, 以職場實例演練用法， 隨查隨用，快速解決問題！ 　　Git 是目前最通用的版本控管工具，專案開發時必少不了它，但許多新手卻也被各種指令及參數文件弄得暈頭轉向…本書是一本 Git 指令參考手冊，帶你紮實學會各種文字指令的用法，這絕對是學好Git的關鍵！ 　　書中提供【3 大索引方式】讓您快速找到想學的指令，每個指令會以多個【情境範例】示範用法，為了避免卡關，更獨家整理了【常見的執行錯誤訊息及解法】，讓您遇到錯誤時可以馬上排除障礙。 　　本書除了具備查閱用途外，也會帶您建立紮實的Git使用觀念，從建立儲存庫、分支、送出提交、設定忽略清單、變更提交歷程…,

到多人合作時常會遇到的提交衝突問題、與專案成員互動的 Pull Request 功能…希望透過大量的範例及示意圖帶您掌握正確的Git工作流程，讓Git成為您專案開發時的得力助手！ 本書特色 　　‧【語法齊備】：指令及參數寫法、情境範例活用、執行錯誤時的解決方法 　　‧【方便查閱】：提供功能別、目的別、字母順序 3 大索引方式 　　‧【實務應用】：提交衝突時的解決方法、團隊開發應用、最佳化 Git 儲存庫…

在水稻蛋白質表現系統中應用 IRES生產四氫嘧啶

為了解決Git clone的問題，作者廖書嶢 這樣論述：

四氫嘧啶 (ectoine)是一種滲透保護劑，具有協助嗜鹽菌於高鹽環境中調節滲透壓的能力，在轉殖植物中也具有幫助植物對抗高滲透壓逆境的功效。在商業用途上，ectoine被廣泛應用於化妝品以提供皮膚抗皺、抗光照老化以及防止水分流失的功用，基於水稻外源蛋白表現系統優越的生物安全性，本研究選用水稻懸浮細胞做為生產平臺。在嗜鹽菌內 ectoine的生合成前驅物為天門冬胺酸，需要EctA (L-2,4-diaminobutyric acid acetyltransferase)、 EctB (L-2,4-diaminobutyric acid transaminase) 和 EctC (L-ectoi

ne synthase)這三個酵素接續完成。本研究將水稻偏好的密碼子改編入四氫嘧啶合成三酵素基因 (rEctA、rEctB、rEctC)， 使用CaMV 35S 啟動子來啟動外源蛋白rEctB的轉錄，下游兩個基因則藉由內部核糖體進入點位 (internal ribosome entry site, IRES) 在 cap-independent轉譯機制下，由同一條重組 mRNA分別進行兩酵素 EctA與EctC蛋白合成。本研究首先確認所使用來自玉米熱休克蛋白 HSP101的 IRES能夠被應用於水稻細胞表現系統中，故使用水母綠螢光蛋白GFP作為報導基因，透過短暫性表現檢測洋蔥表皮細胞 (oni

on epidermal cells)以及水稻原生質體 (rice protoplast)來檢測IRES的功能，在螢光顯微鏡下以藍光激發下可以觀察到洋蔥表皮細胞以及水稻原生質體皆有 GFP的綠色螢光，故可證明該段 IRES在水稻系統中具有功能性。接著，將這段 IRES應用在表現三個四氫嘧啶的生合成酵素基因之間。目前已經藉由農桿菌感染獲得五個轉殖水稻細胞株，並且利用 genomic PCR 和 RT-PCR來確認外源基因與 RNA表現，而且透過 HPLC檢測轉殖細胞株四氫嘧啶的產率，其中以水稻轉殖細胞株 ABC-36的產量 22.57 ppm/g Fw最高。最後測試合成四氫嘧啶是否能增加水稻懸浮

細胞抗鹽的能力，研究結果顯示在含 600 mM氯化鈉培養基中培養一天的條件下，野生型水稻細胞株水稻細胞活性只剩下原本的 49.23％， 而ABC-36則維持 68.68％的細胞活性。