写点什么

Checkly 如何借助 Terraform 实现零宕机部署

  • 2018-11-26
  • 本文字数:1788 字

    阅读完需:约 6 分钟

Checkly如何借助Terraform实现零宕机部署

Checkly 是一款验证 API 端点正确性和浏览器点击流的监控工具。Checkly 创始人 Tim Nolet 分享了他们在 AWS 上基于 Docker 的基础设施中借助 Terraform 实现零宕机部署的经验。


Checkly 使用“工作者(worker)”运行用户提交的作业。每名工作者在一个 Docker 容器中运行,5 个容器运行在一个 EC2 实例上。Checkly 面临的挑战是,在不影响用户体验的情况下部署到 AWS,同时支持代码的多版本和工作者代码的独立升级。他们使用 Terraform 的模块、滚动更新和自定义远程执行程序代码来实现这一目标。


Checkly 使用 Puppeteer 框架自动化浏览器操作。Puppeteer 是一个面向 Chrome 浏览器的无头 Node API。每个 Checkly 工作者是一个 Node 进程,可以接受参数和运行测试,而不需要保存任何状态,这样便于根据请求流量进行横向扩展。用户请求被 cron 作业压入一个 AWS SQS 队列,工作者从中取出,并把结果放入另一个队列。失败的作业不会调用 SQS API 来删除消息,而是会重试。部署一个新版本到 AWS 是通过一个基于 Docker 的生命周期,后续使用 Terraform 原语进行滚动更新。代码会经过三个环境——开发、测试和生产。为了解更多信息,InfoQ 联系了 Checkly 创始人 Tim Nolet:


Docker 容器中内置了单元测试代码,build、tag、push 等 Docker 命令作为脚本包含在 package.json 中。我们把容器(标记上一个版本号和“测试”标签)push 到我们的私有 Docker 注册库,然后完成一个测试 EC2 实例周期,后者会使用 Terraform 的“taint”命令 pull 最新的测试容器。


Terraform 中的“taint”命令会强制销毁和重新创建资源(在本例中是 EC2 实例)。Checkly 的团队让测试实例运行几天。如果一切顺利,Docker 镜像将被重新标记为“最新”,所有生产 EC2 实例都将重复“taint”命令,从而完成滚动更新。Checkly 的其中一个目标是允许应用程序的多个版本共存,这可能需要在代码或数据存储和消息队列中进行额外的处理。例如,如果 SQS 消息中使用的 JSON 格式发生了变化,那么在较短的时间内,这两种格式都必须处理,旧格式减少而新格式增加。Nolet 详细阐述了他们的方法:


由于我们还很年轻,所以在整个数据传输对象或消息传递方案中还没有发生很大的变化。但我总是会在代码中解决这个问题。队列总线、存储和所有其他中间件都不是做这件事的合适位置。因此,如果这意味着要用一堆额外的 if 语句或 case switch 来处理这两种消息类型,那就这样吧。我们使用 Postgres 作为主要的数据存储,因为 JSON 字段非常适合于数据模型的小幅调整,不会带来很多麻烦。


Terraform 提供了 create_before_destroy 等原语,以及 Checkly 使用的远程执行程序。create_before_destroy 标志可以用于所有 Terraform 托管资源,用于确保在删除旧资源之前创建一个替换资源。当 Terraform 调用底层 AWS 配置程序时,remote-exec 命令会不断检查 Node 进程是否在容器中运行,是就返回,然后向 Terraform 发出资源就绪的信号。它使用一个简单的 grep 命令来实现这一点。Checkly 的 Terraform 代码被组织成模块,每个 AWS 区域一个模块。


Terraform 代码可以通过测试工具包进行测试,比如 Terratest,它可以验证 Terraform 管理的基础设施。然而,Checkly 并没有为此使用任何测试框架,而是依赖于这样一个事实,“测试和生产环境相同,任何主要问题都可以在测试环境中发现”,Nolet 如是说。


Checkly 的基础 Docker 镜像是基于 Ubuntu 的,其中包含运行 Puppeteer 和无头 Chrome 所需的所有包,这增加了一些额外的库和字体。Docker 容器运行一个 PM2 进程,该进程会启动一个 Node 进程。按照 Nolet 的说法,Docker 策略这一部分很稳定,可能导致部署回滚的错误通常出现在实际的产品代码中。Checkly 同时使用 AWS CloudWatch 和 AppOptics 进行监控。CloudWatch 针对 AWS 队列大小、延迟以及实例的基本健康状况发出警告。AppOptics 更侧重于应用程序,检查一些指标,比如最近 10 分钟里给定区域内的运行次数,或者给定区域内的运行时间。Checkly 的状态仪表板是公开的。


查看英文原文:https://www.infoq.com/news/2018/11/checkly-terraform-deployments

活动推荐


12 月 7 日北京 ArchSummit 全球架构师峰会上,来自 Google、Netflix、BAT、滴滴、美团 等公司技术讲师齐聚一堂,共同分享“微服务、金融技术、前端黑科技、智能运维等相关经验与实践。详情点击 https://bj2018.archsummit.com/schedule


2018-11-26 16:571863
用户头像

发布了 1008 篇内容, 共 419.2 次阅读, 收获喜欢 346 次。

关注

评论 1 条评论

发布
暂无评论
发现更多内容

高性能发件箱模式(每天处理20亿条消息)

俞凡

最佳实践 设计模式

如何使用 websocket 完成 socks5 网络穿透

八苦-瞿昙

三星Galaxy S25系列:极简美学×AI旗舰,重塑未来智能体验

新消费日报

商超拣货业务流程与常见模式

PeterOne

人工智能 AI 运筹规划

e签宝智能合同Agent于数字中国重磅发布!

科技汇

发件箱模式实战

俞凡

最佳实践 设计模式

天润融通开启AI Agent新时代,引领客户服务智能化升级

天润融通

当 CEO 患上了 AI 焦虑症(之三):指标平台的逆袭?

Aloudata

数据分析 大模型 指标平台 noetl ChatBI

鸿蒙跨端实践-揭秘视图渲染流程

京东科技开发者

【解决方案】DistilQwen2.5-DS3-0324蒸馏小模型在PAI-ModelGallery的训练、评测、压缩及部署实践

阿里云大数据AI技术

人工智能 大模型 模型部署 PAI DistilQwen2.5

AI与情感计算:如何让机器更好地理解人类情感与情绪?

天津汇柏科技有限公司

人工智能 AI

AI 编程实战:如何用 AI+DevBox 三周开发出 WAF 防火墙(保姆级教程)

硅基新手村

ide AI vscode cursor

MCP 教程:将 Figma 设计稿转化为前端代码

Trae

人工智能 编程 开发者 MCP Trae

不止于展“世亚人工智能展·世亚智博会”引领科技与商贸新变革

AIOTE智博会

人工智能展

通义灵码编程智能体,上线!

阿里云云效

阿里云 云原生 通义灵码

工业计算机:工业领域的智慧大脑

极客天地

【客户案例】多层级计划 商品智能组货提升Jimmy Jazz正价销售

第七在线

剑指大规模 AI 可观测,阿里云 Prometheus 2.0 应运而生

阿里巴巴云原生

阿里云 云原生 Prometheus

AI对话魔法|Prompt Engineering 探索指南

京东科技开发者

太阳能薄膜频谱吸收率_CST软件仿真案例

思茂信息

cst CST软件 CST Studio Suite

MCP 规范新版本特性全景解析与落地实践

阿里巴巴云原生

阿里云 云原生 通义灵码

一秒采集4万条数据,卷烟厂是如何实现实时决策的?

TDengine

数据库 tdengine 时序数据库

轮播图导航组件 | 纯血鸿蒙组件库AUI

华哥的全栈次元舱

开发语言 鸿蒙开发 纯血鸿蒙 ArkUI / eTS 鸿蒙组件库AUI

【签约快讯|天润融通签约极核电动】

天润融通

天润融通助力工业巨头,从人工派单到智能调度的售后提效之路

天润融通

在京东做AI的95后:我们这样搞定技术难题

京东零售技术

区块链RWA系统的功能分析

北京木奇移动技术有限公司

区块链技术 软件外包公司 RWA开发

AI大模型快速生成题库-助力业务人效提升10+倍

京东科技开发者

跨端生态与AI技术协同:移动研发范式的智能重构

xuyinyin

Flutter小程序与跨端组装技术:高效App开发的新范式

xuyinyin

天润融通AI Agent实战营成功举办,助力企业革新客户服务模式

天润融通

Checkly如何借助Terraform实现零宕机部署_容器_Hrishikesh Barua_InfoQ精选文章