写点什么

利用 GitOps 优化阿迪达斯的容器平台

  • 2024-05-04
    北京
  • 本文字数:1435 字

    阅读完需:约 5 分钟

大小:704.89K时长:04:00
利用 GitOps 优化阿迪达斯的容器平台

阿迪达斯(Adidas)最近讨论了他们如何将平台配置演变为基于 GitOps 的设置。在一系列的博客文章中,阿迪达斯详细阐述了 GitOps 在其容器平台中的使用情况,以及他们计划如何改进其平台的管理。


阿迪达斯模式可能不适合初创公司或科技公司的模式,但它的技术实施可以帮助各个团队提高效率。实施是从实体店到他们的在线平台,再到他们的产品设计团队。阿迪达斯的基础设施从中国延伸到新加坡,横跨欧洲,并延伸到了北美和南美,在云上运行着许多临时服务器,全天候运行容器,以支持全球开发团队。


在开始这段旅程时,每个容器集群都有自己的专用存储库,其中包含多个分支。这些存储库中的每个分支都有用于配置应用程序的管道。维护了一个共享配置存储库,其中包含基于环境或地理因素覆盖配置的各种分支。


此外,还有与阿迪达斯内部系统集成的代码库。中央存储库有助于为这些内部开发创建可部署的包。这种方法具有挑战性,比如更新一个组件,需要跨多个存储库进行修改,范围从四个到可能的五十个,每个存储库都需要单独的变更请求及其审查和批准流程。


阿迪达斯将其战略从推送模式转变成了拉取模式,在推送模式中,一个系统将配置推送给另一个系统,在拉取模式中,系统从配置存储库中检索配置。


随着容器平台的全球扩张,以及在多个执行环境中运行的多样化内部客户,阿迪达斯采用了分层的方法。初始层包含了适用于所有集群的设置,称为全局配置。


随后,有一个特定于执行环境的层,如开发、测试(QA)或生产环境。另一层与地理区域有关,解决了一些独特性的问题,如由于国外容器存储库的图像提取速度较慢,中国的数据检索优化。最后,还有特定于集群的配置层。


资料来源:我们如何管理容器平台:一个关于把握现在的故事


这种结构提供了跨四个配置层独立定制详细信息的灵活性。变更可以在全局、每个环境、每个地理区域或专门针对单个集群上实施,其中特定于集群的配置优先于地理、环境和全局设置。


通过实施上述方法,阿迪达斯可以简化平台集群管理。他们实施了一系列对平台稳定性产生真正影响的预警。团队现在可以通过预执行配置来试运行以预见即将到来的平台变更,从而对不同集群之间的潜在比变更提供更深入的见解。


由于这一转变,团队通过将配置整合到更少的存储库中,而不是将它们分散到多个存储库中,从而减少了操作时间。这种整合最大限度地减少了确保平台上应用程序配置准确性所需的手动操作。他们现在可以在不考虑集群数量的情况下扩展容器平台,但是由于容量的原因,在建立新集群时,一些手动任务仍然不可避免。


阿迪达斯改进容器平台的方法似乎与我们在 2023 年旧金山 QCon 上看到的 Hazel Weakly 的演讲一致。Weakly 讨论了最初对平台的关注点往往围绕着最大限度地减少工作量。这一方面虽然并不总是其他人的首要任务,但对于个人贡献者来说却是一个重要的关注点。然而,要建立一个有效的平台,必须协调所有利益相关者的优先事项。


阿迪达斯团队还引入了一种机制,使每个集群能够在指定的维护窗口内自主安排新配置的应用。事实证明,在阿迪达斯的关键销售活动中,这种机制是有益的,它可以防止可能影响阿迪达斯的业务中断。

最后,他们直接在配置存储库中实现了自动的变更日志生成,这对于跟踪平台的演进和了解其历史变更至关重要。


当谈到容器平台管理方面的改进计划时,即将到来的变更包括 Operations CLI,以简化集中点的操作。并规划了临时集群,以实现集群内的自动基础设施部署。这里详细阐述了类似的改进计划。


原文链接:https://www.infoq.com/news/2024/04/adidas-container-platform-gitops/


声明:本文为 InfoQ 翻译整理,未经许可禁止转载。

2024-05-04 08:0010405

评论

发布
暂无评论
发现更多内容

技术分享| 融合通讯的架构介绍

anyRTC开发者

音视频 MCU mesh SFU 融合通讯

代码随想录训练营 Day06 - 哈希表(上)

jjn0703

一篇文章带你上手性能测试框架K6

QE_LAB

自动化测试框架 测试自动化 #性能测试

火山引擎 DataLeap 构建Data Catalog系统的实践(一):背景与调研思路

字节跳动数据平台

inBuilder今日分享丨系统集成系列之异构接入

inBuilder低代码平台

集成

高性能存储SIG月度动态:io_uring支持nvme直通,DSMS完成开发测试

OpenAnolis小助手

开源 io_uring 高性能存储 anck 龙蜥sig

华为开发者大会2023(Cloud):华为云邀您共话开源

华为云开源

开源 云原生 HDC.Cloud

谁是家居智能化时代“头号玩家”? 小度全屋智能将登陆中国建博会

新消费日报

时序数据库 TDengine 与 DBeaver 达成合作,生态系统再壮大

爱倒腾的程序员

涛思数据 tdengine 时序数据库

大模型加速学科升级,飞桨赋能北邮“X+大模型”特色小学期

飞桨PaddlePaddle

人工智能 百度 paddle 百度飞桨

营销SaaS SemRush 2.9 亿美元年收入的五个经营数据分析

B Impact

合作、参与、让开源更易用 | 亚马逊的开源文化

亚马逊云科技 (Amazon Web Services)

云计算

组合框架:融合创新技术,实现一次编码多平台运行

FinFish

flutter 跨端开发 小程序容器 跨端框架 跨端应用开发

第九届“互联网+”大赛产业赛道百度命题正式公布!57道命题,等你揭榜!

飞桨PaddlePaddle

人工智能 百度

多项目管理难在哪,多项目同时进行该如何做好进度管理?

优秀

项目管理 项目进度管理

POCO库的安装与基础知识说明

芯动大师

浪潮信息直播高能预告!令人感兴趣的高性能架构、CXL技术、数据库等硬件相关技术分享来了 | 第 83-85 期

OpenAnolis小助手

开源 高性能架构 龙蜥大讲堂 RDMA 浪潮信息

Flink-Learning 实战营在升级!更多精美好礼等你来!

Apache Flink

大数据 flink 实时计算

追击策略?微软云服务器业务2022年规模少于亚马逊AWS一半

B Impact

算法复杂度介绍

宁静知行者

算法

如何自动化测试你的接口?—— Rest Assured

不在线第一只蜗牛

自动化 自动化测试 API

软件DevOps云化发展的趋势 【课程限时免费】

云计算 DevOps 云原生 华为云 华为开发者大会2023

扫光动效在移动端应用实践

百度Geek说

动效 移动端 企业号 7 月 PK 榜

揭秘元宇宙背后的最炫科技风

云计算 华为云 元宇宙

用ChatGPT搞定K8s!

互联网工科生

k8s kubernetes 运维 ChatGPT

SQL 优化(四):如何使用 join

hungxy

2023 MWC上海:移动云勇担新基建国家队 引领算网新趋势

极客天地

数据挖掘18大算法实现以及其他相关经典DM算法:决策分类,聚类,链接挖掘,关联挖掘,模式挖掘。图算法,搜索算法等

汀丶人工智能

人工智能 数据挖掘 机器学习 深度学习 决策树

2023-07-03:讲一讲Redis缓存的数据一致性问题和处理方案。

福大大架构师每日一题

redis 底层原理 福大大架构师每日一题

利用 GitOps 优化阿迪达斯的容器平台_架构_Aditya Kulkarni_InfoQ精选文章