moebius5 / y-y-devops-trainings-cloud-1

Домашнее задание для DevOps-тренировок в Яндексе, лекция "Облако. Кто виноват и что делать."

DevOps-тренировки в Яндексе

Домашнее задание для DevOps-тренировок в Яндексе, лекция "Облако. Кто виноват и что делать."

https://yandex.ru/yaintern/training/devops-training

Утром пришло письмо

В нашей компании праздник - вчера купили перспективный стартап "CatGPT" - приложение, автоматически улучшающее фотографии путём дорисовывания фотореалистичных котиков. У ребят уже есть рабочий прототип, нужно как можно скорее развернуть его и открыть пользователям.

Сможешь всё сделать, как в лучших домах Лондона и Парижа? Если да, то это четыре динозаврика на ревью. Спасибо!

Технические моменты

Для решение этой домашнего задания понадобится доступ к Яндекс Облаку. У зарегистрированных участников DevOps-тренировок есть возможность запросить грант в случае необходимости, для этого нужно заполнить форму: https://forms.yandex.ru/surveys/13482710.58cd805f71992dd086d6831888249bb90aa87cb3/

В течение примерно суток после заполнения формы на почту, привязанную к вашему аккаунту Яндекс.ID, придёт письмо от Yandex Cloud <[email protected]> с темой Вы приглашены в организацию.

Note

Если вы забыли свой почтовый адрес, его можно посмотреть, например, на id.yandex.ru/personal.

Необходимо открыть письмо, перейти по ссылке Принять приглашение и завершить регистрацию. В течение нескольких минут в консоли Облака появится облако devops-training и персональный каталог, названный вашим логином.

Удостоверьтесь, что доступ предоставлен, перейдя по ссылке. Вы должны увидеть подобную картину:

Обязательно переключитесь в ваш персональный folder в облаке devops-training - грант покрывает потребление только в нём.

Warning

По завершении обязательно сделайте terraform destroy. Если не удалить созданные ресурсы - грант на облако будет расходоваться попусту, и его может не хватить для следующих домашних работ.

Про приложение

По умолчанию приложение поднимает http-сервер на :8080

Readyness-проба для балансировщика висит на том же порту: :8080/ping

Приложение инструментировано метриками в формате Prometheus, которые по умолчанию можно получить на :9090/metrics. Например, есть разбивка по дневным и ночным котикам:

# HELP enhanced_photo_count by cat type
# TYPE enhanced_photo_count counter
enhanced_photo_count{cat_type="diurnal"} 5
enhanced_photo_count{cat_type="nocturnal"} 1

Информацию о кодах ответов приложение отдает в метрике http_response_count

# HELP http_response_count by handler and code
# TYPE http_response_count counter
http_response_count{code="200",handler="/",method="post"} 1
http_response_count{code="200",handler="/ping",method="get"} 2

Что нужно сделать.

• Прежде всего нужно залогиниться под своим аккаунтом и форкнуть себе репозиторий. В нём лежат исходники и terraform-инкструкция для разворачивания MVP

• Написать Dockerfile. Приложение написано на go и собирается стандартным тулчейном:

  $ go mod download
  $ CGO_ENABLED=0 go build -o path/to/resulting/binary
  

  В качестве базового образа для сборки в docker рекомендуем использовать golang:1.21; в качестве базового образа для рантайма - gcr.io/distroless/static-debian12:latest-amd64

  https://go.dev/doc/tutorial/compile-install

  https://hub.docker.com/_/golang

  https://github.com/GoogleContainerTools/distroless

• Опубликовать получившийся image в Yandex Container Registry (docker push)

  https://cloud.yandex.ru/docs/container-registry/

• Задача со звёздочкой: сделать автосборку с помощью Github CI

  https://docs.github.com/en/actions/publishing-packages/publishing-docker-images

• С помощью Terraform развернуть стенд с приложением:

  • сетевой балансировщик
  • две виртуальных машины под ним

На каждой виртуальной машине должен быть запущен:

1. Контейнер с приложением. Тот самый контейнер, который собирался выше.

2. Unified-Agent. Unified-агент нужно будет настроить на получение метрик от приложения.

   https://cloud.yandex.ru/docs/monitoring/concepts/data-collection/unified-agent/configuration#metrics_pull_input

Важны момент: виртуальные машины обязательно использовать минимальных флейворов:

• Платформа Intel Cascade lake
• 2 vCPU
• Гарантированная доля vCPU 5%
• 1 ГБ RAM
• прерываемая

При решении можно комбинировать различные инструменты - как от Облака, так и сторонние (вроде salt или ansible). Но для полного погружения рекомендуем попробовать развернуть Instance Group на базе Container Optimized Image: https://cloud.yandex.ru/docs/cos/concepts/ https://cloud.yandex.ru/marketplace/products/yc/container-optimized-image

После того, как стенд готов

• Построить в Yandex Monitoring графики, на которых для сервиса в целом можно будет посмотреть следующее:

  • Разбивку по типам нарисованных котивов (дневных и ночных)
  • Разбивку по кодам ответов, хендлерам и методам https://cloud.yandex.ru/docs/monitoring/quickstart

• Задача со звёздочкой: дополнительно инструментировать приложение и доработать дашборд для того, чтобы получить графики времён обработки запросов в разрезе handler и method

• Выключить одну из виртуальных машин. Убедиться, что сервис продолжает жить и обслуживать запросы.

Warning

Обязательно сделать terraform destroy. Если не удалить созданные ресурсы - грант на облако будет расходоваться попусту, и его может не хватить для следующих домашних работ.