Top 10 spannender DevOps-Projekte für Anfänger [2022]
Veröffentlicht: 2021-01-10DevOps ist ein neuer Trend in der IT-Welt. Es ist eine Methodik, die die Zusammenarbeit zwischen Softwareentwicklern und Plattformbetreibern betont. Die Praxis hilft, die Zykluszeit für Entwicklung, Test und Bereitstellung zu verkürzen, ohne Kompromisse bei der Qualität einzugehen. Werfen wir einen Blick auf einige der DevOps-Projekte, die heute die DevOps-Methodik vorantreiben.
Inhaltsverzeichnis
Die besten DevOps-Projekte
1. Git
Git ist eines der besten DevOps-Tools, ein verteiltes Versionskontrollsystem für mehrere Benutzer, das Änderungen im Quellcode über alle Phasen des Softwareentwicklungslebenszyklus (SDLC) hinweg verfolgt. Git wurde ursprünglich 2005 von Linus Torvalds entwickelt, ist aber erst vor kurzem mit dem Wachstum von DevOps-Konzepten ins Rampenlicht gerückt.
Git arbeitet nach einem Client-Server-Modell, wobei jedes Git-Verzeichnis auf jedem Client-Computer als vollständiges Code-Repository mit einem vollständigen Verlauf des Codes und der Versionsverfolgung dient. Der Code wird auf Client-Rechnern unabhängig von der Netzwerkverbindung verwaltet. Die Repositories werden dann auf einem Hosting-Server gehostet, sodass der Quellcode allen im Team zugänglich gemacht wird.
Wenn Teammitglieder neuen Code entwickeln, kann dieser in das Repository gepusht und mit dem Code anderer Teammitglieder synchronisiert werden.
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2. Jenkins
Jenkins ist ein Open-Source-Automatisierungsprojekt, das verwendet wird, um eine Automatisierungspipeline für die meisten Aufgaben rund um das Erstellen, Testen und Bereitstellen von Software-Builds zu erstellen. Darüber hinaus verfügt Jenkins über mehrere Plugins in seinem Repository, um den Aufbau, die Bereitstellung und die Automatisierung jedes Projekts zu unterstützen.
Jenkins ist ziemlich einfach zu installieren und zu konfigurieren. Es kann als natives Paket installiert oder als Docker-Image aufgerufen oder von einer portablen Installation auf einem Computer mit Java Runtime Environment (JRE) ausgeführt werden. Jenkins wurde mit einer Master-Slave-Architektur entworfen und entwickelt, sodass es die Arbeit effizient auf mehrere Computer verteilen kann, sodass Sie als Team zusammenarbeiten können, um Anwendungen zu erstellen, sie schnell zu testen und sie dann und dort in der Produktion bereitzustellen.
3. ELK-Stapel
Elasticsearch, Logstash und Kibana bilden zusammen den beliebten ELK-Stack und sind die beliebteste Open-Source-Log-Analytics-Lösung. Der ELK-Stack hilft beim Sammeln von Protokollen von verschiedenen Anwendungen, Dienstservern und Netzwerkgeräten, um sie an einem zentralen Ort zu speichern.
Dieser Speicher wird von der Elasticsearch-Indexkomponente des ELK-Stacks bereitgestellt. Einmal gespeichert, können Sie es für Analysezwecke wie Business Intelligence, Fehlerbehebung, Überwachung, Sicherheit und Audit, Anwendungsleistung usw. verwenden. Die Hauptkomponenten sind
Elasticsearch: Elasticsearch ist eine hochgradig skalierbare Analyse-Engine mit Volltextsuchfunktionen. Es handelt sich um eine in Java entwickelte Open-Source-Lösung mit branchenüblichen Funktionen. Mit der RESTful-Webschnittstelle bietet es eine verteilte, mandantenfähige Architektur, sodass mehrere Benutzer die Plattform gleichzeitig nutzen können.
Logstash: Diese Komponente ist ein zentralisiertes Protokollierungssystem, das auch bei der Anreicherung und Analyse von Protokollen hilft. Sie können bestimmte Felder in den Protokollen parsen und sie an den Elasticsearch-Index senden, um die Datensätze zu speichern.
Kibana: Kibana wird zur Datenvisualisierung und zur Durchführung von Analysen der im Elasticsearch-Index indizierten Daten verwendet. Sie können Daten suchen und anzeigen, die in Elasticsearch-Indizes gespeichert sind. Sie können interaktive Dashboards erstellen, um die analysierten Daten in verschiedenen Formen wie Tabellen, Formularen, Karten und Diagrammen visuell anzuzeigen.
4. Ansible
Ansible ist ein Open-Source-Konfigurationsmanagement, das Aufgabenautomatisierung und Infrastruktur-Orchestrierung bereitstellen kann. Es kann auch bei kontinuierlichen Bereitstellungen hilfreich sein, die auch als rollierende Updates ohne Ausfallzeit bezeichnet werden. Ansible ist agentenlos, was bedeutet, dass keine Softwarekomponenten oder Agenten auf dem Clientcomputer installiert werden müssen.
Ansible kommuniziert mit dem Client-Computer über das Secure Socket Shell (SSH)-Protokoll oder das Remote Procedure Call (RPC)-Protokoll. Ansible wird in Python entwickelt. Es verwendet YAML-Skripting für die Playbook-Codierung.
5. Kubernetes
Kubernetes ist ein Container-Orchestrierungssystem, das für die Automatisierung der Container-Bereitstellung, Skalierung und Verwaltung von containerisierten Anwendungen entwickelt wurde. Die Cloud Native Computing Foundation pflegt es jetzt, obwohl Google es ursprünglich entwickelt hat. Kubernetes zählt zu den obersten unter den erforderlichen Fähigkeiten für Cloud und DevOps. Überprüfen Sie die Liste der Fähigkeiten, die erforderlich sind, um ein DevOps-Ingenieur zu werden.
6. Nagios
Nagios gibt es schon seit einiger Zeit und es ist beliebt für seine Überwachungsfunktionen. Es überwacht weiterhin Anwendungen und Server, und im Falle eines Ausfalls sendet Nagios automatisch Warnungen an das Team. Teams können dann schnell Maßnahmen ergreifen, um Ausfallzeiten zu minimieren und die Auswirkungen auf das Geschäft zu reduzieren.
Nagios kann auch die Protokolle eines anderen Fehlerereignisses speichern. Dies hilft, Ausfälle aufgrund von Fehlern vorherzusagen und Sicherheitsbedrohungen zu erkennen. Nagios unterstützt sowohl agentenlose als auch agentenbasierte Architekturen. Nagios hat eine enorm unterstützende Community, die zur Anwendung beiträgt. Ab sofort gibt es Tausende von Plugins und Add-Ons. Mit Nagios können Benutzer ihre eigenen Überwachungsdienste entwickeln, indem sie Skriptsprachen wie Python, Perl, Shell-Skripte usw. verwenden.
7. Docker
Docker ist eine führende Containerplattform, die Betriebssysteme virtualisiert, um leichte Container zum Hosten von Anwendungen und Diensten bereitzustellen. Im Gegensatz zur herkömmlichen Virtualisierungsmethode, bei der die Hardware virtualisiert wird, virtualisiert die Containerisierungstechnologie das Betriebssystem, sodass verschiedene Container die Betriebssystembibliotheken und Dienstprogramme wiederverwenden. Container teilen also im Grunde den Betriebssystemkernel mit anderen Containern, sodass jeder Container als isolierter Prozess in seinem Benutzerbereich ausgeführt wird.
8. Gradle
Gradle ist eines der beliebtesten Build-Automatisierungstools, mit dem Builds über mehrere Sprachen und Plattformen hinweg automatisiert werden können. Die wichtigsten unterstützten Sprachen sind C, C++, Python, Java, Groovy usw. Es unterstützt verschiedene IDE (Integrated Development Environments).
Gradle kann gut mit verschiedenen Continuous-Integration-CI-Tools wie Jenkins (siehe oben), IntelliJ und Eclipse zusammenarbeiten. Die Art und Weise, wie Gradle entwickelt wurde, macht es auf verschiedene Weise erweiterbar und anpassbar. Gradle verwendet Ausgaben früherer Ausführungen wieder, sodass nur geänderte Eingaben verarbeitet werden müssen. Diese Funktion macht Gradle zusammen mit der parallelen Aufgabenausführungstechnologie erheblich schneller.
9. Marionette
Puppet ist ein weiteres Konfigurationsmanagement-Tool wie Ansible. Puppet automatisiert den Prozess der Infrastrukturbereitstellung und implementiert die Infrastructure as Code (IaC)-Methodik. Dies ermöglicht eine sichere und schnelle Bereitstellung von Anwendungen auf der Plattform oder Infrastruktur.
10. Selen
Selenium ist ein Open-Source-Tool zum Testen von Software für Webanwendungen. Es besteht aus Selenium IDE, einem Firefox-Add-on zum Testen von Webanwendungen mit Record-and-Play. Eine WebDriver-Komponente kommuniziert mit dem Webbrowser, um die Tests zu automatisieren. Andere Selenium-Komponenten sind Selenium Remote Control, Selenium Grid und die Selenium-Client-API.
Fazit
Hier sind einige der DevOps-Projekte, die von den meisten Unternehmen und Ingenieuren zur Implementierung der DevOps-Praxis verwendet werden. Wir hoffen, dass dieser Artikel ein gutes Licht auf DevOps-Tools und -Projekte geworfen hat.
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