دانلود کتاب آموزشی DevOps Tools Engineer جلد اول

DevOps ترکیبی از کلمات “Development” (توسعه) و “Operations” (عملیات) است و به مجموعه‌ای از فرآیندها، فرهنگ‌ها و ابزارها اشاره دارد که برای یکپارچه‌سازی و هماهنگی بهتر بین تیم‌های توسعه نرم‌افزار و عملیات فناوری اطلاعات طراحی شده است. هدف اصلی DevOps ایجاد چرخه‌ای پیوسته و خودکار برای توسعه، آزمایش، استقرار و نظارت بر نرم‌افزار است تا کیفیت و سرعت ارائه خدمات فناوری اطلاعات بهبود یابد.

[/cdb_course_lesson][cdb_course_lesson icon=”fas fa-arrow-alt-circle-down” badge=”lecture” title=”فرهنگ DevOps و مفاهیم همکاری تیمی” subtitle=”توضیحات کامل”]فرهنگ DevOps هسته اصلی موفقیت در پیاده‌سازی DevOps است و بر ایجاد محیطی تمرکز دارد که در آن همکاری، اعتماد و مسئولیت‌پذیری بین تیم‌های مختلف توسعه (Development) و عملیات (Operations) تقویت شود. این فرهنگ باعث می‌شود تیم‌ها با هم کار کنند و به‌جای رقابت، برای دستیابی به اهداف مشترک سازمانی تلاش کنند.

ویژگی‌های فرهنگ DevOps

1. همکاری بین تیم‌ها
   DevOps تلاش می‌کند تا شکاف سنتی بین تیم‌های توسعه، عملیات، امنیت و دیگر تیم‌های مرتبط را از بین ببرد و آنها را در یک مسیر مشترک همسو کند.
2. شفافیت و ارتباطات موثر
   ایجاد ارتباطات باز و شفاف بین اعضای تیم‌ها از اصول کلیدی است. به اشتراک‌گذاری اطلاعات، اهداف و چالش‌ها به حل سریع‌تر مشکلات کمک می‌کند.
3. تمرکز بر هدف مشترک
   به‌جای تمرکز بر اهداف جداگانه (مانند تکمیل کد یا پایدار نگه‌داشتن سیستم)، تیم‌ها به سمت تحقق اهداف سازمانی مشترک هدایت می‌شوند، مانند ارائه خدمات پایدار و با کیفیت به مشتریان.
4. مسئولیت‌پذیری مشترک
   در فرهنگ DevOps، همه اعضای تیم مسئولیت موفقیت یا شکست یک پروژه را به طور مشترک بر عهده می‌گیرند.
5. یادگیری مداوم
   فرهنگ DevOps بر آزمایش و یادگیری از اشتباهات تأکید دارد. تیم‌ها با بازنگری منظم فرآیندها و پیاده‌سازی تغییرات مبتنی بر بازخوردها، به بهبود مستمر دست می‌یابند.

مفاهیم کلیدی همکاری تیمی در DevOps

1. Break Down Silos (شکستن موانع)
   در بسیاری از سازمان‌ها، تیم‌ها در سیلوهای جداگانه عمل می‌کنند (برای مثال تیم توسعه از عملیات جدا است). DevOps این مرزها را می‌شکند تا همه به عنوان یک تیم واحد عمل کنند.
2. Cross-functional Teams (تیم‌های چندوظیفه‌ای)
   تیم‌های DevOps شامل اعضایی از بخش‌های مختلف هستند که تخصص‌های گوناگونی مانند توسعه، عملیات و امنیت دارند. این ترکیب باعث بهبود حل مسائل و افزایش نوآوری می‌شود.
3. Feedback Loops (حلقه‌های بازخورد)
   بازخورد مداوم از ابزارهای نظارتی و تعامل با کاربران، اطلاعات ارزشمندی را برای بهبود فرآیندها فراهم می‌کند.
4. Automation as a Collaboration Tool (اتوماسیون به عنوان ابزار همکاری)
   ابزارهای اتوماسیون، همکاری بین تیم‌ها را ساده‌تر می‌کنند، زیرا وظایف دستی کاهش می‌یابند و نتایج قابل تکرار و قابل اعتماد می‌شوند.
5. Shared Metrics and Visibility (معیارهای مشترک و شفافیت)
   تیم‌ها باید از شاخص‌های مشترک مانند زمان استقرار، پایداری سیستم، و رضایت کاربر استفاده کنند تا درک بهتری از موفقیت پروژه داشته باشند.

مزایای فرهنگ DevOps در همکاری تیمی

• کاهش زمان حل مشکلات: همکاری بهتر منجر به حل سریع‌تر مشکلات می‌شود.
• افزایش نوآوری: به دلیل ترکیب تخصص‌های مختلف، ایده‌های جدید سریع‌تر شکل می‌گیرند.
• کاهش استرس تیم‌ها: با اتکا به همکاری و اتوماسیون، فشار کاری تیم‌ها کاهش می‌یابد.
• تحویل مداوم ارزش به مشتری: با هم‌راستایی تیم‌ها، سازمان‌ها می‌توانند به طور مستمر نیازهای مشتریان را برآورده کنند.

فرهنگ DevOps یک تغییر ذهنیتی است که تیم‌ها را به سمت کار گروهی مؤثر، مسئولیت‌پذیری مشترک و بهبود مستمر سوق می‌دهد.[/cdb_course_lesson][cdb_course_lesson icon=”fas fa-arrow-alt-circle-down” badge=”lecture” title=”چرخه عمر DevOps” subtitle=”توضیحات کامل”]چرخه عمر DevOps شامل مجموعه‌ای از فرآیندها و ابزارها است که به تیم‌های توسعه و عملیات کمک می‌کند تا به‌صورت مداوم و یکپارچه نرم‌افزار را توسعه، آزمایش، استقرار و نظارت کنند. این چرخه بر مفاهیمی مانند اتصال مداوم، تکرارپذیری فرآیندها، و خودکارسازی استوار است. در ادامه به توضیح اجزای اصلی این چرخه می‌پردازیم:

1. Continuous Integration (CI)

ادغام مداوم یکی از اصول کلیدی DevOps است که به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد کدهای جدید خود را به‌صورت مداوم با کدهای موجود ادغام کنند.

• اهداف CI:
  • شناسایی سریع باگ‌ها.
  • کاهش پیچیدگی در زمان ادغام کدها.
  • اطمینان از صحت عملکرد نرم‌افزار پس از هر تغییر.
• مراحل CI:
  1. Commit کد: توسعه‌دهندگان تغییرات را در مخزن کد (Repository) ذخیره می‌کنند.
  2. Trigger Pipeline: با هر commit، یک pipeline اجرا می‌شود.
  3. Build & Test: ساخت کد و اجرای تست‌های خودکار (Unit Test, Integration Test).
  4. Feedback Loop: اطلاع‌رسانی نتایج به تیم.
• ابزارهای CI محبوب:
  • Jenkins، GitLab CI/CD، Travis CI، CircleCI.

2. Continuous Delivery (CD)

تحویل مداوم بر روی آماده‌سازی نرم‌افزار برای استقرار تأکید دارد و اطمینان حاصل می‌کند که کد همیشه برای استقرار در محیط‌های مختلف (توسعه، آزمایش، تولید) آماده است.

• مزایای CD:
  • کاهش ریسک هنگام استقرار.
  • ساده‌سازی فرآیند انتقال به محیط تولید.
  • ایجاد امکان استقرار سریع در مواقع ضروری.
• چرخه CD:
  1. ساخت بسته نرم‌افزاری (Artifacts).
  2. اجرای تست‌های پیشرفته (Performance Test, Security Test).
  3. استقرار در محیط staging برای تأیید نهایی.
  4. آماده‌سازی برای انتقال به محیط تولید.
• ابزارهای CD معروف:
  • Spinnaker، Bamboo، Octopus Deploy.

3. Continuous Deployment

استقرار مداوم فرایندی است که در آن کدهای تأییدشده به‌صورت خودکار و بدون دخالت انسانی مستقیماً به محیط تولید منتقل می‌شوند.

• ویژگی‌های اصلی:
  • کاهش زمان تحویل قابلیت‌های جدید.
  • افزایش قابلیت اطمینان و کاهش خطای انسانی.
• پیش‌نیازها:
  • تست‌های خودکار قوی و قابل‌اعتماد.
  • سیستم‌های rollback سریع برای مواقع خطا.
  • نظارت بر محیط تولید.
• موارد کاربرد:
  • پروژه‌هایی با چرخه توسعه سریع (مانند استارتاپ‌ها).
  • تیم‌هایی که نیاز به انتشار مکرر دارند.

4. Continuous Monitoring

نظارت مداوم شامل جمع‌آوری و تحلیل داده‌ها از محیط‌های مختلف برای اطمینان از عملکرد صحیح نرم‌افزار و سیستم‌ها است.

• اهداف:
  • شناسایی مشکلات پیش از تأثیرگذاری بر کاربران.
  • بهبود عملکرد سیستم‌ها.
  • ایجاد یک feedback loop برای توسعه‌دهندگان.
• شاخص‌های کلیدی (KPIs):
  • نرخ خطا (Error Rate).
  • زمان پاسخ‌دهی (Response Time).
  • میزان استفاده از منابع (CPU, Memory).
• ابزارهای Monitoring:
  • Prometheus، Grafana، Datadog، New Relic.

تفاوت بین CI، CD و Continuous Deployment

تفاوت Agile و DevOps

Agile و DevOps دو رویکرد مختلف برای بهبود فرآیند توسعه نرم‌افزار هستند که مکمل یکدیگرند:

• Agile:
  • تمرکز بر تعاملات تیمی و تولید سریع نسخه‌های قابل استفاده از نرم‌افزار.
  • استفاده از متدولوژی‌هایی مانند Scrum یا Kanban.
• DevOps:
  • تمرکز بر یکپارچگی توسعه و عملیات برای بهبود کیفیت و سرعت تحویل.
  • استفاده از خودکارسازی و ابزارهای مدرن.

نتیجه‌گیری

چرخه عمر DevOps به تیم‌ها این امکان را می‌دهد تا فرآیندهای توسعه و استقرار را تسریع و کیفیت را افزایش دهند. با استفاده از ابزارهای مناسب و پیاده‌سازی اصول CI، CD، و نظارت مداوم، تیم‌ها می‌توانند از قابلیت‌های DevOps بهره‌مند شوند و نرم‌افزاری با کیفیت بالا و زمان تحویل کوتاه‌تر ارائه دهند.[/cdb_course_lesson][cdb_course_lesson icon=”fas fa-arrow-alt-circle-down” badge=”lecture” title=”Continuous Integration (CI)” subtitle=”توضیحات کامل”]Continuous Integration (CI) به‌عنوان یکی از اصول بنیادی DevOps، فرآیندی است که توسعه‌دهندگان را قادر می‌سازد تغییرات کد خود را به‌صورت مداوم با کد اصلی ادغام کنند. هدف CI این است که با ادغام مکرر تغییرات و انجام خودکار تست‌ها، مشکلات و ناسازگاری‌های احتمالی کد در مراحل ابتدایی شناسایی شوند.

این فرآیند بر خودکارسازی، همکاری تیمی، و ارائه بازخورد سریع استوار است و باعث بهبود کیفیت نرم‌افزار و کاهش زمان توسعه می‌شود.

اصول و اهداف CI

• ادغام مداوم تغییرات: هر توسعه‌دهنده به‌طور مرتب تغییرات خود را در یک مخزن مشترک ثبت (commit) می‌کند.
• خودکارسازی تست‌ها: پس از هر commit، مجموعه‌ای از تست‌های خودکار اجرا می‌شوند تا مشکلات به‌سرعت شناسایی شوند.
• شناسایی سریع باگ‌ها: مشکلات کد به‌محض وقوع شناسایی و اصلاح می‌شوند.
• افزایش همکاری تیمی: فرآیند CI به توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا به‌طور هماهنگ و بدون ایجاد تعارض کار کنند.

فرآیند Continuous Integration

1. Commit کد:
   توسعه‌دهندگان تغییرات خود را به مخزن کد منبع (Version Control System) مانند Git ارسال می‌کنند. این تغییرات می‌توانند شامل اضافه کردن ویژگی‌های جدید، رفع باگ‌ها، یا بهبودهای کوچک باشند.
2. ایجاد Pipeline CI:
   با هر commit، یک Pipeline CI اجرا می‌شود که شامل مراحل زیر است:
   • Build: کد منبع به یک بسته قابل‌اجرا تبدیل می‌شود.
   • Test: تست‌های خودکار (Unit Test، Integration Test) برای ارزیابی صحت کد اجرا می‌شوند.
   • Static Code Analysis: ابزارهایی مانند SonarQube برای تحلیل کیفیت کد استفاده می‌شوند.
3. بازخورد سریع:
   نتایج Build و Test به‌سرعت به تیم توسعه اطلاع داده می‌شود تا در صورت وجود مشکل، اقدامات لازم انجام گیرد.
4. ذخیره نسخه پایدار:
   اگر همه مراحل موفقیت‌آمیز باشند، نسخه پایدار کد در یک مخزن artifact ذخیره می‌شود تا برای مراحل بعدی (مثل استقرار) استفاده شود.

مزایای Continuous Integration

1. کاهش ریسک و هزینه:
   با شناسایی سریع مشکلات، هزینه اصلاح باگ‌ها در مراحل اولیه توسعه کاهش می‌یابد.
2. بهبود کیفیت نرم‌افزار:
   اجرای مداوم تست‌ها تضمین می‌کند که تغییرات کیفیت کلی نرم‌افزار را تحت تأثیر قرار نمی‌دهند.
3. افزایش بهره‌وری تیم:
   CI به تیم‌ها اجازه می‌دهد بدون نگرانی از ایجاد تعارض در کدها به‌صورت هم‌زمان روی پروژه کار کنند.
4. بازخورد سریع:
   توسعه‌دهندگان بلافاصله از مشکلات کد خود مطلع می‌شوند و می‌توانند آن‌ها را برطرف کنند.

ابزارهای محبوب CI

1. Jenkins:
   • یک ابزار منبع‌باز برای ایجاد و مدیریت pipelineهای CI.
   • قابلیت ادغام با اکثر سیستم‌های کنترل نسخه و ابزارهای تست.
2. GitLab CI/CD:
   • ابزار CI/CD داخلی در GitLab.
   • از فایل .gitlab-ci.yml برای تعریف pipeline استفاده می‌کند.
3. Travis CI:
   • سرویسی مبتنی بر ابر برای CI، محبوب در میان پروژه‌های متن‌باز.
4. CircleCI:
   • یک پلتفرم CI سریع و قابل اعتماد که از ادغام آسان با GitHub و Bitbucket پشتیبانی می‌کند.
5. Azure DevOps Pipelines:
   • ارائه‌دهنده خدمات CI/CD در Azure، مناسب برای تیم‌هایی که در اکوسیستم مایکروسافت کار می‌کنند.

بهترین شیوه‌ها در CI

1. Commit‌های مکرر:
   توسعه‌دهندگان باید به‌صورت منظم تغییرات خود را به مخزن اضافه کنند تا از ایجاد تعارضات بزرگ جلوگیری شود.
2. Pipelineهای سریع و قابل‌اعتماد:
   اطمینان حاصل کنید که pipelineهای CI سریع اجرا می‌شوند و تنها تست‌های ضروری در آن گنجانده شده‌اند.
3. خودکارسازی تست‌ها:
   تست‌های خودکار باید به‌اندازه‌ای قوی باشند که بتوانند بیشتر مشکلات احتمالی را شناسایی کنند.
4. بررسی کیفیت کد:
   ابزارهای تحلیل استاتیک مانند SonarQube می‌توانند کیفیت کد را در pipeline بررسی کنند.
5. ذخیره نتایج:
   نتایج pipeline و artifactها باید در مکانی ایمن ذخیره شوند تا برای مراحل بعدی توسعه و استقرار قابل استفاده باشند.

چالش‌های پیاده‌سازی CI

1. پیچیدگی ابزارها:
   انتخاب و تنظیم ابزار مناسب می‌تواند چالش‌برانگیز باشد.
2. مدیریت تست‌ها:
   اگر تعداد تست‌ها زیاد باشد، زمان اجرای pipeline افزایش می‌یابد و ممکن است بهره‌وری کاهش یابد.
3. هماهنگی تیمی:
   برای موفقیت CI، همه اعضای تیم باید با فرآیند و ابزارها هماهنگ باشند.

نتیجه‌گیری

Continuous Integration پایه‌ای برای توسعه سریع و با کیفیت نرم‌افزار است. این فرآیند با خودکارسازی مراحل ساخت و تست و ارائه بازخورد سریع، تیم‌های توسعه را قادر می‌سازد تا نرم‌افزارهای بهتری تولید کرده و زمان عرضه به بازار را کاهش دهند. با استفاده از ابزارهای مناسب و پیاده‌سازی بهترین شیوه‌ها، می‌توان CI را به بخش جدایی‌ناپذیر فرآیند DevOps تبدیل کرد.[/cdb_course_lesson][cdb_course_lesson icon=”fas fa-arrow-alt-circle-down” badge=”lecture” title=”Continuous Delivery (CD)” subtitle=”توضیحات کامل”]Continuous Delivery (CD) یکی از اصول کلیدی DevOps است که فرآیند آماده‌سازی نرم‌افزار برای استقرار در محیط‌های مختلف را خودکارسازی می‌کند. هدف CD این است که کد همیشه در حالت آماده برای استقرار باشد و تیم‌ها بتوانند با کمترین ریسک و به‌صورت مداوم، نسخه‌های جدید را منتشر کنند. این فرآیند تکمیل‌کننده Continuous Integration (CI) است و امکان استقرار سریع و مطمئن را فراهم می‌کند.

اصول و اهداف Continuous Delivery

• آمادگی مداوم برای استقرار: نرم‌افزار در هر لحظه باید آماده استقرار در محیط تولید باشد.
• کاهش ریسک استقرار: با تست‌های مداوم و محیط‌های شبیه‌سازی‌شده، احتمال خطا در محیط تولید کاهش می‌یابد.
• کاهش زمان تحویل: تیم‌ها می‌توانند تغییرات جدید را سریع‌تر به کاربران ارائه دهند.
• افزایش اعتماد تیم به فرآیند: یک فرآیند پایدار و قابل‌اعتماد، تیم‌ها را قادر می‌سازد به خروجی خود اعتماد کنند.

تفاوت بین Continuous Delivery و Continuous Deployment

فرآیند Continuous Delivery

1. ساخت (Build):
   کد منبع به یک بسته نرم‌افزاری (Artifact) قابل‌اجرا تبدیل می‌شود.
2. تست خودکار:
   مجموعه‌ای از تست‌های مختلف برای اطمینان از عملکرد و کیفیت نرم‌افزار اجرا می‌شود:
   • Unit Test: بررسی عملکرد اجزای کوچک کد.
   • Integration Test: اطمینان از تعامل صحیح بین اجزا.
   • End-to-End Test: ارزیابی کل سیستم.
3. استقرار در محیط staging:
   نسخه آماده‌شده در یک محیط staging مستقر می‌شود که شباهت زیادی به محیط تولید دارد.
4. تأیید نهایی:
   تیم‌ها یا کاربران می‌توانند در محیط staging نسخه جدید را تأیید کنند.
5. آمادگی برای استقرار:
   بسته نرم‌افزاری تأییدشده به مخزن Artifact (مانند Nexus یا Artifactory) منتقل می‌شود تا برای استقرار در محیط تولید آماده باشد.

ابزارهای محبوب برای CD

1. Jenkins:
   • یکی از ابزارهای پرکاربرد برای ایجاد pipelineهای CI/CD.
   • قابلیت تنظیم مراحل مختلف (build، test، deploy) را دارد.
2. GitLab CI/CD:
   • ابزار داخلی GitLab برای ایجاد و مدیریت pipelineهای CD.
   • تعریف فرآیندها از طریق فایل .gitlab-ci.yml.
3. Spinnaker:
   • ابزار قدرتمند برای مدیریت استقرار مداوم، مخصوصاً در محیط‌های ابری.
4. Octopus Deploy:
   • مناسب برای استقرار در محیط‌های پیچیده و مدیریت نسخه‌ها.
5. Azure DevOps Pipelines:
   • ارائه‌دهنده سرویس‌های CI/CD برای تیم‌هایی که در اکوسیستم Azure کار می‌کنند.

بهترین شیوه‌ها در Continuous Delivery

1. پیاده‌سازی CI قوی:
   بدون یک سیستم CI قابل‌اعتماد، پیاده‌سازی CD ممکن نیست. ابتدا باید فرآیند CI به‌درستی انجام شود.
2. خودکارسازی کامل فرآیندها:
   تمام مراحل از ساخت تا تست و آماده‌سازی برای استقرار باید خودکارسازی شوند.
3. تست‌های جامع:
   تست‌های خودکار باید به‌اندازه‌ای قوی باشند که بتوانند مشکلات نرم‌افزار را پیش از استقرار شناسایی کنند.
4. محیط‌های شبیه‌سازی‌شده:
   محیط staging باید دقیقاً شبیه محیط تولید باشد تا مشکلات احتمالی در مرحله آزمایش شناسایی شوند.
5. مدیریت نسخه‌ها:
   هر نسخه نرم‌افزار باید به‌طور دقیق مدیریت شود تا در صورت نیاز، امکان rollback سریع فراهم باشد.
6. نظارت و بازخورد:
   نظارت بر عملکرد نرم‌افزار در محیط staging و دریافت بازخورد از کاربران یا تیم‌ها اهمیت بالایی دارد.

مزایای Continuous Delivery

1. بهبود کیفیت نرم‌افزار:
   تست‌های مکرر و استقرار در محیط staging، کیفیت نرم‌افزار را تضمین می‌کند.
2. کاهش زمان عرضه:
   با آماده‌سازی مداوم نرم‌افزار برای استقرار، زمان تحویل به بازار کاهش می‌یابد.
3. افزایش اطمینان تیم:
   تیم‌ها می‌دانند که فرآیند استقرار بدون مشکل و با کمترین ریسک انجام می‌شود.
4. افزایش رضایت کاربران:
   تغییرات و ویژگی‌های جدید سریع‌تر و باکیفیت بالاتر به کاربران ارائه می‌شوند.

چالش‌های پیاده‌سازی CD

1. هزینه بالای راه‌اندازی:
   پیاده‌سازی ابزارها و زیرساخت‌های لازم ممکن است هزینه‌بر باشد.
2. تست‌های ناکافی:
   تست‌های خودکار باید جامع باشند تا از انتقال مشکلات به محیط تولید جلوگیری کنند.
3. هماهنگی تیمی:
   نیاز است که تیم‌های مختلف (توسعه، عملیات، تست) به‌صورت هماهنگ کار کنند.
4. مدیریت پیچیدگی:
   در پروژه‌های بزرگ، مدیریت pipelineهای CD و هماهنگی بین محیط‌های مختلف چالش‌برانگیز است.

نتیجه‌گیری

Continuous Delivery یک گام اساسی در چرخه DevOps است که تیم‌ها را قادر می‌سازد نرم‌افزاری پایدار و آماده استقرار تولید کنند. این فرآیند با کاهش ریسک و افزایش سرعت، تیم‌ها را در ارائه قابلیت‌های جدید به کاربران توانمند می‌سازد. با بهره‌گیری از ابزارهای مناسب و اجرای بهترین شیوه‌ها، CD می‌تواند به یک مزیت رقابتی بزرگ تبدیل شود.[/cdb_course_lesson][cdb_course_lesson icon=”fas fa-arrow-alt-circle-down” badge=”lecture” title=”Continuous Deployment و Continuous Monitoring” subtitle=”توضیحات کامل”]

Continuous Deployment (CD)

Continuous Deployment فرآیندی پیشرفته در چرخه عمر DevOps است که به‌صورت خودکار کدهای آماده به تولید (Production) مستقر می‌شوند، بدون اینکه نیازی به دخالت انسانی باشد. این فرآیند، مرحله بعدی پس از Continuous Delivery محسوب می‌شود و هدف آن ارائه تغییرات نرم‌افزاری به کاربران نهایی با سرعت و اعتماد بالا است.

اصول و اهداف Continuous Deployment

1. استقرار کاملاً خودکار:
   پس از تأیید تست‌ها، تغییرات مستقیماً در محیط تولید اعمال می‌شوند.
2. ارائه قابلیت‌های جدید با سرعت بالا:
   کاربران به‌سرعت تغییرات و ویژگی‌های جدید را دریافت می‌کنند.
3. کاهش زمان بازخورد:
   تغییرات به‌سرعت آزمایش می‌شوند و بازخورد کاربران بلافاصله دریافت می‌شود.
4. افزایش بهره‌وری تیم:
   تیم‌ها می‌توانند تمرکز خود را بر توسعه و بهبود نرم‌افزار بگذارند و نیازی به مدیریت دستی استقرار نداشته باشند.

فرآیند Continuous Deployment

1. Commit و Build:
   توسعه‌دهندگان تغییرات را در مخزن کد اعمال می‌کنند و pipeline CI/CD به‌طور خودکار شروع به کار می‌کند.
2. اجرای تست‌ها:
   مجموعه‌ای از تست‌های خودکار، صحت کد را در سطوح مختلف بررسی می‌کنند:

1. • Unit Test
   • Integration Test
   • End-to-End Test

3. استقرار خودکار در تولید:
   در صورت موفقیت‌آمیز بودن تست‌ها، کد به‌صورت خودکار در محیط تولید مستقر می‌شود.
4. نظارت و بررسی عملکرد:
   عملکرد نرم‌افزار مستقرشده توسط ابزارهای نظارتی بررسی می‌شود.

مزایای Continuous Deployment

1. افزایش سرعت ارائه:
   هر تغییر تأییدشده به‌صورت فوری به کاربران تحویل داده می‌شود.
2. کاهش ریسک:
   با استقرارهای کوچک و مکرر، مشکلات به‌سرعت شناسایی و رفع می‌شوند.
3. افزایش انعطاف‌پذیری:
   تیم‌ها می‌توانند به‌سرعت به تغییرات بازار یا نیازهای کاربران پاسخ دهند.
4. بهبود تجربه کاربری:
   کاربران همواره به جدیدترین نسخه نرم‌افزار دسترسی دارند.

چالش‌های Continuous Deployment

1. نیاز به تست‌های بسیار قوی:
   هر تغییری باید با تست‌های جامع بررسی شود تا از مشکلات در محیط تولید جلوگیری شود.
2. مدیریت ریسک در محیط تولید:
   در صورت بروز مشکل، باید استراتژی‌هایی برای بازگشت (Rollback) وجود داشته باشد.
3. هماهنگی تیمی:
   همه اعضای تیم باید فرآیندها و ابزارهای مربوطه را به‌خوبی درک کنند.
4. نیاز به نظارت پیشرفته:
   برای اطمینان از عملکرد درست نرم‌افزار، ابزارهای نظارتی قوی ضروری است.

ابزارهای محبوب برای Continuous Deployment

• Jenkins
• GitLab CI/CD
• Spinnaker
• Octopus Deploy
• AWS CodePipeline

Continuous Monitoring (CM)

Continuous Monitoring (CM) فرآیندی است که بر نظارت مداوم بر عملکرد، امنیت، و سلامت نرم‌افزار در محیط تولید تمرکز دارد. این بخش از چرخه عمر DevOps تضمین می‌کند که نرم‌افزار به‌طور پایدار عمل کرده و مشکلات به‌سرعت شناسایی و حل می‌شوند.

اهداف Continuous Monitoring

1. شناسایی مشکلات:
   شناسایی سریع مشکلات عملکردی یا امنیتی در محیط تولید.
2. ارائه بازخورد به تیم‌ها:
   اطلاعات نظارتی به تیم‌های توسعه و عملیات ارسال می‌شود تا مشکلات به‌سرعت رفع شوند.
3. بهبود مستمر:
   داده‌های نظارتی به بهبود فرآیندها و نرم‌افزار کمک می‌کنند.
4. افزایش اعتماد به سیستم‌ها:
   با نظارت مداوم، اطمینان حاصل می‌شود که سیستم‌ها در سطح مورد انتظار عمل می‌کنند.

انواع داده‌های نظارتی

1. متریک‌ها:
   اطلاعات عددی مانند زمان پاسخ، استفاده از CPU و حافظه.
2. لاگ‌ها:
   اطلاعات متنی که توسط نرم‌افزار یا سیستم ثبت می‌شوند.
3. تریس‌ها:
   مسیرهای درخواست‌ها در سیستم برای شناسایی تأخیرها یا نقاط شکست.

ابزارهای محبوب Continuous Monitoring

1. Prometheus:

1. • جمع‌آوری متریک‌ها و ایجاد هشدارها.

2. Grafana:

1. • ایجاد داشبوردهای تصویری برای نظارت بر متریک‌ها.

3. ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana):

1. • مدیریت و تحلیل لاگ‌های نرم‌افزار.

4. Datadog:

1. • نظارت جامع بر متریک‌ها، لاگ‌ها، و امنیت.

5. New Relic:

1. • ابزار Application Performance Monitoring (APM) برای بررسی عملکرد اپلیکیشن.

6. AWS CloudWatch:

1. • نظارت بر منابع و برنامه‌ها در محیط AWS.

مزایای Continuous Monitoring

1. افزایش شفافیت:
   تیم‌ها می‌توانند وضعیت سیستم‌ها و نرم‌افزارها را به‌صورت لحظه‌ای مشاهده کنند.
2. کاهش زمان حل مشکلات:
   شناسایی سریع مشکلات، زمان رفع آن‌ها را به حداقل می‌رساند.
3. اطمینان از پایداری سیستم:
   با نظارت مداوم، اطمینان حاصل می‌شود که سیستم‌ها به‌طور پایدار عمل می‌کنند.
4. پیش‌بینی مشکلات آینده:
   داده‌های نظارتی به تیم‌ها کمک می‌کنند مشکلات بالقوه را پیش‌بینی و رفع کنند.

بهترین شیوه‌ها در Continuous Monitoring

1. استفاده از ابزارهای مناسب:
   ابزارهایی انتخاب شوند که نیازهای خاص سیستم و نرم‌افزار را برآورده کنند.
2. ایجاد هشدارهای هوشمند:
   هشدارهایی تنظیم شوند که تنها در صورت وقوع مشکلات واقعی ارسال شوند.
3. ذخیره داده‌های تاریخی:
   داده‌های نظارتی برای تحلیل روندها و بهبود آینده ذخیره شوند.
4. نظارت جامع:
   تمام اجزای سیستم از جمله سرورها، پایگاه داده‌ها، و نرم‌افزارها باید نظارت شوند.

نتیجه‌گیری

Continuous Deployment و Continuous Monitoring دو بخش حیاتی در DevOps هستند که تضمین می‌کنند تغییرات به‌سرعت و با کیفیت بالا به کاربران ارائه شوند و عملکرد سیستم‌ها به‌طور مداوم نظارت شود. با استفاده از ابزارها و بهترین شیوه‌ها، تیم‌ها می‌توانند نرم‌افزاری پایدار، سریع و با کیفیت بالا ارائه دهند.[/cdb_course_lesson][cdb_course_lesson icon=”fas fa-arrow-alt-circle-down” badge=”lecture” title=”تفاوت Agile و DevOps” subtitle=”توضیحات کامل”]Agile و DevOps دو روش‌شناسی محبوب در توسعه نرم‌افزار هستند که هر دو بر بهبود فرآیند تحویل نرم‌افزار تأکید دارند. در حالی که هر دو روش اهداف مشابهی دارند، تمرکز و رویکرد آن‌ها متفاوت است. در ادامه، تفاوت‌های کلیدی این دو مفهوم بررسی می‌شود.

تعریف Agile

Agile یک متدولوژی یا رویکرد برای مدیریت پروژه‌های توسعه نرم‌افزار است که بر تقسیم پروژه به چرخه‌های کوتاه (Sprint) و تحویل مکرر نرم‌افزار تمرکز دارد.

• هدف اصلی: ارائه سریع قابلیت‌ها و دریافت بازخورد از کاربران برای بهبود مستمر.
• مبنای کار: Manifesto for Agile Software Development که در سال 2001 منتشر شد و چهار ارزش اصلی و 12 اصل راهنما دارد.

تعریف DevOps

DevOps ترکیبی از فرهنگ، فرآیندها، و ابزارها است که همکاری بین تیم‌های توسعه (Development) و عملیات (Operations) را بهبود می‌بخشد.

• هدف اصلی: خودکارسازی و بهینه‌سازی فرآیند تحویل نرم‌افزار و نگهداری آن.
• مبنای کار: کاهش شکاف بین تیم‌های توسعه و عملیات برای ارائه سریع‌تر و مطمئن‌تر نرم‌افزار.

تفاوت‌های کلیدی Agile و DevOps

شباهت‌های Agile و DevOps

• اهداف مشترک: هر دو روش تلاش می‌کنند تا فرآیند توسعه نرم‌افزار را بهبود بخشند و ارائه قابلیت‌های جدید به کاربران را سریع‌تر و مؤثرتر کنند.
• فرهنگ تعامل: هر دو رویکرد بر همکاری، بازخورد مستمر، و بهبود فرآیندها تأکید دارند.
• تمرکز بر کیفیت: تضمین کیفیت نرم‌افزار در هر دو روش اهمیت بالایی دارد.

ترکیب Agile و DevOps

در بسیاری از سازمان‌ها، Agile و DevOps به‌صورت مکمل استفاده می‌شوند:

• Agile تیم‌های توسعه را قادر می‌سازد تا نرم‌افزار را با سرعت و انعطاف بیشتری توسعه دهند.
• DevOps تضمین می‌کند که این نرم‌افزار به‌طور پایدار و خودکار در محیط‌های مختلف مستقر و نظارت شود.

به‌عنوان مثال:

• تیم‌ها از اصول Agile برای تقسیم وظایف و تحویل مکرر استفاده می‌کنند.
• ابزارهای DevOps مانند Jenkins یا GitLab CI/CD برای خودکارسازی فرآیند استقرار و تست استفاده می‌شود.

نتیجه‌گیری

در حالی که Agile بر بهبود فرآیند توسعه نرم‌افزار و دریافت بازخورد سریع متمرکز است، DevOps تمرکز گسترده‌تری دارد و کل چرخه عمر نرم‌افزار را شامل می‌شود. با ترکیب این دو رویکرد، سازمان‌ها می‌توانند فرآیندهای توسعه، استقرار، و نگهداری نرم‌افزار را بهبود داده و به‌سرعت به تغییرات بازار پاسخ دهند.[/cdb_course_lesson][/cdb_course_lessons]

1. ریپوزیتوری (Repository)

ریپوزیتوری به محلی اطلاق می‌شود که تاریخچه و نسخه‌های مختلف یک پروژه در آن ذخیره می‌شوند. این محل می‌تواند به‌صورت محلی روی سیستم شما (در کامپیوتر شخصی) یا به‌صورت آنلاین (مانند GitHub، GitLab، یا Bitbucket) باشد.

• ریپوزیتوری محلی: این نسخه از پروژه در سیستم شما قرار دارد و شامل تمامی فایل‌ها و تاریخچه تغییرات پروژه است.
• ریپوزیتوری ریموت: این نسخه از پروژه معمولاً در یک سرور میزبانی می‌شود (مثل GitHub) و معمولاً برای همکاری بین تیم‌ها استفاده می‌شود.

دستورات مرتبط با ریپوزیتوری:

• git init: برای ایجاد یک ریپوزیتوری جدید در یک دایرکتوری.
• git clone: برای کپی کردن یک ریپوزیتوری موجود از یک سرور ریموت.

2. کامیت (Commit)

کامیت در Git به معنای ذخیره تغییرات انجام شده در فایل‌ها است. هر کامیت یک نقطه عطف در تاریخچه پروژه ایجاد می‌کند و اطلاعاتی مانند تغییرات انجام‌شده، تاریخ و زمان، و نویسنده کامیت را در بر دارد.

• ایجاد کامیت: پس از اعمال تغییرات در فایل‌ها، برای ذخیره آن‌ها باید از دستور git commit استفاده کنید.
• پیام کامیت: معمولاً هنگام انجام یک کامیت، پیامی نوشته می‌شود که توضیح می‌دهد چه تغییراتی در آن کامیت انجام شده است.

دستورات مرتبط با کامیت:

• git commit -m "Message": برای ایجاد یک کامیت با پیام.
• git commit -a: برای اضافه کردن تغییرات همه فایل‌های ردیابی‌شده و سپس انجام کامیت.

توجه: هر کامیت یک شناسه یکتا (Hash) دارد که می‌تواند برای ارجاع به آن استفاده شود.

3. برنچ (Branch)

برنچ در Git به معنای شاخه‌ای از پروژه است که به شما این امکان را می‌دهد که تغییرات جدید را بدون ایجاد اختلال در کد اصلی (معمولاً برنچ “main” یا “master”) توسعه دهید. با استفاده از برنچ‌ها می‌توانید ویژگی‌های جدید را توسعه دهید، باگ‌ها را اصلاح کنید و تغییرات را به‌طور جداگانه انجام دهید.

• ایجاد برنچ جدید: وقتی نیاز به انجام تغییرات جدید دارید که ممکن است با کد اصلی تداخل نداشته باشد، می‌توانید یک برنچ جدید ایجاد کنید.
• توسعه در برنچ: پس از ایجاد برنچ، تغییرات خود را روی آن برنچ اعمال می‌کنید.

دستورات مرتبط با برنچ:

• git branch: برای مشاهده لیست برنچ‌ها.
• git branch <branch-name>: برای ایجاد یک برنچ جدید.
• git checkout <branch-name>: برای جابجایی بین برنچ‌ها.
• git switch <branch-name>: برای جابجایی به برنچ جدید (از نسخه‌های جدیدتر Git).

4. مرج (Merge)

مرج در Git به معنای ترکیب تغییرات از یک برنچ به برنچ دیگر است. معمولاً پس از انجام تغییرات روی یک برنچ (برای مثال، یک برنچ ویژگی جدید)، این تغییرات به برنچ اصلی (مثل main یا master) با استفاده از دستور merge ادغام می‌شوند.

• فرآیند مرج: پس از اتمام کار بر روی یک برنچ، شما می‌توانید تغییرات را به برنچ اصلی مرج کنید.
• تعارض (Conflicts): در صورتی که تغییرات انجام‌شده در دو برنچ با یکدیگر تداخل داشته باشند، Git قادر به انجام مرج به‌طور خودکار نخواهد بود و باید تعارض‌ها را به‌صورت دستی حل کنید.

دستورات مرتبط با مرج:

• git merge <branch-name>: برای مرج کردن تغییرات برنچ مشخص‌شده به برنچ فعلی.
• git merge --abort: برای لغو عملیات مرج در صورت بروز مشکل یا تعارض.

نتیجه‌گیری

در Git، مفاهیم ریپوزیتوری، کامیت، برنچ و مرج اجزای اصلی کار با این سیستم کنترل نسخه هستند که به شما این امکان را می‌دهند تا تغییرات را مدیریت کنید، کدهای مختلف را توسعه دهید و در نهایت تغییرات را در یک پروژه به‌طور مؤثر و هماهنگ با سایر اعضای تیم به اشتراک بگذارید. آشنایی با این مفاهیم به شما کمک می‌کند تا در محیط‌های توسعه تیمی بهتر عمل کنید و فرآیندهای توسعه و نگهداری نرم‌افزار را به‌طور کارآمدتری پیش ببرید.[/cdb_course_lesson][cdb_course_lesson icon=”fas fa-arrow-alt-circle-down” badge=”lecture” title=”کار با دستورات اصلی Git (clone, pull, push, merge)” subtitle=”توضیحات کامل”]در این بخش، به بررسی چهار دستور اصلی Git می‌پردازیم که برای کار با ریپوزیتوری‌ها و مدیریت تغییرات در پروژه‌ها ضروری هستند: git clone، git pull، git push و git merge. این دستورات در مدیریت نسخه‌ها و همکاری با تیم‌ها بسیار مفید هستند.

1. git clone

دستور git clone برای کپی کردن یک ریپوزیتوری از یک سرور ریموت به سیستم محلی شما استفاده می‌شود. این دستور تمام تاریخچه و فایل‌های پروژه را به‌طور کامل در دستگاه شما دانلود می‌کند.

فرمت دستور:

git clone <repository-url>

• مثال:

  git clone https://github.com/user/project.git

  این دستور یک کپی کامل از ریپوزیتوری project را از GitHub به دستگاه محلی شما ایجاد می‌کند. بعد از اجرای این دستور، یک دایرکتوری جدید به نام project در سیستم شما ایجاد خواهد شد که تمام فایل‌ها و تاریخچه گیت را در خود دارد.

نکات مهم:

• اگر ریپوزیتوری به صورت خصوصی باشد، ممکن است نیاز به احراز هویت (login) داشته باشید.
• دستور git clone فقط در صورتی که شما بخواهید یک کپی از یک ریپوزیتوری موجود ایجاد کنید، کاربرد دارد. برای شروع یک پروژه جدید از ابتدا از دستور git init استفاده می‌شود.

2. git pull

دستور git pull برای دریافت آخرین تغییرات از یک ریپوزیتوری ریموت و ادغام آن‌ها با نسخه محلی شما استفاده می‌شود. این دستور ترکیبی از دو عملیات است: git fetch (دریافت تغییرات جدید از ریموت) و git merge (ادغام تغییرات در برنچ محلی).

فرمت دستور:

git pull <remote> <branch>

• مثال:

  git pull origin main

  این دستور آخرین تغییرات از برنچ main در ریپوزیتوری ریموت به نام origin را دریافت کرده و به برنچ محلی شما ادغام می‌کند.

نکات مهم:

• اگر تغییرات جدیدی در ریموت وجود داشته باشد که با تغییرات شما در سیستم محلی تداخل نداشته باشد، این دستور به‌طور خودکار آن‌ها را ادغام خواهد کرد.
• در صورت بروز تعارض (conflict)، شما باید تعارض‌ها را به‌صورت دستی حل کنید.

3. git push

دستور git push برای ارسال تغییرات محلی به یک ریپوزیتوری ریموت استفاده می‌شود. به عبارت دیگر، وقتی که شما تغییراتی را در سیستم محلی خود انجام داده و می‌خواهید این تغییرات را به دیگر اعضای تیم یا سرور ریموت منتقل کنید، از این دستور استفاده می‌کنید.

فرمت دستور:

git push <remote> <branch>

• مثال:

  git push origin main

  این دستور تغییرات موجود در برنچ main را به ریپوزیتوری ریموت با نام origin ارسال می‌کند.

نکات مهم:

• برای ارسال تغییرات به ریپوزیتوری ریموت باید دسترسی نوشتن به آن ریپوزیتوری را داشته باشید.
• قبل از استفاده از git push، بهتر است ابتدا دستور git pull را برای همگام‌سازی تغییرات خود با نسخه ریموت اجرا کنید تا از بروز تعارض‌ها جلوگیری شود.

4. git merge

دستور git merge برای ادغام دو برنچ مختلف در Git استفاده می‌شود. معمولاً این دستور زمانی استفاده می‌شود که شما تغییرات جدید را روی یک برنچ (مثلاً برنچ ویژگی جدید) انجام داده‌اید و حالا می‌خواهید آن تغییرات را با برنچ اصلی (مانند main) ادغام کنید.

فرمت دستور:

git merge <branch-name>

• مثال:

  git checkout main
  git merge feature-branch

  در این مثال، ابتدا به برنچ main سوئیچ می‌کنیم و سپس تغییرات موجود در feature-branch را به آن ادغام می‌کنیم.

نکات مهم:

• تعارض (Conflict): اگر تغییرات موجود در دو برنچ با یکدیگر تداخل داشته باشند، Git قادر به ادغام آن‌ها به‌طور خودکار نخواهد بود و شما باید تعارض‌ها را به‌صورت دستی حل کنید.
• مرج سریع: در صورتی که تغییرات برنچ مقصد و برنچ مرج شده به‌طور خودکار قابل ادغام باشند، Git بدون نیاز به دخالت کاربر تغییرات را به‌طور خودکار ادغام می‌کند.

نتیجه‌گیری

این چهار دستور اصلی (git clone، git pull، git push و git merge) بخش‌های اساسی کار با Git را تشکیل می‌دهند که به شما این امکان را می‌دهند تا به‌طور مؤثر با کدهای پروژه کار کنید، تغییرات را با تیم خود به اشتراک بگذارید و تغییرات جدید را ادغام کنید. تسلط بر این دستورات برای هر توسعه‌دهنده‌ای که از Git استفاده می‌کند ضروری است.[/cdb_course_lesson][cdb_course_lesson icon=”fas fa-arrow-alt-circle-down” badge=”lecture” title=”مدیریت شاخه‌ها و حل تعارض‌ها در Git” subtitle=”توضیحات کامل”]در Git، شاخه‌ها (Branches) ابزاری بسیار قدرتمند هستند که به شما این امکان را می‌دهند تا به‌صورت موازی روی ویژگی‌های مختلف پروژه کار کنید بدون اینکه بر کد اصلی تأثیر بگذارید. اما گاهی اوقات ممکن است تغییراتی که در دو شاخه مختلف اعمال می‌شوند با یکدیگر تداخل پیدا کنند، که به این مشکل تعارض (Conflict) گفته می‌شود. در این بخش، به نحوه مدیریت شاخه‌ها و چگونگی حل تعارض‌ها در Git پرداخته می‌شود.

1. مدیریت شاخه‌ها (Branching)

در Git، شاخه‌ها به شما این امکان را می‌دهند که تغییرات مختلفی را در پروژه پیاده‌سازی کرده و آن‌ها را از تغییرات اصلی جدا نگه دارید. به‌طور کلی، هنگام کار بر روی ویژگی‌ها یا اصلاحات خاص، شما می‌توانید یک شاخه جدید ایجاد کنید، تغییرات را روی آن اعمال کنید و سپس آن را با شاخه اصلی (مثل main یا master) ادغام کنید.

ایجاد یک شاخه جدید

برای ایجاد یک شاخه جدید در Git از دستور git branch استفاده می‌کنید. به‌طور معمول، پس از ایجاد یک شاخه جدید، برای شروع کار روی آن باید به آن سوئیچ کنید.

• فرمت دستور:

  git branch <branch-name>

• مثال:

  git branch feature-x

این دستور شاخه‌ای به نام feature-x ایجاد می‌کند، اما هنوز شما به آن سوئیچ نکرده‌اید. برای سوئیچ به این شاخه از دستور git checkout یا git switch استفاده می‌کنید.

• فرمت سوئیچ به شاخه جدید:

  git checkout <branch-name>

• مثال:

  git checkout feature-x

یا با استفاده از دستور git switch که در نسخه‌های جدید Git توصیه می‌شود:

• فرمت:

  git switch <branch-name>

• مثال:

  git switch feature-x

مشاهده لیست شاخه‌ها

برای مشاهده لیست تمام شاخه‌های موجود در پروژه، از دستور git branch استفاده کنید:

• فرمت دستور:

  git branch

این دستور لیستی از تمام شاخه‌ها را نمایش می‌دهد. شاخه فعلی با ستاره (*) مشخص شده است.

حذف یک شاخه

پس از اتمام کار روی یک شاخه، ممکن است بخواهید آن را حذف کنید. برای این کار از دستور git branch -d استفاده می‌کنید. اگر می‌خواهید شاخه‌ای را که هنوز ادغام نشده حذف کنید، از -D (که معادل --force است) استفاده کنید.

• فرمت دستور حذف شاخه:

  git branch -d <branch-name>

• مثال:

  git branch -d feature-x

برای حذف شاخه‌ای که هنوز به‌طور کامل با شاخه‌های دیگر ادغام نشده، از دستور -D استفاده کنید.

• مثال:

  git branch -D feature-x

2. حل تعارض‌ها (Merge Conflicts)

زمانی که شما تغییرات را در دو شاخه مختلف اعمال می‌کنید و می‌خواهید آن‌ها را با یکدیگر ادغام کنید، اگر تغییرات انجام‌شده در دو شاخه با یکدیگر تضاد داشته باشند، یک تعارض به وجود می‌آید. این تضادها نیاز به دخالت دستی برای حل آن‌ها دارند.

فرآیند مرج و تعارض‌ها

1. ایجاد تعارض: زمانی که شما تلاش می‌کنید یک شاخه را به شاخه دیگر ادغام کنید، در صورتی که تغییرات در یک خط یا بخش خاص از کد در دو شاخه مختلف تداخل داشته باشند، Git نمی‌تواند به‌طور خودکار تصمیم بگیرد که کدام تغییرات باید اعمال شوند و از شما می‌خواهد که تعارض‌ها را حل کنید.
2. مثال: فرض کنید شما دو برنچ feature-x و feature-y دارید و در هر دو برنچ تغییراتی در یک خط خاص از یک فایل مشابه انجام داده‌اید. هنگام مرج کردن این دو برنچ، Git قادر به تصمیم‌گیری برای انتخاب یکی از تغییرات نخواهد بود و تعارض ایجاد می‌شود.

شناسایی و حل تعارض

زمانی که یک تعارض رخ می‌دهد، Git تغییرات مورد نیاز را نشان می‌دهد و کد مورد تعارض را به صورت خاص علامت‌گذاری می‌کند. این علامت‌ها به شما نشان می‌دهند که کدام بخش‌ها از دو شاخه متفاوت‌اند و شما باید تصمیم بگیرید که کدام تغییر را حفظ کنید.

• نمونه علامت‌های تعارض در فایل:

  <<<<<<< HEAD
  کد تغییرات در شاخه فعلی (مثلاً main)
  =======
  کد تغییرات در شاخه مرج‌شده (مثلاً feature-x)
  >>>>>>> feature-x

این علامت‌ها به شما نشان می‌دهند که کدام بخش از کد مربوط به شاخه فعلی (HEAD) و کدام بخش مربوط به شاخه مرج‌شده (مثلاً feature-x) است.

حل تعارض‌ها

برای حل تعارض، شما باید فایل‌های دارای تعارض را باز کرده و تصمیم بگیرید که کدام تغییرات را نگه دارید. می‌توانید یکی از تغییرات را نگه دارید یا تغییرات را ترکیب کنید. پس از حل تعارض، علامت‌های تعارض (<<<<<<<, =======, >>>>>>>) را از فایل حذف کرده و فایل را ذخیره کنید.

تکمیل فرآیند مرج

بعد از حل تعارض‌ها و ذخیره تغییرات، باید این فایل‌ها را به Git معرفی کنید و سپس مرج را تکمیل کنید.

1. اضافه کردن فایل‌ها به staging area:

   git add <file-name>

2. اتمام مرج و ایجاد کامیت:

   git commit

Git به‌طور خودکار یک پیام کامیت برای مرج ایجاد می‌کند که شامل اطلاعاتی در مورد تعارض‌های حل‌شده است. می‌توانید پیام کامیت را به دلخواه ویرایش کنید.

نتیجه‌گیری

مدیریت شاخه‌ها در Git به شما این امکان را می‌دهد که به‌صورت موازی روی ویژگی‌های مختلف کار کنید و تغییرات را به‌طور جداگانه و بدون تداخل با یکدیگر اعمال کنید. حل تعارض‌ها نیز بخش جدایی‌ناپذیر از این فرآیند است و نیاز به دقت دارد تا تغییرات به‌درستی ادغام شوند. آشنایی با نحوه مدیریت شاخه‌ها و حل تعارض‌ها به شما کمک می‌کند تا به‌طور مؤثرتر و هماهنگ‌تر در پروژه‌های تیمی کار کنید.[/cdb_course_lesson][cdb_course_lesson icon=”fas fa-arrow-alt-circle-down” badge=”lecture” title=”Git Workflows: Git Flow و Trunk-based Development” subtitle=”توضیحات کامل”]در مدیریت پروژه‌های نرم‌افزاری که از Git برای کنترل نسخه استفاده می‌کنند، استفاده از یک workflows مناسب می‌تواند به بهبود هماهنگی تیمی و مدیریت کد کمک کند. Git Flow و Trunk-based Development دو مدل رایج برای مدیریت شاخه‌ها در Git هستند. هر کدام از این روش‌ها مزایا و معایب خود را دارند و بسته به نیازهای پروژه و نحوه همکاری تیم، یکی از آن‌ها می‌تواند انتخاب بهتری باشد.

1. Git Flow

Git Flow یک مدل کاربری پیچیده‌تر برای Git است که توسط Vincent Driessen معرفی شده و برای پروژه‌های بزرگ‌تر و تیم‌های چندنفره مناسب است. این مدل به‌طور خاص به گونه‌ای طراحی شده است که کد را در مسیرهای مختلف توسعه (مانند ویژگی‌های جدید، اصلاحات، نسخه‌ها و …)، در طول فرآیندهای مختلف توسعه و انتشار، مدیریت کند.

شاخه‌های اصلی در Git Flow

• main: این شاخه همیشه شامل آخرین نسخه پایدار و آماده برای تولید پروژه است. در این شاخه فقط نسخه‌های منتشرشده و تولیدی قرار می‌گیرند.
• develop: این شاخه شامل آخرین تغییرات و توسعه‌های انجام‌شده است که آماده برای ادغام به نسخه‌های جدید تولید هستند. در این شاخه، تمام ویژگی‌های جدید که برای نسخه بعدی آماده هستند، نگهداری می‌شوند.
• feature: این شاخه‌ها برای توسعه ویژگی‌های جدید ایجاد می‌شوند. هر ویژگی جدید باید در یک شاخه جداگانه ایجاد شود. زمانی که ویژگی جدید تکمیل شد، به شاخه develop ادغام می‌شود.
• release: این شاخه برای آماده‌سازی برای انتشار نسخه جدید استفاده می‌شود. زمانی که توسعه در شاخه develop به پایان رسید، برای تست و اصلاحات نهایی به شاخه release منتقل می‌شود.
• hotfix: این شاخه برای اصلاحات فوری (مثلاً باگ‌های بحرانی) در نسخه‌های منتشرشده استفاده می‌شود. پس از اعمال تغییرات، شاخه hotfix به شاخه‌های main و develop ادغام می‌شود.

روند کاری در Git Flow

1. ایجاد یک شاخه جدید برای ویژگی: زمانی که یک ویژگی جدید نیاز به توسعه دارد، یک شاخه جدید از develop به‌عنوان feature/<name> ایجاد می‌شود.

git checkout develop
git checkout -b feature/awesome-feature

2. انتقال به شاخه release برای انتشار: پس از اینکه چند ویژگی جدید در شاخه develop اضافه شدند، آماده برای انتشار به مرحله بعدی هستید. این ویژگی‌ها به یک شاخه release منتقل می‌شوند.

git checkout develop
git checkout -b release/1.0.0

3. رفع مشکلات و انتشار نسخه جدید: وقتی که تست‌ها در شاخه release به پایان رسید و آماده برای انتشار هستید، آن را به main و develop مرج می‌کنید.
4. اصلاحات فوری با hotfix: اگر یک باگ بحرانی در نسخه تولید پیدا شود، می‌توانید یک شاخه hotfix ایجاد کرده و پس از رفع مشکل، آن را به main و develop مرج کنید.

git checkout main
git checkout -b hotfix/critical-fix

مزایای Git Flow:

• به‌طور منظم و ساختارمند توسعه می‌شود.
• برای پروژه‌های بزرگ و تیم‌های چندنفره مناسب است.
• تغییرات جدید را به‌صورت مستقل از کد تولیدی توسعه می‌دهد.

معایب Git Flow:

• پیچیدگی زیادی دارد که می‌تواند برای تیم‌های کوچک‌تر و پروژه‌های ساده‌تر مناسب نباشد.
• نیاز به مدیریت چندین شاخه به‌صورت هم‌زمان دارد که ممکن است پیچیده شود.

2. Trunk-based Development

Trunk-based Development یک مدل ساده‌تر و سریع‌تر برای کار با Git است که تمرکز آن روی توسعه مداوم و ادغام پیوسته (Continuous Integration) است. در این مدل، تمام توسعه‌ها و تغییرات باید به یک شاخه مرکزی (که معمولاً main یا master نام دارد) ادغام شوند و هیچ‌گاه توسعه در شاخه‌های طولانی‌مدت نگه‌داری نمی‌شود.

ویژگی‌های Trunk-based Development

• یک شاخه اصلی: در این روش فقط یک شاخه اصلی (main یا master) وجود دارد که تمام کدهای توسعه‌یافته در آن ادغام می‌شوند. شاخه‌های جداگانه برای ویژگی‌های جدید به‌صورت کوتاه‌مدت ایجاد می‌شوند و به سرعت به شاخه اصلی ادغام می‌شوند.
• ادغام مداوم: توسعه‌دهندگان باید تغییرات خود را به‌طور منظم (معمولاً چندین بار در روز) به شاخه اصلی ادغام کنند. این کار باعث می‌شود که ادغام تغییرات کمتر موجب بروز تعارض‌های بزرگ شود.
• خروجی‌های تولیدی و کد پایدار: به دلیل اینکه تغییرات به‌طور مرتب به شاخه اصلی ادغام می‌شوند، همیشه یک نسخه پایدار از پروژه در دسترس است که می‌توان آن را برای انتشار آماده کرد.

روند کاری در Trunk-based Development

1. ایجاد شاخه‌های موقت: توسعه‌دهندگان شاخه‌های موقتی (برای ویژگی‌های جدید یا اصلاحات) از main ایجاد می‌کنند. این شاخه‌ها باید به سرعت به شاخه اصلی ادغام شوند.

git checkout main
git checkout -b feature/awesome-feature

2. ادغام به‌صورت مداوم: تغییرات به‌طور مرتب به شاخه اصلی ادغام می‌شوند. این کار باعث می‌شود که توسعه همواره روی یک نسخه پایدار از کد باشد.

git checkout main
git merge feature/awesome-feature

3. انتشار نسخه‌ها: از آنجا که شاخه اصلی همیشه حاوی کد پایدار است، می‌توان از آن برای انتشار نسخه‌ها استفاده کرد.

مزایای Trunk-based Development:

• ساده‌تر و سریع‌تر از Git Flow است.
• نیاز به شاخه‌های طولانی‌مدت ندارد.
• به شدت با مفهوم Continuous Integration همخوانی دارد.
• تعارض‌ها به‌طور مرتب حل می‌شوند و از انباشته شدن تغییرات جلوگیری می‌شود.

معایب Trunk-based Development:

• برای پروژه‌های بزرگ و تیم‌های بزرگ ممکن است کمتر مناسب باشد، زیرا خطراتی از جمله اشتباهات ناشی از ادغام‌های سریع وجود دارد.
• نیاز به هماهنگی و نظارت بیشتر دارد تا تغییرات به‌طور مرتب و صحیح ادغام شوند.

نتیجه‌گیری

• Git Flow یک مدل پیچیده‌تر و ساختارمند است که برای پروژه‌های بزرگ و تیم‌های چندنفره مناسب است. این مدل به شما امکان می‌دهد که تغییرات را در شاخه‌های مختلف به‌صورت مستقل انجام دهید و سپس آن‌ها را ادغام کنید.
• Trunk-based Development یک روش ساده‌تر است که بیشتر بر روی ادغام مداوم و استفاده از یک شاخه اصلی برای تمام تغییرات تمرکز دارد. این مدل برای تیم‌های کوچکتر و پروژه‌های با نیاز به انتشار سریع مناسب است.

انتخاب بین این دو روش بستگی به نیازهای خاص پروژه، اندازه تیم و نحوه توسعه و انتشار نرم‌افزار دارد.[/cdb_course_lesson][cdb_course_lesson icon=”fas fa-arrow-alt-circle-down” badge=”lecture” title=”GitHub, GitLab, Bitbucket: مدیریت ریپوزیتوری‌ها و ابزارهای CI/CD” subtitle=”توضیحات کامل”]در دنیای توسعه نرم‌افزار، ابزارهای مختلفی برای مدیریت کد منبع و همکاری تیمی وجود دارند. GitHub، GitLab و Bitbucket از جمله محبوب‌ترین ابزارهای مبتنی بر Git برای مدیریت ریپوزیتوری‌ها، کدنویسی تیمی و اجرای اتوماسیون‌های CI/CD هستند. هر کدام از این ابزارها ویژگی‌ها و مزایای خاص خود را دارند و انتخاب بهترین ابزار بستگی به نیازهای پروژه و تیم شما دارد.

1. GitHub

GitHub یکی از شناخته‌شده‌ترین و محبوب‌ترین پلتفرم‌های میزبانی کد است که از Git برای مدیریت نسخه‌ها استفاده می‌کند. GitHub عمدتاً برای توسعه‌دهندگان متن‌باز مورد استفاده قرار می‌گیرد و همچنین ابزارهای زیادی برای همکاری تیمی فراهم می‌کند.

ویژگی‌های GitHub:

• میزبانی رایگان برای پروژه‌های متن‌باز: GitHub امکان میزبانی پروژه‌های متن‌باز را به‌صورت رایگان فراهم می‌کند.
• Pull Requests (PR): یکی از ویژگی‌های برجسته GitHub، سیستم Pull Request است که امکان بررسی کد توسط اعضای تیم و همکاران را قبل از ادغام تغییرات به شاخه اصلی فراهم می‌کند.
• GitHub Actions: این ابزار برای انجام عملیات اتوماسیون، از جمله CI/CD، در پروژه‌های GitHub به کار می‌رود. با استفاده از GitHub Actions، می‌توان مراحل مختلف توسعه مانند تست، ساخت و استقرار نرم‌افزار را به‌صورت خودکار انجام داد.
• GitHub Pages: GitHub همچنین امکان میزبانی صفحات وب استاتیک را از ریپوزیتوری‌ها ارائه می‌دهد.
• سازگاری با ابزارهای دیگر: GitHub با بسیاری از ابزارهای خارجی مانند Slack، Jira، و Trello یکپارچه می‌شود.

معایب GitHub:

• برخی از ویژگی‌ها مانند استفاده از Actions برای CI/CD در حساب‌های رایگان محدودیت‌هایی دارند.
• GitHub به‌طور کامل ویژگی‌های CI/CD را به صورت داخلی ندارد و نیاز به ابزارهای جانبی مثل Jenkins، Travis CI یا CircleCI دارد.

2. GitLab

GitLab یک پلتفرم جامع برای مدیریت کد و همکاری تیمی است که از Git استفاده می‌کند و همچنین شامل مجموعه‌ای از ابزارهای CI/CD و امکانات مدیریت پروژه است. GitLab به‌طور خاص بر روی DevOps و اتوماسیون فرآیندهای توسعه تمرکز دارد.

ویژگی‌های GitLab:

• GitLab CI/CD: یکی از برجسته‌ترین ویژگی‌های GitLab، سیستم داخلی CI/CD آن است که به شما امکان می‌دهد تا مراحل توسعه نرم‌افزار از جمله تست، ساخت، و استقرار را به‌طور خودکار مدیریت کنید. GitLab CI از فایل‌های YAML برای پیکربندی استفاده می‌کند.
• Auto DevOps: این ویژگی به شما کمک می‌کند تا فرآیندهای CI/CD را به‌طور خودکار تنظیم کنید. Auto DevOps امکاناتی مانند تست خودکار، ساخت کانتینرها و استقرار در Kubernetes را ارائه می‌دهد.
• میزبانی بر روی سرورهای خود یا GitLab.com: GitLab امکان میزبانی پروژه‌ها را به‌صورت ابری (GitLab.com) یا نصب خودکار روی سرورهای اختصاصی (self-hosted) فراهم می‌کند.
• Merge Requests (MR): مشابه Pull Requests در GitHub، GitLab از Merge Requests برای بررسی کد و ادغام تغییرات استفاده می‌کند.
• Issue Tracking و Wiki: GitLab ابزارهایی برای پیگیری مشکلات و مستندسازی فراهم می‌کند که به مدیریت پروژه‌های پیچیده کمک می‌کند.

معایب GitLab:

• رابط کاربری و تجربه کاربری در برخی از موارد ممکن است پیچیده باشد.
• در مقایسه با GitHub، جامعه کاربران کمتری دارد.

3. Bitbucket

Bitbucket یک پلتفرم میزبانی کد است که از Git و Mercurial پشتیبانی می‌کند و به‌طور خاص برای تیم‌های توسعه‌دهنده نرم‌افزارهای تجاری طراحی شده است. Bitbucket توسط شرکت Atlassian (سازنده Jira و Confluence) مدیریت می‌شود و به‌طور کامل با سایر ابزارهای این شرکت یکپارچه می‌شود.

ویژگی‌های Bitbucket:

• Bitbucket Pipelines: Bitbucket یک سیستم داخلی CI/CD به نام Bitbucket Pipelines دارد که به شما امکان می‌دهد عملیات اتوماسیون، ساخت، تست و استقرار را به‌طور خودکار انجام دهید. این ابزار به راحتی با Jira و Trello یکپارچه می‌شود.
• فروشگاه خصوصی: Bitbucket به شما امکان می‌دهد که ریپوزیتوری‌های خصوصی را بدون محدودیت در تعداد کاربران به‌صورت رایگان ایجاد کنید.
• یکپارچگی با Jira و Trello: Bitbucket از یکپارچگی بسیار خوب با سایر ابزارهای Atlassian مانند Jira (برای مدیریت پروژه‌ها) و Trello (برای مدیریت تسک‌ها) برخوردار است.
• Pull Requests: Bitbucket از سیستم Pull Request برای بررسی کد و همکاری تیمی استفاده می‌کند.
• محیط توسعه آسان: Bitbucket از طراحی ساده‌ای برخوردار است که مدیریت ریپوزیتوری‌ها را برای تیم‌ها آسان می‌کند.

معایب Bitbucket:

• محدودیت در تعداد دفعات رایگان برای استفاده از Bitbucket Pipelines در حساب‌های رایگان وجود دارد.
• مانند GitHub، ممکن است در پروژه‌های متن‌باز نیاز به استفاده از ابزارهای جانبی برای CI/CD داشته باشید.

مقایسه بین GitHub، GitLab و Bitbucket

نتیجه‌گیری

• GitHub برای پروژه‌های متن‌باز و جامعه توسعه‌دهندگان بزرگ مناسب است. همچنین ابزارهای CI/CD آن به‌ویژه با GitHub Actions از محبوبیت زیادی برخوردارند.
• GitLab یک پلتفرم کامل برای DevOps است که علاوه بر Git، امکانات داخلی بسیار خوبی برای CI/CD و Auto DevOps دارد. این پلتفرم برای پروژه‌های پیچیده و تیم‌های بزرگ مناسب است.
• Bitbucket برای تیم‌های تجاری که نیاز به یکپارچگی با ابزارهای Atlassian دارند و همچنین برای کسانی که از Mercurial استفاده می‌کنند، انتخاب مناسبی است.

انتخاب بهترین پلتفرم بستگی به نیازهای خاص شما، اندازه تیم و نوع پروژه دارد.[/cdb_course_lesson][cdb_course_lesson icon=”fas fa-arrow-alt-circle-down” badge=”lecture” title=”مدیریت ریپوزیتوری‌ها در Git” subtitle=”توضیحات کامل”]مدیریت ریپوزیتوری‌ها یکی از وظایف اساسی در فرآیند توسعه نرم‌افزار است. با استفاده از سیستم کنترل نسخه Git، توسعه‌دهندگان می‌توانند به‌طور مؤثری کدهای پروژه‌های خود را ذخیره، نگهداری و پیگیری کنند. Git، به‌ویژه در پلتفرم‌های مختلف مانند GitHub، GitLab و Bitbucket، امکانات فراوانی را برای مدیریت و همکاری تیمی فراهم می‌کند.

در این بخش، به بررسی اصول و مفاهیم مدیریت ریپوزیتوری‌ها، نحوه استفاده از این ابزارها برای همکاری تیمی و بهترین شیوه‌های مدیریت ریپوزیتوری‌ها می‌پردازیم.

1. مفاهیم پایه در مدیریت ریپوزیتوری‌ها

ریپوزیتوری (Repository)

ریپوزیتوری یا مخزن، جایی است که کدهای یک پروژه نگهداری می‌شود. هر ریپوزیتوری می‌تواند شامل تاریخچه کامل کد، تغییرات، برنچ‌ها، تگ‌ها و سایر اطلاعات مربوط به پروژه باشد. ریپوزیتوری‌ها می‌توانند به‌صورت محلی (روی سیستم توسعه‌دهنده) یا به‌صورت آنلاین (در پلتفرم‌های Git مانند GitHub، GitLab، Bitbucket) قرار بگیرند.

Commit (کامیت)

کامیت‌ها تغییرات صورت‌گرفته در کد را ذخیره می‌کنند. هر کامیت شامل یک snapshot از فایل‌های تغییر یافته، پیام توضیحی از تغییرات، و یک شناسه منحصر به فرد است. کامیت‌ها به توسعه‌دهندگان امکان می‌دهند که تغییرات را پیگیری کنند و در صورت نیاز به نسخه‌های قبلی کد برگردند.

Branch (برنچ)

برنچ‌ها (شاخه‌ها) مسیرهای مختلفی از تغییرات کد در یک پروژه را نمایندگی می‌کنند. این امکان را به تیم‌های توسعه می‌دهند تا به‌طور موازی بر روی ویژگی‌های مختلف کار کنند بدون اینکه تغییرات یکدیگر را تداخل کند. برنچ‌ها معمولاً برای ویژگی‌ها، رفع اشکالات، یا نسخه‌های جدید پروژه ایجاد می‌شوند.

Merge (مرج)

مرج به فرآیند ادغام تغییرات انجام شده در دو برنچ مختلف گفته می‌شود. هنگامی که کار بر روی یک ویژگی تمام شد و برنچ مربوطه آماده است که به شاخه اصلی (مانند main یا master) وارد شود، توسعه‌دهندگان از دستور مرج برای ادغام تغییرات استفاده می‌کنند.

2. مدیریت ریپوزیتوری‌ها در GitHub، GitLab و Bitbucket

GitHub

GitHub یکی از محبوب‌ترین پلتفرم‌ها برای میزبانی ریپوزیتوری‌های Git است. با استفاده از GitHub می‌توان به راحتی کدهای پروژه را به‌صورت آنلاین ذخیره و مدیریت کرد.

• ایجاد ریپوزیتوری: در GitHub می‌توانید به سادگی یک ریپوزیتوری جدید ایجاد کنید. برای این کار، پس از ورود به حساب کاربری خود، روی دکمه “New” در صفحه اصلی کلیک کرده و نام و تنظیمات مربوطه را وارد کنید.
• Clone: ریپوزیتوری‌ها می‌توانند از طریق دستور git clone بر روی سیستم محلی شما کپی شوند. این امکان برای شروع کار با یک پروژه یا همکاری با تیم مفید است.
• Push و Pull: پس از انجام تغییرات محلی، برای ارسال آن به سرور GitHub از دستور git push استفاده می‌شود. همچنین، برای دریافت تغییرات از ریپوزیتوری اصلی از دستور git pull بهره می‌برید.

GitLab

GitLab یک پلتفرم مدیریت ریپوزیتوری مشابه GitHub است که امکانات پیشرفته‌تری برای CI/CD و DevOps دارد. ویژگی‌های GitLab شامل موارد زیر است:

• ایجاد ریپوزیتوری: در GitLab نیز می‌توانید یک ریپوزیتوری جدید ایجاد کنید. این پلتفرم از Git به‌عنوان سیستم کنترل نسخه استفاده می‌کند و قابلیت‌های اضافی برای خودکارسازی فرآیندهای DevOps را ارائه می‌دهد.
• Merge Requests (MR): برخلاف Pull Request در GitHub، در GitLab از Merge Requests برای درخواست ادغام تغییرات از یک برنچ به برنچ اصلی استفاده می‌شود.
• CI/CD Integration: GitLab امکانات CI/CD داخلی را به‌طور کامل فراهم می‌کند که شامل نوشتن فایل .gitlab-ci.yml برای پیکربندی مراحل مختلف ساخت، تست و استقرار است.

Bitbucket

Bitbucket پلتفرم دیگری است که امکانات مشابه GitHub و GitLab را برای مدیریت ریپوزیتوری‌ها فراهم می‌کند. Bitbucket بیشتر برای استفاده در محیط‌های تجاری و تیم‌های توسعه‌ای که از ابزارهای Atlassian مانند Jira استفاده می‌کنند، مناسب است.

• ایجاد ریپوزیتوری: مشابه GitHub و GitLab، در Bitbucket نیز می‌توانید یک ریپوزیتوری جدید ایجاد کنید و از آن برای مدیریت کدهای پروژه استفاده کنید.
• Pull Requests: Bitbucket نیز از سیستم Pull Requests برای مدیریت همکاری در کد و بررسی تغییرات استفاده می‌کند.
• Bitbucket Pipelines: این ابزار یکپارچه سازی و استقرار CI/CD را فراهم می‌کند. کاربران می‌توانند برای خودکارسازی تست و استقرار نرم‌افزار از این ابزار استفاده کنند.

3. بهترین شیوه‌ها در مدیریت ریپوزیتوری‌ها

استفاده از Git Flow یا Trunk-based Development

• Git Flow: این مدل مدیریت شاخه‌ها بر اساس مراحل مختلف توسعه نرم‌افزار مانند تولید، ویژگی‌های جدید، و رفع اشکالات عمل می‌کند. هر ویژگی جدید در یک برنچ جداگانه توسعه می‌یابد و پس از آماده‌سازی به شاخه اصلی ادغام می‌شود.
• Trunk-based Development: در این روش، تیم‌ها تنها بر روی یک برنچ اصلی (معمولاً main یا master) کار می‌کنند و تغییرات به‌طور مداوم در این شاخه اعمال می‌شود.

استفاده از Branch Naming Conventions

• نام‌گذاری برنچ‌ها به شیوه‌ای استاندارد مانند feature/xyz برای ویژگی‌ها، bugfix/xyz برای رفع اشکالات، و hotfix/xyz برای تغییرات فوری می‌تواند به وضوح فرآیند توسعه کمک کند و همکاری را ساده‌تر کند.

ادغام مرتب تغییرات

• با انجام مرج مرتب تغییرات از شاخه‌های مختلف به شاخه اصلی، می‌توان از تداخل‌های پیچیده جلوگیری کرد. این کار به‌ویژه در تیم‌های بزرگ و پروژه‌های پیچیده اهمیت دارد.

بازبینی کد با Pull Request/Merge Request

• ایجاد Pull Request یا Merge Request برای بررسی تغییرات قبل از ادغام آن‌ها در شاخه‌های اصلی یک شیوه کارآمد برای جلوگیری از بروز اشکالات در کد است. این فرآیند به بررسی و ارتقای کیفیت کد کمک می‌کند.

نتیجه‌گیری

مدیریت ریپوزیتوری‌ها یکی از ارکان اصلی در فرآیند توسعه نرم‌افزار است. استفاده از پلتفرم‌های محبوب مانند GitHub، GitLab و Bitbucket به توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهد که به‌طور مؤثر با همکاران خود همکاری کنند و تغییرات کد را پیگیری و مدیریت کنند. همچنین، رعایت بهترین شیوه‌ها در مدیریت شاخه‌ها، ادغام تغییرات و بازبینی کد، به بهبود کیفیت پروژه کمک خواهد کرد.[/cdb_course_lesson][cdb_course_lesson icon=”fas fa-arrow-alt-circle-down” badge=”lecture” title=”ایجاد و مدیریت Pull Requests و Merge Requests” subtitle=”توضیحات کامل”]در فرآیند توسعه نرم‌افزار، Pull Requests (PRs) و Merge Requests (MRs) ابزارهایی حیاتی برای همکاری تیمی و کنترل کیفیت کد هستند. این ابزارها به تیم‌های توسعه کمک می‌کنند تا تغییرات جدید را بررسی و قبل از ادغام به کد اصلی تأیید کنند. در این بخش، به بررسی نحوه ایجاد، مدیریت و استفاده از PRs و MRs در پلتفرم‌های مختلف مانند GitHub، GitLab و Bitbucket پرداخته می‌شود.

1. Pull Request (PR) در GitHub

مفهوم و اهمیت PR

Pull Request (PR) در GitHub به فرآیند درخواست ادغام تغییرات انجام شده در یک برنچ به برنچ دیگری (معمولاً شاخه اصلی یا main) گفته می‌شود. زمانی که یک توسعه‌دهنده بر روی ویژگی یا رفع اشکال جدیدی کار می‌کند، پس از تکمیل تغییرات، از PR برای درخواست ادغام آن تغییرات به پروژه اصلی استفاده می‌کند.

ایجاد Pull Request در GitHub

1. ایجاد و آماده‌سازی برنچ جدید: ابتدا باید یک برنچ جدید برای ویژگی یا تغییرات مورد نظر ایجاد کنید.

   git checkout -b feature/xyz

2. اعمال تغییرات و کامیت: تغییرات خود را اعمال کرده و آن‌ها را کامیت کنید.

   git add .
   git commit -m "Implemented feature XYZ"

3. پوش به ریپوزیتوری: پس از کامیت کردن تغییرات، برنچ خود را به ریپوزیتوری پوش می‌کنید.

   git push origin feature/xyz

4. ایجاد Pull Request: به صفحه ریپوزیتوری در GitHub بروید و پس از مشاهده برنچ جدید، بر روی “Compare & Pull Request” کلیک کنید. سپس عنوان و توضیحات لازم را وارد کرده و درخواست خود را ارسال کنید.

مدیریت و بررسی Pull Request

• بررسی کد: تیم‌های توسعه می‌توانند کدهای تغییرات را بررسی کنند و نظرات و بازخوردهای لازم را وارد کنند. این فرآیند می‌تواند شامل تغییرات پیشنهادی باشد.
• Test و CI/CD: اگر پروژه از CI/CD استفاده می‌کند، در این مرحله تست‌ها به‌طور خودکار اجرا می‌شوند و گزارشی از موفقیت یا شکست آن‌ها در PR نشان داده می‌شود.
• Merge یا Close: پس از تایید PR، تغییرات به‌طور معمول به شاخه اصلی ادغام می‌شوند. اگر تغییرات نیاز به اصلاح داشته باشند یا غیر ضروری باشند، PR ممکن است بسته شود بدون آنکه ادغام شود.

2. Merge Request (MR) در GitLab

مفهوم و اهمیت MR

Merge Request (MR) در GitLab مشابه Pull Request در GitHub است. MR به توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهد که تغییرات خود را از یک برنچ به برنچ دیگر (معمولاً شاخه اصلی) ادغام کنند، در حالی که کدها توسط تیم‌های دیگر بررسی می‌شوند.

ایجاد Merge Request در GitLab

1. ایجاد و آماده‌سازی برنچ جدید: همانند GitHub، ابتدا باید یک برنچ جدید برای ویژگی یا اصلاحات خود ایجاد کنید.

   git checkout -b feature/xyz

2. اعمال تغییرات و کامیت: تغییرات خود را در برنچ جدید اعمال کرده و کامیت کنید.

   git add .
   git commit -m "Implemented feature XYZ"

3. پوش به ریپوزیتوری: تغییرات را به ریپوزیتوری GitLab خود پوش کنید.

   git push origin feature/xyz

4. ایجاد Merge Request: به صفحه پروژه در GitLab رفته و از قسمت “Merge Requests” یک MR جدید ایجاد کنید. در این مرحله باید برنچ مبدأ و مقصد را مشخص کنید.

مدیریت و بررسی Merge Request

• بررسی کد: تیم‌های توسعه می‌توانند کدها را بررسی کرده و پیشنهادات خود را برای بهبود کد ارائه دهند.
• استفاده از CI/CD: در GitLab، سیستم CI/CD به‌طور خودکار برای MRهای جدید راه‌اندازی می‌شود. در صورتی که تست‌ها موفقیت‌آمیز باشند، MR تایید می‌شود.
• Merge یا Close: پس از بررسی و تایید تغییرات، MR می‌تواند به برنچ مقصد ادغام شود. همچنین، اگر تغییرات مشکلی داشته باشند، MR می‌تواند بسته شود.

3. Pull Request و Merge Request در Bitbucket

مفهوم و اهمیت

در Bitbucket نیز از سیستم مشابه GitHub و GitLab برای مدیریت PR و MR استفاده می‌شود. توسعه‌دهندگان می‌توانند تغییرات خود را در یک برنچ ایجاد کرده و سپس با استفاده از Pull Request به بررسی و ادغام آن‌ها بپردازند.

ایجاد Pull Request در Bitbucket

1. ایجاد برنچ جدید: ابتدا یک برنچ جدید برای ویژگی یا تغییرات خود ایجاد کنید.

   git checkout -b feature/xyz

2. اعمال تغییرات و کامیت: تغییرات را اعمال کرده و کامیت کنید.

   git add .
   git commit -m "Implemented feature XYZ"

3. پوش به ریپوزیتوری: تغییرات را به ریپوزیتوری Bitbucket خود پوش کنید.

   git push origin feature/xyz

4. ایجاد Pull Request: در Bitbucket، از صفحه Pull Requests، یک PR جدید ایجاد کنید و برنچ مبدأ و مقصد را مشخص کنید.

مدیریت و بررسی Pull Request

• بررسی کد و تست‌ها: تیم‌ها می‌توانند کدهای تغییرات را بررسی کرده و پیشنهادات خود را مطرح کنند. همچنین، سیستم CI در Bitbucket می‌تواند برای تست و اعتبارسنجی تغییرات استفاده شود.
• Merge یا Decline: پس از تایید تغییرات، PR می‌تواند ادغام شود یا اگر نیاز به اصلاح داشت، رد شود.

4. بهترین شیوه‌ها برای مدیریت Pull Requests و Merge Requests

1. خلاصه و واضح بودن پیام‌های کامیت

پیام‌های کامیت باید واضح و دقیق باشند تا تیم‌های دیگر بتوانند به راحتی تغییرات انجام شده را درک کنند.

2. استخدام بازبینی کد به‌عنوان بخشی از فرآیند توسعه

استفاده از PR/MR به‌عنوان بخشی از فرآیند بازبینی کد می‌تواند کیفیت کد را افزایش دهد و از ورود خطا به کد اصلی جلوگیری کند.

3. اجتناب از PR‌های بسیار بزرگ

PRهای بزرگ می‌توانند باعث پیچیدگی در بازبینی کد شوند. توصیه می‌شود تغییرات را در قطعات کوچک و قابل مدیریت ارسال کنید.

4. استفاده از CI/CD برای تایید خودکار تغییرات

به‌کارگیری سیستم‌های CI/CD برای تایید تغییرات قبل از ادغام می‌تواند از بروز خطاها و مشکلات در کد اصلی جلوگیری کند.

5. بازبینی و بررسی بازخوردها

در طول فرآیند بازبینی، تمام نظرات و بازخوردها باید به دقت بررسی و در صورت نیاز، تغییرات لازم در کد اعمال شوند.

نتیجه‌گیری

Pull Requests و Merge Requests ابزارهایی حیاتی برای مدیریت تغییرات در پروژه‌های تیمی هستند. این ابزارها به توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهند تا کدهای خود را با دقت بیشتری بررسی و ادغام کنند. با استفاده از این ابزارها، تیم‌ها می‌توانند از بروز مشکلات در کد جلوگیری کرده و همکاری مؤثری در توسعه نرم‌افزار داشته باشند.[/cdb_course_lesson][cdb_course_lesson icon=”fas fa-arrow-alt-circle-down” badge=”lecture” title=”استفاده از ابزارهای CI/CD داخلی” subtitle=”توضیحات کامل”]در فرآیند توسعه نرم‌افزار، Continuous Integration (CI) و Continuous Delivery (CD) ابزارهایی حیاتی برای اتوماسیون و بهبود کیفیت کد هستند. این ابزارها به تیم‌های توسعه کمک می‌کنند تا به‌صورت خودکار کدها را آزمایش کرده و به محیط‌های مختلف (مثلاً تست، استیجینگ، تولید) ارسال کنند. در این بخش، به بررسی نحوه استفاده از ابزارهای CI/CD داخلی که در پلتفرم‌های مدیریت ریپوزیتوری مانند GitHub، GitLab و Bitbucket وجود دارند، پرداخته می‌شود.

1. GitHub Actions

GitHub Actions یکی از ابزارهای CI/CD داخلی GitHub است که برای اتوماسیون گردش‌کارها و اجرای فرآیندهای CI/CD طراحی شده است. این ابزار به‌طور خاص برای استفاده در ریپوزیتوری‌های GitHub ساخته شده و به راحتی می‌توان آن را برای انجام مراحل مختلف مانند کامپایل، تست، و استقرار تنظیم کرد.

ویژگی‌های GitHub Actions:

• تعریف Workflowها: GitHub Actions به شما این امکان را می‌دهد تا Workflowهایی تعریف کنید که شامل مجموعه‌ای از مراحل (jobs) هستند.
• استفاده از فایل‌های YAML: تمامی تنظیمات و مراحل به‌صورت فایل‌های YAML تعریف می‌شوند که شامل دستورات مختلف برای اجرای تسک‌ها هستند.
• پشتیبانی از کانتینرها: GitHub Actions امکان استفاده از Docker containers را برای محیط‌های مجازی فراهم می‌کند.
• یکپارچگی با دیگر ابزارها: امکان استفاده از سایر ابزارهای CI/CD و ابزارهای مدیریتی برای اجرای فرآیندها و تست‌ها فراهم است.

نحوه استفاده از GitHub Actions:

1. ایجاد فایل YAML برای Workflow: ابتدا باید یک فایل YAML برای تعریف مراحل مختلف ایجاد کنید.

   name: CI Workflow
   
   on: [push]
   
   jobs:
     build:
       runs-on: ubuntu-latest
       steps:
         - uses: actions/checkout@v2
         - name: Set up Node.js
           uses: actions/setup-node@v2
           with:
             node-version: '14'
         - name: Install dependencies
           run: npm install
         - name: Run tests
           run: npm test

2. اجرای Workflow: پس از هر بار تغییر در کد (مانند push به ریپوزیتوری)، GitHub Actions به‌طور خودکار Workflow را اجرا کرده و نتایج آن را نشان می‌دهد.

2. GitLab CI/CD

GitLab CI/CD یکی از ابزارهای قدرتمند و جامع برای پیاده‌سازی CI/CD در ریپوزیتوری‌های GitLab است. این ابزار به شما این امکان را می‌دهد که فرآیندهای اتوماسیون را به‌سادگی مدیریت کنید و به تیم‌های توسعه اجازه می‌دهد که کد خود را به‌طور مداوم تست و استقرار کنند.

ویژگی‌های GitLab CI/CD:

• پیکربندی با فایل .gitlab-ci.yml: تمام تنظیمات CI/CD در GitLab از طریق یک فایل پیکربندی YAML به نام .gitlab-ci.yml انجام می‌شود.
• تنظیم مراحل مختلف: در این فایل می‌توان مراحل مختلف (مانند build، test، deploy) را تعریف کرده و ترتیب اجرای آن‌ها را مشخص کرد.
• پشتیبانی از چندین محیط: GitLab امکان تنظیم مراحل مختلف برای محیط‌های متفاوت (تست، استیجینگ، تولید) را فراهم می‌کند.
• استفاده از Docker: می‌توانید از Docker برای ایجاد محیط‌های ایزوله شده و اجرای تست‌ها و استقرار استفاده کنید.

نحوه استفاده از GitLab CI/CD:

1. ایجاد فایل .gitlab-ci.yml: برای تنظیم CI/CD در GitLab، باید یک فایل YAML به نام .gitlab-ci.yml در دایرکتوری ریشه ریپوزیتوری ایجاد کنید.

   stages:
     - build
     - test
     - deploy
   
   build:
     stage: build
     script:
       - echo "Building the project..."
   
   test:
     stage: test
     script:
       - echo "Running tests..."
   
   deploy:
     stage: deploy
     script:
       - echo "Deploying the project..."

2. پیکربندی GitLab Runners: پس از تعریف فایل YAML، باید GitLab Runner را پیکربندی کنید تا مراحل را به‌طور خودکار اجرا کند.
3. مشاهده نتایج: پس از هر push، مراحل تعریف‌شده در .gitlab-ci.yml اجرا می‌شوند و نتایج به‌صورت خودکار در داشبورد GitLab نمایش داده می‌شود.

3. Bitbucket Pipelines

Bitbucket Pipelines ابزار CI/CD داخلی برای Bitbucket است که به شما این امکان را می‌دهد که به‌راحتی فرآیندهای اتوماسیون را در پروژه‌های خود پیاده‌سازی کنید. با استفاده از Pipelines می‌توانید کدهای خود را به‌طور مداوم build، تست و در محیط‌های مختلف مستقر کنید.

ویژگی‌های Bitbucket Pipelines:

• پیکربندی با فایل bitbucket-pipelines.yml: تمامی تنظیمات Pipelines در یک فایل YAML به نام bitbucket-pipelines.yml قرار دارند.
• یکپارچگی با Docker: امکان استفاده از Docker containers برای اجرای مراحل مختلف وجود دارد.
• پشتیبانی از مراحل متعدد: می‌توان مراحل مختلف CI/CD (مثل build، test، deploy) را به‌طور موازی یا توالی تنظیم کرد.

نحوه استفاده از Bitbucket Pipelines:

1. ایجاد فایل bitbucket-pipelines.yml: فایل YAML برای تنظیم مراحل مختلف فرآیند CI/CD ایجاد می‌شود.

   image: node:14
   
   pipelines:
     default:
       - step:
           name: Build and Test
           caches:
             - node
           script:
             - npm install
             - npm test
       - step:
           name: Deploy to Production
           trigger: manual
           script:
             - echo "Deploying to production..."

2. تعریف مراحل: مراحل مختلف فرآیند (build، test، deploy) را می‌توانید به ترتیب یا به‌طور موازی تعریف کنید.
3. اجرا و نظارت: پس از هر push به ریپوزیتوری، Pipelines به‌طور خودکار اجرا شده و نتایج آن‌ها را می‌توان در داشبورد Bitbucket مشاهده کرد.

نتیجه‌گیری

ابزارهای CI/CD داخلی در پلتفرم‌های GitHub، GitLab و Bitbucket به‌طور چشمگیری فرآیندهای توسعه و استقرار نرم‌افزار را تسهیل می‌کنند. این ابزارها امکان اجرای خودکار فرآیندهای تست، build و deploy را فراهم می‌آورند و به تیم‌های توسعه این اجازه را می‌دهند تا به‌طور مداوم تغییرات جدید را به محیط‌های مختلف ارسال کنند. با استفاده از این ابزارها، کیفیت کد افزایش می‌یابد، مشکلات به‌سرعت شناسایی می‌شوند و سرعت استقرار نرم‌افزار به‌طور چشمگیری افزایش می‌یابد.[/cdb_course_lesson][/cdb_course_lessons]

ایجاد یک پیپ‌لاین CI/CD مؤثر به شما کمک می‌کند که این فرآیندها را به‌طور خودکار انجام دهید، که نتیجه آن کاهش خطاهای انسانی، افزایش سرعت توسعه، و کاهش زمان استقرار نرم‌افزار خواهد بود.

1. تعریف پیپ‌لاین CI/CD

یک پیپ‌لاین CI/CD مجموعه‌ای از مراحل است که به‌صورت خودکار و پشت سر هم اجرا می‌شوند تا روند توسعه و استقرار نرم‌افزار را تسهیل کنند. پیپ‌لاین‌ها معمولاً شامل مراحل زیر هستند:

• Build (ساخت): کدهای جدید به سیستم ادغام می‌شوند و فرایند ساخت (build) شروع می‌شود.
• Test (آزمایش): پس از ساخت نرم‌افزار، مراحل تست خودکار برای بررسی صحت عملکرد کد انجام می‌شود.
• Deploy (استقرار): نرم‌افزار به محیط‌های مختلف (تست، استیجینگ، یا تولید) مستقر می‌شود.

2. ساخت پیپ‌لاین CI/CD در GitLab

در GitLab، پیپ‌لاین‌های CI/CD از طریق فایل پیکربندی به نام .gitlab-ci.yml ساخته می‌شوند. این فایل به شما اجازه می‌دهد که مراحل مختلف پیپ‌لاین را با استفاده از زبان YAML تعریف کنید.

ساختار فایل .gitlab-ci.yml

یک فایل .gitlab-ci.yml می‌تواند شامل بخش‌های زیر باشد:

• Stages (مراحل): این بخش شامل لیستی از مراحل پیپ‌لاین است.
• Jobs (وظایف): هر مرحله می‌تواند شامل چندین وظیفه باشد که باید در آن مرحله انجام شوند.
• Script (دستورات): برای هر وظیفه، دستورات اجرایی خاص تعریف می‌شوند.

مثال فایل .gitlab-ci.yml:

stages:
  - build
  - test
  - deploy

build:
  stage: build
  script:
    - echo "Building the project..."
    - npm install

test:
  stage: test
  script:
    - echo "Running tests..."
    - npm test

deploy:
  stage: deploy
  script:
    - echo "Deploying to production..."
    - ./deploy.sh

در این مثال:

• سه مرحله build, test, و deploy تعریف شده‌اند.
• در هر مرحله، اسکریپت‌های لازم برای ساخت، آزمایش، و استقرار نرم‌افزار اجرا می‌شوند.

3. ساخت پیپ‌لاین CI/CD در GitHub Actions

در GitHub Actions، پیپ‌لاین‌ها در قالب Workflows پیاده‌سازی می‌شوند. این Workflows به‌طور خاص برای اتوماسیون کارها مانند ساخت، تست، و استقرار استفاده می‌شوند. فایل پیکربندی به نام workflow.yml در دایرکتوری .github/workflows قرار دارد.

مثال فایل workflow.yml در GitHub Actions:

name: Node.js CI

on:
  push:
    branches:
      - main

jobs:
  build:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - name: Check out repository
        uses: actions/checkout@v2
      - name: Set up Node.js
        uses: actions/setup-node@v2
        with:
          node-version: '14'
      - name: Install dependencies
        run: npm install
      - name: Run tests
        run: npm test

در این فایل:

• پیپ‌لاین هنگام push به شاخه main اجرا می‌شود.
• مراحل مختلف برای چک‌اوت ریپوزیتوری، نصب وابستگی‌ها و اجرای تست‌ها انجام می‌شود.

4. ساخت پیپ‌لاین CI/CD در Bitbucket Pipelines

در Bitbucket Pipelines، پیپ‌لاین‌ها در قالب فایل bitbucket-pipelines.yml ایجاد می‌شوند. این فایل در دایرکتوری ریشه پروژه قرار دارد و به‌طور مشابه به GitLab و GitHub، مراحل مختلف CI/CD را تعریف می‌کند.

مثال فایل bitbucket-pipelines.yml:

image: node:14

pipelines:
  default:
    - step:
        name: Build and Test
        caches:
          - node
        script:
          - npm install
          - npm test
    - step:
        name: Deploy to Production
        trigger: manual
        script:
          - echo "Deploying to production..."

در این مثال:

• یک تصویر Docker به نام node:14 برای اجرای مراحل استفاده می‌شود.
• دو مرحله Build and Test و Deploy to Production تعریف شده است.

5. بهترین شیوه‌ها برای ایجاد پیپ‌لاین‌های CI/CD

برای ایجاد پیپ‌لاین‌های مؤثر و کارا، رعایت برخی از بهترین شیوه‌ها ضروری است:

• استفاده از کش‌ها (Caching): کش کردن وابستگی‌ها و فایل‌ها می‌تواند زمان اجرای پیپ‌لاین‌ها را کاهش دهد.
• اجرای تست‌های خودکار: پیپ‌لاین باید تست‌های خودکار را به‌طور کامل اجرا کند تا کیفیت کد تضمین شود.
• تقسیم‌بندی مراحل: تقسیم پیپ‌لاین به مراحل کوچک‌تر و منطقی، به‌ویژه برای پروژه‌های بزرگ، می‌تواند مدیریت آن‌ها را ساده‌تر کند.
• استفاده از محیط‌های مختلف: پیپ‌لاین‌ها باید شامل مراحل مختلف برای محیط‌های تست، استیجینگ، و تولید باشند.
• تست سریع و ایزوله: تست‌ها باید سریع اجرا شوند و محیط اجرای آن‌ها ایزوله باشد تا تداخل‌ها به حداقل برسد.

6. نتیجه‌گیری

ایجاد پیپ‌لاین‌های CI/CD مؤثر می‌تواند فرآیند توسعه، تست، و استقرار نرم‌افزار را به‌شدت تسهیل کرده و کیفیت کد را ارتقا دهد. ابزارهای مختلف CI/CD مانند GitLab CI, GitHub Actions و Bitbucket Pipelines به شما این امکان را می‌دهند که پیپ‌لاین‌های پیچیده‌ای بسازید که به‌طور خودکار کد شما را ساخته، آزمایش کرده و در محیط‌های مختلف مستقر کند. با پیاده‌سازی یک پیپ‌لاین CI/CD کارآمد، می‌توانید به‌طور مداوم تغییرات جدید را بدون نگرانی از ایجاد خطاهای انسانی منتشر کرده و روند توسعه نرم‌افزار را بهبود بخشید.[/cdb_course_lesson][cdb_course_lesson icon=”fas fa-arrow-alt-circle-down” badge=”lecture” title=”بهترین شیوه‌ها برای استقرار نرم‌افزار” subtitle=”توضیحات کامل”]استقرار نرم‌افزار (Deployment) یکی از مراحل حیاتی در چرخه عمر توسعه نرم‌افزار است که می‌تواند تأثیر زیادی بر روی کیفیت و پایداری نرم‌افزار و همچنین تجربه کاربری داشته باشد. برای انجام استقرارهای موثر و بدون خطا، رعایت بهترین شیوه‌ها می‌تواند از وقوع مشکلات جلوگیری کرده و اطمینان حاصل کند که فرآیند به‌طور پایدار و بدون وقفه اجرا می‌شود. در ادامه، برخی از بهترین شیوه‌ها برای استقرار نرم‌افزار را بررسی خواهیم کرد:

1. استفاده از اتوماسیون در استقرار (Automated Deployment)

استفاده از ابزارهای اتوماسیون برای استقرار، از جمله CI/CD pipelines، به شما این امکان را می‌دهد که فرآیند استقرار را به‌طور خودکار و بدون دخالت دستی انجام دهید. این کار موجب کاهش خطاهای انسانی، افزایش سرعت استقرار، و اطمینان از انجام مراحل مختلف به‌درستی خواهد شد.

ابزارهای پیشنهادی:

• Jenkins
• GitLab CI
• CircleCI
• GitHub Actions

2. استفاده از تکنیک‌های Blue-Green Deployment

یکی از روش‌های محبوب استقرار نرم‌افزار، Blue-Green Deployment است. در این روش، دو محیط مجزا برای استقرار نرم‌افزار وجود دارد: یک محیط Blue (محیط فعلی) و یک محیط Green (محیط جدید). هنگام استقرار نسخه جدید، ابتدا آن را در محیط Green بارگذاری می‌کنید. سپس پس از انجام تست‌های نهایی، ترافیک به محیط Green هدایت می‌شود و محیط Blue به‌عنوان نسخه پشتیبان باقی می‌ماند.

مزایا:

• کاهش زمان خرابی (downtime)
• قابلیت بازگشت سریع به نسخه قبلی در صورت بروز مشکل
• عدم تأثیرگذاری بر روی کاربران نهایی در هنگام استقرار

3. استفاده از Canary Releases

Canary Release تکنیکی است که در آن نسخه جدید نرم‌افزار ابتدا به تعداد محدودی از کاربران (یا تعدادی از سرورها) منتشر می‌شود. پس از بررسی عملکرد نسخه جدید در این بخش، استقرار به صورت تدریجی به دیگر کاربران گسترش می‌یابد.

مزایا:

• کاهش ریسک استقرار در مقیاس وسیع
• قابلیت بررسی مشکلات با کاربران محدود
• بهبود مدیریت استقرار در محیط‌های پیچیده

4. استفاده از Infrastructure as Code (IaC)

استفاده از Infrastructure as Code به شما امکان می‌دهد زیرساخت‌های مورد نیاز برای استقرار نرم‌افزار را با استفاده از کد تعریف و مدیریت کنید. این روش باعث کاهش خطاهای ناشی از پیکربندی دستی و اطمینان از تکرارپذیری در استقرارها می‌شود.

ابزارهای رایج برای IaC:

• Terraform
• AWS CloudFormation
• Ansible

5. استقرار تدریجی (Rolling Deployment)

در Rolling Deployment، نسخه جدید نرم‌افزار به‌صورت تدریجی و مرحله‌ای به سرورها یا کلاسترها منتشر می‌شود. این روش باعث می‌شود که اگر مشکلی در نسخه جدید پیش آید، تنها بخشی از سیستم تحت تأثیر قرار گیرد و امکان بازگشت به نسخه قبلی بدون تأثیر بر کل سیستم وجود داشته باشد.

مزایا:

• کاهش ریسک به حداقل
• استقرار بدون توقف سرویس
• مناسب برای سیستم‌های بزرگ و پیچیده

6. Test-Driven Deployment

قبل از استقرار نرم‌افزار، اجرای تست‌های خودکار و بررسی نتایج آن‌ها ضروری است. این تست‌ها می‌توانند شامل تست‌های واحد (Unit Tests)، تست‌های یکپارچگی (Integration Tests)، و تست‌های عملکرد (Performance Tests) باشند. انجام این تست‌ها قبل از استقرار به شما کمک می‌کند تا از کیفیت نرم‌افزار اطمینان حاصل کنید و از بروز مشکلات در هنگام استقرار جلوگیری کنید.

ابزارهای پیشنهادی برای تست:

• JUnit
• Selenium
• Cypress

7. استقرار در محیط‌های مجازی و کانتینری (Virtualization and Containerization)

استفاده از Containers مانند Docker و Kubernetes به شما این امکان را می‌دهد که نرم‌افزار را در محیط‌های ایزوله شده اجرا کرده و از مشکلات مربوط به تفاوت‌های محیط‌های مختلف جلوگیری کنید. همچنین استفاده از virtual machines به شما کمک می‌کند که محیط‌هایی با پیکربندی خاص داشته باشید که برای استقرار نرم‌افزار مناسب باشند.

مزایا:

• قابلیت جابجایی و مقیاس‌پذیری بالا
• ایزوله‌سازی نرم‌افزار و محیط
• آسان‌تر شدن مدیریت استقرار در محیط‌های متعدد

8. پایش و نظارت پس از استقرار (Post-Deployment Monitoring)

پس از استقرار نرم‌افزار، نظارت بر عملکرد آن بسیار اهمیت دارد. باید ابزارهایی را پیاده‌سازی کنید که مشکلات و خطاها را شناسایی و گزارش کنند، تا در صورت بروز مشکل بتوانید به سرعت به آن رسیدگی کنید. نظارت مؤثر می‌تواند شامل موارد زیر باشد:

• مانیتورینگ منابع سیستم (CPU, Memory, Disk Usage)
• اپلیکیشن‌های نظارت (Response Time, Error Rate, Throughput)
• ابزارهای گزارش‌گیری لاگ (Logs, Metrics, Events)

ابزارهای پیشنهادی:

• Prometheus + Grafana
• Datadog
• New Relic

9. پشتیبانی و بازگشت (Rollback)

حتی با وجود تمامی اقدامات احتیاطی، ممکن است برخی از استقرارها با مشکلاتی مواجه شوند. در این مواقع، باید فرآیندی برای بازگشت به نسخه قبلی (Rollback) به‌صورت سریع و مؤثر داشته باشید. برای این کار می‌توانید از blue-green deployment یا canary release استفاده کنید که به شما این امکان را می‌دهد که در صورت بروز مشکل، به نسخه قبلی بازگردید.

10. مستندسازی فرآیند استقرار

مستندسازی دقیق فرآیندهای استقرار نرم‌افزار از اهمیت بالایی برخوردار است. باید تمامی مراحل، ابزارها، پیکربندی‌ها و شرایطی که برای استقرار نیاز است، به‌طور دقیق ثبت شود. این مستندات می‌توانند در مواقع اضطراری و در زمان تیم‌های جدید مفید واقع شوند.

نتیجه‌گیری

استقرار نرم‌افزار بخش حیاتی از فرآیند توسعه است که نیاز به دقت، اتوماسیون و بهترین شیوه‌ها دارد. استفاده از تکنیک‌هایی مانند Blue-Green Deployment, Canary Releases, Rolling Deployment, و Automated Deployment می‌تواند باعث افزایش کیفیت استقرار و کاهش ریسک‌های ناشی از آن شود. همچنین، استفاده از Infrastructure as Code (IaC) و نظارت پس از استقرار به تیم‌های توسعه کمک می‌کند تا فرآیندهای استقرار را بهینه کرده و مشکلات را به‌سرعت شناسایی و رفع کنند.[/cdb_course_lesson][cdb_course_lesson icon=”fas fa-arrow-alt-circle-down” badge=”lecture” title=”ابزارهای CI/CD” subtitle=”توضیحات کامل”]CI/CD (Continuous Integration / Continuous Delivery/Continuous Deployment) به مجموعه‌ای از ابزارها و روش‌ها اشاره دارد که به تیم‌های توسعه کمک می‌کند تا فرآیندهای ساخت، تست، و استقرار نرم‌افزار را به‌طور خودکار و بدون دخالت دستی انجام دهند. این ابزارها نقش مهمی در بهبود کارایی، کاهش خطاها، و تسریع در ارائه ویژگی‌های جدید نرم‌افزار دارند.

در ادامه، برخی از ابزارهای رایج CI/CD که در صنعت توسعه نرم‌افزار استفاده می‌شوند را معرفی می‌کنیم:

1. Jenkins

Jenkins یکی از پرکاربردترین و محبوب‌ترین ابزارهای CI/CD است که به‌صورت متن‌باز ارائه می‌شود. این ابزار قادر است برای اتوماسیون فرآیندهای ساخت، تست، و استقرار نرم‌افزارها از پیکربندی‌های مختلف استفاده کند.

ویژگی‌ها:

• پلاگین‌های گسترده: Jenkins دارای هزاران پلاگین است که به شما این امکان را می‌دهد تا آن را با ابزارهای مختلفی ادغام کنید.
• پشتیبانی از چندین سیستم عامل: Jenkins می‌تواند بر روی ویندوز، لینوکس، و macOS اجرا شود.
• پشتیبانی از Pipelines: شما می‌توانید pipelineهای خود را با استفاده از Jenkinsfile تعریف کنید.
• سفارشی‌سازی و انعطاف‌پذیری بالا: Jenkins به شما این امکان را می‌دهد که به‌راحتی فرآیندهای CI/CD خود را طراحی و سفارشی‌سازی کنید.

2. GitLab CI/CD

GitLab CI/CD یک ابزار CI/CD یکپارچه است که به‌طور مستقیم در داخل GitLab قرار دارد. این ابزار به شما کمک می‌کند تا pipelineهای خود را به‌راحتی مدیریت و اجرا کنید.

ویژگی‌ها:

• یکپارچگی کامل با GitLab: تمام فرآیندهای CI/CD داخل GitLab انجام می‌شود، بنابراین نیازی به پیکربندی جداگانه ندارید.
• پشتیبانی از فایل‌های .gitlab-ci.yml: این فایل‌ها برای تعریف مراحل مختلف pipeline استفاده می‌شوند.
• پشتیبانی از Docker: به راحتی می‌توانید pipelineهای خود را با استفاده از Docker مدیریت کنید.
• مقیاس‌پذیری: GitLab CI/CD قابلیت مقیاس‌پذیری بالا برای استقرار در محیط‌های بزرگ را دارد.

3. CircleCI

CircleCI یکی از ابزارهای CI/CD مبتنی بر ابر است که برای سرعت و انعطاف‌پذیری طراحی شده است. CircleCI از سیستم‌های مختلفی برای انجام فرآیندهای CI/CD پشتیبانی می‌کند و به طور گسترده در پروژه‌های متن‌باز و تجاری استفاده می‌شود.

ویژگی‌ها:

• سرعت بالا: CircleCI به دلیل استفاده از Docker و مجازی‌سازی به سرعت بالا در اجرای مراحل مختلف شناخته می‌شود.
• پشتیبانی از کانتینرها: به‌طور مستقیم از Docker و Kubernetes پشتیبانی می‌کند.
• ادغام آسان با GitHub و Bitbucket: می‌توانید پروژه‌های خود را به راحتی به GitHub یا Bitbucket متصل کرده و مراحل CI/CD را اجرا کنید.
• پشتیبانی از Pipelines: CircleCI به شما امکان می‌دهد pipelineهای پیچیده را تعریف و مدیریت کنید.

4. Travis CI

Travis CI یکی دیگر از ابزارهای CI/CD مبتنی بر ابر است که بیشتر در پروژه‌های متن‌باز محبوبیت دارد. Travis CI به‌ویژه در محیط‌های GitHub محبوب است و به شما کمک می‌کند تا فرآیندهای CI/CD خود را به‌طور خودکار پیاده‌سازی کنید.

ویژگی‌ها:

• یکپارچگی کامل با GitHub: Travis CI به‌طور مستقیم با GitHub یکپارچه می‌شود و امکان ایجاد و مدیریت پروژه‌ها را از داخل محیط GitHub فراهم می‌آورد.
• پشتیبانی از زبان‌های مختلف: Travis CI از زبان‌های برنامه‌نویسی مختلف مانند JavaScript, Ruby, Python, PHP و غیره پشتیبانی می‌کند.
• پشتیبانی از Docker: می‌توانید از Docker برای ساخت و تست پروژه‌های خود استفاده کنید.
• استقرار آسان: Travis CI برای استقرار نرم‌افزار به پلتفرم‌های مختلف مانند Heroku و AWS ابزارهایی فراهم می‌آورد.

5. Azure DevOps

Azure DevOps یک ابزار کامل CI/CD از مایکروسافت است که شامل مجموعه‌ای از سرویس‌ها برای توسعه نرم‌افزار، از جمله ابزارهای CI/CD، مدیریت کد، مدیریت پروژه و تست است.

ویژگی‌ها:

• پشتیبانی از pipelineهای یکپارچه: Azure DevOps به شما امکان می‌دهد تا pipelineهای CI/CD را از ابتدا تا انتها در یک پلتفرم واحد طراحی و اجرا کنید.
• یکپارچگی با Git: Azure DevOps به‌طور یکپارچه با Git و GitHub ادغام می‌شود.
• قابلیت مقیاس‌پذیری: این ابزار برای پروژه‌های کوچک تا بزرگ مناسب است و قابلیت مقیاس‌پذیری بالایی دارد.
• پشتیبانی از پلتفرم‌های مختلف: Azure DevOps از پلتفرم‌های مختلف از جمله Windows, Linux و macOS پشتیبانی می‌کند.

6. GitHub Actions

GitHub Actions ابزاری است که به شما این امکان را می‌دهد تا pipelineهای CI/CD را به‌طور مستقیم در داخل GitHub ایجاد و اجرا کنید.

ویژگی‌ها:

• یکپارچگی کامل با GitHub: GitHub Actions به‌طور کامل درون GitHub قرار دارد و از آنجا می‌توانید فرآیندهای CI/CD را مدیریت کنید.
• پشتیبانی از Docker و Kubernetes: می‌توانید از کانتینرها برای ساخت، تست و استقرار نرم‌افزار استفاده کنید.
• پشتیبانی از Workflowهای سفارشی: می‌توانید workflowهای خود را به‌طور دقیق و سفارشی‌سازی شده تعریف کنید.
• ابزارهای متن‌باز و انعطاف‌پذیری بالا: GitHub Actions به شما این امکان را می‌دهد که ابزارهای متن‌باز را برای انجام مراحل مختلف فرآیند CI/CD پیاده‌سازی کنید.

7. TeamCity

TeamCity یک ابزار CI/CD پیشرفته است که توسط JetBrains توسعه داده شده است و بیشتر در پروژه‌های بزرگ و پیچیده استفاده می‌شود.

ویژگی‌ها:

• پشتیبانی از Docker و Kubernetes: TeamCity قابلیت ادغام با Docker و Kubernetes را دارد.
• گزارش‌دهی و نظارت پیشرفته: TeamCity ابزارهای گزارش‌دهی و نظارت قدرتمندی را برای پیگیری وضعیت pipelineها فراهم می‌آورد.
• پشتیبانی از زبان‌های مختلف: TeamCity از زبان‌های مختلفی مانند Java, .NET, Python و بسیاری دیگر پشتیبانی می‌کند.

8. Bamboo

Bamboo ابزار CI/CD دیگری است که توسط Atlassian توسعه داده شده است و به‌طور خاص برای استقرار نرم‌افزار در محیط‌های تجاری طراحی شده است.

ویژگی‌ها:

• یکپارچگی با سایر ابزارهای Atlassian: Bamboo به‌طور یکپارچه با ابزارهایی مانند Jira، Bitbucket، و Confluence ادغام می‌شود.
• پشتیبانی از ساخت و تست‌های پیچیده: Bamboo می‌تواند برای پروژه‌های بزرگ و پیچیده تنظیم شود.
• قابلیت مقیاس‌پذیری: Bamboo از مقیاس‌پذیری بالا برخوردار است و می‌تواند برای تیم‌های بزرگ مورد استفاده قرار گیرد.

نتیجه‌گیری

انتخاب ابزار مناسب CI/CD بستگی به نیازهای پروژه، نوع تیم، مقیاس پروژه و محیط توسعه شما دارد. ابزارهایی مانند Jenkins، GitLab CI/CD، CircleCI، Travis CI، Azure DevOps و GitHub Actions همگی قابلیت‌های منحصر به فرد خود را دارند و می‌توانند در فرآیندهای اتوماسیون و بهبود کیفیت نرم‌افزار تأثیر زیادی داشته باشند.[/cdb_course_lesson][cdb_course_lesson icon=”fas fa-arrow-alt-circle-down” badge=”lecture” title=”Jenkins: نصب، پیکربندی و ایجاد Job” subtitle=”توضیحات کامل”]Jenkins یک ابزار متن‌باز برای اتوماسیون فرآیندهای توسعه نرم‌افزار است که عمدتاً برای پیاده‌سازی Continuous Integration (CI) و Continuous Delivery (CD) استفاده می‌شود. در این بخش، مراحل نصب Jenkins، پیکربندی آن، و ایجاد یک Job را به‌طور گام‌به‌گام توضیح خواهیم داد.

1. نصب Jenkins

1.1. نصب بر روی لینوکس

برای نصب Jenkins بر روی یک سیستم مبتنی بر لینوکس، ابتدا باید از دستوراتی که مخصوص توزیع‌های مختلف لینوکس است استفاده کنید.

مراحل نصب روی Ubuntu/Debian:

1. نصب پیش‌نیازها: ابتدا مطمئن شوید که Java روی سیستم شما نصب است، زیرا Jenkins نیاز به Java دارد.

   sudo apt update
   sudo apt install openjdk-11-jdk

2. اضافه کردن مخزن Jenkins: برای نصب Jenkins، ابتدا باید مخزن آن را به لیست مخازن APT اضافه کنید:

   wget -q -O - https://pkg.jenkins.io/jenkins.io.key | sudo tee /etc/apt/trusted.gpg.d/jenkins.asc
   echo deb http://pkg.jenkins.io/debian/ stable main | sudo tee -a /etc/apt/sources.list

3. نصب Jenkins: حالا می‌توانید Jenkins را نصب کنید:

   sudo apt update
   sudo apt install jenkins

4. راه‌اندازی Jenkins: بعد از نصب، Jenkins را شروع کرده و آن را به‌صورت خودکار در زمان بوت سیستم راه‌اندازی کنید:

   sudo systemctl start jenkins
   sudo systemctl enable jenkins

5. چک کردن وضعیت Jenkins: برای بررسی وضعیت Jenkins، می‌توانید از دستور زیر استفاده کنید:

   sudo systemctl status jenkins

1.2. نصب بر روی Windows

1. دانلود Jenkins: به وب‌سایت رسمی Jenkins بروید و نسخه ویندوز آن را دانلود کنید: Jenkins Download Page
2. اجرای نصب‌کننده: فایل اجرایی را دانلود کرده و روی سیستم خود اجرا کنید. مراحل نصب را طبق پیش‌فرض‌ها ادامه دهید.
3. راه‌اندازی Jenkins: بعد از نصب، Jenkins به‌طور خودکار در پس‌زمینه اجرا خواهد شد و می‌توانید با مراجعه به آدرس http://localhost:8080 به پنل مدیریتی Jenkins دسترسی پیدا کنید.

2. پیکربندی Jenkins

2.1. دسترسی به Jenkins

پس از نصب، Jenkins معمولاً در پورت 8080 اجرا می‌شود. برای دسترسی به آن، مرورگر خود را باز کرده و آدرس زیر را وارد کنید:

http://localhost:8080

2.2. بازیابی پسورد اولیه

برای اولین بار که وارد Jenkins می‌شوید، باید یک پسورد اولیه وارد کنید که در هنگام نصب Jenkins در سیستم شما ایجاد شده است. این پسورد را می‌توانید از مسیر زیر پیدا کنید:

sudo cat /var/lib/jenkins/secrets/initialAdminPassword

این پسورد را در مرورگر وارد کنید تا وارد پنل مدیریتی Jenkins شوید.

2.3. نصب پلاگین‌ها

پس از وارد شدن به Jenkins، سیستم از شما می‌خواهد که پلاگین‌های لازم را نصب کنید. شما می‌توانید پلاگین‌های پیش‌فرض را نصب کنید یا بعداً آن‌ها را تغییر دهید. این پلاگین‌ها شامل پلاگین‌هایی برای پشتیبانی از ابزارهای مختلف CI/CD، نظارت، و یکپارچگی با سیستم‌های مختلف هستند.

2.4. پیکربندی کاربران

برای پیکربندی کاربران در Jenkins، می‌توانید از قسمت Manage Jenkins -> Manage Users استفاده کنید. از این بخش می‌توانید کاربران مختلف را اضافه کرده و سطوح دسترسی آن‌ها را تنظیم کنید.

3. ایجاد Job در Jenkins

پس از نصب و پیکربندی اولیه Jenkins، اکنون می‌توانیم اولین Job خود را ایجاد کنیم. یک Job در Jenkins به یک فرآیند خودکار اشاره دارد که معمولاً مربوط به ساخت (Build)، تست (Test) یا استقرار (Deploy) نرم‌افزار است.

3.1. ایجاد یک Freestyle Project (Job)

1. ایجاد Job جدید:
   • از منوی Jenkins، روی New Item کلیک کنید.
   • نامی برای Job جدید خود وارد کنید و گزینه Freestyle Project را انتخاب کنید.
   • روی OK کلیک کنید.
2. پیکربندی Job: در صفحه تنظیمات Job، چندین قسمت برای پیکربندی وجود دارد:
   • General: این بخش به شما اجازه می‌دهد تا اطلاعات عمومی مربوط به Job را وارد کنید (مانند توضیحات و تنظیمات پیش‌فرض).
   • Source Code Management: اگر از سیستم‌های کنترل نسخه مانند Git استفاده می‌کنید، اینجا باید URL ریپوزیتوری خود و همچنین اطلاعات دسترسی را وارد کنید.
   • Build Triggers: این بخش به شما اجازه می‌دهد تا مشخص کنید که Job شما چگونه و در چه زمانی اجرا شود. به عنوان مثال، می‌توانید تنظیم کنید که Job پس از هر کامیت جدید در ریپوزیتوری یا به صورت برنامه‌ریزی‌شده اجرا شود.
   • Build: در این بخش می‌توانید مراحل ساخت نرم‌افزار خود را تعریف کنید. برای مثال، می‌توانید دستوراتی مانند mvn clean install (برای پروژه‌های Maven) را وارد کنید.
   • Post-build Actions: در این بخش می‌توانید اقداماتی که بعد از انجام Build انجام می‌شود را تنظیم کنید، مانند ارسال ایمیل یا استقرار نرم‌افزار.
3. ذخیره Job: پس از پیکربندی Job، روی Save کلیک کنید.

3.2. اجرای Job

برای اجرای Job ایجاد شده، کافی است که از صفحه Job روی Build Now کلیک کنید. Jenkins شروع به اجرای فرآیندهای تعریف‌شده در آن Job می‌کند.

3.3. نظارت بر نتایج

بعد از اجرای Job، می‌توانید از بخش Build History نتایج هر Build را مشاهده کنید. اگر هرگونه مشکلی در حین اجرای Job وجود داشته باشد، Jenkins خطاها را نشان می‌دهد و شما می‌توانید گزارش‌ها را بررسی کنید.

نتیجه‌گیری

در این بخش، شما مراحل نصب، پیکربندی، و ایجاد Job در Jenkins را یاد گرفتید. Jenkins ابزاری بسیار قدرتمند است که می‌تواند فرآیندهای Continuous Integration و Continuous Delivery را به‌طور کامل اتوماسیون کند و به شما کمک کند تا نرم‌افزار خود را با کیفیت بالا و سرعت بیشتر تحویل دهید.[/cdb_course_lesson][cdb_course_lesson icon=”fas fa-arrow-alt-circle-down” badge=”lecture” title=”GitLab CI/CD: ایجاد و مدیریت .gitlab-ci.yml” subtitle=”توضیحات کامل”]GitLab CI/CD یکی از ابزارهای قدرتمند برای اتوماسیون فرآیندهای Continuous Integration (CI) و Continuous Delivery (CD) است. این ابزار به شما امکان می‌دهد که فرآیندهای ساخت، تست، و استقرار نرم‌افزار را به‌صورت خودکار انجام دهید. در این بخش، مراحل ایجاد و مدیریت فایل پیکربندی .gitlab-ci.yml را توضیح خواهیم داد.

1. معرفی فایل .gitlab-ci.yml

فایل .gitlab-ci.yml قلب پیکربندی CI/CD در GitLab است. این فایل در ریشه ریپوزیتوری شما قرار می‌گیرد و شامل دستورات و تنظیمات مربوط به پیکربندی Pipelines، Jobs و Stages است.

2. ساختار فایل .gitlab-ci.yml

فایل .gitlab-ci.yml از بخش‌های مختلفی تشکیل شده است که در ادامه به‌طور مفصل توضیح می‌دهیم:

• stages: مراحل اجرای Pipeline را تعیین می‌کند.
• jobs: دستورات و وظایف خاصی که در هر مرحله باید اجرا شوند.
• before_script و after_script: دستورات قبل و بعد از اجرای Job.
• artifacts: فایل‌هایی که پس از پایان Job ذخیره می‌شوند.
• cache: کش کردن فایل‌ها برای استفاده در Jobs بعدی.

3. ایجاد فایل .gitlab-ci.yml

3.1. ساختار ابتدایی فایل

یک فایل .gitlab-ci.yml ساده ممکن است به‌صورت زیر باشد:

stages:
  - build
  - test
  - deploy

build_job:
  stage: build
  script:
    - echo "Building the project..."

test_job:
  stage: test
  script:
    - echo "Running tests..."
    
deploy_job:
  stage: deploy
  script:
    - echo "Deploying the project..."

در این مثال:

• stages: مراحل مختلف مانند build، test و deploy مشخص شده است.
• jobs: وظایف مختلف برای هر مرحله (build_job، test_job، deploy_job) تعریف شده است.
• در هر job از دستور script استفاده می‌کنیم تا دستورات مربوطه را اجرا کنیم.

3.2. معرفی مراحل و دستورات

• stages: در این قسمت، شما مراحل مختلفی را برای Pipeline تعریف می‌کنید. هر job باید به یکی از این مراحل اختصاص داده شود.

stages:
  - build
  - test
  - deploy

• job: هر job نمایانگر یک وظیفه است که باید در یک مرحله خاص اجرا شود. یک job شامل دستوراتی است که می‌خواهید در آن مرحله اجرا شوند.

build_job:
  stage: build
  script:
    - echo "Building the project..."

• script: این بخش حاوی دستورات است که باید در زمان اجرای job اجرا شوند. برای مثال، در job build_job می‌توانیم دستوراتی مثل npm install یا make برای ساخت پروژه را قرار دهیم.

script:
  - npm install
  - npm run build

3.3. استفاده از Artifacts

Artifacts به شما اجازه می‌دهد تا فایل‌هایی که در طول اجرای job تولید شده‌اند، ذخیره و در مراحل بعدی استفاده کنید. این فایل‌ها به مدت مشخصی ذخیره می‌شوند و می‌توانند در سایر jobها یا حتی پس از پایان Pipeline قابل دسترسی باشند.

build_job:
  stage: build
  script:
    - npm install
    - npm run build
  artifacts:
    paths:
      - dist/
    expire_in: 1 hour

در این مثال، محتویات پوشه dist/ به‌عنوان artifact ذخیره می‌شود و پس از یک ساعت منقضی خواهد شد.

3.4. استفاده از Cache

Cache به شما این امکان را می‌دهد تا فایل‌ها یا پوشه‌هایی که در بین jobها به‌طور مشترک استفاده می‌شوند، ذخیره کنید تا در اجرای بعدی سریع‌تر شوند. به‌عنوان مثال، می‌توانید وابستگی‌های پروژه را در کش ذخیره کنید تا نیازی به دانلود مجدد آن‌ها در هر job نباشد.

build_job:
  stage: build
  script:
    - npm install
  cache:
    paths:
      - node_modules/

در این مثال، پوشه node_modules/ کش می‌شود تا در jobهای بعدی نیاز به نصب مجدد وابستگی‌ها نباشد.

3.5. استفاده از Variables

GitLab به شما این امکان را می‌دهد که متغیرهای محیطی را برای استفاده در طول اجرای Pipeline تنظیم کنید. این متغیرها می‌توانند شامل داده‌هایی مانند توکن‌های API، اطلاعات حساب کاربری، یا تنظیمات خاص پروژه باشند.

variables:
  NODE_ENV: "production"
  
build_job:
  stage: build
  script:
    - echo "Building in $NODE_ENV environment"

3.6. کنترل جریان اجرای Jobs (Job Dependencies)

در GitLab CI/CD، می‌توانید ترتیب اجرای jobها را کنترل کنید یا بگویید که یک job باید بعد از job دیگر اجرا شود.

test_job:
  stage: test
  script:
    - run_tests.sh

deploy_job:
  stage: deploy
  script:
    - deploy.sh
  dependencies:
    - test_job

در این مثال، job deploy_job فقط پس از اتمام موفقیت‌آمیز job test_job اجرا خواهد شد.

4. مدیریت فایل .gitlab-ci.yml

4.1. مشاهده نتایج اجرای Pipelines

پس از هر بار اجرای Pipeline، شما می‌توانید نتایج آن را از طریق Pipelines در داشبورد GitLab مشاهده کنید. اینجا می‌توانید وضعیت هر مرحله و job را بررسی کرده و خطاهای احتمالی را مشاهده کنید.

4.2. ویرایش فایل .gitlab-ci.yml

در هر زمان می‌توانید فایل .gitlab-ci.yml خود را ویرایش کرده و آن را به ریپوزیتوری خود commit کنید. پس از commit تغییرات، GitLab به‌طور خودکار Pipeline جدیدی را اجرا خواهد کرد.

4.3. استفاده از GitLab CI/CD برای محیط‌های مختلف

شما می‌توانید از GitLab CI/CD برای انجام مراحل مختلف در محیط‌های مختلف (برای مثال، توسعه، تست، و تولید) استفاده کنید. می‌توانید از متغیرهای محیطی برای تنظیمات خاص هر محیط استفاده کنید و برای هر محیط مراحل متفاوتی تعریف کنید.

نتیجه‌گیری

فایل .gitlab-ci.yml یکی از اجزای کلیدی در پیاده‌سازی CI/CD در GitLab است. با استفاده از این فایل، می‌توانید مراحل مختلفی از جمله ساخت، تست، استقرار و نگهداری نرم‌افزار را به‌طور خودکار انجام دهید. همچنین این فایل به شما اجازه می‌دهد که از ابزارهایی مانند artifacts، cache، و variables برای بهینه‌سازی فرآیند استفاده کنید.[/cdb_course_lesson][cdb_course_lesson icon=”fas fa-arrow-alt-circle-down” badge=”lecture” title=”CircleCI و Travis CI: تنظیم و استفاده” subtitle=”توضیحات کامل”]CircleCI و Travis CI دو ابزار محبوب و قدرتمند برای پیاده‌سازی فرآیندهای Continuous Integration (CI) و Continuous Delivery (CD) هستند که به توسعه‌دهندگان کمک می‌کنند تا تست‌ها و استقرارهای نرم‌افزاری خود را خودکار کنند. هر دوی این ابزارها به‌طور یکپارچه با سیستم‌های کنترل نسخه مانند GitHub و Bitbucket ادغام می‌شوند.

در این بخش، به تنظیم و استفاده از CircleCI و Travis CI خواهیم پرداخت.

1. CircleCI: تنظیم و استفاده

CircleCI یک سرویس CI/CD مبتنی بر ابر است که به شما کمک می‌کند پروژه‌های خود را سریع‌تر بسازید و به‌طور مداوم آن‌ها را آزمایش و استقرار کنید.

1.1. تنظیم اولیه CircleCI

1. ساخت حساب CircleCI:

1. • ابتدا به وب‌سایت CircleCI مراجعه کرده و حساب کاربری بسازید. می‌توانید با استفاده از حساب‌های GitHub یا Bitbucket وارد شوید.

2. اتصال به GitHub یا Bitbucket:

1. • پس از ایجاد حساب، به حساب GitHub یا Bitbucket خود متصل شوید. CircleCI از این سرویس‌ها به‌طور مستقیم برای انجام کارهای CI/CD استفاده می‌کند.

3. ایجاد فایل پیکربندی .circleci/config.yml:

1. • فایل پیکربندی CircleCI در ریشه پروژه شما با نام .circleci/config.yml قرار می‌گیرد.
   • در این فایل، مراحل و jobها (مانند تست، ساخت و استقرار) را تعریف می‌کنید.

یک پیکربندی ساده برای CircleCI به‌صورت زیر است:

version: 2.1

jobs:
  build:
    docker:
      - image: cimg/python:3.9
    steps:
      - checkout
      - run:
          name: Install dependencies
          command: pip install -r requirements.txt
      - run:
          name: Run tests
          command: pytest

workflows:
  version: 2
  build_and_test:
    jobs:
      - build

1. • version: نسخه پیکربندی CircleCI.
   • jobs: مجموعه‌ای از وظایف که در Pipeline اجرا می‌شوند.
   • steps: مراحلی که در هر job باید انجام شوند.
   • workflows: مشخص می‌کند که چگونه jobsها با هم اجرا شوند.

4. بررسی وضعیت و نتایج:

1. • پس از ارسال تغییرات به مخزن (GitHub یا Bitbucket)، CircleCI به‌طور خودکار Pipeline را اجرا می‌کند.
   • می‌توانید وضعیت هر job را در داشبورد CircleCI مشاهده کنید.

1.2. ویژگی‌ها و امکانات CircleCI

• Docker Integration: CircleCI به شما این امکان را می‌دهد که از Docker برای ساخت و تست استفاده کنید.
• Parallelism: می‌توانید jobs را به‌طور موازی اجرا کنید تا سرعت تست و ساخت را افزایش دهید.
• Integration with AWS, GCP, and Azure: CircleCI امکان ادغام با خدمات ابری مختلف را برای استقرار برنامه‌ها فراهم می‌کند.
• Custom Docker Images: امکان استفاده از تصاویر Docker سفارشی برای نیازهای خاص پروژه.

2. Travis CI: تنظیم و استفاده

Travis CI یک سیستم CI/CD است که به‌طور خاص برای توسعه‌دهندگان نرم‌افزار طراحی شده است. Travis CI به‌راحتی می‌تواند با GitHub ادغام شود و مراحل مختلفی از جمله ساخت، تست و استقرار را خودکار کند.

2.1. تنظیم اولیه Travis CI

1. ساخت حساب Travis CI:

1. • ابتدا به وب‌سایت Travis CI مراجعه کرده و با استفاده از حساب GitHub خود وارد شوید.

2. اتصال به GitHub:

1. • پس از ورود به Travis CI، مخزن GitHub خود را به Travis CI متصل کنید. این اتصال به‌طور خودکار موجب می‌شود که هر بار که تغییراتی در مخزن ایجاد کنید، Travis CI برای اجرای تست‌ها و مراحل ساخت اجرا شود.

3. ایجاد فایل پیکربندی .travis.yml:

1. • برای تنظیم Travis CI، نیاز به یک فایل پیکربندی به نام .travis.yml در ریشه پروژه دارید.
   • در این فایل، مراحل و دستورات لازم برای ساخت، تست و استقرار پروژه خود را تعریف می‌کنید.

یک پیکربندی ساده برای Travis CI به‌صورت زیر است:

language: python
python:
  - "3.9"

install:
  - pip install -r requirements.txt

script:
  - pytest

1. • language: زبان برنامه‌نویسی که پروژه شما از آن استفاده می‌کند.
   • install: دستورات نصب وابستگی‌ها.
   • script: دستوراتی که برای اجرای تست‌ها یا مراحل دیگر استفاده می‌شوند.

4. بررسی وضعیت و نتایج:

1. • پس از commit تغییرات در GitHub، Travis CI به‌طور خودکار Pipeline را اجرا می‌کند.
   • می‌توانید نتایج اجرای هر job را در داشبورد Travis CI مشاهده کنید.

2.2. ویژگی‌ها و امکانات Travis CI

• Support for Multiple Languages: Travis CI از بسیاری از زبان‌های برنامه‌نویسی مانند Python، Ruby، Java، Node.js و غیره پشتیبانی می‌کند.
• Integration with Cloud Providers: Travis CI می‌تواند به خدمات ابری مانند AWS و Google Cloud برای استقرار و مقیاس‌بندی برنامه‌ها متصل شود.
• Matrix Builds: می‌توانید پیکربندی خود را به‌طور موازی برای چندین نسخه زبان یا سیستم‌عامل مختلف اجرا کنید.
• Customizable Build Environment: امکان استفاده از محیط‌های سفارشی برای ساخت و تست پروژه‌ها فراهم است.

3. مقایسه CircleCI و Travis CI

نتیجه‌گیری

CircleCI و Travis CI هر دو ابزارهای بسیار قدرتمند برای پیاده‌سازی CI/CD هستند که به‌طور خودکار فرآیندهای ساخت، تست و استقرار نرم‌افزار را انجام می‌دهند. هر دو ابزار با GitHub و Bitbucket یکپارچه می‌شوند و می‌توانند به‌طور همزمان با چندین زبان و پلتفرم کار کنند. اگرچه CircleCI امکانات پیشرفته‌تری مانند Parallelism و Workflow دارد، Travis CI نیز یک ابزار ساده و کاربرپسند است که برای پروژه‌های کوچک و متوسط بسیار مناسب است.[/cdb_course_lesson][cdb_course_lesson icon=”fas fa-arrow-alt-circle-down” badge=”lecture” title=”Azure DevOps Pipelines و GitHub Actions” subtitle=”توضیحات کامل”]هر دو ابزار Azure DevOps Pipelines و GitHub Actions، ابزارهای پیشرفته‌ای برای پیاده‌سازی فرآیندهای Continuous Integration (CI) و Continuous Delivery/Deployment (CD) هستند. این ابزارها به توسعه‌دهندگان کمک می‌کنند تا چرخه توسعه و استقرار نرم‌افزار را به‌صورت خودکار مدیریت کنند. در این بخش، به بررسی این دو ابزار، نحوه استفاده و مقایسه آن‌ها پرداخته می‌شود.

Azure DevOps Pipelines

Azure DevOps Pipelines یک ابزار جامع CI/CD است که توسط مایکروسافت ارائه شده است. این ابزار به شما اجازه می‌دهد تا پروژه‌های نرم‌افزاری را روی هر زبان برنامه‌نویسی، هر پلتفرم و هر محیطی ایجاد، تست و مستقر کنید.

1. تنظیم Azure DevOps Pipelines

گام 1: ساخت حساب Azure DevOps

• به پرتال Azure DevOps مراجعه کنید و یک حساب کاربری بسازید.
• پروژه‌ای جدید در Azure DevOps ایجاد کنید.

گام 2: تعریف Pipeline

• در قسمت Pipelines، روی گزینه Create Pipeline کلیک کنید.
• سورس کنترل پروژه خود (مانند GitHub، Azure Repos، یا Bitbucket) را انتخاب کنید.
• Azure DevOps به‌طور خودکار یک فایل پیکربندی .yml برای شما پیشنهاد می‌دهد.

گام 3: ایجاد فایل پیکربندی azure-pipelines.yml

این فایل در ریشه مخزن شما ذخیره می‌شود و فرآیندهای CI/CD را مدیریت می‌کند.

نمونه فایل پیکربندی ساده:

trigger:
  - main

pool:
  vmImage: 'ubuntu-latest'

steps:
  - task: UsePythonVersion@0
    inputs:
      versionSpec: '3.x'
  - script: |
      pip install -r requirements.txt
      pytest
    displayName: 'Run Tests'yamlCopy codetrigger:  - main pool:  vmImage: 'ubuntu-latest' steps:  - task: UsePythonVersion@0    inputs:      versionSpec: '3.x'  - script: |      pip install -r requirements.txt      pytest    displayName: 'Run Tests'

• trigger: شاخه‌هایی که باید Pipeline در آن‌ها اجرا شود.
• pool: ماشین یا محیطی که Pipeline در آن اجرا خواهد شد.
• steps: مراحلی که باید در Pipeline اجرا شوند.

گام 4: اجرا و نظارت بر Pipeline

• پس از commit فایل پیکربندی، Azure DevOps به‌طور خودکار Pipeline را اجرا می‌کند.
• می‌توانید وضعیت و خروجی اجرای هر مرحله را در داشبورد مشاهده کنید.

2. ویژگی‌های Azure DevOps Pipelines

• Cross-Platform Support: پشتیبانی از ویندوز، لینوکس و macOS.
• Cloud & On-Premise Integration: امکان اجرای Pipeline در فضای ابری یا سرورهای محلی.
• Extensibility: بیش از 1000 افزونه برای افزایش قابلیت‌ها.
• Integration with Azure Services: اتصال مستقیم به خدمات ابری Azure برای مدیریت منابع.

GitHub Actions

GitHub Actions یک ابزار CI/CD یکپارچه با GitHub است که به شما امکان می‌دهد عملیات خودکار مختلفی را مستقیماً در مخازن GitHub خود پیاده‌سازی کنید.

1. تنظیم GitHub Actions

گام 1: ساخت فایل Workflow

• فایل Workflow را در مسیر .github/workflows/ ایجاد کنید.
• نام فایل می‌تواند هر چیزی باشد، مثلاً ci.yml.

گام 2: تعریف Workflow

نمونه یک Workflow ساده:

name: CI Pipeline

on:
  push:
    branches:
      - main
  pull_request:
    branches:
      - main

jobs:
  build:
    runs-on: ubuntu-latest

    steps:
      - name: Checkout Code
        uses: actions/checkout@v3

      - name: Set up Python
        uses: actions/setup-python@v4
        with:
          python-version: '3.9'

      - name: Install Dependencies
        run: pip install -r requirements.txt

      - name: Run Tests
        run: pytest

yamlCopy codename: CI Pipeline on:  push:    branches:      – main  pull_request:    branches:      – main jobs:  build:    runs-on: ubuntu-latest     steps:      – name: Checkout Code        uses: actions/checkout@v3       – name: Set up Python        uses: actions/setup-python@v4        with:          python-version: ‘3.9’       – name: Install Dependencies        run: pip install -r requirements.txt       – name: Run Tests        run: pytest

• name: نام Workflow.
• on: رخدادهایی که باید Workflow را اجرا کنند (مانند push یا pull request).
• jobs: وظایف و مراحل Pipeline.
• runs-on: محیط اجرایی برای Pipeline.

گام 3: اجرا و نظارت

• پس از commit فایل Workflow، GitHub Actions به‌طور خودکار Pipeline را اجرا می‌کند.
• وضعیت اجرای Workflow را می‌توانید در تب Actions مشاهده کنید.

2. ویژگی‌های GitHub Actions

• Integration with GitHub: یکپارچگی کامل با مخازن GitHub.
• Marketplace: دسترسی به صدها اکشن از پیش ساخته شده برای انجام کارهای مختلف.
• Matrix Builds: امکان اجرا در محیط‌های مختلف به‌صورت موازی.
• Custom Actions: قابلیت تعریف اکشن‌های سفارشی.

مقایسه Azure DevOps Pipelines و GitHub Actions

نتیجه‌گیری

• Azure DevOps Pipelines برای تیم‌ها و سازمان‌هایی که به یک ابزار CI/CD جامع و پیشرفته نیاز دارند مناسب است. این ابزار برای پروژه‌های بزرگ و محیط‌هایی که از خدمات Azure استفاده می‌کنند ایده‌آل است.
• GitHub Actions به دلیل سهولت در استفاده و یکپارچگی با GitHub، برای تیم‌های کوچک‌تر و پروژه‌هایی که مستقیماً روی GitHub مدیریت می‌شوند انتخاب مناسبی است.

بسته به نیاز پروژه، می‌توانید یکی از این دو ابزار یا حتی ترکیبی از هر دو را در فرآیندهای توسعه و استقرار خود استفاده کنید.[/cdb_course_lesson][cdb_course_lesson icon=”fas fa-arrow-alt-circle-down” badge=”lecture” title=”برنامه‌ریزی و اتوماسیون Deployment” subtitle=”توضیحات کامل”]

stages:
  - build
  - deploy

build:
  stage: build
  script:
    - docker build -t myapp:${CI_COMMIT_SHA} .
    - docker push myapp:${CI_COMMIT_SHA}

deploy:
  stage: deploy
  script:
    - helm upgrade --install myapp ./helm-chart --set image.tag=${CI_COMMIT_SHA}
    - kubectl rollout status deployment/myapp

[/cdb_course_lesson][cdb_course_lesson icon=”fas fa-arrow-alt-circle-down” badge=”lecture” title=”Blue-Green Deployment: استراتژی استقرار بدون Downtime” subtitle=”توضیحات کامل”]Blue-Green Deployment یکی از استراتژی‌های محبوب و کارآمد در فرآیند استقرار نرم‌افزار است که به کاهش Downtime و جلوگیری از مشکلات احتمالی هنگام به‌روزرسانی کمک می‌کند. این روش با استفاده از دو محیط مستقل به نام‌های Blue و Green، امکان انتقال امن بین نسخه‌های قدیمی و جدید نرم‌افزار را فراهم می‌کند.

1. مفهوم Blue-Green Deployment

در این استراتژی:

• محیط Blue نسخه فعلی و در حال استفاده نرم‌افزار را اجرا می‌کند.
• محیط Green نسخه جدید نرم‌افزار را شامل می‌شود و برای تست و تایید آماده می‌گردد.
• پس از اطمینان از صحت عملکرد نسخه جدید در محیط Green، ترافیک کاربران به این محیط منتقل می‌شود.
• اگر مشکلی در محیط Green رخ دهد، می‌توان به‌راحتی ترافیک را به محیط Blue بازگرداند.

2. فرآیند Blue-Green Deployment

گام‌های کلیدی:

1. آماده‌سازی محیط Green:

1. • نسخه جدید نرم‌افزار در محیط Green مستقر می‌شود.
   • آزمایش‌های لازم برای اطمینان از عملکرد صحیح در این محیط انجام می‌گردد.

2. انتقال ترافیک به محیط Green:

1. • با تغییر تنظیمات DNS یا Load Balancer، ترافیک کاربران به محیط Green هدایت می‌شود.

3. مانیتورینگ محیط Green:

1. • عملکرد محیط جدید با استفاده از ابزارهای مانیتورینگ ارزیابی می‌شود.

4. Rollback در صورت نیاز:

1. • اگر مشکلی در محیط Green شناسایی شد، ترافیک به محیط Blue بازگردانده می‌شود.

5. پاک‌سازی محیط Blue:

1. • پس از تایید عملکرد نسخه جدید، محیط Blue برای استقرار نسخه بعدی آماده می‌شود.

3. مزایای Blue-Green Deployment

1. کاهش Downtime:

1. • کاربران بدون وقفه می‌توانند از نرم‌افزار استفاده کنند.

2. قابلیت Rollback سریع:

1. • در صورت بروز خطا، بازگشت به نسخه قبلی ساده است.

3. تضمین کیفیت:

1. • نسخه جدید پیش از انتشار عمومی در محیطی جداگانه تست می‌شود.

4. آمادگی برای توسعه مداوم:

1. • این روش به تیم‌ها کمک می‌کند به اهداف DevOps نزدیک‌تر شوند.

5. کاهش ریسک:

1. • چون نسخه‌های جدید در محیط جداگانه‌ای آزمایش می‌شوند، احتمال تاثیرگذاری مشکلات روی کاربران کاهش می‌یابد.

4. چالش‌های Blue-Green Deployment

1. نیاز به منابع بیشتر:

1. • وجود دو محیط مجزا ممکن است هزینه‌های زیرساختی را افزایش دهد.

2. پیچیدگی در مدیریت محیط‌ها:

1. • مدیریت و هماهنگی بین محیط Blue و Green می‌تواند پیچیده باشد.

3. همگام‌سازی داده‌ها:

1. • در صورت وجود پایگاه داده مشترک، تضمین همگام‌سازی داده‌ها چالش‌برانگیز است.

5. ابزارهای مناسب برای پیاده‌سازی Blue-Green Deployment

ابزارهای مدیریت استقرار:

1. Kubernetes:

1. • با استفاده از ویژگی‌های Load Balancer و Namespace در Kubernetes، می‌توان Blue-Green Deployment را مدیریت کرد.

2. Helm:

1. • ابزار Helm برای مدیریت نسخه‌های مختلف نرم‌افزار در Kubernetes بسیار مناسب است.

3. Spinnaker:

1. • ابزاری قدرتمند برای مدیریت فرآیندهای استقرار با پشتیبانی از Blue-Green Deployment.

سرویس‌های ابری:

1. AWS Elastic Beanstalk:

1. • با استفاده از ویژگی‌های محیط‌های چندگانه، Blue-Green Deployment به‌سادگی پیاده‌سازی می‌شود.

2. Azure App Service:

1. • این سرویس قابلیت مدیریت محیط‌های Blue و Green را برای برنامه‌های وب فراهم می‌کند.

3. Google Cloud Deployment Manager:

1. • امکان مدیریت استقرار و انتقال ترافیک بین محیط‌ها را فراهم می‌آورد.

6. مثال عملی با Kubernetes

فایل پیکربندی نمونه:

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: app-blue
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: app-blue
  template:
    metadata:
      labels:
        app: app-blue
    spec:
      containers:
      - name: app
        image: myapp:blue
        ports:
        - containerPort: 80

---

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: app-green
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: app-green
  template:
    metadata:
      labels:
        app: app-green
    spec:
      containers:
      - name: app
        image: myapp:green
        ports:
        - containerPort: 80

---

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: app-service
spec:
  selector:
    app: app-blue  # یا app-green برای تغییر محیط
  ports:
  - protocol: TCP
    port: 80
    targetPort: 80

1. ابتدا نسخه Blue در حال اجرا خواهد بود.
2. برای تغییر به نسخه Green، مقدار app در فایل سرویس را به app-green تغییر دهید.
3. با اعمال این تغییر، ترافیک به نسخه Green هدایت می‌شود.

7. بهترین شیوه‌ها در Blue-Green Deployment

• مانیتورینگ پیش از انتقال ترافیک: پیش از تغییر به محیط Green، تمامی تست‌ها را به‌صورت دقیق اجرا کنید.
• تهیه نسخه پشتیبان: از داده‌ها و تنظیمات نسخه Blue نسخه پشتیبان تهیه کنید.
• استفاده از Automation: ابزارهای CI/CD برای مدیریت خودکار فرآیند استقرار ضروری هستند.
• اطلاع‌رسانی به کاربران: در صورت وجود تغییرات بزرگ، کاربران را از تغییرات آگاه کنید.

نتیجه‌گیری

Blue-Green Deployment یک استراتژی بسیار موثر برای بهبود فرآیند استقرار نرم‌افزار است. این روش با کاهش ریسک و Downtime، تجربه کاربران را بهبود می‌بخشد و تیم‌های توسعه را قادر می‌سازد تا با اطمینان بیشتری تغییرات جدید را اعمال کنند. با انتخاب ابزارهای مناسب و رعایت بهترین شیوه‌ها، می‌توان از این روش به شکلی بهینه استفاده کرد.[/cdb_course_lesson][cdb_course_lesson icon=”fas fa-arrow-alt-circle-down” badge=”lecture” title=”معرفی Canary Releases: استقرار تدریجی با کاهش ریسک” subtitle=”توضیحات کامل”]Canary Releases یکی از استراتژی‌های مدرن و کارآمد در استقرار نرم‌افزار است که در آن نسخه جدید نرم‌افزار به‌صورت تدریجی برای گروه کوچکی از کاربران عرضه می‌شود. این روش به تیم‌ها اجازه می‌دهد تا در یک محیط کنترل‌شده مشکلات احتمالی را شناسایی کرده و از کیفیت و پایداری نسخه جدید اطمینان حاصل کنند.

1. Canary Releases چیست؟

اصطلاح Canary برگرفته از استفاده از قناری‌ها در معادن زغال‌سنگ است. در گذشته، از قناری‌ها برای شناسایی گازهای سمی استفاده می‌شد. در استراتژی Canary Releases، نسخه جدید نرم‌افزار مانند “قناری” عمل می‌کند و ابتدا برای تعداد کمی از کاربران عرضه می‌شود تا از عملکرد صحیح آن اطمینان حاصل شود.

ویژگی‌های کلیدی:

• استقرار تدریجی: در ابتدا تنها بخشی از کاربران به نسخه جدید دسترسی دارند.
• مانیتورینگ و ارزیابی: عملکرد نسخه جدید به‌دقت تحت نظر قرار می‌گیرد.
• کاهش ریسک: در صورت بروز مشکل، می‌توان به‌راحتی به نسخه قبلی بازگشت.

2. فرآیند Canary Releases

مراحل پیاده‌سازی:

1. استقرار نسخه جدید:
   • نسخه جدید نرم‌افزار در کنار نسخه فعلی مستقر می‌شود.
2. هدایت ترافیک به نسخه جدید:
   • بخشی از ترافیک کاربران به نسخه جدید هدایت می‌شود.
3. مانیتورینگ عملکرد:
   • معیارهایی مانند نرخ خطا، زمان پاسخگویی و بازخورد کاربران مورد بررسی قرار می‌گیرد.
4. افزایش تدریجی ترافیک:
   • در صورت عملکرد مطلوب، ترافیک بیشتری به نسخه جدید منتقل می‌شود.
5. بازگشت به نسخه قبلی (Rollback):
   • اگر مشکلی شناسایی شود، ترافیک به نسخه پایدار قبلی بازگردانده می‌شود.

3. مزایای Canary Releases

1. کاهش ریسک استقرار:
   • مشکلات نسخه جدید زودتر شناسایی می‌شوند و تأثیر کمتری بر کاربران دارند.
2. بازخورد سریع‌تر:
   • کاربران اولیه بازخورد ارزشمندی ارائه می‌دهند که به بهبود نسخه کمک می‌کند.
3. بدون وقفه در دسترسی کاربران:
   • استقرار نسخه جدید باعث Downtime نمی‌شود.
4. امکان بازگشت آسان به نسخه قبلی:
   • در صورت بروز خطا، بازگشت به نسخه قبلی سریع و بی‌دردسر است.

4. چالش‌های Canary Releases

1. مدیریت پیچیده ترافیک:
   • نیاز به ابزارهای پیشرفته برای تقسیم و هدایت ترافیک وجود دارد.
2. نیاز به مانیتورینگ پیشرفته:
   • بررسی مداوم عملکرد نسخه جدید ضروری است.
3. شناسایی کامل مشکلات:
   • ممکن است گروه کوچک کاربران تمامی مشکلات احتمالی را نشان ندهد.

5. ابزارها و فناوری‌های مناسب برای Canary Releases

ابزارهای مدیریت ترافیک:

1. Kubernetes:
   • با استفاده از Ingress و Service Mesh مانند Istio، می‌توان ترافیک را مدیریت کرد.
2. Load Balancers:
   • ابزارهایی مانند AWS ELB، NGINX یا HAProxy برای تقسیم ترافیک.

ابزارهای مانیتورینگ:

1. Prometheus و Grafana:
   • جمع‌آوری داده‌ها و نمایش عملکرد نرم‌افزار.
2. New Relic یا Datadog:
   • مانیتورینگ پیشرفته و نظارت بر اپلیکیشن.

پلتفرم‌های CI/CD:

1. Spinnaker:
   • ارائه قابلیت‌های پیشرفته برای استقرار Canary.
2. Argo CD:
   • مدیریت استقرار خودکار در Kubernetes.

6. مثال عملی: Canary Release در Kubernetes

پیکربندی YAML برای تقسیم ترافیک

در Kubernetes، می‌توان با استفاده از Service Mesh مانند Istio استراتژی Canary Releases را پیاده‌سازی کرد.

نمونه پیکربندی:

apiVersion: networking.istio.io/v1alpha3
kind: VirtualService
metadata:
  name: canary-release
spec:
  hosts:
    - my-app.example.com
  http:
    - route:
        - destination:
            host: my-app
            subset: stable
          weight: 90
        - destination:
            host: my-app
            subset: canary
          weight: 10

مراحل:

1. دو نسخه از اپلیکیشن، یکی با برچسب stable و دیگری canary، ایجاد کنید.
2. ترافیک را با استفاده از تنظیمات فوق، به نسبت 90% به stable و 10% به canary هدایت کنید.
3. در صورت عملکرد صحیح نسخه جدید، مقدار weight برای canary را افزایش دهید.

7. بهترین شیوه‌ها در Canary Releases

1. تعریف معیارهای موفقیت:
   • معیارهایی مانند نرخ خطا و تجربه کاربری باید مشخص و اندازه‌گیری شوند.
2. شروع با درصد کوچک:
   • با هدایت درصد کمی از ترافیک شروع کنید.
3. اتوماسیون Rollback:
   • ابزارهای CI/CD برای بازگشت سریع به نسخه قبلی بسیار مفید هستند.
4. ارتباط با تیم‌ها:
   • تمامی تیم‌ها و ذینفعان باید از فرآیند آگاه باشند.
5. تست در محیط‌های مشابه تولید:
   • پیش از انتشار، نسخه جدید باید در محیط‌هایی مشابه محیط تولید آزمایش شود.

8. مقایسه با استراتژی‌های دیگر

نتیجه‌گیری

Canary Releases روشی قدرتمند برای استقرار ایمن و تدریجی نرم‌افزار است که با کاهش ریسک و افزایش اطمینان، به تیم‌ها کمک می‌کند تا تجربه کاربران را بهبود بخشند. با استفاده از ابزارها و شیوه‌های مناسب، می‌توان این استراتژی را به‌صورت موثر در فرآیندهای DevOps پیاده‌سازی کرد.[/cdb_course_lesson][/cdb_course_lessons]

1. Playbook چیست؟

Playbook مجموعه‌ای از دستورالعمل‌ها و وظایف است که در قالب فایل YAML نوشته می‌شود و برای اجرای مجموعه‌ای از اقدامات روی یک یا چند هاست مورد استفاده قرار می‌گیرد.

ساختار Playbook:

یک Playbook شامل:

• Hosts: مشخص می‌کند که دستورالعمل‌ها روی کدام سرورها اجرا شوند.
• Tasks: لیستی از اقدامات که باید اجرا شوند.
• Modules: ابزارهای آماده Ansible برای انجام وظایف خاص (مانند نصب بسته‌ها، کپی فایل‌ها و غیره).

مثال ساده از یک Playbook:

فرض کنید می‌خواهید بسته nginx را روی یک سرور نصب کنید.

---
- name: نصب Nginx روی سرورها
  hosts: web_servers
  become: true  # استفاده از sudo برای اجرای دستورات
  tasks:
    - name: نصب بسته Nginx
      apt:
        name: nginx
        state: present

    - name: اطمینان از فعال بودن سرویس Nginx
      service:
        name: nginx
        state: started
        enabled: true

توضیحات:

• name: توضیحی برای وظیفه (Task) که در هنگام اجرا نمایش داده می‌شود.
• hosts: گروه سرورهایی که این Playbook روی آن‌ها اجرا می‌شود.
• become: فعال کردن دسترسی sudo.
• tasks: لیست وظایف.
  • apt: ماژولی برای مدیریت بسته‌ها در توزیع‌های مبتنی بر Debian.

2. Roles چیست؟

Roles روشی برای سازمان‌دهی و ساختاردهی Playbook‌ها و وظایف در Ansible است. Roles به شما کمک می‌کند تا پروژه‌های پیچیده را مدیریت کنید و وظایف را به بخش‌های کوچک‌تر تقسیم کنید.

چرا از Roles استفاده کنیم؟

1. قابلیت استفاده مجدد: کدها و پیکربندی‌ها قابل استفاده در پروژه‌های مختلف هستند.
2. سازمان‌دهی بهتر: ساختار Roles فایل‌ها و وظایف را منظم‌تر می‌کند.
3. مدیریت آسان‌تر: به‌ویژه برای پروژه‌های بزرگ.

ساختار Roles در Ansible:

هر Role در یک دایرکتوری جداگانه ذخیره می‌شود و شامل پوشه‌ها و فایل‌های زیر است:

my_role/
├── defaults/        # مقادیر پیش‌فرض متغیرها
│   └── main.yml
├── files/           # فایل‌هایی که باید به سرورها کپی شوند
├── handlers/        # تعریف هندلرها (مانند restart سرویس‌ها)
│   └── main.yml
├── meta/            # اطلاعات متا (مانند وابستگی‌ها)
│   └── main.yml
├── tasks/           # وظایف اصلی Role
│   └── main.yml
├── templates/       # قالب‌های فایل (Jinja2)
├── vars/            # متغیرها
│   └── main.yml

مثال ایجاد یک Role برای نصب Nginx

1. ایجاد ساختار Role:

از دستور زیر برای ایجاد ساختار Role استفاده کنید:

ansible-galaxy init nginx

ساختار Role به‌صورت خودکار ایجاد می‌شود.

2. تعریف وظایف (Tasks):

در فایل tasks/main.yml:

---
- name: نصب بسته Nginx
  apt:
    name: nginx
    state: present

- name: اطمینان از فعال بودن سرویس Nginx
  service:
    name: nginx
    state: started
    enabled: true

3. استفاده از Role در یک Playbook:

پس از ایجاد Role، می‌توانید آن را در Playbook خود استفاده کنید:

---
- name: اجرای Role برای نصب Nginx
  hosts: web_servers
  roles:
    - nginx

3. تفاوت بین Playbooks و Roles

4. بهترین شیوه‌ها در نوشتن Playbooks و Roles

1. استفاده از Roles برای پروژه‌های بزرگ:
   • به‌جای استفاده از Playbooks طولانی، وظایف را در قالب Roles ساختاردهی کنید.
2. تعریف متغیرها:
   • متغیرها را در فایل‌های جداگانه (vars یا defaults) مدیریت کنید.
3. اجتناب از تکرار:
   • از قابلیت‌های includes یا import برای استفاده مجدد از کدها بهره بگیرید.
4. استفاده از Handlers:
   • برای وظایفی که نیاز به تغییر سرویس‌ها دارند (مانند Restart)، از هندلرها استفاده کنید.
5. خوانایی کد:
   • توضیحات (Comment) اضافه کنید و نام‌های مناسب برای Tasks بنویسید.

نتیجه‌گیری

نوشتن Playbooks و Roles یکی از مهارت‌های اساسی در استفاده از Ansible است. Playbooks برای مدیریت وظایف ساده و مستقیم مناسب هستند، در حالی که Roles به شما امکان می‌دهند پروژه‌های بزرگ و پیچیده را به‌طور سازمان‌یافته مدیریت کنید. با رعایت بهترین شیوه‌ها و استفاده از ابزارهای Ansible، می‌توانید فرآیند مدیریت پیکربندی و اتوماسیون را ساده‌تر و کارآمدتر کنید.[/cdb_course_lesson][cdb_course_lesson icon=”fas fa-arrow-alt-circle-down” badge=”lecture” private_lesson=”true” title=”Chef: کار با Cookbooks و Recipes” subtitle=”توضیحات کامل”]Chef یکی از ابزارهای قوی مدیریت پیکربندی و اتوماسیون زیرساخت است که برای فراهم کردن قابلیت Infrastructure as Code (IaC) طراحی شده است. در Chef، دو مفهوم اصلی وجود دارد: Cookbooks و Recipes که برای مدیریت و اجرای پیکربندی‌ها استفاده می‌شوند.

1. Cookbooks و Recipes چیست؟

Cookbooks:

Cookbook مجموعه‌ای از Recipes، فایل‌ها، الگوها و متغیرها است که به‌عنوان یک واحد برای مدیریت یک سرویس یا برنامه خاص استفاده می‌شود. هر Cookbook معمولاً یک هدف مشخص دارد، مثلاً نصب و پیکربندی یک وب‌سرور.

Recipes:

Recipe یک فایل متنی است که به زبان Ruby نوشته شده و شامل دستورالعمل‌هایی برای پیکربندی یک سرور یا اجرای یک وظیفه خاص است. Recipes وظایف مختلفی مانند نصب بسته‌ها، ایجاد فایل‌ها یا مدیریت سرویس‌ها را مشخص می‌کنند.

2. ساختار Cookbook

هنگام ایجاد یک Cookbook، Chef ساختار زیر را برای سازمان‌دهی فایل‌ها ایجاد می‌کند:

my_cookbook/
├── attributes/       # متغیرهای پیش‌فرض
├── files/            # فایل‌های ثابت
├── recipes/          # فایل‌های دستورالعمل (Recipes)
│   └── default.rb
├── templates/        # قالب‌ها (Templates)
├── libraries/        # توابع سفارشی
├── metadata.rb       # اطلاعات متادیتای Cookbook
└── Berksfile         # مدیریت وابستگی‌هاcsharpCopy codemy_cookbook/├── attributes/       # متغیرهای پیش‌فرض├── files/            # فایل‌های ثابت├── recipes/          # فایل‌های دستورالعمل (Recipes)│   └── default.rb├── templates/        # قالب‌ها (Templates)├── libraries/        # توابع سفارشی├── metadata.rb       # اطلاعات متادیتای Cookbook└── Berksfile         # مدیریت وابستگی‌ها

3. ایجاد و استفاده از Cookbook

3.1. نصب Chef Development Kit (ChefDK)

برای شروع، ابتدا ChefDK را نصب کنید:

curl -L https://omnitruck.chef.io/install.sh | sudo bashashCopy codecurl -L https://omnitruck.chef.io/install.sh | sudo bash

3.2. ایجاد یک Cookbook

برای ایجاد یک Cookbook، از دستور زیر استفاده کنید:

chef generate cookbook my_cookbookbashCopy codechef generate cookbook my_cookbook

3.3. ویرایش Recipe پیش‌فرض

به مسیر recipes/default.rb بروید و وظایف موردنظر خود را بنویسید. مثلاً برای نصب Apache:

# نصب بسته Apache
package 'apache2' do
  action :install
end

# اطمینان از فعال بودن سرویس Apache
service 'apache2' do
  action [:enable, :start]
endrubyCopy code# نصب بسته Apachepackage 'apache2' do  action :installend # اطمینان از فعال بودن سرویس Apacheservice 'apache2' do  action [:enable, :start]end

4. اجرای Cookbook روی یک سرور

4.1. آپلود Cookbook روی Chef Server

اگر از Chef Server استفاده می‌کنید، باید Cookbook را آپلود کنید:

knife cookbook upload my_cookbookbashCopy codeknife cookbook upload my_cookbook

4.2. اضافه کردن Cookbook به یک Node

برای اختصاص Cookbook به یک Node، فایل run_list آن را ویرایش کنید:

knife node run_list add my_node "recipe[my_cookbook]bashCopy codeknife node run_list add my_node "recipe[my_cookbook]"

4.3. اجرای دستورالعمل‌ها روی Node

در Node موردنظر، دستورات را اجرا کنید:

chef-clientbashCopy codechef-client

5. استفاده از فایل‌های Template در Cookbook

برای مدیریت فایل‌های پیکربندی، می‌توانید از قالب‌ها (Templates) استفاده کنید. این فایل‌ها به زبان ERB نوشته می‌شوند و می‌توانند با متغیرهای داینامیک پر شوند.

مثال:

1. ایجاد یک فایل Template:

در مسیر templates/default/، یک فایل با نام index.html.erb ایجاد کنید:

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>وب‌سرور</title>
</head>
<body>
    <h1>سلام، این سرور توسط Chef مدیریت می‌شود!</h1>
    <p>Hostname: <%= node['hostname'] %></p>
</body>
</html>htmlCopy code<!DOCTYPE html><html><head>    <title>وب‌سرور</title></head><body>    <h1>سلام، این سرور توسط Chef مدیریت می‌شود!</h1>    <p>Hostname: <%= node['hostname'] %></p></body></html>

2. استفاده از Template در Recipe:

در فایل recipes/default.rb:

template '/var/www/html/index.html' do
  source 'index.html.erb'
  mode '0644'
endrubyCopy codetemplate '/var/www/html/index.html' do  source 'index.html.erb'  mode '0644'end

6. استفاده از Attributes

Attributes متغیرهایی هستند که می‌توانند در Recipes یا Templates استفاده شوند. این متغیرها در پوشه attributes/ تعریف می‌شوند.

مثال تعریف Attribute:

در فایل attributes/default.rb:

default['apache']['port'] = 8080rubyCopy codedefault['apache']['port'] = 8080

استفاده از Attribute در Recipe:

template '/etc/apache2/ports.conf' do
  source 'ports.conf.erb'
  variables(port: node['apache']['port'])
endrubyCopy codetemplate '/etc/apache2/ports.conf' do  source 'ports.conf.erb'  variables(port: node['apache']['port'])end

7. بهترین شیوه‌ها در استفاده از Cookbooks و Recipes

1. استفاده از Cookbooks برای وظایف خاص:
   • هر Cookbook باید برای یک سرویس یا برنامه خاص باشد.
2. ساختاردهی مناسب:
   • از Templates و Attributes برای مدیریت فایل‌های داینامیک استفاده کنید.
3. قابلیت استفاده مجدد:
   • Cookbooks باید مستقل و قابل استفاده در پروژه‌های دیگر باشند.
4. بررسی وابستگی‌ها:
   • با استفاده از Berkshelf وابستگی‌های Cookbookها را مدیریت کنید.
5. آزمایش کدها:
   • از ابزارهایی مانند Test Kitchen برای آزمایش Recipes و Cookbooks استفاده کنید.

نتیجه‌گیری

Chef با استفاده از Cookbooks و Recipes فرایند مدیریت پیکربندی و استقرار سرویس‌ها را ساده‌تر و کارآمدتر می‌کند. با درک مفاهیم پایه و استفاده از بهترین شیوه‌ها، می‌توانید زیرساخت‌های خود را به صورت خودکار و بهینه مدیریت کنید.[/cdb_course_lesson][cdb_course_lesson icon=”fas fa-arrow-alt-circle-down” badge=”lecture” private_lesson=”true” title=”Puppet: استفاده از Manifest و Modules” subtitle=”توضیحات کامل”]Puppet یکی از ابزارهای قدرتمند مدیریت پیکربندی است که به شما امکان می‌دهد زیرساخت‌های خود را به‌صورت کد (Infrastructure as Code – IaC) مدیریت کنید. دو مفهوم کلیدی در Puppet عبارت‌اند از: Manifest و Modules. این دو ابزار در کنار هم به شما کمک می‌کنند تا فرایندهای پیچیده مدیریت زیرساخت را ساده و قابل مدیریت کنید.

1. Manifest چیست؟

Manifest در Puppet یک فایل متنی است که شامل کدهای تعریف‌شده برای پیکربندی منابع روی سرورهای مدیریت‌شده است. این کدها معمولاً به زبان DSL (Domain Specific Language) مخصوص Puppet نوشته می‌شوند.

ساختار فایل Manifest:

• فایل‌های Manifest معمولاً با پسوند .pp ذخیره می‌شوند.
• این فایل‌ها شامل تعریف منابع (مانند فایل‌ها، سرویس‌ها و بسته‌ها) و دستورالعمل‌های اجرایی هستند.

مثال ساده از یک Manifest:

file { '/tmp/example.txt':
  ensure  => 'present',
  content => 'این یک فایل نمونه است.',
}

package { 'nginx':
  ensure => 'installed',
}

service { 'nginx':
  ensure => 'running',
  enable => true,
}puppetCopy codefile { '/tmp/example.txt':  ensure  => 'present',  content => 'این یک فایل نمونه است.',} package { 'nginx':  ensure => 'installed',} service { 'nginx':  ensure => 'running',  enable => true,}

توضیحات:

1. file: فایل /tmp/example.txt ایجاد شده و محتوای آن مشخص می‌شود.
2. package: بسته nginx نصب می‌شود.
3. service: سرویس nginx فعال و اجرا می‌شود.

2. Modules چیست؟

Module مجموعه‌ای سازمان‌یافته از Manifests و فایل‌های مرتبط است که برای مدیریت یک سرویس یا وظیفه خاص استفاده می‌شود. Moduleها به شما امکان می‌دهند که کدهای Puppet را به صورت ماژولار و قابل استفاده مجدد بنویسید.

ساختار یک Module:

هنگام ایجاد یک Module، Puppet ساختار زیر را پیشنهاد می‌کند:

my_module/
├── manifests/          # فایل‌های Manifest
│   └── init.pp         # نقطه ورودی اصلی
├── files/              # فایل‌های ثابت
├── templates/          # فایل‌های پویا (ERB یا EPP)
├── tests/              # فایل‌های تست
└── metadata.json       # اطلاعات متادیتای ModulecsharpCopy codemy_module/├── manifests/          # فایل‌های Manifest│   └── init.pp         # نقطه ورودی اصلی├── files/              # فایل‌های ثابت├── templates/          # فایل‌های پویا (ERB یا EPP)├── tests/              # فایل‌های تست└── metadata.json       # اطلاعات متادیتای Module

3. نحوه استفاده از Manifests و Modules

3.1. ایجاد یک فایل Manifest

فرض کنید می‌خواهید سرویس Apache را نصب و پیکربندی کنید:

package { 'apache2':
  ensure => 'installed',
}

service { 'apache2':
  ensure => 'running',
  enable => true,
}

file { '/var/www/html/index.html':
  ensure  => 'present',
  content => '<h1>وب‌سرور Apache آماده است!</h1>',
}puppetCopy codepackage { 'apache2':  ensure => 'installed',} service { 'apache2':  ensure => 'running',  enable => true,} file { '/var/www/html/index.html':  ensure  => 'present',  content => '<h1>وب‌سرور Apache آماده است!</h1>',}

این Manifest:

1. بسته apache2 را نصب می‌کند.
2. سرویس apache2 را فعال و اجرا می‌کند.
3. یک فایل HTML ساده ایجاد می‌کند.

3.2. ایجاد یک Module

1. ایجاد ساختار Module:

از دستور زیر برای ایجاد یک Module استفاده کنید:

puppet module generate myname-apachebashCopy codepuppet module generate myname-apache

2. نوشتن فایل init.pp:

فایل manifests/init.pp نقطه ورود Module است و به‌صورت زیر نوشته می‌شود:

class apache {
  package { 'apache2':
    ensure => 'installed',
  }

  service { 'apache2':
    ensure => 'running',
    enable => true,
  }

  file { '/var/www/html/index.html':
    ensure  => 'present',
    content => '<h1>وب‌سرور Apache مدیریت‌شده با Puppet</h1>',
  }
}puppetCopy codeclass apache {  package { 'apache2':    ensure => 'installed',  }   service { 'apache2':    ensure => 'running',    enable => true,  }   file { '/var/www/html/index.html':    ensure  => 'present',    content => '<h1>وب‌سرور Apache مدیریت‌شده با Puppet</h1>',  }}

3. اعمال Module روی یک Node:

Module را به run_list سرور اضافه کنید:

include apachepuppetCopy codeinclude apache

4. استفاده از Templates در Module

Templates برای ایجاد فایل‌های پویا استفاده می‌شوند. این فایل‌ها می‌توانند با استفاده از متغیرها سفارشی‌سازی شوند.

1. ایجاد یک Template:

در پوشه templates یک فایل به نام index.html.epp ایجاد کنید:

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title><%= $title %></title>
</head>
<body>
    <h1>وب‌سرور مدیریت‌شده با Puppet</h1>
    <p>Hostname: <%= $facts['networking']['hostname'] %></p>
</body>
</html>htmlCopy code<!DOCTYPE html><html><head>    <title><%= $title %></title></head><body>    <h1>وب‌سرور مدیریت‌شده با Puppet</h1>    <p>Hostname: <%= $facts['networking']['hostname'] %></p></body></html>

2. استفاده از Template در init.pp:

file { '/var/www/html/index.html':
  ensure  => 'present',
  content => epp('apache/index.html.epp', { 'title' => 'وب‌سرور Apache' }),
}puppetCopy codefile { '/var/www/html/index.html':  ensure  => 'present',  content => epp('apache/index.html.epp', { 'title' => 'وب‌سرور Apache' }),}

5. مدیریت وابستگی‌ها در Puppet

برای اطمینان از اجرای درست منابع، باید وابستگی‌ها را تعریف کنید. در Puppet می‌توانید از پارامتر require یا فلش‌ها (-> و <-) برای این کار استفاده کنید.

مثال:

package { 'nginx':
  ensure => 'installed',
}

service { 'nginx':
  ensure => 'running',
  enable => true,
  require => Package['nginx'], # وابستگی
}puppetCopy codepackage { 'nginx':  ensure => 'installed',} service { 'nginx':  ensure => 'running',  enable => true,  require => Package['nginx'], # وابستگی}

6. بهترین شیوه‌ها در استفاده از Manifests و Modules

1. ماژولار بودن:
   • از Moduleها برای مدیریت سرویس‌های مختلف استفاده کنید.
2. استفاده از Templates:
   • برای پیکربندی‌های داینامیک از Templates استفاده کنید.
3. تعریف وابستگی‌ها:
   • وابستگی‌ها را مشخص کنید تا ترتیب اجرای منابع صحیح باشد.
4. نوشتن مستندات:
   • اطلاعات Metadata و مستندات Module را کامل کنید.
5. قابلیت استفاده مجدد:
   • Moduleها را طوری طراحی کنید که در پروژه‌های دیگر قابل استفاده باشند.

نتیجه‌گیری

استفاده از Manifests و Modules در Puppet فرایند مدیریت پیکربندی را بهینه‌تر و مقیاس‌پذیرتر می‌کند. Manifests برای تعریف وظایف خاص استفاده می‌شوند، درحالی‌که Modules به شما کمک می‌کنند تا این وظایف را سازمان‌دهی و قابل استفاده مجدد کنید. با درک مفاهیم و رعایت بهترین شیوه‌ها، می‌توانید زیرساخت‌های خود را با Puppet به بهترین شکل مدیریت کنید.[/cdb_course_lesson][cdb_course_lesson icon=”fas fa-arrow-alt-circle-down” badge=”lecture” private_lesson=”true” title=”SaltStack: نصب و تنظیمات اولیه” subtitle=”توضیحات کامل”]SaltStack یک ابزار قدرتمند برای مدیریت پیکربندی و اتوماسیون زیرساخت است که امکان اجرای دستورات از راه دور بر روی سرورهای مختلف را فراهم می‌کند. SaltStack به‌ویژه برای محیط‌های بزرگ و توزیع‌شده مفید است و قابلیت‌های بسیاری برای مدیریت و اتوماسیون فرآیندهای مختلف دارد. در این بخش، به نصب و تنظیمات اولیه SaltStack خواهیم پرداخت.

1. نصب SaltStack

برای شروع استفاده از SaltStack، ابتدا باید آن را روی سرور Master و Nodeها نصب کنید. در این بخش، نصب SaltStack روی سیستم‌های مختلف (مانند Ubuntu و CentOS) توضیح داده شده است.

1.1. نصب SaltStack روی سرور Master

برای نصب SaltStack روی سرور Master، ابتدا باید مخزن‌های مناسب را اضافه کنید و سپس پکیج مورد نیاز را نصب کنید.

برای Ubuntu/Debian:

1. افزودن مخزن رسمی SaltStack:

sudo apt-get update
sudo apt-get install -y salt-masterbashCopy codesudo apt-get updatesudo apt-get install -y salt-master

2. پس از نصب، سرویس Salt Master را راه‌اندازی کنید:

sudo systemctl start salt-master
sudo systemctl enable salt-masterbashCopy codesudo systemctl start salt-mastersudo systemctl enable salt-master

برای CentOS/RHEL:

1. افزودن مخزن SaltStack:

sudo yum install -y https://repo.saltstack.com/py3/redhat/7/x86_64/archive/3004/Salt-3004-1.el7.x86_64.rpmbashCopy codesudo yum install -y https://repo.saltstack.com/py3/redhat/7/x86_64/archive/3004/Salt-3004-1.el7.x86_64.rpm

2. نصب Salt Master:

sudo yum install -y salt-masterbashCopy codesudo yum install -y salt-master

3. راه‌اندازی سرویس Salt Master:

sudo systemctl start salt-master
sudo systemctl enable salt-masterbashCopy codesudo systemctl start salt-mastersudo systemctl enable salt-master

1.2. نصب SaltStack روی سرورهای Node

برای نصب SaltStack روی سرورهای Node، باید Salt Minion را نصب کنید.

برای Ubuntu/Debian:

1. نصب Salt Minion:

sudo apt-get install -y salt-minionbashCopy codesudo apt-get install -y salt-minion

2. تنظیم نام سرور Master در فایل پیکربندی:

sudo nano /etc/salt/minionbashCopy codesudo nano /etc/salt/minion

در این فایل، نام سرور Master را به‌صورت زیر تنظیم کنید:

master: <IP_or_hostname_of_Master>bashCopy codemaster: <IP_or_hostname_of_Master>

3. راه‌اندازی سرویس Salt Minion:

sudo systemctl start salt-minion
sudo systemctl enable salt-minionbashCopy codesudo systemctl start salt-minionsudo systemctl enable salt-minion

برای CentOS/RHEL:

1. نصب Salt Minion:

sudo yum install -y salt-minionbashCopy codesudo yum install -y salt-minion

2. تنظیم نام سرور Master در فایل پیکربندی:

sudo nano /etc/salt/minionbashCopy codesudo nano /etc/salt/minion

در این فایل، نام سرور Master را به‌صورت زیر تنظیم کنید:

master: <IP_or_hostname_of_Master>bashCopy codemaster: <IP_or_hostname_of_Master>

3. راه‌اندازی سرویس Salt Minion:

sudo systemctl start salt-minion
sudo systemctl enable salt-minionbashCopy codesudo systemctl start salt-minionsudo systemctl enable salt-minion

2. تنظیمات اولیه و ارتباط بین Master و Minion

پس از نصب SaltStack روی سرور Master و Minion، باید اطمینان حاصل کنید که ارتباط بین آنها به درستی برقرار شده است.

2.1. ثبت Minion در Master

پس از نصب Salt Minion و تنظیم آن، باید Minion را در Master ثبت کنید. برای این کار، یک پایین‌گذاری کلید (key acceptance) انجام می‌شود.

1. از طریق سرور Master، وارد شوید و کلیدهای Minionهای جدید را بررسی کنید:

sudo salt-key --list-allbashCopy codesudo salt-key --list-all

2. شما باید Minion را تایید کنید تا بتواند به سرور Master متصل شود. برای تایید کردن کلید Minion، از دستور زیر استفاده کنید:

sudo salt-key --accept=<minion_id>bashCopy codesudo salt-key --accept=<minion_id>

در اینجا، <minion_id> باید شناسه Minion باشد که می‌خواهید آن را تایید کنید.

3. پس از تایید کلید، می‌توانید ارتباط را تست کنید:

sudo salt '<minion_id>' test.pingbashCopy codesudo salt '<minion_id>' test.ping

اگر همه چیز به درستی پیکربندی شده باشد، خروجی به شکل زیر خواهد بود:

<minion_id>:
    TruegraphqlCopy code<minion_id>:    True

3. پیکربندی ابتدایی Master و Minion

3.1. پیکربندی Salt Master

پیکربندی Salt Master معمولاً در فایل پیکربندی اصلی آن، یعنی /etc/salt/master انجام می‌شود. از این فایل برای تنظیمات مربوط به دسترسی‌ها، پروتکل‌ها، پورت‌ها و دیگر تنظیمات امنیتی استفاده می‌شود.

برخی از تنظیمات معمول در فایل /etc/salt/master:

• تغییر پورت پیش‌فرض:

interface: 0.0.0.0
publish_port: 4505yamlCopy codeinterface: 0.0.0.0publish_port: 4505

• تنظیمات امنیتی:

external_auth:
  pam:
    '<username>':
      - 'root'yamlCopy codeexternal_auth:  pam:    '<username>':      - 'root'

3.2. پیکربندی Salt Minion

پیکربندی Salt Minion معمولاً در فایل پیکربندی آن، یعنی /etc/salt/minion انجام می‌شود. در این فایل می‌توانید تنظیمات مختلفی از جمله نام سرور Master و دیگر تنظیمات را پیکربندی کنید.

تنظیمات معمول در فایل /etc/salt/minion:

• تنظیم نام Master:

master: <master_ip_or_hostname>yamlCopy codemaster: <master_ip_or_hostname>

• تنظیم Minion ID:

id: <minion_unique_id>yamlCopy codeid: <minion_unique_id>

4. اجرای دستورات اولیه با SaltStack

پس از نصب و تنظیمات اولیه، می‌توانید اولین دستورات خود را از Master به Minionها ارسال کنید.

4.1. دستور Ping

برای بررسی ارتباط و اطمینان از این‌که Minion به درستی به Master متصل است، از دستور ping استفاده کنید:

sudo salt '<minion_id>' test.pingbashCopy codesudo salt '<minion_id>' test.ping

اگر همه چیز درست باشد، باید پاسخ True دریافت کنید.

4.2. دستور اجرای فرمان‌ها

می‌توانید دستوراتی مانند نصب بسته‌ها یا بررسی وضعیت سرویس‌ها را از Master ارسال کنید:

sudo salt '<minion_id>' pkg.install vimbashCopy codesudo salt '<minion_id>' pkg.install vim

این دستور بسته vim را روی Minion نصب می‌کند.

5. نکات اضافی برای مدیریت SaltStack

• مدیریت گروهی Minionها: می‌توانید Minionها را در گروه‌های مختلف قرار دهید و دستورات را به‌صورت گروهی اجرا کنید. این کار با استفاده از targeting انجام می‌شود.

sudo salt 'webserver*' test.pingbashCopy codesudo salt 'webserver*' test.ping

• استفاده از Salt States: برای مدیریت پیکربندی‌ها می‌توانید از Salt States استفاده کنید که شبیه به یک سیستم مدیریت پیکربندی است.

نتیجه‌گیری

با نصب و تنظیم اولیه SaltStack، شما قادر خواهید بود که از این ابزار برای مدیریت پیکربندی، اتوماسیون و اجرای دستورات روی سرورهای مختلف استفاده کنید. SaltStack با قابلیت‌های بسیاری مانند کنترل از راه دور، مدیریت وضعیت و گروه‌بندی Minionها، یکی از ابزارهای قدرتمند در زمینه اتوماسیون زیرساخت به حساب می‌آید.[/cdb_course_lesson][cdb_course_lesson icon=”fas fa-arrow-alt-circle-down” badge=”lecture” title=”اصول Infrastructure as Code (IaC)” subtitle=”توضیحات کامل”]Infrastructure as Code (IaC) یا زیرساخت به‌عنوان کد، یک روش مدرن برای مدیریت و اتوماسیون زیرساخت‌های فناوری اطلاعات است که در آن زیرساخت‌ها به‌صورت کد نوشته می‌شوند و به کمک ابزارهای مختلف به‌طور خودکار پیاده‌سازی، پیکربندی و مدیریت می‌شوند. این رویکرد به‌ویژه برای تسهیل در فرآیندهای DevOps و Continuous Integration/Continuous Delivery (CI/CD) استفاده می‌شود.

IaC باعث می‌شود که زیرساخت‌ها مانند نرم‌افزار قابل تست، نسخه‌بندی و به‌صورت خودکار و دقیق مدیریت شوند. در این بخش، به اصول و مفاهیم اولیه IaC پرداخته خواهد شد.

1. تعریف Infrastructure as Code

در روش Infrastructure as Code (IaC)، زیرساخت‌ها (مانند سرورها، شبکه‌ها، پایگاه‌های داده و دیگر منابع زیرساختی) به‌صورت کد و با استفاده از زبان‌های برنامه‌نویسی یا پیکربندی تعریف می‌شوند. این کدها می‌توانند به‌طور خودکار توسط ابزارهای اتوماسیون مانند Terraform، CloudFormation، Ansible یا Chef اجرا شوند تا زیرساخت‌های مختلف ایجاد، پیکربندی و مدیریت شوند.

مزایای IaC:

• تکرارپذیری: با استفاده از کد، زیرساخت‌ها می‌توانند به‌صورت دقیق و بدون خطا در هر بار استقرار ایجاد شوند.
• اسناد خودکار: کدهای IaC به‌عنوان مستندات زیرساخت عمل می‌کنند و می‌توانند به‌راحتی به‌روز شوند و به اشتراک گذاشته شوند.
• سرعت و اتوماسیون: با IaC، استقرار و پیکربندی زیرساخت‌ها سریع‌تر و اتوماتیک‌تر می‌شود.
• مدیریت نسخه: زیرساخت‌ها به‌صورت کد نوشته می‌شوند، بنابراین می‌توان تغییرات را پیگیری و تاریخچه‌ای از تغییرات زیرساخت داشت.

2. ابزارهای متداول IaC

چندین ابزار برای پیاده‌سازی IaC وجود دارد که هرکدام مزایای خاص خود را دارند. برخی از ابزارهای محبوب شامل:

• Terraform: یک ابزار متن‌باز برای مدیریت زیرساخت‌ها به‌صورت کد است که از مفاهیم declarative برای تعریف منابع زیرساخت استفاده می‌کند.
• AWS CloudFormation: ابزار اختصاصی آمازون برای مدیریت منابع AWS به‌صورت کد است.
• Ansible: علاوه بر مدیریت پیکربندی، Ansible از YAML برای تعریف زیرساخت‌ها استفاده می‌کند و یک ابزار برای استقرار است.
• Chef و Puppet: این ابزارها به‌ویژه در مدیریت پیکربندی و کنترل نسخه منابع زیرساخت مورد استفاده قرار می‌گیرند.

3. اصول پایه IaC

3.1. Declarative vs Imperative

یکی از مفاهیم کلیدی در IaC، تفاوت بین رویکردهای declarative (بیانی) و imperative (دستوری) است:

• Declarative (بیانی): در این روش، شما مشخص می‌کنید که چه چیزی می‌خواهید بدون آنکه نحوه پیاده‌سازی آن را توضیح دهید. ابزارهایی مانند Terraform و CloudFormation از این رویکرد استفاده می‌کنند.مثال:

  resource "aws_instance" "example" {
    ami           = "ami-123456"
    instance_type = "t2.micro"
  }

• Imperative (دستوری): در این روش، شما دقیقا نحوه پیاده‌سازی زیرساخت‌ها را مشخص می‌کنید. ابزارهایی مانند Ansible از این رویکرد استفاده می‌کنند.مثال:

  - name: Install Apache
    yum:
      name: httpd
      state: present

3.2. State Management (مدیریت وضعیت)

در اکثر ابزارهای IaC، مانند Terraform، وضعیت زیرساخت‌ها به‌صورت محلی یا در یک مخزن ذخیره می‌شود. این وضعیت، اطلاعات دقیق از منابع پیاده‌سازی‌شده را شامل می‌شود و به ابزار کمک می‌کند تا تغییرات بعدی را بر اساس آن مدیریت کند.

• State file در Terraform: این فایل حاوی اطلاعات دقیقی از منابع زیرساخت است که توسط Terraform مدیریت می‌شود.

3.3. Version Control (مدیریت نسخه‌ها)

زیرساخت‌ها باید به‌طور کامل تحت کنترل نسخه قرار گیرند. این بدان معناست که فایل‌های کد IaC باید در یک سیستم مدیریت نسخه مانند Git ذخیره شوند تا امکان پیگیری تغییرات، بازگشت به نسخه‌های قبلی و همکاری تیمی فراهم باشد.

3.4. Idempotency (ایدیمپوتنت)

یکی از ویژگی‌های مهم IaC این است که تغییرات باید ایدیمپوتنت باشند. به این معنی که اجرای دوباره یک عملیات باید نتیجه مشابهی بدهد، حتی اگر چندین بار اجرا شود. به‌عنوان مثال، اگر یک سرور قبلاً در یک وضعیت خاص قرار گرفته باشد، اجرای دوباره کد باید تغییری ایجاد نکند.

4. الگوهای استقرار IaC

4.1. Blue-Green Deployment

در این روش، دو نسخه از یک سرویس در محیط تولید (Production) وجود دارند: نسخه Blue که در حال اجرا است و نسخه Green که نسخه جدید است. هنگام استقرار نسخه جدید، ترافیک به سمت نسخه Green هدایت می‌شود و پس از اطمینان از عملکرد صحیح، نسخه Blue از سرویس‌دهی خارج می‌شود.

4.2. Canary Deployment

در این الگو، نسخه جدید به‌طور تدریجی در دسترس قرار می‌گیرد. در ابتدا تنها بخشی از کاربران به نسخه جدید دسترسی دارند (مثلاً ۱۰٪ از کاربران). سپس این میزان به‌طور تدریجی افزایش می‌یابد تا در نهایت تمامی کاربران به نسخه جدید منتقل شوند.

5. مدیریت زیرساخت با Terraform

Terraform یکی از محبوب‌ترین ابزارها برای پیاده‌سازی IaC است. این ابزار به‌ویژه در ایجاد و مدیریت منابع در محیط‌های ابری مانند AWS، Azure، و Google Cloud استفاده می‌شود.

5.1. نصب و پیکربندی Terraform

برای استفاده از Terraform، ابتدا باید آن را روی سیستم خود نصب کنید. پس از نصب، باید فایل پیکربندی خود را ایجاد کرده و منابع مورد نظر خود را تعریف کنید. در این فایل، می‌توانید منابعی مانند ماشین‌های مجازی، شبکه‌ها، و پایگاه‌داده‌ها را تعریف کنید.

5.2. کار با Terraform

• terraform init: برای راه‌اندازی پیکربندی.
• terraform plan: برای مشاهده تغییرات پیش‌بینی‌شده.
• terraform apply: برای اجرای تغییرات.
• terraform destroy: برای حذف منابع.

نتیجه‌گیری

Infrastructure as Code یکی از مفاهیم کلیدی در دنیای DevOps است که به تیم‌ها کمک می‌کند تا زیرساخت‌های خود را به‌صورت کد مدیریت و اتوماسیون کنند. با استفاده از ابزارهایی مانند Terraform، CloudFormation و Ansible، می‌توان زیرساخت‌های پیچیده را به‌صورت خودکار ایجاد و مدیریت کرد. این روش مزایای زیادی از جمله تکرارپذیری، خودکارسازی، سرعت، و کاهش خطاها را به همراه دارد و باعث بهبود عملکرد تیم‌های DevOps می‌شود.[/cdb_course_lesson][cdb_course_lesson icon=”fas fa-arrow-alt-circle-down” badge=”lecture” title=”ایجاد و مدیریت زیرساخت‌ها با Terraform” subtitle=”توضیحات کامل”]

provider "aws" {
  region = "us-west-2"
}

resource "aws_instance" "example" {
  ami           = "ami-0c55b159cbfafe1f0"
  instance_type = "t2.micro"
}

terraform init

terraform plan

terraform apply

terraform destroy

variable "region" {
  description = "Region where resources will be created"
  default     = "us-west-2"
}

provider "aws" {
  region = var.region
}

terraform apply -var="region=us-east-1"

module "vpc" {
  source = "terraform-aws-modules/vpc/aws"
  name   = "my-vpc"
  cidr   = "10.0.0.0/16"
}

[/cdb_course_lesson][cdb_course_lesson icon=”fas fa-arrow-alt-circle-down” badge=”lecture” title=”بررسی تفاوت بین Terraform و CloudFormation” subtitle=”توضیحات کامل”]Terraform و AWS CloudFormation دو ابزار محبوب برای مدیریت زیرساخت به‌عنوان کد (Infrastructure as Code – IaC) هستند که هر دو به تیم‌ها کمک می‌کنند زیرساخت‌های خود را به‌صورت خودکار، مقیاس‌پذیر و نسخه‌پذیر مدیریت کنند. با این حال، این دو ابزار تفاوت‌های کلیدی در ویژگی‌ها، انعطاف‌پذیری و استفاده دارند.

1. پشتیبانی از ارائه‌دهندگان ابری

• Terraform:
  • از چندین ارائه‌دهنده خدمات ابری مانند AWS، Azure، Google Cloud و همچنین زیرساخت‌های داخلی مانند VMware پشتیبانی می‌کند.
  • یک ابزار چندپلتفرمی است و برای مدیریت منابع در محیط‌های چندابری بسیار مناسب است.
• CloudFormation:
  • فقط برای مدیریت منابع در AWS طراحی شده است.
  • بهینه‌ترین ابزار برای زیرساخت‌های کاملاً مبتنی بر AWS است.

2. زبان پیکربندی

• Terraform:
  • از زبان HCL (HashiCorp Configuration Language) استفاده می‌کند که خوانا و کاربرپسند است.
  • امکان استفاده از JSON نیز وجود دارد، اما HCL به دلیل ساختار ساده‌تر و خوانایی بهتر، محبوب‌تر است.
• CloudFormation:
  • از YAML و JSON برای تعریف قالب‌ها (Templates) استفاده می‌کند.
  • YAML از نظر ساختار قابل مقایسه با HCL است اما در برخی موارد پیچیده‌تر می‌شود.

3. پشتیبانی از چندین محیط (Multi-Environment)

• Terraform:
  • از Workspaces برای مدیریت چندین محیط (مانند توسعه، آزمایش، تولید) پشتیبانی می‌کند.
  • این ویژگی به کاربر اجازه می‌دهد که یک فایل پیکربندی را برای چند محیط استفاده کند.
• CloudFormation:
  • هر محیط نیاز به یک قالب جداگانه دارد. بنابراین مدیریت چند محیط با CloudFormation می‌تواند پیچیده‌تر شود.

4. مدیریت وضعیت (State Management)

• Terraform:
  • وضعیت (State) منابع زیرساخت را در یک فایل ذخیره می‌کند. این فایل می‌تواند محلی یا در یک ذخیره‌ساز مشترک مانند AWS S3 نگهداری شود.
  • مدیریت وضعیت در Terraform بسیار انعطاف‌پذیر است و از قابلیت قفل‌گذاری (Locking) برای جلوگیری از دستکاری همزمان منابع پشتیبانی می‌کند.
• CloudFormation:
  • وضعیت منابع را به‌صورت داخلی مدیریت می‌کند و نیازی به مدیریت وضعیت توسط کاربر نیست.
  • این موضوع مدیریت ساده‌تری دارد اما کنترل کمتری به کاربر می‌دهد.

5. جامعه کاربری و منابع آموزشی

• Terraform:
  • به دلیل چندپلتفرمی بودن، جامعه کاربری گسترده‌تری دارد.
  • تعداد زیادی از ماژول‌های از پیش‌ساخته شده در Terraform Registry برای تسریع در ایجاد زیرساخت‌ها در دسترس هستند.
• CloudFormation:
  • جامعه کاربری کوچکتری دارد چون محدود به AWS است.
  • از AWS Resource Types پشتیبانی می‌کند و قالب‌های آماده AWS برای شروع کار در دسترس هستند.

6. قابلیت استفاده مجدد و ماژولار

• Terraform:
  • از ماژول‌ها (Modules) پشتیبانی می‌کند که امکان استفاده مجدد از کد را در پروژه‌های مختلف فراهم می‌کند.
  • ماژول‌های Terraform انعطاف‌پذیری بیشتری دارند و از طریق Terraform Registry به راحتی قابل دسترسی هستند.
• CloudFormation:
  • از Nested Stacks برای سازماندهی و استفاده مجدد از کد استفاده می‌کند، اما انعطاف‌پذیری کمتری نسبت به ماژول‌های Terraform دارد.

7. منحنی یادگیری

• Terraform:
  • با زبان HCL، یادگیری Terraform برای تازه‌کاران نسبتاً ساده‌تر است.
  • امکان خواندن و نوشتن کد با ساختاری ساده و خوانا باعث می‌شود کاربران سریع‌تر با ابزار آشنا شوند.
• CloudFormation:
  • استفاده از YAML یا JSON ممکن است برای تازه‌کاران پیچیده‌تر باشد، به‌ویژه در پروژه‌های بزرگ.

8. سرعت و کارایی

• Terraform:
  • به دلیل ساختار و مدیریت مستقل وضعیت، معمولاً سریع‌تر عمل می‌کند.
  • قابلیت Plan پیش از اعمال تغییرات به کاربر امکان می‌دهد که تغییرات را قبل از اجرا مشاهده کند.
• CloudFormation:
  • ممکن است در پروژه‌های بزرگ به دلیل هماهنگی داخلی AWS کمی کندتر عمل کند.
  • تغییرات مستقیم اعمال می‌شوند و پیش‌نمایش مشابه Terraform Plan وجود ندارد.

9. هزینه استفاده

• Terraform:
  • به‌صورت منبع‌باز (Open-Source) در دسترس است و رایگان است.
  • نسخه‌های پولی مانند Terraform Cloud و Terraform Enterprise قابلیت‌های اضافی مانند مدیریت تیمی و یکپارچه‌سازی بهتر را ارائه می‌دهند.
• CloudFormation:
  • خود ابزار رایگان است اما برای منابعی که با آن ایجاد می‌شوند (مانند EC2، S3) هزینه‌های AWS اعمال می‌شود.

10. ابزارهای تکمیلی

• Terraform:
  • از ابزارهای جانبی مانند Terragrunt برای مدیریت پروژه‌های پیچیده پشتیبانی می‌کند.
  • قابلیت استفاده در کنار ابزارهای CI/CD و DevOps مانند Jenkins، GitLab CI، و غیره.
• CloudFormation:
  • با ابزارهای AWS مانند AWS CLI و AWS CodePipeline یکپارچگی بالایی دارد.

جدول مقایسه کلی

نتیجه‌گیری

• اگر زیرساخت شما چندپلتفرمی است یا قصد استفاده از منابع غیر AWS را دارید، Terraform بهترین گزینه است.
• اگر زیرساخت شما کاملاً بر AWS متمرکز است و می‌خواهید از یک ابزار بومی AWS استفاده کنید، CloudFormation انتخاب مناسبی است.

Terraform به دلیل انعطاف‌پذیری، چندپلتفرمی بودن، و قابلیت‌های پیشرفته مانند مدیریت وضعیت و ماژول‌ها، به‌عنوان یک ابزار محبوب در تیم‌های DevOps شناخته می‌شود. CloudFormation نیز به دلیل هماهنگی بومی با AWS برای تیم‌هایی که تمام زیرساخت خود را روی AWS ساخته‌اند، انتخاب ایده‌آلی است.[/cdb_course_lesson][/cdb_course_lessons]

مفاهیم اولیه Docker

1. کانتینر چیست؟

• کانتینر یک محیط ایزوله است که شامل کد، وابستگی‌ها، و کتابخانه‌های موردنیاز برای اجرای یک برنامه می‌باشد.
• برخلاف ماشین‌های مجازی (VM)، کانتینرها از کرنل سیستم‌عامل میزبان استفاده می‌کنند که باعث می‌شود سبک‌تر و سریع‌تر باشند.

2. تفاوت بین Image و Container

• Image:
  • یک قالب فقط-خواندنی است که شامل تمام چیزهایی است که برای اجرای یک برنامه نیاز دارید (مانند کد و کتابخانه‌ها).
  • به‌عنوان یک قالب پایه برای ایجاد کانتینرها استفاده می‌شود.
• Container:
  • نمونه‌ای قابل اجرا از یک Image است. وقتی یک کانتینر اجرا می‌شود، یک محیط مستقل برای اجرای برنامه ایجاد می‌شود.

3. Docker Engine

• Docker Engine قلب Docker است که مسئول ایجاد، اجرا، و مدیریت کانتینرها می‌باشد.
• دو نسخه اصلی دارد:
  • Docker Community Edition (CE): برای کاربران و پروژه‌های کوچک رایگان است.
  • Docker Enterprise Edition (EE): شامل ویژگی‌های اضافی برای سازمان‌ها و استفاده تجاری.

4. Registry و Repository

• Registry مکانی برای ذخیره و اشتراک‌گذاری Docker Images است.
• Docker Hub بزرگ‌ترین رجیستری عمومی Docker است که کاربران می‌توانند از آن برای دانلود یا بارگذاری تصاویر خود استفاده کنند.
• می‌توانید از رجیستری‌های خصوصی نیز برای نگهداری تصاویر داخلی سازمان استفاده کنید.

نصب Docker

1. پیش‌نیازها

• یک سیستم عامل سازگار مانند Ubuntu، CentOS، Debian، Fedora یا ویندوز.
• دسترسی به اینترنت برای دانلود بسته‌ها.
• دسترسی به کاربر با دسترسی‌های مدیریتی (root یا sudo).

2. مراحل نصب Docker روی Ubuntu

مرحله 1: به‌روزرسانی سیستم

قبل از نصب، مطمئن شوید که سیستم به‌روز است:

sudo apt update
sudo apt upgrade -y

مرحله 2: نصب پیش‌نیازها

ابزارهای موردنیاز را نصب کنید:

sudo apt install apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-common -y

مرحله 3: اضافه کردن کلید GPG رسمی Docker

curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg

مرحله 4: اضافه کردن مخزن Docker

echo "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null

مرحله 5: نصب Docker

مخزن‌ها را به‌روز کنید و Docker را نصب کنید:

sudo apt update
sudo apt install docker-ce docker-ce-cli containerd.io -y

مرحله 6: بررسی نصب

برای اطمینان از نصب موفق Docker، دستور زیر را اجرا کنید:

docker --version

مرحله 7: مدیریت دسترسی‌ها

اضافه کردن کاربر جاری به گروه Docker برای اجرا بدون نیاز به sudo:

sudo usermod -aG docker $USER
newgrp docker

دستورات اولیه Docker

1. اجرای اولین کانتینر

برای اجرای یک کانتینر ساده از تصویر hello-world:

docker run hello-world

این دستور یک کانتینر از تصویر hello-world ایجاد کرده و آن را اجرا می‌کند.

2. دانلود یک تصویر

برای دانلود یک تصویر از Docker Hub:

docker pull nginx

3. لیست کانتینرها

• مشاهده کانتینرهای در حال اجرا:

  docker ps

• مشاهده تمام کانتینرها (اجرا شده یا متوقف‌شده):

  docker ps -a

4. متوقف کردن کانتینر

برای متوقف کردن یک کانتینر:

docker stop <CONTAINER_ID>

5. حذف کانتینر

برای حذف یک کانتینر:

docker rm <CONTAINER_ID>

6. حذف یک تصویر

برای حذف یک تصویر:

docker rmi <IMAGE_ID>

مزایای استفاده از Docker

• قابلیت حمل (Portability): برنامه‌ها و وابستگی‌های آن‌ها در یک بسته مستقل (کانتینر) قرار می‌گیرند.
• استفاده کمتر از منابع: کانتینرها سبک‌تر از ماشین‌های مجازی هستند.
• انعطاف‌پذیری: امکان اجرای چندین کانتینر روی یک سرور واحد.
• سازگاری: امکان اجرای برنامه‌ها در هر محیطی که Docker نصب شده باشد.

Docker یک ابزار ضروری در چرخه توسعه و استقرار نرم‌افزار است که با ساده کردن فرایندها و ارائه قابلیت‌های بی‌نظیر، به تیم‌های DevOps در مدیریت کارآمد زیرساخت‌ها و برنامه‌ها کمک می‌کند[/cdb_course_lesson][cdb_course_lesson icon=”fas fa-arrow-alt-circle-down” badge=”lecture” private_lesson=”true” title=”ایجاد و مدیریت Dockerfile” subtitle=”اطلاعات کامل”]Dockerfile یک فایل متنی است که حاوی مجموعه‌ای از دستورالعمل‌ها برای ساخت Docker Image می‌باشد. این فایل نقش مهمی در ایجاد کانتینرها دارد، زیرا شما می‌توانید محیط‌های خاصی را به‌طور دقیق تعریف و مدیریت کنید.

مفهوم Dockerfile

• Dockerfile راهی استاندارد برای توصیف مراحل ساخت یک Image است.
• از دستوراتی استفاده می‌کند که در ترتیب خاصی اجرا می‌شوند تا محیط کانتینر را ایجاد کنند.
• پس از ایجاد یک Dockerfile، می‌توانید از آن برای ساختن Image و سپس اجرای کانتینر استفاده کنید.

ساختار یک Dockerfile

یک Dockerfile معمولاً از دستورات زیر تشکیل می‌شود:

1. FROM

این دستور پایه Image مورد استفاده را تعیین می‌کند.

FROM ubuntu:20.04

2. RUN

برای اجرای دستورات در طول فرایند ساخت Image.

RUN apt-get update && apt-get install -y python3

3. COPY

برای کپی فایل‌ها یا دایرکتوری‌ها از سیستم میزبان به Image.

COPY app.py /app/

4. WORKDIR

مسیر کاری داخل کانتینر را تنظیم می‌کند.

WORKDIR /app

5. CMD

دستوری را مشخص می‌کند که هنگام اجرای کانتینر اجرا شود.

CMD ["python3", "app.py"]

6. ENTRYPOINT

مشابه CMD است، اما برای تعیین رفتار اصلی کانتینر استفاده می‌شود.

ENTRYPOINT ["python3", "app.py"]

7. EXPOSE

پورت‌هایی که توسط کانتینر استفاده می‌شود را مشخص می‌کند.

EXPOSE 5000

8. ENV

متغیرهای محیطی داخل کانتینر را تعریف می‌کند.

ENV APP_ENV=production

مثال: ایجاد Dockerfile برای برنامه Python

فرض کنید برنامه‌ای به نام app.py دارید که با استفاده از Python اجرا می‌شود.

ساخت Dockerfile

ایجاد یک فایل با نام Dockerfile:

FROM python:3.9-slim

# تنظیم مسیر کاری
WORKDIR /app

# کپی فایل‌ها به داخل کانتینر
COPY requirements.txt requirements.txt
COPY app.py app.py

# نصب وابستگی‌ها
RUN pip install -r requirements.txt

# تعریف پورت
EXPOSE 5000

# دستور اجرا
CMD ["python", "app.py"]

ساخت و اجرای Docker Image و Container

1. ساخت Image

برای ساخت Image از Dockerfile:

docker build -t my-python-app .

• -t: نام و تگ Image را مشخص می‌کند.
• .: مسیر Dockerfile را مشخص می‌کند.

2. اجرای کانتینر

برای اجرای Image ساخته شده:

docker run -d -p 5000:5000 my-python-app

• -d: اجرای کانتینر در حالت پس‌زمینه.
• -p: نگاشت پورت 5000 کانتینر به پورت 5000 میزبان.

3. مشاهده کانتینرهای در حال اجرا

docker ps

نکات مهم در مدیریت Dockerfile

1. بهینه‌سازی دستورات RUN:
   • دستورات RUN را در یک خط بنویسید تا تعداد لایه‌ها کاهش یابد.

   RUN apt-get update && apt-get install -y python3 && apt-get clean

2. استفاده از تصاویر سبک (Slim):
   • از تصاویر سبک مانند python:3.9-slim استفاده کنید تا حجم نهایی Image کاهش یابد.
3. ترتیب منطقی دستورات:
   • دستورات تغییرناپذیر (مثل نصب ابزارها) را در ابتدای Dockerfile قرار دهید تا از کش استفاده بیشتری شود.
4. کاهش تعداد لایه‌ها:
   • هر دستور در Dockerfile یک لایه جدید ایجاد می‌کند. سعی کنید دستورات را ترکیب کنید.
5. استفاده از .dockerignore:
   • فایل .dockerignore را ایجاد کنید تا فایل‌های غیرضروری به Image اضافه نشوند.

   *.log
   __pycache__/
   node_modules/

Dockerfile ابزاری حیاتی برای مدیریت زیرساخت‌های کانتینری است. با تعریف دقیق مراحل در این فایل، می‌توانید محیط‌های تکرارپذیر، کارآمد و سبک ایجاد کنید که به تیم‌های DevOps کمک می‌کند تا به‌سادگی برنامه‌ها را در محیط‌های مختلف مستقر کنند.[/cdb_course_lesson][cdb_course_lesson icon=”fas fa-arrow-alt-circle-down” badge=”lecture” private_lesson=”true” title=”مدیریت کانتینرها در Docker (دستورات docker run, docker ps, docker exec)” subtitle=”اطلاعات کامل”]مدیریت کانتینرها یکی از قابلیت‌های اصلی Docker است که به کاربران اجازه می‌دهد برنامه‌ها را به‌سادگی در محیط‌های ایزوله اجرا، مشاهده و مدیریت کنند. در ادامه نحوه استفاده از دستورات کلیدی برای مدیریت کانتینرها شرح داده شده است:

1. دستور docker run

این دستور برای ایجاد و اجرای یک کانتینر جدید از یک تصویر استفاده می‌شود.
فرمت کلی:

docker run [OPTIONS] IMAGE [COMMAND] [ARG...]

پارامترهای پرکاربرد:

• -d: اجرای کانتینر در حالت پس‌زمینه.
• -p: نگاشت پورت میزبان به پورت کانتینر.
• --name: نام‌گذاری برای کانتینر.
• -v: اتصال دایرکتوری یا فایل میزبان به کانتینر (Volume).
• -e: تعریف متغیرهای محیطی.
• --rm: حذف کانتینر پس از توقف.

مثال‌ها:

1. اجرای یک کانتینر ساده:

   docker run ubuntu

   این دستور کانتینر جدیدی از تصویر Ubuntu ایجاد و اجرا می‌کند.

2. اجرای کانتینر در حالت تعاملی:

   docker run -it ubuntu

   این دستور کانتینر را در حالت تعاملی اجرا می‌کند و یک شل برای ورود به کانتینر باز می‌کند.

3. اجرای یک کانتینر در پس‌زمینه:

   docker run -d --name my-nginx -p 8080:80 nginx

   • یک کانتینر از تصویر Nginx اجرا می‌کند.
   • پورت 8080 میزبان را به پورت 80 کانتینر نگاشت می‌کند.
   • نام کانتینر را my-nginx تنظیم می‌کند.
4. تعریف متغیرهای محیطی:

   docker run -e APP_ENV=production my-app

   متغیر محیطی APP_ENV را به مقدار production تنظیم می‌کند.

2. دستور docker ps

این دستور برای مشاهده وضعیت کانتینرها استفاده می‌شود.

فرمت کلی:

docker ps [OPTIONS]

پارامترهای پرکاربرد:

• -a: نمایش تمام کانتینرها (حتی متوقف‌شده‌ها).
• -q: نمایش فقط شناسه (ID) کانتینرها.
• --filter: فیلتر کردن کانتینرها بر اساس شرایط مشخص.

مثال‌ها:

1. مشاهده کانتینرهای در حال اجرا:

   docker ps

   کانتینرهای فعال را با اطلاعاتی نظیر ID، نام، تصویر، وضعیت و … نشان می‌دهد.

2. مشاهده تمام کانتینرها:

   docker ps -a

   تمام کانتینرها، چه در حال اجرا و چه متوقف‌شده، نمایش داده می‌شوند.

3. نمایش فقط شناسه کانتینرها:

   docker ps -q

   فقط ID کانتینرهای در حال اجرا نمایش داده می‌شود.

4. فیلتر کردن کانتینرها:
   • نمایش کانتینرهایی که از یک تصویر خاص اجرا شده‌اند:

     docker ps --filter "ancestor=nginx"

3. دستور docker exec

این دستور برای اجرای دستورات داخل یک کانتینر در حال اجرا استفاده می‌شود.

فرمت کلی:

docker exec [OPTIONS] CONTAINER COMMAND [ARG...]

پارامترهای پرکاربرد:

• -i: اجرای دستور به‌صورت تعاملی.
• -t: اختصاص یک ترمینال مجازی.
• -u: اجرای دستور با یک کاربر خاص.

مثال‌ها:

1. اجرای دستور داخل کانتینر:

   docker exec my-nginx ls /usr/share/nginx/html

   این دستور محتوای دایرکتوری /usr/share/nginx/html را در کانتینری با نام my-nginx نمایش می‌دهد.

2. ورود به ترمینال کانتینر:

   docker exec -it my-nginx /bin/bash

   یک شل Bash در کانتینر my-nginx باز می‌کند.

3. اجرای دستور با یک کاربر خاص:

   docker exec -u www-data my-nginx whoami

   دستور whoami را با کاربر www-data اجرا می‌کند.

ترکیب دستورات

مشاهده لاگ‌ها در یک کانتینر:

docker logs <CONTAINER_ID>

توقف یک کانتینر:

docker stop <CONTAINER_ID>

حذف کانتینر متوقف‌شده:

docker rm <CONTAINER_ID>

جمع‌بندی

دستورات docker run, docker ps, و docker exec ابزارهایی قدرتمند برای مدیریت کانتینرها هستند.

• با docker run، می‌توانید کانتینرهای جدید ایجاد و اجرا کنید.
• با docker ps، وضعیت کانتینرهای خود را بررسی کنید.
• با docker exec، دستورات خاصی را در کانتینرهای در حال اجرا اجرا کنید.

استفاده هوشمندانه از این دستورات به شما کمک می‌کند تا کانتینرهای خود را به‌سادگی و با کارایی بالا مدیریت کنید.[/cdb_course_lesson][cdb_course_lesson icon=”fas fa-arrow-alt-circle-down” badge=”lecture” private_lesson=”true” title=”مدیریت تصاویر و ریجستری‌ها در Docker” subtitle=”اطلاعات کامل”]تصاویر (Images) و ریجستری‌ها (Registries) از اجزای اصلی Docker هستند. تصاویر به‌عنوان قالب برای ایجاد کانتینرها عمل می‌کنند، و ریجستری‌ها محل ذخیره و اشتراک‌گذاری این تصاویر هستند. در این بخش با نحوه مدیریت تصاویر و کار با ریجستری‌ها آشنا می‌شوید.

docker images

docker pull <IMAGE_NAME>:<TAG>

docker build -t <IMAGE_NAME>:<TAG> <PATH>

docker tag <SOURCE_IMAGE>:<SOURCE_TAG> <TARGET_IMAGE>:<TARGET_TAG>

docker rmi <IMAGE_ID>

docker save -o <FILENAME>.tar <IMAGE_NAME>:<TAG>

docker load -i <FILENAME>.tar

docker login <REGISTRY_URL>

docker push <IMAGE_NAME>:<TAG>

docker pull <REGISTRY_URL>/<IMAGE_NAME>:<TAG>

node_modules/
*.log
.env

{
  "insecure-registries": ["my-registry.com"]
}

docker image prune

[/cdb_course_lesson][cdb_course_lesson title=”Kubernetes”][/cdb_course_lesson][cdb_course_lesson icon=”fas fa-arrow-alt-circle-down” badge=”lecture” title=”مفاهیم پایه Kubernetes: Pods, Nodes, Services” subtitle=”اطلاعات کامل”]Kubernetes (کوبرنتیس) یک پلتفرم متن‌باز برای مدیریت و اورکستراسیون کانتینرها است. در این بخش، مفاهیم اصلی Pods، Nodes و Services را بررسی می‌کنیم که اساس معماری Kubernetes هستند.

1. Pod: کوچک‌ترین واحد قابل مدیریت در Kubernetes

1.1 تعریف Pod

• Pod کوچک‌ترین واحد قابل مدیریت در Kubernetes است و معمولاً شامل یک یا چند کانتینر است که منابع و تنظیمات مشابهی را به اشتراک می‌گذارند.
• کانتینرهای یک Pod معمولاً روی یک Node اجرا می‌شوند و به یکدیگر نزدیک هستند.

1.2 ویژگی‌های Pod

• اشتراک منابع: تمام کانتینرهای داخل یک Pod منابع زیر را به اشتراک می‌گذارند:
  • فضای شبکه (Network Namespace): همه کانتینرها از یک IP مشترک استفاده می‌کنند.
  • فضای ذخیره‌سازی (Volume): امکان دسترسی مشترک به فایل‌ها.
• چرخه حیات مشترک: کانتینرهای داخل یک Pod با هم ایجاد و نابود می‌شوند.

1.3 نمونه‌کاربرد Pod

برای اجرای یک برنامه ساده مانند Nginx در یک Pod:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: my-nginx
spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: nginx:latest
    ports:
    - containerPort: 80

2. Node: واحد پردازشی Kubernetes

2.1 تعریف Node

• Node (گره) یک ماشین فیزیکی یا مجازی است که Pods روی آن اجرا می‌شوند.
• هر Node بخشی از یک کلاستر (Cluster) است و دارای اجزای زیر است:
  • Kubelet: عامل ارتباط بین Node و کلاستر.
  • Container Runtime: برای اجرای کانتینرها (مانند Docker یا containerd).
  • Kube Proxy: برای مدیریت شبکه و ارتباطات Pods.

2.2 انواع Nodes

1. Master Node: مسئول کنترل کلاستر و تصمیم‌گیری‌های مدیریتی.
2. Worker Node: مسئول اجرای Pods.

2.3 مشاهده Nodes

برای نمایش Nodeهای موجود در کلاستر:

kubectl get nodes

2.4 نمونه معماری

• هر کلاستر Kubernetes حداقل یک Master Node و چند Worker Node دارد.
• Pods روی Worker Nodes مستقر می‌شوند، و Master Node وظیفه مدیریت آنها را بر عهده دارد.

3. Service: مدیریت دسترسی به Pods

3.1 تعریف Service

• Service در Kubernetes ابزاری برای ارائه دسترسی پایدار به Pods است.
• هر Pod یک IP پویا دارد که ممکن است با تغییرات در کلاستر تغییر کند؛ Service این مشکل را با ایجاد یک آدرس IP ثابت حل می‌کند.

3.2 انواع Service

1. ClusterIP:
   • دسترسی داخلی به Pods در داخل کلاستر.
   • مناسب برای ارتباطات بین سرویس‌های داخلی.

   apiVersion: v1
   kind: Service
   metadata:
     name: my-service
   spec:
     selector:
       app: my-app
     ports:
     - protocol: TCP
       port: 80
       targetPort: 8080
     type: ClusterIP

2. NodePort:
   • امکان دسترسی به Pods از خارج کلاستر.
   • یک پورت در سطح Node باز می‌شود.

   type: NodePort

3. LoadBalancer:
   • برای توزیع بار درخواست‌ها به Pods.
   • معمولاً به سرویس‌دهندگان ابری وابسته است.

   type: LoadBalancer

4. ExternalName:
   • برای ارتباط با سرویس‌های خارجی استفاده می‌شود.

   type: ExternalName
   externalName: example.com

3.3 مشاهده Services

برای مشاهده تمامی سرویس‌های موجود:

kubectl get services

4. ارتباط بین Pods، Nodes و Services

4.1 چرخه اجرای یک برنامه

1. یک Pod شامل کانتینرهای اپلیکیشن شما ایجاد می‌شود.
2. Pod روی یک Node مشخص اجرا می‌شود.
3. یک Service برای ارتباط پایدار با Pod ایجاد می‌شود.

4.2 معماری ساده

• Pods درخواست‌ها را از کاربران یا دیگر Pods دریافت می‌کنند.
• Service به‌عنوان دروازه‌ای بین کاربران و Pods عمل می‌کند.
• Nodes زیرساختی برای اجرای Pods فراهم می‌کنند.

5. جمع‌بندی

• Pod کوچک‌ترین واحد اجرایی Kubernetes است که می‌تواند یک یا چند کانتینر را شامل شود.
• Node ماشین‌های فیزیکی یا مجازی هستند که منابع پردازشی برای Pods را فراهم می‌کنند.
• Service دسترسی پایدار و مدیریت‌شده به Pods را برای کاربران و دیگر سرویس‌ها تضمین می‌کند.

درک این مفاهیم به شما کمک می‌کند تا اپلیکیشن‌های کانتینری خود را به‌صورت مقیاس‌پذیر و قابل اعتماد در Kubernetes مستقر کنید.[/cdb_course_lesson][cdb_course_lesson icon=”fas fa-arrow-alt-circle-down” badge=”lecture” private_lesson=”true” title=”مدیریت ConfigMaps و Secrets در Kubernetes” subtitle=”اطلاعات کامل”]ConfigMaps و Secrets دو ابزار اصلی Kubernetes برای مدیریت و استفاده از تنظیمات و اطلاعات حساس در اپلیکیشن‌ها هستند. این ابزارها به شما کمک می‌کنند تا تنظیمات اپلیکیشن‌ها را از کد جدا کرده و امنیت و پویایی بیشتری در مدیریت اطلاعات فراهم آورید.

1. ConfigMap: ذخیره‌سازی تنظیمات غیرحساس

1.1 تعریف ConfigMap

ConfigMap یک شیء Kubernetes است که برای ذخیره داده‌های متنی و تنظیمات غیرحساس (مانند فایل‌های کانفیگ یا متغیرهای محیطی) استفاده می‌شود. این داده‌ها می‌توانند در Podها بارگذاری شوند.

1.2 ایجاد ConfigMap

روش 1: ایجاد با فایل YAML

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: my-config
data:
  database_url: "db.example.com"
  database_port: "5432"

برای اعمال این فایل:

kubectl apply -f my-config.yaml

روش 2: ایجاد با خط فرمان

kubectl create configmap my-config --from-literal=database_url=db.example.com --from-literal=database_port=5432

1.3 مشاهده ConfigMap

برای مشاهده ConfigMapهای موجود:

kubectl get configmaps

برای مشاهده جزئیات:

kubectl describe configmap my-config

1.4 استفاده از ConfigMap در Pod

می‌توانید داده‌های ConfigMap را به‌عنوان متغیر محیطی یا فایل در Pod بارگذاری کنید.

به‌عنوان متغیر محیطی

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: my-pod
spec:
  containers:
  - name: my-container
    image: nginx
    env:
    - name: DATABASE_URL
      valueFrom:
        configMapKeyRef:
          name: my-config
          key: database_url

به‌عنوان فایل

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: my-pod
spec:
  containers:
  - name: my-container
    image: nginx
    volumeMounts:
    - name: config-volume
      mountPath: /etc/config
  volumes:
  - name: config-volume
    configMap:
      name: my-config

2. Secret: ذخیره‌سازی اطلاعات حساس

2.1 تعریف Secret

Secret برای ذخیره داده‌های حساس مانند رمزهای عبور، توکن‌ها و کلیدهای دسترسی استفاده می‌شود. داده‌های Secret در Kubernetes به‌صورت Base64 رمزگذاری می‌شوند.

2.2 ایجاد Secret

روش 1: ایجاد با فایل YAML

piVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: my-secret
type: Opaque
data:
  username: YWRtaW4=   # مقدار Base64 از "admin"
  password: cGFzc3dvcmQ= # مقدار Base64 از "password"

برای اعمال فایل:

kubectl apply -f my-secret.yaml

روش 2: ایجاد با خط فرمان

kubectl create secret generic my-secret --from-literal=username=admin --from-literal=password=password

2.3 مشاهده Secret

برای مشاهده Secretهای موجود:

kubectl get secrets

برای مشاهده جزئیات:

kubectl describe secret my-secret

توجه: داده‌های Secret در خروجی معمولی به‌صورت Base64 نمایش داده می‌شوند و برای مشاهده مقدار اصلی باید از دستور base64 --decode استفاده کنید.

2.4 استفاده از Secret در Pod

به‌عنوان متغیر محیطی

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: my-pod
spec:
  containers:
  - name: my-container
    image: nginx
    env:
    - name: USERNAME
      valueFrom:
        secretKeyRef:
          name: my-secret
          key: username

به‌عنوان فایل

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: my-pod
spec:
  containers:
  - name: my-container
    image: nginx
    volumeMounts:
    - name: secret-volume
      mountPath: /etc/secret
  volumes:
  - name: secret-volume
    secret:
      secretName: my-secret

3. مقایسه ConfigMap و Secret

4. نکات امنیتی و بهترین شیوه‌ها

1. جداسازی تنظیمات: اطلاعات حساس را همیشه در Secret ذخیره کنید و از ConfigMap برای داده‌های عمومی استفاده کنید.
2. محدودیت دسترسی: از Role-Based Access Control (RBAC) برای کنترل دسترسی به ConfigMapها و Secretها استفاده کنید.
3. مدیریت چرخه عمر: ConfigMapها و Secretها را به‌صورت نسخه‌دار مدیریت کنید تا تغییرات کنترل‌شده باشند.
4. رمزنگاری Secretها: در صورت نیاز، از ابزارهایی مانند HashiCorp Vault برای رمزنگاری بهتر Secretها استفاده کنید.

5. جمع‌بندی

• ConfigMap برای مدیریت تنظیمات و داده‌های غیرحساس استفاده می‌شود و امکان بارگذاری این داده‌ها به‌صورت متغیرهای محیطی یا فایل فراهم است.
• Secret برای مدیریت اطلاعات حساس طراحی شده است و از رمزگذاری Base64 برای امنیت بیشتر استفاده می‌کند.
• ترکیب استفاده از ConfigMap و Secret باعث بهبود امنیت، مقیاس‌پذیری و انعطاف‌پذیری در مدیریت تنظیمات و اطلاعات حساس در Kubernetes می‌شود.

[/cdb_course_lesson][cdb_course_lesson icon=”fas fa-arrow-alt-circle-down” badge=”lecture” private_lesson=”true” title=”راه‌اندازی Deployments و StatefulSets در Kubernetes” subtitle=”اطلاعات کامل”]Deployments و StatefulSets دو نوع کنترلر مهم در Kubernetes هستند که برای مدیریت بارهای کاری (Workloads) استفاده می‌شوند. این ابزارها وظیفه مدیریت چرخه حیات Podها را بر عهده دارند، اما تفاوت‌های کلیدی در نحوه استفاده و اهداف آنها وجود دارد.

1. Deployments: مدیریت بارهای کاری استات‌لس (Stateless)

1.1 تعریف Deployment

Deployment برای مدیریت برنامه‌هایی استفاده می‌شود که نیاز به ذخیره وضعیت (State) در Podها ندارند. این کنترلر برای مقیاس‌بندی، بروزرسانی و نگهداری خودکار Podها طراحی شده است.

1.2 راه‌اندازی Deployment

نمونه یک Deployment

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: nginx-deployment
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx:1.21
        ports:
        - containerPort: 80

توضیح فایل:

• replicas: تعداد Podهایی که باید اجرا شوند.
• selector: انتخاب Podهایی که Deployment باید مدیریت کند.
• template: مشخصات Pod شامل کانتینرها، تصویر و تنظیمات.

اعمال Deployment

kubectl apply -f nginx-deployment.yaml

مشاهده Deployment

kubectl get deployments
kubectl describe deployment nginx-deployment

بروزرسانی Deployment

برای تغییر نسخه تصویر کانتینر:

kubectl set image deployment/nginx-deployment nginx=nginx:1.22

مزایای Deployment

1. مقیاس‌پذیری: افزایش یا کاهش تعداد Podها با دستوری ساده.
2. بروزرسانی Rolling: جایگزینی تدریجی Podها با نسخه جدید بدون قطعی.
3. خود-ترمیمی: بازسازی Podهای معیوب یا حذف‌شده.

2. StatefulSets: مدیریت بارهای کاری Stateful

2.1 تعریف StatefulSet

StatefulSet برای مدیریت برنامه‌هایی استفاده می‌شود که به حفظ وضعیت و هویت (Identity) نیاز دارند. هر Pod در یک StatefulSet دارای یک نام منحصر به فرد و پایدار است.

2.2 راه‌اندازی StatefulSet

نمونه یک StatefulSet

apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:
  name: web
spec:
  serviceName: "web"
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: web
  template:
    metadata:
      labels:
        app: web
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx:1.21
        ports:
        - containerPort: 80
          name: web
  volumeClaimTemplates:
  - metadata:
      name: data
    spec:
      accessModes: ["ReadWriteOnce"]
      resources:
        requests:
          storage: 1Gi

توضیح فایل:

• serviceName: سرویس استیت‌فول که ارتباط بین Podها را مدیریت می‌کند.
• volumeClaimTemplates: ایجاد دیسک‌های پایدار (Persistent Volume) برای هر Pod.
• replicas: تعداد Podهایی که باید اجرا شوند.

اعمال StatefulSet

kubectl apply -f web-statefulset.yaml

مشاهده StatefulSet

kubectl get statefulsets
kubectl describe statefulset web

تفاوت نام‌گذاری Podها در StatefulSet

Podها در StatefulSet به‌صورت زیر نام‌گذاری می‌شوند:

statefulset-name>-<ordinal>
مثال: web-0, web-1, web-2

مزایای StatefulSet

1. پایداری ذخیره‌سازی: هر Pod به یک دیسک اختصاصی پایدار متصل است.
2. ترتیب راه‌اندازی: Podها به ترتیب راه‌اندازی و خاموش می‌شوند.
3. هویت منحصر به فرد: نام و آدرس IP پایدار برای هر Pod.

3. مقایسه Deployments و StatefulSets

4. نکات عملی و بهترین شیوه‌ها

1. استفاده از Deployment:
   • برای برنامه‌هایی که به ذخیره وضعیت نیاز ندارند.
   • هنگام نیاز به بروزرسانی یا مقیاس‌بندی سریع.
2. استفاده از StatefulSet:
   • برای دیتابیس‌ها و برنامه‌هایی که به ذخیره پایدار اطلاعات نیاز دارند.
   • هنگام نیاز به مدیریت هویت منحصر به فرد Podها.
3. حفظ عملکرد:
   • از یک Service مناسب (ClusterIP یا Headless) برای ارتباط با Podهای StatefulSet استفاده کنید.
   • در Deployment از Liveness و Readiness Probe برای تضمین سلامت Podها بهره ببرید.

جمع‌بندی

• Deployment برای مدیریت سرویس‌های Stateless مناسب است و بروزرسانی‌ها را به صورت Rolling انجام می‌دهد.
• StatefulSet برای برنامه‌های Stateful طراحی شده و هویت پایدار Podها را تضمین می‌کند.
• استفاده بهینه از هرکدام بر اساس نیازمندی‌های اپلیکیشن، باعث افزایش کارایی و پایداری برنامه در Kubernetes خواهد شد

[/cdb_course_lesson][cdb_course_lesson icon=”fas fa-arrow-alt-circle-down” badge=”lecture” private_lesson=”true” title=”استفاده از Helm برای مدیریت برنامه‌ها در Kubernetes” subtitle=”اطلاعات کامل”]Helm یک ابزار قدرتمند برای مدیریت بسته‌های نرم‌افزاری در Kubernetes است که به‌عنوان “مدیر بسته” برای این پلتفرم شناخته می‌شود. این ابزار با استفاده از ساختارهای بهینه و قابل تغییر، مدیریت استقرارها را ساده‌تر و کارآمدتر می‌کند.

1. Helm چیست؟

Helm ابزاری برای:

• مدیریت استقرار (Deployment) برنامه‌ها.
• ساده‌سازی فرآیند نصب و به‌روزرسانی برنامه‌ها در Kubernetes.
• استفاده از بسته‌های از پیش تعریف‌شده به نام Chart.

2. مفاهیم کلیدی در Helm

2.1 Chart

Chart مجموعه‌ای از فایل‌ها است که یک برنامه Kubernetes را توصیف می‌کند. یک Chart شامل:

• فایل‌های YAML برای تنظیمات Kubernetes.
• فایل‌های Template برای پیکربندی پویا.
• اطلاعات نسخه و نام برنامه.

2.2 Release

Release نسخه‌ای از یک Chart است که روی یک Cluster نصب شده است. هر Release دارای یک نام منحصر به فرد است.

2.3 Repository

مخزن (Repository) محلی یا آنلاین که Chartها در آن ذخیره می‌شوند. مخازن محبوب:

• Artifact Hub
• Helm Charts رسمی.

3. نصب Helm

3.1 نصب روی سیستم‌عامل لینوکس

curl https://raw.githubusercontent.com/helm/helm/master/scripts/get-helm-3 | bash

3.2 بررسی نصب

helm version

4. مراحل استفاده از Helm

4.1 افزودن یک مخزن Helm

برای استفاده از Chartهای آماده، ابتدا مخزن اضافه می‌شود:

helm repo add bitnami https://charts.bitnami.com/bitnami

4.2 به‌روزرسانی لیست مخازن

helm repo update

4.3 جستجوی یک Chart

مثلاً برای نصب MySQL:

helm search repo mysql

4.4 نصب یک Chart

برای نصب MySQL از مخزن Bitnami:

helm install my-mysql bitnami/mysql

• my-mysql: نام Release.
• bitnami/mysql: نام Chart.

4.5 مشاهده Releaseهای نصب‌شده

helm list

4.6 حذف یک Release

helm uninstall my-mysql

5. سفارشی‌سازی Chart با فایل‌های مقادیر (Values.yaml)

برای سفارشی‌سازی تنظیمات، می‌توانید فایل مقادیر را تغییر دهید:

مثال: نصب MySQL با تنظیمات سفارشی

ایجاد یک فایل custom-values.yaml:

auth:
  rootPassword: my-password
  username: my-user
  password: my-user-password
  database: my-database

سپس اجرای نصب با این فایل:

helm install my-mysql bitnami/mysql -f custom-values.yaml

6. ایجاد یک Chart جدید

برای ساخت یک Chart سفارشی:

helm create my-chart

این دستور پوشه‌ای با ساختار زیر ایجاد می‌کند:

my-chart/
  ├── Chart.yaml        # اطلاعات متا Chart
  ├── values.yaml       # مقادیر پیش‌فرض
  ├── templates/        # فایل‌های قالب Kubernetes
  └── charts/           # وابستگی‌های دیگر Chartها

ویرایش فایل‌های Template

در پوشه templates فایل‌هایی مانند deployment.yaml و service.yaml قرار دارند که می‌توانید آن‌ها را مطابق نیاز سفارشی کنید.

نصب Chart سفارشی

helm install my-release ./my-chart

7. به‌روزرسانی برنامه با Helm

7.1 تغییر تنظیمات

برای تغییر تنظیمات یک برنامه در حال اجرا:

helm upgrade my-release bitnami/mysql -f new-values.yaml

7.2 مشاهده تاریخچه تغییرات

helm history my-release

8. مزایای استفاده از Helm

1. مدیریت ساده: Helm فرآیند نصب و مدیریت برنامه‌ها را ساده می‌کند.
2. قابلیت تکرارپذیری: با استفاده از Chartها می‌توان تنظیمات و استقرارها را به‌راحتی تکرار کرد.
3. بروزرسانی آسان: Helm امکان بروزرسانی ایمن و بدون دردسر را فراهم می‌کند.
4. وابستگی‌ها: مدیریت خودکار وابستگی‌ها میان Chartها.
5. Rollback: بازگشت به نسخه قبلی در صورت بروز مشکل.

9. نکات کاربردی و بهترین شیوه‌ها

1. استفاده از Chartهای رسمی: از Chartهای معتبر مانند Bitnami یا Artifact Hub استفاده کنید.
2. مدیریت نسخه‌ها: نسخه Chart و برنامه‌ها را به‌صورت دقیق مدیریت کنید.
3. Backup و Rollback: از قابلیت‌های Rollback برای جلوگیری از خطاهای احتمالی بهره ببرید.
4. ایجاد مخزن محلی: برای Chartهای سفارشی، یک مخزن محلی ایجاد کنید.

جمع‌بندی

Helm ابزاری ضروری برای مدیریت پیچیدگی‌های Kubernetes است. با استفاده از Chartها، کاربران می‌توانند استقرار برنامه‌ها را ساده و فرآیندهای پیچیده را به‌صورت خودکار انجام دهند. علاوه بر این، Helm قابلیت سفارشی‌سازی و بروزرسانی آسان را برای محیط‌های تولیدی و توسعه‌ای فراهم می‌کند.[/cdb_course_lesson][cdb_course_lesson title=”Docker Compose”][/cdb_course_lesson][cdb_course_lesson icon=”fas fa-arrow-alt-circle-down” badge=”lecture” private_lesson=”true” title=”ایجاد فایل‌های Compose برای مدیریت چند کانتینر” subtitle=”اطلاعات کامل”]Docker Compose ابزاری است که به شما امکان می‌دهد چندین کانتینر Docker را با یک فایل پیکربندی YAML مدیریت کنید. این ابزار برای برنامه‌هایی طراحی شده است که از چندین سرویس (کانتینر) تشکیل شده‌اند و نیاز به هماهنگی و ارتباط دارند.

1. Docker Compose چیست؟

Docker Compose ابزاری است که به شما اجازه می‌دهد:

• کانتینرهای مختلف را با یک دستور راه‌اندازی کنید.
• تنظیمات مرتبط با شبکه، حجم‌ها و متغیرهای محیطی را تعریف کنید.
• فرآیند توسعه و استقرار برنامه‌های چند سرویسه را ساده‌تر کنید.

2. نصب Docker Compose

2.1 بررسی نصب

Docker Compose معمولاً همراه با Docker Desktop نصب می‌شود. برای بررسی نصب:

docker-compose version

2.2 نصب دستی

اگر نصب نشده است، می‌توانید آن را با دستور زیر نصب کنید:

sudo curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/download/latest/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m)" -o /usr/local/bin/docker-compose
sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose
docker-compose version

3. ساختار فایل Docker Compose

فایل Compose با فرمت YAML نوشته می‌شود و معمولاً نام آن docker-compose.yml است. این فایل شامل سرویس‌هایی است که باید اجرا شوند و تنظیمات مربوط به هر سرویس.

4. ایجاد یک فایل Compose ساده

مثال: برنامه‌ای با وب‌سرور Nginx و دیتابیس MySQL

1. ساخت فایل docker-compose.yml:

version: '3.8'
services:
  web:
    image: nginx:latest
    ports:
      - "8080:80"
    volumes:
      - ./web:/usr/share/nginx/html
    networks:
      - app-network

  database:
    image: mysql:5.7
    environment:
      MYSQL_ROOT_PASSWORD: rootpassword
      MYSQL_DATABASE: exampledb
    networks:
      - app-network

networks:
  app-network:

2. توضیحات فایل:
   • version: نسخه Compose. (در اینجا 3.8)
   • services: تعریف کانتینرها (در این مثال web و database).
   • ports: پورت‌های کانتینر را به پورت‌های میزبان متصل می‌کند.
   • volumes: اتصال دایرکتوری‌های میزبان به کانتینر.
   • networks: تعریف یک شبکه برای ارتباط سرویس‌ها.
3. ساخت پوشه web و ایجاد یک فایل index.html داخل آن:

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>Docker Compose Example</title>
</head>
<body>
    <h1>Hello from Nginx!</h1>
</body>
</html>

5. اجرای فایل Compose

برای اجرا:

docker-compose up

• استفاده از پرچم -d برای اجرای پس‌زمینه:

docker-compose up -d

مشاهده وضعیت کانتینرها:

docker-compose ps

متوقف کردن سرویس‌ها:

docker-compose down

6. مدیریت چند سرویس پیشرفته

مثال: افزودن Redis به برنامه

برای افزودن یک سرویس Redis:

version: '3.8'
services:
  web:
    image: nginx:latest
    ports:
      - "8080:80"
    networks:
      - app-network

  database:
    image: mysql:5.7
    environment:
      MYSQL_ROOT_PASSWORD: rootpassword
      MYSQL_DATABASE: exampledb
    networks:
      - app-network

  redis:
    image: redis:alpine
    networks:
      - app-network

networks:
  app-network:

• redis: سرویس جدیدی به نام Redis اضافه شده است.

7. بهترین شیوه‌ها در Docker Compose

1. استفاده از متغیرهای محیطی: مقادیر حساس را در فایل .env ذخیره کنید:

   MYSQL_ROOT_PASSWORD=rootpassword

   سپس در docker-compose.yml به این صورت ارجاع دهید:

   environment:
     MYSQL_ROOT_PASSWORD: ${MYSQL_ROOT_PASSWORD}

2. مدیریت حجم‌ها (Volumes): حجم‌ها را برای پایداری داده‌ها تعریف کنید:

   volumes:
     database-data:
   services:
     database:
       volumes:
         - database-data:/var/lib/mysql

3. شبکه‌های سفارشی: برای امنیت بیشتر، شبکه‌های جداگانه برای سرویس‌های مختلف ایجاد کنید.

8. مزایای Docker Compose

• مدیریت ساده: راه‌اندازی و مدیریت چندین کانتینر با یک فایل.
• مقیاس‌پذیری: امکان افزایش تعداد کانتینرها با دستور scale.
• هماهنگی سرویس‌ها: ارتباط سرویس‌ها در یک شبکه مشترک.

جمع‌بندی

Docker Compose یک ابزار ضروری برای مدیریت برنامه‌های چند سرویسه است. با استفاده از فایل‌های YAML، می‌توانید کانتینرهای خود را به‌سادگی پیکربندی، اجرا و مدیریت کنید. این ابزار نه تنها زمان توسعه را کاهش می‌دهد، بلکه استقرار برنامه‌ها را نیز سریع‌تر و مطمئن‌تر می‌کند[/cdb_course_lesson][cdb_course_lesson icon=”fas fa-arrow-alt-circle-down” badge=”lecture” private_lesson=”true” title=”اتصال سرویس‌های کانتینری” subtitle=”اطلاعات کامل”]اتصال سرویس‌های کانتینری به معنای ایجاد ارتباط بین کانتینرها در یک محیط Docker است. Docker ابزارهایی ارائه می‌دهد که سرویس‌ها بتوانند به‌راحتی با یکدیگر ارتباط برقرار کنند، مانند شبکه‌ها (Networks)، لینک‌ها (Links)، و آدرس‌دهی سرویس‌ها.

1. مفاهیم اولیه اتصال سرویس‌ها

• شبکه‌های Docker: شبکه‌ها به کانتینرها امکان می‌دهند تا به‌صورت امن با یکدیگر ارتباط برقرار کنند.
• DNS داخلی Docker: در یک شبکه مشترک، کانتینرها می‌توانند با نام سرویس (Service Name) یکدیگر را شناسایی کنند.
• پل ارتباطی (Bridge): شبکه پیش‌فرض Docker برای اتصال کانتینرها.

2. ایجاد یک شبکه مشترک

برای ارتباط بین کانتینرها، ابتدا باید یک شبکه ایجاد کنید:

2.1 ایجاد شبکه Docker

docker network create app-network

2.2 اضافه کردن کانتینرها به شبکه

هنگام اجرای کانتینرها، می‌توانید آنها را به این شبکه متصل کنید:

docker run --name app1 --network app-network nginx
docker run --name app2 --network app-network redis

3. استفاده از Docker Compose برای اتصال سرویس‌ها

Docker Compose این فرآیند را ساده‌تر می‌کند. با تعریف سرویس‌ها در یک فایل YAML و اختصاص یک شبکه، کانتینرها به‌طور خودکار به یکدیگر متصل می‌شوند.

مثال: اتصال سرویس وب و دیتابیس

1. فایل docker-compose.yml:

version: '3.8'
services:
  web:
    image: nginx:latest
    ports:
      - "8080:80"
    networks:
      - app-network

  database:
    image: mysql:5.7
    environment:
      MYSQL_ROOT_PASSWORD: rootpassword
    networks:
      - app-network

networks:
  app-network:

2. توضیح تنظیمات:
   • networks: شبکه‌ای به نام app-network ایجاد می‌کند.
   • هر سرویس که در این شبکه باشد، می‌تواند به سرویس دیگر با نام آن دسترسی داشته باشد (مثلاً database).

4. ارتباط سرویس‌ها با نام سرویس

هنگامی که کانتینرها در یک شبکه Docker قرار دارند:

• هر کانتینر می‌تواند با استفاده از نام سرویس به کانتینر دیگر دسترسی داشته باشد.
• به‌عنوان مثال، سرویس web می‌تواند به دیتابیس database متصل شود:

  $mysqli = new mysqli('database', 'root', 'rootpassword', 'exampledb');

5. بررسی اتصال بین کانتینرها

5.1 اجرای فایل Compose:

docker-compose up -d

5.2 ورود به کانتینر و تست اتصال:

با ورود به یکی از کانتینرها، می‌توانید بررسی کنید که آیا اتصال برقرار است:

docker exec -it <container_name> bash
ping database

6. مثال پیشرفته: اتصال با استفاده از Docker Compose و شبکه‌های چندگانه

در بعضی موارد، ممکن است بخواهید سرویس‌ها را در شبکه‌های جداگانه قرار دهید، اما همچنان ارتباط بین آنها ممکن باشد.

1. فایل docker-compose.yml:

version: '3.8'
services:
  frontend:
    image: nginx:latest
    networks:
      - frontend-network
      - backend-network

  backend:
    image: redis:alpine
    networks:
      - backend-network

networks:
  frontend-network:
  backend-network:

2. توضیحات:
   • سرویس frontend به هر دو شبکه دسترسی دارد.
   • سرویس backend فقط به backend-network متصل است.

7. مدیریت پیشرفته اتصال سرویس‌ها

7.1 پیکربندی متغیرهای محیطی:

می‌توانید اطلاعات اتصال مانند آدرس‌ها و پورت‌ها را از طریق متغیرهای محیطی مدیریت کنید:

environment:
  DATABASE_HOST: database
  DATABASE_PORT: 3306

7.2 استفاده از Alias:

برای اختصاص یک نام مستعار به سرویس:

networks:
  app-network:
    aliases:
      - db-alias

7.3 تنظیم DNS:

برای کنترل دقیق‌تر DNS، می‌توانید از تنظیمات extra_hosts استفاده کنید:

extra_hosts:
  - "custom-db:192.168.1.100"

8. دیباگ و عیب‌یابی اتصال

1. تست شبکه‌ها:

   docker network inspect app-network

2. ورود به کانتینر و بررسی اتصال:

   docker exec -it <container_name> bash
   ping <other_service_name>

جمع‌بندی

اتصال سرویس‌های کانتینری در Docker یکی از بخش‌های کلیدی مدیریت برنامه‌های چند سرویسه است. با استفاده از شبکه‌های Docker، ابزارهایی مانند Docker Compose، و مفاهیمی نظیر DNS داخلی، می‌توانید سرویس‌های خود را به‌صورت امن و کارآمد به یکدیگر متصل کنید. این روش نه تنها توسعه را ساده‌تر می‌کند، بلکه ارتباطات سرویس‌ها را پایدار و قابل اطمینان نگه می‌دارد.[/cdb_course_lesson][/cdb_course_lessons]

ویژگی‌های کلیدی Prometheus

1. جمع‌آوری متریک‌ها:
   Prometheus داده‌ها را از منابع مختلف با استفاده از HTTP/HTTPS و پروتکل Pull جمع‌آوری می‌کند.
2. مدل داده‌گذاری چندبعدی:
   داده‌ها در قالب زمان‌بندی‌شده (Time Series) ذخیره می‌شوند که شامل Labelها برای طبقه‌بندی و شناسایی داده‌ها هستند.
3. Query Language قدرتمند:
   زبان PromQL برای جستجو و تحلیل داده‌ها استفاده می‌شود.
4. ایجاد هشدارها (Alerts):
   Prometheus از یک ماژول هشداردهی به نام Alertmanager برای ارسال اعلان‌ها به کانال‌های مختلف استفاده می‌کند.
5. یکپارچگی با ابزارهای دیگر:
   Prometheus با ابزارهایی مانند Kubernetes، Docker، و Grafana به‌خوبی ادغام می‌شود.

نصب و راه‌اندازی Prometheus

1. دانلود و نصب Prometheus

برای شروع می‌توانید فایل‌های باینری Prometheus را دانلود کنید:

wget https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v2.46.0/prometheus-2.46.0.linux-amd64.tar.gz
tar -xvzf prometheus-2.46.0.linux-amd64.tar.gz
cd prometheus-2.46.0.linux-amd64

2. پیکربندی فایل prometheus.yml

این فایل شامل تنظیمات اصلی Prometheus است، مانند منابع داده و قوانین هشداردهی.

نمونه فایل prometheus.yml:

global:
  scrape_interval: 15s  # جمع‌آوری داده‌ها هر 15 ثانیه

scrape_configs:
  - job_name: 'node_exporter'  # شناسایی سرویس
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9100']  # آدرس سرور برای جمع‌آوری داده‌ها

3. اجرای Prometheus

./prometheus --config.file=prometheus.yml

Prometheus به‌صورت پیش‌فرض روی پورت 9090 اجرا می‌شود. با باز کردن آدرس زیر در مرورگر، به رابط کاربری دسترسی پیدا می‌کنید:

http://localhost:9090

جمع‌آوری متریک‌ها با Exporters

Prometheus به تنهایی نمی‌تواند مستقیماً از تمامی سیستم‌ها داده جمع‌آوری کند. ابزارهای Exporter برای این کار استفاده می‌شوند.

Node Exporter:

Node Exporter متریک‌های مربوط به سیستم (CPU، RAM، Disk، و غیره) را فراهم می‌کند.

1. دانلود و نصب Node Exporter:

   wget https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/v1.6.1/node_exporter-1.6.1.linux-amd64.tar.gz
   tar -xvzf node_exporter-1.6.1.linux-amd64.tar.gz
   ./node_exporter

2. اضافه کردن Node Exporter به فایل prometheus.yml:

   scrape_configs:
     - job_name: 'node_exporter'
       static_configs:
         - targets: ['localhost:9100']

ایجاد هشدار (Alerting)

Prometheus از ماژول Alertmanager برای ارسال اعلان‌ها استفاده می‌کند. اعلان‌ها می‌توانند از طریق ایمیل، Slack، PagerDuty و دیگر ابزارها ارسال شوند.

1. پیکربندی هشدارها در prometheus.yml:

rule_files:
  - "alert.rules.yml"

2. تعریف هشدارها در فایل alert.rules.yml:

groups:
  - name: instance_down
    rules:
      - alert: InstanceDown
        expr: up == 0  # اگر سروری از دسترس خارج شود
        for: 1m
        labels:
          severity: critical
        annotations:
          summary: "Instance {{ $labels.instance }} down"
          description: "Instance {{ $labels.instance }} has been down for more than 1 minute."

ادغام Prometheus با Grafana

برای نمایش داده‌های Prometheus در داشبوردهای گرافیکی زیبا، از Grafana استفاده می‌شود.

1. نصب و راه‌اندازی Grafana.
2. اضافه کردن Prometheus به‌عنوان منبع داده در Grafana.
3. ایجاد داشبوردهای سفارشی.

مزایای استفاده از Prometheus

1. کارایی بالا: مناسب برای سیستم‌های مقیاس‌پذیر.
2. یکپارچگی قدرتمند: پشتیبانی از ادغام با ابزارهای مدرن مانند Kubernetes.
3. مدیریت پیشرفته هشدارها: قابلیت تنظیم دقیق برای شناسایی مشکلات.
4. رابط کاربری قدرتمند: امکان اجرای کوئری‌های پیچیده برای تحلیل داده‌ها.

نتیجه‌گیری

Prometheus ابزاری ایده‌آل برای جمع‌آوری متریک‌ها، نظارت بر سیستم‌ها، و ایجاد هشدارها در محیط‌های Cloud-Native است. استفاده از این ابزار، به تیم‌های DevOps کمک می‌کند تا عملکرد و سلامت سرویس‌های خود را بهبود بخشند و به‌سرعت به مشکلات واکنش نشان دهند.[/cdb_course_lesson][cdb_course_lesson icon=”fas fa-arrow-alt-circle-down” badge=”lecture” private_lesson=”true” title=”Grafana: ایجاد داشبوردهای نظارت” subtitle=”توضیحات کامل”]Grafana یک ابزار متن‌باز و قدرتمند برای بصری‌سازی داده‌ها و ایجاد داشبوردهای نظارتی است. این ابزار معمولاً با منابع داده مختلف مانند Prometheus، InfluxDB، Elasticsearch و دیگر ابزارهای نظارتی و لاگینگ ادغام می‌شود تا به تیم‌ها کمک کند داده‌های خود را در یک نمای گرافیکی زیبا و کاربردی مشاهده کنند.

ویژگی‌های کلیدی Grafana

1. پشتیبانی از منابع داده متعدد:
   Grafana می‌تواند به منابع داده مختلف متصل شود و داده‌ها را به صورت همزمان از چندین منبع نمایش دهد.
2. ایجاد داشبوردهای پویا:
   امکان ایجاد داشبوردهای تعاملی و پویا برای تجزیه‌وتحلیل داده‌ها.
3. ایجاد هشدارها (Alerts):
   تنظیم هشدارها بر اساس داده‌های موجود در داشبورد.
4. ادغام با سیستم‌های مختلف:
   قابلیت ادغام با ابزارهایی مانند Kubernetes، Prometheus، و Elastic Stack.
5. اشتراک‌گذاری داشبوردها:
   امکان اشتراک‌گذاری داشبوردها با تیم‌ها و همچنین تنظیم سطوح دسترسی.

مراحل نصب و راه‌اندازی Grafana

1. نصب Grafana

برای نصب Grafana می‌توانید از مخازن رسمی آن یا روش‌های دیگر مانند Docker استفاده کنید.

نصب روی سیستم لینوکسی:

sudo apt-get install -y software-properties-common
sudo add-apt-repository "deb https://packages.grafana.com/oss/deb stable main"
sudo apt-get update
sudo apt-get install grafana
sudo systemctl start grafana-server
sudo systemctl enable grafana-server

اجرای Grafana با Docker:

docker run -d --name=grafana -p 3000:3000 grafana/grafana

Grafana به‌صورت پیش‌فرض روی پورت 3000 اجرا می‌شود. می‌توانید با وارد کردن آدرس زیر در مرورگر به آن دسترسی داشته باشید:

docker run -d --name=grafana -p 3000:3000 grafana/grafana

نام کاربری و رمز عبور پیش‌فرض: admin / admin (در اولین ورود باید رمز عبور را تغییر دهید).

اتصال منبع داده به Grafana

برای نمایش داده‌ها، ابتدا باید یک منبع داده (Datasource) را به Grafana متصل کنید.

1. ورود به پنل مدیریت:

1. وارد محیط کاربری شوید.
2. از منوی سمت چپ، گزینه Configuration را انتخاب کرده و سپس روی Data Sources کلیک کنید.

2. انتخاب منبع داده:

1. روی Add Data Source کلیک کنید.
2. منبع داده‌ای که می‌خواهید استفاده کنید (مانند Prometheus یا InfluxDB) را انتخاب کنید.

3. تنظیمات منبع داده:

• آدرس سرور منبع داده (مانند آدرس Prometheus) را وارد کنید.
• تنظیمات موردنیاز (مانند Auth و Headers) را انجام دهید.
• روی Save & Test کلیک کنید تا اتصال تأیید شود.

ایجاد داشبوردهای نظارت

1. ایجاد یک داشبورد جدید:

1. از منوی سمت چپ، گزینه + Create را انتخاب کرده و سپس روی Dashboard کلیک کنید.
2. روی Add a new panel کلیک کنید تا یک پنل جدید برای نمایش داده‌ها اضافه شود.

2. پیکربندی پنل:

• Query:
  در بخش Query، درخواست موردنظر را برای منبع داده بنویسید. به عنوان مثال، اگر از Prometheus استفاده می‌کنید، می‌توانید از کوئری‌هایی مانند زیر استفاده کنید:

  node_cpu_seconds_total{job="node_exporter"} 

• Visualization:
  نوع نمایش داده (مانند Graph، Gauge، Bar Chart) را انتخاب کنید.
• Title and Settings:
  عنوان پنل را مشخص کرده و تنظیمات بصری (مانند رنگ‌بندی و مقیاس‌ها) را تنظیم کنید.

3. ذخیره داشبورد:

1. پس از اضافه کردن پنل‌ها، روی Save Dashboard کلیک کنید.
2. نامی برای داشبورد خود انتخاب کرده و ذخیره کنید.

تنظیم هشدارها در Grafana

Grafana به شما اجازه می‌دهد هشدارهایی را برای داده‌های مانیتور شده تعریف کنید.

1. ایجاد هشدار:

1. وارد تنظیمات یک پنل شوید و به بخش Alert بروید.
2. روی Create Alert کلیک کنید.
3. یک شرط (Condition) تعریف کنید. به عنوان مثال، اگر مقدار متریک بالاتر از مقدار خاصی باشد:

   avg_over_time(node_memory_Active_bytes[5m]) > 500000000

4. کانال هشدار (مانند ایمیل، Slack) را مشخص کنید.

2. ارسال هشدارها به Alert Channels:

• از منوی سمت چپ، به Notification Channels بروید.
• کانال موردنظر (مانند ایمیل، Slack، PagerDuty) را تنظیم کنید.

بهترین شیوه‌ها برای استفاده از Grafana

1. داشبوردهای مدولار ایجاد کنید:
   داده‌های مشابه را در یک داشبورد گروه‌بندی کنید.
2. استفاده از متغیرها (Variables):
   برای ایجاد داشبوردهای پویا، متغیرهایی تعریف کنید که فیلترهای داده‌ها را تغییر دهند.
3. یکپارچگی با منابع مختلف:
   Grafana را به چندین منبع داده متصل کنید تا همه اطلاعات موردنیاز را در یک مکان مشاهده کنید.
4. مانیتورینگ کارایی داشبورد:
   مطمئن شوید داشبوردهای شما کارایی سیستم را کاهش نمی‌دهند.

نتیجه‌گیری

Grafana یکی از محبوب‌ترین ابزارهای بصری‌سازی داده‌ها در محیط‌های DevOps است. این ابزار با رابط کاربری زیبا، قابلیت اتصال به منابع داده متعدد، و امکان تعریف هشدارها، تیم‌ها را قادر می‌سازد تا نظارتی کامل و دقیق بر سیستم‌ها و سرویس‌های خود داشته باشند. با پیاده‌سازی درست داشبوردها، می‌توانید عملکرد سیستم‌های خود را بهبود داده و مشکلات را به‌سرعت شناسایی کنید.[/cdb_course_lesson][cdb_course_lesson title=”مدیریت لاگ‌ها”][/cdb_course_lesson][cdb_course_lesson icon=”fas fa-arrow-alt-circle-down” badge=”lecture” private_lesson=”true” title=”ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana)” subtitle=”توضیحات کامل”]

wget -qO - https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch | sudo apt-key add -
sudo apt-get install apt-transport-https
echo "deb https://artifacts.elastic.co/packages/8.x/apt stable main" | sudo tee -a /etc/apt/sources.list.d/elastic-8.x.list
sudo apt-get update && sudo apt-get install elasticsearch
sudo systemctl enable elasticsearch
sudo systemctl start elasticsearch

sudo apt-get install logstash
sudo systemctl enable logstash
sudo systemctl start logstash

sudo apt-get install kibana
sudo systemctl enable kibana
sudo systemctl start kibana

http://localhost:5601

/etc/elasticsearch/elasticsearch.yml

input {
  file {
    path => "/var/log/syslog"
    start_position => "beginning"
  }
}

filter {
  grok {
    match => { "message" => "%{SYSLOGTIMESTAMP:timestamp} %{SYSLOGHOST:host} %{DATA:program}: %{GREEDYDATA:log}" }
  }
}

output {
  elasticsearch {
    hosts => ["localhost:9200"]
    index => "syslog-%{+YYYY.MM.dd}"
  }
  stdout { codec => rubydebug }
}

sudo /usr/share/logstash/bin/logstash -f /path/to/logstash.conf

/etc/kibana/kibana.yml

[/cdb_course_lesson][cdb_course_lesson icon=”fas fa-arrow-alt-circle-down” badge=”lecture” private_lesson=”true” title=”مدیریت لاگ‌ها با Fluentd و Graylog” subtitle=”توضیحات کامل”]در فرآیند مدیریت لاگ‌ها، ابزارهای مختلفی برای جمع‌آوری، پردازش، و تجزیه‌وتحلیل داده‌ها وجود دارند. Fluentd و Graylog از محبوب‌ترین ابزارها برای این منظور هستند. در ادامه به معرفی این دو ابزار، ویژگی‌های کلیدی آن‌ها، و نحوه استفاده از آن‌ها خواهیم پرداخت.

Fluentd

Fluentd یک ابزار متن‌باز و توزیع‌شده برای جمع‌آوری و پردازش لاگ‌ها است. این ابزار داده‌های لاگ را از منابع مختلف دریافت کرده، پردازش می‌کند و به سیستم‌های مختلف (مانند Elasticsearch، MongoDB، و Amazon S3) ارسال می‌کند.

ویژگی‌های Fluentd

1. چندمنظوره بودن: پشتیبانی از منابع داده‌های مختلف.
2. قابلیت توسعه: استفاده از پلاگین‌های متعدد (بیش از 1000 پلاگین موجود).
3. سازگاری با فرمت JSON: داده‌های لاگ را به فرمت JSON استاندارد تبدیل می‌کند.
4. عملکرد بالا: مناسب برای محیط‌های توزیع‌شده و مقیاس‌پذیر.
5. متن‌باز بودن: امکان سفارشی‌سازی برای نیازهای خاص.

مراحل نصب و پیکربندی Fluentd

1. نصب Fluentd

برای نصب Fluentd در سیستم‌های لینوکسی، از مخزن رسمی استفاده کنید:

curl -fsSL https://toolbelt.treasuredata.com/sh/install-ubuntu-bionic-td-agent4.sh | sh

2. پیکربندی Fluentd

فایل تنظیمات Fluentd در مسیر زیر قرار دارد:

/etc/td-agent/td-agent.conf

نمونه‌ای از تنظیمات برای جمع‌آوری لاگ‌ها و ارسال به Elasticsearch:

<source>
  @type tail
  path /var/log/syslog
  pos_file /var/log/td-agent/syslog.pos
  tag syslog
  format syslog
</source>

<match syslog>
  @type elasticsearch
  host localhost
  port 9200
  logstash_format true
</match>

3. اجرای Fluentd

پس از پیکربندی، Fluentd را اجرا کنید:

sudo systemctl start td-agent
sudo systemctl enable td-agent

Graylog

Graylog یک پلتفرم قدرتمند و متن‌باز برای مدیریت لاگ‌ها است. این ابزار برای جمع‌آوری، پردازش، و تجزیه‌وتحلیل لاگ‌های سیستم طراحی شده و با داشبوردهای تعاملی، امکان مانیتورینگ و عیب‌یابی را فراهم می‌کند.

ویژگی‌های Graylog

1. مدیریت متمرکز: جمع‌آوری لاگ‌ها از منابع مختلف در یک مکان.
2. بصری‌سازی: ارائه داشبوردهای گرافیکی و تعاملی.
3. جستجوی سریع: امکان جستجوی بلادرنگ لاگ‌ها.
4. قابلیت هشداردهی: ارسال هشدار در صورت رخدادهای خاص.
5. توسعه‌پذیری: پشتیبانی از پلاگین‌ها و قابلیت گسترش برای محیط‌های بزرگ.

مراحل نصب و پیکربندی Graylog

1. پیش‌نیازها

Graylog نیاز به Java، Elasticsearch، و MongoDB دارد. ابتدا این پیش‌نیازها را نصب کنید:

sudo apt update
sudo apt install openjdk-11-jre mongodb-org elasticsearch

2. نصب Graylog

Graylog را با استفاده از مخزن رسمی نصب کنید:

wget https://packages.graylog2.org/repo/packages/graylog-4.0-repository_latest.deb
sudo dpkg -i graylog-4.0-repository_latest.deb
sudo apt update && sudo apt install graylog-server

3. پیکربندی Graylog

فایل تنظیمات Graylog در مسیر زیر قرار دارد:

/etc/graylog/server/server.conf

برای پیکربندی، مقدار password_secret و root_password_sha2 را تنظیم کنید:

password_secret = RANDOM_SECRET
root_password_sha2 = YOUR_SHA256_HASH

4. اجرای Graylog

Graylog را راه‌اندازی کنید:

sudo systemctl start graylog-server
sudo systemctl enable graylog-server

پنل مدیریت Graylog معمولاً در آدرس زیر در دسترس است:

http://localhost:9000

مقایسه Fluentd و Graylog

نتیجه‌گیری

• اگر نیاز اصلی شما جمع‌آوری و انتقال لاگ‌ها است، Fluentd گزینه مناسبی خواهد بود.
• اگر به مدیریت متمرکز، تجزیه‌وتحلیل، و بصری‌سازی لاگ‌ها نیاز دارید، Graylog ابزار قدرتمندتری محسوب می‌شود.

بسته به نیازهای پروژه، می‌توانید از یکی از این ابزارها یا ترکیبی از آن‌ها استفاده کنید تا مدیریت لاگ‌ها بهینه شود[/cdb_course_lesson][cdb_course_lesson icon=”fas fa-arrow-alt-circle-down” badge=”lecture” title=”ابزارهای لاگینگ ابری: AWS CloudWatch و GCP StackDriver” subtitle=”توضیحات کامل”]ابزارهای لاگینگ ابری مانند AWS CloudWatch و GCP StackDriver (که اکنون به نام Google Cloud Operations Suite شناخته می‌شود) برای نظارت، جمع‌آوری، و مدیریت لاگ‌ها در محیط‌های ابری طراحی شده‌اند. این ابزارها به کاربران کمک می‌کنند تا به صورت مؤثر وضعیت سیستم‌ها و برنامه‌های خود را پایش کرده و مشکلات را در زمان مناسب شناسایی و برطرف کنند.

AWS CloudWatch

AWS CloudWatch یک سرویس مدیریت و مانیتورینگ جامع است که توسط آمازون ارائه می‌شود. این ابزار برای جمع‌آوری داده‌های متریک، لاگ‌ها، و رویدادها از منابع مختلف در محیط AWS طراحی شده است.

ویژگی‌های AWS CloudWatch

1. جمع‌آوری و ذخیره‌سازی لاگ‌ها:
   • جمع‌آوری لاگ‌ها از سرویس‌های مختلف AWS مانند EC2، Lambda، RDS، و VPC.
   • ذخیره‌سازی لاگ‌ها در Log Groups برای دسترسی آسان.
2. مانیتورینگ متریک‌ها:
   • رصد متریک‌های سیستم مانند CPU، RAM، و I/O برای سرویس‌های مختلف.
   • ایجاد داشبوردهای سفارشی برای نمایش داده‌های مانیتورینگ.
3. هشداردهی (Alarms):
   • تنظیم هشدارهای خودکار بر اساس متریک‌ها و لاگ‌ها.
   • ارسال اعلان‌ها از طریق Amazon SNS، ایمیل، یا پیامک.
4. یکپارچگی با دیگر سرویس‌های AWS:
   • قابلیت استفاده برای مدیریت رویدادها با AWS Lambda.
   • تحلیل داده‌های لاگ با استفاده از Amazon Elasticsearch.

کاربرد AWS CloudWatch

1. فعال‌سازی و پیکربندی CloudWatch Logs

برای جمع‌آوری لاگ‌ها از یک EC2 Instance:

1. نصب CloudWatch Agent:
   • نصب AWS CloudWatch Agent روی EC2 Instance:

     sudo yum install amazon-cloudwatch-agent

   • پیکربندی Agent با فایل تنظیمات JSON.
2. ایجاد Log Group و Log Stream:
   • در کنسول AWS، یک Log Group برای ذخیره لاگ‌ها ایجاد کنید.
3. اتصال لاگ‌ها به CloudWatch:
   • تنظیم کنید که لاگ‌ها از Instance به Log Group ارسال شوند.

2. مشاهده و تحلیل لاگ‌ها

• در کنسول AWS، لاگ‌ها را مشاهده کرده و با فیلترها جستجو کنید.
• امکان ارسال لاگ‌ها به S3 یا تحلیل آن‌ها با ابزارهای دیگر نیز وجود دارد.

GCP StackDriver (Google Cloud Operations Suite)

StackDriver یا همان Google Cloud Operations Suite، مجموعه‌ای از ابزارهای مانیتورینگ و لاگینگ است که برای مدیریت و نظارت بر سرویس‌های اجرا شده در Google Cloud و محیط‌های هیبریدی طراحی شده است.

ویژگی‌های GCP StackDriver

1. جمع‌آوری و مدیریت لاگ‌ها:
   • جمع‌آوری لاگ‌ها از سرویس‌های GCP مانند Compute Engine، Kubernetes Engine (GKE)، و Cloud Functions.
   • پشتیبانی از لاگ‌های سفارشی از اپلیکیشن‌های کاربر.
2. مانیتورینگ جامع:
   • ارائه داشبوردهای مانیتورینگ برای نظارت بر متریک‌ها و لاگ‌ها.
   • ایجاد گراف‌ها برای تحلیل عملکرد.
3. هشداردهی پیشرفته:
   • تنظیم هشدارهای پیچیده بر اساس شرایط خاص.
   • ارسال اعلان‌ها از طریق ایمیل یا Slack.
4. تحلیل و عیب‌یابی:
   • امکان جستجوی پیشرفته لاگ‌ها برای عیب‌یابی سریع.
   • ایجاد Query‌های لاگ برای تحلیل عمیق‌تر.

کاربرد GCP StackDriver

1. فعال‌سازی Logging

برای جمع‌آوری لاگ‌ها از سرویس GKE:

1. اتصال سرویس به StackDriver:
   • از طریق تنظیمات Kubernetes Engine، StackDriver Logging را فعال کنید.
2. مشاهده لاگ‌ها در Logging Viewer:
   • از کنسول GCP به بخش Operations Suite > Logging مراجعه کنید.

2. ایجاد لاگ‌های سفارشی

• از کتابخانه‌های Cloud Logging در اپلیکیشن‌های خود برای ارسال لاگ‌های سفارشی استفاده کنید:

  from google.cloud import logging
  
  client = logging.Client()
  logger = client.logger("example-log")
  logger.log_text("این یک پیام لاگ است.")

3. پیکربندی هشدارها

• با تنظیم شرایط خاص، StackDriver هشدارهایی برای رخدادهای معین ارسال می‌کند.

مقایسه AWS CloudWatch و GCP StackDriver

نتیجه‌گیری

• AWS CloudWatch گزینه‌ای ایده‌آل برای پروژه‌هایی است که به طور کامل روی AWS اجرا می‌شوند.
• GCP StackDriver برای پروژه‌هایی که در GCP یا محیط‌های هیبریدی اجرا می‌شوند مناسب‌تر است.

با توجه به نیازهای زیرساخت و محیط پروژه، یکی از این ابزارها یا هر دو می‌توانند استفاده شوند تا فرآیند نظارت و مدیریت لاگ‌ها بهینه گردد.[/cdb_course_lesson][cdb_course_lesson title=”سیستم‌های نظارت اپلیکیشن (APM)”][/cdb_course_lesson][cdb_course_lesson icon=”fas fa-arrow-alt-circle-down” badge=”lecture” title=”ابزار Datadog” subtitle=”توضیحات کامل”]

[/cdb_course_lesson][cdb_course_lesson icon=”fas fa-arrow-alt-circle-down” badge=”lecture” title=”ابزار New Relic” subtitle=”توضیحات کامل”]

سیستم‌های نظارت اپلیکیشن (APM): ابزار New Relic

New Relic یکی از قدرتمندترین ابزارهای APM (Application Performance Monitoring) است که امکان نظارت جامع بر عملکرد اپلیکیشن‌ها، زیرساخت‌ها، لاگ‌ها و تجربه کاربری را فراهم می‌کند. این ابزار به تیم‌های DevOps، SRE و توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا مشکلات را سریع‌تر شناسایی کرده و عملکرد برنامه‌های خود را بهینه کنند.

ویژگی‌های کلیدی New Relic

1. مانیتورینگ عملکرد اپلیکیشن:
   • تحلیل تراکنش‌ها، درخواست‌ها و زمان پاسخ‌دهی.
   • ردیابی خطاها و تحلیل علل ریشه‌ای مشکلات (Root Cause Analysis).
2. مانیتورینگ زیرساخت:
   • بررسی سلامت سرورها، کانتینرها و ماشین‌های مجازی.
   • پشتیبانی از محیط‌های ابری و ابزارهای اورکستراسیون مانند Kubernetes.
3. مانیتورینگ لاگ‌ها:
   • جمع‌آوری و تحلیل لاگ‌ها از منابع مختلف.
   • یکپارچگی لاگ‌ها با متریک‌ها و هشدارها.
4. نظارت بر تجربه کاربری:
   • مانیتورینگ اپلیکیشن‌های موبایل و وب.
   • ردیابی تعاملات کاربر و شناسایی مشکلات در تجربه کاربری (UX).
5. ایجاد هشدارها و شرایط هشدار:
   • تنظیم شرایط هشدار برای متریک‌ها و رویدادهای مهم.
   • ارسال اعلان‌ها از طریق ایمیل، Slack و ابزارهای دیگر.
6. مانیتورینگ خودکار Kubernetes:
   • مشاهده وضعیت پادها (Pods)، گره‌ها (Nodes) و منابع مرتبط.

مزایای New Relic

• رابط کاربری ساده و کاربرپسند: به راحتی می‌توانید داده‌ها را مشاهده و تحلیل کنید.
• یکپارچگی قوی: پشتیبانی از ابزارها و سرویس‌های مختلف مانند AWS، Azure، GCP و Jenkins.
• تحلیل دقیق: ابزارهای پیشرفته برای تحلیل عملکرد و شناسایی نقاط ضعف.
• مقیاس‌پذیری: مناسب برای سازمان‌ها با مقیاس‌های مختلف.

نصب و راه‌اندازی New Relic

1. ایجاد حساب کاربری در New Relic

ابتدا در وب‌سایت New Relic ثبت‌نام کرده و حساب کاربری خود را ایجاد کنید.

2. نصب عامل (Agent) New Relic

برای نظارت بر اپلیکیشن‌ها و زیرساخت‌ها، باید عامل (Agent) مربوط به زبان برنامه‌نویسی یا سرور خود را نصب کنید.

مراحل نصب Agent در اپلیکیشن‌های جاوا:

1. دانلود Agent:
   فایل عامل را از وب‌سایت New Relic دانلود کنید.
2. افزودن Agent به اپلیکیشن:
   فایل JAR مربوط به عامل را به برنامه خود اضافه کنید و در فایل تنظیمات (مانند JAVA_OPTS) به آن اشاره کنید:

   -javaagent:/path/to/newrelic.jar

3. پیکربندی Agent:
   در فایل newrelic.yml تنظیمات مانند نام اپلیکیشن و کلید API را وارد کنید.
4. راه‌اندازی مجدد اپلیکیشن:
   پس از انجام تنظیمات، برنامه را مجدداً اجرا کنید.

3. یکپارچگی با ابزارها و سرویس‌های دیگر

New Relic از ابزارهای متنوعی پشتیبانی می‌کند، از جمله:

• ابزارهای CI/CD: Jenkins، GitLab.
• سرویس‌های ابری: AWS، Azure، GCP.
• کانتینرها و اورکستراسیون: Docker، Kubernetes.

قابلیت‌های پیشرفته New Relic

1. ردیابی توزیع‌شده (Distributed Tracing):
   • بررسی جریان تراکنش‌ها در میکروسرویس‌ها.
   • شناسایی گلوگاه‌ها و تأخیرها در مسیر درخواست.
2. نظارت بر سلامت زیرساخت:
   • بررسی وضعیت مصرف CPU، حافظه و دیسک.
   • تحلیل مشکلات عملکردی در سرورها و کانتینرها.
3. مانیتورینگ تجربه کاربری:
   • ردیابی مشکلات کاربران در اپلیکیشن‌های وب و موبایل.
   • بررسی شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPIs) مانند زمان بارگذاری صفحه.
4. ایجاد داشبوردهای سفارشی:
   • نمایش داده‌ها و متریک‌های مهم به صورت گرافیکی.
   • ایجاد داشبوردهای خاص برای هر تیم یا پروژه.

موارد استفاده از New Relic

1. نظارت بر اپلیکیشن‌ها:
   با تحلیل دقیق تراکنش‌ها و خطاها، عملکرد اپلیکیشن‌های خود را بهبود دهید.
2. مانیتورینگ محیط‌های پیچیده:
   برای زیرساخت‌های بزرگ با چندین سرویس و کانتینر، از ابزارهای پیشرفته نظارت و هشدار استفاده کنید.
3. تحلیل تجربه کاربری:
   شناسایی مشکلاتی که ممکن است بر تجربه کاربران تأثیر منفی بگذارد.
4. بررسی سلامت سرویس‌های ابری:
   استفاده از یکپارچگی‌های New Relic برای نظارت بر منابع ابری مانند EC2، S3 و Lambda.

مثال: تنظیم هشدار در New Relic

ایجاد هشدار برای حافظه پایین سرور:

1. وارد داشبورد New Relic شوید.
2. به بخش Alerts & AI بروید.
3. گزینه Create a Policy را انتخاب کنید.
4. شرایط هشدار را مشخص کنید:
   • انتخاب متریک حافظه.
   • تنظیم مقدار هشدار، مانند زمانی که حافظه زیر 10% می‌رسد.
5. تعیین کانال ارسال اعلان (ایمیل، Slack و…).
6. ذخیره و فعال کردن هشدار.

نتیجه‌گیری

New Relic با ارائه امکانات پیشرفته و یکپارچگی قوی، به تیم‌های توسعه و عملیات کمک می‌کند تا عملکرد برنامه‌ها و زیرساخت‌ها را به بهترین شکل مدیریت کنند. این ابزار، با تحلیل عمیق داده‌ها و ارائه داشبوردهای بصری، تجربه‌ای کامل از نظارت و بهینه‌سازی را فراهم می‌کند.[/cdb_course_lesson][/cdb_course_lessons]

مفاهیم اصلی IaC

1. تعریف زیرساخت به صورت کد

در روش IaC، تمامی اجزای زیرساخت از جمله سرورها، شبکه‌ها، ذخیره‌سازی‌ها و تنظیمات مرتبط، در قالب فایل‌های کدی مانند YAML، JSON یا HCL تعریف می‌شوند. این فایل‌ها به راحتی در سیستم‌های کنترل نسخه مانند Git ذخیره می‌شوند.

2. خودکارسازی و تکرارپذیری

IaC تضمین می‌کند که زیرساخت‌ها به صورت خودکار و با دقت بالا پیاده‌سازی شوند. استفاده از فایل‌های کد باعث می‌شود تیم‌ها بتوانند با اجرای چند فرمان ساده، زیرساخت مشابهی را در محیط‌های مختلف (توسعه، تست و تولید) پیاده کنند.

3. مقایسه دو مدل IaC: Declarative و Imperative

• مدل Declarative:
  در این روش، تمرکز بر تعریف وضعیت نهایی زیرساخت است. ابزارهای IaC (مانند Terraform) به صورت خودکار تنظیمات لازم برای رسیدن به وضعیت تعریف شده را اعمال می‌کنند.
  مثال:

  resource "aws_instance" "example" {
    ami           = "ami-123456"
    instance_type = "t2.micro"
  }

• مدل Imperative:
  در این روش، مراحل اجرایی برای ایجاد زیرساخت مشخص می‌شود. تیم‌ها باید دستورات دقیق را برای ساخت و تنظیم اجزای زیرساخت بنویسند.
  مثال:

  aws ec2 run-instances --image-id ami-123456 --instance-type t2.micro

4. پشتیبانی از محیط‌های ابری و ترکیبی

IaC از سرویس‌های ابری مختلف مانند AWS، Azure و Google Cloud Platform پشتیبانی می‌کند و امکان مدیریت زیرساخت‌های ترکیبی (on-premise و cloud) را نیز فراهم می‌نماید.

مزایای استفاده از IaC

1. سرعت و کارایی:
   • ایجاد و تغییر زیرساخت‌ها در چند دقیقه.
   • کاهش نیاز به تنظیمات دستی.
2. ثبات و دقت:
   • کاهش احتمال خطاهای انسانی.
   • تعریف دقیق وضعیت زیرساخت و تضمین پایداری در تمامی محیط‌ها.
3. نسخه‌بندی و ردیابی تغییرات:
   • امکان ذخیره و ردیابی تغییرات زیرساخت در سیستم‌های کنترل نسخه.
   • بازگشت به تنظیمات قبلی در صورت بروز مشکل.
4. مقیاس‌پذیری:
   • مدیریت ساده‌تر محیط‌های بزرگ و پیچیده.
   • امکان افزایش سریع منابع زیرساختی بر اساس نیاز.
5. کاهش هزینه‌ها:
   • بهینه‌سازی منابع و حذف فرآیندهای غیرضروری.
   • کاهش زمان مورد نیاز برای پیاده‌سازی و رفع مشکلات.

ابزارهای محبوب IaC

1. Terraform:
   ابزار متن‌باز برای مدیریت زیرساخت‌های ابری و ترکیبی.
   • پشتیبانی از چندین ارائه‌دهنده ابری.
   • استفاده از زبان HCL برای تعریف زیرساخت.
2. CloudFormation:
   ابزار اختصاصی AWS برای مدیریت زیرساخت در سرویس‌های این پلتفرم.
   • تعریف زیرساخت با فایل‌های JSON یا YAML.
   • مدیریت منابع AWS با دقت و یکپارچگی بالا.
3. Ansible:
   • تمرکز بر پیکربندی سرورها و مدیریت زیرساخت.
   • استفاده از فایل‌های YAML برای تعریف وظایف.
4. Chef و Puppet:
   ابزارهای خودکارسازی برای مدیریت پیکربندی زیرساخت‌ها.
   • مناسب برای محیط‌های بزرگ و پیچیده.

چالش‌های استفاده از IaC

1. منحنی یادگیری:
   نیاز به یادگیری زبان‌ها و ابزارهای مرتبط با IaC.
2. مدیریت تغییرات:
   ردیابی و مدیریت تغییرات در فایل‌های کدی ممکن است پیچیده شود.
3. امنیت:
   مدیریت صحیح اطلاعات حساس (مانند کلیدهای API) در فایل‌های کدی ضروری است.

مثال ساده از IaC با Terraform

هدف: ایجاد یک ماشین مجازی در AWS

1. نصب Terraform:
   Terraform را روی سیستم خود نصب کنید.
2. ایجاد فایل پیکربندی:
   فایل main.tf را ایجاد کنید:

   provider "aws" {
     region = "us-east-1"
   }
   
   resource "aws_instance" "example" {
     ami           = "ami-123456"
     instance_type = "t2.micro"
   }

3. اجرای دستورات Terraform:

   terraform init
   terraform apply

نتیجه‌گیری

IaC انقلابی در مدیریت زیرساخت‌های IT ایجاد کرده است و به تیم‌ها کمک می‌کند تا با سرعت، دقت و کارایی بیشتری زیرساخت‌های خود را مدیریت کنند. استفاده از ابزارهای IaC مانند Terraform و Ansible به تیم‌های DevOps امکان می‌دهد تا به بهترین شیوه‌ها در خودکارسازی و یکپارچگی دست یابند[/cdb_course_lesson][cdb_course_lesson icon=”fas fa-arrow-alt-circle-down” badge=”lecture” title=”استفاده از Terraform برای مدیریت منابع ابری” subtitle=”توضیحات کامل”]Terraform ابزاری متن‌باز و قدرتمند از شرکت HashiCorp است که برای مدیریت زیرساخت‌ها به‌صورت خودکار و با استفاده از اصول Infrastructure as Code (IaC) طراحی شده است. این ابزار به کاربران اجازه می‌دهد تا منابع ابری را با تعریف کد ایجاد، پیکربندی و مدیریت کنند.

ویژگی‌های کلیدی Terraform

1. چندپلتفرمی:
   از پلتفرم‌های ابری مختلف مانند AWS، Azure، Google Cloud Platform و ارائه‌دهندگان دیگر مانند VMware، OpenStack و حتی ابزارهای SaaS پشتیبانی می‌کند.
2. تعریف زیرساخت به‌صورت Declarative:
   کاربران فقط وضعیت نهایی منابع را مشخص می‌کنند و Terraform تمامی مراحل لازم برای رسیدن به این وضعیت را انجام می‌دهد.
3. ذخیره وضعیت (State):
   Terraform وضعیت فعلی زیرساخت‌ها را در فایلی به نام state file ذخیره می‌کند و این امکان را می‌دهد که تغییرات جدید با زیرساخت فعلی مقایسه و اعمال شوند.
4. ماژولار بودن:
   کاربران می‌توانند بخش‌های مختلف زیرساخت را در قالب ماژول‌ها تعریف کنند تا قابلیت استفاده مجدد و مدیریت بهتری داشته باشند.

مراحل استفاده از Terraform برای مدیریت منابع ابری

1. نصب Terraform

Terraform برای سیستم‌عامل‌های مختلف (Windows, macOS, Linux) در دسترس است. برای نصب، به صفحه رسمی Terraform مراجعه کنید و نسخه مناسب را دانلود و نصب کنید.

2. ایجاد فایل پیکربندی (Configuration)

فایل‌های Terraform با پسوند .tf تعریف می‌شوند و از زبان HCL (HashiCorp Configuration Language) استفاده می‌کنند.

3. پیکربندی ارائه‌دهنده (Provider)

Terraform از طریق ارائه‌دهنده‌ها (Providers) به منابع ابری متصل می‌شود. برای هر پلتفرم ابری باید ارائه‌دهنده مربوطه را مشخص کنید.
مثال: تعریف ارائه‌دهنده AWS

provider "aws" {
  region = "us-east-1"
}

4. تعریف منابع (Resources)

منابع، اجزای زیرساختی مانند ماشین‌های مجازی، پایگاه‌های داده یا شبکه‌ها هستند.
مثال: ایجاد یک ماشین مجازی در AWS

resource "aws_instance" "example" {
  ami           = "ami-12345678"
  instance_type = "t2.micro"
}

5. اجرای دستورات Terraform

• دستور terraform init:
  برای آماده‌سازی محیط و نصب افزونه‌های موردنیاز.

  terraform init

• دستور terraform plan:
  برای مشاهده تغییراتی که قرار است اعمال شوند.

  terraform plan

• دستور terraform apply:
  برای اعمال تغییرات و ایجاد منابع.

  terraform apply

• دستور terraform destroy:
  برای حذف تمامی منابع تعریف‌شده.

  terraform destroy

نمونه کاربردی: ایجاد زیرساخت در AWS با Terraform

هدف:

ایجاد یک سرور EC2 در AWS به همراه یک VPC و یک گروه امنیتی.

کد Terraform:

provider "aws" {
  region = "us-east-1"
}

resource "aws_vpc" "main" {
  cidr_block = "10.0.0.0/16"
}

resource "aws_security_group" "web" {
  name_prefix = "web-sg-"
  vpc_id      = aws_vpc.main.id

  ingress {
    from_port   = 80
    to_port     = 80
    protocol    = "tcp"
    cidr_blocks = ["0.0.0.0/0"]
  }

  egress {
    from_port   = 0
    to_port     = 0
    protocol    = "-1"
    cidr_blocks = ["0.0.0.0/0"]
  }
}

resource "aws_instance" "web_server" {
  ami           = "ami-12345678"
  instance_type = "t2.micro"
  vpc_security_group_ids = [aws_security_group.web.id]
  subnet_id     = aws_vpc.main.id

  tags = {
    Name = "WebServer"
  }
}

اجرای کد:

1. مقدمه: مطمئن شوید که کلیدهای AWS Access Key و Secret Key را در محیط تنظیم کرده‌اید.
2. دستورات:

   terraform init
   terraform plan
   terraform apply

مزایای استفاده از Terraform در مدیریت منابع ابری

1. چندپلتفرمی بودن:
   امکان مدیریت منابع در چندین ارائه‌دهنده ابری به‌صورت یکپارچه.
2. بازگشت به حالت قبلی (Rollback):
   در صورت بروز مشکل، امکان بازگشت به نسخه قبلی زیرساخت وجود دارد.
3. یکپارچگی و همگام‌سازی:
   فایل state، وضعیت منابع را همواره به‌روز نگه می‌دارد.
4. ماژولار و مقیاس‌پذیر:
   مناسب برای مدیریت پروژه‌های بزرگ و پیچیده.

چالش‌ها و نکات مهم

1. مدیریت State File:
   این فایل شامل اطلاعات حساس است و باید با دقت مدیریت شود. استفاده از ابزارهایی مانند Terraform Cloud یا backendهای امن پیشنهاد می‌شود.
2. همگام‌سازی تیمی:
   برای کار تیمی، نیاز به راهکارهایی برای مدیریت وضعیت هم‌زمان (مانند Remote State) وجود دارد.
3. سازگاری نسخه‌ها:
   ممکن است تغییرات در نسخه‌های جدید ابزار، بر رفتار کد تأثیر بگذارد.

نتیجه‌گیری:
Terraform ابزاری انعطاف‌پذیر و کارآمد برای مدیریت زیرساخت‌های ابری است. با استفاده از آن، تیم‌ها می‌توانند زیرساخت‌های پیچیده را با سرعت و دقت بالا مدیریت کنند و فرآیندهای دستی را حذف کنند. این ابزار به‌ویژه برای پروژه‌هایی که نیاز به تغییرات مداوم یا محیط‌های چندابری دارند، انتخابی ایده‌آل است.[/cdb_course_lesson][cdb_course_lesson title=”محیط‌های ابری”][/cdb_course_lesson][cdb_course_lesson icon=”fas fa-arrow-alt-circle-down” badge=”lecture” private_lesson=”true” title=”کار با AWS CLI، Azure CLI و GCP CLI” subtitle=”توضیحات کامل”]محیط‌های ابری مانند AWS، Azure، و GCP ابزارهایی برای مدیریت منابع از طریق خط فرمان ارائه می‌دهند که به کاربران امکان خودکارسازی، ساده‌سازی، و تسریع در مدیریت منابع ابری را می‌دهند. این ابزارها عبارتند از:

• AWS CLI برای Amazon Web Services.
• Azure CLI برای Microsoft Azure.
• GCP CLI (gcloud) برای Google Cloud Platform.

AWS CLI

AWS CLI ابزاری خط فرمان برای مدیریت خدمات AWS است. با استفاده از این ابزار می‌توانید تقریباً تمامی فعالیت‌های AWS را انجام دهید، از ایجاد سرورها گرفته تا مدیریت شبکه‌ها و پایگاه‌های داده.

نصب AWS CLI

برای نصب AWS CLI، می‌توانید از دستورالعمل‌های صفحه رسمی AWS CLI استفاده کنید.

پیکربندی AWS CLI

بعد از نصب، برای اتصال AWS CLI به حساب AWS خود، از دستور زیر استفاده کنید:

aws configure

سپس اطلاعات زیر را وارد کنید:

1. Access Key ID
2. Secret Access Key
3. Region
4. Output Format (json, text, table)

دستورات پرکاربرد در AWS CLI

1. لیست سرویس‌ها:

   aws help

2. ایجاد یک ماشین مجازی (EC2):

   aws ec2 run-instances --image-id ami-12345678 --count 1 --instance-type t2.micro --key-name MyKey --security-group-ids sg-12345678 --subnet-id subnet-12345678

3. مشاهده لیست ماشین‌های مجازی:

   ws ec2 describe-instances

4. ایجاد یک S3 Bucket:

   aws s3 mb s3://my-bucket-name

5. آپلود فایل در S3:

   aws s3 cp myfile.txt s3://my-bucket-name/

Azure CLI

Azure CLI ابزاری خط فرمان برای مدیریت منابع Azure است. این ابزار به توسعه‌دهندگان و مدیران اجازه می‌دهد منابع خود را به راحتی و با استفاده از دستورات خط فرمان مدیریت کنند.

نصب Azure CLI

برای نصب، به صفحه رسمی Azure CLI مراجعه کنید.

ورود به حساب Azure

بعد از نصب، با دستور زیر وارد حساب Azure خود شوید:

az login

دستورات پرکاربرد در Azure CLI

1. لیست سرویس‌ها:

   az account list --output table

2. ایجاد یک ماشین مجازی (VM):

   az vm create --resource-group MyResourceGroup --name MyVM --image UbuntuLTS --admin-username azureuser --generate-ssh-keys

3. لیست ماشین‌های مجازی:

   az vm list --output table

4. ایجاد یک Storage Account:

   az storage account create --name mystorageaccount --resource-group MyResourceGroup --location eastus --sku Standard_LRS

5. آپلود فایل به Storage Blob:

   az storage blob upload --container-name mycontainer --file myfile.txt --name myblob

GCP CLI (gcloud)

gcloud CLI ابزار خط فرمان برای مدیریت منابع Google Cloud است. این ابزار قابلیت مدیریت ماشین‌های مجازی، شبکه‌ها، سرویس‌های پایگاه داده و سایر منابع GCP را فراهم می‌کند.

نصب gcloud CLI

برای نصب، به صفحه رسمی gcloud CLI مراجعه کنید.

ورود به حساب GCP

بعد از نصب، با دستور زیر وارد حساب GCP شوید:

gcloud auth login

دستورات پرکاربرد در gcloud CLI

1. تنظیم پروژه پیش‌فرض:

   gcloud config set project PROJECT_ID

2. ایجاد یک ماشین مجازی (VM):

   gcloud compute instances create my-instance --zone=us-central1-a --machine-type=e2-medium --image-family=debian-10 --image-project=debian-cloud

3. لیست ماشین‌های مجازی:

   gcloud compute instances list

4. ایجاد یک Storage Bucket:

   gcloud storage buckets create my-bucket --location US

5. آپلود فایل به Storage Bucket:

   gcloud storage cp myfile.txt gs://my-bucket

مقایسه AWS CLI، Azure CLI و gcloud CLI

نتیجه‌گیری

هر یک از ابزارهای CLI برای مدیریت محیط‌های ابری کاربردی و قدرتمند هستند. انتخاب بین آنها بستگی به پلتفرم موردنظر شما دارد. برای مدیریت سریع و کارآمد منابع، استفاده از CLI توصیه می‌شود، به‌ویژه زمانی که به خودکارسازی وظایف نیاز دارید.[/cdb_course_lesson][cdb_course_lesson icon=”fas fa-arrow-alt-circle-down” badge=”lecture” title=”معرفی خدمات اصلی AWS: EC2، S3، IAM” subtitle=”توضیحات کامل”]در این بخش به معرفی خدمات اصلی AWS می‌پردازیم که به طور گسترده در پروژه‌های ابری استفاده می‌شوند. این خدمات شامل EC2 (Elastic Compute Cloud)، S3 (Simple Storage Service) و IAM (Identity and Access Management) هستند.

1. EC2 (Elastic Compute Cloud)

EC2 یکی از مهم‌ترین خدمات AWS است که به کاربران اجازه می‌دهد ماشین‌های مجازی (Instances) را در محیط ابری AWS راه‌اندازی کنند. این سرویس برای پردازش داده‌ها و اجرای برنامه‌ها بر روی سرورهای ابری استفاده می‌شود و انعطاف‌پذیری بسیار بالایی دارد.

ویژگی‌های EC2:

• مقیاس‌پذیری: می‌توانید تعداد و اندازه ماشین‌های مجازی خود را بر اساس نیازهای بار کاری تغییر دهید.
• انواع مختلف Instances: EC2 انواع مختلفی از instances را بر اساس نیازهای مختلف، مانند instances محاسباتی، حافظه‌دار، گرافیکی و ذخیره‌سازی، ارائه می‌دهد.
• امنیت: به راحتی می‌توانید امنیت سرورهای خود را با استفاده از گروه‌های امنیتی و قوانین دسترسی تعریف کنید.
• مدیریت آسان: AWS ابزارهایی مانند AWS CloudWatch را برای نظارت و مدیریت ماشین‌های EC2 ارائه می‌دهد.

چگونه از EC2 استفاده کنیم؟

• ایجاد یک Instance:
  برای ایجاد یک instance از EC2 می‌توانید از کنسول AWS یا AWS CLI استفاده کنید. دستور ایجاد یک instance به صورت زیر است:

  aws ec2 run-instances --image-id ami-12345678 --instance-type t2.micro --count 1 --key-name MyKey --security-group-ids sg-12345678 --subnet-id subnet-12345678

2. S3 (Simple Storage Service)

S3 یکی از سرویس‌های ذخیره‌سازی فایل است که برای ذخیره و بازیابی هر نوع داده‌ای از جمله اسناد، تصاویر، ویدئوها و بکاپ‌ها طراحی شده است. این سرویس بسیار مقیاس‌پذیر و امن است.

ویژگی‌های S3:

• ذخیره‌سازی مقیاس‌پذیر: S3 به شما امکان می‌دهد داده‌های خود را با حجم‌های بسیار بالا ذخیره کنید.
• دسترس‌پذیری بالا: داده‌ها در چندین مرکز داده AWS ذخیره می‌شوند که تضمین‌کننده‌ی دسترسی و در دسترس بودن 99.99% داده‌ها هستند.
• مدیریت داده‌ها: می‌توانید داده‌ها را در سطوح مختلف ذخیره‌سازی مانند S3 Standard، S3 Intelligent-Tiering و S3 Glacier مدیریت کنید.
• امکان استفاده از API: برای دسترسی به داده‌ها، S3 از API‌های ساده و قدرتمند پشتیبانی می‌کند.

چگونه از S3 استفاده کنیم؟

• ایجاد یک Bucket: برای ایجاد یک bucket در S3 از دستور زیر استفاده کنید:

  aws s3 mb s3://my-bucket-name

• آپلود فایل به S3: برای آپلود فایل به S3 می‌توانید از دستور زیر استفاده کنید:

  aws s3 cp myfile.txt s3://my-bucket-name/

3. IAM (Identity and Access Management)

IAM یک سرویس مدیریت دسترسی است که به شما این امکان را می‌دهد که کاربران و گروه‌ها را مدیریت کنید و تعیین کنید که هر کاربر چه دسترسی‌هایی به منابع AWS داشته باشد. IAM یکی از مهم‌ترین بخش‌های امنیتی در AWS است.

ویژگی‌های IAM:

• مدیریت کاربران: می‌توانید کاربران مختلف را ایجاد کرده و دسترسی‌های مخصوص به آنها اختصاص دهید.
• سیاست‌های امنیتی: برای هر کاربر یا گروه، سیاست‌های دسترسی دقیقی (Policies) می‌توانید تعریف کنید.
• Multi-Factor Authentication (MFA): IAM از احراز هویت چندعاملی برای افزایش امنیت حساب‌ها پشتیبانی می‌کند.
• دسترس‌پذیری و مقیاس‌پذیری: IAM به صورت جهانی و مقیاس‌پذیر در دسترس است و به شما اجازه می‌دهد که دسترسی به خدمات مختلف AWS را کنترل کنید.

چگونه از IAM استفاده کنیم؟

• ایجاد یک کاربر جدید: برای ایجاد یک کاربر جدید با دسترسی‌های خاص در AWS، می‌توانید از دستور زیر استفاده کنید:

  aws iam create-user --user-name newuser

• اضافه کردن دسترسی به کاربر: برای اعطای دسترسی‌های خاص به یک کاربر، از سیاست‌های IAM استفاده می‌شود. به عنوان مثال:

  aws iam attach-user-policy --user-name newuser --policy-arn arn:aws:iam::aws:policy/AdministratorAccess

نتیجه‌گیری

این سه سرویس از AWS (EC2، S3 و IAM) ابزارهای اصلی برای راه‌اندازی و مدیریت زیرساخت‌های ابری هستند.

• EC2 برای پردازش و اجرای برنامه‌ها استفاده می‌شود.
• S3 برای ذخیره‌سازی و مدیریت داده‌ها.
• IAM برای مدیریت دسترسی‌ها و امنیت منابع ابری.

این خدمات به شما این امکان را می‌دهند که زیرساخت‌های ابری مقیاس‌پذیر و ایمن را در AWS ایجاد و مدیریت کنید[/cdb_course_lesson][cdb_course_lesson title=”پلتفرم‌های Container as a Service”][/cdb_course_lesson][cdb_course_lesson icon=”fas fa-arrow-alt-circle-down” badge=”lecture” private_lesson=”true” title=”Amazon ECS و Fargate” subtitle=”توضیحات کامل”]

[/cdb_course_lesson][cdb_course_lesson icon=”fas fa-arrow-alt-circle-down” badge=”lecture” private_lesson=”true” title=”Google Kubernetes Engine (GKE)” subtitle=”توضیحات کامل”]Google Kubernetes Engine (GKE) یک سرویس مدیریت‌شده برای اجرای کانتینرها در بستر Kubernetes است که توسط Google Cloud ارائه می‌شود. این سرویس به شما این امکان را می‌دهد که خوشه‌های Kubernetes را به سادگی و به طور خودکار مدیریت کنید، به طوری که می‌توانید به راحتی کانتینرهای خود را در محیط ابری Google اجرا، مدیریت و مقیاس‌گذاری کنید. GKE از زیرساخت قدرتمند Google بهره می‌برد و به شما این امکان را می‌دهد که بار کاری خود را با استفاده از Kubernetes به صورت مقیاس‌پذیر و مقیاس‌پذیر بالا مدیریت کنید.

ویژگی‌های Google Kubernetes Engine (GKE):

1. مدیریت ساده Kubernetes: GKE به شما این امکان را می‌دهد که خوشه‌های Kubernetes را به راحتی از طریق کنسول Google Cloud، gcloud CLI یا API ایجاد و مدیریت کنید. این سرویس تمام پیچیدگی‌های مربوط به نصب و پیکربندی Kubernetes را از شما بر می‌دارد.
2. مقیاس‌پذیری خودکار: GKE از مقیاس‌گذاری خودکار خوشه‌ها و بار کاری‌های Kubernetes پشتیبانی می‌کند. می‌توانید منابع را به طور پویا و خودکار افزایش یا کاهش دهید، بدون اینکه نیازی به نگرانی درباره مدیریت خوشه‌ها یا منابع داشته باشید.
3. امنیت و مقیاس‌پذیری: GKE از ابزارهای امنیتی مختلف مانند Google Cloud Identity and Access Management (IAM) برای مدیریت دسترسی به منابع استفاده می‌کند و امنیت خوشه‌ها را تضمین می‌کند. علاوه بر این، GKE از مقیاس‌پذیری بسیار بالا پشتیبانی می‌کند، به طوری که می‌توانید کانتینرها را به راحتی از یک خوشه کوچک به یک خوشه بزرگ گسترش دهید.
4. پشتیبانی از Container-Optimized OS: GKE از Container-Optimized OS (یک سیستم‌عامل اختصاصی Google برای اجرای کانتینرها) پشتیبانی می‌کند که به‌طور ویژه برای اجرای کانتینرها بهینه‌سازی شده است و امنیت و کارایی بالاتری را فراهم می‌کند.
5. یکپارچگی با سایر سرویس‌های Google Cloud: GKE به راحتی با سایر سرویس‌های Google Cloud مانند Cloud Storage، Cloud Pub/Sub، Google Cloud Monitoring و Google Cloud Logging یکپارچه می‌شود تا به شما کمک کند که یک پلتفرم کاملاً یکپارچه برای مدیریت و نظارت بر کانتینرها و برنامه‌های خود داشته باشید.

نحوه کار با Google Kubernetes Engine:

1. ایجاد خوشه Kubernetes در GKE:

برای شروع کار با GKE، ابتدا باید یک خوشه Kubernetes جدید ایجاد کنید. می‌توانید این کار را از طریق کنسول Google Cloud یا CLI انجام دهید.

• از طریق کنسول Google Cloud:
  • وارد کنسول Google Cloud شوید.
  • به بخش Kubernetes Engine بروید.
  • بر روی “Create Cluster” کلیک کنید.
  • پارامترهای خوشه مانند منطقه، اندازه خوشه و تعداد نودها را تعیین کنید.
  • خوشه ایجاد خواهد شد و می‌توانید به راحتی آن را مدیریت کنید.
• از طریق gcloud CLI:

  gcloud container clusters create my-cluster \
      --zone us-central1-a \
      --num-nodes 3

  این دستور یک خوشه جدید به نام my-cluster با ۳ نود در منطقه us-central1-a ایجاد می‌کند.

2. اتصال به خوشه:

پس از ایجاد خوشه، باید از طریق kubectl به آن متصل شوید تا بتوانید با خوشه Kubernetes خود تعامل کنید.

• برای گرفتن اطلاعات اتصال:

  gcloud container clusters get-credentials my-cluster --zone us-central1-a

• سپس می‌توانید با استفاده از kubectl دستورات خود را اجرا کنید:

  kubectl get nodes

3. استقرار برنامه‌ها در GKE:

برای استقرار برنامه‌ها، باید فایل‌های YAML برای منابع Kubernetes مانند Pods، Deployments و Services ایجاد کنید. این فایل‌ها را می‌توانید با استفاده از دستور kubectl apply به خوشه ارسال کنید.

برای مثال، یک فایل Deployment ساده برای استقرار یک برنامه می‌تواند به شکل زیر باشد:

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: my-app-deployment
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: my-app
  template:
    metadata:
      labels:
        app: my-app
    spec:
      containers:
      - name: my-app-container
        image: gcr.io/my-project/my-app:latest
        ports:
        - containerPort: 8080

برای اعمال این فایل به خوشه، دستور زیر را اجرا می‌کنید:

kubectl apply -f my-app-deployment.yaml

4. نظارت بر خوشه و برنامه‌ها:

GKE یکپارچگی کامل با ابزارهای نظارتی Google Cloud مانند Cloud Monitoring و Cloud Logging دارد. شما می‌توانید از این ابزارها برای نظارت بر وضعیت خوشه، نودها، پادها و بار کاری‌ها استفاده کنید.

برای مشاهده لاگ‌ها و متریک‌های برنامه‌ها می‌توانید به کنسول Cloud Monitoring و Cloud Logging مراجعه کنید یا از دستورات زیر استفاده کنید:

kubectl logs my-app-pod

مزایای Google Kubernetes Engine:

1. مدیریت خودکار: GKE تمام پیچیدگی‌های مدیریت و نگهداری Kubernetes را خودکار کرده است. Google به طور منظم نسخه‌های Kubernetes را به‌روز می‌کند و از به‌روزرسانی‌ها و پچ‌ها به‌طور خودکار مراقبت می‌کند.
2. مقیاس‌پذیری آسان: GKE به شما امکان می‌دهد تا خوشه‌ها را به‌طور خودکار مقیاس‌گذاری کنید، چه از نظر تعداد نودها یا تعداد پادها. این مقیاس‌گذاری می‌تواند به صورت عمودی (افزایش منابع یک نود) یا افقی (افزایش تعداد نودها) انجام شود.
3. یکپارچگی با Google Cloud: GKE به طور کامل با دیگر خدمات Google Cloud مانند Cloud Storage، Cloud Pub/Sub و BigQuery یکپارچه می‌شود، که برای توسعه‌دهندگان و تیم‌ها امکانات بسیار زیادی را فراهم می‌کند.
4. امنیت بالا: GKE از بهترین شیوه‌های امنیتی مانند IAM و VPC برای کنترل دسترسی به منابع استفاده می‌کند و از قابلیت‌های امنیتی پیشرفته مانند Google Cloud Identity-Aware Proxy برای مدیریت دسترسی به خوشه‌ها و برنامه‌ها پشتیبانی می‌کند.
5. دسترس‌پذیری بالا: GKE از High Availability و Multi-zonal deployments پشتیبانی می‌کند که به شما این امکان را می‌دهد که برنامه‌های خود را در چندین منطقه جغرافیایی (zones) اجرا کنید و دسترس‌پذیری بالاتری داشته باشید.

نتیجه‌گیری

Google Kubernetes Engine (GKE) یک پلتفرم مدیریت‌شده Kubernetes است که به شما این امکان را می‌دهد تا کانتینرهای خود را به راحتی و به صورت مقیاس‌پذیر در بستر ابری Google اجرا کنید. با استفاده از GKE، شما می‌توانید از امکانات پیشرفته مقیاس‌گذاری، امنیت و نظارت برخوردار شوید، بدون اینکه نیازی به مدیریت زیرساخت یا نگرانی‌های پیچیده در مورد Kubernetes داشته باشید. GKE به ویژه برای سازمان‌هایی که به دنبال یک راه حل مقیاس‌پذیر و امن برای مدیریت کانتینرهای خود هستند، گزینه‌ای بسیار مناسب است[/cdb_course_lesson][cdb_course_lesson icon=”fas fa-arrow-alt-circle-down” badge=”lecture” private_lesson=”true” title=”Azure Kubernetes Service (AKS)” subtitle=”توضیحات کامل”]Azure Kubernetes Service (AKS) یک سرویس مدیریت‌شده Kubernetes است که توسط Microsoft Azure ارائه می‌شود. این سرویس به شما این امکان را می‌دهد که خوشه‌های Kubernetes را در بستر ابری Azure به راحتی ایجاد، مدیریت و مقیاس‌گذاری کنید. AKS برای اجرای کانتینرها در مقیاس وسیع، مدیریت خودکار زیرساخت‌ها و ادغام با سایر خدمات ابری Azure طراحی شده است.