Udacity | SUSE: 아키텍처 고려사항 - 랩

This is the fourth article in the series, Udacity: SUSE Cloud Native Foundations. This is an extension of the previous article, .

이 섹션에서는 이전 섹션의 두 가지 연습과 한 가지 edge 사례를 살펴보겠습니다.

Exercise 1: Endpoints for Application Status

Exercise 2: Application Logging

Edge Case: Amorphous Applications

다음 연습에서는 Windows 노트북과 Visual Studio 코드를 사용합니다.파이톤이랑 플라즈크도 설치했어.설치에 대해 이것link을 검사할 수 있습니다.

연습 1: 응용 프로그램 상태의 끝점

클론 랩 저장소는 여기link에 있습니다.

$ git clone https://github.com/udacity/nd064_course_1.git

너는 아래의 폴더를 보아야 한다.

$ ls -ltr
drwxr-xr-x 1 Eden Jose 197610    0 Jun 18 19:41 nd064_course_1/ 

exercises/python-helloworld 폴더로 이동합니다.

$ cd nd064_course_1/

$ ls -l
total 25
drwxr-xr-x 1 Eden Jose 197610  0 Jun 18 19:41 exercises/
drwxr-xr-x 1 Eden Jose 197610  0 Jun 18 19:41 project/
-rw-r--r-- 1 Eden Jose 197610 12 Jun 18 19:41 README.md
drwxr-xr-x 1 Eden Jose 197610  0 Jun 18 19:41 solutions/

$ cd exercises/python-helloworld/

$ ls -l
total 6
-rw-r--r-- 1 Eden Jose 197610 167 Jun 18 19:41 app.py
-rw-r--r-- 1 Eden Jose 197610  32 Jun 18 19:41 requirements.txt

찾은 지침here에 따라 우리는 폴더nd064_course_1를 프로젝트 폴더로 사용하고 가상 환경을 만들어flask를 설치할 수 있습니다.가상 환경을 만들려면 다음 명령을 실행합니다.

$ cd nd064_course_1
$ python -m venv env

env 에서 새 nd064_course_1 폴더를 볼 수 있을 것입니다.

$ ls -l
total 13
drwxr-xr-x 1 Eden Jose 197610  0 Jun 18 21:27 env/
drwxr-xr-x 1 Eden Jose 197610  0 Jun 18 21:12 exercises/
drwxr-xr-x 1 Eden Jose 197610  0 Jun 18 19:41 project/
-rw-r--r-- 1 Eden Jose 197610 12 Jun 18 19:41 README.md
drwxr-xr-x 1 Eden Jose 197610  0 Jun 18 19:41 solutions/

Visual Studio 코드에서 편집기nd064_course_1 폴더를 열고 명령 팔레트(보기 > 명령 팔레트 또는 (Ctrl+Shift+P)를 엽니다.그리고 Python:select 해석기 명령을 선택한 다음 프로젝트 폴더에서 ./env 또는 .\env로 시작하는 가상 환경을 선택하십시오.


가상 환경을 활성화하기 위해 새 터미널을 엽니다.
가상 환경에 flask를 설치합니다.

$ python -m pip install flask

설치 후 exercises/ython-helloworld 폴더로 이동하여 다음 명령을 실행합니다.이 명령은 Flask 개발 서버를 실행하고 응용 프로그램을 찾습니다.기본값은 py입니다.

$ cd exercises/python-helloworld/

$ python -m flask run
* Environment: production
WARNING: This is a development server. Do not use it in a production deployment.
Use a production WSGI server instead.
* Debug mode: off
* Running on http://127.0.0.1:5000/ (Press CTRL+C to quit)

이것이 유효한지 확인하려면 브라우저를 열고 127.0.0.1:5000로 이동합니다.

다음 요구 사항을 고려하여 Python Flask 응용 프로그램을 /status 및 /metrics 엔드포인트로 확장합니다.

두 끝점 모두 HTTP 200 상태 코드

로 돌아가야 합니다.

두 단점은 모두 JSON 응답을 되돌려야 한다. 예를 들어 {"user":"admin"}.
(참고: JSON 응답은 이 단계에서 하드코딩 가능)

/status 엔드포인트는 이 예와 유사한 응답을 반환해야 합니다. 결과: OK-Health

/metrics 단점은 본 예와 유사한 응답을 되돌려야 합니다. 데이터: {UserCount:140, UserCountActive:23}

솔루션:
편집app.py:

from flask import Flask
from flask import json

app = Flask(__name__)

@app.route('/status')
def status():
response = app.response_class(
        response=json.dumps({"result":"OK - healthy"}),
        status=200,
        mimetype='application/json'
)

return response

@app.route('/metrics')
def metrics():
response = app.response_class(
        response=json.dumps({"status":"success","code":0,"data":{"UserCount":140,"UserCountActive":23}}),
        status=200,
        mimetype='application/json'
)

return response

@app.route("/")
def hello():
return "Hello World!"

if __name__ == "__main__":
app.run(host='0.0.0.0')

수정된 app.py 을 실행하고 브라우저에서 다시 링크 127.0.0.1:5000 를 열려고 시도합니다.

$ python -m flask run
* Environment: production
WARNING: This is a development server. Do not use it in a production deployment.
Use a production WSGI server instead.
* Debug mode: off
* Running on http://127.0.0.1:5000/ (Press CTRL+C to quit)

추가/status 및 /metrics를 통해 종단점이 제대로 작동하는지 확인

연습 2: 애플리케이션 로그

이 단계에서 Hello World 프로그램을 확장해서 서로 다른 단점을 처리합니다.일단 종점에 도착하면 이 조작을 표시하는 기록선을 기록해야 한다.
이 연습에서는 Hello World 응용 프로그램 collect logs를 개발하고 다음 요구 사항을 충족해야 합니다.

로그 행은 타임스탬프와 요청의 끝점을 기록해야 합니다. 예를 들어,

"{{TIMESTAMP}}, {{ ENDPOINT_NAME}} endpoint was reached"

로그는 app라는 파일에 저장해야 합니다.일지.

디버그 단계에서 Python 로그 수집을 사용합니다.

에 대한 자세한 내용은 logging Python module를 참조하십시오.

솔루션:
수정app.py.여기서 우리가 사용하는 것은 app.logger 단점에 따라 정보를 기록하는 것이다.로그를 특정 파일에 저장하기 위해서, 우리는 파이톤의 logging module 을 사용합니다.이 로그들은 현재 app.log라는 파일로 유동적으로 전송됩니다.

from flask import Flask
from flask import json
import logging

app = Flask(__name__)

@app.route('/status')
def healthcheck():
    response = app.response_class(
            response=json.dumps({"result":"OK - healthy"}),
            status=200,
            mimetype='application/json'
    )

    ## log line
    app.logger.info('Status request successfull')
    return response

@app.route('/metrics')
def metrics():
    response = app.response_class(
            response=json.dumps({"status":"success","code":0,"data":{"UserCount":140,"UserCountActive":23}}),
            status=200,
            mimetype='application/json'
    )

    ## log line
    app.logger.info('Metrics request successfull')
    return response

@app.route("/")
def hello():
    ## log line
    app.logger.info('Main request successfull')

    return "Hello World!"

if __name__ == "__main__":

    ## stream logs to app.log file
    logging.basicConfig(filename='app.log',level=logging.DEBUG)

    app.run(host='0.0.0.0')

테스트를 위해 우리는 프로그램을 실행합니다.다시 py를 사용하지만, 이번에는 이 간단한 명령을 사용합니다.

$ python app.py 
 * Serving Flask app 'app' (lazy loading)
 * Environment: production
   WARNING: This is a development server. Do not use it in a production deployment.
   Use a production WSGI server instead.
 * Debug mode: off
 * Running on all addresses.
   WARNING: This is a development server. Do not use it in a production deployment.
 * Running on http://192.168.254.105:5000/ (Press CTRL+C to quit)

브라우저로 돌아가서 아래에 주 단점이 있는 링크를 입력한 다음 두 단점이 있는 링크를 입력하십시오

터미널로 돌아가면 app.log 폴더에 exercises/python-helloworld 가 만들어진 것을 볼 수 있습니다.

$ ls -l
total 10
drwxr-xr-x 1 Eden Jose 197610   0 Jun 18 22:22 __pycache__/
-rw-r--r-- 1 Eden Jose 197610 685 Jun 18 22:54 app.log
-rw-r--r-- 1 Eden Jose 197610 998 Jun 18 22:52 app.py
-rw-r--r-- 1 Eden Jose 197610  32 Jun 18 19:41 requirements.txt

$ cat app.log
WARNING:werkzeug: * Running on all addresses.
   WARNING: This is a development server. Do not use it in a production deployment.
INFO:werkzeug: * Running on http://192.168.254.105:5000/ (Press CTRL+C to quit)
INFO:app:Main request successfull
INFO:werkzeug:127.0.0.1 - - [18/Jun/2021 22:53:51] "GET / HTTP/1.1" 200 -
INFO:app:Main request successfull
INFO:werkzeug:127.0.0.1 - - [18/Jun/2021 22:54:11] "GET / HTTP/1.1" 200 -
INFO:app:Metrics request successfull
INFO:werkzeug:192.168.254.105 - - [18/Jun/2021 22:54:21] "GET /metrics HTTP/1.1" 200 -
INFO:app:Metrics request successfull
INFO:werkzeug:192.168.254.105 - - [18/Jun/2021 22:54:24] "GET /metrics HTTP/1.1" 200 -

테두리 사례: 비결정 응용

한 엔지니어링 팀이 하나의 제품(monolith와 Micro 서비스 포함)을 성공적으로 발표한 후에 응용 프로그램의 생명 주기의 다음 단계는 유지보수이다.본 예에서 우리는 제품 발표 후 자주 사용하는 유지보수 조작을 탐구할 것이다.

전체 유지보수 단계에서 응용 프로그램의 구조와 기능에 변화가 발생할 수 있다는 것은 예상한 것이다!응용 프로그램의 체계 구조는 정태적이지 않고 무정형이며 끊임없이 이동 중이다.이것은 제품의 유기적인 성장을 대표하는데 이 제품은 고객의 피드백과 신흥 기술에 호응할 수 있다.
제품 발표 후 유지보수 단계에서monolith와 마이크로 서비스를 바탕으로 하는 응용 프로그램은 모두 과도할 것이다.새로운 기능을 추가하거나 도구를 통합하는 것을 고려할 때 유연성이 아니라 확장성에 관심을 가져야 한다.

일반적으로 정의가 양호하고 간단한 기능을 사용하여 여러 서비스(예를 들어 마이크로 서비스)를 관리하는 것이 새로운 서비스(예를 들어 우리가 Monolith에서 본 것)를 지원하는 것보다 더 효과적이다.그러나 구조가 좋은 유지보수 단계를 가지려면 응용 프로그램의 구조를 선택하는 원인과 관련된 균형을 알아야 한다.
유지 관리 단계에서 가장 일반적인 몇 가지 작업은 다음과 같습니다.

버스트 작업 - 서비스에 너무 많은 기능이 포함되어 있고 관리가 어려운 경우 버스트 작업을 적용합니다.이런 상황에서 더욱 작고 관리하기 쉬운 단원을 사용하는 것이 가장 좋다.

합병 조작 - 단원이 너무 세분화되거나 밀접하게 연결된 조작을 집행하면 합병 조작을 응용하고 이 단원을 합병하는 개발 장점을 제공한다.예를 들어 한 서비스에서 두 개의 단독 로그 출력과 로그 형식 서비스를 통합합니다.

교체 작업 - 서비스의 보다 효율적인 구현을 결정할 때 사용합니다.예를 들어 Go에서 Java 서비스를 다시 작성하여 전체 실행 시간을 최적화합니다.

오래된 작업 - 더 이상 비즈니스 가치를 제공하지 않는 서비스를 위해 아카이빙하거나 폐기해야 합니다.예를 들어 일회성 이전 과정을 수행하는 서비스입니다.

이러한 작업을 수행하면 프로젝트의 수명과 연속성이 연장됩니다.전반적으로 최종 목표는 응용 프로그램이 고객에게 가치를 제공하고 엔지니어링 팀의 관리가 쉽다는 것을 확보하는 것이다.그러나 더 중요한 것은 프로젝트의 구조가 정태적이지 않다는 것을 관찰할 수 있다.그것은 무정형적이며 새로운 수요와 고객 피드백에 따라 끊임없이 발전한다.
와, 그건 장편대론이야!걱정하지 마십시오. 다음 절에서는 Kubernetes의 용기를 사용해서 배열하는 것을 중점적으로 토론할 것입니다.
안녕히 계세요!😁

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See you there! 😃

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이든 호세 포레

A cloud enthusiast, an IT Professional, and a problem-solver. I am either learning something new, running a mile, or planning my next 100 days.