L’industrie de l’IA poursuit sa transformation rapide avec cette nouvelle annonce.
Comment concevoir un laboratoire d’automatisation Ansible de bout en bout avec des playbooks, des inventaires, des rôles, un coffre-fort, un inventaire dynamique et des modules personnalisés
Dans ce didacticiel, nous construisons un Ansiblelab complet qui s’exécute de bout en bout dans Google Colab ou dans n’importe quel environnement Linux. Nous commençons par installer ansible-core, configurer un espace de travail local, créer un fichier de configuration Ansible et définir des inventaires statiques et dynamiques. Nous explorons ensuite les concepts clés d’Ansible, notamment les variables de groupe, les variables hôtes, la priorité des variables, les commandes ad hoc, les playbooks, les boucles, les conditions, les sorties enregistrées, les faits, les modèles, les filtres personnalisés, les modules personnalisés, les rôles, les gestionnaires, les balises, les essais, l’idempotence et Ansible Vault. Étant donné que chaque hôte s’exécute localement, nous mettons en pratique ces concepts en toute sécurité sans avoir besoin de clés SSH, de serveurs distants ou d’infrastructure cloud.
Nous commençons par préparer l’espace de travail Ansible, définir les variables d’environnement et définir les fonctions d’assistance qui facilitent l’exécution du didacticiel. Nous installons ansible-core, vérifions l’installation et créons le fichier de configuration principal d’Ansible. Nous définissons également un inventaire statique avec des groupes d’hôtes Web et de bases de éléments locaux afin de pouvoir mettre en pratique les concepts Ansible sans utiliser de serveurs distants.
À relever, nous définissons des variables de groupe partagées et des variables spécifiques à l’hôte pour montrer comment Ansible gère les données de configuration et applique la priorité des variables. Nous créons ensuite un plugin de filtre Jinja2 personnalisé qui convertit le texte en slugs et formate les valeurs d’octets en unités lisibles. Nous avons aussi créé un module Ansible personnalisé basé sur Python qui génère un rapport dispositif simple pour chaque hôte.
Nous créons un rôle de serveur Web complet avec des valeurs par défaut, des variables, des tâches, des gestionnaires et des modèles pour montrer comment créer une automatisation Ansible réutilisable. Nous utilisons les modèles Jinja2 pour générer une page HTML et un rapport de déploiement à partir de variables Ansible. Nous ajoutons également un script d’inventaire dynamique qui renvoie les informations sur l’hôte et le groupe au format JSON.
Précisons, nous écrivons le playbook principal qui rassemble des variables, des filtres personnalisés, des boucles, des conditions, des sorties enregistrées, des faits dérivés et un module personnalisé. Nous incluons intentionnellement une commande défaillante pour démontrer la gestion des erreurs via le blocage, le sauvetage et toujours. Nous utilisons également un secret crypté dans Vault et appliquons le rôle de serveur Web pour démontrer le fonctionnement de l’automatisation basée sur les rôles dans un flux de travail réel.
Par ailleurs, nous créons un fichier de mot de passe Vault et chiffrons un secret en ligne qu’Ansible déchiffre automatiquement lors de l’exécution du playbook. Nous inspectons les inventaires statiques et dynamiques pour comprendre comment Ansible lit les hôtes, les groupes et les métadonnées. Nous exécutons ensuite des commandes ad hoc pour envoyer une requête ping à tous les hôtes et collecter des informations spécifiques sur la version Python à partir de web1.
Nous exécutons le playbook en mode vérification, l’exécutons pour de vrai et le réexécutons pour confirmer que le flux de travail est idempotent. Nous utilisons des balises pour exécuter uniquement la tâche liée au rapport, puis inspectons les fichiers de rapport HTML et texte générés. Nous démontrons également le chiffrement complet du fichier Vault, visualisons en toute sécurité le fichier chiffré et réalisons le laboratoire Ansible avancé.
En conclusion, nous disposons d’un laboratoire Ansible fonctionnel qui démontre comment les flux de travail d’automatisation sont structurés et exécutés dans des projets réels. Nous avons créé des rôles réutilisables, généré des fichiers à partir de modèles Jinja2, exécuté des modules Ansible personnalisés basés sur Python, géré les erreurs avec Rescue et Always Block, chiffré les secrets avec Ansible Vault et validé notre configuration par des essais à sec et des exécutions idempotentes répétées. Nous avons également appris comment fonctionnent les inventaires statiques et dynamiques, comment les balises nous aident à exécuter des tâches sélectionnées et comment Ansible organise l’automatisation de l’infrastructure de manière propre, reproductible et conviviale pour la production.
Pour faire simple :
- Nous inspectons les inventaires statiques et dynamiques pour comprendre comment Ansible lit les hôtes, les groupes et les métadonnées.
- Nous utilisons des balises pour exécuter uniquement la tâche liée au rapport, puis inspectons les fichiers de rapport HTML et texte générés.
Les analystes auront matière à débattre dans les prochaines semaines.
Dans le même ordre d’idées :
Couverture originale : MarkTechPost : MarkTechPost