системный администратор, deployment инженер
Всем известно, что с помощью ssh можно делать перенаправление портов (создавать туннели). Еще из мануала по ssh вы могли узнать, что OpenSSH умеет динамически открывать порты для удаленного перенаправления и выполнять строго определенные команды. Также всем известно, что для Ansible (не считая Tower) нет такого понятия как сервер и клиент (в смысле ansible-server/ansible-agent) — есть сценарий (playbook) который можно выполнить как локально, так и удаленно через ssh-соединение. Еще есть Ansible-pull, это скрипт который проверяет git-репозиторий с вашими плейбуками и при наличии изменений запускает плейбук для применения обновлений. Там где нельзя пушить в большинстве случаев можно использовать pull, но бывают исключения.
Это практическое пособие познакомит вас c Ansible. Вам понадобится виртуальная или реальная машина, которая будет выступать в роли узла для Ansible. Окружение для Vagrant идет в комплекте с этим пособием.
Ansible — это программное решение для удаленного управления конфигурациями. Оно позволяет настраивать удаленные машины. Главное его отличие от других подобных систем в том, что Ansible использует существующую инфраструктуру SSH, в то время как другие (chef, puppet, и пр.) требуют установки специального PKI-окружения.
Пособие покрывает такие темы:
Ansible использует так называемый push mode: конфигурация «проталкивается» (push) с главной машины. Другие CM-системы обычно поступают наоборот – узлы «тянут» (pull) конфигурацию с главной машины.
Этот режим интересен потому что вам не нужно иметь публично доступную главную машину для удаленной настройки узлов; это узлы должны быть доступны (позже мы увидим, что скрытые узлы также могут получать конфигурацию).
Для обеспечения отказоустойчивости СУБД PostgreSQL, как и многие базы данных, использует специальный журнал, в котором ведет историю изменения данных. Перед тем как записать данные в файлы БД, сервер PostgreSQL аккумулирует изменения в оперативной памяти и записывает в последовательный файл журнала, чтобы не потерять их из-за непредвиденного отключения питания.
Данные в журнал пишутся до того как пользователь базы данных получит сообщение об успешном применении изменений. Этот журнал называется журналом упреждающей записи (Write-Ahead Log или просто WAL), а файлы журнала хранятся в каталоге pg_xlog. Также периодически PostgreSQL сбрасывает измененные аккумулированные данные из оперативной памяти на диск. Этот процесс согласования данных называется контрольной точкой (checkpoint). Контрольная точка выполняется также при каждом штатном выключении PostgreSQL.
Информация о том, с какими внутренними значениями завершилась контрольная точка, хранится в файле global/pg_control и потому этот файл должен быть доступен СУБД еще до момента восстановления данных. Если PostgreSQL отключается нештатно, то изменения из файлов журнала (pg_xlog) применяются к файлам БД, начиная с позиции последней контрольной точки. Этот процесс называется восстановлением данных.
В файле pg_control находится информация:
Посмотреть содержимое pg_control можно при помощи утилиты pg_controldata:
$ pg_controldata /var/lib/pgsql/9.5/data
pg_control version number: 942
Catalog version number: 201510051
Database system identifier: 6242923005164171508
Database cluster state: in production
pg_control last modified: Fri Apr 29 01:00:00 2016
Latest checkpoint location: EEAF/BAA5520
Prior checkpoint location: EEAF/BAA5440
...
Latest checkpoint's NextXID: 7/876524573
Latest checkpoint's NextOID: 264355612
Latest checkpoint's NextMultiXactId: 134512401
Latest checkpoint's NextMultiOffset: 547842659
...
Про разделение скорости, приоритезацию, работу шейпера и всего остального уже много всего написано и нарисовано. Есть множество статей, мануалов, схем и прочего, в том числе и написанных мной материалов. Но судя по возрастающим потокам писем и сообщений, пересматривая предыдущие материалы, я понял — что часть информации изложена не так подробно как это необходимо, другая часть просто морально устарела и просто путает новичков. На самом деле QOS на микротике не так сложен, как кажется, а кажется он сложным из-за большого количества взаимосвязанных нюансов. Кроме этого можно подчеркнуть, что крайне тяжело освоить данную тему руководствуясь только теорией, только практикой и только прочтением теории и примеров. Основным костылем в этом деле является отсутствие в Mikrotik визуального представления того, что происходит внутри очереди PCQ, а то, что нельзя увидеть и пощупать приходится вообразить. Но воображение у всех развито индивидуально в той или иной степени.
“Не трудности “ломают” вас, а то, как вы их переносите” — Lou Holtz
В соавторстве с Emmet O’Grady (основателем NimbleCI и Docker Ninja)
В книге Франца Кафки “Превращение” (“Метаморфозы”) человек просыпается однажды утром и обнаруживает, что он превратился в гигантское насекомоподобное существо. Как у инженеров DevOps, у нас есть такие же сюрреалистические моменты в жизни. Мы находим экзотические ошибки “под ковриком” (скрытые в самых труднодоступных местах) или бываем атакованы червями либо другими опасными сущностями. Если вы занимаетесь этим достаточно долго, у вас рано или поздно появится ужасная история, или даже две (поделитесь ими с нами!). В такой момент мы не можем сидеть и ждать, когда наступит кризис, мы должны действовать быстро. Торопясь исправить это как можно раньше, мы должны развернуть (deploy) новую сущность и выпустить новую версию нашего сервиса, устраняя проблему.
В этом июне, в качестве лейтмотива конференции DockerCon мы видели демо, в котором 3-узловой Swarm-кластер был создан за 30 секунд используя набор инструментов для кластеризации Swarm, интегрированную в Docker Engine 1.12.
Впечатляет, но естественно, мне нужно было попробовать сделать это самому, чтобы увидеть своими глазами.
