Un file di configurazione di base potrebbe essere sufficiente per i carichi di lavoro semplici, ma per architetture più complesse o per configurazioni che prevedi di riutilizzare, puoi suddividere la configurazione in modelli.
Un modello è un file separato che viene importato e utilizzato come tipo in una configurazione. In una configurazione puoi utilizzare tutti i modelli che vuoi.
I modelli ti consentono di separare la configurazione in diversi componenti che puoi utilizzare e riutilizzare in deployment diversi. I modelli possono essere quanto più generali o specifici in base alle tue esigenze. Con i modelli, puoi anche usufruire di funzionalità come proprietà dei modelli, variabili di ambiente, moduli e altre funzionalità dei modelli per creare file di configurazione e modelli dinamici.
Per esempi di modelli che puoi utilizzare nei tuoi deployment, consulta il repository GitHub di Deployment Manager.
Prima di iniziare
- Se vuoi utilizzare gli esempi di riga di comando in questa guida, installa lo strumento a riga di comando`gcloud`.
- Se vuoi utilizzare gli esempi di API in questa guida, configura l'accesso API.
- Scopri come creare una configurazione di base.
Sintassi del modello
I modelli possono essere scritti in Jinja 2.10.x o Python 3.x. Jinja è più simile alla sintassi YAML, quindi potrebbe essere più facile scrivere i modelli in Jinja se hai più dimestichezza con YAML.
Puoi anche scrivere file di modello in Python e sfruttare Python per generare in modo programmatico parti dei tuoi modelli. Ad esempio, puoi utilizzare le librerie Python per formattare le definizioni dei modelli. Se hai dimestichezza con Python, questo potrebbe essere un formato migliore per te.
Deployment Manager accetta i modelli sia Jinja che Python. Puoi importare i modelli in entrambe le lingue nella stessa configurazione.
Creazione di un modello di base
Un modello è un file creato da te, scritto in Jinja o Python. Ad esempio, considera il seguente file di configurazione:
Questa configurazione è valida, ma puoi semplificarla ulteriormente suddividendo le varie parti in singoli file modello che puoi riutilizzare. Per creare un modello in base alla configurazione precedente, estrai la sezione relativa alla risorsa in questione e crea un nuovo file Jinja o Python.
I seguenti snippet mostrano le sezioni dei modelli che possono semplificare il deployment. Per i modelli completi, fai clic su Visualizza su GitHub.
Jinja
Python
I modelli Python devono soddisfare i seguenti requisiti:
Il modello deve definire un metodo chiamato
GenerateConfig(context)
ogenerate_config(context)
. Se utilizzi entrambi i nomi di metodo nello stesso modello, il metodogenerate_config()
ha la precedenza.L'oggetto
context
contiene i metadati relativi al deployment e al tuo ambiente, ad esempio il nome del deployment, il progetto corrente e così via. Scopri di più sull'utilizzo di variabili di ambiente specifiche per il deployment.Il metodo deve restituire un dizionario Python.
A parte questo, sta a te generare i contenuti del modello.
Esempio
Per l'esempio completo di Python, consulta il repository GitHub di Deployment Manager.
Importazione del modello
Dopo aver creato un modello, importalo nel file di configurazione per utilizzarlo.
Per importare un modello, aggiungi una sezione imports
alla configurazione, seguita dal percorso relativo o assoluto dalla directory corrente. Ad esempio, puoi importare il modello di macchina virtuale dal passaggio precedente aggiungendo la seguente riga nella parte superiore della configurazione:
imports:
- path: path/to/my_vm_template.jinja
Se il percorso del file è lungo, puoi fornire una proprietà name
facoltativa come alias per il file. Puoi utilizzare questo nome per fare riferimento al modello
in un secondo momento. Se non fornisci il nome, puoi fare riferimento al modello utilizzando
path
.
imports:
- path: path/to/my_vm_template.jinja
name: my_renamed_template.jinja
Puoi combinare le importazioni di più modelli, indipendentemente dal fatto che siano in Jinja o Python:
imports:
- path: path/to/my_vm_template.jinja
name: my_renamed_template.jinja
- path: special_vm.py
Se il modello utilizza altri modelli come dipendenze, importa anche i modelli dipendenti nella configurazione:
imports:
- path: path/to/my_vm_template.jinja
- path: special_vm.py
- path: base_vm.jinja
Puoi anche importare file di testo per inserire i contenuti in linea. Ad esempio, se crei un file denominato resource_type.txt con la seguente stringa:
compute.v1.instance
Importalo nella configurazione e fornisci i contenuti in linea nel seguente modo:
imports: - path: resource_type.txt resources: - name: my-vm type: {{ imports["resource_type.txt"] }} # Resolves to "compute.v1.instance" properties: zone: us-central1-a machineType: zones/us-central1-a/machineTypes/f1-micro disks: - deviceName: boot type: PERSISTENT boot: true autoDelete: true initializeParams: sourceImage: projects/debian-cloud/global/images/family/debian-9 networkInterfaces: - network: global/networks/default accessConfigs: - name: External NAT type: ONE_TO_ONE_NAT
Modelli di deployment
Dopo aver importato un modello, utilizzalo come tipo nella configurazione:
Jinja
Python
Se non hai fornito un nome per il modello, chiamalo utilizzando il percorso del modello:
imports:
- path: path/to/my_vm_template.jinja
resources:
- name: my-first-virtual-machine
type: path/to/my_vm_template.jinja
Eseguire il deployment dei modelli direttamente con lo strumento a riga di comando
Anziché creare un file di configurazione di primo livello, Deployment Manager offre la possibilità di eseguire il deployment di un modello direttamente in Google Cloud CLI.
Ad esempio, la seguente richiesta esegue il deployment di un modello denominato vm-template.jinja
:
gcloud deployment-manager deployments create a-single-vm --template vm-template.jinja
Se il tuo modello contiene proprietà modello,
puoi impostarle anche sulla riga di comando utilizzando il flag --properties
:
gcloud deployment-manager deployments create my-igm \
--template vm-template.jinja \
--properties zone:us-central1-a
Tieni presente che:
Tutti i valori vengono analizzati come valori YAML. Ad esempio,
version: 3
viene passato come numero intero. Se vuoi specificarlo come stringa, inserisci virgolette singole con codice di escape intorno al valore,version: \'3\'
.I valori booleani non fanno distinzione tra maiuscole e minuscole, pertanto
TRUE
,true
eTrue
vengono trattati allo stesso modo.Devi passare tutte le proprietà obbligatorie definite dal modello. Non puoi fornire solo un sottoinsieme di proprietà. Se alcune proprietà hanno valori predefiniti, puoi ometterle dalla riga di comando.
Per specificare più proprietà, fornisci coppie chiave:valore separate da virgole. Non importa in quale ordine specifichi le coppie. Ad esempio:
gcloud deployment-manager deployments create my-igm
--template vm-template.jinja
--properties zone:us-central1-a,machineType:n1-standard-1,image:debian-9
Dopo aver eseguito questo comando, Deployment Manager crea un deployment utilizzando il modello che hai fornito. Puoi verificare che il deployment sia stato creato utilizzando la console Google Cloud o lgcloud CLI. Per informazioni su come visualizzare un deployment, consulta Visualizzare un manifest.
Passaggi successivi
- Per esempi di modelli pronti per la produzione, consulta gli esempi di Cloud Foundation Toolkit su GitHub.
- Utilizza le proprietà dei modelli per astrarre ulteriormente i contenuti.
- Compila le informazioni sui progetti e sui deployment utilizzando le variabili di ambiente.
- Aggiungi un modello definitivamente al progetto come tipo composito.