Un file di configurazione di base potrebbe essere sufficiente per 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. Puoi utilizzare tutti i modelli che vuoi in una configurazione.
I modelli ti consentono di separare la configurazione in diverse parti che puoi utilizzare e riutilizzare in deployment diversi. I modelli possono essere generici 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 di modello 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 modelli in Jinja se hai più familiarità con YAML.
Puoi anche scrivere file di modello in Python e sfruttare Python per generare programmaticamente 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 Jinja e Python. Puoi importare i modelli in entrambe le lingue nella stessa configurazione.
Creazione di un modello di base
Un modello è un file che crei, scritto in Jinja o Python. Ad esempio, considera il seguente file di configurazione:
Questa configurazione è valida, ma puoi semplificarla ulteriormente suddividendo le diverse parti in singoli file di modello riutilizzabili. Per creare un modello basato sulla configurazione precedente, estrai la sezione per la 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 dei metodi nello stesso modello, il metodogenerate_config()
ha la precedenza.L'oggetto
context
contiene metadati sul deployment e sul tuo ambiente, come il nome del deployment, il progetto attuale 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, spetta a te generare i contenuti del modello.
Esempio
Per l'esempio Python completo, consulta il repository GitHub di Deployment Manager.
Importare il modello
Dopo aver creato un modello, importalo nel file di configurazione per utilizzarlo.
Per importare un modello, aggiungi una sezione imports
nella 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 all'inizio della configurazione:
imports:
- path: path/to/my_vm_template.jinja
Se hai un percorso del file lungo, puoi fornire una proprietà name
facoltativa come alias del file. Puoi utilizzare questo nome per fare riferimento al modello
in un secondo momento. Se non fornisci il nome, è possibile 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 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 incorporare i contenuti. 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 come segue:
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
Deployment dei modelli
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
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 chiamato vm-template.jinja
:
gcloud deployment-manager deployments create a-single-vm --template vm-template.jinja
Se il tuo modello ha proprietà del modello,
puoi impostarle anche dalla 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 di escape intorno al valore,version: \'3\'
.I valori booleani non fanno distinzione tra maiuscole e minuscole, quindi
TRUE
,true
eTrue
vengono trattati allo stesso modo.Devi trasmettere tutte le proprietà obbligatorie definite dal modello. Non puoi fornire solo un sottoinsieme delle proprietà. Se determinate 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 gcloud CLI. Per informazioni sulla visualizzazione di un deployment, leggi 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 del modello per astrarre ulteriormente i contenuti.
- Inserisci le informazioni sui tuoi progetti e deployment utilizzando le variabili di ambiente.
- Aggiungi un modello in modo permanente al tuo progetto come tipo composito.