使用 Pulumi 打造自己的多云管理平台

前语

在公有云技能与产品飞速发展的时代，事务关于其本身的可用性提出了越来越高的要求，当跨区域容灾现已无法满足事务需求的情况下，咱们通常会考虑多云布置咱们的事务渠道，以躲避更大规模的风险。但在多云渠道布置的架构下，多云资源的办理成为了一个耗时耗力，办理与运维本钱颇高的难点。这导致了榜首，云管人员需求通晓掌握两家乃至多家云厂商的技能与服务产品，或许第二，多支独立团队别离运维与办理导致的高团队本钱等许多痛点。所以公有云资源纳管渠道（以下简称云管渠道）应运而生。

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云管渠道简化了运管人员的操作流程，降低了公有云产品的技能门槛，但是在多云产品的集中式纳管上，却难度重重。其一，不同公有云厂商，运用独立的 infrastructure-as-code （以下简称 IaC ）体系或许服务，比如亚马逊云科技的 Cloudformation 服务；其二，不论云厂商仍是开源的 IaC 产品，均运用符号言语或许类符号言语编写代码，鲜有运用 Java， Python 或许 Golang 等开发言语的运行时，这关于通晓于开发言语的，云管渠道的开发人员导致了额定学习本钱，需求从0开始学习符号言语，往往会导致开发团队的冲突乃至拒绝；其三，符号言语运行过程中，更倾向于将整体仓库运行完毕之后，输出对应的 outputs，但在运行过程中，存在难以直接循环调用 outputs，无法写入数据库等许多难点，这增大了编写难度以及代码编写工作量。有没有一款产品，可以适配干流公有云 IaC，又可以运用高档编程言语编写代码呢？

什么是 Pulumi？

Pulumi 是非常盛行的，现代化 IaC 渠道。Pulumi 引入了干流编程言语，比如 JavaScript，Python，Java，Golang，.NET，以及符号言语 YAML，可以运用上述言语，经过 Pulumi SDK 办理不同云厂商的资源。Pulumi 现在现已支持了干流公有云厂商比如亚马逊云科技，微软 Azure，谷歌云与阿里云，及其生态比如 Fastly，Akamai，Cloudflare，Kubernetes，Kong，Apache Kafka 等。

Pulumi 的组成如下图所示：

每一个 Pulumi 项目包括至少一个程序组，程序组由编程言语书写，描述不同资源的运作

以及彼此之间的联系。

以下以 Python 代码为例，描述咱们在 Pulumi 中创立了 web-sg 名称安全组，并附加该安全组，以 ’ami-6869aa05’为镜像，创立了实例标准为 t2.micro 的 EC2 虚拟机。

import pulumi
import pulumi_aws as aws
group = aws.ec2.SecurityGroup('web-sg',
    description='Enable HTTP access',
    ingress=[
        { 'protocol': 'tcp', 'from_port': 80, 'to_port': 80, 'cidr_blocks': ['0.0.0.0/0'] }
    ])
server = aws.ec2.Instance('web-server',
    ami='ami-6869aa05',
    instance_type='t2.micro',
    vpc_security_group_ids=[group.name] 
)
pulumi.export('public_ip', server.public_ip)
pulumi.export('public_dns', server.public_dns)

Pulumi 怎么工作 Pulumi 的运作由几个部分组成：

榜首，言语处理中枢。Language Host 担任运行 Pulumi 的程序，并为您的开发言语准备好与之对应的环境，比如 Python3.7。言语中枢由两部分组成：

1.履行器。它会协助 Pulumi 准备并设置好相应的 Runtime（运行时）；

2.运行时。它会担任为您编写的程序做好运行准备，并在过程中监控程序的运行。

第二，资源供给方 Provider。

资源供给方经过资源插件（Resource Plugin，用来办理资源）与原生 SDK 协作，来办理云端资源。

有了上述两部分组成，Engine 引擎就可以完成云端资源的办理。引擎现已被封装进 pulumi cli，无需额定装置与布置。

怎么创立一个 Pulumi 项目

1.装置 Pulumi（以 Linux 为例）

curl -fsSL https://get.pulumi.com | sh

2.装置运行时（以 Python 为例）

请阅览怎么在 Linux 上装置 Python3本文不再复述

3.装备权限

请阅览装置或更新最新版别的 Amazon CLI，完成 Amazon CLI 的装置，本文不再复述

请阅览装备 Amazon CLI完成完成权限装备，本文不再复述

4.创立新项目

$mkdir newproject && cd newproject
$pulumi new aws-python

Pulumi new 的指令行会经过交互式的方法，为您创立新的项目与新的仓库（stack），并装置好一切需求的组件（Module）。

5.布置这个项目

履行 pulumi up 进行项目布置

履行成功后，咱们可以在 S3 中看到有 pulumi 创立出来的 S3 桶

6.调整项目布置

咱们要在现已布置的项目中，做出一些调整。之前的布置完毕后，咱们创立了一个 S3 桶，这次咱们需求为其添加一个 index.html 并将其保管为静态站点

6.1创立站点主页

#touch index.html

在其间添加文本：

<html>
    <body>
        <h1>Hello, Amazon!</h1>
    </body>
</html>

保存后，编辑__main__.py

在结尾处添加：

bucketObject = s3.BucketObject( ‘index.html’, bucket=bucket.id, source=pulumi.FileAsset(‘index.html’))

再次履行 pulumi up 改变布置

6.2 调整布置

这次咱们需求编辑 S3 bucket 的特点，使其保管静态站点，并调整 Bucket ACL，使其可以被匿名拜访。

编辑main.py

替换 bucket segment，使其成为：

bucket = s3.Bucket('my-bucket',
    website=s3.BucketWebsiteArgs(
        index_document="index.html",
))

在结尾处，添加输出：

pulumi.export('bucket_endpoint', pulumi.Output.concat('http://', bucket.website_endpoint))

履行 Pulumi up，发布项目改变后，得到输出结果：

Outputs:
  + bucketEndpoint: "http://my-bucket-e7bfd5a.s3-website-us-west-2.amazonaws.com"
    bucketName    : "my-bucket-e7bfd5a"

拜访 bucketEndpoint，咱们可以看到

7.销毁项目

咱们可以履行 pulumi destroy 销毁项目。

结论

经过这个简略的事例，咱们展示了经过 pulumi 可以轻松的创立，办理与删去一个项目，在项目中，咱们可以创立，调整，办理，删去与项目相关的 Resource，将 pulumi 与编程言语相结合，可以完成云管渠道的个性化需求，并经过云管渠道的几次点击，完成杂乱逻辑下，不同云服务的组合，满足事务场景的需求。

额定事例

咱们会额定供给几个 pulumi program，便利我们直观的了解到 pulumi 的编码方法。

创立一个名称为 “DocumentDBCluster”Amazon DocumentDB 的 Cluster，主动备份保存15天，必须敞开删去维护。然后将 DocumentDB Cluster Endpoint 输出。

import pulumi
import pulumi_aws as aws
docdb = aws.docdb.Cluster("docdb",
    backup_retention_period=5,
    cluster_identifier="DocumntDBCluster",
    engine="docdb",
    master_password="mustbeeightchars",
    master_username="foo",
    deletion_protection=True,
    skip_final_snapshot=True)
pulumi.export('DocumentCluster_endpoint', docdb.endpoint)

下面是一个稍微杂乱一些的场景：

场景共由五个部分组成，榜首部分，环境定义；第二部分，创立 SSH&HTTP 的安全组，第三部分，创立 EC2 并附加 EIP，第四部分，创立 Aurora ServerlessV2，第五部分，输出。我们可以经过下列 python 代码与场景逐一对应。

import pulumi
import pulumi_aws as aws
config = pulumi.Config()
availability_zone = config.require("availabilityZone")
environment_type = config.get("environmentType")
if environment_type is None:
    environment_type = "dev"
ami_id = config.get("amiID")
if ami_id is None:
    ami_id = ""
ami_id_value = "/aws/service/ami-amazon-linux-latest/amzn2-ami-hvm-x86_64-gp2" if ami_id == "" else aws.get_ssm_parameter_string().value
key_pair_name = config.require("keyPairName")
db_instance_identifier = config.get("dbInstanceIdentifier")
if db_instance_identifier is None:
    db_instance_identifier = "mydatabase"
db_username = config.get("dbUsername")
if db_username is None:
    db_username = "postgres"
db_password = config.require("dbPassword")
web_app_security_group = aws.ec2.SecurityGroup("webAppSecurityGroup",
    name="webAppSG",
    description="Allow HTTP/HTTPS and SSH inbound and outbound traffic",
    ingress=[
        aws.ec2.SecurityGroupIngressArgs(
            ip_protocol="tcp",
            from_port=80,
            to_port=80,
            cidr_ip="0.0.0.0/0",
        ),
        aws.ec2.SecurityGroupIngressArgs(
            ip_protocol="tcp",
            from_port=443,
            to_port=443,
            cidr_ip="0.0.0.0/0",
        ),
        aws.ec2.SecurityGroupIngressArgs(
            ip_protocol="tcp",
            from_port=22,
            to_port=22,
            cidr_ip="0.0.0.0/0",
        ),
])
web_app_instance = aws.ec2.Instance("webAppInstance",
    availability_zone=availability_zone,
    image_id=ami_id_value,
    instance_type="t2.small",
    key_name=key_pair_name,
    security_groups=[web_app_security_group.id,default,])
web_app_eip = aws.ec2.EIP("webAppEIP",
    vpc=True,
instance=web_app_instance.id)
web_app_database = aws.rds.Cluster("webAppDatabase",
    cluster_identifier=db_instance_identifier,
    engine="aurora-postgresql",
    engine_mode="provisioned",
    engine_version="13.6",
    database_name=db_username,
    master_username=db_username,
    master_password=db_password,
    serverlessv2_scaling_configuration=aws.rds.ClusterServerlessv2ScalingConfigurationArgs(
        max_capacity=1,
        min_capacity=0.5,
    ))
web_app_database_instance = aws.rds.ClusterInstance("webAppDatabaseInstance",
    cluster_identifier=web_app_database.id,
    instance_class="db.serverless",
    engine=web_app_database.engine,
    engine_version=web_app_database.engine_version)
pulumi.export("websiteURL", web_app_eip.id.apply(lambda id: f"http://{id}"))
pulumi.export("webServerPublicDNS", web_app_instance.public_dns_name)
pulumi.export("webAppDatabaseEndpoint", web_app_database.endpoint)

参阅资源：

了解 Pulumi 的 Registry

www.pulumi.com/registry/?t…

装置 Python3

docs.aws.amazon.com/zh_cn/paral…

装置或更新最新版别的 Amazon CLI

docs.aws.amazon.com/zh_cn/cli/l…

装备 Amazon CLI

docs.aws.amazon.com/zh_cn/cli/l…

本篇作者

付晓明

亚马逊云解决方案架构师，担任云计算解决方案的咨询与架构设计，一起致力于数据库，边缘计算方面的研讨和推广。在加入亚马逊云科技之前曾在金融职业 IT 部门担任互联网券商架构的设计，对分布式，高并发，中间件等具有丰富经验。

文章来历：dev.amazoncloud.cn/column/arti…

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