基于 Python 构建运维自动化平台

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导语:

今天受 Reboot 聊运维自动化的议题,与大家一起探讨如何基于Python构建一个可扩展的运维自动化平台,也希望能与大家一起交流,共同成长。

此次分享将通过介绍OMServer、OManager具备的功能、架构设计、模块定制、安全审计、C/S结构的实现等几个方面的内容来展开,两个平台也是《Python自动化运维:技术与最佳实践》的案例介绍。

为什么选择Python?

  • 默认安装且跨平台

  • 可读性好且开发效率高

  • 丰富的第三方库(开发框架、各类API、科学计算、GUI等)

  • 社区活跃&众多开发者。


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Python在腾讯的现状,根据去年内部提交组件语言统计,除去2、3、4前端技术,Python在高级编程语言中排第3位。

应用在系统运维、业务逻辑、运营平台、测试工具、数据挖掘等领域,腾讯大名鼎鼎的“蓝鲸”运维PAAS平台就是基于Python语言来构建的。

一、    平台介绍

OMServer 一个集中式的Linux集群管理(基础)平台,具备业务集群管理、实时安全审计、功能模块定制、数据加密传输、支持主流Python组件、使用简单且体验好等特点。

源码托管地址:

github.com/yorkoliu/py…

读者可以根据企业的需求定制修改及发布。

1、平台截图


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2、平台采用到的第三方库

Django : 一个开放源代码的Web应用框架,由Python写成,采用了MVC的软件设计模式;

rpyc : 一个 Python 实现的RPC和分布式计算的工具。支持同步和异步操作、回调等;

saltstack 、ansible 、func : 基本Python开发的自动化配置管理与流程控制组件;

Mysql : 是一个非常流行的关系型数据库管理系统。

二、    平台架构设计

1、OMServer架构图

2、架构说明

OMServer平台为三层架构,分别为WEB交互层、分布式计算层、集群管理服务层。

第一层:即为WEB交互层,典型的B/S架构,以供管理员操作的交互平台,也是OMServer的核心,基于Django开发;

第二层:分布式计算层,提供与主控端的连接通道,采用的是rpyc传输协议。

协议操作流程:

前端模块参数->加密传输->任务执行->返回结果集->解密输出。

第三层:集群管理服务层,整合Python主流的远程操作组件(支持Saltstack、Anaible、Func),对被控端(业务服务器集群)进行管理,其中主控端可以根据不同IDC环境,采用多地多点的管理方式,可提升冗余度及执行效率。

主控端操作模块以不同Python文件加以区分,便于维护,可灵活定制操作逻辑及横向扩展等特点。

3、平台架构优势

管理端多机支持,可按不同IDC划分;

安全性高,加密传输、定义私有通讯规范(TCP);

支持多种管理客户端接入(WEB、桌面、移动);

调用Python组件的高级特性(Playbook、State);

功能扩展性能力强,模块定制化。

4、架构操作流程

上图将三个层次的交互流程进行串连,可以清晰了解OMServer架构的操作流程,结束了传统式直连APP Server的操作,更加规范我们的操作事件,一定程度可以避误一些潜在的误操作。

5、整合远程操作Python组件

分两步:

  1. 提前配置主控端与被控端的信任关系,一般为证书或SSH 认证;

  2. 通过OMServer主控端封装好的任务模块与API接口,实现定制化的任务下发及执行。

三、    平台模块定制

1、任务模块定制的思路

1)任务模块:即为一个“操作事件”为颗粒的任务,如重载配置、部署缓存服务、停止Nginx服务等原子操作;

2)添加模块的步骤

① 定义任务模块“输入参数”,采用HTML Form元素,可以为输入、下拉、单复选框等元素;


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② 编写后台模块代码,其中执行部分由Saltstack或Ansible的Client_API来实现;


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③ 任务模块核心代码,只需要5行代码就可以实现一个SHELL脚本下发、执行的功能。


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3)运行模块的步骤 : 选择任务模块 & 操作对象 -> 指定输入参数 -> 运行 -> 返回执行结果。

2、当我们的平台已经具备可定制、扩展操作的能力,运维的核心工作就聚焦以下几点:

  • 平台功能改进、升级,需要具备DevOps能力;

  • 根据业务运营需求,做任务功能模块的编写的工作;

  • 日常工作梳理(标准、流程化建设),更好将原子操作串成流程;

  • 系统、业务的调优,服务业务。

四、安全审计的实现

1、安全审计技术架构

安全审计功能模块分两部分,一部分为操作事件前台展示,另部分为部署在服务器侧的采集Agent,通过CGI接口上报至数据库存储,可对上报的数据作关键字监控,发现异常可以触发告警。

2、Agent上报实现原理

① 实现原理非常简单,通过修改Linux系统环境配置文件/etc/profile,定义history事件相关环境变量,捕捉所有Linux登录用户会话中的操作事件及指令,实时通过OMAudit_agent.py中的HTTP GET CGI向数据库写操作事件流水。


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② 管理前台页面通过定时刷新,获取最新的操作事件。


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五、C/S结构的实现

1、OManager桌面版截图

2、OManager桌面版架构

3、后续优化

  • 整合ansible或saltstack高级功能,如ansible playbook;

  • 将多个任务模块打包成模板对列,实现原子操作与运维变更流程的结合;

  • 引用任务调度Celery,支持更大并发;

  • 任务对列支持暂停、中止、重运行功能,实现操作可控;

  • 提供与CMDB访问对接,通用性更强。

今天的分享至此为止,欢迎大家提问。

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