Dynamische risikobasierte Updates mit Python und Excel“
In diesem Blog nehmen wir ein einfaches Ansible-Server-Update-Skript und verwandeln es in ein Risikobasiertes Update-System. Hier werden die Server mit dem geringsten Risiko zuerst gepatcht, was uns die M?glichkeit gibt, gründlich zu testen, bevor wir zu Systemen mit h?herer Priorit?t übergehen.
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Ansible-Automatisierung:
- Dynamische risikobasierte Updates mit Python und Excel“
- Hostdatei
- Dynamische Hostliste
- Warum nicht eine Hosts-Datei verwenden?
Die geheime So?e? Richten Sie klar definierte Gruppen ein, um einen reibungslosen Ablauf zu gew?hrleisten. Aber die eigentliche Frage ist: K?nnen wir das ohne gr??ere ?nderungen an unserem Ansible-Skript vom letzten Mal hinbekommen? Finden wir es heraus!
Hostdatei
Die Hostdatei ist das Herzstück dieser ?nderung. Im letzten Beitrag haben wir eine statische Datei verwendet, die nach Servertypen gruppiert ist. Jetzt fügen wir eine zweite Ebene der Gruppierung nach Risikostufe hinzu – was die Hostdatei etwas komplexer macht.
Aber hier ist die Wendung: Was w?re, wenn unsere Hostdatei dynamisch aus einer allgemeineren Quelle generiert werden k?nnte? Das würde die Dinge flexibel halten und uns die endlose Dateibearbeitung ersparen!
Dynamische Hostliste
Ansible kann mit dynamisch erstellten Hostdateien arbeiten, was uns eine flexiblere M?glichkeit bietet, den überblick über Server zu behalten. In diesem Beispiel verwenden wir eine Excel-Datei, um unsere Hosts zu organisieren.
Beispiel hosts_data.xlsx-Struktur:
Host Name | Server Environment | Ansible User | Server Type | DNS | Notes |
---|---|---|---|---|---|
mint | dev | richard | desktop | desktop.sebostech.LOCAL | Mint desk top |
ansible_node | dev | ansible_admin | Ansible | ansible_node.sebostech.local | Development server; Only updates monthly |
clone_master | dev | ansible_admin | clone | clone.dev.sebostech.local | Development server; Only updates monthly |
mele | staging | richard | nas | nas.stage.sebostech.local | Testing server; Used for application testing |
pbs | production | root | backup server | pbs.prod.sebostech.local | Testing server; Used for application testing |
pve | production | root | hypervisor | api.stage.sebostech.local | Testing server; Used for application testing |
samba | production | richard | nas | nas.prod.sebostech.local | Critical server; Requires daily backup |
firewall | production | richard | firewall | firewall.sebostech.local | Critical server; Requires daily backup |
Die meisten IT-Abteilungen haben bereits eine Liste der Server in einer Excel-Datei gespeichert. Warum also nicht diese sinnvoll nutzen? Dieser Ansatz macht es einfach, unsere Ansible-Hosts ohne st?ndige manuelle Updates organisiert und auf dem neuesten Stand zu halten.
Aber wie nutzt Ansible die Excel-Datei? Lassen Sie uns untersuchen, wie wir diese Daten in ein nutzbares dynamisches Inventar umwandeln k?nnen!
## This will run agains all host ansible-playbook -i dynamic_inventory.py playbook.yml
Sie k?nnen auch die Option Umgebungsvariablen verwenden, um bestimmte Gruppen anzusprechen, basierend auf Serverumgebung, Servertyp oder sogar einer Kombination aus beidem:
## Just production SERVER_ENVIRONMENT="production" ansible-playbook -i dynamic_inventory.py playbook.yml --limit "high:web" ## Just nas SERVER_TYPE="nas" ansible-playbook -i dynamic_inventory.py playbook.yml --limit "high:web" ## production nas SERVER_ENVIRONMENT="production" SERVER_TYPE="nas" ansible-playbook -i dynamic_inventory.py playbook.yml --limit "high:web"
Brauchen Sie neue Gruppen? Aktualisieren Sie einfach die Excel-Datei und passen Sie das Python-Skript entsprechend an – ganz einfach!
Einen Blick auf den Python-Code finden Sie hier.
Warum nicht eine Hosts-Datei verwenden?
Als ich Ansible zum ersten Mal verwendete, war die Hosts-Datei meine erste Wahl. Aber als ich weitere Server hinzufügte, insbesondere solche mit Doppelrollen, wurde diese Datei immer komplexer.
K?nnten Sie dazu eine herk?mmliche Hosts-Datei verwenden? Sicher – aber es gibt ein paar Nachteile.
Bei einer Hosts-Datei würden Sie wahrscheinlich mit doppelten Eintr?gen oder zus?tzlichen Variablen enden, um die gesamte Struktur zu erfassen, die Sie ben?tigen. Eine Excel-Datei hingegen bietet eine saubere, leicht zu pflegende Struktur, die für Ordnung sorgt.
In einer Unternehmensumgebung besteht eine gute Chance, dass bereits mindestens eine Excel-Datei mit einer Serverliste vorhanden ist. Warum also nicht davon profitieren?
Wenn Sie m?chten, dass ich tiefer in den Python-Code eintauche, lassen Sie es mich einfach wissen!
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDynamische risikobasierte Updates mit Python und Excel. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Der Schlüssel zum Umgang mit der API -Authentifizierung besteht darin, die Authentifizierungsmethode korrekt zu verstehen und zu verwenden. 1. Apikey ist die einfachste Authentifizierungsmethode, die normalerweise in den Anforderungsheader- oder URL -Parametern platziert ist. 2. BasicAuth verwendet Benutzername und Kennwort für die Basis64 -Codierungsübertragung, die für interne Systeme geeignet ist. 3.. OAuth2 muss das Token zuerst über Client_id und Client_secret erhalten und dann das BearerToken in den Anforderungsheader bringen. V. Kurz gesagt, die Auswahl der entsprechenden Methode gem?? dem Dokument und das sichere Speichern der Schlüsselinformationen ist der Schlüssel.

Assert ist ein Inssertion -Tool, das in Python zum Debuggen verwendet wird, und wirft einen Assertionerror aus, wenn der Zustand nicht erfüllt ist. Die Syntax ist eine geltende Bedingung sowie optionale Fehlerinformationen, die für die interne Logiküberprüfung geeignet sind, z. B. Parameterprüfung, Statusbest?tigung usw., k?nnen jedoch nicht für die Sicherheits- oder Benutzereingabeprüfung verwendet werden und sollten in Verbindung mit klaren Eingabeaufforderungen verwendet werden. Es ist nur zum Hilfsdebuggen in der Entwicklungsphase verfügbar, anstatt die Ausnahmebehandlung zu ersetzen.

TypHintsinpythonsolvetheProblemofAmbiguityAndpotentialbugsindynamicalpedCodeByAllowingDevelopstospecifyexpectypes

Eine gemeinsame Methode, um zwei Listen gleichzeitig in Python zu durchqueren, besteht darin, die Funktion ZIP () zu verwenden, die mehrere Listen in der Reihenfolge und die kürzeste ist. Wenn die Listenl?nge inkonsistent ist, k?nnen Sie iTertools.zip_longest () verwenden, um die l?ngste zu sein und die fehlenden Werte auszufüllen. In Kombination mit Enumerate () k?nnen Sie den Index gleichzeitig erhalten. 1.zip () ist pr?gnant und praktisch, geeignet für die Iteration gepaarte Daten; 2.zip_longest () kann den Standardwert beim Umgang mit inkonsistenten L?ngen einfüllen. 3.Enumerate (ZIP ()) kann w?hrend des Durchlaufens Indizes erhalten und die Bedürfnisse einer Vielzahl komplexer Szenarien erfüllen.

INPYTHON, ITERATORATORSAROBJECTSHATALWOULOUPING ThroughCollections Byimplementing__iter __ () und __Next __ (). 1) IteratorsworkviATheiterProtocol, verwendete __iter __ () toreturn thiteratorand__Next __ () torethentexteemtemuntemuntilstoperationSaised.2) und

Um moderne und effiziente APIs mit Python zu schaffen, wird Fastapi empfohlen. Es basiert auf Eingabeaufforderungen an Standardpython -Typ und kann automatisch Dokumente mit ausgezeichneter Leistung generieren. Nach der Installation von Fastapi und ASGI Server Uvicorn k?nnen Sie Schnittstellencode schreiben. Durch das Definieren von Routen, das Schreiben von Verarbeitungsfunktionen und die Rückgabe von Daten kann schnell APIs erstellt werden. Fastapi unterstützt eine Vielzahl von HTTP -Methoden und bietet automatisch generierte Swaggerui- und Redoc -Dokumentationssysteme. URL -Parameter k?nnen durch Pfaddefinition erfasst werden, w?hrend Abfrageparameter durch Einstellen von Standardwerten für Funktionsparameter implementiert werden k?nnen. Der rationale Einsatz pydantischer Modelle kann dazu beitragen, die Entwicklungseffizienz und Genauigkeit zu verbessern.

Um die API zu testen, müssen Sie Pythons Anfragebibliothek verwenden. In den Schritten werden die Bibliothek installiert, Anfragen gesendet, Antworten überprüfen, Zeitüberschreitungen festlegen und erneut werden. Installieren Sie zun?chst die Bibliothek über PipinstallRequests. Verwenden Sie dann Requests.get () oder Requests.Post () und andere Methoden zum Senden von GET- oder Post -Anfragen. überprüfen Sie dann die Antwort. Fügen Sie schlie?lich Zeitüberschreitungsparameter hinzu, um die Zeitüberschreitungszeit festzulegen, und kombinieren Sie die Wiederholungsbibliothek, um eine automatische Wiederholung zu erreichen, um die Stabilit?t zu verbessern.

In Python sind Variablen, die in einer Funktion definiert sind, lokale Variablen und sind nur innerhalb der Funktion gültig. Extern definiert sind globale Variablen, die überall gelesen werden k?nnen. 1. lokale Variablen werden zerst?rt, wenn die Funktion ausgeführt wird. 2. Die Funktion kann auf globale Variablen zugreifen, kann jedoch nicht direkt ge?ndert werden, sodass das globale Schlüsselwort erforderlich ist. 3. Wenn Sie die ?u?eren Funktionsvariablen in verschachtelten Funktionen ?ndern m?chten, müssen Sie das nichtlokale Schlüsselwort verwenden. 4.. Variablen mit demselben Namen beeinflussen sich in verschiedenen Bereichen nicht gegenseitig; 5. Global muss bei der Modifizierung globaler Variablen deklariert werden, ansonsten werden ungebundener Fehler aufgeworfen. Das Verst?ndnis dieser Regeln hilft bei der Vermeidung von Fehler und zum Schreiben zuverl?ssigerer Funktionen.
