آموزش زبان پایتون برای DevOps
چرا به پایتون برای DevOps نیاز است و موارد استفاده آن در دنیای واقعی چیست. همچنین، منابع و نقشه راه یادگیری پایتون برای یک مهندس DevOps را در این مطلب بررسی کرده و به اشتراک گذاشته‌ایم. زبان پایتون (Python) یکی از محبوب‌ترین و قدرتمندترین زبان‌ها در حوزه DevOps است و دلایل خوبی برای این محبوبیت وجود دارد. اگر در مسیر یادگیری یا کار در DevOps هستی، یادگیری پایتون به‌شدت توصیه می‌شود.
برنامه‌نویسی در حال تبدیل شدن به یک مهارت ضروری برای مهندسان DevOps است. این بدان معنا نیست که مهندسان DevOps باید مانند توسعه‌دهندگان، برنامه‌های کاربردی کاملی توسعه دهند. مورد استفاده توسعه برای مهندسان DevOps متفاوت است.
پایتون برای DevOps
وقتی صحبت از DevOps می‌شود، پایتون زبان برنامه‌نویسی ترجیحی برای اتوماسیون است.
آخرین نظرسنجی توسعه‌دهندگان پایتون که توسط JetBrains انجام شده است نشان می‌دهد که 38٪ از استفاده از پایتون برای DevOps، اتوماسیون و مدیریت سیستم گزارش شده است.
حالا بیایید به موارد استفاده مختلف پایتون برای DevOps نگاهی بیندازیم.
CI/CD، تامین زیرساخت و مدیریت پیکربندی
ابزارهای متن‌باز زیادی برای تامین زیرساخت، مدیریت پیکربندی، ادغام مداوم، استقرار مداوم و غیره در دسترس هستند. با این حال، سناریوهایی وجود دارد که در آنها عملکرد ابزارهای بومی ممکن است برای پیاده‌سازی قابلیت‌های مورد نیاز کافی نباشد. اینجاست که زبان‌هایی مانند پایتون به کار می‌آیند. به عنوان مثال:
- ایجاد یک فراخوانی API برای دریافت secret token هنگام استقرار.
- خواندن یک فایل CSV برای دریافت داده‌های خاص در طول استقرار برنامه.
- در Ansible، می‌توانید ماژول‌های سفارشی را با استفاده از پایتون ایجاد کنید، زمانی که هیچ ماژولی برای پیاده‌سازی مورد نظر شما در دسترس نیست.
ابزارسازی پلتفرم DevOps
در بیشتر سازمان‌ها، به عنوان بخشی از تلاش‌های مهندسی پلتفرم، تیم‌های مرکزی پلتفرم DevOps، پلتفرم و ابزارهای داخلی را برای تیم‌های داخلی توسعه می‌دهند. در حین توسعه این پلتفرم‌ها، مهندسان DevOps باید با زبان‌های برنامه‌نویسی و زبان‌های اسکریپت‌نویسی کار کنند تا ابزارها و اسکریپت‌هایی را برای الزامات اتوماسیون پلتفرم بسازند.
اتوماسیون ابری
Boto3 نمونه‌ای عالی از کاربرد پایتون برای اتوماسیون ابری است. این یک ماژول پایتون است که به طور گسترده برای اتوماسیون و اسکریپت‌های مرتبط با ابر AWS استفاده می‌شود. به عنوان یک مهندس DevOps، ممکن است مجبور باشید توابع lambda را در پایتون برای وظایف مرتبط با زیرساخت توسعه دهید.
نظارت و هشدار
اگرچه هر سازمانی ابزارهای نظارتی دارد، اما مواردی وجود دارد که در آن به یک راه‌حل سفارشی برای مانیتور و هشدار نیاز دارید. می‌توانید از SDKهای پایتون یا ماژول‌های سفارشی مربوطه برای پیاده‌سازی راه‌حل در چنین مواردی استفاده کنید.
به عنوان مثال، یک مقیاس‌پذیر خودکار سفارشی مبتنی بر alert که در آن یک وب‌هوک به هشدارهای ورودی گوش می‌دهد تا تصمیمات مقیاس‌بندی را اتخاذ کند. می‌توانید کل فرآیند مقیاس‌پذیری خودکار را با استفاده از یک برنامه ساده پایتون فلاسک خودکار کنید.
MLOPS
یکی دیگر از حوزه‌هایی که پایتون به طور گسترده در آن استفاده می‌شود، MLOPS (عملیات یادگیری ماشین) است. وقتی مهندسان DevOps با تیم‌های توسعه برنامه‌های ML کار می‌کنند، اکثر گردش‌های کاری به پایتون نیاز دارند. به عنوان مثال، ابزار Airflow یک ابزار استاندارد خط لوله مهندسی ML و داده است. در بیشتر موارد، مهندسان DevOps مسئول ایجاد این خطوط لوله با همکاری مهندسان ML و داده هستند. با این حال، موارد استفاده پیچیده‌ای وجود دارد که در آنها مشارکت مهندسان داده مورد نیاز است.
نقشه راه یادگیری پایتون برای مهندسان DevOps
اگر سفر مهندسی DevOps خود را آغاز کرده‌اید و می‌خواهید پایتون را یاد بگیرید، ممکن است این سوال برایتان پیش بیاید که چه میزان پایتون برای DevOps مورد نیاز است؟
در این بخش یک نقشه راه یادگیری پایتون برای مهندسان DevOps به همراه منابع مربوطه ارائه شده است.
- تنظیمات محیط پایتون
- سینتکس پایه
- متغیرها
- دیتا تایپ پایتون
- شرط‌ها
- حلقه‌ها
- عبارات منظم
- متدها
- ماژول‌ها
- مدیریت استثنا
- استفاده از SDKهای ابری پایتون (Boto3)
پس از یادگیری مفاهیم فوق، می‌توانید با اسکریپت‌نویسی عملی پایتون در موارد استفاده دنیای واقعی که در بخش بعدی ذکر شده است، شروع کنید.
ماژول‌های مهم پایتون برای اتوماسیون DevOps
ماژول‌های پایتون زیادی برای موارد استفاده مختلف وجود دارد. با این حال، وقتی صحبت از DevOps می‌شود، کتابخانه‌های DevOps پایتون وجود دارند که باید بارها و بارها برای وظایف اتوماسیون از آنها استفاده کنید. در اینجا لیست آنها آمده است.
- os module
- platform
- subprocess
- sys
- psutil
- re (Regular Expression)
- scapy
- Requests and urllib3
- logging
- getpass
- boto3
- paramiko
- JSON
- PyYAML
- pandas: یکی از بهترین فریمورک‌های علم داده. با این حال، برای وظایف اتوماسیون DevOps که با فایل‌های CSV سروکار دارند بسیار مفید است.
- smtplib
موارد استفاده اتوماسیون پایتون در دنیای واقعی برای DevOps
بیایید نگاهی به برخی از موارد استفاده واقعی اسکریپت‌نویسی پایتون در DevOps بیندازیم. من موارد استفاده را در دسته‌بندی‌های مختلف اضافه کرده‌ام.
موارد استفاده عمومی پایتون در DevOps
- اسکریپت پایتون برای query از پایگاه‌های داده
- اسکریپت پایتون برای اجرای یک اسکریپت shell و دستورات shell
- کوئری از لاگ‌های Splunk برای هشدارهای خاص
- اسکریپت پایتون برای ایجاد موضوعات Kafka
- اسکریپت پایتون برای گرفتن بکاپ.
- اسکریپت پایتون برای کانتینرهای init در Kubernetes برای دریافت اطلاعات محرمانه از vault یا سایر راه‌حل‌های مدیریت اطلاعات محرمانه.
- اسکریپت پایتون برای دریافت IP سرورهای زنده در یک گروه مقیاس‌بندی خودکار.
- تابع AWS Lambda در پایتون برای توقف اجرای نمونه‌ها در آخر هفته‌ها.
- اسکریپت پایتون برای کارهای ETL.
- یافتن تاریخ انقضای SSL با استفاده از پایتون
- توسعه برنامه‌های CLI سفارشی با استفاده از پایتون
- عملیات CRUD با استفاده از پایتون برای پایگاه‌های داده.
- اسکریپت‌های سفارشی هنگام استفاده از ابزارهای مدیریت پیکربندی.
موارد استفاده پایتون مخصوص ابر
هنگام کار بر روی محیط‌های ابری، ممکن است به اسکریپت‌های اتوماسیون سفارشی به عنوان بخشی از پیاده‌سازی‌های Infrastructure as code نیاز داشته باشید. بیایید نگاهی به برخی از موارد استفاده پایتون مخصوص ابر در دنیای واقعی بیندازیم.
- منابع AWS را با استفاده از Python AWS CDK فراهم کنید.
- استفاده از ماژول‌های Boto3 برای مدیریت سرویس‌های AWS.
- برنامه‌ی Boto3 پایتون برای مدیریت نمونه‌های AWS ec2.
- برنامه‌ی Boto3 پایتون برای مدیریت ذخیره‌سازی AWS S3.
- برنامه‌ی Boto3 پایتون برای بازیابی اسرار از انباره‌ی پارامترها و مدیریت اسرار.
موارد استفاده‌ی خاص پایتون در Kubernetes
بسیاری از مهندسان توسعه‌ی نرم‌افزار (devops) این سوال را داشتند که چگونه از دانش پایتون با Kubernetes استفاده کنند.
در ادامه کارهایی که می‌توانید با پایتون هنگام یادگیری Kubernetes انجام دهید، آمده است.
- با ایجاد برنامه‌های پایتون برای تعامل با APIهای Kubernetes با استفاده از مکانیسم‌های مختلف احراز هویت (Token، Certificates و غیره) شروع کنید.
- یک اسکریپت پایتون ایجاد کنید که از متغیرهای محیط سرویس استفاده کند و IP سرویس را فراخوانی کند.
- سعی کنید اسکریپت‌های سفارشی پایتون را با کانتینرهای init اجرا کنید تا فایلی را که یک کانتینر در زمان اجرا به آن نیاز دارد، تغییر دهید.
- با استفاده از API Flask پایتون برای کنترل‌کننده‌های اعتبارسنجی و جهش پذیرش Kubernetes، یک webhook سفارشی بنویسید.
- نوشتن یک عملگر Kubernetes در پایتون با استفاده از چارچوب Kopf را در نظر بگیرید. یک مورد استفاده مثال برای یک عملگر Kubernetes سفارشی می‌تواند خودکارسازی پشتیبان‌گیری از etcd در Amazon S3 باشد. می‌توانید از چارچوب پایتون kopf استفاده کنید.
موارد استفاده مبتنی بر هوش مصنوعی/یادگیری ماشینی پایتون
با ظهور هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی، پایتون در DevOps برای چندین مورد استفاده AI/ML استفاده می‌شود. می‌توانید موارد استفاده زیر را عملا برای افزایش مهارت در وظایف DevOps مرتبط با AI/ML پایتون امتحان کنید.
- توسعه یک عامل (agent) هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل گزارش‌ها، معیارها (پردازنده، حافظه، شبکه، عملکرد برنامه) و ردیابی‌ها برای شناسایی خودکار الگوهای غیرمعمول، حوادث احتمالی یا تهدیدات امنیتی. می‌توانید از پشته ثبت وقایع مانند Grafana Loki برای این مورد استفاده استفاده کنید.
- ایجاد یک سرور MCP برای یک ابزار DevOps برای انجام اقدامات با استفاده از زمینه‌های متنی.
- ایجاد یک عامل هوش مصنوعی RCA که می‌تواند داده‌های حادثه را دریافت کند، از سیستم‌های مانیتورینگ مانند prometheus و پایگاه‌های دانش (از طریق سرورهای MCP) برای اطلاعات مرتبط پرس و جو کند و سپس یک لیست رتبه‌بندی شده از علل احتمالی ارائه دهد.
- یک چت‌بات مبتنی بر GenAI توسعه دهید که بتواند دستورات زبان طبیعی مهندسان DevOps را درک کند، وظایف تکراری مرتبط با DevOps را انجام دهد.
- یک چت‌بات مبتنی بر GenAI را با RAG و پایگاه داده برداری پیاده‌سازی کنید تا پایگاه دانش را جستجو کرده و اطلاعات مناسب مربوط به پیاده‌سازی پروژه را ارائه دهد.
پایتون برای مهندسان DevOps چقدر مهم است؟
کدنویسی برای مهندسان DevOps موضوعی بسیار بحث‌برانگیز است. با این حال، در تجربه من به عنوان یک مهندس DevOps، با موقعیت‌های زیادی مواجه شدم که مجبور شدم از پایتون برای DevOps در زمینه‌های اتوماسیون، ادغام/استقرار/تحویل مداوم (CI/CD) و راه‌حل‌های مقیاس‌بندی خودکار سفارشی استفاده کنم.
همچنین، وقتی صحبت از مصاحبه‌های مهندس DevOps می‌شود، پایتون نقش کلیدی ایفا می‌کند. اکثر دورهای مصاحبه اولیه DevOps دارای جلسات کدنویسی زنده هستند. بنابراین، شما باید چالش‌های برنامه‌نویسی مربوط به DevOps را حل کنید. با دانش خوب پایتون، می‌توانید به راحتی در این مصاحبه‌ها موفق شوید.
من در یک پورتال شغلی برای فرصت‌های شغلی DevOps جستجو کرده‌ام و حدود 8000 شغل، پایتون را به عنوان یک الزام در تمام سطوح تجربه، ذکر کرده‌اند.
خرید سرور مجازی با منابع قابل انتخاب، تحویل آنی، و کنترل کامل روی سیستم‌عامل؛ همین حالا پلن مناسب خود را انتخاب کنید.
آیا پایتون برای DevOps مفید است؟
پایتون یکی از بهترین زبان‌های برنامه‌نویسی برای اتوماسیون در DevOps است. تیم‌های DevOps از پایتون برای خودکارسازی وظایف تکراری، تأمین زیرساخت و استقرار مبتنی بر API، گردش‌های کاری CI/CD و موارد دیگر استفاده می‌کنند.
آیا باید Golang یا Python را برای DevOps یاد بگیرم؟
Golang و Python زبان‌های برنامه‌نویسی پرکاربردی در DevOps هستند.
انتخاب یک زبان، به مورد استفاده بستگی دارد. شروع پایتون آسان است و پشتیبانی قوی برای اتوماسیون و وظایف مدیریت سیستم دارد و می‌تواند برای ساخت گردش‌های کاری و خطوط لوله پیچیده همراه با ابزارهای موجود devops استفاده شود.
Golang عملکرد بهتر و ویژگی‌های پیشرفته‌تری را برای سیستم‌های توزیع‌شده ارائه می‌دهد. ابزارهایی مانند Kubernetes و Terraform با Golang ساخته شده‌اند و می‌توانید این ابزارها را با استفاده از Golang گسترش دهید. برای کسب اطلاعات بیشتر، وبلاگ Golang for Devops را بررسی کنید.
جمع‌بندی
دانش برنامه‌نویسی و اسکریپت‌نویسی برای مهندسان DevOps ضروری می‌شود. و یکی از بهترین زبان‌های برنامه‌نویسی برای DevOps نیز پایتون است.
همچنین، وقتی صحبت از ابزارهای DevOps می‌شود، در نهایت از یک زبان برنامه‌نویسی یا اسکریپت‌نویسی برای دستیابی به پیاده‌سازی‌های سفارشی استفاده خواهید کرد.
حتی اگر در شغل روزانه خود به عنوان مهندس DevOps به طور فعال روی اسکریپت‌نویسی کار نمی‌کنید، اکیداً پیشنهاد می‌کنم پایتون را یاد بگیرید و ابزارها و اسکریپت‌های متن‌باز ایجاد کنید. این قطعاً در درازمدت به شما کمک خواهد کرد.