策略即程式碼工具選擇與評估

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在雲原生時代，策略即程式碼（PaC）已成為管理和自動化基礎設施及應用程式的重要工具。選擇合適的 PaC 工具需要考量團隊技術堆疊、組織規範以及專案需求。常見的 PaC 引擎如 Open Policy Agent (OPA)、Kyverno 和 Cloud Custodian 等，都各有其優缺點和適用場景。團隊熟悉 YAML 或 Rego 等策略語言的程度，以及 PaC 工具與現有 CI/CD 流程的整合難易度，都是評估的重點。此外，日誌、指標和分析能力也是重要的考量因素，這些功能有助於監控策略執行情況並進行問題排查。選擇 PaC 工具並非一蹴可幾，需要謹慎評估才能確保其符合組織的長期發展目標。

策略即程式碼（Policy as Code）的選擇與評估

在眾多的策略即程式碼（PaC）解決方案中，選擇合適的工具對於組織來說至關重要。不同的 PaC 引擎使用相同的策略語言，但仍有多種因素需要考慮。

常見的 PaC 引擎與其策略語言

以下是一些常見的 PaC 引擎及其對應的策略語言：

  • Cloud Custodian (c7n)：使用 YAML 語言
  • jsPolicy：使用 JavaScript 語言
  • Kyverno：使用 YAML 語言
  • MagTape：使用 Rego 語言
  • Open Policy Agent (OPA)：使用 Rego 語言
  • OPA/Gatekeeper：結合 Rego 和 YAML 語言

程式碼範例：Kyverno 的 YAML 策略定義

apiVersion: kyverno.io/v1
kind: ClusterPolicy
metadata:
  name: disallow-latest-tag
spec:
  validationFailureAction: audit
  rules:
  - name: require-image-tag-not-latest
    match:
      resources:
        kinds:
        - Pod
    validate:
      message: "使用 'latest' 標籤的映像檔是不允許的。"
      pattern:
        spec:
          containers:
          - image: "!*:latest"

內容解密：

此 YAML 程式碼定義了一個名為 disallow-latest-tag 的 Kyverno 策略，用於檢查 Kubernetes 中的 Pod 是否使用了 latest 標籤的映像檔。若偵測到 latest 標籤，將觸發稽核或阻擋操作。

選擇合適的 PaC 解決方案

選擇 PaC 解決方案取決於多項因素，包括但不限於：

  1. 技術語言的匹配度：團隊熟悉的語言是否被 PaC 引擎支援？
  2. 組織策略的匹配度：PaC 解決方案是否符合組織內部的工具和應用管理策略？
  3. 內部標準的符合度：PaC 解決方案是否能夠滿足組織內部控制和標準的需求？
  4. 日誌、指標和分析能力：PaC 解決方案是否提供足夠的日誌記錄、指標收集和分析功能？
  5. 自動化能力：是否能夠將 PaC 解決方案整合到 CI/CD 管道中？
  6. 範例和模式的可用性：是否有足夠的範例和模式可用於測試和驗證？
  7. 社群採用率：該 PaC 解決方案的使用者和貢獻者有多少？
  8. 複雜度和檔案品質：安裝和管理該解決方案的難度如何？檔案是否完整易懂？

評估 PaC 解決方案的關鍵因素

在評估 PaC 解決方案時，可以參考以下關鍵因素：

  1. 與組織能力的對齊度：PaC 解決方案是否符合團隊的技術能力？
  2. 與組織策略的對齊度：PaC 解決方案是否符合組織內部對工具和應用的管理策略？
  3. 與組織標準的對齊度：PaC 解決方案是否能夠部分滿足組織內部的標準需求？
  4. 分析、日誌和指標能力：PaC 解決方案是否提供足夠的日誌、指標和分析功能以支援內部需求？
  5. 自動化（CI/CD）能力：PaC 解決方案是否能夠整合到 CI/CD 管道中實作自動化？
  6. 現成的範例和模式：對於特定的使用場景，是否有足夠的範例和模式可用？
  7. 社群採用情況：該 PaC 解決方案的使用者和支援情況如何？
  8. 複雜度：安裝和管理該解決方案的難度如何？
  9. 檔案品質：該解決方案的檔案是否完整且易於理解？

PaC 選擇流程圖

  graph LR;
    A[開始評估 PaC] --> B{符合組織能力?};
    B -->|是| C{符合組織策略?};
    B -->|否| D[重新評估或選擇其他 PaC];
    C -->|是| E{具備所需分析能力?};
    C -->|否| D;
    E -->|是| F{支援自動化 CI/CD?};
    E -->|否| D;
    F -->|是| G[選擇此 PaC 解決方案];
    F -->|否| D;

圖表翻譯： 此圖表展示了選擇 PaC 解決方案的主要流程。首先，需要評估 PaC 是否符合組織的能力，接著檢查是否符合組織策略，然後確認其分析能力和自動化能力。如果所有條件均滿足，則選擇該 PaC；否則，重新評估或選擇其他 PaC。

策略即程式碼（Policy as Code）解決方案的選擇與評估

在評估策略即程式碼（PaC）解決方案時，必須根據特定的使用案例和組織需求進行仔細選擇。以下是一些主要的評估因素和選擇標準。

主要使用案例

首先，需要確定 PaC 解決方案的主要使用案例，例如：

  • 基礎設施即程式碼（IaC）
  • Kubernetes 組態管理
  • 雲原生應用程式的安全性和合規性管理

這些使用案例必須與組織的實際需求相符。

使用者經驗

評估 PaC 解決方案時，使用者經驗是至關重要的因素。解決方案必須易於使用、直觀且熟悉，以減少培訓需求並提高佈署效率。

PaC 選擇評估表

一旦確定了評估因素，就可以制定選擇標準並建立評估表（Scorecard）。評估表包含以下欄位：

  • 權重（Weight）：表示每個評估因素對組織的重要性。
  • 符合度（Fit）：表示 PaC 解決方案滿足特定評估標準的程度。

評估表的運作方式如下：

  1. 將每個評估因素根據其重要性賦予權重（例如1至3）。
  2. 對每個 PaC 解決方案進行符合度評估（例如1至5）。
  3. 將符合度評分與權重相乘，得出每個評估標準的最終評分。

評估結果視覺化

為了更直觀地呈現評估結果，可以使用各種圖表，如：

  • 棒棒糖圖（Lollipop Chart）：用於顯示整體評分。
  • 雷達圖（Radar Chart）：用於詳細比較不同 PaC 解決方案的各項指標。

雲原生運算基金會（CNCF）

CNCF 是 Linux 基金會的一部分，專注於推動雲原生技術的發展。CNCF 的專案成熟度是評估開源 PaC 解決方案的重要指標。CNCF 將其專案分為三個成熟度級別：

  • 沙盒（Sandbox）
  • 孵化中（Incubating）
  • 畢業（Graduated）

這些級別反映了專案的穩定性和適用性。

PaC 解決方案的選擇流程詳解

評估指標的建立

在選擇 PaC 解決方案時，首先需要建立一套完整的評估指標。這些指標應該根據組織的具體需求和技術堆疊。例如：

  • 技術相容性：PaC 解決方案是否與現有的技術堆疊相容？
  • 安全性：PaC 解決方案是否具備足夠的安全特性？
  • 可擴充套件性：PaC 解決方案是否能夠滿足未來的擴充套件需求？

評估表的應用

評估表是一種結構化的方法，用於比較不同的 PaC 解決方案。以下是一個具體的例子：

評估標準權重解決方案A符合度解決方案B符合度解決方案A評分解決方案B評分
使用者經驗3451215
技術相容性23468
可擴充套件性3541512

透過計算每個解決方案的總評分，可以客觀地比較其優劣。

開源專案的成熟度評估

CNCF 的成熟度級別為評估開源 PaC 解決方案提供了一個可靠的參考。在選擇 PaC 解決方案時，應優先考慮那些已經達到「畢業」級別的專案，因為它們通常具備更高的穩定性和社群支援。

def calculate_score(weight, fit):
    """
    計算 PaC 解決方案的評分。

    :param weight: 評估標準的權重
    :param fit: PaC 解決方案的符合度
    :return: 最終評分
    """
    return weight * fit

# 示例用法
weight = 3
fit_a = 4
fit_b = 5

score_a = calculate_score(weight, fit_a)
score_b = calculate_score(weight, fit_b)

print(f"解決方案A的評分：{score_a}")
print(f"解決方案B的評分：{score_b}")

程式碼解析：

此 Python 程式碼定義了一個函式 calculate_score，用於計算 PaC 解決方案的評分。它接受兩個引數：weight（權重）和 fit（符合度），並傳回兩者的乘積。這種簡單而有效的計算方式可以幫助評估人員快速得出結論。

圖表視覺化

視覺化是呈現評估結果的有效手段。以下是一個使用 Mermaid 語法建立的棒棒糖圖示例：

  graph LR;
    A[解決方案A] -->|15| B(總評分);
    C[解決方案B] -->|14| B;

圖表翻譯：

此圖表展示了兩個 PaC 解決方案的總評分比較。從圖中可以看出，解決方案A 的總評分為15，而解決方案B 的總評分為14。這種視覺化的呈現方式使得比較結果一目瞭然。

隨著雲原生技術的不斷發展，PaC 解決方案也在不斷進化。未來，我們可以期待更多的創新功能和更高的自動化水平。在選擇 PaC 解決方案時，不僅要考慮當前需求，還要展望未來的技術趨勢，以確保所選方案能夠長期滿足組織的需求。

Open Policy Agent

Open Policy Agent（OPA）是一種成熟的開源軟體專案，具備強大且活躍的開發者和使用者社群。OPA現已成為畢業的CNCF專案，這證明瞭其作為策略即程式碼（PaC）解決方案的整體成熟度。

OPA 的特點

  • 通用性：OPA 是領域無關的，這意味著它不專注於單一資料領域或堆積疊。使用者可以傳遞策略、資料和查詢給 OPA，它會根據查詢提供的策略評估資料。
  • 統一性：由於 OPA 的通用性，它可以在多個領域和堆積疊中使用，從而統一不同策略需求，使用一個 PaC 解決方案。

Hello World 示例

要熟悉 OPA，最快的方法是安裝它並嘗試一個 Hello World 示例。然而，使用 Rego Playground 可以更輕鬆地瞭解 OPA 如何評估資料與策略和查詢。

在 Hello World 示例中，使用者可以在介面的左側窗格中編寫 Rego 策略，在右上方的 INPUT 窗格中輸入要評估的 JSON 資料。評估結果將輸出到右下方的 OUTPUT 窗格中。

package hello

default hello = false

hello = true {
    input.message == "world"
}

內容解密：

此 Rego 策略定義了一個名為 hello 的規則，當輸入資料中的 message 欄位等於 “world” 時，該規則為真。在 Hello World 示例中，輸入資料為 {"message": "world"}，因此輸出結果為 {"hello": true}。

OPA 安裝與模式

安裝 OPA 的最簡單方法是使用 Homebrew：

$ brew install opa

檢查 OPA 版本：

$ opa version
Version: 0.62.0
Build Commit: 
Build Timestamp: 
Build Hostname: 
Go Version: go1.22.0
Platform: darwin/arm64
WebAssembly: unavailable

也可以使用 Docker 安裝 OPA：

$ docker pull --platform linux/amd64 openpolicyagent/opa:0.62.0
$ docker run --rm --platform linux/amd64 openpolicyagent/opa:0.62.0 version
Version: 0.62.0
Build Commit: 1d0ab93822e83a4165c78372a7fb4c05e14a8bca
Build Timestamp: 2024-02-29T17:07:11Z
Build Hostname: 70e4f345ecf5
Go Version: go1.22.0
Platform: linux/amd64
WebAssembly: available

內容解密：

使用 Docker 安裝 OPA 可以確保在不同平台上的一致性。上述指令提取了 Linux/AMD64 平台的 OPA 映像，並執行了版本檢查。

CVE 檢查

使用 Docker Scout 檢查 OPA 映像中的 CVE：

$ docker scout quickview openpolicyagent/opa:0.62.0
✓ Image stored for indexing
✓ Indexed 93 packages
Target │ openpolicyagent/opa:0.62.0 │ 0C 0H 0M 0L

內容解密：

Docker Scout 對 OPA 映像進行了 CVE 檢查，未發現任何 CVE。

下載 OPA 二進位制檔案

也可以直接從 OPA GitHub 專案下載最新版本：

$ curl https://github.com/open-policy-agent/opa/releases/download/v0.62.0/opa_darwin_arm64_static -o opa -sL && chmod +x opa

內容解密：

此指令下載了 arm64 架構的 OPA 二進位制檔案，並賦予其執行許可權。

未來的章節將會更深入地探討 OPA 的技術細節，包括 Rego 語言的語法和語義、OPA 的擴充套件機制、以及如何將 OPA 與其他系統整合。此外，我們還將討論 OPA 在不同領域的應用案例，例如 Kubernetes 和雲端運算。

  graph LR;
    A[OPA 安裝] --> B[Hello World 示例];
    B --> C[Rego Playground];
    C --> D[OPA 策略評估];
    D --> E[輸出結果];

圖表翻譯： 此圖表展示了 OPA 的基本流程，從安裝到執行 Hello World 示例，再到使用 Rego Playground 進行策略評估，最終輸出結果。

玄貓

玄貓

技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。