在雲原生應用程式的世界裡，持續整合（CI）和持續交付（CD）猶如雙翼，推動著應用程式以驚人的速度和可靠性向前發展。藉由自動化的 CI/CD Pipeline，開發團隊得以擺脫繁瑣的手動操作，將精力集中於創造價值。本文將深入剖析如何巧妙運用 Jenkins、Kubernetes 和 Terraform，開發一套靈活高效的雲原生 CI/CD 解決方案。
雲原生 CI/CD 的流程圖解
讓我們先以圖表描繪一個典型的雲原生應用程式 CI/CD Pipeline：
graph LR
C[C]
A[程式碼推播] --> B(建置)
B --> C{單元測試}
C -- 透過 --> D{程式碼檢查}
D -- 透過 --> E(建置映像檔)
E --> F(推播映像檔)
F --> G(佈署至 Kubernetes)
G --> H(監控指標)
H --> I(視覺化呈現)
C -- 失敗 --> J[通知]
D -- 失敗 --> J
style J fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
這個流程圖清晰地展現了從程式碼推播至佈署上線的全過程。程式碼推播觸發 Jenkins 建置任務，隨後執行單元測試和程式碼檢查。如果一切順利，則建置 Docker 映像檔並推播到儲存函式庫，最終佈署到 Kubernetes 叢集。同時，Prometheus 和 Grafana 負責監控和視覺化應用程式指標。如果測試或檢查失敗，系統會傳送通知，以便團隊及時處理。
Pipeline as Code：Jenkinsfile 的魅力
Jenkinsfile，如同 CI/CD 的魔法棒，將整個流程以程式碼的形式定義，並且應用程式碼一同版本控制。這不僅提升了流程的可追溯性和可重複性，也簡化了維護工作。
以下是一個 Jenkinsfile 的範例：
pipeline {
agent any
stages {
stage('建置') {
steps {
echo '建置中...'
sh 'mvn clean install' // 使用 Maven 進行建置
}
}
stage('測試') {
steps {
echo '測試中...'
sh 'mvn test' // 執行測試
}
}
stage('佈署') {
steps {
echo '佈署中...'
sh 'kubectl apply -f deployment.yaml' // 佈署至 Kubernetes
}
}
}
}
pipeline：定義整個 Pipeline。agent any：指定在任何可用的 Jenkins 節點上執行。stages：定義 Pipeline 的各個階段。steps：每個階段包含的具體步驟。sh：執行 shell 命令。
Jenkins 與 Kubernetes 的珠聯璧合
Jenkins 與 Kubernetes 的結合，猶如一對默契的舞伴，共同演繹自動化佈署的藝術。藉由 Kubernetes Plugin，Jenkins 可以直接與 Kubernetes API 互動，實作資源的建立、更新和刪除。
以下是一個使用 Kubernetes Plugin 的 Jenkinsfile 範例：
pipeline {
agent any
stages {
stage('佈署至 Kubernetes') {
steps {
kubernetesDeploy(configs: 'deployment.yaml', kubeconfigId: 'my-kubeconfig')
}
}
}
}
kubernetesDeploy：使用 Kubernetes Plugin 進行佈署。configs：指定 Kubernetes 佈署設定檔。kubeconfigId：指定 Kubernetes 連線設定。
Terraform：基礎設施的魔法師
Terraform，如同一位技藝精湛的魔法師，將基礎設施以程式碼的形式呈現，實作了基礎設施即程式碼（IaC）。透過 Terraform，我們可以自動化 Jenkins 和 Kubernetes 叢集的佈署和設定。
以下是一個使用 Terraform 佈署 AWS VPC 的範例：
resource "aws_vpc" "main" {
cidr_block = "10.0.0.0/16"
tags = {
Name = "main-vpc"
}
}
resource "aws_vpc" "main"：定義一個名為 “main” 的 AWS VPC 資源。cidr_block：指定 VPC 的 CIDR 區塊。tags：設定 VPC 的標籤。
透過 Jenkins、Kubernetes 和 Terraform 的協同合作，我們可以建構一套完善的雲原生 CI/CD 解決方案，實作應用程式佈署和基礎設施管理的自動化。這種方法不僅提升了開發效率，也降低了錯誤率，加速了應用程式的交付。在我設計分散式系統的經驗中，自動化測試和監控是確保系統穩定性的關鍵。
藉由 Pipeline as Code，我們將 CI/CD 流程轉化為可版本控制、可追蹤與易於維護的程式碼，告別了手動設定的繁瑣和易錯性。這種現代化的實踐，讓團隊能夠更專注於業務價值的創造，加速產品迭代，並提升整體交付品質。
打破巨石枷鎖定：微服務時代的 CI/CD 策略
傳統單體式架構應用程式，如同一個巨大的、難以分割的整體。雖然初期開發和佈署相對簡單，但隨著應用程式規模擴大、功能日益複雜，單體式架構的弊端便逐漸顯露：開發速度緩慢、維護困難、擴充功能性差、可靠性低，以及技術債務高築。這些問題就像緊箍咒，限制了應用程式的發展和創新。
相較之下，微服務架構則像是一支精鋭部隊，每個微服務都是一個獨立作戰單元，負責特定的業務功能。它們可以獨立開發、佈署和擴充功能，彼此之間透過輕量級的通訊機制協同工作。這種架構提高了開發效率、可維護性和擴充功能性，同時降低了系統風險。
微服務 CI/CD：挑戰與應對之道
微服務架構雖然優勢眾多，但也為 CI/CD 帶來了新的挑戰。如何有效管理大量的微服務、如何應對頻繁的佈署、如何進行全面的測試以及如何實作精細的監控，都是微服務 CI/CD 需要解決的問題。
graph LR
A[微服務架構] --> B(複雜性增加)
A --> C(佈署頻率提高)
A --> D(測試難度增加)
A --> E(監控需求提高)
上圖清晰地展示了微服務架構在 CI/CD 方面帶來的四大挑戰。這些挑戰環環相扣，需要一套完善的策略來應對。
以下是一些應對微服務 CI/CD 挑戰的有效策略：
自動化生產線： 利用 Jenkins、GitLab CI 或 CircleCI 等工具，開發自動化的構建、測試和佈署流程，減少人工干預，提高效率和可靠性。我曾在一個大型電商平台的遷移過程中，利用 Jenkins Pipeline as Code 構建了高度自動化的 CI/CD 生產線，顯著縮短了交付週期。
容器化技術： Docker 等容器技術為微服務的佈署和管理提供了便捷的解決方案。容器的輕量級、可移植性和一致性，簡化了佈署流程，提高了佈署效率。
服務網格： Istio 和 Linkerd 等服務網格技術可以有效管理微服務之間的流量和安全性，提高系統的可靠性和可觀測性。在我參與的一個金融科技專案中，Istio 的引入極大地簡化了微服務之間的通訊管理，提升了系統的整體效能。
可觀測性： Prometheus、Grafana 和 ELK Stack 等工具可以幫助我們實作全面的監控和日誌分析，及時發現和解決問題，保障系統的穩定執行。
graph LR
D[D]
A[開發者] --> B(程式碼倉函式庫 - GitHub/GitLab)
B --> C(Jenkins)
C --> D{構建與測試}
D -- 成功 --> E(容器映像檔倉函式庫 - Docker Hub/ECR/GCR)
E --> F(Kubernetes 叢集)
F --> G(應用程式)
D -- 失敗 --> H(通知 - Slack/Email)
這個流程圖展示了一個典型的雲原生應用程式 CI/CD 架構。開發者遞交程式碼到程式碼倉函式庫，Jenkins 監控程式碼變化並觸發構建和測試。如果構建和測試成功，則將容器映像檔推播到容器映像檔倉函式庫，最後佈署到 Kubernetes 叢集。如果構建或測試失敗，系統會傳送通知。
透過上述策略，我們可以有效應對微服務 CI/CD 的挑戰，充分發揮微服務架構的優勢，加速軟體交付，提高軟體品質。
以下是一個使用 Declarative Pipeline 的 Jenkinsfile 範例：
pipeline {
agent any
stages {
stage('構建') {
steps {
echo '構建中...'
sh 'mvn clean install'
}
}
stage('測試') {
steps {
echo '測試中...'
sh 'mvn test'
}
}
stage('佈署') {
steps {
echo '佈署中...'
sh 'kubectl apply -f deployment.yaml'
}
}
}
}
這個 Jenkinsfile 定義了一個包含構建、測試和佈署三個階段的生產線。每個階段都套件含一系列步驟，例如執行 Maven 構建命令和 Kubernetes 佈署命令。
持續學習和不斷嘗試是掌握 CI/CD 的關鍵。在技術日新月異的今天，只有不斷學習新的工具和技術，才能保持競爭力，在軟體開發的浪潮中立於不敗之地。
解密微服務：優勢、挑戰與 CI/CD 實踐
微服務架構，如同精巧的機械鐘錶，由許多獨立運作的齒輪組成，每個齒輪負責特定的功能。這種設計賦予軟體系統前所未有的靈活性與彈性，但也帶來了管理上的複雜性。本文將以玄貓的視角，深入剖析微服務架構的優勢與挑戰，並探討如何在微服務架構下實踐 CI/CD。
微服務的魅力：為何它如此受歡迎？
微服務架構的核心優勢在於其高度的模組化和獨立性。每個微服務如同一個獨立的個體，可以獨立開發、佈署和擴充功能，而不會影響其他服務。這種特性帶來了一系列好處：
- 彈性擴充，應對自如： 微服務可以根據需求獨立擴充功能，無需擴充功能整個應用程式。這意味著可以更有效地利用資源，並根據流量變化動態調整系統容量。
- 隔離故障，穩如泰山： 單個微服務的故障不會波及整個系統。這就像一個齒輪損壞不會導致整個鐘錶停擺，系統的穩定性得到極大提升。
- 加速開發，敏捷如風： 不同的團隊可以平行開發和佈署不同的微服務，無需相互等待。這加快了開發速度，縮短了產品上市時間。
- 持續交付，永不止步： 微服務架構與敏捷開發的結合，使得持續交付成為可能。透過 CI/CD 管道，可以頻繁地發布新功能，快速回應市場變化。
graph LR
A[微服務架構] --> B(彈性擴充)
A --> C(隔離故障)
A --> D(加速開發)
A --> E(持續交付)
上圖展現了微服務架構的四大核心優勢，它們共同構成了微服務架構的根本。
微服務的挑戰：如何應對複雜性？
微服務架構並非完美無缺，它也帶來了一些挑戰：
- 管理複雜，牽一髮動全身： 大量的微服務以及它們之間的依賴關係，使得系統管理變得更加複雜。這就像管理一個龐大的樂團，需要指揮協調每個樂器的演奏。
- 分散式系統，挑戰重重： 微服務架構本質上是一個分散式系統，需要處理網路延遲、容錯和資料一致性等問題。
- 監控精細，洞察秋毫： 需要更精細的監控系統，以便及時發現和解決問題。這就像醫生需要精密的儀器來監測病人的身體狀況。
- 安全至上，防患未然： 需要保護大量的微服務，防止未經授權的存取。這就像保護一座城堡，需要多層防禦體系。
微服務 CI/CD 最佳實踐：開發高效交付管道
在微服務架構下，CI/CD 的實踐需要更加自動化和精細化。以下是一些玄貓的建議：
- 自動化管道，一氣呵成： 使用 Jenkins、GitLab CI 或 CircleCI 等工具，自動化構建、測試和佈署流程。
- 容器化技術，輕裝上陣： 使用 Docker 等容器技術，簡化服務的佈署和管理。
- 服務網格，掌控全域： 使用 Istio 或 Linkerd 等服務網格，管理服務之間的流量和安全性。
- 可觀測性，明察秋毫： 使用 Prometheus、Grafana 和 ELK Stack 等工具，實作全面的監控和日誌分析。
- 自動化測試，保障品質： 建立完善的自動化測試體系，套件括單元測試、整合測試和端對端測試。
graph LR
A[程式碼遞交] --> B(構建)
B --> C(單元測試)
C --> D(整合測試)
D --> E(Docker 映像檔構建)
E --> F(Docker 映像檔推播)
F --> G(佈署到 Kubernetes)
G --> H(端對端測試)
H --> I(監控)
上圖展示了微服務架構下的 CI/CD 管道。每個步驟都應該自動化，以實作快速和可靠的佈署。
微服務架構是現代軟體開發的利器，它在提升系統彈性、擴充功能性和開發速度方面有著顯著的優勢。然而，它也帶來了管理上的複雜性。在採用微服務架構時，需要仔細權衡其利弊，並選擇合適的工具和技術來應對挑戰。尤其是在大型系統中，服務網格的選型至關重要，它能有效簡化微服務之間的流量管理和安全控制。
(後續內容將在下一篇文章中繼續探討雲原生應用程式。)
解構 Serverless 架構下的 CI/CD
Serverless 架構的興起，讓 CI/CD 流程需要更高度的自動化和精細化。過去的經驗告訴我，妥善運用 CI/CD 工具能有效提升佈署效率和穩定性。以下提供一些在 Serverless 架構下實踐 CI/CD 的建議：
- 自動化 Pipeline： 善用 AWS CodePipeline、GitLab CI、CircleCI 或其他類別似工具，建構全自動化的建置、測試和佈署流程，減少人工介入，降低錯誤率。
- 基礎設施即程式碼 (IaC)： 透過 Terraform 或 CloudFormation 等工具，將基礎設施以程式碼的方式定義和管理，提升佈署的可重複性和一致性。
- 自動化測試： 建立涵蓋單元測試、整合測試和端對端測試的完整自動化測試體系，確保程式碼品質和功能的正確性。
- 監控： 利用 AWS CloudWatch、Prometheus、Grafana 等監控工具，實時監控系統執行狀態，並透過日誌分析快速識別和解決問題。
以下流程圖説明 Serverless 架構下的 CI/CD Pipeline：
graph LR
C[C]
F[F]
A[程式碼遞交] --> B(建置)
B --> C{單元測試}
C -- 透過 --> D(整合測試)
C -- 失敗 --> H(通知開發者)
D -- 透過 --> E(佈署至 AWS Lambda)
D -- 失敗 --> H
E --> F{端對端測試}
F -- 透過 --> G(監控)
F -- 失敗 --> H
這個流程圖描繪了 Serverless 架構下 CI/CD Pipeline 的典型步驟。每個步驟都應該高度自動化，以確保快速可靠的佈署。圖中特別加入了測試失敗的處理流程，在實際應用程式中，這一步驟非常重要，可以及時通知開發者並阻止錯誤程式碼佈署到生產環境。
Serverless 架構雖然優點眾多，像是降低營運成本、提升開發速度和增強系統彈性，但也存在一些挑戰。在選擇 Serverless 架構時，務必仔細評估其優勢和挑戰，確保團隊具備相應的技能和資源。另外，也要注意供應商鎖定的問題，建議選擇提供開放標準和互通性的供應商。
深入解析 CI/CD 的核心概念
持續整合 (CI)、持續交付 (CD) 和持續佈署 (CD) 是現代軟體開發不可或缺的實踐，它們能協助團隊更快、更可靠地交付高品質軟體。以下探討 CI/CD 的核心概念：
- 持續整合 (CI)： 頻繁地將程式碼變更整合到分享儲存函式庫，每次整合都會觸發自動化建置和測試，確保程式碼變更不會引入錯誤。
- 持續交付 (CD)： 確保軟體隨時可以發布。持續交付包含自動化建置、測試和佈署流程，但發布到生產環境需要人工介入。
- 持續佈署 (CD)： 自動化將軟體發布到生產環境。程式碼變更透過所有 CI Pipeline 階段後，會自動佈署到生產環境。
下圖展現 CI/CD 三者之間的關係：
graph LR
A[持續整合 (CI)] --> B[持續交付 (CD)]
B --> C[持續佈署 (CD)]
此圖清晰地展示了 CI/CD 的進階關係。持續交付是持續整合的延伸，而持續佈署則是在持續交付的基礎上更進一步，實作完全自動化的佈署流程。
CI/CD 的優勢與實踐
CI/CD 的優勢：
- 縮短上市時間： 自動化流程減少開發時間。
- 提升軟體品質： 自動化測試確保程式碼品質。
- 降低風險： 頻繁的小變更降低佈署風險。
- 提高團隊效率： 自動化重複性任務提升效率。
實踐 CI/CD 的步驟：
- 自動化建置流程： 使用 Maven、Gradle 或其他建置工具。
- 自動化測試流程： 使用 JUnit、TestNG 或其他測試框架。
- 自動化佈署流程： 使用 Ansible、Chef、Puppet 或其他佈署工具。
- 使用版本控制系統： 使用 Git 等版本控制系統管理程式碼。
- 使用 CI/CD 工具： 使用 Jenkins、GitLab CI、CircleCI 等工具。
CI/CD 的挑戰：
- 文化變革： 團隊需要適應新的文化和實踐。
- 工具選擇： 選擇合適的工具至關重要。
- 複雜性： 建立和維護 CI/CD Pipeline 可能很複雜。
實踐 CI/CD 時，建議從小規模開始，逐步擴充功能自動化範圍。
CI/CD 工具的選擇與 Jenkins 的優勢
選擇合適的 CI/CD 工具至關重要。以下分析 CI/CD 工具的分類別和選擇，並重點介紹 Jenkins 的特性和優勢：
CI/CD 工具的分類別：
- 雲端託管解決方案： AWS CodePipeline、Google Cloud Build、Azure Pipelines 等。
- 開放原始碼解決方案： Jenkins、Spinnaker、GoCD 等。
- SaaS 解決方案： Travis CI、CircleCI、TeamCity 等。
graph LR
C[C]
D[D]
A[CI/CD 工具] --> B{雲端託管}
A --> C{開放原始碼}
A --> D{SaaS}
這個圖表簡潔地呈現了 CI/CD 工具的三種主要型別。每種型別都有其優缺點，需要根據自身需求選擇。
選擇 CI/CD 工具的考量因素：
- 團隊經驗和技能
- 目標平台
- 程式語言和架構
- 佈署解決方案
Jenkins 的優勢：
- 可擴充功能性： 豐富的外掛程式生態系統。
- 免費和開放原始碼： 社群版免費，也提供商業支援。
- 活躍的社群： 龐大的社群提供豐富的資源和支援。
- 易於佈署： 可佈署在本地或雲端。
- 支援分散式建置： 主從架構支援分散式建置。
- 強大而靈活： 高度可定製化，滿足各種需求。
- 跨平台支援： 支援多種作業系統和架構。
- 容器化支援： 支援 Docker 作為建置代理伺服器。
- 無縫整合： 與 Git 等版本控制系統無縫整合。
- 靈活的使用者管理： 提供多種驗證方式。
- Pipeline as Code： 使用程式碼定義 Pipeline。
Jenkins Pipeline as Code 深度解析
Jenkins Pipeline as Code (PaC) 將 CI/CD 工作流程定義為程式碼，並儲存在版本控制系統中。以下探討 PaC 的概念、Jenkinsfile 的結構和語法，以及如何使用 PaC 自動化 CI/CD 工作流程：
什麼是 Jenkins Pipeline as Code？
PaC 讓開發者使用程式碼定義 Pipeline，並且應用程式碼一起進行版本控制，實作 CI/CD 工作流程的自動化和版本化管理。
PaC 的優勢：
- 速度： 快速建立 CI/CD 工作流程。
- 一致性： 標準化設定，減少錯誤。
- 風險管理： Pipeline 版本控制，方便追蹤和回復。
- 效率： 減少人工錯誤，提升佈署效率。
graph LR
A[Jenkins Pipeline as Code] --> B(快速)
A --> C(一致性)
A --> D(風險管理)
A --> E(效率)
此圖表簡潔地概括了 Jenkins Pipeline as Code 的四大優勢，這些優勢使得 PaC 成為現代 CI/CD 的最佳實踐之一。
透過以上分析，我們可以看出，在 Serverless 架構下實踐 CI/CD 需要選擇合適的工具和策略，並充分利用自動化和程式碼化來提升效率和品質。Jenkins 作為一個功能強大與靈活的 CI/CD 工具，結合 Pipeline as Code，可以有效地應對 Serverless 架構下的 CI/CD 挑戰。
開發高效 CI/CD 生產線：Jenkins Pipeline as Code 深度解析
在現代軟體開發中，持續整合與持續交付（CI/CD）已成為不可或缺的一環。Jenkins 作為一款老牌的自動化伺服器，在 CI/CD 領域扮演著重要的角色。而 Jenkins Pipeline as Code 則將 CI/CD 流程以程式碼的形式進行管理，更進一步提升了自動化程度和效率。我將結合自身經驗，深入剖析 Jenkins Pipeline as Code 的精髓，助您構建高效的 CI/CD 生產線。
graph LR
B[B]
C[C]
D[D]
A[版本控制] --> B{建置};
B --> C{測試};
C --> D{佈署};
以上流程圖簡潔地展示了 CI/CD 的基本流程：程式碼變更遞交到版本控制系統後，觸發自動化建置、測試和佈署流程。
Jenkinsfile：生產線的根本
Jenkinsfile 作為 Pipeline 的核心，是一個定義了整個 CI/CD 流程的文字檔案。它通常與應用程式碼一同存放在版本控制系統中，便於版本管理和追蹤。Jenkinsfile 支援兩種語法：宣告式 Pipeline 和指令碼式 Pipeline。宣告式 Pipeline 提供更結構化的語法，易於閲讀和維護；而指令碼式 Pipeline 根據 Groovy 指令碼，更為靈活，但也相對複雜。
以下是一個使用宣告式 Pipeline 的 Jenkinsfile 範例：
pipeline {
agent any
stages {
stage('建置') {
steps {
sh 'mvn clean install'
}
}
stage('測試') {
steps {
sh 'mvn test'
}
}
stage('佈署') {
steps {
sh 'kubectl apply -f deployment.yaml'
}
}
}
}
這個 Jenkinsfile 定義了一個包含三個階段的Pipeline：建置、測試和佈署。每個階段都執行相應的 shell 命令。agent any 表格示生產線可以在任何可用的 Jenkins 代理伺服器節點上執行。
Jenkins Pipeline as Code 的實踐步驟
要將 Pipeline as Code 落地，需要以下步驟：
- 建立 Jenkinsfile：在專案的程式碼函式庫中建立 Jenkinsfile，並定義生產線的各個階段和步驟。
- 設定 Jenkins 任務：在 Jenkins 中建立一個新任務，並設定其從程式碼函式庫中讀取 Jenkinsfile。
- 觸發生產線：將程式碼變更遞交到程式碼函式庫，即可觸發 Jenkins 生產線的執行。
深入 Jenkinsfile：結構與語法
Jenkinsfile 的結構清晰，主要由以下幾個部分組成：
pipeline：宣告一個生產線。agent：指定生產線執行的代理節點。stages：套件含生產線的所有階段。stage：定義一個階段，套件含一系列步驟。steps：定義階段中要執行的步驟。
一些常用的關鍵字包括：
node：指定在特定節點上執行Pipeline。checkout：從程式碼函式庫中簽出程式碼。sh：執行 shell 命令。echo：輸出訊息到控制枱。
以下是一個更為完整的 Jenkinsfile 範例，套件含了程式碼簽出、建置、測試和佈署等階段：
pipeline {
agent any
stages {
stage('程式碼簽出') {
steps {
checkout scm
}
}
stage('建置') {
steps {
sh 'mvn clean install'
}
}
stage('測試') {
steps {
sh 'mvn test'
}
}
stage('佈署') {
steps {
sh 'kubectl apply -f deployment.yaml'
}
}
}
}
這個 Jenkinsfile 新增了一個「程式碼簽出」階段，使用 checkout scm 命令從版本控制系統中簽出程式碼。
錯誤處理與 Jenkins 外掛程式
在 Jenkinsfile 中，可以使用 try-catch-finally 結構來處理錯誤。Jenkins 也提供了豐富的外掛程式，例如 Pipeline Stage View 和 Blue Ocean，可以增強生產線的功能和視覺化效果。Blue Ocean 提供了更現代化的使用者介面，讓生產線的建立、視覺化和管理更加便捷。
我認為，Jenkins Pipeline as Code 結合 Blue Ocean 的視覺化介面，能極大地提升 CI/CD 的效率和使用者經驗。在實踐中，我建議採用宣告式 Pipeline，並善用 Jenkins 外掛程式，開發更強大的 CI/CD 生產線。
graph LR
C[C]
D[D]
A[Jenkins] --> B(Blue Ocean);
B --> C{視覺化生產線};
C --> D{簡化 CI/CD 管理};
此圖表展示了 Jenkins 與 Blue Ocean 的關係，以及 Blue Ocean 如何提升 CI/CD 管理效率。
透過以上分析，相信您對 Jenkins Pipeline as Code 有了更深入的理解。在實際應用程式中，可以根據專案的具體需求調整 Jenkinsfile 的設定，開發最適合您的 CI/CD 流程。
玄貓帶你解鎖定 Jenkins Blue Ocean 的奧秘
身為一個技術控，我一直追求更優雅、更高效的工具。在 CI/CD 領域，Jenkins 一直是我的得力助手，但傳統 Jenkins 介面略顯笨重。直到我發現了 Blue Ocean，它簡直重新定義了我的 Jenkins 使用體驗！今天就讓我來分享一下 Blue Ocean 的魅力所在。
Pipeline 一目瞭然：視覺化介面
Blue Ocean 最吸引我的地方就是它的視覺化 Pipeline 介面。它以圖形方式呈現 Pipeline 的每個階段，讓我一眼就能看出每個階段的狀態、日誌和建置記錄。告別了傳統 Jenkins 介面中繁瑣的文字和表格，取而代之的是清晰直觀的圖形化流程。
graph LR
A[程式碼遞交] --> B(建置)
B --> C(單元測試)
C --> D(整合測試)
D --> E(佈署預發環境)
E --> F(端對端測試)
F --> G(佈署生產環境)
這個流程圖展示了一個典型的 CI/CD Pipeline 在 Blue Ocean 中的視覺化呈現。每個節點代表一個階段，箭頭表示階段之間的依賴關係。透過顏色和圖示，可以快速判斷每個階段的執行狀態。
Pipeline 編輯，輕鬆上手：視覺化編輯器
Blue Ocean 的視覺化編輯器讓建立和修改 Pipeline 變得例外簡單。透過拖曳操作，我可以輕鬆新增、排序和設定 Pipeline 的各個階段，無需編寫複雜的 Jenkinsfile。對於不熟悉 Jenkinsfile 語法的開發者來説，這絕對是一個福音。
與 Git/GitHub 的完美融合
Blue Ocean 與 Git 和 GitHub 的無縫整合也是一大亮點。我可以直接從 Git 儲存函式庫建立 Pipeline，並將 Jenkinsfile 遞交回儲存函式庫進行版本控制。Blue Ocean 還能自動偵測 Git 儲存函式庫的變更，並觸發 Pipeline 的執行，實作真正的自動化 CI/CD。
迅速定位問題：更快的故障排除
在 CI/CD 流程中，快速定位和解決問題至關重要。Blue Ocean 提供了更便捷的故障排除功能，可以輕鬆識別 Pipeline 中的錯誤，並快速找到問題根源。點選失敗的階段，就能檢視詳細的錯誤訊息和日誌，節省了大量的除錯時間。
如何擁抱 Blue Ocean？
Blue Ocean 作為 Jenkins 外掛程式安裝非常簡單：
- 登入 Jenkins。
- 前往「管理 Jenkins」>「管理外掛程式」。
- 在「可用的」頁籤中搜尋「Blue Ocean」。
- 勾選「Blue Ocean」外掛程式，然後點選「安裝無需重新啟動」。
安裝完成後，在 Jenkins URL 後面加上 /blue 即可進入 Blue Ocean 的世界。
Blue Ocean：我的 CI/CD 新體驗
Blue Ocean 的出現，讓 Jenkins 煥發了新的活力。它不僅簡化了 CI/CD Pipeline 的建立和管理，更提升了整個 CI/CD 流程的效率。如果你還在使用傳統 Jenkins 介面，我強烈建議你嘗試一下 Blue Ocean，相信你會和我一樣愛上它！
Jenkins Declarative Pipeline 深度解析：從結構到實踐
在現代軟體開發中，CI/CD 已成為不可或缺的一環。Jenkins 作為 CI/CD 領域的佼佼者，其 Pipeline 功能更是備受推崇。今天，我將帶你深入瞭解 Jenkins Declarative Pipeline 的精髓，從結構到實踐，讓你輕鬆掌握 Pipeline as Code 的精妙之處。
Declarative Pipeline 以程式碼形式定義 CI/CD 流程，其結構化語法易於閲讀和維護。讓我們先來看看 Declarative Pipeline 的核心組成部分：
agent：指定 Pipeline 執行的環境，可以是 Jenkins 節點、Docker 容器或 Kubernetes Pod。environment：定義環境變數，為 Pipeline 提供必要的設定資訊。post：定義 Pipeline 完成後執行的操作，例如傳送通知、清理工作區等。stages：Pipeline 的核心，套件含一系欄stage指令，定義了要完成的高階任務。steps：定義每個stage中要執行的具體步驟。
graph LR
A[Declarative Pipeline] --> B(agent)
A --> C(environment)
A --> D(post)
A --> E(stages)
E --> F(stage)
F --> G(steps)
此圖清晰地展示了 Declarative Pipeline 的結構。agent、environment、post、stages 和 steps 構成了 Pipeline 的基本框架，每個部分各司其職，共同完成 CI/CD 流程。
agent：你的 Pipeline 舞台
agent 區塊定義了 Pipeline 的執行環境。以下是一個使用 Docker 容器作為 agent 的例子：
pipeline {
agent {
dockerfile {
filename 'Dockerfile'
label 'my-docker-agent'
}
}
// ... other sections
}
這段程式碼指定 Pipeline 在標籤為 my-docker-agent 的 Docker 容器中執行，Dockerfile 名稱為 Dockerfile。
environment：設定你的環境變數
environment 區塊用於定義環境變數。以下是一個使用憑證變數的例子：
pipeline {
environment {
DOCKER_REGISTRY_CREDENTIALS = credentials('my-docker-registry-credentials')
}
// ... other sections
}
這段程式碼定義了一個名為 DOCKER_REGISTRY_CREDENTIALS 的環境變數，其值來自 ID 為 my-docker-registry-credentials 的憑證。
post：善後工作
post 區塊定義 Pipeline 完成後執行的操作。以下是一個傳送 Slack 通知和清理工作區的例子：
pipeline {
// ... other sections
post {
always {
cleanWs()
}
success {
slackSend(message: "Pipeline ${env.JOB_NAME} build succeeded!")
}
failure {
slackSend(message: "Pipeline ${env.JOB_NAME} build failed!")
}
}
}
這段程式碼在 Pipeline 完成後，無論成功或失敗都會清理工作區。如果建置成功，則傳送成功通知；如果建置失敗，則傳送失敗通知。
stages 和 steps：Pipeline 的核心
stages 區塊包含一系列 stage 指令，每個 stage 代表一個階段。steps 區塊定義每個 stage 中要執行的具體步驟。以下是一個包含測試階段的例子：
pipeline {
// ... other sections
stages {
stage('Test') {
steps {
sh 'npm run test'
}
}
}
}
這段程式碼定義了一個名為 Test 的階段，其中執行 npm run test 命令進行測試。
Declarative Pipeline：我的 CI/CD 利器
Declarative Pipeline 的結構化語法和豐富的功能，讓 CI/CD 流程的定義和管理變得更加簡潔和高效。透過本文的介紹，相信你已經對 Declarative Pipeline 有了更深入的瞭解。在實踐中，我建議結合 Jenkins 外掛程式使用 Declarative Pipeline，充分發揮其威力，開發更強大的 CI/CD 流程。
Jenkins Multibranch Pipeline 與 GitFlow：多分支 CI/CD 的最佳拍檔
在實際專案開發中，我們通常會使用多個分支來管理不同的功能和環境，例如開發分支、測試分支和生產分支。如何有效地管理這些分支的 CI/CD 流程呢？Jenkins Multibranch Pipeline 提供了一個完美的解決方案。
Multibranch Pipeline 可以自動偵測原始碼儲存函式庫中的分支，並為每個分支建立一個獨立的 Pipeline。這意味著每個分支的 CI/CD 流程都可以獨立設定和執行，避免了分支之間的互相干擾。
GitFlow：最佳分支管理實踐
GitFlow 是一種廣泛使用的 Git 分支管理模型，它定義了一套清晰的分支命名和使用規範，有效地管理功能開發、版本發布和熱修復等流程。
Jenkins 與 GitFlow 的完美結合
Jenkins Multibranch Pipeline 可以完美地整合 GitFlow 分支模型。透過設定 Multibranch Pipeline，Jenkins 可以自動偵測 GitFlow 中的不同分支，例如 develop、feature、release 和 hotfix 分支，並為每個分支建立對應的 Pipeline。
如何設定 Multibranch Pipeline
在 Jenkins 中設定 Multibranch Pipeline 非常簡單：
- 建立一個新的 Multibranch Pipeline 專案。
- 設定原始碼儲存函式庫，指定 Git 儲存函式庫的 URL。
- 設定分支來源，選擇 GitFlow 作為分支模型。
- 設定建置觸發器，例如定時觸發或程式碼遞交觸發。
Multibranch Pipeline：我的多分支 CI/CD 秘訣
Jenkins Multibranch Pipeline 結合 GitFlow 分支模型，為多分支 CI/CD 提供了一個高效的解決方案。它簡化了分支管理的複雜性，提高了 CI/CD 流程的自動化程度。如果你正在尋找一種管理多分支 CI/CD 的方法，我強烈推薦你嘗試一下 Jenkins Multibranch Pipeline。
總之，Jenkins Blue Ocean、Declarative Pipeline 和 Multibranch Pipeline 是我 CI/CD 工具箱中的三大法寶。它們相互配合，讓我的 CI/CD 流程更加高效、便捷和可靠。希望我的分享能幫助你更好地理解和應用程式這些工具，提升你的 CI/CD 技能。
探討 Jenkins Multibranch Pipeline
Jenkins Multibranch Pipeline，我認為可以把它想像成一個人工智慧的專案管理員，它會自動幫你管理所有分支的建置流程。它會掃描你的程式碼儲存函式庫，找出每個分支，如果有 Jenkinsfile 的話，就會自動建立一個對應的 Pipeline。這樣就不用手動設定每個分支的 Pipeline 了，省時又省力。
graph LR
Jenkinsfile[Jenkinsfile]
A[程式碼儲存函式庫] --> B{掃描分支}
B -- 發現 Jenkinsfile --> C[建立 Pipeline]
B -- 找不到 Jenkinsfile --> D[跳過分支]
這個圖表簡潔地説明瞭 Multibranch Pipeline 的運作方式：從掃描儲存函式庫、檢查 Jenkinsfile 到建立 Pipeline 或跳過分支。它就像一個自動化的生產線，讓你的 CI/CD 流程更加流暢。
GitFlow 分支模型與 Jenkins 的完美結合
GitFlow 是一個廣泛使用的分支管理模型，它定義了一系列分支來管理軟體開發流程。主要分支包含 master、preprod、develop、feature/X 和 hotfix/X。
我發現，結合 Jenkins Multibranch Pipeline 和 GitFlow 可以實作自動化的 CI/CD 流程。Multibranch Pipeline 可以自動偵測 GitFlow 的不同分支，並根據每個分支的 Jenkinsfile 執行不同的建置流程。例如，master 分支可以執行完整的 CI/CD 流程，而 develop 分支只執行 CI 流程。
graph LR
D[D]
E[E]
A[Master] --> B(Pre-prod)
B --> C(Develop)
C --> D{Feature}
A --> E{Hotfix}
這個圖表展示了 GitFlow 的分支結構，以及各分支之間的關係。它清晰地展現了從功能開發到發布上線的整個流程。
Jenkins 分散式架構：Master-Worker 模式
在微服務架構中，我們通常需要同時建置、測試和佈署多個服務。這時，單機 Jenkins 可能就力不從心了。Jenkins 的 Master-Worker 架構可以解決這個問題，它允許我們在多台機器上分散式執行建置任務。
Master 節點負責協調整個建置流程，它會將任務分配給不同的 Worker 節點執行。Worker 節點則負責執行具體的建置任務。這種架構可以有效提高建置效率，避免單點故障。
graph LR
A[Jenkins Master] --> B(Worker 1)
A --> C(Worker 2)
A --> D(Worker 3)
這個圖表展示了 Jenkins 的 Master-Worker 架構。Master 節點就像一個指揮中心，將任務分配給不同的 Worker 節點執行，實作分散式建置。
利用標籤精準分配任務
我們可以使用標籤來將任務分配給特定的 Worker 節點。例如，如果我們有一個 Worker 節點專門用於建置 iOS 應用程式，我們可以給它打上 ios 標籤。然後，在 Jenkinsfile 中指定 agent { label 'ios' }，這樣 Jenkins 就會將 iOS 應用程式的建置任務分配給這個節點。
pipeline {
agent { label 'ios' }
stages {
stage('Build') {
// iOS 建置步驟
}
}
}
這段程式碼示範瞭如何在 Jenkinsfile 中使用標籤來指定 Worker 節點。agent { label 'ios' } 表格示這個 Pipeline 應該在帶有 ios 標籤的 Worker 節點上執行。
Jenkins Test-Driven Development 與快速驗證技巧
在開發 Jenkinsfile 時，快速驗證和除錯非常重要。Jenkins 提供了 Replay 功能，可以讓我們修改 Jenkinsfile 後重新執行 Pipeline。此外，Pipeline Linter 可以幫助我們檢查 Jenkinsfile 的語法錯誤。IDE 整合和 Jenkins Pipeline Unit 則可以讓我們在本地進行單元測試。
graph LR
C[C]
D[D]
E[E]
A[開發 Jenkinsfile] --> B{Replay}
A --> C{Pipeline Linter}
A --> D{IDE 整合}
A --> E{Pipeline Unit}
這個圖表展示了幾種快速驗證和除錯 Jenkinsfile 的方法。這些工具和技術可以幫助我們提高開發效率，減少錯誤。
雲端環境下的 Jenkins 擴充
在雲端環境中，我們可以輕鬆地擴充 Jenkins 架構。例如，我們可以使用 Kubernetes 來動態地新增或移除 Worker 節點，根據建置需求自動調整資源。
透過以上這些技術和技巧，我們可以開發一個高效、穩定與易於擴充的 Jenkins CI/CD 流程。
總結：這篇文章探討了 Jenkins Multibranch Pipeline、GitFlow 分支模型、分散式架構、標籤分配任務、快速驗證技巧以及雲端環境下的 Jenkins 擴充。希望這些內容能幫助你更好地理解和應用程式 Jenkins，提升你的 CI/CD 流程效率。
解鎖定 Jenkins 擴充功能性：雲端環境下的動態調配策略
作為一位在軟體開發領域浸淫多年的技術工作者，我深刻體會到持續整合與持續交付 (CI/CD) 對專案成功的重要性。Jenkins 作為 CI/CD 的主流工具，其架構的擴充功能性直接影響到團隊的交付效率。本文將探討如何在雲端環境中，特別是 AWS 上，構建高擴充功能性的 Jenkins 架構，並分享我在實踐中積累的經驗與洞見。
單節點架構的侷限性
對於小型專案，直接在 EC2 執行個體上佈署單節點 Jenkins 伺服器或許足夠。AWS Marketplace 提供預先設定的 AMI，可以簡化佈署流程，讓您快速啟動 Jenkins 伺服器。您也可以選擇使用套件管理器或 Docker 映像檔進行安裝。然而，單節點架構的缺點在於其有限的擴充功能能力，難以應付大型專案的需求。
graph LR
A[AWS] --> B(EC2 執行個體)
B --> C[Jenkins 伺服器]
這個流程圖簡潔地展示了單節點 Jenkins 架構，所有的任務都在單個 EC2 執行個體上處理，缺乏彈性。
分散式架構：提升效率的關鍵
為瞭解決單節點架構的瓶頸，我們可以採用分散式架構。Jenkins Master 負責任務排程，而實際的建置任務則分配給多個 Jenkins Worker 執行。這種架構有效分擔了 Master 的負載，提升了整體效率。
graph LR
A[AWS] --> B(EC2 Master)
B --> C[Jenkins Master]
A --> D(EC2 Worker 1)
D --> E[Jenkins Worker 1]
A --> F(EC2 Worker 2)
F --> G[Jenkins Worker 2]
分散式架構將建置任務分配到多個 Worker 節點，有效利用資源，提高了建置效率和系統的容錯能力。
Auto Scaling Group：實作動態擴充功能
在雲端環境中，我們可以利用 Auto Scaling Group (ASG) 動態調整 Worker 節點的數量，根據需求自動增減 EC2 執行個體。這確保了系統始終擁有足夠的資源來處理建置任務，同時避免了資源浪費。
CloudWatch：監控與自動化
CloudWatch 提供了監控 Jenkins 叢集的關鍵指標，例如 CPU 使用率。我們可以設定警示，當 CPU 使用率超過預設閾值時，觸發 Auto Scaling 擴充功能 Worker 節點；當 CPU 使用率低於閾值時，則縮減 Worker 節點，實作資源的自動化管理。
graph LR
A[CloudWatch 警示] --> B{CPU 使用率 > 80%?}
B -- 是 --> C[觸發擴充功能]
B -- 否 --> D{CPU 使用率 < 20%?}
D -- 是 --> E[觸發縮減]
C --> F[新增 Worker]
E --> G[移除 Worker]
此流程圖展示了 CloudWatch 如何根據 CPU 使用率自動觸發擴充功能或縮減 Jenkins Worker 節點，實作資源的動態調配。
深入 Worker 節點管理策略
管理 Jenkins Worker 節點的策略會直接影響到系統的效率和穩定性。以下是一些常用的策略：
- SSH: 適用於 Unix 環境，Jenkins Master 可以透過 SSH 連線到 Worker 節點並啟動代理伺服器程式。
- JNLP: 適用於 Master 無法直接連線到 Worker 的場景，例如 Worker 位元於防火牆後。
- Windows 服務: 適用於 Windows 環境，可以將 Worker 作為 Windows 服務管理。
選擇合適的策略需要考慮作業系統、網路環境以及安全需求等因素。
透過以上策略，我們可以構建一個高度可擴充功能與具有容錯能力的 Jenkins 架構，確保 CI/CD 流程的穩定高效執行。
總結來説，構建高擴充功能性的 Jenkins 架構需要結合分散式架構、自動擴充功能和監控等多種策略。在雲端環境中，AWS 提供了豐富的工具和服務，可以幫助我們更好地管理 Jenkins 叢集，提升 CI/CD 流程的效率和可靠性。選擇合適的 Worker 管理策略，並結合 CloudWatch 的監控和自動化功能，可以讓您的 Jenkins 架構更加靈活和高效。
深入解析 Jenkins Worker 的動態擴充功能策略
在雲端環境中，有效利用資源並根據需求調整系統容量至關重要。對於 Jenkins 任務，這意味著需要根據任務負載動態調整 Jenkins Worker 的數量。以下將探討如何利用 CloudWatch 和擴充功能策略實作 Jenkins Worker 的動態擴充功能。
flowchart LR
A[CloudWatch 警示 CPU 使用率] --> B{CPU 使用率 > 閾值?}
B -- 是 --> C[觸發橫向擴充功能]
B -- 否 --> D[觸發縮減]
C --> E[增加 Jenkins Worker]
D --> F[減少 Jenkins Worker]
這個流程圖清晰地展現了 CloudWatch 警示與 Jenkins Worker 擴充功能之間的關係。CloudWatch 持續監控 Worker 節點的 CPU 使用率。當 CPU 使用率超過預設閾值時，CloudWatch 警示會觸發橫向擴充功能，增加 Worker 數量以處理額外負載。反之，當 CPU 使用率低於閾值時，則觸發縮減，減少 Worker 數量以節省資源。
我曾在實際專案中運用此策略，並發現它能有效地根據任務需求調整 Jenkins Worker 的數量，在確保任務處理效率的同時，也避免了資源的浪費。
在 AWS VPC 中構建安全的 Jenkins 叢集
在雲端環境中佈署 Jenkins 時，安全性是首要考慮因素。將 Jenkins 叢集佈署在 AWS VPC (Virtual Private Cloud) 中，可以提供更高的安全性和隔離性。以下將詳細説明如何在 AWS VPC 中構建安全的 Jenkins 叢集。
VPC 的概念與優勢
VPC 是 AWS 雲端中邏輯隔離的區段，讓您可以在定義的虛擬網路中啟動 AWS 資源。您可以完全掌控 VPC 的網路環境，套件括 IP 位元址範圍、子網路、路由表和網路閘道等。
建立 VPC 與子網路
構建 VPC 的第一步是建立公開和私有子網路。公開子網路允許連線到網際網路，而私有子網路則與網際網路隔離，提供更高的安全性。
graph LR
subgraph AWS VPC
A[公開子網路] --> B(網際網路閘道)
C[私有子網路] --> D(NAT 閘道)
end
B --> E[網際網路]
D --> A
此圖展示了 VPC 的基本結構。公開子網路透過網際網路閘道連線到網際網路，而私有子網路則透過 NAT 閘道連線到公開子網路，實作對外連線的同時，也保護了私有子網路的安全性。
NAT 閘道、Bastion 主機與負載平衡器
為了進一步提升安全性，我們可以使用 NAT 閘道、Bastion 主機和負載平衡器。NAT 閘道允許私有子網路中的執行個體連線到網際網路，但阻止網際網路連線到這些執行個體。Bastion 主機提供了一個安全的跳板，用於連線到私有子網路中的 Jenkins 執行個體。負載平衡器則將流量分發到多個 Jenkins 執行個體，提高系統的易用性和容錯能力。
透過結合 VPC、子網路、NAT 閘道、Bastion 主機和負載平衡器，可以構建一個高度安全與可擴充功能的 Jenkins 叢集。
準備 AWS 環境，佈署 Jenkins 叢集
在 AWS 上佈署 Jenkins 叢集之前，需要先準備好 AWS 環境。這包括設定 AWS CLI 和建立 IAM 使用者。
設定 AWS CLI
AWS CLI 是一個命令列工具，用於管理 AWS 服務和資源。透過 AWS CLI，您可以使用命令欄執行各種 AWS 操作，方便自動化和指令碼控制。
建立和管理 IAM 使用者
IAM (Identity and Access Management) 允許您安全地控制對 AWS 資源的存取。建立 IAM 使用者是 AWS 安全最佳實踐的重要一環，可以避免使用 root 帳戶進行日常操作，降低安全風險。
使用 Packer 構建 Jenkins 機器映像檔
Packer 是一個用於建立機器映像檔的工具，可以自動化映像檔的構建過程。使用 Packer 構建 Jenkins 機器映像檔，可以確保 Jenkins 環境的一致性和可重複性，並簡化佈署流程。
不可變基礎架構
不可變基礎架構是一種佈署模式，其中伺服器在佈署後不會被修改。當需要更新或升級時，會建立新的伺服器映像檔，並使用新映像檔佈署新的伺服器，然後將舊伺服器停用。
graph LR
A[舊 Jenkins 執行個體] --> B(構建新映像檔);
B --> C[新 Jenkins 執行個體];
C --> D[停用舊執行個體];
此圖清晰地展示了不可變基礎架構的概念。當需要更新 Jenkins 時，我們會構建一個包含所有更新的新映像檔，並使用新映像檔佈署新的執行個體，而不是直接修改現有的執行個體。這種方法可以提高系統的穩定性和可靠性。
透過 Packer，我們可以自動化 Jenkins 的安裝和設定，並將其封裝成機器映像檔。這使得佈署 Jenkins 叢集更加高效和便捷。
在建構 CI/CD 流程時，Jenkins 伺服器的穩定性和效能至關重要。過去，我常常遇到 Jenkins 設定繁瑣、環境不一致等問題，導致佈署效率低下。後來，我發現使用 Packer 烘焙 Jenkins 機器映像檔，結合 Immutable Infrastructure 理念，能有效解決這些痛點。本文將分享我的經驗，帶您深入瞭解如何使用 Packer 開發高效能 Jenkins 伺服器。
首先，讓我們先了解 Immutable Infrastructure 的概念。
graph LR
A[開發程式碼] --> B(建置新映像檔);
B --> C(佈署新伺服器);
C --> D(銷毀舊伺服器);
Immutable Infrastructure 的核心思想是，任何伺服器變更都應體現在新的映像檔中，而非直接修改現有伺服器。如此一來，可以確保環境一致性，避免設定漂移，並簡化回復流程。
使用 Packer 烘焙 Jenkins 映像檔
Packer 是一款優秀的自動化映像檔建立工具。它可以自動執行 Jenkins 的安裝、設定，並將其封裝到映像檔中。以下是一個 Packer 範本範例：
{
"builders": [
{
"type": "amazon-ebs",
"region": "{{user `aws_region`}}",
"source_ami": "{{user `source_ami`}}",
"instance_type": "t3.micro",
"ssh_username": "ubuntu",
"ami_name": "jenkins-{{timestamp}}"
}
],
"provisioners": [
{
"type": "shell",
"inline": [
"sudo apt update",
"sudo apt install -y openjdk-11-jdk",
"wget -q -O - https://pkg.jenkins.io/debian-stable/jenkins.io.key | sudo apt-key add -",
"sudo sh -c 'echo deb https://pkg.jenkins.io/debian-stable binary/ > /etc/apt/sources.list.d/jenkins.list'",
"sudo apt update",
"sudo apt install -y jenkins"
]
}
]
}
builders區塊定義了映像檔的目標平台和基礎設定，例如 AWS 區域、執行個體型別等。provisioners區塊定義了在執行個體上執行的指令碼，這裡我們使用 shell 指令碼安裝 Jenkins。
Jenkins 外掛程式和 Groovy 指令碼
Jenkins 外掛程式和 Groovy 指令碼可以進一步自動化 Jenkins 的設定。以下是一些常用的外掛程式：
- Credentials Plugin：用於管理憑證。
- Pipeline Plugin：用於建置生產線。
- GitHub Plugin：用於與 GitHub 整合。
以下是一個 Groovy 指令碼範例：
import jenkins.model.Jenkins
def jenkins = Jenkins.instance
jenkins.systemMessage = "歡迎使用 Jenkins！"
這段程式碼設定了 Jenkins 的系統訊息。您可以使用 Groovy 指令碼完成更複雜的設定，例如安裝外掛程式、設定全域變數等。
Packer 的核心概念與優勢
Packer 的核心概念是透過範本定義基礎設施，並自動化映像檔的建立過程。
graph LR
A[Packer 範本] --> B(建置器);
B --> C(佈建器);
C --> D(映像檔);
Packer 範本描述了映像檔的建置過程，套件括使用的建置器（例如 AWS、Azure 等）和佈建器（例如 shell、Ansible 等）。
使用 Packer 的優勢：
- 快速佈署：使用預先建置的映像檔可以快速佈署新的 Jenkins 伺服器。
- 可擴充功能性：相同的映像檔可以輕鬆地擴充功能 Jenkins 叢集。
- 多供應商支援：Packer 支援多個雲端平台，提高了靈活性。
Packer 的運作流程
Packer 的運作流程如下圖所示：
graph LR
A[Packer 範本] --> B(啟動暫時執行個體);
B --> C(佈建執行個體);
C --> D(建立映像檔);
D --> E(銷毀暫時執行個體);
Packer 會先啟動一個暫時執行個體，然後在該執行個體上執行佈建器，最後將執行個體封裝成映像檔。
Packer 範本詳解
Packer 範本包含三個主要組成部分：
- 使用者變數：用於定義可以在執行階段修改的變數。
- 建置器：用於定義映像檔的目標平台和基礎設定。
- 佈建器：用於定義在執行個體上執行的指令碼。
透過 Packer，我們可以將 Jenkins 伺服器的建置過程完全自動化，提高效率，並確保環境一致性。在我的實務經驗中，Packer 顯著簡化了 Jenkins 的佈署和管理，是開發高效能 CI/CD 流程的利器。
希望這篇文章能幫助您更好地理解如何使用 Packer 建立 Jenkins 伺服器映像檔。如果您有任何問題或建議，歡迎留言討論。
深入剖析 Packer：開發 Jenkins 機器映像檔
根據個人經驗，建立機器映像檔時，一致性和自動化至關重要。Packer 正是實作此目標的利器。我將以建構 Jenkins 機器映像檔為例，逐步解析 Packer 的使用方法，並分享一些實務心得。
Packer 範本解密：建構基礎
Packer 範本是描述機器映像檔藍圖的核心。它使用 JSON 格式定義建構過程，套件含變數、建構器和佈建器等關鍵組成部分。
{
"variables": {
"region": "AWS REGION",
"aws_profile": "AWS PROFILE",
"source_ami": "AMAZON LINUX AMI ID",
"instance_type": "EC2 INSTANCE TYPE"
},
"builders": [
{
"type": "amazon-ebs",
"profile": "{{user `aws_profile`}}",
"region": "{{user `region`}}",
"instance_type": "{{user `instance_type`}}",
"source_ami": "{{user `source_ami`}}",
"ssh_username": "ec2-user",
"ami_name": "jenkins-master-2.204.1",
"ami_description": "Amazon Linux Image with Jenkins Server"
}
],
"provisioners": [
{
"type": "shell",
"script": "./setup.sh",
"execute_command": "sudo -E -S sh '{{ .Path }}'"
}
]
}
variables區塊定義了可客製化的變數，例如 AWS 區域、AMI ID 等。使用變數可以提高範本的彈性，方便在不同環境中重複使用。builders區塊指定了建構目標平台的型別，這裡使用amazon-ebs表格示建構 AWS EBS 支援的映像檔。其他選項包括azure-arm、googlecompute等，可支援多雲環境。provisioners區塊定義了在執行個體上執行的設定步驟，這裡使用shell佈建器執行setup.sh指令碼。佈建器確保映像檔包含所需的軟體和設定。
graph LR
C[C]
A[Variables] --> B(Builders)
B --> C{Provisioners}
C --> D[AMI Image]
上圖展示了 Packer 建構流程：首先設定變數，然後利用建構器建立基礎映像檔，接著使用佈建器進行客製化設定，最終產出 AMI 映像檔。
驗證與建構：確保一致性
在建構映像檔之前，務必驗證範本語法，確保組態正確無誤。
packer validate template.json
驗證透過後，即可執行建構命令：
packer build template.json
Packer 會根據範本設定自動完成映像檔的建構過程。
多平台支援：一次建構，多處佈署
Packer 的一大優勢是支援多平台建構。只需修改範本中的 builders 區塊，即可同時為 AWS、Azure、Google Cloud 等平台建立映像檔。
"builders": [
{ ... Amazon EBS 設定 ... },
{ ... Azure ARM 設定 ... },
{ ... Google Compute 設定 ... }
]
這種跨平台建構能力極大地簡化了映像檔管理的複雜度，確保不同平台上的應用程式環境一致。
Jenkins 自動化設定：Groovy 指令碼的妙用
建構好機器映像檔後，下一步是自動化 Jenkins 的啟動設定。我偏好使用 Groovy 指令碼來完成這項任務，它提供了強大的自動化能力。
Groovy 指令碼：提升效率的利器
以下是一些 Groovy 指令碼的應用程式範例：
建立管理使用者：
import jenkins.model.*
import hudson.security.*
def instance = Jenkins.getInstance()
def hudsonRealm = new HudsonPrivateSecurityRealm(false)
hudsonRealm.createAccount('USERNAME','PASSWORD')
instance.setSecurityRealm(hudsonRealm)
def strategy = new FullControlOnceLoggedInAuthorizationStrategy()
instance.setAuthorizationStrategy(strategy)
instance.save()
這段指令碼建立了一個名為 USERNAME，密碼為 PASSWORD 的管理員帳號。請務必將這些預設值替換為安全的憑證。
啟用 CSRF 保護：
import jenkins.model.Jenkins
import hudson.security.csrf.DefaultCrumbIssuer
Jenkins jenkins = Jenkins.getInstance()
jenkins.setCrumbIssuer(new DefaultCrumbIssuer(true))
jenkins.save()
這段指令碼啟用了 CSRF 保護，這是一種重要的安全措施，可以防止跨網站請求偽造攻擊。
透過這些 Groovy 指令碼，我們可以自動化 Jenkins 的初始化設定，確保 Jenkins 啟動後即可投入使用，無需手動干預。
我習慣將這些 Groovy 指令碼放置在 $JENKINS_HOME/init.groovy.d 目錄下，Jenkins 會在啟動時自動執行這些指令碼。
總而言之，Packer 和 Groovy 指令碼是建構和設定 Jenkins 伺服器的強大工具。它們可以幫助我們實作自動化、提高效率，並確保系統安全。在實務中，我強烈建議將這些工具整合到你的工作流程中。
強化 Jenkins 安全性：Groovy 指令碼實戰
身為一個技術工作者，我經常強調安全性在任何系統中的重要性，尤其是在持續整合和持續交付（CI/CD）流程中。Jenkins 作為一個常用的自動化伺服器，其安全性設定更是至關重要。我發現，使用 Groovy 指令碼可以有效地自動化 Jenkins 的安全強化過程，並確保設定的一致性。
在這篇文章中，我會分享一些使用 Groovy 指令碼強化 Jenkins 安全性的實務經驗，套件含啟用 CSRF 保護、停用 CLI 和 JNLP，以及建立 SSH 憑證。
防禦 CSRF 攻擊
跨網站請求偽造（CSRF）是一種常見的 Web 安全漏洞，允許攻擊者偽造使用者請求。Jenkins 預設啟用了 CSRF 保護，但再次確認總是有益的。以下 Groovy 指令碼可以確保 CSRF 保護功能已啟用：
import hudson.security.csrf.DefaultCrumbIssuer
import jenkins.model.Jenkins
def jenkins = Jenkins.getInstance()
jenkins.setCrumbIssuer(new DefaultCrumbIssuer(true))
jenkins.save()
這段指令碼取得 Jenkins 的例項，並設定 CrumbIssuer 為 DefaultCrumbIssuer，並將其引數設為 true 以啟用 CSRF 保護。最後，儲存設定變更。
關閉 CLI 和 JNLP
Jenkins CLI 和 JNLP 提供了遠端存取 Jenkins 的方式，但在某些情況下，為了提升安全性，我們需要停用它們。以下指令碼展示瞭如何停用 CLI 和 JNLP：
import jenkins.model.Jenkins
import jenkins.security.s2m.*
def jenkins = Jenkins.getInstance()
jenkins.CLI.get().setEnabled(false) // 停用 CLI
jenkins.setSlaveAgentPort(-1) // 停用 JNLP
HashSet<String> protocols = new HashSet<>(jenkins.getAgentProtocols())
protocols.removeAll(["JNLP3-connect", "JNLP2-connect", "JNLP-connect", "CLI-connect"])
jenkins.setAgentProtocols(protocols) //移除舊的未加密通訊協定
jenkins.save()
這段指令碼首先停用了 Jenkins CLI。接著，設定 SlaveAgentPort 為 -1 來停用 JNLP。最後，它移除所有舊的、不安全的 JNLP 通訊協定，確保 Jenkins 使用更安全的通訊方式。
建立 SSH 憑證
在自動化佈署過程中，我們常常需要使用 SSH 憑證來連線到遠端伺服器。以下指令碼示範瞭如何使用 Groovy 建立 SSH 憑證：
import jenkins.model.*
import com.cloudbees.plugins.credentials.*
import com.cloudbees.plugins.credentials.common.*
import com.cloudbees.plugins.credentials.domains.*
import com.cloudbees.plugins.credentials.impl.*
import com.cloudbees.jenkins.plugins.sshcredentials.impl.*
import hudson.plugins.sshslaves.*
def domain = Domain.global()
def store = Jenkins.instance.getExtensionList('com.cloudbees.plugins.credentials.SystemCredentialsProvider')[0].getStore()
def privateKey = new BasicSSHUserPrivateKey(CredentialsScope.GLOBAL, "Jenkins-workers", "ec2-user", new BasicSSHUserPrivateKey.UsersPrivateKeySource(), "", "")
store.addCredentials(domain, privateKey)
這段指令碼建立了一個 BasicSSHUserPrivateKey 憑證，指定了憑證的範圍、ID、使用者名稱、私密金鑰來源、密碼和描述。然後，將憑證新增到 Jenkins 的憑證儲存函式庫中。
Jenkins 外掛程式：CI/CD 效率提升利器
Jenkins 外掛程式是擴充功能 Jenkins 功能的關鍵。根據我的經驗，善用外掛程式可以顯著提升 CI/CD 流程的效率。
外掛程式如何提升效率？
graph LR
B[B]
A[Jenkins] --> B{外掛程式};
B --> C[原始碼管理];
B --> D[建置工具];
B --> E[測試框架];
B --> F[佈署平台];
C --> G[效率提升];
D --> G;
E --> G;
F --> G;
此圖表説明 Jenkins 外掛程式如何與各種工具整合，套件含原始碼管理、建置工具、測試框架和佈署平台，從而提升整體 CI/CD 效率。
自動安裝外掛程式
手動安裝大量外掛程式既費時又容易出錯。我建議使用以下指令碼自動安裝 Jenkins 外掛程式：
#!/bin/bash
installPlugin() {
if [[ -f "${plugin_dir}/${1}.hpi" || -f "${plugin_dir}/${1}.jpi" ]]; then
if [[ "$2" == "1" ]]; then
return 1
fi
echo "略過：$1 (已安裝)"
return 0
else
echo "安裝中：$1"
curl -L --silent --output "${plugin_dir}/${1}.hpi" "https://updates.jenkins-ci.org/latest/${1}.hpi"
return 0
fi
}
# ... 其他指令碼邏輯 ...
這個 Bash 指令碼會檢查外掛程式是否已安裝。如果未安裝，則會從 Jenkins 更新伺服器下載並安裝。
外掛程式推薦與安全須知
以下列出一些我推薦的常用 Jenkins 外掛程式：
- Blue Ocean: 提供視覺化的 CI/CD 管道。
- Git: 整合 Git 原始碼管理。
- SSH Agent: 管理 SSH 憑證。
- Credentials Binding: 將憑證繫結到環境變數。
- Pipeline: 建立 CI/CD 管道。
在安裝外掛程式時，務必注意安全性。只安裝來自可信來源的外掛程式，並定期更新以避免安全漏洞。
透過以上方法，我們可以有效地強化 Jenkins 的安全性，並利用外掛程式提升 CI/CD 效率。持續學習和更新安全知識，才能確保系統的穩定和安全。
外掛程式安全安裝
在 Jenkins 的世界中，外掛程式扮演著提升 CI/CD 效率的關鍵角色。它們簡化了設定和管理流程，但安全性也不容忽視。安裝外掛程式前，務必仔細檢查其説明頁面，尤其要注意變更記錄，並選擇最新穩定版本。此外，我建議定期審查已安裝的外掛程式，移除不再使用的部分，以維護系統的精簡和安全。
開發 Jenkins 機器映像檔：Packer 範本實戰
以下，我將分享如何使用 Packer 範本自動建立 Jenkins 機器映像檔的實戰經驗。從變數設定到建置器和佈建器的定義，逐步開機啟動您完成整個流程。
Packer 變數設定
首先，在 Packer 範本中設定變數，這些變數將用於客製化機器映像檔。
"variables" : {
"region" : "您的 AWS 區域",
"aws_profile": "您的 AWS 設定檔",
"source_ami" : "Amazon Linux AMI ID",
"instance_type": "例如 t2.micro",
"ssh_key" : "~/.ssh/您的金鑰"
}
這段程式碼定義了 region、aws_profile、source_ami、instance_type 和 ssh_key 五個變數。請根據您的實際環境替換這些變數的值。
Packer 建置器設定
接下來，定義 Packer 建置器，它負責建立執行個體並生成機器映像檔。
"builders" : [
{
"type" : "amazon-ebs",
"profile" : "{{user `aws_profile`}}",
"region" : "{{user `region`}}",
"instance_type" : "{{user `instance_type`}}",
"source_ami" : "{{user `source_ami`}}",
"ssh_username" : "ec2-user",
"ami_name" : "jenkins-master-版本號",
"ami_description" : "Amazon Linux Jenkins 伺服器映像檔"
}
]
這段程式碼定義了一個 Amazon EBS 建置器。type 屬性指定建置器的型別，其他屬性則設定建置器的組態。
Packer 佈建器設定
佈建器負責在執行個體上安裝和設定軟體。以下分別是檔案和 Shell 佈建器的範例：
檔案佈建器：
{
"type" : "file",
"source" : "./scripts",
"destination" : "/tmp/"
}
這段程式碼定義了一個檔案佈建器，將 ./scripts 目錄複製到執行個體的 /tmp/ 目錄。
Shell 佈建器：
{
"type" : "shell",
"script" : "./setup.sh",
"execute_command" : "sudo -E -S sh '{{ .Path }}'"
}
這段程式碼定義了一個 Shell 佈建器，執行 ./setup.sh 指令碼。
Packer 範本驗證與建置
建立 Packer 範本後，使用以下命令驗證語法：
packer validate template.json
語法驗證透過後，使用以下命令建置 AMI：
packer build template.json
建置過程需要一些時間，成功後 Packer 會顯示 AMI ID。
Jenkins 映像檔測試
建置完成後，在 EC2 儀錶板啟動一個使用新 AMI 的執行個體。設定安全群組，允許 8080 和 22 連線埠的流量。執行個體啟動後，瀏覽器存取 http://<執行個體公有 IP>:8080 即可看到 Jenkins 設定精靈。初始密碼位於 /var/lib/jenkins/secrets/initialAdminPassword 檔案中。
Jenkins 雲端架構：Terraform 佈署實踐
本章將探討如何使用 Terraform 佈署 Jenkins 叢集，並深入 Infrastructure as Code (IaC) 的概念和優勢。同時，也將涵蓋如何在私有網路中佈署 Jenkins，以及利用 AWS Auto Scaling 動態擴充功能 Jenkins Worker。
IaC：基礎架構即程式碼
IaC 是一種使用程式碼管理和設定基礎架構的方法。它降低了成本和風險，並加快了佈署速度。IaC 使基礎架構更具可測試性、可重複性、自我修復能力，也更容易理解。
graph LR
A[傳統基礎架構管理] --> B(耗時費力)
A --> C(錯誤風險高)
A --> D(難以追蹤變更)
E[IaC：基礎架構即程式碼] --> F(自動化高效)
E --> G(可重複佈署)
E --> H(版本控制易追蹤)
此圖表比較了傳統基礎架構管理和 IaC 的差異，突顯了 IaC 的優勢。
Terraform 佈署 Jenkins 叢集
Terraform 是一款 IaC 工具，支援多種雲端供應商。以下是一個簡單的 Terraform 設定範例：
resource "aws_instance" "jenkins_master" {
ami = "ami-0c55b92473c2c4113"
instance_type = "t2.micro"
key_name = "您的金鑰對名稱"
tags = {
Name = "jenkins-master"
}
}
這段程式碼定義了一個 AWS EC2 執行個體，用於佈署 Jenkins Master。
私有網路佈署與 Auto Scaling
為了提高安全性，建議將 Jenkins 佈署在 VPC 的私有子網路中。同時，使用 AWS Auto Scaling 可以根據負載動態調整 Jenkins Worker 的數量，提高系統的彈性和效率。
總之，透過 Packer 和 Terraform，我們可以自動化 Jenkins 的佈署和設定，提高效率和可靠性。我建議將這些設定檔案納入版本控制系統，以便追蹤變更和回復。
身為一個技術工作者，我經常需要快速與可靠地佈署雲端基礎架構。多年來，我發現 Terraform 是一個非常強大的工具，它能以程式碼的方式管理基礎架構，提高效率並減少錯誤。這篇文章將分享我使用 Terraform 佈署 AWS VPC 的經驗，並探討 HCL 語法和一些最佳實踐。
## IaC 工具的選擇與 Terraform 的優勢
在眾多 IaC 工具中，我選擇 Terraform 的原因在於它的平台無關性、彈性的資源和供應商抽象化，以及對多個 IaaS 供應商的支援。此外，Terraform 的開放原始碼特性和簡單易懂的 HCL 語法，使其成為學習成本相對較低的工具。
## Terraform 的運作機制與安裝
Terraform 採用推播方法，透過 API 直接與雲端供應商互動。它使用 `terraform.tfstate` 檔案來儲存基礎架構的狀態，並利用差異技術偵測變更，確保操作安全可預測。
安裝 Terraform 非常簡單，只需下載對應作業系統的二進位檔，並將其解壓縮到 PATH 環境變數中的資料夾即可。執行 `terraform --version` 命令可以驗證安裝是否成功。
## 使用 Terraform 佈建 AWS VPC
我習慣使用模組化開發方法來管理 Terraform 組態，並使用版本控制系統追蹤變更。以下是如何使用 Terraform 建立 AWS VPC 的步驟：
### 設定 AWS 供應商
首先，在 `terraform.tf` 檔案中設定 AWS 供應商：
```terraform
provider "aws" {
region = var.region
shared_credentials_file = var.shared_credentials_file
profile = var.aws_profile
}
這段程式碼定義了 AWS 作為供應商，並設定了連線到 AWS API 所需的憑證。region 屬性指定 AWS 區域，shared_credentials_file 和 aws_profile 屬性則用於設定驗證資訊。我通常會將敏感資訊儲存在環境變數或專用的憑證檔案中，以提高安全性。
建立 VPC
接下來，在 vpc.tf 檔案中定義 VPC 資源：
resource "aws_vpc" "management" {
cidr_block = var.vpc_cidr
tags = {
Name = var.vpc_name
}
}
這段程式碼建立了一個 VPC，cidr_block 屬性指定了 VPC 的 CIDR 區塊，tags 屬性則用於新增標籤，方便管理和識別資源。
建立子網路
在 subnets.tf 檔案中定義公用和私有子網路：
resource "aws_subnet" "public_subnets" {
vpc_id = aws_vpc.management.id
cidr_block = cidrsubnet(aws_vpc.management.cidr_block, 8, count.index)
availability_zone = data.aws_availability_zones.available.names[count.index]
map_public_ip_on_launch = true
count = length(data.aws_availability_zones.available.names)
tags = {
Name = "public-${count.index}-${var.vpc_name}"
}
}
resource "aws_subnet" "private_subnets" {
vpc_id = aws_vpc.management.id
cidr_block = cidrsubnet(aws_vpc.management.cidr_block, 8, count.index + length(data.aws_availability_zones.available.names))
availability_zone = data.aws_availability_zones.available.names[count.index]
map_public_ip_on_launch = false
count = length(data.aws_availability_zones.available.names)
tags = {
Name = "private-${count.index}-${var.vpc_name}"
}
}
data "aws_availability_zones" "available" {}
這段程式碼建立了公用和私有子網路，並利用 count 屬性和 cidrsubnet 函式來動態生成 CIDR 區塊。map_public_ip_on_launch 屬性控制是否在啟動時將公用 IP 位元址指派給執行個體。使用data.aws_availability_zones.available.names 確保子網路分佈在所有可用的可用區域，提升容錯能力。
graph LR
Internet[Internet]
subgraph VPC
subgraph Public Subnets
SN1[Subnet 1]
SN2[Subnet 2]
end
subgraph Private Subnets
SN3[Subnet 3]
SN4[Subnet 4]
end
IGW[Internet Gateway] --> SN1
NAT[NAT Gateway] --> SN3
end
Internet --> IGW
建立路由表格
在 route_tables.tf 檔案中定義公用路由表格：
resource "aws_internet_gateway" "gw" {
vpc_id = aws_vpc.management.id
tags = {
Name = "igw-${var.vpc_name}"
}
}
resource "aws_route_table" "public_rt" {
vpc_id = aws_vpc.management.id
route {
cidr_block = "0.0.0.0/0"
gateway_id = aws_internet_gateway.gw.id
}
tags = {
Name = "public-rt-${var.vpc_name}"
}
}
resource "aws_route_table_association" "public_subnet_assoc" {
count = length(data.aws_availability_zones.available.names)
subnet_id = aws_subnet.public_subnets[count.index].id
route_table_id = aws_route_table.public_rt.id
}
這段程式碼建立了一個網際網路閘道和一個公用路由表格，並將所有流量 (0.0.0.0/0) 指向網際網路閘道。這確保了公用子網路中的執行個體可以連線到網際網路。aws_route_table_association 資源將路由表關聯到子網路。
透過以上步驟，我們可以使用 Terraform 成功佈署 AWS VPC。在實務中，我建議使用 Terraform 模組來管理 VPC 和子網路，以簡化組態並提高可重複性。此外，妥善管理 terraform.tfstate 檔案至關重要，建議將其儲存在遠端狀態儲存函式庫中，以便團隊協作和版本控制。
graph LR
Instance[Instance]
Internet[Internet]
Subnet[Subnet]
subgraph VPC
RT[Route Table] --> IGW[Internet Gateway]
Subnet --> RT
Instance --> Subnet
end
Internet --> IGW
這篇文章涵蓋了使用 Terraform 佈署 AWS VPC 的核心步驟，並分享了我的一些實務經驗和最佳實踐。希望這些資訊能幫助你更好地運用 Terraform 管理雲端基礎架構。
## 開發穩固的 AWS VPC 基礎：路由表設定與 Bastion 主機佈署
在雲端環境中，建構一個安全與高效的網路架構至關重要。本篇文章將探討如何利用 Terraform 設定 AWS VPC 路由表格，並搭配 Bastion 主機強化網路安全性。我將分享個人在實際專案中的一些經驗和見解，並透過實際程式碼範例和 圖表格，帶您逐步建構一個穩固的 AWS VPC 基礎。
### VPC 路由表設定：公有與私有網路的流量管理
VPC 路由表如同網路的交通指揮，開機啟動網路流量流向正確的目的地。一個 VPC 可以擁有多個路由表格，每個子網路都必須關聯到一個路由表格。以下將分別説明公開和私有路由表的設定方式。
#### 公開路由表設定：連線網際網路的橋樑
公開路由表的主要功能是讓公有子網路中的資源能夠連線到網際網路。以下程式碼片段示範如何使用 Terraform 建立公開路由表格：
```terraform
resource "aws_route_table" "public_rt" {
vpc_id = aws_vpc.management.id
route {
cidr_block = "0.0.0.0/0"
gateway_id = aws_internet_gateway.gw.id
}
tags = {
Name = "public_rt_${var.vpc_name}"
Author = "玄貓（BlackCat）"
}
}
這段程式碼定義了一個名為 public_rt 的路由表格，並將其與指定的 VPC 建立關聯。其中，0.0.0.0/0 代表所有網際網路流量，gateway_id 則指定了網際網路閘道，作為通往往網際網路的出口。
接著，我們需要將公開子網路與這個公有路由表建立關聯：
resource "aws_route_table_association" "public" {
count = var.public_subnets_count
subnet_id = element(aws_subnet.public_subnets.*.id, count.index)
route_table_id = aws_route_table.public_rt.id
}
這段程式碼將公開路由表與所有公有子網路建立關聯，確保子網路中的資源可以透過網際網路閘道連線到網際網路。
私有路由表設定：透過 NAT 閘道連線網際網路
私有子網路中的資源通常不直接暴露於網際網路，而是透過 NAT 閘道連線網際網路。以下程式碼片段示範如何建立 NAT 閘道和私有路由表格：
resource "aws_eip" "nat" {
vpc = true
tags = {
Name = "eip-nat_${var.vpc_name}"
Author = "玄貓（BlackCat）"
}
}
resource "aws_nat_gateway" "nat" {
allocation_id = aws_eip.nat.id
subnet_id = element(aws_subnet.public_subnets.*.id, 0)
tags = {
Name = "nat_${var.vpc_name}"
Author = "玄貓（BlackCat）"
}
}
resource "aws_route_table" "private_rt" {
vpc_id = aws_vpc.management.id
route {
cidr_block = "0.0.0.0/0"
nat_gateway_id = aws_nat_gateway.nat.id
}
tags = {
Name = "private_rt_${var.vpc_name}"
Author = "玄貓（BlackCat）"
}
}
resource "aws_route_table_association" "private" {
count = var.private_subnets_count
subnet_id = element(aws_subnet.private_subnets.*.id, count.index)
route_table_id = aws_route_table.private_rt.id
}
這段程式碼首先建立一個彈性 IP (EIP) 並將其與 NAT 閘道建立關聯，接著建立私有路由表格，並將所有網際網路流量 (0.0.0.0/0) 導向 NAT 閘道。最後，將私有子網路與私有路由表建立關聯。
graph LR
subgraph 公開子網路
A[EC2 執行個體] --> B(網際網路閘道)
end
subgraph 私有子網路
C[EC2 執行個體] --> D(NAT 閘道) --> B
end
Bastion 主機：守護私有網路的安全
Bastion 主機扮演著跳板的角色，讓您可以安全地存取私有子網路中的資源，而無需將這些資源直接暴露於網際網路。以下將逐步説明如何使用 Terraform 設定 Bastion 主機。
建立 Bastion 主機執行個體
resource "aws_instance" "bastion" {
ami = data.aws_ami.bastion.id
instance_type = var.bastion_instance_type
key_name = aws_key_pair.management.id
vpc_security_group_ids = [aws_security_group.bastion_host.id]
subnet_id = element(aws_subnet.public_subnets.*.id, 0).id
associate_public_ip_address = true
tags = {
Name = "bastion"
Author = "玄貓（BlackCat）"
}
}
data "aws_ami" "bastion" {
most_recent = true
owners = ["amazon"]
filter {
name = "name"
values = ["amzn2-ami-hvm-*-x86_64-ebs"]
}
}
resource "aws_key_pair" "management" {
key_name = "management"
public_key = file(var.public_key)
}
resource "aws_security_group" "bastion_host" {
name = "bastion_sg_${var.vpc_name}"
description = "Allow SSH from anywhere"
vpc_id = aws_vpc.management.id
egress {
from_port = 0
to_port = 0
protocol = "-1"
cidr_blocks = ["0.0.0.0/0"]
}
ingress {
from_port = 22
to_port = 22
protocol = "tcp"
cidr_blocks = ["0.0.0.0/0"]
}
tags = {
Name = "bastion_sg_${var.vpc_name}"
Author = "玄貓（BlackCat）"
}
}
這段程式碼定義了 Bastion 主機的相關設定，套件括使用的 AMI、執行個體型別、金鑰對、安全群組和子網路等。安全群組設定允許從任何地方透過 SSH (port 22) 連線到 Bastion 主機。在實際應用程式中，建議將 CIDR 限制為您的 IP 或公司網路，以提高安全性。
graph LR
subgraph 網際網路
A[您的電腦] --> B(Bastion 主機)
end
subgraph 私有子網路
B --> C[私有執行個體]
end
透過以上設定，我們可以利用 Bastion 主機作為跳板，安全地存取私有子網路中的資源。
總結來説，合理的 VPC 路由表設定和 Bastion 主機佈署對於構建安全的雲端環境至關重要。除了文中提到的技術，我個人也建議搭配網路 ACLs 進行更精細的流量控制，並定期檢視安全群組規則，以確保網路安全。 在雲端環境中架設 Jenkins Master 時，安全性與高效能至關重要。以下，我將分享如何使用 Terraform 在 AWS 上佈署 Jenkins Master，並整合負載平衡器以提升系統的易用性和穩定性。過程中，我也會著重説明安全群組的設定，確保 Jenkins Master 的安全存取。
開發穩固的 Jenkins 基礎：Master 節點佈署與負載平衡
在 VPC 建立完成後，我們需要一個專用的 EC2 執行個體來託管 Jenkins Master。為了確保系統的穩定性，我會選擇在私有子網路中佈署這個執行個體。以下的 Terraform 程式碼片段展示瞭如何定義這個執行個體，並使用 30GB 的 EBS 磁碟區 (SSD) 來提供充足的儲存網路空間：
resource "aws_instance" "jenkins_master" {
ami = data.aws_ami.jenkins-master.id
instance_type = var.jenkins_master_instance_type
key_name = aws_key_pair.management.id
vpc_security_group_ids = [aws_security_group.jenkins_master_sg.id]
subnet_id = element(aws_subnet.private_subnets.*.id, 0).id
root_block_device {
volume_type = "gp3"
volume_size = 30
delete_on_termination = false
}
tags = {
Name = "jenkins_master"
Author = var.author
}
}
這段程式碼定義了一個 EC2 執行個體，作為 Jenkins Master 的主機。ami 屬性指定了我們要使用的 AMI，instance_type 則定義了執行個體的規格。key_name、vpc_security_group_ids 和 subnet_id 分別設定了金鑰配對、安全群組和子網路。root_block_device 區塊則設定了根磁碟區，這裡我選擇了 gp3 類別型，並設定大小為 30GB，同時設定 delete_on_termination 為 false，避免執行個體終止時誤刪磁碟區。
需要特別注意的是，30GB 的儲存網路空間大小可以根據實際需求調整，特別是當你的專案建置數量龐大，或是建置記錄需要長時間儲存時，更需要謹慎評估。
安全群組的策略佈署
為了保護 Jenkins Master 的安全，我們需要設定安全群組，限制存取許可權。以下的程式碼片段展示瞭如何設定安全群組，只允許來自 Bastion 主機的 SSH 連線，以及來自 VPC CIDR 區塊的 8080 連線埠（Jenkins Web 儀錶板）的流量：
resource "aws_security_group" "jenkins_master_sg" {
name = "jenkins_master_sg"
description = "Allow traffic on port 8080 and enable SSH"
vpc_id = aws_vpc.management.id
ingress {
from_port = "22"
to_port = "22"
protocol = "tcp"
security_groups = [aws_security_group.bastion_host.id]
}
ingress {
from_port = "8080"
to_port = "8080"
protocol = "tcp"
cidr_blocks = [var.cidr_block]
}
egress {
from_port = "0"
to_port = "0"
protocol = "-1"
cidr_blocks = ["0.0.0.0/0"]
}
tags = {
Name = "jenkins_master_sg"
Author = var.author
}
}
這段程式碼定義了一個名為 jenkins_master_sg 的安全群組。ingress 區塊定義了允許的入站流量規則，其中包含兩條規則：第一條允許來自 bastion_host 安全群組的 SSH (22 連線埠) 流量，第二條允許來自指定 CIDR 區塊的 HTTP (8080 連線埠) 流量。egress 區塊則允許所有出站流量。
選擇合適的執行個體型別
選擇正確的執行個體型別對於 Jenkins Master 的效能至關重要。考量到我們不會在 Master 上設定執行器/Worker，t2.large (8GB 記憶體和 2 個 vCPU) 應該足夠。然而，實際需求會根據專案的規模和複雜度而有所不同。
負載平衡器的設定與最佳化
為了讓 Jenkins Web 儀錶板可以公開存取，我們需要在 EC2 執行個體前面設定一個負載平衡器。以下的程式碼片段展示瞭如何設定一個應用程式負載平衡器 (ALB)，它會監聽 80 連線埠的 HTTP 流量，並將其轉發到 Jenkins Master 執行個體的 8080 連線埠：
resource "aws_lb" "jenkins_alb" {
name = "jenkins-alb"
internal = false
load_balancer_type = "application"
security_groups = [aws_security_group.alb_sg.id]
subnets = aws_subnet.public_subnets.*.id
tags = {
Name = "jenkins-alb"
}
}
resource "aws_lb_listener" "http" {
load_balancer_arn = aws_lb.jenkins_alb.arn
port = "80"
protocol = "HTTP"
default_action {
type = "forward"
target_group_arn = aws_lb_target_group.jenkins_tg.arn
}
}
resource "aws_lb_target_group" "jenkins_tg" {
name = "jenkins-tg"
port = 8080
protocol = "HTTP"
vpc_id = aws_vpc.management.id
target_type = "instance"
health_check {
path = "/"
protocol = "HTTP"
matcher = "200"
interval = 30
healthy_threshold = 3
unhealthy_threshold = 3
}
}
resource "aws_lb_target_group_attachment" "jenkins_tg_attachment" {
target_group_arn = aws_lb_target_group.jenkins_tg.arn
target_id = aws_instance.jenkins_master.id
port = 8080
}
內容解密:
這段程式碼定義了一個應用程式負載平衡器 (ALB)，一個目標群組和一個監聽器。ALB 監聽 80 連線埠的 HTTP 流量，並將流量轉發到目標群組。目標群組包含 Jenkins Master 執行個體，並在 8080 連線埠上進行健康檢查。監聽器將流量轉發到目標群組。
為了提高安全性，建議將負載平衡器的流量限制到特定的 IP 位元址範圍，並設定 HTTPS 監聽器，使用 SSL 加密連線。
resource "aws_security_group" "alb_sg" {
name = "alb_sg"
description = "Allow HTTP traffic to ALB"
vpc_id = aws_vpc.management.id
ingress {
from_port = 80
to_port = 80
protocol = "tcp"
cidr_blocks = ["0.0.0.0/0"] # Restrict this to your IP range
}
egress {
from_port = 0
to_port = 0
protocol = "-1"
cidr_blocks = ["0.0.0.0/0"]
}
tags = {
Name = "alb-sg"
}
}
這段程式碼定義了一個安全群組 alb_sg，允許 80 連線埠的 HTTP 流量進入 ALB。egress 規則允許所有出站流量。
最後，我們可以透過 Terraform 的輸出功能，取得負載平衡器的 DNS 名稱：
output "jenkins_alb_dns_name" {
value = aws_lb.jenkins_alb.dns_name
}
透過以上步驟，我們就能夠使用 Terraform 成功佈署 Jenkins Master，並透過負載平衡器提供穩定的服務。
在實際應用程式中，我建議使用自動擴充功能群組 (min=1, max=1) 來確保 Bastion 主機的持續易用性。同時，為了降低成本，可以考慮使用 Spot 執行個體。
希望這篇文章能幫助你更好地理解如何在 AWS 上佈署和設定 Jenkins Master。
Jenkins HTTPS 安全連線設定：玄貓的實戰
確保 Jenkins 儀錶板的安全存取至關重要。以下，我將分享如何使用 AWS 提供的免費 SSL 憑證，透過 HTTPS 在您的網域名稱上提供 Jenkins 服務，並建立加密的網路連線。
使用 ACM 取得免費 SSL 憑證
利用 AWS Certificate Manager (ACM)，您可以輕鬆取得和管理 SSL 憑證。這項服務簡化了在 AWS 管理資源上佈建、管理和佈署 SSL/TLS 憑證的流程。
首先，前往 ACM 儀錶板，點選 “Request a Certificate”。選擇 “Request a Public Certificate”，然後輸入您的網域名稱。建議您同時新增星號 (*) 以保護子網域。AWS 驗證您的網域名稱所有權後，憑證狀態將從 “Pending Validation” 變更為 “Issued”。請複製 SSL Amazon Resource Name (ARN) 以備後用。
graph LR
D[D]
A[前往 ACM 儀錶板] --> B{請求憑證}
B -- 公共憑證 --> C[輸入網域名稱]
C --> D{驗證網域}
D -- 成功 --> E[憑證發布]
設定負載平衡器
接下來，修改負載平衡器資源，在 443 連線埠上啟用 HTTPS 監聽器，並設定 ACM SSL ARN。負載平衡器將使用此憑證終止連線，解密來自使用者端的請求，然後將其傳送到 Jenkins 執行個體。
listener {
instance_port = 8080
instance_protocol = "http"
lb_port = 443
lb_protocol = "https"
ssl_certificate_id = var.ssl_arn
}
這段程式碼定義了一個負載平衡器監聽器，instance_port 和 instance_protocol 指定了 Jenkins 執行個體的連線埠和通訊協定，lb_port 和 lb_protocol 設定了負載平衡器的連線埠和通訊協定為 HTTPS，ssl_certificate_id 則指定了先前取得的 SSL 憑證 ARN。透過這個設定，負載平衡器就能夠處理 HTTPS 連線。
為了允許 HTTPS 流量進入，我們需要在負載平衡器安全群組中新增輸入規則：
ingress {
from_port = 443
to_port = 443
protocol = "tcp"
cidr_blocks = ["0.0.0.0/0"]
}
這段程式碼允許來自任何來源 (0.0.0.0/0) 的 HTTPS 流量 (連線埠 443) 進入負載平衡器。在生產環境中，您應該限制 cidr_blocks 以提高安全性。
設定 Route 53 DNS
在 Route 53 中建立一個 A 記錄，指向負載平衡器的完整網域名稱 (FQDN)。
resource "aws_route53_record" "jenkins_master" {
zone_id = var.hosted_zone_id
name = "jenkins.${var.domain_name}"
type = "A"
alias {
name = aws_elb.jenkins_elb.dns_name
zone_id = aws_elb.jenkins_elb.zone_id
evaluate_target_health = true
}
}
這段程式碼建立一個 A 記錄，將 jenkins.yourdomain.com 指向負載平衡器。alias 區塊確保 DNS 記錄會動態更新以反映負載平衡器的變化。evaluate_target_health 引數讓 Route 53 能夠檢查負載平衡器後端執行個體的健康狀態。
在 variables.tf 中定義必要的變數，例如 hosted_zone_id 和 domain_name。
最後，定義輸出變數以顯示 Jenkins 的公用 DNS URL：
output "jenkins-dns" {
value = "https://${aws_route53_record.jenkins_master.name}"
}
執行 terraform apply 使設定生效。佈署完成後，您就可以透過 HTTPS 存取 Jenkins 儀錶板了。
Jenkins Worker 自動擴充功能設定：玄貓的最佳實務
為了實作自動化和容錯能力，我們將使用 Auto Scaling 群組 (ASG) 來管理 Jenkins Worker 執行個體。
啟動組態
首先，建立啟動組態，定義每個 Jenkins Worker 執行個體的設定。
resource "aws_launch_configuration" "jenkins_workers_launch_conf" {
name = "jenkins_workers_config"
image_id = data.aws_ami.jenkins-worker.id
instance_type = var.jenkins_worker_instance_type
key_name = aws_key_pair.management.id
security_groups = [aws_security_group.jenkins_workers_sg.id]
user_data = data.template_file.user_data_jenkins_worker.rendered
root_block_device {
volume_type = "gp2"
volume_size = 30
delete_on_termination = false
}
lifecycle {
create_before_destroy = true
}
}
這段程式碼定義了啟動組態的名稱、使用的 AMI、執行個體型別、金鑰配對、安全群組和使用者資料。 root_block_device 設定了根磁碟區的型別和大小。 lifecycle 區塊確保在建立新執行個體之前不會終止舊執行個體，避免服務中斷。
如同 Jenkins Master，Worker 也佈署在私有子網路中，並使用先前建立的 Jenkins Worker AMI：
data "aws_ami" "jenkins-worker" {
most_recent = true
owners = ["self"]
filter {
name = "name"
values = ["jenkins-worker*"]
}
}
這段程式碼查詢最新的自定義 Jenkins Worker AMI。 most_recent 引數確保使用最新的 AMI，owners 和 filter 引數則用於篩選 AMI。
設定安全群組
為了讓 Jenkins Master 和 Worker 之間能夠互相通訊，我們需要設定安全群組。
resource "aws_security_group" "jenkins_workers_sg" {
name = "jenkins_workers_sg"
description = "Allow traffic on port 22 from Jenkins master SG"
vpc_id = aws_vpc.management.id
ingress {
from_port = 22
to_port = 22
protocol = "tcp"
security_groups = [aws_security_group.jenkins_master_sg.id,
aws_security_group.bastion_host.id]
}
egress {
from_port = 0
to_port = 0
protocol = "-1"
cidr_blocks = ["0.0.0.0/0"]
}
tags = {
Name = "jenkins_workers_sg"
Author = var.author
}
}
這段程式碼定義了 Jenkins Worker 的安全群組。ingress 規則允許來自 Jenkins Master 和 Bastion 主機的 SSH 連線。egress 規則允許 Worker 執行個體的所有輸出流量。
透過以上設定，我們可以確保 Jenkins 的安全性和穩定性，同時實作自動化管理。在後續文章中，我將繼續分享更多關於 Jenkins 設定和最佳實務的經驗。
在建構 CI/CD 生產線時，有效管理 Jenkins Worker 資源至關重要。本文將分享我使用 Terraform 設定 Jenkins Worker 自動擴充功能策略的經驗，結合 AWS CloudWatch 監控 CPU 使用率，實作動態資源調配，確保系統在負載高峰期也能保持穩定執行。
使用者資料設定與指令碼解析
設定使用者資料是自動化 Jenkins Worker 佈署的關鍵步驟。以下指令碼片段展示瞭如何將必要的引數傳遞給 Worker 執行個體，使其能夠自動加入 Jenkins 叢集。
data "template_file" "user_data_jenkins_worker" {
template = "${file("scripts/join-cluster.tpl")}"
vars = {
jenkins_url = "http://${aws_instance.jenkins_master.private_ip}:8080"
jenkins_username = var.jenkins_username
jenkins_password = var.jenkins_password
jenkins_credentials_id = var.jenkins_credentials_id
}
}
這個 Terraform 片段定義了一個 template_file 資料來源，用於生成使用者資料。template 屬性指定了範本檔案的路徑，而 vars 區塊則定義了要在範本中使用的變數，套件含 Jenkins Master 的 URL、登入憑證和 SSH 憑證 ID。
scripts/join-cluster.tpl 檔案內容如下：
#!/bin/bash
JENKINS_URL="${jenkins_url}"
JENKINS_USERNAME="${jenkins_username}"
JENKINS_PASSWORD="${jenkins_password}"
TOKEN=$(curl -u $JENKINS_USERNAME:$JENKINS_PASSWORD \
''$JENKINS_URL'/crumbIssuer/api/xml?xpath= \
concat(//crumbRequestField,":",//crumb)')
INSTANCE_NAME=$(curl -s 169.254.169.254/latest/meta-data/local-hostname)
INSTANCE_IP=$(curl -s 169.254.169.254/latest/meta-data/local-ipv4)
JENKINS_CREDENTIALS_ID="${jenkins_credentials_id}"
curl -v -u $JENKINS_USERNAME:$JENKINS_PASSWORD -H "$TOKEN" -d 'script=
import hudson.model.Node.Mode
import hudson.slaves.*
import jenkins.model.Jenkins
import hudson.plugins.sshslaves.SSHLauncher
DumbSlave dumb = new DumbSlave("'$INSTANCE_NAME'",
"'$INSTANCE_NAME'",
"/home/ec2-user",
"3",
Mode.NORMAL,
"workers",
new SSHLauncher("'$INSTANCE_IP'", 22, "'$JENKINS_CREDENTIALS_ID'"),
RetentionStrategy.INSTANCE)
Jenkins.instance.addNode(dumb)
' $JENKINS_URL/script
這段 Shell 指令碼負責將新的 Worker 執行個體自動註冊到 Jenkins Master。它首先取得執行個體的 IP 位元址和主機名稱，然後使用 Groovy 指令碼透過 Jenkins API 建立一個新的 DumbSlave 節點，並設定 SSH 連線。
Jenkins Worker 啟動組態設定
resource "aws_launch_configuration" "jenkins_workers_launch_conf" {
# ... (其他設定)
user_data = data.template_file.user_data_jenkins_worker.rendered
# ... (其他設定)
}
在啟動組態中，user_data 屬性使用了前面定義的 user_data_jenkins_worker 範本，確保每個新啟動的 Worker 執行個體都能執行註冊指令碼。
Auto Scaling 策略設定與最佳化
resource "aws_autoscaling_group" "jenkins_workers" {
# ... (其他設定)
min_size = 2
max_size = 10
# ... (其他設定)
}
resource "aws_cloudwatch_metric_alarm" "high-cpu-jenkins-workers-alarm" {
# ... (其他設定)
threshold = "80"
# ... (其他設定)
alarm_actions = [aws_autoscaling_policy.scale-out.arn]
}
resource "aws_autoscaling_policy" "scale-out" {
# ... (其他設定)
scaling_adjustment = 1
# ... (其他設定)
}
aws_autoscaling_group 資源定義了 Auto Scaling 群組，設定了最小和最大執行個體數量，min_size = 2 確保至少有兩個 Worker 執行個體隨時可用，max_size = 10 限制了最大執行個體數量，避免資源浪費。
aws_cloudwatch_metric_alarm 資源設定了 CloudWatch 警示，當 CPU 使用率超過 80% 時觸發擴充事件。aws_autoscaling_policy 資源定義了擴充策略，每次擴充增加一個執行個體。
在實際應用程式中，除了 CPU 使用率，還可以根據其他指標，例如佇列長度、記憶體使用率等，設定更精細的擴充策略。建議定期檢視和調整這些設定，以最佳化資源利用率。
透過以上設定，我們可以實作 Jenkins Worker 的自動擴充，根據負載動態調整資源，確保 CI/CD 生產線的穩定性和效率。
圖表格：Jenkins Worker 自動擴充流程
graph LR
A[負載增加] --> B{CPU 使用率 > 80%?}
B -- 是 --> C[CloudWatch 警示觸發]
C --> D[Auto Scaling 擴充]
D --> E[啟動新的 Worker 執行個體]
E --> F[執行註冊指令碼]
F --> G[加入 Jenkins 叢集]
B -- 否 --> H[維持現有 Worker 數量]
這個流程圖清晰地展示了 Jenkins Worker 自動擴充的整個流程，從負載增加到新的 Worker 加入叢集。
實務建議與最佳化
- 標籤管理: 使用標籤對 Worker 執行個體進列分類別和管理，方便區分不同用途的 Worker。
- 監控: 除了 CPU 使用率，還應監控其他關鍵指標，例如記憶體使用率、磁碟網路空間和網路流量，以便更全面地瞭解系統效能。
- 成本最佳化: 定期檢視 Auto Scaling 策略，調整最小和最大執行個體數量，避免不必要的資源浪費。
透過本文提供的實踐和最佳化建議，相信您可以更有效地管理 Jenkins Worker 資源，提升 CI/CD 生產線的效率和穩定性。
駕馭多雲Jenkins：Terraform開發高用性叢集
在持續整合/持續交付（CI/CD）的浪潮中，Jenkins 作為一款強大的自動化工具，扮演著至關重要的角色。為了確保 Jenkins 服務的穩定性和高用性，多雲佈署已成為一種重要的策略。本文將探討如何利用 Terraform 在 Google Cloud Platform (GCP)、Microsoft Azure 和 DigitalOcean 等多個雲端供應商上佈署高用性 (HA) Jenkins 叢集。
我曾在多個專案中使用 Terraform 管理基礎設施，深刻體會到它的靈活性和效率。Terraform 的基礎設施即程式碼（IaC）方法，讓基礎設施的管理像程式碼一樣可控，極大地簡化了多雲佈署的複雜性。
GCP 上的 Jenkins HA 叢集佈署
在 GCP 上佈署 Jenkins HA 叢集，首先需要準備一個 Jenkins VM 映像檔。我們可以使用 Packer 建立一個包含所有必要軟體和設定的映像檔。以下是一個 Packer 範本範例：
{
"builders": [
{
"type": "googlecompute",
"image_name": "jenkins-master-gcp", // 更具描述性的名稱
"account_file": "{{user `service_account`}}",
"project_id": "{{user `project`}}",
"source_image_family": "centos-stream-9", // 使用較新版本CentOS Stream
"ssh_username": "packer",
"zone": "{{user `zone`}}"
}
],
"provisioners": [
{
"type": "shell",
"script": "./setup-gcp.sh" // 使用特定設定指令碼
}
]
}
這個 Packer 範本定義了一個 googlecompute 建置器，用於在 GCP 上建立 VM 映像檔。image_name 指定了映像檔的名稱，我建議使用更具描述性的名稱，例如 jenkins-master-gcp。source_image_family 我建議使用較新與持續更新的 CentOS Stream 9。setup-gcp.sh 指令碼包含了 GCP 環境下 Jenkins 的安裝和設定步驟。
接著，我們使用 Terraform 設定 GCP 網路：
resource "google_compute_network" "jenkins_network" {
name = "jenkins-network"
auto_create_subnetworks = false
}
resource "google_compute_subnetwork" "jenkins_subnet" {
name = "jenkins-subnet"
ip_cidr_range = "10.0.0.0/16"
region = "us-central1"
network = google_compute_network.jenkins_network.id
}
resource "google_compute_firewall" "allow_jenkins_traffic" {
name = "allow-jenkins-traffic"
network = google_compute_network.jenkins_network.id
allow {
protocol = "tcp"
ports = ["8080", "22"] // 開放Jenkins連線埠和SSH連線埠
}
source_ranges = ["0.0.0.0/0"] // 臨時設定，實際環境中需要限制IP範圍
target_tags = ["jenkins-server"]
}
這段程式碼定義了 GCP 網路、子網路和防火牆規則。防火牆規則允許透過 TCP 8080 連線埠（Jenkins 預設連線埠）和 22 連線埠（SSH）存取 Jenkins 伺服器。source_ranges 設定為 0.0.0.0/0 僅供測試使用，實際環境中務必限制允許存取的 IP 範圍。
最後，我們佈署 Jenkins Master：
resource "google_compute_instance" "jenkins_master" {
name = "jenkins-master-gcp"
machine_type = "n1-standard-2" // 選擇更合適的機器型別
zone = "us-central1-a"
tags = ["jenkins-server"]
boot_disk {
initialize_params {
image = data.google_compute_image.jenkins_image.self_link
}
}
network_interface {
subnetwork = google_compute_subnetwork.jenkins_subnet.id
access_config {}
}
// 使用預先建立的映像檔
data "google_compute_image" "jenkins_image" {
family = "centos-stream-9"
project = "centos-cloud"
}
}
這段程式碼定義了一個 GCP 計算引擎執行個體作為 Jenkins Master。machine_type 根據需求選擇合適的機器型別。boot_disk 使用我們之前建立的 Jenkins 映像檔。network_interface 將執行個體連線到子網路。
Azure、DigitalOcean 和多雲策略
在 Azure 和 DigitalOcean 上佈署 Jenkins 的步驟與 GCP 類別似，只是需要使用相應的 Terraform 提供程式和資源。 對於多雲佈署，我建議使用 Terraform 模組來管理不同雲供應商的資源，提高程式碼的可重用性和可維護性。
自動擴充功能 Jenkins Worker
為了應對負載波動，自動擴充功能 Jenkins Worker 非常重要。 我們可以使用各個雲供應商提供的自動擴充功能功能，根據 CPU 使用率、記憶體使用率等指標動態調整 Worker 的數量。
graph LR
B[B]
D[D]
No[No]
Yes[Yes]
A[監控指標] --> B{CPU使用率 > 閾值?};
B -- Yes --> C[增加Worker];
B -- No --> D{CPU使用率 < 閾值?};
D -- Yes --> E[減少Worker];
D -- No --> F[維持現狀];
此流程圖展示了 Jenkins Worker 自動擴充功能的邏輯。當 CPU 使用率超過設定的閾值時，系統會自動增加 Worker 數量；當 CPU 使用率低於閾值時，則減少 Worker 數量。
在實際應用程式中，我建議根據具體業務需求調整自動擴充功能策略，並定期監控系統效能，以最佳化資源利用率和成本。
結語
透過 Terraform，我們可以輕鬆地在多個雲端供應商上佈署和管理 Jenkins HA 叢集。 這種多雲策略可以提高系統的容錯能力和可擴充功能性，確保 CI/CD 流程的穩定執行。 除了本文提到的技術，還有許多其他最佳實務可以應用程式於 Jenkins 多雲佈署，例如使用負載平衡器分發流量、使用集中式日誌管理系統收集日誌等。 我鼓勵讀者進一步探索這些技術，構建更強健的 CI/CD 基礎設施。
玄貓帶你設定 GCP 上的 Jenkins 叢集：Terraform 與 Packer 的完美搭配
在現代軟體開發流程中，持續整合與持續交付（CI/CD）至關重要。Jenkins 作為老牌 CI/CD 工具，功能強大與廣泛使用。GCP 則提供了豐富的雲端服務，兩者結合能開發高效的 CI/CD 流程。本文將以玄貓的實戰經驗，分享如何利用 Terraform 和 Packer 在 GCP 上佈署 Jenkins 叢集。
我曾在多個專案中使用 Jenkins 和 GCP，過程中踩過不少坑，也積累了一些心得。我發現，善用 GCP 的 Kubernetes 和 Docker 等服務，能大幅提升 Jenkins 的效率和彈性。
建立 Jenkins VM 映像檔：Packer 的妙用
Packer 能夠自動化建立虛擬機器映像檔，這對於在 GCP 上佈署 Jenkins 至關重要。首先，我們需要建立一個 GCP 服務帳戶，授予 Packer 存取 GCP 資源的許可權。
在 GCP 主控台中，進入 IAM 和管理頁面，在「服務帳戶」區段建立一個名為 packer 的服務帳戶。賦予該服務帳戶「專案擁有者」角色，或至少包含「Compute Engine 執行個體管理員」和「服務帳戶使用者」角色。下載 JSON 格式的服務帳戶金鑰，妥善保管。
接著，我們需要修改 Jenkins Worker 的 Packer 範本檔案。以下是一個範例：
{
"variables": {
"gcp_project": "你的 GCP 專案 ID",
"gcp_zone": "你的 GCP 區域 ID",
"credentials_file": "你的服務帳戶金鑰檔案路徑"
},
"builders": [
{
"type": "googlecompute",
"project_id": "{{user `gcp_project`}}",
"zone": "{{user `gcp_zone`}}",
"source_image_family": "centos-8",
"image_name": "jenkins-worker-image",
"account_file": "{{user `credentials_file`}}",
"ssh_username": "packer"
}
],
"provisioners": [
{
"type": "shell",
"script": "setup.sh",
"execute_command": "sudo -E -S sh '{{.Path}}'"
}
]
}
這個 Packer 範本定義瞭如何建立 Jenkins Worker 的映像檔。它使用了 googlecompute 建置器，並指定了 GCP 專案 ID、區域 ID、使用的 CentOS 8 基礎映像檔，以及服務帳戶金鑰檔案。provisioners 區段則指定了使用 setup.sh 指令碼進行映像檔的組態，例如安裝 Git、JDK 和 Docker 等必要的軟體。
Packer 的優勢在於跨平台特性，同樣的範本可以修改後用於 AWS 或 Azure。
使用 Terraform 設定 GCP 網路：基礎設施即程式碼
Terraform 讓你可以用程式碼的方式管理基礎設施，提高效率和可重複性。以下是一個使用 Terraform 設定 GCP 網路的範例：
resource "google_compute_network" "jenkins_network" {
name = "jenkins-vpc-network"
auto_create_subnetworks = false
}
resource "google_compute_subnetwork" "jenkins_subnet" {
name = "jenkins-subnet"
ip_cidr_range = "10.0.0.0/16"
region = "us-central1"
network = google_compute_network.jenkins_network.self_link
}
這段程式碼建立了一個名為 jenkins-vpc-network 的 VPC 網路，並在 us-central1 區域下建立了一個名為 jenkins-subnet 的子網路，IP 地址範圍為 10.0.0.0/16。auto_create_subnetworks = false 表格示我們將自行建立子網路。
在 Google Compute Engine 上佈署 Jenkins Master：核心控制中心
設定好網路後，我們就可以佈署 Jenkins Master 了。以下是一個範例：
resource "google_compute_instance" "jenkins_master" {
name = "jenkins-master-instance"
machine_type = "n1-standard-1"
zone = "us-central1-a"
boot_disk {
initialize_params {
image = "jenkins-master-image" // 使用前面建立的映像檔名稱
}
}
network_interface {
subnetwork = google_compute_subnetwork.jenkins_subnet.self_link
access_config {} // 允許外部存取
}
}
這段程式碼建立了一個名為 jenkins-master-instance 的 Jenkins Master 執行個體。它使用了前面建立的 jenkins-master-image 映像檔，機器型別為 n1-standard-1，位元於 us-central1-a 區域。access_config {} 讓這個執行個體可以從外部網路存取。
自動化管理 Jenkins Worker：彈性擴充的關鍵
如同 AWS，GCP 也提供了自動管理 Worker 的機制。利用 Google Compute Engine 執行個體範本和受管理的執行個體群組，可以根據需求自動擴充功能 Jenkins Worker，提升 CI/CD 流程的效率。
本文介紹瞭如何使用 Terraform 和 Packer 在 GCP 上佈署 Jenkins 叢集，並分享了玄貓的實戰經驗和一些最佳實務。希望這篇文章能幫助你在 GCP 上構建高效的 CI/CD 流程。
graph LR
D[D]
subgraph "GCP 網路"
A[VPC 網路] --> B(公用子網路)
A --> C(私有子網路)
B --> D{Bastion 主機}
C --> E[Jenkins Master]
C --> F[Jenkins Worker]
end
上圖展示了 Jenkins 叢集在 GCP 網路中的佈署架構。VPC 網路包含公用和私有子網路。Bastion 主機佈署在公用子網路，提供對私有子網路中 Jenkins Master 和 Worker 的安全存取。
GCP 網路安全與 Bastion 主機建置實戰
在雲端環境中，網路安全至關重要。本篇文章將探討如何利用 Terraform 在 GCP 上設定安全的網路環境，並搭配 Bastion 主機強化防禦，保護您的 Jenkins 執行個體。
防火牆規則設定精解
首先，我們需要設定防火牆規則來控管網路流量。以下程式碼片段示範如何建立允許 SSH 連線至 Bastion 主機的防火牆規則：
resource "google_compute_firewall" "allow_ssh_to_bastion" {
project = var.project
name = "allow-ssh-to-bastion"
network = google_compute_network.management.self_link
allow {
protocol = "tcp"
ports = ["22"]
}
source_ranges = ["0.0.0.0/0"] // 建議限制來源 IP 範圍
source_tags = ["bastion"]
}
這段程式碼定義了一個名為 allow-ssh-to-bastion 的防火牆規則，允許 TCP 22 埠 (SSH) 的流量進入 Bastion 主機。source_ranges 設定為 0.0.0.0/0 表格示允許所有來源 IP 連線，但在實際應用程式中，強烈建議將其限制為特定可信任的 IP 範圍，以提升安全性。source_tags 則指定只有帶有 “bastion” 標籤的執行個體才能作為連線來源。
SSH 金鑰設定與 Bastion 主機佈署
為了安全地連線到 Bastion 主機，我們需要設定 SSH 金鑰。以下程式碼片段示範如何在 Terraform 中定義 Bastion 主機，並將公開金鑰嵌入其中：
resource "google_compute_instance" "bastion" {
# ... (其他設定)
metadata = {
ssh-keys = "${var.ssh_user}:${file(var.ssh_public_key)}"
}
}
這段程式碼將公開金鑰檔案的內容讀取並設定到執行個體的 metadata 中，以便在建立執行個體時自動設定 SSH 金鑰。
接下來，我們需要將 Bastion 主機佈署到公用子網路中，以便從外部網路存取：
resource "google_compute_address" "static" {
name = "ipv4-address"
}
resource "google_compute_instance" "bastion" {
# ... (其他設定)
network_interface {
subnetwork = google_compute_subnetwork.public_subnets[0].self_link
access_config {
nat_ip = google_compute_address.static.address
}
}
}
output "bastion_ip" {
value = google_compute_instance.bastion.network_interface.0.access_config.0.nat_ip
}
這段程式碼將 Bastion 主機設定為使用公用子網路，並分配一個靜態 IP 位元址，方便外部連線。output 區塊則將 Bastion 主機的公用 IP 輸出，方便後續使用。
透過 Bastion 主機，我們可以安全地連線到私有網路中的 Jenkins 執行個體，有效提升安全性。
graph LR
Internet["Internet"]
Internet --> Bastion["Bastion Host (Public Subnet)"]
Bastion --> Jenkins["Jenkins Instance (Private Subnet)"]
GCP Jenkins 負載平衡與自動擴充套件
為了提高 Jenkins 的易用性和容錯能力，我們可以使用負載平衡和自動擴充功能。以下程式碼片段示範如何設定目標集區：
resource "google_compute_target_pool" "jenkins-master-target-pool" {
# ... (其他設定)
health_checks = [
google_compute_http_health_check.jenkins_master_health_check.name
]
}
resource "google_compute_http_health_check" "jenkins_master_health_check" {
# ... (其他設定)
}
這段程式碼定義了一個目標集區和一個 HTTP 健康檢查。健康檢查會定期檢查 Jenkins Master 的狀態，確保只有健康的執行個體才能接收流量。
最後，我們需要設定轉送規則，將流量導向目標集區：
resource "google_compute_forwarding_rule" "jenkins_master_forwarding_rule" {
# ... (其他設定)
}
這段程式碼定義了一個轉送規則，將 8080 埠的流量轉送到目標集區。
graph LR
Client[Client]
Client --> LoadBalancer[Load Balancer]
LoadBalancer --> TargetPool[Target Pool]
TargetPool --> Jenkins1[Jenkins Master 1]
TargetPool --> Jenkins2[Jenkins Master 2]
透過以上設定，我們可以構建一個安全、高用性與可自動擴充功能的 Jenkins 環境。在實際應用程式中，建議根據具體需求調整相關設定，例如防火牆規則、機器型別和自動擴充套件策略等。
GCP 上 Jenkins Worker 的自動化管理
Jenkins 的一大優勢在於能夠將建置任務分派到多個 Worker 上。設定建置機器群組相當簡便，無論是為了分攤負載或是為了在不同環境中執行建置任務，都能有效提升 CI 基礎架構的容量。
然而，對 Jenkins Worker 的需求會隨著時間波動。例如，在產品釋出週期中，結束時可能需要更多 Worker。為了避免在 Worker 閒置時浪費資源，我們將在執行個體群組中佈署 Jenkins Worker，並設定自動擴充功能策略，根據 CPU 使用率等指標觸發擴充功能或縮減事件，動態增減 Worker 數量。
下圖展示了本文將佈署的架構：
graph LR
subgraph "Jenkins Master (負載平衡)"
A[Jenkins Master]
end
subgraph "Jenkins Workers (自動擴充功能)"
B[Worker 1]
C[Worker 2]
D[Worker N]
end
A --> B
A --> C
A --> D
首先，建立 jenkins_workers.tf 檔案，定義 Jenkins Worker 的執行個體範本，程式碼如下：
resource "google_compute_instance_template" "jenkins-worker-template" {
name_prefix = "jenkins-worker"
description = "Jenkins workers instances template"
region = var.region
tags = ["jenkins-worker"]
machine_type = var.jenkins_worker_machine_type
metadata_startup_script = data.template_file.jenkins_worker_startup_script.rendered
disk {
source_image = var.jenkins_worker_machine_image
disk_size_gb = 50
}
network_interface {
network = google_compute_network.management.self_link
subnetwork = google_compute_subnetwork.private_subnets[0].self_link
}
metadata = {
ssh-keys = "${var.ssh_user}:${file(var.ssh_public_key)}"
}
}
這段程式碼定義了一個 Google Compute Engine 執行個體範本。name_prefix 設定執行個體名稱的字首，description 提供描述，region 指定區域，tags 設定標籤，machine_type 指定機器型別。metadata_startup_script 指定啟動指令碼，disk 區塊設定開機磁碟，network_interface 設定網路介面，metadata 設定中繼資料，套件含 SSH 金鑰。
我們將 Worker 佈署在私有子網路中，並使用以下啟動指令碼將其加入叢集。這個指令碼與先前章節的類別似。
data "template_file" "jenkins_worker_startup_script" {
template = "${file("scripts/join-cluster.tpl")}"
vars = {
jenkins_url = "http://${google_compute_forwarding_rule.jenkins_master_forwarding_rule.ip_address}:8080"
jenkins_username = var.jenkins_username
jenkins_password = var.jenkins_password
jenkins_credentials_id = var.jenkins_credentials_id
}
}
這段程式碼定義了一個範本檔案資料來源。template 指定範本檔案路徑，vars 區塊設定範本中使用的變數，套件含 Jenkins URL、使用者名稱、密碼和憑證 ID。
我們使用 Google Cloud 中繼資料伺服器取得執行個體名稱和私有 IP 位元址。由於伺服器輸出為 JSON 格式，我們使用 jq 公用程式解析 JSON 並提取所需屬性：
INSTANCE_NAME=$(curl -s metadata.google.internal/0.1/meta-data/hostname)
INSTANCE_IP=$(curl -s metadata.google.internal/0.1/meta-data/network | jq -r '.networkInterface[0].ip')
接下來，我們定義防火牆規則，允許 Jenkins Master 和 Bastion 主機透過 SSH 連線到 Jenkins Worker：
graph LR
subgraph "Bastion 主機"
A[Bastion]
end
subgraph "Jenkins Master"
B[Master]
end
subgraph "Jenkins Workers"
C[Worker 1]
D[Worker 2]
E[Worker N]
end
A --> C
A --> D
A --> E
B --> C
B --> D
B --> E
透過以上設定，我們可以確保 Jenkins Worker 的安全性和連線性。
Azure 上 Jenkins HA 叢集的佈署
本文將探討如何在 Azure 上使用 Terraform 佈署高用性 (HA) Jenkins 叢集，套件含建立服務主體、設定網路和防火牆規則，以及佈署 Jenkins Master 和 Worker 節點。
在 Azure 上佈署 Jenkins
許多使用 Microsoft 軟體的組織擁有公司合約，可以獲得 Azure 的折扣。如果您計劃使用 Azure，可以直接從 Azure Marketplace 佈署 Jenkins 解決方案範本。但若需要完全控制 Jenkins，可以參考本文從頭開始建置 Jenkins 叢集，並根據 Azure 虛擬機器動態調整 Jenkins Worker 的規模。
建立黃金 Jenkins VM 映像檔
Packer 在建置過程中會建立暫時性 Azure 資源，因此需要授權才能與 Azure API 互動。
我們使用 Azure 服務主體 (SP) 來存取 Azure 資源。SP 由使用者端 ID（或應用程式 ID）識別，並使用密碼或憑證驗證。
使用以下 PowerShell 命令建立具有建立和管理資源許可權的 SP：
$sp = New-AzADServicePrincipal -DisplayName "PackerServicePrincipal"
$BSTR = [System.Runtime.InteropServices.Marshal]::SecureStringToBSTR($sp.Secret)
$plainPassword = [System.Runtime.InteropServices.Marshal]::PtrToStringAuto($BSTR)
New-AzRoleAssignment -RoleDefinitionName Contributor -ServicePrincipalName $sp.ApplicationId
接著，輸出密碼和應用程式 ID：
$plainPassword
$sp.ApplicationId
儲存應用程式 ID 和密碼以供後續使用。
您還需要 Azure 租使用者和訂用帳戶 ID，可以使用 Get-AzSubscription 或從 Azure Active Directory (AD) 取得。
請妥善保管使用者端 ID 和金鑰，這將用於 Packer 在 Azure 中佈建資源。
建立 template.json 檔案以建置 Jenkins Worker 映像檔。在範本中，定義執行建置的建置器和佈建器。Packer 提供 azure-arm 建置器，用於定義 Azure 映像檔。將以下內容新增至 template.json，或從 GitHub 儲存函式庫下載完整範本。
{
"variables": {
"client_id": "AZURE CLIENT ID",
"client_secret": "AZURE CLIENT SECRET",
"tenant_id": "AZURE TENANT ID",
"subscription_id": "AZURE SUBSCRIPTION ID",
"resource_group": "AZURE RESOURCE GROUP",
"location": "AZURE LOCATION"
},
"builders": [
{
"type": "azure-arm",
"subscription_id": "{{user `subscription_id`}}",
"client_id": "{{user `client_id`}}",
"client_secret": "{{user `client_secret`}}",
"tenant_id": "{{user `tenant_id`}}",
"managed_image_resource_group_name": "{{user `resource_group`}}",
"managed_image_name": "jenkins-worker-v22041",
"os_type": "Linux",
"image_publisher": "OpenLogic",
"image_offer": "CentOS",
"image_sku": "8.0",
"location": "{{user `location`}}",
"vm_size": "Standard_B1ms"
}
],
"provisioners": [
{
"type": "shell",
"script": "./setup.sh"
}
]
}
這個 JSON 檔案定義了 Packer 的建置流程，套件含 Azure 的設定、映像檔的名稱和來源，以及要執行的佈建指令碼。
這個設定檔將會在 Azure 上建立一個名為 jenkins-worker-v22041 的映像檔，並使用 setup.sh 進行初始化設定。
透過這個流程，我們可以建立一個預先設定好的 Jenkins Worker 映像檔，方便後續佈署和擴充功能。
開發堅不可摧的堡壘：GCP 網路安全與 Bastion 主機設定
在雲端時代，網路安全至關重要。這篇文章將開機啟動你使用 Terraform 設定 GCP 網路，並建立 Bastion 主機，如同建立一座堅固的堡壘，保護你的珍貴資料。我會分享我的實務經驗，並提供一些建議，讓你輕鬆建構安全的 GCP 基礎架構。
首先，我們需要設定一個私有網路，並透過 Bastion 主機安全地存取內部資源。這就像在城堡周圍挖出一條護城河，只留下一座吊橋（Bastion 主機）作為唯一的入口。
Terraform 雲端佈署：Azure 虛擬網路設定
在佈署 Jenkins 叢集之前，必須先建立一個安全的私有網路環境。以下將逐步説明如何使用 Terraform 設定 Azure 虛擬網路，如同開發城堡的城牆和護城河，保護你的 Jenkins 叢集。
Azure 虛擬網路的根本
首先，我們需要設定 Terraform 的 Azure 供應商，就像選擇合適的建築材料。在 terraform.tf 檔案中，宣告 azurerm 作為供應商，並設定使用先前建立的服務主體，就像指定工程團隊一樣。
provider "azurerm" {
version = "=1.44.0"
subscription_id = var.subscription_id
client_id = var.client_id
client_secret = var.client_secret
tenant_id = var.tenant_id
}
這段程式碼定義了與 Azure 溝通的橋樑。subscription_id、client_id、client_secret 和 tenant_id 就像通行證，讓 Terraform 能夠管理你的 Azure 資源。
執行 terraform init 下載必要的 Azure 外掛程式，就像準備施工工具一樣：
terraform init
接著，建立 virtual_network.tf 檔案，定義名為 management 的虛擬網路。這個虛擬網路就像城堡的城牆，劃定了你的網路範圍。
data "azurerm_resource_group" "management" {
name = var.resource_group
}
resource "azurerm_virtual_network" "management" {
name = "management"
location = var.location
resource_group_name = data.azurerm_resource_group.management.name
address_space = [var.base_cidr_block]
dns_servers = ["10.0.0.4", "10.0.0.5"]
dynamic "subnet" {
for_each = [for s in var.subnets : {
name = s.name
prefix = cidrsubnet(var.base_cidr_block, 8, s.number)
}]
content {
name = subnet.value.name
address_prefix = subnet.value.prefix
}
}
subnet {
name = "AzureBastionSubnet"
address_prefix = cidrsubnet(var.base_cidr_block, 11, 224)
}
tags = {
environment = "management"
}
}
這段程式碼定義了虛擬網路的細節，套件括名稱、位元置、位元址網路空間和子網路。子網路就像城堡內的不同區域，可以根據需求劃分不同的功能。特別要注意的是，我們建立了一個名為 AzureBastionSubnet 的子網路，專門用於 Bastion 主機，就像為吊橋預留的網路空間。
在 variables.tf 檔案中宣告用於引數化 Terraform 佈署的變數，就像列出建築藍圖一樣。
variable "resource_group" {
type = string
}
variable "location" {
type = string
}
variable "base_cidr_block" {
type = string
}
variable "subnets" {
type = list(object({
name = string
number = number
}))
}
# ... other variables
內容解密
定義變數讓你的 Terraform 設定更具彈性，可以根據不同環境調整引數，就像可以根據地形調整城堡設計一樣。
初始化 Terraform，下載 Google Cloud 供應商外掛程式：
terraform init
Azure Bastion 與 Jenkins Master 的協同防禦
建立虛擬網路後，我們可以開始佈署 Jenkins 叢集，並設定 Bastion 主機，就像建立城堡的內部設施和吊橋守衞。
Azure Bastion 服務：你的安全哨站
在 bastion.tf 檔案中，定義 Azure Bastion 服務，就像建立城堡的吊橋入口，讓你可以安全地存取內部網路。
resource "azurerm_public_ip" "bastion_public_ip" {
name = "bastion-public-ip"
location = var.location
resource_group_name = data.azurerm_resource_group.management.name
allocation_method = "Static"
sku = "Standard"
}
data "azurerm_subnet" "bastion_subnet" {
name = "AzureBastionSubnet"
virtual_network_name = azurerm_virtual_network.management.name
resource_group_name = data.azurerm_resource_group.management.name
depends_on = [azurerm_virtual_network.management]
}
resource "azurerm_bastion_host" "bastion" {
name = "bastion"
location = var.location
resource_group_name = data.azurerm_resource_group.management.name
depends_on = [azurerm_virtual_network.management]
ip_configuration {
name = "bastion-configuration"
subnet_id = data.azurerm_subnet.bastion_subnet.id
public_ip_address_id = azurerm_public_ip.bastion_public_ip.id
}
}
output "bastion" {
value = azurerm_public_ip.bastion_public_ip.ip_address
}
這段程式碼定義了 Bastion 主機的公用 IP、子網路和相關設定。azurerm_bastion_host 資源確保 Bastion 主機佈署在正確的子網路，並且公用 IP 關聯，就像確保吊橋連線到正確的位置一樣。
執行 terraform apply 套用設定，Bastion 服務就會佈署到你的管理資源群組中。
Jenkins Master 虛擬機器：你的指揮中心
現在，我們可以佈署 Jenkins Master 虛擬機器，就像在城堡內建立指揮中心。
data "azurerm_image" "jenkins_master_image" {
name = var.jenkins_master_image
resource_group_name = data.azurerm_resource_group.management.name
}
resource "azurerm_virtual_machine" "jenkins_master" {
# ... (rest of the code)
}
這段程式碼片段只展示了部分程式碼，完整的程式碼請參考後續文章。在這裡，我們使用先前用 Packer 建立的 Jenkins Master 映像檔來佈署虛擬機器，就像根據設計圖建造指揮中心一樣。
透過以上步驟，我們成功地使用 Terraform 設定了 Azure 虛擬網路，並佈署了 Bastion 服務和 Jenkins Master 虛擬機器，就像建造了一座堅固的城堡，保護你的應用程式和資料。
在後續文章中，我將會更深入地探討 Jenkins Master 虛擬機器的設定，以及如何強化你的網路安全，敬請期待！
resource "azurerm_virtual_machine" "jenkins_master" {
# ... (先前程式碼片段的 VM 設定)
network_interface_ids = [azurerm_network_interface.jenkins_network_interface.id]
}
resource "azurerm_network_interface_security_group_association" "jenkins_nsg_association" {
network_interface_id = azurerm_network_interface.jenkins_network_interface.id
network_security_group_id = azurerm_network_security_group.jenkins_security_group.id
}
- 這段程式碼首先將先前定義的網路介面
jenkins_network_interface的 ID 指派給虛擬機器jenkins_master的network_interface_ids屬性，確保虛擬機器正確連線到網路。 - 接著，透過
azurerm_network_interface_security_group_association資源，將安全群組jenkins_security_group與網路介面jenkins_network_interface關聯起來。這一步驟至關重要，它確保先前定義的安全規則（允許 SSH 和 HTTP 流量）實際應用程式於 Jenkins Master 虛擬機器，保護其免受未經授權的存取。
透過以上設定，我們完成了 Jenkins Master 虛擬機器的網路設定，套件含網路介面、負載平衡器以及安全群組的設定。現在，您可以透過負載平衡器的公用 IP 位元址，在連線埠 80 上安全地存取 Jenkins Web 儀錶板。同時，透過 Bastion 服務，您可以安全地透過 SSH 連線到虛擬機器進行管理和維護。
在實際應用程式中，我建議根據您的需求調整 VM 大小、負載平衡器設定和安全群組規則。例如，您可以根據預期的流量負載選擇不同層級的負載平衡器，並根據您的安全政策設定更精細的防火牆規則。此外，定期更新和維護您的 Jenkins 伺服器，以確保其安全性和穩定性。
以下是以 Mermaid 語法繪製的系統架構圖，更清晰地展示了各個元件之間的關係：
graph LR
C[C]
subgraph Internet
A[使用者端瀏覽器] --> B(負載平衡器)
end
B --> C{Jenkins Master VM}
subgraph Azure Virtual Network
C --> D[私有子網路]
E[Bastion 主機] --> D
end
F[管理員] --> E
這張圖表展示了使用者端瀏覽器如何透過負載平衡器存取 Jenkins Master VM，以及管理員如何透過 Bastion 主機安全地連線到虛擬網路中的 VM。
這個架構確保了 Jenkins Master VM 的安全性，同時提供了便捷的 Web 儀錶板存取方式。透過負載平衡器，可以將流量分佈到多個 VM 例項，提高系統的易用性和容錯能力。而 Bastion 服務則提供了一個安全的通道，讓管理員可以連線到私有網路中的 VM，而無需將 VM 直接暴露在網際網路上。
resource "azurerm_network_interface" "jenkins_network_interface" {
name = "jenkins-nic"
location = var.location
resource_group_name = data.azurerm_resource_group.management.name
network_security_group_id = azurerm_network_security_group.jenkins_security_group.id
depends_on = [azurerm_virtual_network.management]
ip_configuration {
name = "internal"
subnet_id = data.azurerm_subnet.private_subnet.id
private_ip_address_allocation = "Dynamic"
load_balancer_backend_address_pools_ids = [
azurerm_lb_backend_address_pool.jenkins_backend.id
]
}
}
這段 Terraform 程式碼定義了 Jenkins 虛擬機器的網路介面。讓我們逐步拆解它的核心要素：
name = "jenkins-nic"：設定網路介面的名稱為jenkins-nic，清晰易懂。location = var.location：使用變數var.location設定網路介面的位置，確保與其他資源一致，方便管理。resource_group_name = data.azurerm_resource_group.management.name：指定網路介面所屬的資源群組，同樣使用資料源參照，維持程式碼的 DRY 原則（Don’t Repeat Yourself）。network_security_group_id = azurerm_network_security_group.jenkins_security_group.id：將網路介面與先前定義的安全群組關聯，提升安全性。depends_on = [azurerm_virtual_network.management]：設定依賴關係，確保在建立網路介面之前虛擬網路已建立完成，避免因資源順序問題導致佈署失敗。ip_configuration區塊：設定網路介面的 IP 設定。name = "internal"：設定 IP 設定的名稱為internal。subnet_id = data.azurerm_subnet.private_subnet.id：將網路介面連線到指定的子網路，這裡使用資料源參照子網路 ID。private_ip_address_allocation = "Dynamic"：設定私有 IP 位元址為動態分配，簡化設定。load_balancer_backend_address_pools_ids = [azurerm_lb_backend_address_pool.jenkins_backend.id]：將網路介面加入到負載平衡器的後端地址池，實作負載平衡。
透過這些設定，我們建立了一個與 Jenkins 虛擬機器關聯的網路介面，並將其連線到正確的子網路、安全群組和負載平衡器。
執行 terraform apply 後，您的負載平衡器就緒。以下程式碼片段可以從 outputs.tf 檔案中取得負載平衡器的公用 IP 位元址：
output "jenkins" {
value = azurerm_public_ip.jenkins_lb_public_ip.ip_address
}
這段程式碼定義了一個名為 jenkins 的輸出變數，其值為負載平衡器公用 IP 的位址。這樣，在佈署完成後，我們可以直接透過 terraform output jenkins 命令取得負載平衡器的公用 IP 位元址，方便存取 Jenkins 服務。
這個設定讓我們能輕鬆取得並使用負載平衡器的公用 IP 位元址，簡化了後續的操作。
透過以上設定，我們完成了 Jenkins 伺服器在 Azure 上的佈署，並確保其安全性和高用性。
