base on Домашнее задание для DevOps-тренировок в Яндексе, лекция "Облако. Кто виноват и что делать." # DevOps-тренировки в Яндексе Домашнее задание для DevOps-тренировок в Яндексе, лекция "Облако. Кто виноват и что делать." https://yandex.ru/yaintern/training/devops-training ## Утром пришло письмо В нашей компании праздник - вчера купили перспективный стартап "CatGPT" - приложение, автоматически улучшающее фотографии путём дорисовывания фотореалистичных котиков. У ребят уже есть рабочий прототип, нужно как можно скорее развернуть его и открыть пользователям. Сможешь всё сделать, как в лучших домах Лондона и Парижа? Если да, то это четыре динозаврика на ревью. Спасибо! ## Технические моменты Для решение этой домашнего задания понадобится доступ к Яндекс Облаку. У зарегистрированных участников DevOps-тренировок есть возможность запросить грант в случае необходимости, для этого нужно заполнить форму: https://forms.yandex.ru/surveys/13482710.58cd805f71992dd086d6831888249bb90aa87cb3/ В течение примерно суток после заполнения формы на почту, привязанную к вашему аккаунту Яндекс.ID, придёт письмо от `Yandex Cloud <[email protected]>` с темой `Вы приглашены в организацию`. >[!NOTE] >Если вы забыли свой почтовый адрес, его можно посмотреть, например, на [id.yandex.ru/personal](https://id.yandex.ru/personal#contacts). Необходимо открыть письмо, перейти по ссылке `Принять приглашение` и завершить регистрацию. В течение нескольких минут в консоли Облака появится облако `devops-training` и персональный каталог, названный вашим логином. Удостоверьтесь, что доступ предоставлен, перейдя по [ссылке](https://console.cloud.yandex.ru/cloud/b1g0vh6uspd0m39d5er6). Вы должны увидеть подобную картину:  Обязательно переключитесь в ваш персональный folder в облаке devops-training - грант покрывает потребление только в нём. >[!WARNING] >По завершении **_обязательно_** сделайте `terraform destroy`. Если не удалить созданные ресурсы - грант на облако будет расходоваться попусту, и его может не хватить для следующих домашних работ. ## Про приложение По умолчанию приложение поднимает http-сервер на `:8080` Readyness-проба для балансировщика висит на том же порту: `:8080/ping` Приложение инструментировано метриками в формате Prometheus, которые по умолчанию можно получить на :9090/metrics. Например, есть разбивка по дневным и ночным котикам: ``` # HELP enhanced_photo_count by cat type # TYPE enhanced_photo_count counter enhanced_photo_count{cat_type="diurnal"} 5 enhanced_photo_count{cat_type="nocturnal"} 1 ``` Информацию о кодах ответов приложение отдает в метрике http_response_count ``` # HELP http_response_count by handler and code # TYPE http_response_count counter http_response_count{code="200",handler="/",method="post"} 1 http_response_count{code="200",handler="/ping",method="get"} 2 ``` ## Что нужно сделать. * Прежде всего нужно залогиниться под своим аккаунтом и форкнуть себе репозиторий. В нём лежат исходники и terraform-инкструкция для разворачивания MVP * Написать Dockerfile. Приложение написано на go и собирается стандартным тулчейном: ``` $ go mod download $ CGO_ENABLED=0 go build -o path/to/resulting/binary ``` В качестве базового образа для сборки в docker рекомендуем использовать `golang:1.21`; в качестве базового образа для рантайма - `gcr.io/distroless/static-debian12:latest-amd64` https://go.dev/doc/tutorial/compile-install https://hub.docker.com/_/golang https://github.com/GoogleContainerTools/distroless * Опубликовать получившийся image в Yandex Container Registry (docker push) https://cloud.yandex.ru/docs/container-registry/ * Задача со звёздочкой: сделать автосборку с помощью Github CI https://docs.github.com/en/actions/publishing-packages/publishing-docker-images * С помощью Terraform развернуть стенд с приложением: - сетевой балансировщик - две виртуальных машины под ним На каждой виртуальной машине должен быть запущен: 1) Контейнер с приложением. Тот самый контейнер, который собирался выше. 2) Unified-Agent. Unified-агент нужно будет настроить на получение метрик от приложения. https://cloud.yandex.ru/docs/monitoring/concepts/data-collection/unified-agent/configuration#metrics_pull_input Важны момент: виртуальные машины обязательно использовать минимальных флейворов: - Платформа Intel Cascade lake - 2 vCPU - Гарантированная доля vCPU 5% - 1 ГБ RAM - прерываемая При решении можно комбинировать различные инструменты - как от Облака, так и сторонние (вроде salt или ansible). Но для полного погружения рекомендуем попробовать развернуть Instance Group на базе Container Optimized Image: https://cloud.yandex.ru/docs/cos/concepts/ https://cloud.yandex.ru/marketplace/products/yc/container-optimized-image ## После того, как стенд готов * Построить в Yandex Monitoring графики, на которых для сервиса в целом можно будет посмотреть следующее: * Разбивку по типам нарисованных котивов (дневных и ночных) * Разбивку по кодам ответов, хендлерам и методам https://cloud.yandex.ru/docs/monitoring/quickstart * Задача со звёздочкой: дополнительно инструментировать приложение и доработать дашборд для того, чтобы получить графики времён обработки запросов в разрезе handler и method * Выключить одну из виртуальных машин. Убедиться, что сервис продолжает жить и обслуживать запросы. >[!WARNING] >**_Обязательно_** сделать `terraform destroy`. Если не удалить созданные ресурсы - грант на облако будет расходоваться попусту, и его может не хватить для следующих домашних работ. ", Assign "at most 3 tags" to the expected json: {"id":"4689","tags":[]} "only from the tags list I provide: [{"id":77,"name":"3d"},{"id":89,"name":"agent"},{"id":17,"name":"ai"},{"id":54,"name":"algorithm"},{"id":24,"name":"api"},{"id":44,"name":"authentication"},{"id":3,"name":"aws"},{"id":27,"name":"backend"},{"id":60,"name":"benchmark"},{"id":72,"name":"best-practices"},{"id":39,"name":"bitcoin"},{"id":37,"name":"blockchain"},{"id":1,"name":"blog"},{"id":45,"name":"bundler"},{"id":58,"name":"cache"},{"id":21,"name":"chat"},{"id":49,"name":"cicd"},{"id":4,"name":"cli"},{"id":64,"name":"cloud-native"},{"id":48,"name":"cms"},{"id":61,"name":"compiler"},{"id":68,"name":"containerization"},{"id":92,"name":"crm"},{"id":34,"name":"data"},{"id":47,"name":"database"},{"id":8,"name":"declarative-gui "},{"id":9,"name":"deploy-tool"},{"id":53,"name":"desktop-app"},{"id":6,"name":"dev-exp-lib"},{"id":59,"name":"dev-tool"},{"id":13,"name":"ecommerce"},{"id":26,"name":"editor"},{"id":66,"name":"emulator"},{"id":62,"name":"filesystem"},{"id":80,"name":"finance"},{"id":15,"name":"firmware"},{"id":73,"name":"for-fun"},{"id":2,"name":"framework"},{"id":11,"name":"frontend"},{"id":22,"name":"game"},{"id":81,"name":"game-engine "},{"id":23,"name":"graphql"},{"id":84,"name":"gui"},{"id":91,"name":"http"},{"id":5,"name":"http-client"},{"id":51,"name":"iac"},{"id":30,"name":"ide"},{"id":78,"name":"iot"},{"id":40,"name":"json"},{"id":83,"name":"julian"},{"id":38,"name":"k8s"},{"id":31,"name":"language"},{"id":10,"name":"learning-resource"},{"id":33,"name":"lib"},{"id":41,"name":"linter"},{"id":28,"name":"lms"},{"id":16,"name":"logging"},{"id":76,"name":"low-code"},{"id":90,"name":"message-queue"},{"id":42,"name":"mobile-app"},{"id":18,"name":"monitoring"},{"id":36,"name":"networking"},{"id":7,"name":"node-version"},{"id":55,"name":"nosql"},{"id":57,"name":"observability"},{"id":46,"name":"orm"},{"id":52,"name":"os"},{"id":14,"name":"parser"},{"id":74,"name":"react"},{"id":82,"name":"real-time"},{"id":56,"name":"robot"},{"id":65,"name":"runtime"},{"id":32,"name":"sdk"},{"id":71,"name":"search"},{"id":63,"name":"secrets"},{"id":25,"name":"security"},{"id":85,"name":"server"},{"id":86,"name":"serverless"},{"id":70,"name":"storage"},{"id":75,"name":"system-design"},{"id":79,"name":"terminal"},{"id":29,"name":"testing"},{"id":12,"name":"ui"},{"id":50,"name":"ux"},{"id":88,"name":"video"},{"id":20,"name":"web-app"},{"id":35,"name":"web-server"},{"id":43,"name":"webassembly"},{"id":69,"name":"workflow"},{"id":87,"name":"yaml"}]" returns me the "expected json"