云自動化難駕馭？五步簡化你的AWS自動化部署
譯文亞馬遜網絡服務（AWS）客戶需要經歷五個步驟，才能駕馭云自動化。先要從只需點擊操作的AWS Web控制臺入手，最后是為云計算系統的聲明式模型編寫代碼。
1. 熟悉AWS Web控制臺
想盡快熟悉許多AWS服務，最簡便的方法就是，在AWS Web控制臺里面反復搗鼓和研究，看看發生什么情況。AWS控制臺塞滿了功能特性，每年都會出現更多的功能特性。AWS客戶關注一下許多儀表板，就能弄清楚哪些部分適用于其項目。AWS控制臺不僅僅面向新手，連經驗豐富的老手都在繼續使用AWS控制臺面板來處理手動工作。
AWS安全組限制了對服務的訪問。AWS控制臺里面的EC2儀表板有一個Security Groups（安全組）頁面。圖A顯示如何建立一個名為sgMail的安全組，允許來自互聯網的郵件請求。放馬過來吧，垃圾郵件發送者！
2. 使用AWS CLI
下一步就是使用AWS命令行工具。從Web進入到命令行感覺就好像你閉著眼睛四處走動。不過一旦你上了手，CLI工具用起來比Web控制臺來得快捷、靈活。
使用命令行工具查看那個sgMail安全組看起來就像這樣。
- nick:~ $ aws ec2 describe-security-groups --group-names sgMail
- SECURITYGROUPS Mail access from Internet sg-40199d36 sgMail 243894605340
- IPPERMISSIONS 25 tcp 25
- IPRANGES 0.0.0.0/0
- IPPERMISSIONS 110 tcp 110
- IPRANGES 0.0.0.0/0
- IPPERMISSIONS 143 tcp 143
- IPRANGES 0.0.0.0/0
- IPPERMISSIONS 465 tcp 465
- IPRANGES 0.0.0.0/0
- IPPERMISSIONS 993 tcp 993
- IPRANGES 0.0.0.0/0
- IPPERMISSIONS 995 tcp 995
- IPRANGES 0.0.0.0/0
- nick:~ $
簡明扼要。我只對事實感興趣。只需要事實。
3. 注重AWS API
之后，可以使用AWS API。這方面學起來難度最大。AWS客戶在開始編寫代碼、使用API之前，需要落實幾個方面。這幾個方面包括：
- 對Java、Node.js或Ruby等編程語言有一個基本的了解和認識；
- 附件庫，以便該語言與AWS API進行聯系――AWS非常受歡迎，因而有面向Python的AWS SDK（名為Boto）、面向PHP的AWS SDK、面向Ruby的AWS SDK及面向另外許多語言的AWS SDK；
- 編寫代碼的開發環境，開發環境可以像文件編輯工具這么簡單，也可以像微軟的Visual Studio這么復雜。
4. 開始自動化！
一旦AWS客戶度過了處理AWS API的最困難階段，接下來就是玩樂時間了。隨之而來的是忍不住什么都想自動化！構建高可用性集群、程序包部署、安全補丁――這一切都可以借助代碼的魅力實現自動化。
實際上，自從有了AWS以來，編程人員就一直在讓AWS實現自動化。許多配置管理工具有助于讓技術架構的所有層實現自動化。
- Vagrant（https://www.vagrantup.com）構建了一個本地開發環境。
- Jenkins（https://wiki.jenkins-ci.org/display/JENKINS/Meet+Jenkins）構建并測試軟件項目。
- AWS CloudFormation（http://aws.amazon.com/cn/cloudformation/）構建了一個遠程AWS環境。
實際上，市面上有太多的自動化工具，以至于將它們整合到一條產品線是項復雜的任務。
自動化通常使用命令式語言來實現。
在經歷了安裝和配置方面的一些困難后，Python開發人員可以使用boto來處理AWS安全組。查看該sgMail組的命令看起來就像這樣。
- nick:~ $ python
- Python 2.7.6 (default, Sep 9 2014, 15:04:36)
- [GCC 4.2.1 Compatible Apple LLVM 6.0 (clang-600.0.39)] on darwin
- Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
- >>> import boto.ec2
- >>> conn = boto.ec2.connect_to_region('eu-west-1')
- >>> rs = conn.get_all_security_groups()
- >>> print rs
- [SecurityGroup:sgMail, SecurityGroup:default]
- >>> sg = rs[0]
- >>> sg.name
- u'sgMail'
- >>> sg.rules
- [IPPermissions:tcp(25-25), IPPermissions:tcp(110-110), IPPermissions:tcp(143-143),
- IPPermissions:tcp(465-465), IPPermissions:tcp(993-993), IPPermissions:tcp(995-995)]
- >>> quit()
- nick:~ $
引用、對象、方法、列表操作符以及那個瘋狂的交互式Python ">>>"提示符，現在情況變得有點棘手。沒錯，同時也變得相當麻煩――控制臺的那些漂亮顏色現在成了遙遠的回憶。
5. 借助聲明式代碼
Puppet、Chef和Ansible等自動化應用程序都有各自的配置語言，可以幫助其用戶描述要求怎樣操作的模型。它們還有巧妙的引擎，可以讀取那些模型，并改變計算環境。
這些配置語言是聲明式語言。像上述Python例子這些計算機語言是命令式語言――它們適用于編寫逐步過程。聲明式語言描述了所要求的，而不是描述實現要求的步驟。SQL“select”語句是聲明式語句――它可能命令服務器“從表選擇記錄”，但是查找表、使用索引和顯示結果等操作的步驟被隱藏起來。
Puppet實驗室發布了一個新的模塊來配置AWS基礎設施。使用其中一個模塊意味著，可以在Puppet方面盡快上手。Puppet自動化方面學起來其難度就如同編寫代碼――客戶得處理好下面這些任務，才能使用Puppet：
- Puppet應用程序和Ruby解釋器；
- 使用RubyGems程序包管理器；
- 編寫聲明。
在安裝了新的Puppet AWS模塊后，AWS客戶可以使用清單文件來描述該sgMail組，就像這樣。
- nick:~ $ cat /etc/puppet/manifests/aws-manifest.pp
- ec2_securitygroup { 'sgMail':
- region => 'eu-west-1',
- ensure => present,
- description => 'Mail access from Internet',
- ingress => [{
- protocol => 'tcp',
- port => 25,
- cidr => '0.0.0.0/0',
- },{
- protocol => 'tcp',
- port => 110,
- cidr => '0.0.0.0/0',
- },{
- protocol => 'tcp',
- port => 143,
- cidr => '0.0.0.0/0',
- },{
- protocol => 'tcp',
- port => 465,
- cidr => '0.0.0.0/0',
- },{
- protocol => 'tcp',
- port => 993,
- cidr => '0.0.0.0/0',
- },{
- protocol => 'tcp',
- port => 995,
- cidr => '0.0.0.0/0',
- }],
- }
- nick:~ $
然后，客戶就可以讓Puppet與AWS進行聯系，確保這個安全組存在――或者借助命令puppet apply aws-manifest.pp手動實現，或者使用Puppet主服務器（Puppet master）自動實現。
貴企業在自動化這條路上走了多遠？
并非所有企業都走完自動化這條路。有些企業走到第四步，再也走不下去。
至此，企業客戶已經有了一條產品線，所以自動化項目在優先事項列表上的名次有可能下滑。要是審計失敗、運營成本、市場份額縮小或其他問題帶來了業務驅動因素，企業可能只好決定投入額外的時間和開支，從“可運行”階段進入到“順暢運行”階段。
英文原文鏈接：http://www.techrepublic.com/article/puppet-configuration-the-ultimate-aws-automation/
