AWS雲形式：簡化雲部署
- Christopher Nolan原創
- 2025-03-10 11:32:09214瀏覽
>在本文中，我們將探討AWS CloudFormation如何簡化設置和管理雲基礎架構。您可以在文件中寫下您的要求，而不是手動創建諸如服務器或數據庫之類的資源，而CloudFormation為您帶來了繁重的提升。這種方法被稱為基礎架構（IAC），節省了時間，減少錯誤並確保一切一致。
>>我們還將研究Docker和Github的動作如何適合該過程。 Docker可以輕鬆打包和運行您的應用程序，而GitHub Actions則可以自動化測試和部署等任務。這些工具與雲形式一起創建了一個強大的工作流程，用於在雲中構建和部署應用程序。
學習目標- 學習如何使用基礎結構作為代碼（IAC）來簡化雲基礎架構管理。
- >了解如何將Docker和GitHub操作與AWS CloudFormation集成以進行簡化的應用程序部署。 探索一個示例項目，該項目使用Langchain和GPT-4等AI工具來自動化Python文檔生成。
- >學習如何使用Docker容器化應用程序，使用GitHub操作自動部署並通過AWS CloudFormation部署。
- >了解如何使用CloudFormation模板設置和管理EC2，ECR和安全組（例如EC2，ECR和安全組）的AWS資源。
- >本文是
> > data Science Blogathon的一部分。 目錄的目錄>什麼是AWS雲形成？
>示例項目示例實現：一個動手示例示例> dockerize dockerized application- 經理
- >結論
- >
- >
- 什麼是AWS雲形成？ 在雲計算世界中，有效管理基礎架構至關重要。因此，AWS CloudFormation出現了圖片，這使設置和管理您的雲資源變得更加容易。它允許您定義所需的所有內容 - 簡單文件中的服務器，存儲和網絡。
- > aws CloudFormation是一項服務，可幫助您使用用YAML或JSON編寫的模板來定義和管理雲資源。將其視為為您的基礎架構創建藍圖。一旦您遞交了此藍圖，雲形象就會按照您描述的方式逐步設置所有內容。
示例項目實踐實施：一個動手項目示例
用AI的簡化代碼文檔：
>
開始雲形成，我們需要一個示例項目才能在AWS中部署。我已經使用lang-chain並打開AI GPT-4創建了一個項目。讓我們討論該項目，然後我們將使用Cloud Formation中的AWS部署該項目。
。> github代碼鏈接： https://github.com/harshitha-gh/cloudformation
在軟件開發的世界中，文檔在確保代碼庫可理解和可維護方面起著重要作用。但是，創建詳細的文檔通常是一項耗時且無聊的任務。但是我們是技術人員，我們希望在所有事物中自動化。因此，要使用CloudFormation在AWS中部署一個項目，我使用AI（Lang-Chain和Open AI GPT-4）開發了一個自動化項目來創建文檔生成項目 - 一種創新的解決方案，它利用AI自動化Python代碼的文檔過程。這是我們如何構建此工具及其旨在創建的影響的細分。為了創建這個項目，我們正在遵循幾個步驟。
>>在開始一個新項目之前，我們必須創建一個Python環境來安裝所有必需的軟件包。這將有助於我們維護必要的軟件包。
>我寫了一個函數來解析輸入文件，該文件通常將python文件作為輸入並打印所有函數的名稱。
從代碼生成文檔
提取功能詳細信息後，下一步是將它們送入OpenAI的GPT-4模型中，以生成詳細的文檔。使用Lang-Chain，我們構建了一個提示，該提示說明了我們希望GPT-4執行的任務。
>在此提示的幫助下，Doc Generator函數獲取解析的詳細信息，並為每個功能生成完整的，可讀的解釋。
>prompt_template = PromptTemplate(
input_variables=["function_name", "arguments", "docstring"],
template=(
"Generate detailed documentation for the following Python function:\n\n"
"Function Name: {function_name}\n"
"Arguments: {arguments}\n"
"Docstring: {docstring}\n\n"
"Provide a clear description of what the function does, its parameters, and the return value."
)
)#import csv燒瓶API集成為使該工具用戶友好，我構建了一個燒瓶API，用戶可以在其中上傳Python文件。 API解析文件，使用GPT-4生成文檔，並以JSON格式返回。
我們可以使用Postman測試此燒瓶API來檢查我們的輸出。 >
> dockerizing應用程序
>要部署到AWS並使用我們的應用程序，我們需要使用Docker容器化應用程序，然後使用GitHub操作來自動化部署過程。我們將使用AWS CloudFormation進行AWS中的自動化。在服務方面，我們將使用彈性容器註冊表存儲我們的容器和EC2來部署我們的應用程序。讓我們逐步查看此。 
我們將創建Docker文件。 Docker文件負責旋轉我們各自的容器
prompt_template = PromptTemplate(
input_variables=["function_name", "arguments", "docstring"],
template=(
"Generate detailed documentation for the following Python function:\n\n"
"Function Name: {function_name}\n"
"Arguments: {arguments}\n"
"Docstring: {docstring}\n\n"
"Provide a clear description of what the function does, its parameters, and the return value."
)
)#import csv
docker組成
>創建Docker文件後，我們將創建一個Docker組成的文件，該文件將旋轉容器。
# Use the official Python 3.11-slim image as the base image
FROM python:3.11-slim
# Set environment variables to prevent Python from writing .pyc files and buffering output
ENV PYTHONDONTWRITEBYTECODE 1
ENV PYTHONUNBUFFERED 1
# Set the working directory inside the container
WORKDIR /app
# Install system dependencies required for Python packages and clean up apt cache afterwards
RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
gcc \
libffi-dev \
libpq-dev \
python3-dev \
build-essential \
&& rm -rf /var/lib/apt/lists/*
# Copy the requirements file to the working directory
COPY requirements.txt /app/
# Upgrade pip and install Python dependencies without cache
RUN pip install --no-cache-dir --upgrade pip && \
pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
# Copy the entire application code to the working directory
COPY . /app/
# Expose port 5000 for the application
EXPOSE 5000
# Run the application using Python
CMD ["python", "app.py"]#import csv您可以通過運行命令來對此進行測試
version: '3.8'
services:
app:
build:
context: .
dockerfile: Dockerfile
ports:
- "5000:5000"
volumes:
- .:/app
environment:
- PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1
- PYTHONUNBUFFERED=1
command: ["python", "app.py"]#import csv命令成功執行後，代碼將與以前完全一樣。 >為雲形成堆棧創建AWS服務
我創建一個ECR存儲庫。除此之外
>
將雲形式視為編寫簡單的說明手冊，以供AWS遵循。本手冊稱為“模板”，告訴AWS：>
啟動項目所需的服務器。
>>從ECR存儲存儲庫中摘取項目的容器圖像。
- >通過使用此自動設置，我不必每次部署或更新項目時都重複相同的步驟 - AWS會自動完成。 雲形成模板
- AWS雲形式模板是聲明的JSON或YAML腳本，它們描述了在AWS中設置基礎架構所需的資源和配置。它們使您能夠自動化和管理基礎架構作為代碼，從而確保環境之間的一致性和可重複性。
- >
>
我們正在定義單個ECR資源，該資源是存儲Docker映像的存儲庫。接下來，我們創建一個EC2實例。我們將附加基本政策，主要用於與ECR和AWS Secrets Manager互動。此外，我們將安全組附加到控製網絡訪問。對於此設置，我們將打開：
SSH訪問的
端口22。docker-compose up –build#import csv> HTTP訪問的
端口80。
端口5000用於後端應用程序訪問。 >上傳並將秘密存儲給AWS Secret Manager
將秘密存儲在github >
> repository＆gt;設置＆gt;秘密和變量＆gt;動作
啟動工作流
測試 鑰匙要點
>由於僅使用一個Docker容器，因此此配置簡化了部署過程，同時確保可訪問後端服務並正確配置。
github操作用於自動化任務，例如測試代碼，構建應用程序或在進行更改時部署項目。就像設置一個機器人為您處理重複工作一樣！ >我們的主要目的是，當我們推向Github的特定分支時，將自動開始部署到AWS。為此，我們將選擇“ Main'Branch。
中
然後，您需要添加從您從AWS帳戶中提取的AWS的秘密，如下圖。
然後，我們登錄到ECR並構建/推動應用程序的Docker映像。
>我們檢查是否有具有相同名稱的現有云形式堆棧。如果是，請刪除它。 prompt_template = PromptTemplate(
input_variables=["function_name", "arguments", "docstring"],
template=(
"Generate detailed documentation for the following Python function:\n\n"
"Function Name: {function_name}\n"
"Arguments: {arguments}\n"
"Docstring: {docstring}\n\n"
"Provide a clear description of what the function does, its parameters, and the return value."
)
)#import csv
>部署了所有內容後，請記下實例的IP地址，然後使用Postman調用它以檢查一切正常。
結論
在本文中，我們探討瞭如何使用AWS CloudFormation簡化雲基礎架構管理。我們學習瞭如何創建ECR存儲庫，在EC2實例上部署Dockerized應用程序，並使用CI/CD的GitHub操作自動化整個過程。這種方法不僅節省了時間，還可以確保部署的一致性和可靠性。
AWS CloudFormation用代碼簡化了雲資源管理。 >
> Q1。什麼是AWS CloudFormation？ AWS CloudFormation是一項服務，使您能夠使用基礎結構作為代碼（IAC）進行建模和提供AWS資源。
Q2。 Docker如何與AWS CloudFormation集成？ Docker將應用程序包裝到容器中，可以將其部署在通過CloudFormation管理的AWS資源上。 Q3。 GitHub動作在此工作流程中扮演什麼角色？ GitHub Action自動化CI/CD管道，包括構建，測試和部署應用程序到AWS。我可以使用langchain自動化Python文檔？是的，作為工作流程的一部分，Langchain和GPT-4可以生成和更新Python文檔。
以上是AWS雲形式：簡化雲部署的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！