IAC自动化& Data Generation

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自动化

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关于客户

客户端是云应用程序性能  寻求建立一个平台的保证公司 这将主动和不断保证 应用程序性能。

经营挑战

公司是 目前 开发机器学习模型 监视云应用程序的不同度量 能够检测到 警报任何异常。未来,系统可能会建议纠正 防止可能的中断的行动。 MongoDB是为此项目确定的软件 需要通过在Kubernetes集群上部署它来生成测试数据。

工具集

  • Kubernetes. – Container 管弦乐集
  • kops. – Kubernetes Cluster 管弦乐集
  • Ansible. – Host configuration 管理
  • 普罗米修斯 – Metrics 监测

我们的方法

评估与设计

基础架构构建和K8S设置

部署MongoDB.

测试脚本创建和验证

负载模拟

报告和分享脚本

01.评估& Design

  • 评估群集的基础架构要求
  • 求解负载生成工具的基础设施要求(例如JMeter)
  • 设计测试场景
  • 建筑师Kubernetes命名空间为部署

02.基础设施构建& K8s Setup

  • 配置必要的网络,计算和存储资源
  • 创建脚本&在VM的顶部部署Kubernetes
  • 设置访问控制和配置网络以部署到K8S
  • 设置Prometheus进行监控

03.部署MongoDB.

  • 为MongoDB的每个部署模型创建/源容器
  • 根据部署模型创建yaml脚本以在K8S上部署MongoDB并配置群集
  • 配置备份
  • 仪器集群监视使用普罗米修斯的出口商(由Opscruise提供)

04.测试脚本创建和验证

  • 为评估中定义的每个测试场景创建和验证测试脚本& Design.

05.负载模拟

  • 提供必要的INFRA,安装和配置JMeter
  • 根据测试计划创建用于加载模拟的测试脚本
  • 为一致的结果生成负载并重复测试3次

06.报告& Share Scripts

  • 提供必要的INFRA,安装和配置JMeter
  • 报告结果来自负载模拟
  • 将Prometheus从识别的S3导出结果
  • 共享用于部署和测试的部署脚本

解决方案

  • 在EC2实例上使用KOPS自动部署Kubernetes上的MongoDB。
  • 使用ASIby以自动执行群集节点的主机级配置。
  • 生成的测试记录以模拟MongoDB负载。
  • 使用自定义节点导出器,MongoDB出口商部署Prometheus以收集群集的性能数据。
  • 使用MongoDB生成的测试数据进行测试模拟。
  • 导出并提出了MongoDB,Kubernetes集群的模拟性能,用于模型创建。

结果

更快的部署从数周到几小时减少部署时间。

可重复测试以获得更好的群集性能数据创建。

自动化过程导致每次记录成本便宜的高卷性能数据。

请在Contactus@1Cloudhub.com上写信给我们,如果您想进一步探索此部署。

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约翰
史密斯
johnsmith@example.com.