python地形渲染 python模拟地形

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mob64ca13fbd761 2024-07-30 14:11:17

文章标签 python地形渲染 python java linux 大数据 文章分类 Python 后端开发

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我选择该主题是因为我最近发现了这篇文章：推荐做法。 Hashicorp建议使用工作区来控制不同的环境。与我从2019年2月/ 3月以来所记得的相比，这是对建议的更改。

第一种方式–具有工作空间的单一帐户

早在2019年初，我就开始将Terraform用于一个AWS项目。我正在做的基础结构的基础与我之前从事的项目（都在Clojure中）非常相似，但是该项目大量使用bash脚本来处理ELB环境的创建。您不想对所有内容都使用bash脚本，这很痛苦，混乱……令人沮丧。因此，我决定学习和使用Terraform。 Terraform很棒（不完美，到处都是小问题）。因为在该项目中我只有一个AWS账户（现在我知道更好），所以我需要找到一种将多个环境部署到单个账户中的方法。为此，我使用了工作区。使用工作区时，您使用一组文件，然后对可以更改的数据/变量有两个选择，或者使用不同的tfvar文件，每个环境一个，将其作为参数传递给Terraform调用（例如， terraform plan -var-file=env.dev.tfvars ）。

例如， env.dev.tfvars可以包含

retention_policy = 7

并且prod.env.tfvars将包括

retention_policy = 365

我使用的另一个选项是创建具有必要值的映射，然后使用查找功能来获取信息，因此tf文件上的代码如下所示：

variable "workspace_to_retention_policy_map" {
  description = "The retention period of cloudwatch logs"
  type = map
  default = {
    dev     = 7
    staging = 7
    prod    = 365
  }
}

locals {
  retention_policy  = lookup(var.workspace_to_retention_policy_map, terraform.workspace, 7)
  # or even better if you don't need the default
  retention_policy2 = var.workspace_to_retention_policy_map[terraform.workspace]
}

我实际上喜欢将每个环境的值一起更改，因此很容易看出环境之间的变化，但确实会在文件中产生更多的干扰。

那时，不建议将工作空间用于多个环境。您必须非常清楚何时进行terraform workspace select ，或者最好仅通过CI来执行，因此您不会犯任何错误。

第二种方式–多个帐户，单个工作空间

在我当前的项目中，我们正在使用不同的方法。每个环境都有一个AWS账户。我们本可以使用相同的工作空间设置，但是由于状态使用S3存储在AWS账户上，因此情况变得复杂（解决方案，下一部分）。

因此，方法是有一个environments文件夹，并在每个环境的文件夹内（开发，测试，生产或使用的任何内容）。每个文件夹都有相同的文件（变量文件，输出文件，主/设置文件）。因为您应该使所有环境看起来都相同（或非常相似），所以可以对这些文件进行符号链接，并为需要更改的数据添加一个tfvars文件（与我们在第一种方法中看到的没什么不同）。可以将仅存在于环境中的任何基础结构添加到其他文件中。你会有这样的事情

- environments
|- dev
|  |- Main.tf
|  |- variables.tf
|  |- outputs.tf
|  |- dev.env.tfvars
|- test
|  |- main.tf -> ../dev/main.tf
|  |- variables.tf -> ../dev/variables.tf
|  |- outputs.tf -> ../dev/outputs.tf
|  |- test.env.tfvars
|- prod
|  |- main.tf -> ../dev/main.tf
|  |- variables.tf -> ../dev/variables.tf
|  |- outputs.tf -> ../dev/outputs.tf
|  |- prod.env.tfvars
|  |- prod.unique.tf

与工作区不同，在这里犯错是非常困难的。毕竟，您需要导航到正确的文件夹，然后才能执行Terraform命令。而且符号链接会继续检查您需要注意的文件数量（否则这将是此方法的一大弊端）。

第三种方式–多个帐户，多个工作区

但是，等等-您说-这是否意味着我不能使用具有多个帐户的工作区？好吧，当然不会。上述方法基于以下事实：我们将每个帐户内的每个帐户的Terraform状态保持不变。但是，如果您切换到单个集中位置，则不会有问题，因此可以在多个帐户上使用工作区。 Terraform为此专门使用了大量后端： Artifactory ， Consul ， etcd v2和etcd v3 ，一些“随机” http rest ， swift ， Postgres和他们自己的Terraform Enterprise 。

我可以将单个s3后端使用与系统其余部分不同的配置文件（不同的帐户）吗？好吧，是的，后端可以使用与其余设置不同的凭据。实际上，我最近发现，您可以有多个提供程序（同一帐户的混合帐户或多个帐户），为它们提供不同的别名，并为每种资源选择要使用的提供程序。

让我们在这里向您展示一些非常快速的代码，以了解如何使用诸如Azure Blob存储之类的集中状态存储（主要是因为我无权访问“适当的”存储，但我可以访问Codurance Azure游乐场）帐户）。

首先是remote.tf文件，在该文件上我们指示将在哪里存储所有工作区的状态

terraform {
  backend "azurerm" {
    resource_group_name  = "Jorge-Terraform-Test"
    storage_account_name = "jorgeterraformtest"
    container_name       = "terraformstate"
    key                  = "terraform.tfstate"
  }
}

我正在使用az login流程进行测试。但是在实际的产品基础上，您想使用主体。

然后是variables.tf文件，其中包含我对此快速测试所关心的唯一变量

variable "profile" {
  type=string
}

然后是主文件： resource.tf

provider "aws" {
  version = "~> 2.0"
  region  = "us-east-1"
  profile = var.profile
}

# Create a VPC
resource "aws_vpc" "example" {
  cidr_block = "172.35.0.0/16"

  tags = {
    Name = "jorge's test"
  }
}

最后，对于该测试，我选择使用两个单独的tfvars文件；

dev.env.tfvars