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가동 중지 시간 없는 배포: 블루-그린 기술로 Docker화된 앱 업그레이드~에 의해@abram
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가동 중지 시간 없는 배포: 블루-그린 기술로 Docker화된 앱 업그레이드

~에 의해 Abram5m2023/04/18
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너무 오래; 읽다

이전 기사에서는 Python 웹 애플리케이션을 프로덕션(또는 개발 전/스테이징) 환경에 지속적으로 배포하는 방법에 대해 설명했습니다. 가동 중지 시간 없이 Dockerized Python 애플리케이션을 배포하려면 어떻게 해야 합니까? 바로 뛰어 들어 봅시다. 나에게 효과가 있었던 가장 효율적인 방법은 청록색 기술입니다.
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한 달 전에 제가 쓴 기사 에서 저는 Python 웹 애플리케이션을 프로덕션(또는 사전 개발/스테이징) 환경에 지속적으로 배포하는 방법에 대해 이야기했습니다.


이전 문서를 참조하여 다른 언어로 애플리케이션을 배포할 수 있습니다. 워크플로 파일을 수정해야 합니다.


저는 최근 두 목소리를 일치시키고 둘 다 일치하는지 아닌지 예측 점수를 제공하는 마이크로서비스(Python 및 FastAPI 사용)를 구축하는 임무를 받았습니다. 이해관계자들이 음성 잠금 해제 기능을 요청했습니다.


우리는 엔지니어링 회의를 했고, 제가 그 일을 맡으려고 일어섰습니다(아니면 제 리더가 대신 나섰습니다, 하하).


저는 이전에 ML 모델을 사용해 본 적이 없기 때문에(훈련이든 아니든) 흥미로운 작업이었습니다. 코드를 설계하고 구축하여 AWS EC2 인스턴스로 배송하는 데 일주일이 걸렸습니다. 저는 CI/CD의 열렬한 팬이므로 가장 편한 GitHub Actions를 사용했습니다.


일주일 후… 변경이 요청되었고, 제가 연구하던 새로운 [배포] 기술을 시험해보고 싶었습니다. 재배포할 때 가동 중지 시간이 발생하지 않도록 하려면 AWS EC2 인스턴스에서 정상적으로 실행되는 도커화된 마이크로서비스 애플리케이션이 필요했습니다.


그리고 나는 내 소매에 완벽한 트릭을 가지고있었습니다.


그 비결은 바로 청록색 기술 입니다.


블루/그린 배포에 관한 AWS 백서에 따르면 이는 두 개의 별개이지만 동일한 환경을 생성하는 배포 전략입니다.


한 환경(파란색)은 현재 애플리케이션 버전을 실행하고 있고, 다른 환경(녹색)은 새 애플리케이션 버전을 실행하고 있습니다. 블루/그린 배포 전략을 사용하면 배포가 실패할 경우 롤백 프로세스를 단순화하여 애플리케이션 가용성을 높이고 배포 위험을 줄일 수 있습니다.


그린 환경에서 테스트가 완료되면 라이브 애플리케이션 트래픽이 그린 환경으로 전달되고 블루 환경은 더 이상 사용되지 않습니다.


간단히 말해서 블루/그린 배포 기술은 두 개의 동일한 프로덕션 환경을 실행하여 가동 중지 시간과 위험을 줄이는 방법입니다.


이러한 배포 기술을 처음 듣는 경우 전혀 두려워할 것이 없습니다. 청록색 배포를 달성하는 데 도움이 되는 자세한 단계를 알려 드리겠습니다.


NDA 이유로 인해 회사를 위해 구축한 제품의 배포 단계를 진행하고 싶지 않으므로 예시 목적으로 가상의 제품을 사용하겠습니다. ㅋ.


다음 단계로 바로 들어가겠습니다.


  1. 업데이트된 코드로 새 Docker 이미지를 빌드하고 새 버전 번호로 태그를 지정하세요.


 $ docker build -t myexample:v2 .


그러면 현재 디렉터리의 Dockerfile 사용하여 myexample:v2 태그가 있는 새 Docker 이미지가 생성됩니다.


여기서 myexample:v2 는 새로 빌드된 Docker 이미지의 이름입니다. 제 경우에는 ML 프로젝트의 이름이었습니다. 예: docker build -t companyx-servicename-backend:v2


  1. 새 이미지에서 새 Docker 컨테이너를 시작하되 아직 외부에 노출하지 마세요.


 $ docker run -d --name myexample-v2 myexample:v2


그러면 myexample:v2 이미지에서 myexample-v2 라는 이름의 새 Docker 컨테이너가 시작됩니다.


  1. 새 컨테이너가 시작되고 초기화될 때까지 기다려서 제대로 작동하는지 확인하세요.


 $ docker logs myexample-v2


dockerlogs 명령을 사용하여 새 컨테이너의 로그를 확인하여 제대로 시작되고 초기화되었는지 확인하세요.


  1. NGINX와 같은 역방향 프록시를 사용하여 이전 컨테이너와 새 컨테이너 모두로 트래픽을 라우팅합니다. 요청을 수신하도록 역방향 프록시를 구성하고 이를 이전 컨테이너와 새 컨테이너 모두에 전달합니다. 이렇게 하면 트래픽을 점차적으로 새 컨테이너로 이동할 수 있습니다.


다음은 두 개의 컨테이너를 라우팅하는 NGINX 구성의 예입니다.


 upstream myexample { server myexample-v1:8000; server myexample-v2:8000 backup; } server { listen 80; server_name myexample.com; location / { proxy_pass http://myexample; } }


이 구성은 myexample-v1myexample-v2 라는 두 개의 서버가 있는 myexample이라는 업스트림 그룹을 설정합니다. backup 키워드는 두 번째 서버를 백업으로 표시하는 데 사용됩니다. proxy_pass 지시문은 요청을 myexample 업스트림 그룹으로 전달하는 데 사용됩니다.


애플리케이션의 이름과 포트를 반영하도록 역방향 프록시 구성을 업데이트해야 합니다.


  1. 역방향 프록시 구성을 조정하여 트래픽을 이전 컨테이너에서 새 컨테이너로 점진적으로 이동합니다.


트래픽을 새 컨테이너로 이동하려면 역방향 프록시 구성을 조정하여 새 컨테이너에 더 많은 가중치를 부여합니다. 이는 server 지시문에서 backup 키워드를 제거하여 수행할 수 있습니다:


 upstream myexample { server myexample-v1:8000; server myexample-v2:8000; } server { listen 80; server_name myexample.com; location / { proxy_pass http://myexample; } }


이로 인해 NGINX는 myexample-v2 컨테이너에 더 많은 요청을 보냅니다. 애플리케이션을 모니터링하고 모든 트래픽이 새 컨테이너로 흐를 때까지 필요에 따라 구성을 조정합니다.


  1. 모든 트래픽이 새 컨테이너로 이동되면 이전 컨테이너를 안전하게 중지하고 제거할 수 있습니다.


 $ docker stop myexample-v1 $ docker rm myexample-v1


그러면 이전 컨테이너가 중지되고 제거되어 서버의 리소스가 확보됩니다.


결론

애플리케이션이 관계형 데이터베이스에 의존하는 경우 파란색-녹색 배포 전략으로 인해 업데이트 시 파란색 데이터베이스와 녹색 데이터베이스 간에 불일치가 발생할 수 있습니다.


최고 수준의 데이터 무결성을 보장하려면 이전 버전과 향후 버전 모두와 호환되는 통합 데이터베이스를 설정하는 것이 좋습니다.


저는 이 기술을 처음 접했고 당연히 그것에 대해 아는 바가 많지 않습니다. 그러나 나는 그 장단점과 더 잘 작동할 수 있는 다른 기술에 대해 계속해서 배울 것입니다. 저와 공유하고 싶은 비결이 한두 가지 있으신가요?


감사하겠습니다. (댓글 섹션에) 제가 드리겠습니다.


오, 오. 내 지루한 뉴스레터를 구독하는 것을 잊지 마세요. 저는 1분기부터 많은 것을 배웠으며 곧 공유할 예정입니다. 챠오.