Para as cargas de trabalho simples, um arquivo de configuração básico muitas vezes é o suficiente. No entanto, para as arquiteturas mais complexas ou as configurações que serão reutilizadas, é possível dividir a configuração em modelos.
Um modelo é um arquivo separado que é importado e usado como um tipo em uma configuração. É possível usar quantos modelos quiser em uma configuração.
Com os modelos, é possível dividir a configuração em partes diferentes usáveis e reutilizáveis em implantações diferentes. Os modelos podem ter o grau de generalização ou especificidade que você precisar. Com eles, você também pode aproveitar alguns outros recursos, como propriedades de modelo, variáveis de ambiente, módulos e outras funcionalidades de modelo, para criar arquivos dinâmicos de configuração e modelo.
Para exemplos de modelos que você pode usar em suas próprias implantações, consulte o repositório do GitHub do Deployment Manager.
Antes de começar
- Para usar os exemplos de linha de comando deste guia, instale a ferramenta de linha de comando "gcloud".
- Para usar os exemplos de API deste guia, configure o acesso de API.
- Entenda como criar uma configuração básica.
Sintaxe do modelo
Os modelos podem ser escritos Jinja 2.10.x ou Python 3.x. O mapeamento do Jinja é mais próximo à sintaxe do YAML, o que poderá facilitar a escrita de modelos em Jinja se você estiver mais familiarizado com o YAML.
Você também pode escrever arquivos de modelo em Python e aproveitar essa linguagem para gerar de modo programático partes de modelos. Por exemplo, você pode usar as bibliotecas do Python para formatar definições de modelos. Se você estiver familiarizado com o Python, esse pode ser o melhor formato para seu caso.
O Deployment Manager aceita os modelos Jinja e Python. É possível importar modelos nos dois idiomas na mesma configuração.
Como criar um modelo básico
Modelo é um arquivo local criado por você, escrito em linguagem Jinja ou Python. Por exemplo, pense no arquivo de configuração a seguir:
Essa é uma configuração válida. No entanto, você pode simplificá-la ainda mais ao dividi-la em diferentes partes, no formato de arquivos de modelo individuais reutilizáveis. Para criar um modelo com base na configuração acima, extraia a seção do recurso em questão e crie um novo arquivo em Jinja ou Python.
Os seguintes trechos mostram as seções de modelos que podem simplificar sua implantação. Para os modelos completos, clique em Exibir no GitHub.
Jinja
Python
Seus modelos Python devem atender a estes requisitos:
É preciso que seja definido pelo modelo um método chamado
GenerateConfig(context)
ougenerate_config(context)
. Se você usar os dois nomes de métodos no mesmo modelo, o métodogenerate_config()
terá precedência.O objeto
context
contém metadados sobre a implantação e seu ambiente, como o nome da implantação, o projeto atual e assim por diante. Saiba mais sobre o uso de variáveis de ambiente específicas da implantação.O método precisa retornar um dicionário Python.
Em qualquer outra ocasião, você decide se vai gerar o conteúdo do modelo.
Exemplo
Para ver o exemplo completo em Python, consulte o repositório do GitHub no Deployment Manager.
Como importar o modelo
Depois de criar o modelo, para usá-lo basta importá-lo no arquivo de configuração.
Para importar um modelo, adicione uma seção imports
à sua configuração, seguida pelo caminho relativo ou absoluto do diretório atual. Por exemplo, é possível importar o modelo de máquina virtual da etapa anterior, basta adicionar a seguinte linha ao início da configuração:
imports:
- path: path/to/my_vm_template.jinja
Se você tiver um caminho de arquivo longo, poderá fornecer uma propriedade name
opcional como um alias para o arquivo. Futuramente, use esse nome para fazer referência ao modelo. Se você não fornecer o nome, será possível fazer referência ao modelo usando path
.
imports:
- path: path/to/my_vm_template.jinja
name: my_renamed_template.jinja
É possível misturar e combinar importações de vários modelos, sejam eles Jinja ou Python:
imports:
- path: path/to/my_vm_template.jinja
name: my_renamed_template.jinja
- path: special_vm.py
Se o modelo usar outros modelos como dependências, importe também os modelos dependentes para a configuração:
imports:
- path: path/to/my_vm_template.jinja
- path: special_vm.py
- path: base_vm.jinja
Você também pode importar arquivos de texto para deixar o conteúdo in-line. Por exemplo, caso você crie um arquivo chamado resource_type.txt com a seguinte string:
compute.v1.instance
Importe-o para a configuração e forneça o conteúdo in-line da seguinte maneira:
imports: - path: resource_type.txt resources: - name: my-vm type: {{ imports["resource_type.txt"] }} # Resolves to "compute.v1.instance" properties: zone: us-central1-a machineType: zones/us-central1-a/machineTypes/f1-micro disks: - deviceName: boot type: PERSISTENT boot: true autoDelete: true initializeParams: sourceImage: projects/debian-cloud/global/images/family/debian-9 networkInterfaces: - network: global/networks/default accessConfigs: - name: External NAT type: ONE_TO_ONE_NAT
Como implantar modelos
Após importar o modelo, use-o como um tipo na configuração:
Jinja
Python
Se o nome do modelo não foi fornecido, chame-o usando o caminho:
imports:
- path: path/to/my_vm_template.jinja
resources:
- name: my-first-virtual-machine
type: path/to/my_vm_template.jinja
Como implantar modelos diretamente com a ferramenta de linha de comando
Em vez de criar um arquivo de configuração de nível superior, o Deployment Manager oferece a capacidade de implantar um modelo diretamente na CLI do Google Cloud.
Por exemplo, a solicitação a seguir implanta um modelo chamado vm-template.jinja
:
gcloud deployment-manager deployments create a-single-vm --template vm-template.jinja
Se seu modelo tiver propriedades de modelo , será possível definir essas propriedades na linha de comando usando a sinalização --properties
:
gcloud deployment-manager deployments create my-igm \
--template vm-template.jinja \
--properties zone:us-central1-a
Lembre-se:
Todos os valores são analisados como valores de YAML. Por exemplo,
version: 3
é transmitido como um número inteiro. Se você quiser especificá-lo como uma string, coloque aspas simples com escape em volta do valor,version: \'3\'
.Os valores booleanos não diferenciam maiúsculas de minúsculas, por isso,
TRUE
,true
eTrue
são tratados da mesma maneira.É preciso que todas as propriedades obrigatórias sejam definidas pelo modelo. Não é possível fornecer apenas um subconjunto de propriedades. Se algumas propriedades tiverem valores padrão, será possível omiti-las da linha de comando.
Para especificar várias propriedades, forneça pares de chave-valor separados por vírgulas. A ordem na qual os pares são especificados não é importante. Por exemplo:
gcloud deployment-manager deployments create my-igm
--template vm-template.jinja
--properties zone:us-central1-a,machineType:n1-standard-1,image:debian-9
Após executar esse comando, o Deployment Manager cria uma implantação usando o modelo que você forneceu. Confirme se a implantação foi criada usando o console do Google Cloud ou a CLI gcloud. Para mais informações sobre como visualizar a implantação, leia Como ver um manifesto.
A seguir
- Para exemplos de modelos prontos para produção, consulte os exemplos do Cloud Foundation Toolkit no GitHub.
- Use as propriedades de modelo para resumir ainda mais o conteúdo.
- Preencha informações sobre projetos e implantações usando as variáveis de ambiente.
- Adicione permanentemente um modelo ao projeto como tipo composto.