Pythonマイクロサービスを展開するための鍵は、Dockerコンテナ化、Kubernetesオーケストレーション、自動化プロセス、監(jiān)視ログをマスターすることです。 1. DockerFileを使用して、複數(shù)の段階で合理化された畫像を構(gòu)築して、セキュリティとメンテナンスを確保します。 2。展開、サービス、および構(gòu)成管理を定義するために、kubernetes yamlファイルを書き込みます。 3. CI/CDを統(tǒng)合して、自動構(gòu)造を?qū)g現(xiàn)し、ミラーリングと展開の更新をプッシュします。 4.プロメテウスやロキなどのツールを紹介して、監(jiān)視とログコレクションを?qū)g現(xiàn)し、サービスの安定性を確保するために健康チェックと協(xié)力します。

Pythonマイクロサービスを展開する場合、DockerとKubernetesは最も主流の組み合わせです。複數(shù)のノードでサービスをパッケージ化し、サービスを?qū)g行し、サービスをスケジュールし、管理するのに役立ちます。プロセス全體は実際には複雑ではありません。いくつかの重要なポイントを把握するだけです。

1。コンテナPythonアプリケーション（Docker）

最初のステップは、PythonマイクロサービスをDocker畫像にパッケージ化することです。このステップのコアは、畫像のコンテンツと構(gòu)造を決定するDockerfile作成することです。

• python:3.10-slimなどの基礎(chǔ)として公式ミラーを使用します
• 依存関係をインストールするときは、 requirements.txtを使用することをお勧めします
• 最終的な畫像ボリュームを減らすためにマルチステージ構(gòu)造を行うのが最善です

例えば：

 ＃Pythonから：3.10-SLIMとしてのスリム
workdir /app
要件をコピーします。txt。
PIPインストールを?qū)g行します-USER -R Reportion.txt

＃Pythonからの最終実行フェーズ：3.10-Slim
workdir /app
コピー -  from = builder /root/.local /root/.local
コピー 。 。
env path =/root/.local/bin：$ path
cmd ["gunicorn"、 "app：app"]]

これの利點は、ミラーが清潔で安全で、メンテナンスが簡単であることです。

2。kubernetes構(gòu)成ファイル（yaml）を書き込む

Kubernetesは、コンテナとサービスオーケストレーションの実行ステータスを管理します。いくつかの基本的なYAMLファイルを準備する必要があります。

• 展開：アプリケーションの展開方法（レプリカ、ミラー、スタートアップコマンドなど）を定義します。
• サービス：サービスを他のマイクロサービスまたは外部アクセスに公開する
• configmap/secret ：構(gòu)成と機密情報を保存します

たとえば、単純な展開例：

 Apiversion：Apps/V1
種類：展開
メタデータ：
  名前：ユーザーサービス
仕様：
  レプリカ：2
  セレクタ：
    マッチラベル：
      アプリ：ユーザーサービス
  テンプレート：
    メタデータ：
      ラベル：
        アプリ：ユーザーサービス
    仕様：
      コンテナ：
       - 名前：ユーザーサービス
        畫像：Your-DockerHub/User-Service：最新
        ポート：
        -containerport：5000
        envrom：
        -configMapref：
            名前：app-config
        -SecretRef：
            名前：App-Secrets

サービスを使用してポートを公開したり、ロードバランスをとったりすることを忘れないでください。

3。自動化された建設(shè)および展開プロセス

手動操作はエラーが発生しやすく、継続的に統(tǒng)合することは困難です。 CI/CDツール（GitHub Actions、GitLab CIなど）を組み合わせて、自動化された構(gòu)造と展開を?qū)g現(xiàn)できます。

一般的なプロセスは次のとおりです。

• CIプロセスをトリガーするには、コードをリポジトリにプッシュします
• CIでテストを?qū)g行し、Docker畫像を作成し、畫像リポジトリ（Dockerハブやプライベートリポジトリなど）にプッシュします
• Kubernetesの展開ファイルでミラーバージョンを更新します
• kubectl applyまたはHelmを介して更新を展開します

クラウドベンダーサービス（AWS EK、GCP GKEなど）を使用している場合は、CI/CDプラグインを直接統(tǒng)合することもできます。

4.監(jiān)視とログの収集はありません

Pythonマイクロサービスが実行されている後、ログファイルを見るだけでは不十分です。基本的な監(jiān)視を行うことをお勧めします。

• Prometheus Grafanaはインジケーター監(jiān)視（CPU、メモリ、リクエスト遅延など）を行います。
• エルクまたはロキはログを収集します
• ヘルスチェックインターフェイス/healthzを追加して、Kubernetesを容易にしてサービスステータスを決定する必要があります

ミドルウェアを追加して時間のかかるリクエストを記録するか、分散トラッキングにOpentelemetryを使用できます。

基本的にそれだけです。多くのステップがあるようですが、各ステップは難しくありません。重要なのは、プロセスをまとめて、ツールが繰り返しのことをするのに役立つことです。

以上がDockerとKubernetesを使用してPythonマイクロサービスを展開しますの詳細內(nèi)容です。詳細については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。