使用 GitLab 持续交付 InterSystems 解决方案 – 第 5 部分：为何使用容器

在这一系列文章中，我想向大家介绍并探讨使用 InterSystems 技术和 GitLab 进行软件开发可以采用的几种方式。 我将介绍以下主题：

• Git 101
• Git 流程（开发流程）
• GitLab 安装
• GitLab 工作流
• 持续交付
• GitLab 安装和配置
• GitLab CI/CD
• 为何使用容器
• 使用容器的 GitLab CI/CD

在第一篇文章中，我们介绍了 Git 基础知识、深度理解 Git 概念对现代软件开发至关重要的原因，以及如何使用 Git 开发软件。

在第二篇文章中，我们介绍了 GitLab 工作流 – 一个完整的软件生命周期流程，并介绍了持续交付。

在第三篇文章中，我们介绍了 GitLab 安装和配置以及将环境连接到 GitLab

在第四篇文章中，我们编写了 CD 配置。

在这篇文章中，我们将介绍容器以及使用容器的方法（和原因）。

这篇文章假设读者熟悉 docker 和容器的概念。 如果您想了解容器和镜像，请查阅 @Luca Ravazzolo 撰写的文章。

优势

使用容器有诸多优势：

• 可移植性
• 效率
• 隔离
• 轻量
• 不可变性

下面我们来具体介绍这些优势。

可移植性

容器将应用程序与运行所需的一切（如配置文件和依赖项）打包在一起。 这样一来，您可以在您本地台式机、物理服务器、虚拟服务器、测试、暂存、生产环境以及公共云或私有云等不同环境中轻松、可靠地运行应用程序。

可移植性的另一个优势是，在您构建 Docker 镜像并确认它可以正常运行后，它便可以在任何运行 docker 的位置（目前是 Windows、Linux 和 MacOS 服务器）运行。

效率

实际上，您只需要运行应用程序进程，而不需要运行所有系统软件等。 容器恰好可以满足这一需求 – 容器仅会运行您明确需要的进程，而不运行其他进程。 由于容器不需要单独的操作系统，占用的资源较少。 虚拟机的大小通常为几千兆字节，而容器的大小通常只有几百兆字节，因此在一台服务器上运行的容器数量要比虚拟机多得多。 由于容器对底层硬件的利用率更高，您需要的硬件更少，从而降低了裸机成本和数据中心成本。

隔离

容器会将应用程序与其他一切隔离开，同时多个容器可以在同一台服务器上运行，它们可以完全彼此独立。 容器之间的任何交互都应明确声明。 如果一个容器发生故障，它不会影响其他容器，并且可以快速重新启动。 得益于这种隔离机制，安全性也得到了保障。 例如，利用裸机上的 Web 服务器漏洞可能会让攻击者访问整个服务器，但如果使用的是容器，攻击者只能访问 Web 服务器容器。

轻量

由于容器不需要单独的操作系统，只需几秒钟即可启动、停止或重新启动，从而可以加快所有相关开发流程并缩短生产时间。 您可以更快地开始工作，并且无需花费任何时间进行配置。

不可变性

不可变基础架构由不可变组件组成，每次部署时都会替换这些组件，而不是就地更新。 这些组件通过每次部署构建一次的通用镜像启动，可以进行测试和验证。不可变性减少了不一致情况，并且可以轻松地在应用程序的不同状态之间进行复制和移动。 详细了解不可变性。

新可能

利用上文提到的所有优势，我们可以通过全新的方式管理基础架构和工作流。

编排

裸机或虚拟机环境存在一个问题 – 它们具有个体性，这一问题会在使用过程中带来许多意外，而这些意外通常不尽如人意。 解决这一问题的方法是基础架构即代码 – 利用 DevOps 团队为源代码使用的版本控制方法，采用描述性模型管理基础架构。

通过基础架构即代码，无论环境的起始状态如何，部署命令始终会将目标环境设为相同的配置。 要实现这一点，可自动配置现有目标，也可以丢弃现有目标并重新创建全新的环境。

因此，利用基础架构即代码，团队会更改环境描述并对配置模型进行版本控制，而配置模型通常采用 JSON 等归档完好的代码格式。 发布管道会执行该模型，以配置目标环境。 如果团队需要进行更改，则可以编辑源代码，而不是目标环境。

借助容器，这一切都可以实现，并且实施起来简单得多。 关闭容器并启动一个新容器只需几秒钟，而配置新虚拟机则需要几分钟。 我甚至都没有提到将服务器回滚到空白状态。

扩缩

基于之前的描述，您可能认为基础架构即代码本身是静态的。 并不是这样，因为编排工具也可以根据当前工作负载提供横向扩缩（进行更多相同的配置）。 您仅应运行目前需要的容器，并相应地扩缩应用程序。 这样还可以降低成本。

结论

容器可以简化开发流程。 消除了环境之间的不一致，可以更轻松地进行测试和调试。 可以通过编排构建可扩缩应用程序。可以轻松实现部署或回滚到不可变历史的任意点。

组织希望在更高层级上处理任务，其中所有上述问题均已得到解决，并且我们发现调度程序和编排程序以自动方式为我们处理更多的任务。