cuisineでfabricに冪等性を授ける - Qiita
スクリプト例 下記は、RPM設定とユーザ設定のfabricスクリプトのサンプルです。スクリプト中のpackage_ensure、user_ensure、ssh_authorizedがcuisineのメソッドです。今回試したサーバはRedHat系だったのでパッケージ方式はyumを選択しています。 #-*- encoding:utf-8 -*- from fabric.api import * from fabric.decorators import task from cuisine import * # パッケージ管理方式の選択 select_package('yum') # インストールしたいRPMのリスト rpms = [ 'zip', 'unzip' ] # 登録したいユーザのリスト # 公開鍵はpubkeys/pubkey.usernameで用意しておく users = ['ho
Fabric, Cuisine and Watchdog for server administration in Python
Fabric, Cuisine and Watchdog for server administration in Python The document details the use of Python libraries Fabric, Cuisine, and Watchdog for server administration and application deployment. It discusses the shift from dedicated servers to virtual servers and the need for efficient server setup, management, and configuration. Fabric simplifies SSH interactions, while Cuisine provides higher
Python製デプロイツール Fabricを初めて使う際に役立つTips
by @dekokun on 2013/04/07 19:30 Tagged as: Python, Fabric, デプロイツール. 2013/04/09 追記 意外と反響があるようなので、Tips追加しました。 2013/05/10 追記 並列実行について調べたのでついでに追記 「次のプロダクトはシンプルなデプロイツールだと噂のCinnamonでも使ってみるかー」と言っていたら、「Cinnamonは使ってるユーザ数が少なそうだし同様のことが行えるFabricのほうがいいんじゃないですかね。」というツッコミをいただき、今回はPerlのプロジェクトでもないためFabricを使用することにしました。 初めて触るFabric、やはり初学者にはいろいろとよくわからない部分があったため、はまって解決したことや便利なTipsなどをつらつらと列挙していきます。 なお、以下情報はPython2.7及びF
fabricでトンネルする - そこはかとなく書くよ。
最近fabricを使っていろいろ作業しています。 で、踏み台サーバごしにアクセスする必要があるマシンがあるのですが、fabricの中でトンネルを作って作業したいなと思いました、ちょっと調べてみると https://gist.github.com/856179 にcodeがありましたので、それを利用させてもらいました。ありがとうございます。 具体的には以下のような感じにしました。 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- from fabric.api import run, env # 事前にtunnel.pyを https://gist.github.com/856179 から入手 from tunnel import make_tunnel def staging(): env.hosts = ['example1'] def get_
Automated deployments with Puppet and Fabric
I've been looking into various configuration management/automated deployment tools lately. At OpenX we used slack, but I wanted something with a bit more functionality than that (although I'm not badmouthing slack by any means -- it can definitely be bent to your will to do pretty much whatever you need in terms of automating your deployments). From what I see, there are 2 types of configuration m
Fabric デプロイツールのPythonicな書き方 - Ian Lewis
Fabricは指定したコマンドを各ホストで実行する実行モデルです。この場合は特にホストの指定がなかったので、全部ローカルで、一回実行することになります。 これは結構つまんないので、本当の例を見ましょう。これは最近、仕事で作ったコマンドです。Nginxサーバーでメンテ画面を出すようなコマンドです。各ロードバランサーで実行します。 from fabric.api import run, cd, abort, require, sudo, env from fabric.decorators import runs_once, roles from fabric.contrib.console import confirm ... @roles('loadbalancers') def start_maintenance(): """ メンテナンス画面に切り替える """ _production
Tav's Blog » Fabric Python with Cleaner API and Parallel Deployment
Fabric is an awesome tool. Like Capistrano and Vlad, it makes deployments a lot simpler than with shell scripts on their own. However, once the complexity of your setup starts to grow, you very quickly start wishing for a cleaner and more powerful API. And once you are deploying to more than 30 servers, you really wish that Fabric would run commands in parallel instead of doing them sequentially,
fabfileの構造化 - logiqboard
fabfile.pyって、task数個までならまあ1ファイルでいいんですが、それ以上増えてくるとスクリプト自体がカオスになって収集がつかなくなります。 更に似たような、けど微妙に違うtaskをいっぱい定義したりすると名前まで酷くなってきます。こんなかんじに。 @roles('lb') def lbserver_deploy(): """ロードバランサーにデプロイする""" ... @roles('app') def appserver_deploy(): """アプリケーションサーバーにデプロイする""" ... @roles('batch') def batchserver_deploy(): """バッチサーバーにデプロイする""" ... こんなファイルメンテする気が起こらないので、なんとか綺麗にしたいと思って調べたところ、fabric1.1から付いたクラスベースのtaskというのを
PyPI を使わないでデプロイする方法
pip、buildoutなどを使うとデプロイする時にPythonライブラリの依存関係はややこしいことがあります。普段はデプロイスクリプトで、pipにrequirements.txtを指定して、もしくは、buildoutを実行して、依存ライブラリを落としてインストールしますが、 PyPIがダウンしている場合、環境によって、PyPIにアクセス出来ない場合もありますので、デプロイが止まってしまって困ります。PyPIはダウンしている時にpipはPyPIのミラーを使うことができますが、ミラーに必要がパッケージバージョンが入っていない、ミラーの最後のIDのDNSがちゃんと動いていないときに、pipは当然ちゃんと動かない場合も。Bitbucketや、GitHubからのリポジトリに依存している場合、接続できなかったら、ミラーがないので、当然インストールできます。 つもり、デプロイは外部サイトに依存していて
Fabric, Django, Git, Apache, mod_wsgi, virtualenv and pip deployment | Morethanseven
I’ve been playing with automating Django deployments again, this time using Fabric. I found a number of examples on the web but non of them quite fit the bill for me. I don’t like serving directly from a repository, I like to have either a package or tar I can use to say “that is what went to the server”. I also like having a quick rollback command as well as being able to deploy a particular vers
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GitHub - yyuu/fabric_deploy: capistrano like deploy recipe for Fabric
Automated deployments with Fabric - tips and tricks