GitHub - sebastien/cuisine: Chef-like functionality for Fabric
Cuisine is a task automation tool written in Python that provides a platform neutral abstraction over your operating system. It is designed as a simple flat API to interact with one or more servers, making it easy to do remote scripting piloted by Python. FAQ Why should I use Cuisine? Here are a few reasons why you would use Cuisine: You prefer to use Python rather than shell scripts for automatio
cuisineでfabricに冪等性を授ける - Qiita
cuisineとは cuisineは、fabricに冪等性を授けるライブラリです。 冪等性とは、1回実行しても複数回実行しても同じ結果になる特性のことです。インフラ界隈で言うと、ChefやPuppet、Ansibleなどのツールが冪等性を持っています。つまり、これらのツールは1回実行しても複数回実行してもサーバが同じ状態になる特性を持っています。 しかしながら、fabricは冪等性がないため実行時の設定状態に配慮しなければ、複数回実行するとエラーになります。例えば、ユーザを追加するスクリプトを書いた場合、1回目の実行は上手く追加されますが、2回目はすでにユーザが存在するためエラーになってしまいます。 サーバの初期設定にfabricを使っていましたが、初期設定しか意識せずにスクリプトを書いていたので、ちょっとした変更や修正でも再実行できなくて困っていました。いまさら、ChefやPuppet、
デプロイツールに Fabric を選んだ理由 - Qiita
すべて以下エントリーの受け売り。せっかく自分でまとめるので良い感じに変更しようと思ったけど元エントリーが良すぎてほぼ同じ内容のエントリーになった。 複数プロジェクトを抱えるチームでのデプロイ自動化 もともとはシェルスクリプトで自動化されてた。大きな問題はなかったけど、シェルスクリプトが得意な人がメンテするという感じになってたのでもっと気軽にだれでも修正できるようにしたかった。 Capistrano とどっちにするかという問題は今いる会社が Python メインで Ruby さわれる人がほぼいないので消去法で Fabric を選択。 戦略 元のエントリーにも書いてあるけど、Fabric でめんどくさいのはベースのフレームワークがないので自分で一から書かないとダメなところ。最小のフレームワークを作ってチームに提供することにした。 ├── README.md ├── lib │ ├── git.
複数プロジェクトを抱えるチームでのデプロイ自動化
複数プロジェクトを抱えるチームでのデプロイ自動化 1つのチームで，10以上のプロジェクト，コードベースを抱える場合にどのようにデプロイの自動化を進めたか，工夫したこと，考慮したことなどをまとめておく． デプロイツールには，Python製のfabricを採用しているが，他のツールでも同様のことはできそう．なお，fabricの基本的な使い方などは既にインターネット上に良い記事がたくさんあるので書かない（最後の参考の項を見てください）． fabricの選択 シェルスクリプトとCapistranoを考慮した． まず，シェルスクリプトは人によって書き方が違うため，統一が難しくメンテナンスコストも高い．また共通化も難しい． 次に，Capistranoは，裏でやってくれることが多く，学習コストも高い．プロジェクトによってはかなり特殊な環境へのデプロイも抱えているため，Capistranoの前提から外れる
fabric で playをスタンドアロンデプロイしてみた 【botoでAWS操作】【Playデプロイ】 - Qiita
fabricでplayアプロケーションのデプロイ自動化したり fabric内でAmazon EC2, ELBを操作したりしたので、そこらへんをかいつまんで紹介したいと思います。 fabricって何？ Fabricとは: ・コマンドライン 経由で 任意の Python 関数 を実行するツールです。 ・(低レベルライブラリの上に構築された)サブルーチンのライブラリで、 SSH経由で簡単に、かつPython風に シェルコマンドを実行します。 公式ドキュメントだとわかりにくく言ってますが、 この2つを組み合わせると、リモートサーバへの処理を自動化できますよってことです。 本番デプロイ手作業とか怖すぎるし、面倒なのでどんどん自動化しちゃいましょう。 Capistranoとの比較は下記の記事を参考にしました。 http://dekokun.github.io/posts/2013-05-21.html
Oozappaにdeployしようぜ
2015/12/18 13:00 ※ 商品のリンクをクリックして何かを購入すると私に少額の報酬が入ることがあります【広告表示】 この記事は Python Advent Calendar 2015 18 日目の記事です。 構成管理とデプロイツール 構成管理やアプリケーションのデプロイに使うツールは capistrano や fabric のようなsshによるシェルのリモート実行がベースのものと、 Chef や Ansible といったDSLベースでミドルウェアのビルド等ができたり何度繰り返し実行しても同じ状態になる（冪等性というらしいです）ことを目指したものがあります。 それぞれ特徴がありますが、わたしはPython使いなのでFabricかAnsibleが有力の候補です（ capistrano や Chef は Ruby 製）。 Ansibleなの？Fabricなの？ Ansible、いろい
一歩すすんだ Fabric のタスク定義のしかた | 株式会社ヌーラボ(Nulab inc.)
Backlog ではユーザのみなさまに安定して Backlog をご利用いただけるよう 定期的にサーバやストレージの増強などのメンテナンスを行っています。 そして気付けば現在では数十台のホストで構成されるサービスとなっています。 さて、それだけのホストを運用していると、例えばアプリケーションを配備したり、 ミドルウェアを再起動するのも手動で行うには限界があります。 こういった作業に対して Backlog では Fabric を利用しています。 Fabric の魅力の一つはそのシンプルさです。例えばリモートホストに接続してコマンドを実行するには、以下のようなタスクを定義し、 @task def simple(): """ show uname -a """ run('uname -a') fab コマンドで以下のように呼び出すだけです。 $ fab simple [default] Exec
Fabricタスクをモジュール分割して楽々composer更新 - k-holyのPHPとか諸々メモ
Windows7 (MinGW / MSYS) で Fabric シリーズ記事です。 Windows7 (MinGW / MSYS) に Python 2.7 + virtualenv + Fabric を入れたメモ Windows7 (MinGW / MSYS) に virtualenvwrapper を入れたメモ Fabricで接続情報を指定する方法いろいろ＆FabricからPHPスクリプトを実行してみたメモ 真性PHPerでも分かった？FabricでWindowsからファイルアップロード 今回は（今回も？）Fabricの使い方としてはPHP無関係ですが、タスクの内容が composer コマンドなのでPHPer向けといえばPHPer向けです。 fabfile.pyをパッケージにしてタスクをモジュール分割 公式ドキュメント Fabfile construction and use —
ガントチャート上でドラッグ＆ドロップでタスクの並び替えられるようにしてほしい – Customer Feedback for Backlog
ベトナムにおけるBacklog活用のリアル ベトナムにおけるBacklog活用のリアル backlog Backlog の Amazon EKS クラスターを Blue-Green アップデートするためにやっていること Backlog の Amazon EKS クラスターを Blue-Green アップデートするためにやっていること backlog 2023年最も素晴らしいプロジェクトを表彰！Good Project Awardを開催しました 2023年最も素晴らしいプロジェクトを表彰！Good Project Awardを開催しました backlog Backlog開発者が夫婦の不和をなくす家庭管理アプリを作ってみた話 Backlog開発者が夫婦の不和をなくす家庭管理アプリを作ってみた話 backlog 創業からもうすぐ80年の老舗企業！ミートボールでおなじみの石井食品様で、プロジェクト
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_
Activate a virtualenv via fabric as deploy user
I want to run my fabric script locally, which will in turn, log into my server, switch user to deploy, activate the projects .virtualenv, which will change dir to the project and issue a git pull. def git_pull(): sudo('su deploy') # here i need to switch to the virtualenv run('git pull') I typically use the workon command from virtualenvwrapper which sources the activate file and the postactivate
Welcome to Fabric! — Fabric documentation
Welcome to Fabric!¶ Fabric is a high level Python (2.7, 3.4+) library designed to execute shell commands remotely over SSH, yielding useful Python objects in return. It builds on top of Invoke (subprocess command execution and command-line features) and Paramiko (SSH protocol implementation), extending their APIs to complement one another and provide additional functionality. To find out what’s ne
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 """ _produc
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Parallel execution — Fabric documentation
Python: Deployment with Fabric
Fabric, Cuisine and Watchdog for server administration in Python
Fabricでサーバー管理をDRYにしよう
GitHub - yyuu/fabric_deploy: capistrano like deploy recipe for Fabric
