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
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
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
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