Пользователь
Сегодня мы поделимся решением, которое используем для установки релизов на нескольких системах наших заказчиков. Однако синхронизацию данных на стендах в рамках данного материала рассматривать не будем, поскольку это большой отдельный вопрос, хотя и частично связанный с deploy.
Про использование Docker и Docker-compose последнее время написано очень много, например рекомендую недавнюю статью на Хабре, если вы до сих пор не прониклись. Это действительно очень удобно, а в связке в ansible особенно. И я его использую везде. От разработки, до автоматического интеграционного тестирования на CI. Про использование в тестировании, тоже писали. Это здорово и удобно. Однако, для локальной разработки, для траблешутинга данных "как в продакшене" или тестирование производительности, на "объёмах близких в продакшену", хочется иметь под рукой образ, содержащий базу, "как в продакшене"!
Соответственно, хочется, чтобы каждый разработчик, приступая к работе над проектом, мог запустить его одной командой, например:
./gradlew dockerRunи приложение поднялось бы сразу со всеми необходимыми связанными контейнерами? А главное чтобы в нём уже были бы данные для большинства кейсов разработки и багфиксинга, стандартные пользователи и большинство работающих сервисов, над которыми сразу можно было бы приступить работать, не тратя времени на экспорт-импорт каких-то там образов или демоданных!
Как приятный бонус, ну разве не здорово иметь базу данных в несколько гигабайт и возможность откатиться к её исходному (или любому другому коммиту) состоянию в течении пары секунд?
Разумеется мы поговорим о написании Dockerfile для такого образа с данными, и некоторых подводных камнях этого процесса.
Я провожу в терминале много времени, поэтому хочется, чтобы все было красиво, быстро и удобно. Из этого рождается постоянное желание его настраивать, пробовать разные плагины. Шеллом я выбрал для себя zsh лет 5 назад, пару лет назад нашел oh-my-zsh для его удобной настройки.
Со временем к этому конфигу добавились некоторые сбоку торчащие части в виде powerline и percol.
Недавно я решил пересобрать все так, чтобы избавиться от ненужных плагинов, добавить нужные, сделать легкую установку и обновление. В итоге появилась роль ansible-role-zsh, которая полностью настраивает терминалы на локалке и на моих серверах.
~/.zshrc~/.oh-my-zsh)~/.zshrc.localCtrl+R)time)Демонстрация фич за 1 минуту:
Ранее мы уже публиковали статью о том, как генерировать фиктивные данные при помощи Mimesis — библиотеки для языка программирования Python. Статья, которую вы читаете является продолжением предыдущей, потому мы не будем приводить основ работы с библиотекой. Если вы пропустили статью, поленились прочитать или просто не захотели, то, вероятно, захотите сейчас, ибо эта статья предполагает, что читатель уже знаком с основами библиотеки. В этой части статьи мы будем говорить о best practice, расскажем о нескольких, на наш взгляд, полезных особенностях библиотеки.
Еще со времен обучения в университете я использовал LaTeX для оформления лабораторных и курсовых работ. Познакомился впервые с LaTeX на Coursera, на курсе "Документы и презентации в LaTeX".
В этой заметке я расскажу, как я писал диплом с помощью LaTeX и почему я использовал GitHub, Docker и TravisCI.
Мы давно ничего не рассказывали об автоматизации разработки. Поэтому в этот раз расскажу о том, как мы сократили время релиза с трех дней до одного и убрали из процесса участие человека с его возможными ошибками.
Рассказывать о долгом и тернистом пути всегда непросто. Однако за последние годы инфраструктура разработки Яндекс.Денег сделала большой шаг в сторону автоматизации самого важного для нас процесса — релиза, о чем просто грех не рассказать. Фактически получилось полноценное решение Continuous Integration и Continuous Delivery на базе связки Bitbucket, Jenkins и Jira.
