vMind.ru

0:00 – Старт
1:00 – Представление экспертов
2:00 – Что такое виртуализация? Какие виды бывают?
11:33 – Как изменился рынок в 2023 году
17:17 – Насколько востребованы в России бесплатные Open Source платформы (Xen, KVM)?
19:52 – Результаты опроса «Какая система виртуализации используется в вашей компании»?
36:25 – Кадровый вопрос
46:05 – Результат опроса «Какова ваша стратегия относительно систем виртуализации»?
52:12 – Что стало после введения санкций с инсталляциями VMware ESXi и Microsoft Hyper-V? Насколько востребованы в России бесплатные Open Source платформы (Xen, KVM)?
59:14 – Какие сертификаты нужны для российских систем виртуализации?
1:01:57 – Зачем нужно платить за российские аналоги, если можно получить ту же функциональность бесплатно на KVM?
1:25:28 – На какие параметры смотреть при выборе коммерческой российской системы виртуализации?
1:31:54 – Результаты опроса «Основной сценарий использования систем виртуализации»
1:33:00 – Результаты опроса «Что вас останавливает от перехода на российские системы виртуализации»?
1:44:14 – Какие аппаратные платформы поддерживаются? Какие серверные операционные системы можно виртуализировать на российских платформах? Есть ли российские системы для виртуализации рабочих мест (VDI)? (ведущий решил задать три темы сразу)
1:53:49 – Какими компетенциями нужно обладать ИТ-специалистам на стороне заказчика?
2:03:32 – ТОП-10 распространенных ошибок при внедрении и эксплуатации?
2:25:07 – Результаты опроса «Каково ваше мнение о российских системах виртуализации после эфира»?

Решил я заняться развертыванием AWS Lambda Function и API Gateway через Terraform.

Вводные были следующие:

API Gateway создается на основе OpenAPI-шаблона, который вызывает Lambda Functions. Соответственно, в шаблоне должен быть указан Lambda invocation url (lambda типа как prerequisite);
Lambda Function должна запускаться только из API Gateway – для разрешения (permission) в качестве source_arn необходимо указать API Gateway execution arn (API gateway prerequisite).

Сначала я создавал lambda function с помощью штатных ресурсов AWS-provider: aws_lambda_function, aws_lambda_permission и archive_file. Проблем с закольцовкой не было: Terraform умело разруливал порядок создания ресурсов.

Но потом лямбда функций стало больше, и я решил использовать принцип DRY (don’t repeat yourself). В Terraform эту роль играют модули.

Я начал использовать публичный модуль для создания лямбд отсюда – и меня догнали Terraform Cycle Error на этапе terraform validate.

Отрицание

Не может такого быть, повторял я и варьировал различные варианты кода.

Неужели придется отказаться от модуля в случае создания таких функций???

Гнев

Пока я изучал модуль, обнаружил в нем входную переменную putin_khuylo, содержащую по умолчанию значение true.

Торг

Внимательное изучение выходных значений модуля подсказало наличие выходного значения function_arn_static, которые должны помочь избежать зацикливания.

НО НЕТ!

Депрессия

Был еще один вариант:

выполнить команду terraform -grath -show-cycles;
полученный текстовый вывод скормить graphviz либо graphviz онлайн.

Увы, установить утилиту я не мог, а онлайн-утилита вылетала по памяти.

В теории этот путь поможет в разрезании цикла, показав ресурсы, участвующие в цикле.

Принятие

С горя я решил задать вопрос ChatGPT: как избежать зацикливания в данном случае.

Внезапно, мэтр программирования IaC Terraform посоветовал ресурс aws_lambda_function создавать в модуле, а aws_lambda_permission оставить в корневом файле.

Да-да, это то самое чувство, когда соседский мальчик умнее тебя 🙁

provider "aws" {
  region = "us-east-1"
}

locals {
  list1 = {
    lambda1 = {
      name = "lambda1"
      path = "../lambda1"
    }
    lambda2 = {
      name = "lambda1"
      path = "../lambda1" 
    } 
  }
  list2 = {
    lambda1 = aws_apigatewayv2_api.example_api.execution_arn
    lambda2 = aws_apigatewayv2_api.example_api.execution_arn
  }
}
module "lambda" {
  source   = "../lambda"
  for_each = local.list1
  name     = each.value.name
  ...
}

data "template_file" "example_api" {
  template = "${file("example_api.tpl")}"

  vars = {
    lambda_invocation_url = module.lambda.lambda_function_invoke_url
  }
}

resource "aws_apigatewayv2_api" "example_api" {
  name          = "example_api"
  protocol_type = "HTTP"
  body          = data.template_file.example_api.rendered
}

resource "aws_lambda_permission" "example_permission" {
  for_each      = local.list2
  statement_id  = "AllowAPIGatewayInvoke"
  action        = "lambda:InvokeFunction"
  function_name = module.lambda.lambda_function_arn
  principal     = "apigateway.amazonaws.com"
  source_arn    = each.value
}

provider "aws" {

region = "us-east-1"

}

locals {

list1 = {

lambda1 = {

name = "lambda1"

path = "../lambda1"

}

lambda2 = {

name = "lambda1"

path = "../lambda1"

}

list2 = {

lambda1 = aws_apigatewayv2_api.example_api.execution_arn

lambda2 = aws_apigatewayv2_api.example_api.execution_arn

}

module "lambda" {

source = "../lambda"

for_each = local.list1

name = each.value.name

...

}

data "template_file" "example_api" {

template = "${file("example_api.tpl")}"

vars = {

lambda_invocation_url = module.lambda.lambda_function_invoke_url

}

resource "aws_apigatewayv2_api" "example_api" {

name = "example_api"

protocol_type = "HTTP"

body = data.template_file.example_api.rendered

}

resource "aws_lambda_permission" "example_permission" {

for_each = local.list2

statement_id = "AllowAPIGatewayInvoke"

action = "lambda:InvokeFunction"

function_name = module.lambda.lambda_function_arn

principal = "apigateway.amazonaws.com"

source_arn = each.value

}

provider "aws" {
  region = "us-east-1"
}

resource "aws_lambda_function" "example_lambda" {
  filename         = "lambda_function.zip"
  function_name    = "example_lambda"
  role             = aws_iam_role.lambda_exec.arn
  handler          = "lambda_function.handler"
  runtime          = "nodejs14.x"
  source_code_hash = filebase64sha256("lambda_function.zip")
  
  environment {
    variables = {
      EXAMPLE_VAR = "example_value"
    }
  }
}

resource "aws_iam_role" "lambda_exec" {
  name = "lambda_exec_role"
  
  assume_role_policy = jsonencode({
    Version = "2012-10-17"
    Statement = [
      {
        Action = "sts:AssumeRole"
        Effect = "Allow"
        Principal = {
          Service = "lambda.amazonaws.com"
        }
      }
    ]
  })
}

resource "aws_iam_role_policy_attachment" "lambda_exec_policy" {
  policy_arn = "arn:aws:iam::aws:policy/service-role/AWSLambdaBasicExecutionRole"
  role       = aws_iam_role.lambda_exec.name
}

output "lambda_function_arn" {
  value = aws_lambda_function.example_lambda.invoke_arn
}

provider "aws" {

region = "us-east-1"

}

resource "aws_lambda_function" "example_lambda" {

filename = "lambda_function.zip"

function_name = "example_lambda"

role = aws_iam_role.lambda_exec.arn

handler = "lambda_function.handler"

runtime = "nodejs14.x"

source_code_hash = filebase64sha256("lambda_function.zip")

environment {

variables = {

EXAMPLE_VAR = "example_value"

}

resource "aws_iam_role" "lambda_exec" {

name = "lambda_exec_role"

assume_role_policy = jsonencode({

Version = "2012-10-17"

Statement = [

{

Action = "sts:AssumeRole"

Effect = "Allow"

Principal = {

Service = "lambda.amazonaws.com"

}

]

})

}

resource "aws_iam_role_policy_attachment" "lambda_exec_policy" {

policy_arn = "arn:aws:iam::aws:policy/service-role/AWSLambdaBasicExecutionRole"

role = aws_iam_role.lambda_exec.name

}

output "lambda_function_arn" {

value = aws_lambda_function.example_lambda.invoke_arn

}

Так как функций было несколько, то их входные значения для модуля (имя, путь и т.д.) генерировались в разделе locals. Для использования цикла for_each в ресурсе aws_lambda_permissions потребовалось хранить source_arn в отдельной локальной переменной. УРА, terraform validate пройден.

Правда, на этапе terraform plan выяснилось, что модуль требует для своей работы Python и иногда падает, если в runtime вашей функции указана странная версия Python’а, и в Runner для CI/CD что-то пошло не так 🙂

На этом я решил ~~психануть~~ ~~закопать стюардессу~~ написать свой модуль создания лямбда функции без Питона и Путина.

Релиз новой версии платформы zVirt 3.3. Первая версия виртуализации сетей SDN корп. уровня

Построение инфраструктуры рабочих мест в VDI. Вчера, сегодня, завтра

Митап «Контейнерная оркестрация на отечественном»

Российский VDI: как построить безопасную инфраструктуру виртуальных рабочих столов

Когда zVirt закроет все фичи VMware?

Система виртуализации Space – альтернатива VMware

Время Астры: RuBackup 2.0 — новый релиз из первых уст

Российские системы виртуализации

Варим без Вари. Серверная виртуализация на базе платформы VMmanager

Terraform cycles