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Diagram as Code 工具允许您创建基础架构的架构图。您可以重复使用代码、测试、集成和自动化绘制图表的过程#xff0c;这将使您能够将文档视为代码#xff0c;并构建用于映射基础架构的流水线。您可以使用 diagrams 脚本与许多云提供商和自定义基础架构。
在本教程中…简介
Diagram as Code 工具允许您创建基础架构的架构图。您可以重复使用代码、测试、集成和自动化绘制图表的过程这将使您能够将文档视为代码并构建用于映射基础架构的流水线。您可以使用 diagrams 脚本与许多云提供商和自定义基础架构。
在本教程中您将使用 Python 创建一个基本的图表并将其上传到对象存储桶。完成后您将了解 diagrams 脚本的工作原理从而能够创建新的集成。
步骤 1 — 安装 Graphviz
在这一步中您将安装 Graphviz 工具。Graphviz 是 diagrams 模块的引擎它生成图表本身。
首先更新服务器的软件包
sudo apt update然后使用以下命令安装 Graphviz
sudo apt install -y graphviz-y 选项会自动回答安装过程中的任何额外提示。您也可以下载其他发行版的 Graphviz。
安装完成后您将拥有安装的 Graphviz。
因为您将在本教程后面使用 Pip3 安装 Python 依赖项您可以检查您是否有正确的版本
pip3 --version您应该会看到类似以下的内容
pip 20.0.2 from /usr/lib/python3/dist-packages/pip (python 3.8)在这一步中您更新了服务器安装了 Graphviz并检查了 Pip 的版本。接下来您将构建 diagrams 脚本。
步骤 2 — 构建 Python 脚本
在这一步中您将在 Python 中编写一个示例图表脚本。
首先创建一个工作文件夹
mkdir ~/my-diagram创建项目文件夹后使用以下命令进入该文件夹
cd ~/my-diagram然后创建一个 requirements.txt 文件以跟踪项目依赖项
echo -e diagrams0.21.1\ngraphviz0.16 | tee requirements.txt此命令有两个关键字echo 将打印字符串-e 选项将使用 \n 插入来解析新行以创建一个格式良好的 requirements 文件。
| 符号表示将 echo 语句的结果传递给管道。tee 命令接受管道输入并根据列出的参数创建一个新文件在本例中是 requirements.txt。
Python 中的 requirements.txt 文件提供了运行脚本所需的模块列表。目前该项目有两个依赖项。 创建文件后您将看到以下输出
diagrams0.21.1
graphviz0.16此显示指示了两个工具的版本号。
现在您将编写 Python 脚本以创建图表图像。
确保您仍在创建的目录中
cd ~/my-diagram接下来使用 nano 或您喜欢的文本编辑器打开一个新文件
nano my-diagram.py添加以下代码
from diagrams import Diagram, Cluster, Edge此行将导入创建通用图表元素所需的图表部件。
接下来您必须导入绘制您将构建的 DigitalOcean 基础架构所需的内容。在本示例中您将创建一个图表显示两个 Droplets 连接到一个数据库并且所有主机都将日志发送到一个 Logstash 实例。
添加以下行以导入 Droplet、DbaasPrimary 和 Logstash 图标
...
from diagrams.digitalocean.compute import Droplet
from diagrams.digitalocean.database import DbaasPrimary
from diagrams.elastic.elasticsearch import Logstash这些行导入了本教程所需的图标。您可以在 Mingrammer 文档中找到所有可用的 DigitalOcean 图标。
导入图标后您可以开始构建图表。此代码部分将创建一个名为 My Diagram: Droplets 的图表
...
with Diagram(My Diagram: Droplets, showFalse, filenamemy-diagram, directionLR):show 参数可以在创建时打开它但由于您正在使用 Linux 主机它已设置为 False。生成的文件将被命名为分配给 filename 的任何字符串。direction 是您希望图表打印的方向。direction 的支持值为 TB从上到下和 LR从左到右。选择 direction 可以使图表更易于阅读。对于此图表您将使用 LR。
最后将图标添加到图表中
...
with Diagram(My Diagram: Droplets, showFalse, filenamemy-diagram, directionLR):with Cluster(DigitalOcean):droplet1 Droplet(My first Droplet)droplet2 Droplet(My second Droplet)db DbaasPrimary(My database)logstash Logstash(Logstash service)Cluster 在图表中为您的 Droplets 创建一个框显示它们在名为 DigitalOcean 的空间中。Droplet、DbaasPrimary 和 Logstash 将创建以字符串提供的图标名称。
接下来您将通过添加以下行来在图表中的各个项目之间创建依赖关系
...[droplet1, droplet2] db [droplet1, droplet2][droplet1, droplet2, db] Edge(colorfirebrick, styledashed) logstash您将您的 Droplets 连接到上面创建的 DbaasPrimary 数据库既读又写。然后您添加了一个颜色为 firebrick 的虚线以指示从 Droplets 和主数据库到 Logstash 的连接。
您的最终 my-diagram.py 文件将如下所示
from diagrams import Diagram, Cluster, Edge
from diagrams.digitalocean.compute import Droplet
from diagrams.digitalocean.database import DbaasPrimary
from diagrams.elastic.elasticsearch import Logstashwith Diagram(My Diagram: Droplets, showFalse, filenamemy-diagram, directionLR):with Cluster(DigitalOcean):droplet1 Droplet(My first droplet)droplet2 Droplet(My second droplet)db DbaasPrimary(My database)logstash Logstash(Logstash service)[droplet1, droplet2] db [droplet1, droplet2][droplet1, droplet2, db] Edge(colorfirebrick, styledashed) logstash保存并关闭文件。
现在您在同一个文件夹中有一个名为 my-diagram.py 和一个名为 requirements.txt 的文件。
有了这两个文件您可以安装所需的模块并创建图表。
步骤 3 — 创建图表
完成编写 Python 脚本后您可以运行它以创建图表。
首先使用 Pip 安装所需的库
pip3 install -r requirements.txt您将看到以下输出
Collecting diagrams0.21.1Using cached diagrams-0.21.1-py3-none-any.whl (23.8 MB)
Collecting graphviz0.16Using cached graphviz-0.16-py2.py3-none-any.whl (19 kB)
Requirement already satisfied: jinja24.0,2.10 in /usr/lib/python3/dist-packages (from diagrams0.21.1--r requirements.txt (line 1)) (2.10.1)
Installing collected packages: graphviz, diagrams
Successfully installed diagrams-0.21.1 graphviz-0.16安装完成所需的库后运行 Python 脚本
python3 my-diagram.py此脚本将生成一个名为 my-diagram.png 的图表如下所示
!The Droplets and Database diagram
有关不同类型图标和使用此模块的其他方法的更多信息请参阅 Mingrammer 文档。
在这一步中您已创建了图表。接下来您将把它添加到对象存储中以便可以访问 .png 文件。
步骤 4 — 将图表上传到对象存储
为了能够从不同位置查看您的图表现在将图表上传到对象存储。在本教程中您将使用 DigitalOcean Spaces 存储桶。
在先决条件中您已设置了一个 Spaces 存储桶并创建了一组访问密钥。
接下来安装 s3cmd这是一个用于通过 CLI 与 s3 风格 API 进行交互的工具
sudo apt install -y s3cmd安装完成后配置 s3cmd
s3cmd --configure现在您将使用 API 凭据和其他首选项设置配置。下面的每个提示将作为自己的行加载因此请使用您的信息和选择更新下面的突出显示部分
HTTP 代理服务器名称新设置
访问密钥your-access-key
密钥your-secret-key
默认区域EU
S3 端点ams3.digitaloceanspaces.com
用于访问存储桶的 DNS 样式主机名端口模板%(bucket)s.ams3.digitaloceanspaces.com
加密密码your-encryption-password
GPG 程序路径/usr/bin/gpg
使用 HTTPS 协议True
HTTP 代理服务器名称
HTTP 代理服务器端口0S3 端点 需要与 Spaces 设置中提供的端点匹配并且 DNS 样式 需以类似格式的方式设置。上面的示例使用 ams3因为此 Spaces 存储桶托管在阿姆斯特丹数据中心 3 上。请相应更新您的设置。
设置完首选项后选择 Y 来测试凭据
使用提供的凭据测试访问权限[Y/n] Y测试将运行。如果失败您可以提供新的凭据进行配置并重试。一旦成功您将看到以下显示
请稍候尝试列出所有存储桶...
成功。您的访问密钥和密钥工作正常 :-)现在验证加密是否有效...
成功。加密和解密工作正常 :-)现在您可以通过运行 s3cmd 命令上传文件
s3cmd put my-diagram.png s3://your_space_name/my-diagram.png上传完成后您将看到以下显示
upload: my-diagram.png - s3://your-space-name/my-diagram.png [1 of 1]43672 of 43672 100% in 0s 1516.98 kB/s done如果您的存储桶是公开访问的或者您已将图表设置为公开您可以访问 https://your-space-name.ams3.digitaloceanspaces.com/my-diagram.png 查看您的图表。请确保使用您的存储桶名称和其数据中心更新 URL。
如果您的存储桶不是公开访问的您可以更改文件权限使其公开或者您可以从存储桶下载图像到本地计算机。
如果您不需要保留在本教程中创建的服务器和对象存储您可以按照文档中有关删除 Droplets 和销毁 Spaces 的说明进行操作。
结论
您已使用 Python 创建了一个图表您可以根据需要修改它以满足您未来的图表创建需求。您将不再需要手动拖动框来创建图表。
