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
Python+SSHな自動化・デプロイメントツールFabricを活用するTips
こんにちは。CTOの馬場です。 みんな大好きFabricのTipsです。 Welcome to Fabric! -- Fabric documentation よくデプロイツールとして紹介されますが、 自動化のためのPython+SSH+コマンド実行フレームワークとして柔軟に使えて超便利です。 基本的には 手元でのコマンド実行 SSHごしのリモートサーバでのコマンド実行 SSHごしのリモートサーバでsudoしてコマンド実行 ができるツールなのですが、使い方の例を紹介します。 間違いなどあればお近くのハートビーツ社員か @netmarkjp に教えていただけると嬉しいです。 Python 2.7.10 + Fabric 1.10.2 + Paramiko 1.15.2で動作確認しました。 複数のサーバに対して同じユーザ・パスワードでログインする ユーザ名やパスワードを一括指定できます。 鍵認
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
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 を使う — Python School 2.0.0 documentation
fabric を使う¶ アプリケーションのデプロイやシステム管理を簡単に扱えるライブラリとして fabric があります。 fabric - docs.fabfile.org Warning Python 2.5 以上が必要で、まだ Python 3.x 系には対応していません。 CentOS 標準のものは Python 2.4 なので、自分で 2.7 をインストールしてください。 Ubuntu や MacOSX Lion は Python 2.7 がインストールされているはずなので、そのまま使い始められます。 Python 3.x 系への対応はこちらの Issue で確認できます。 依存する paramiko の Issue は Close されましたので、たまには確認してみましょう。 Python 3.3 support #1050
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
How do you deploy cron jobs to production?
