Node.js部署,在使用Jenkins和Chef的企业环境中使用什么方法?

让我先解释一下上下文。

上下文

目前我们正在使用Jenkins服务器,并使用Chef Server来进行configurationpipe理。 我们正朝着更持续的部署环境迈进,这是我一直在努力的工作stream程:

  1. 代码被GIT检入
  2. Gitlab触发Jenkins运行一个新的版本
  3. jenkins拉最新的代码,并运行npm安装
  4. Jenkins使用FPM创build一个RPM
  5. RPM被上传到RPM存储库
  6. Jenkins将应用程序的git存储库中的厨师部署食谱上传到Chef Server。
  7. Jenkins通过运行厨师客户端触发应用程序的新部署。
  8. 新的RPM由部署食谱安装。

在(手动触发)升级到舞台和生产环境中,我没有可用的互联网连接。 RPM克服了这个问题。 食谱是使用Berkshelf开发的。

以这种方式部署的Node.js应用程序有时使用编译的本地库(一个项目有3个以上的依赖项编译本机代码)。

我对这些types的部署过程知之甚less,但我听说的一个缺点是,只有在编译环境(当前是Jenkins本身)应该与部署环境具有相同的体系结构时,才使用RPM并编译它。 通过使用RPM的奖金是神器保持完全相同的所有环境,它不需要重新编译,并没有从各地拉动成百上千的依赖。

尽pipe如此,工作stream程似乎有点复杂,不得不坚持相同的架构,我觉得不太灵活。

对于我们的用例,我们需要以下内容:

  • 快速部署在云上(可能是亚马逊)
  • 快速部署在我们自己的基础设施上(目前没有互联网连接,但如果有充分的理由,可能允许某些访问)
  • 应用程序更新尽pipe不太常见,但应该可以轻松自动部署; 应该可以连续部署
  • 他们正在开发的软件体系结构是一个微服务体系结构,我希望在各种服务器上部署几十个Node.js应用程序(为简单起见,可能在同一服务器上进行多个部署)。

对于我自己的项目,我大部分时间都在使用Heroku,不需要花费任何精力来设置。 上述工作stream程需要两周的时间才能创build(第一次)。

问题

pipe理这一切的努力使我不得不质疑上面的一些步骤:

  1. 是rsyncing和使用npm安装坏听起来,牵引所有这些依赖关系,并重新编译在每个环境? 这真的和我想的一样不稳定吗? (我有一个Java和PHP的背景,在PHP中没有任何编译和FTP的是在当天的规范,而在Java中,一切都整齐地打包)。
  2. 为什么使用RPM来说Tarbal? (直到一个星期前,我从来没有手动build立一个RPM,我知道它的能力很less,什么也不用在这里)。
  3. 我一直在研究Chef中的“部署食谱”,主要安装部署目录,监控configuration,初始化脚本和(可选)nginx代理configuration。 这个部署指南的版本与部署本身相同,并在原始的git仓库代码中提供。 在厨师界我还没有find任何有关这方面的最佳做法,我曾预料它会非常普遍。 这是不是要走的路甚至是反模式?
  4. 在同一台服务器上部署多个微服务(不同的端口号说),这真的很糟糕? 是否有意义? (我简单地看了一下Docker,但是认为它会引入太多的复杂性,作为逻辑分离微服务的手段,我们仍然在努力设置这个东西)。

您可能能够分享的任何经验将不胜感激!

       

网上收集的解决方案 "Node.js部署,在使用Jenkins和Chef的企业环境中使用什么方法?"

1)更好地发送你的应用程序的所有依赖和npm在目标机器上重build它们。 或者,如果你想去企业,你可以重build构build服务器上的模块,并打包到tarball / docker或lxc容器/ VM镜像/你的名字。 没有银弹。 我个人更喜欢普通的LXC容器。 但一般的行为是:在应用程序中绑定模块,并在目标平台上重build二进制模块。

2)对于简单的脚本应用程序,最好使用tarball甚至git clone。 不,在这种情况下,你真的不需要系统pipe理器的所有这些能力和复杂性。 但是如果你打算使用定制的nginx或者某种系统级的库或者类似的东西,你最好使用RPM或者DEB,并且为你的定制软件包设置合适的repo。

3)我没有使用Chef,但是最好将部署脚本分成独立的任何types的大型项目。 我的意思是你的部署代码不是你的应用程序的代码。 这就像在一个回购有两个单独的应用程序。 可能但不是一个好的做法。

4)很好。 缩放是可以的,因为您可以从一台物理机器开始,随着时间的推移而增长(但是,嘿,这听起来很简单,我花了很多时间让我现在的项目可以扩展)。 但是集成testing总是非常好的。 你可以产生整个环境,运行集成testing,获取结果,并在新鲜的环境中开始新的testing。