基于bearychat的chatops实践整理. 涉及概念:
- bearychat是一个聊天工具
- hubot是github开源的机器人
下面以我工作中需要登录到线上机器处理的一些琐事为例,列举一下日常运维事情.
环境组成:
- 3台mongo
- 2台服务器
日常操作:
- 登录到两台机器查看tcp链接数是否正常
- 统计数据,看今天一些请求是否有异常
- 根据输入从日志里查询一些信息
- 其他操作
每次都要登录到机器,然后执行一系列操作. 尤其是机器多的时候总是来回在机器上敲命令,非常的慢. 而且很难去记录历史输出.
chatops是什么呢,看附图
就是通过聊天app给机器人下发命令,机器人执行并返回.
下面就是使用bearychat+hubot搭建了一个chatops方式. 将一些操作代理给机器人去做.
对机器人输入:hh,可以显示当前支持的一些动作，输入相应的命令,机器人回去执行，然后将输出返回回来. 这样带来的好处是:
- 省去在服务器上去手动执行一些列运维命令
- 将操作集中化, 比如要在很多机器执行很多操作, 现在集中到一个聊天窗口,省得来回切换机器和命令.
- 提升效率, 更好的运维.
表面看就只是将以前手动操作封装起来交给机器人去执行, 手动也能完成. 但从流程和效率上, 更是一种新的运维方式. 更加规范、高效.
另外http://bearyinnovative.com/salon-chatops/也给出了一些优点:
- 公开透明。所有的工作消息都在同一个聊天平台中沉淀并公开给所有相关成员，消除沟通壁垒，工作历史有迹可循，团队合作更加顺畅。
- 上下文共享。减少因工作台切换等对消息的截断，保证消息的完整性，让工作承接有序，各角色，各工具都成为完成工作流中的一环，打造真正流畅的工作体验。
- 移动友好。只需要在前台与预设好的机器人对话即可完成与后台工具、系统的交互，在移动环境下无需再与众多复杂的工具直接对接，大大提升移动办公的可行性。
- DevOps 文化打造。用与机器人对话这种简单的方式降低 DevOps 的接受门槛，让这种自动化办公的理念更容易的扩展到团队的每一个角落。
下面来看如何搭建一个bearychat机器人.
机器人管理--->添加机器人--->自定义-->hubot-->添加
创建好的机器人有一个Hubot Token字段
hubot-bearychat是一个将bearychat与hubot对接的适配器.
如果nodejs还没安装,先要安装:
https://www.metachris.com/2017/01/how-to-install-nodejs-6-lts-on-ubuntu-and-centos/
# Install Node.js 6.x repository
curl -sL https://rpm.nodesource.com/setup_6.x | bash -
# Install Node.js and npm
yum install nodejs查看安装步骤(https://github.com/bearyinnovative/hubot-bearychat/blob/master/README_CN.md):
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npm install -g hubot coffee-script yo generator-hubot -
mkdir -p /home/hubot -
cd /home/hubot -
yo hubot -
npm install hubot-bearychat --save -
配置环境变量:
$ export HUBOT_BEARYCHAT_TOKENS=token-token-token-here $ export HUBOT_BEARYCHAT_MODE=rtm
-
/home/hubot/bin/hubot -a bearychat
注意:
-
可以在npm后面加上
--registry=https://registry.npm.taobao.org加速 -
如果是root用户,执行
yo hubot可能会出错. 可以随便使用adduser创建一个用户,比如我这里叫hubot，然后切换到这个用户执行这个命令. -
由于会使用环境变量,所以可以将下面环境变量加入到当前用户bashrc里:
$ export HUBOT_BEARYCHAT_TOKENS=token-token-token-here $ export HUBOT_BEARYCHAT_MODE=rtm
如果是用的supervisor管理,配置如下:
[program:hubot] command=/home/hubot/bin/hubot -a bearychat directory=/home/hubot autostart=true autorestart=true stopasgroup=true killasgroup=true startretries=3 environment=HUBOT_BEARYCHAT_TOKENS="token-token-token-here",HUBOT_BEARYCHAT_MODE="rtm" stderr_logfile=/home/hubot/hubot.err.log stderr_logfile_maxbytes=1MB stdout_logfile=/home/hubot/hubot.out.log stdout_logfile_maxbytes=1MB user=hubot
定义一些机器人执行的命令.
-
/home/hubot/scripts -
创建一个文件
command.coffee可以参考https://github.com/bearyinnovative/hubot-bearychat/blob/master/example/scripts/example.coffee
module.exports = (robot) -> robot.hear /badger/i, (res) -> res.send "Badgers? BADGERS? WE DON'T NEED NO STINKIN BADGERS"
在bearychat里就能找到机器人,和机器人聊天. 给机器人发送:badger,机器人将恢复:Badgers? BADGERS? WE DON'T NEED NO STINKIN BADGERS
如果我们需要调用其他脚本，比如执行python脚本等. 由于有权限等问题. 比如我需要调用fabric去执行一些远程主机操作,就遇到一些权限问题. 所以这里采取这样的办法:
- 搭建一个rest api服务,通过http发送命令去执行.
- hubot调用rest api去实际的控制需要执行的命令.
例如:
module.exports = (robot) ->
robot.respond /tcp/i, (msg) ->
robot.http("http://127.0.0.1:5000/tcp")
.get() (err, response, body) ->
console.log('tcp err:' + err)
msg.send(body)我这里使用了apistar搭建了一个restapi服务.
通过一段时间使用chatops方式运维, 确实方便了很多. 而且还可以手机随时操作.
大概流程就是这样,实际使用还得看怎么去合理的使用来更好的发挥这种运维方式和提升效率.