خانه / درس ۳ سطح پیشرفته: Microservices، Docker، Kubernetes، CI/CD و استقرار حرفهای در پایتون درس ۳ سطح پیشرفته: Microservices، Docker، Kubernetes، CI/CD و استقرار حرفهای در پایتون 📅 ۱۴۰۴/۰۹/۱۱ ✍️ سجاد ⌛ 4 دقیقه مطالعه 👁️ 29 پایتون | Python پیشرفته 🗨️ 🤍 1 📤 0% ‹ بستن لیست دروس بازکردن لیست دروس پایتون | Python پیشرفته ▾ سلام مهندس بکاند تمامعیار! به درس سوم سطح پیشرفته رسیدی – جایی که دیگه فقط یه برنامهنویس نیستی، یه **مهندس سیستمهای مقیاسپذیر** هستی. توی این درس قراره یاد بگیری چطور یه برنامه بزرگ رو به دهها سرویس کوچیک (Microservices پایتون) بشکنی، هر کدوم رو توی Docker کانتینر کنی، با Kubernetes ارکستراسیون کنی، با GitHub Actions یه CI/CD Pipeline حرفهای بسازی و در نهایت روی سرور واقعی (یا Cloud) استقرار بدی. وقتی این درس تموم بشه، رزومهات یه خط جدید اضافه میکنه: «توسعه و استقرار Microservices با Python + Docker + Kubernetes + CI/CD» – خطی که هر شرکت بزرگ ایرانی و خارجی رو عاشق تو میکنه. آمادهای بریم توی دنیای واقعی DevOps؟ بزن بریم! Microservices چیه و چرا باید ازش استفاده کنی؟ به جای یه برنامه غولپیکر (Monolith)، همه چیز رو به سرویسهای کوچیک و مستقل میشکنی: User Service → مدیریت کاربران Order Service → سفارشها Payment Service → پرداخت Notification Service → ایمیل و SMS هر سرویس تیم خودش، دیتابیس خودش، استقرار خودش و حتی زبان خودش رو میتونه داشته باشه! ساخت ۴ Microservice واقعی با FastAPI کپی# user_service/main.py from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel app = FastAPI(title="User Service") class User(BaseModel): id: int name: str email: str fake_db = {1: User(id=1, name="علی", email="ali@example.com")} @app.get("/users/{user_id}") async def get_user(user_id: int): return fake_db.get(user_id) @app.post("/users/") async def create_user(user: User): fake_db[user.id] = user return {"status": "created", "user_id": user.id} کپی# order_service/main.py from fastapi import FastAPI import httpx app = FastAPI(title="Order Service") @app.post("/orders/") async def create_order(user_id: int, product: str): # فراخوانی User Service async with httpx.AsyncClient() as client: response = await client.get(f"http://user-service:8000/users/{user_id}") if response.status_code != 200: return {"error": "User not found"} return {"user_id": user_id, "product": product, "status": "created"} Docker – کانتینر کردن هر سرویس کپی# Dockerfile برای هر سرویس FROM python:3.11-slim WORKDIR /app COPY requirements.txt . RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt COPY . . CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"] کپی# docker-compose.yml – همه سرویسها با هم version: "3.9" services: user-service: build: ./user_service ports: - "8001:8000" environment: - DATABASE_URL=postgresql://user:pass@db/user_db order-service: build: ./order_service ports: - "8002:8000" depends_on: - user-service notification-service: build: ./notification_service ports: - "8003:8000" db: image: postgres:15 environment: POSTGRES_USER: user POSTGRES_PASSWORD: pass POSTGRES_DB: user_db Kubernetes – ارکستراسیون حرفهای کپی# k8s/user-deployment.yaml apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: user-service spec: replicas: 3 selector: matchLabels: app: user-service template: metadata: labels: app: user-service spec: containers: - name: user-service image: your-registry/user-service:latest ports: - containerPort: 8000 env: - name: DATABASE_URL valueFrom: secretKeyRef: name: db-secret key: url CI/CD Pipeline با GitHub Actions کپی# .github/workflows/ci-cd.yml name: CI/CD Pipeline on: push: branches: [ main ] jobs: test: runs-on: ubuntu-latest steps: - uses: actions/checkout@v4 - name: Set up Python uses: actions/setup-python@v5 with: python-version: "3.11" - run: pip install pytest - run: pytest build-and-push: needs: test runs-on: ubuntu-latest steps: - uses: actions/checkout@v4 - name: Login to Docker Hub uses: docker/login-action@v3 with: username: ${{ secrets.DOCKER_USERNAME }} password: ${{ secrets.DOCKER_PASSWORD }} - name: Build and push user-service uses: docker/build-push-action@v5 with: context: ./user_service push: true tags: yourname/user-service:latest deploy: needs: build-and-push runs-on: ubuntu-latest steps: - uses: actions/checkout@v4 - name: Deploy to Kubernetes uses: azure/k8s-deploy@v4 with: manifests: k8s/ kubeconfig: ${{ secrets.KUBECONFIG }} ۱۰ تمرین حرفهای برای تبدیل شدن به DevOps Engineer ۴ Microservice کامل با ارتباط async Docker Compose با Redis + PostgreSQL + Nginx Kubernetes Deployment + Service + Ingress GitHub Actions با تست، بیلد و دیپلوی خودکار Monitoring با Prometheus + Grafana Logging مرکزی با ELK Stack Circuit Breaker با Resilience4j یا PyBreaker API Gateway با Kong یا Traefik Service Mesh با Istio (اختیاری) استقرار روی Hetzner / DigitalOcean / ArvanCloud پروژه نهایی درس: فروشگاه آنلاین کامل با Microservices User Service (FastAPI + PostgreSQL) Product Service Order Service Payment Service (با درگاه زرینپال) Notification Service (ایمیل + SMS) API Gateway + Auth Service (JWT) Docker + Docker Compose Kubernetes manifests GitHub Actions CI/CD Monitoring + Logging جمعبندی و قدم بعدی تبریک میگم مهندس DevOps! تو الان رسماً میتونی یه سیستم مقیاسپذیر با میلیونها کاربر بسازی و روی ابر واقعی مستقر کنی. درس بعدی قراره درباره **GraphQL، WebSocket پیشرفته، Server-Sent Events و Real-time Dashboard** باشه – جایی که فرانتکارها عاشق تو میشن! پروژه فروشگاه رو توی GitHub آپلود کن، لینک بده و با افتخار بگو: «من Microservices + Docker + Kubernetes + CI/CD بلدم!» ← درس قبلی: درس ۲ سطح پیشرفته: Async/Await پیشرفته، WebSocket، Background Tasks و Event-Driven Architecture در پایتون درس بعدی: درس ۴ سطح پیشرفته: GraphQL، WebSocket پایتون پیشرفته، SSE و Real-time Dashboard در پایتون → برچسبها: CI/CDCloud NativedevopsDockerDocker ComposeFastAPI MicroservicesGitHub ActionsKubernetesMicroservicesPython DevOpsSenior BackendSystem Designاستقرارپایتون ارسال نظر جدید لغو پاسخ ذخیره نام، ایمیل و وبسایت من در مرورگر برای زمانی که دوباره دیدگاهی مینویسم.
سلام مهندس بکاند تمامعیار! به درس سوم سطح پیشرفته رسیدی – جایی که دیگه فقط یه برنامهنویس نیستی، یه **مهندس سیستمهای مقیاسپذیر** هستی. توی این درس قراره یاد بگیری چطور یه برنامه بزرگ رو به دهها سرویس کوچیک (Microservices پایتون) بشکنی، هر کدوم رو توی Docker کانتینر کنی، با Kubernetes ارکستراسیون کنی، با GitHub Actions یه CI/CD Pipeline حرفهای بسازی و در نهایت روی سرور واقعی (یا Cloud) استقرار بدی. وقتی این درس تموم بشه، رزومهات یه خط جدید اضافه میکنه: «توسعه و استقرار Microservices با Python + Docker + Kubernetes + CI/CD» – خطی که هر شرکت بزرگ ایرانی و خارجی رو عاشق تو میکنه. آمادهای بریم توی دنیای واقعی DevOps؟ بزن بریم! Microservices چیه و چرا باید ازش استفاده کنی؟ به جای یه برنامه غولپیکر (Monolith)، همه چیز رو به سرویسهای کوچیک و مستقل میشکنی: User Service → مدیریت کاربران Order Service → سفارشها Payment Service → پرداخت Notification Service → ایمیل و SMS هر سرویس تیم خودش، دیتابیس خودش، استقرار خودش و حتی زبان خودش رو میتونه داشته باشه! ساخت ۴ Microservice واقعی با FastAPI کپی# user_service/main.py from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel app = FastAPI(title="User Service") class User(BaseModel): id: int name: str email: str fake_db = {1: User(id=1, name="علی", email="ali@example.com")} @app.get("/users/{user_id}") async def get_user(user_id: int): return fake_db.get(user_id) @app.post("/users/") async def create_user(user: User): fake_db[user.id] = user return {"status": "created", "user_id": user.id} کپی# order_service/main.py from fastapi import FastAPI import httpx app = FastAPI(title="Order Service") @app.post("/orders/") async def create_order(user_id: int, product: str): # فراخوانی User Service async with httpx.AsyncClient() as client: response = await client.get(f"http://user-service:8000/users/{user_id}") if response.status_code != 200: return {"error": "User not found"} return {"user_id": user_id, "product": product, "status": "created"} Docker – کانتینر کردن هر سرویس کپی# Dockerfile برای هر سرویس FROM python:3.11-slim WORKDIR /app COPY requirements.txt . RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt COPY . . CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"] کپی# docker-compose.yml – همه سرویسها با هم version: "3.9" services: user-service: build: ./user_service ports: - "8001:8000" environment: - DATABASE_URL=postgresql://user:pass@db/user_db order-service: build: ./order_service ports: - "8002:8000" depends_on: - user-service notification-service: build: ./notification_service ports: - "8003:8000" db: image: postgres:15 environment: POSTGRES_USER: user POSTGRES_PASSWORD: pass POSTGRES_DB: user_db Kubernetes – ارکستراسیون حرفهای کپی# k8s/user-deployment.yaml apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: user-service spec: replicas: 3 selector: matchLabels: app: user-service template: metadata: labels: app: user-service spec: containers: - name: user-service image: your-registry/user-service:latest ports: - containerPort: 8000 env: - name: DATABASE_URL valueFrom: secretKeyRef: name: db-secret key: url CI/CD Pipeline با GitHub Actions کپی# .github/workflows/ci-cd.yml name: CI/CD Pipeline on: push: branches: [ main ] jobs: test: runs-on: ubuntu-latest steps: - uses: actions/checkout@v4 - name: Set up Python uses: actions/setup-python@v5 with: python-version: "3.11" - run: pip install pytest - run: pytest build-and-push: needs: test runs-on: ubuntu-latest steps: - uses: actions/checkout@v4 - name: Login to Docker Hub uses: docker/login-action@v3 with: username: ${{ secrets.DOCKER_USERNAME }} password: ${{ secrets.DOCKER_PASSWORD }} - name: Build and push user-service uses: docker/build-push-action@v5 with: context: ./user_service push: true tags: yourname/user-service:latest deploy: needs: build-and-push runs-on: ubuntu-latest steps: - uses: actions/checkout@v4 - name: Deploy to Kubernetes uses: azure/k8s-deploy@v4 with: manifests: k8s/ kubeconfig: ${{ secrets.KUBECONFIG }} ۱۰ تمرین حرفهای برای تبدیل شدن به DevOps Engineer ۴ Microservice کامل با ارتباط async Docker Compose با Redis + PostgreSQL + Nginx Kubernetes Deployment + Service + Ingress GitHub Actions با تست، بیلد و دیپلوی خودکار Monitoring با Prometheus + Grafana Logging مرکزی با ELK Stack Circuit Breaker با Resilience4j یا PyBreaker API Gateway با Kong یا Traefik Service Mesh با Istio (اختیاری) استقرار روی Hetzner / DigitalOcean / ArvanCloud پروژه نهایی درس: فروشگاه آنلاین کامل با Microservices User Service (FastAPI + PostgreSQL) Product Service Order Service Payment Service (با درگاه زرینپال) Notification Service (ایمیل + SMS) API Gateway + Auth Service (JWT) Docker + Docker Compose Kubernetes manifests GitHub Actions CI/CD Monitoring + Logging جمعبندی و قدم بعدی تبریک میگم مهندس DevOps! تو الان رسماً میتونی یه سیستم مقیاسپذیر با میلیونها کاربر بسازی و روی ابر واقعی مستقر کنی. درس بعدی قراره درباره **GraphQL، WebSocket پیشرفته، Server-Sent Events و Real-time Dashboard** باشه – جایی که فرانتکارها عاشق تو میشن! پروژه فروشگاه رو توی GitHub آپلود کن، لینک بده و با افتخار بگو: «من Microservices + Docker + Kubernetes + CI/CD بلدم!» ← درس قبلی: درس ۲ سطح پیشرفته: Async/Await پیشرفته، WebSocket، Background Tasks و Event-Driven Architecture در پایتون درس بعدی: درس ۴ سطح پیشرفته: GraphQL، WebSocket پایتون پیشرفته، SSE و Real-time Dashboard در پایتون → برچسبها: CI/CDCloud NativedevopsDockerDocker ComposeFastAPI MicroservicesGitHub ActionsKubernetesMicroservicesPython DevOpsSenior BackendSystem Designاستقرارپایتون