使用 Copilot 部署你的应用

Amazon Elastic Container Service 是一项高度可扩展的快速容器管理服务，可让您在集群上轻松运行、停止和管理容器。容器是在任务定义中定义的，您可以使用该任务定义运行单个任务或服务中的任务。为了让客户更易于部署他们的容器业务，我们将分享一款新的命令行工具：Copilot。

AWS Copilot 适用于现有 ECS 用户和新 ECS 用户。使用 Copilot 可以从应用程序及其生命周期的角度进行管理，而非简单地基础设施管理。Copilot 在默认情况下就可以完成适用于生产环境的现代应用部署，这写逻辑是基于 ECS 工程师和客户的经验设计的。
除了部署到 ECS, 你还可以使用 Copilot 部署一个基于 App Runner 或 Fargate 的服务，你可以在服务类型中自由选择。

安装 Copilot

你可以执行以下的命令安装 Copilot

curl -Lo /usr/local/bin/copilot https://github.com/aws/copilot-cli/releases/latest/download/copilot-darwin && chmod +x /usr/local/bin/copilot && copilot --help

另外，使用 Copilot 前请确认已经安装 AWS CLI 并配置了相应的凭证。
Copilot 需要使用 Docker 来构建应用程序。所以请确认已经安装 Docker。

Copilot 概念介绍

在 Copilot help 界面可以看到，Copilot 有三个主要概念呢。

分别是：

Application – 在集群中，可能同时运行这多个业务系统。Application 这个概念正是如此。一个 Application 由一个或多个 Service 组成。你可以通过copilot app show查看应用的组成。

Environment – Environment 对应的是开发，测试，生产等环境。在初始化 Environment 时，可以选择现有VPC，或创建一个新的VPC。Copilot 可以根据你指定的 CIDR范围创建 VPC, Subnet, Security Group 和 Internet Gateway.

Service – Service 指的是一个长时间运行容器。一个 Application 由一个或多个 Service 组成。Copilot 有多种 Service 类型，分别对应不同的使用场景，也对应基础设施的类型，ECS 或者 Farget 或者 App Runner.

Service 类型

Copilot 中重要的概念部分就是 Service。Copilot Service 分为三种，四个类型：

面向互联网的服务 Internet-facing services
- 需求驱动的 Web 服务 Request-Driven Web Service – 此类服务运行在 AWS App Runner 上，是一种灵活弹性的方案。可根据传入流量自动缩放实例，并在没有流量时缩容到基础实例。对于请求量突然增加或请求量减少的HTTP服务，此选项更具成本效益。
- 负载均衡的 Web 服务 Load Balanced Web Service – 此类服务运行在 ECS Fargate 上，以 ALB 作为流量入口。此选项适用于具有稳定请求量的HTTP服务，此类服务需要依赖于 VPC 进行进阶配置。
后端服务 Backend Service – 同样运行在 ECS Farget 上的服务，区别是没有访问入口。如果您想要一个不能从外部访问的服务，只能被内部调用的服务，那么 Backend Service 非常合适。
工作服务 Worker Service – Worker Service 使用“发布/订阅”架构实现服务对服务的异步通信。应用程序可以讲事件发送到 SNS，然后由 Worker Service 异步处理。Worker Service 由两部分构成。
- 一个或多个 Amazon SQS 消息队列用于处理发布到SNS的通知，以及死信队列用于处理故障。
- 运行在 ECS Fargate 上的服务，具有轮询SQS队列和异步处理消息的权限。

使用 Copilot 部署实例应用

我们先从一个简单单体应用开始

(1)克隆代码仓库

git clone https://github.com/aws-samples/aws-copilot-sample-service

可以看到整个文件夹主要由三部分构成

Dockerfile – 用于构建 Service
index.html – 用于应用显示
copilot/front-end/manifest.yml – 用于打包、发布和配置 Service

(2)通过 Copilot 部署Service

copilot init

copilot 会通过可交互命令行，向我们询问四个问题：

“What would you like to name your application” – 给你的 Application 起一个名字，这里可以是一个新的名字，也可以选择一个已有 Application, 这样就可以把创建的Service注册到应用之下。这里我们输入 colipot-app.
“Which service type best represents your service’s architecture?” – 根据需要选择对应的 Service 类型，这里我门选择 Load Balanced Web Service.
“What do you want to name this Load Balanced Web Service?” – 给你的 Service 起一个名字，你可以输入 front-end.
“Which Dockerfile would you like to use for front-end?” – 指定 Service 的 Dockerfile，这里我们选择默认的 ./Dockerfile.

然后我们稍等几分钟，等待部署的完成。
一旦部署完成，控制台会出现部署应用的访问地址。
至此，一个应用就轻松的被 Copilot 部署成功。

(3)删除 Service

copilot app delete

Copilot 会删除包括 ECS, ECR 在内的所有资源。

部署一个完整的应用

上一节提到一个 Application 可以由多个 Service 组成，这里我们部署一个三层架构的 Application, 架构如下：

这一次我们使用 Load Balanced Web Service 和 Backend Service 构建一个完整的 Application。
首先我们先克隆代码仓库：

git clone https://github.com/aws-containers/ecsdemo-frontend
git clone https://github.com/aws-containers/ecsdemo-nodejs
git clone https://github.com/aws-containers/ecsdemo-crystal

部署 Frontend

（1）初始化 Service

cd ecsdemo-frontend
copilot init

参考以下内容进行交互式配置

- Application name: colipot-workshop
- Service Type: Load Balanced Web Service
- What do you want to name this Load Balanced Web Service: ecsdemo-frontend
- Dockerfile: ./Dockerfile

在此之后，当询问你是否部署一个 Test 环境时，选择 No，因为我们还要进行一些配置

（2）预配置 crystal 和 nodejs 服务的访问地址
这些服务地址是在后续步骤中创建的，这里我们提前配置用于服务发现。

cat << EOF >> copilot/ecsdemo-frontend/manifest.yml
variables:
    CRYSTAL_URL: "http://ecsdemo-crystal.prod.colipot-workshop.local:3000/crystal"
    NODEJS_URL: "http://ecsdemo-nodejs.prod.colipot-workshop.local:3000"
EOF
git rev-parse --short=7 HEAD > code_hash.txt

（3）初始化环境

copilot env init --name prod --profile default --default-config

（4）部署服务

copilot svc deploy

这时已经可以看到服务被成功部署，并返回访问 URL。你可以用下面的命令获取 URL。

copilot svc show -n ecsdemo-frontend --json | jq -r .routes[].url

部署 Node.js Backend API

（1）初始化 Service

cd ../ecsdemo-nodejs
git rev-parse --short=7 HEAD > code_hash.txt
copilot init

参考以下内容进行交互式配置

- Application: colipot-workshop
- Service Type: Load Balanced Web Service
- What do you want to name this Load Balanced Web Service: ecsdemo-nodejs
- Dockerfile: ./Dockerfile

（2）部署 Service

copilot deploy

部署 Crystal Backend API

（1）初始化 Service

cd ../ecsdemo-crystal
git rev-parse --short=7 HEAD > code_hash.txt
copilot init

参考以下内容进行交互式配置

- Application: colipot-workshop
- Service Type: Load Balanced Web Service
- What do you want to name this Load Balanced Web Service: ecsdemo-crystal
- Dockerfile: ./Dockerfile

（2）部署 Service

copilot deploy

更新服务

这是一个可以不断请求后端服务，显示后端服务IP的应用。在我们完成部署后，可以看到页面成功显示，但每次返回的都是相同的后端服务。
这是因为我们只部署了一个 ecsdemo-nodejs 和 csdemo-crystal 服务，我们需要更新服务来扩容。

更新 ecsdemo-nodejs

cd ../csdemo-nodejs
mkdir -p copilot/ecsdemo-nodejs/
cat << EOF >> copilot/ecsdemo-frontend/manifest.yml
name: ecsdemo-nodejs
type: Backend Service
image:
  build: ./Dockerfile
  port: 3000
count: 3
EOF
copilot svc deploy

更新 csdemo-crystal

cd ../csdemo-crystal
mkdir -p copilot/ecsdemo-crystal/
cat << EOF >> copilot/ecsdemo-frontend/manifest.yml
name: ecsdemo-crystal
type: Backend Service
image:
  build: ./Dockerfile
  port: 3000
count: 3
EOF
copilot svc deploy

几分钟后，可以看到部署成功，再次打开前端页面，可以看到流量分配到不同的多个后端服务上。

创建 pipeline

在创建完 Service 后我们是可以对他进行后续的会更新和修改的。但从刚才的例子看，这个更新的流程还是有些繁琐。
Copilot 是支持使 Pipeline 流水线发布应用的。接下来我们一起创建一个 Frontend 的 Pipeline。

(1)创建 CodeCommit

首先我们创建一个 CodeCommit 托管代码

repo_https_url=$(aws codecommit create-repository \
  --repository-name "ecsdemo-frontend" \
  --repository-description "ECSWorkshop frontend application" | jq -r '.repositoryMetadata.cloneUrlHttp')

并配置 CodeCommit 凭证

# Configure git client to use the aws cli credential helper
git config --global credential.helper '!aws codecommit credential-helper $@'
git config --global credential.UseHttpPath true

# Add the new repo as a remote
git remote add cc $repo_https_url

# Push the changes
git push cc HEAD

（2）创建 Pipeline

cd ../ecsdemo-frontend
copilot pipeline init

在之后的可交互配置中：
选择已有环境：prod
代码仓库选择刚才创建的CodeCommit，类似于：git-codecommit..xxxxxxx

（3）运行 Pipeline

这时我们就可以触发这个 Pipeline：
首先我们提交代码，并更新 Pipeline

git add copilot
git commit -m "Adding copilot pipeline configuration"
git push cc
copilot pipeline update

可以通过下面的命令查看 Pipeline 的运行情况：

copilot pipeline update

我们可以更新一些代码，来查看 Pipeline 的运行情况。
我们更新app/views/application/index.html.erb中第9行的代码，在行首加上[Pipeline Deployed!]，类似这样：

[Pipeline Deployed!] Rails frontend: Hello! from <%= @az %> running <%= @code_hash %>

然后我们更新代码至 CodeCommit：

git rev-parse --short=7 HEAD > code_hash.txt
git add app/views/application/index.html.erb code_hash.txt
git commit -m "Updating code hash and updating frontend"
git push cc

稍等几分钟后就可以完成构建，在这期间你可以通过 CodePipeline 或以下命令查看 Pipeline 运行情况：

git rev-parse --short=7 HEAD > code_hash.txt
git add app/views/application/index.html.erb code_hash.txt
git commit -m "Updating code hash and updating frontend"
git push cc

几分钟后，新版本部署完成，你可以访问URL，查看新的界面，就类似这样：

总结

Copilot 非常适合用于管理一些轻量级的工作负载。可以用极短的时间帮助客户构建一个高可用的微服务架构。

亚马逊AWS官方博客

使用 Copilot 部署你的应用

安装 Copilot

Copilot 概念介绍

Service 类型

使用 Copilot 部署实例应用

部署一个完整的应用

部署 Frontend

部署 Node.js Backend API

部署 Crystal Backend API

更新服务

更新 csdemo-crystal

创建 pipeline

总结

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