Промпт для DevOps инженера и решения кейсов внедрения CI CD

Кейс: Перенос монолита в Kubernetes и ускорение релизного цикла

Вводные: Есть Legacy-монолит (Python/Django) на одной мощной VM. Деплой вручную через git pull. Время простоя при обновлении — 2 минуты. Релизы раз в неделю. Критерий успеха: Downtime при деплое = 0; время от коммита до продакшена < 10 минут; инфраструктура как код (IaC).

Варианты решения

1. Lift and Shift в K8s (Выбранный): Контейнеризация и запуск в Managed Kubernetes.

   • Плюсы: Zero Downtime (Rolling Updates), масштабируемость.
   • Риски: Сложность настройки сетевого взаимодействия и State (сессии/медиа).

2. Blue-Green на Bare VMs: Поднятие второй копии VM и переключение трафика через Nginx.

   • Плюсы: Простота реализации.
   • Риски: Удвоение затрат на ресурсы, ручное управление конфигами.

План внедрения (Option 1)

1. Dockerization: Оптимизация Dockerfile (multi-stage), вынос логов в stdout.

2. CI/CD Pipeline (GitLab CI/GitHub Actions):

   • Build & Push в Registry.
   • Автотесты (Linter, Unit).
   • Deploy в K8s через Helm-чарты.

3. Инфраструктура: Развертывание кластера K8s (Terraform), настройка Ingress Nginx и Cert-manager (SSL).

4. Миграция данных: Подключение внешнего S3 для медиа и Managed DB.

Метрики и контроль

• Deployment Frequency: Ежедневно.

• Change Failure Rate: < 15%.

• MTTR (Mean Time to Recovery): < 5 минут (через helm rollback).

• Контрольная точка: Успешный canary-деплой 10% трафика на новую версию.

Риски и митигация

• Рост задержек БД: Использование Connection Pooler (PgBouncer).

• Потеря сессий: Вынос сессий в Redis.

• OOM Killers: Настройка Resource Requests/Limits на основе нагрузочных тестов.

Запрос уточнений:

1. Где сейчас хранится БД (на той же VM или отдельно)?

2. Используется ли локальная файловая система

...