持续集成和持续交付/部署（CI/CD）是一套现代软件开发实践，旨在更可靠、更频繁地交付代码变更。 尽管CI/CD在软件领域已被广泛采用，但随着网络变得自动化和软件驱动，它对于网络工程师来说也变得越来越重要。 在本文中，我们将简要介绍CI/CD，并说明网络工程师如何将这些实践用于网络自动化，尤其是在使用Cumulus Linux和使用NVIDIA Air数字孪生平台进行模拟时。

什么是CI/CD流水线？

CI/CD流水线可自动化软件交付过程。 它确保代码以可重复且可扩展的方式在各种环境中经过测试、验证和部署。 该流水线集成了：

• 持续集成（CI）： 频繁合并和测试代码。
• 持续交付/部署（CD）： 在测试、暂存和生产环境中自动打包和部署代码。

对于网络工程师而言，这意味着可以更高效、更可靠地部署网络配置和自动化脚本。

网络为何要采用CI/CD？

借助像Cumulus Linux这样的网络操作系统，由于其Linux基础，它本身就支持自动化和脚本编写，因此网络自动化可以采用与软件工程中相同的原则。 为什么这很重要？

• 速度： 更快地迭代和部署变更。
• 质量： 自动化Linting和验证可减少错误。
• 可靠性： 一致的流程意味着生产中的意外更少。
• 可扩展性： 轻松支持不断增长的基础设施和用例。

CI/CD在网络自动化中的应用

让我们看看网络工程师如何在实践中应用CI/CD概念。

代码提交： 将配置视为代码

如果我们将网络配置视为代码，则自动化脚本或拓扑配置之类的更改将经过版本控制（例如，Git）。 这使得更改像任何软件开发工作流一样，可跟踪、可审查和可测试。 通过接受作为代码更改的配置更改，网络团队可以直接集成到DevOps工作流中，从而提高可见性和治理能力。

持续集成（CI）

CI会自动验证代码更改是否有效且可构建。 对于网络用例：

• 构件可以是自动化脚本、容器镜像或呈现的配置文件。
• Linting和格式检查可确保YAML、JSON或Jinja2模板在语法上正确且一致。
• 新媒网跨境了解到，不要手动创建静态配置文件，而应使用Jinja2模板根据拓扑、节点角色或功能等变量动态生成配置。 这可以最大程度地减少人为错误并提高灵活性。

持续交付（CD）

CD可自动将验证的配置部署到测试和生产环境。 例如：

• 呈现的配置使用自动化工具和脚本进行部署。
• 日志记录和调试挂钩应构建到流水线中，以尽早发现错误。
• 运行状况检查和验证可以确认配置已成功部署在所有网络节点上。

虽然我们不会在本文中深入探讨构建流水线的全部详细信息（例如，使用GitLab），但重要的是要强调GitLab CI/CD设置中的关键配置文件是.gitlab-ci.yml文件。 此YAML格式的文件定义了流水线的运行方式，指定了阶段、作业和执行逻辑。 它告诉GitLab如何协调配置呈现、测试、验证和部署等任务。 因为此文件充当整个自动化工作流的蓝图，所以务必了解如何正确构造它以及正确定义任务参数。 在本系列的下一篇文章中，我们将仔细研究如何有效地编写和管理.gitlab-ci.yml文件以进行网络自动化。

自动化测试和验证

CI/CD流水线可以通过以下方式包括自动化验证：

• 跨设备运行show命令。
• 解析输出以检查成功标准（例如，接口已启动、已建立BGP邻居）。
• 在失败的部署到达生产环境之前对其进行标记。

这提供了有关网络运行状况的持续反馈，并防止错误配置传播。

将CI/CD与NVIDIA Air结合使用

NVIDIA Air数字孪生平台是用于现代数据中心的高级仿真环境。 它可以使用Cumulus Linux、SONIC来模拟复杂的网络，并且可以模拟主机操作系统。 用户可以使用以下方式构建拓扑：

• 图形工具（拖放）。
• JSON/DOT文件（用于以编程方式创建）。

虽然手动设置适用于常规用例并且非常直观，但CI/CD流水线为快速迭代、验证和共享提供了更专业的工作流。

使用API自动执行NVIDIA AIR：

• 用于低级自动化的REST API
• Python SDK，它包装了API并提供了自动化友好的抽象

使用任一方法，流水线都可以：

• 启动拓扑。
• 注入配置。
• 触发验证脚本。
• 销毁和重建实验室以实现可重复性。

CI/CD和NVIDIA Air的实际用例

网络工程师可以将CI/CD与NVIDIA Air结合使用，以实现：

• 配置集成： 将配置生成直接绑定到自动化流水线。
• 研讨会和演示： 自动生成一致的、可重现的实验室，用于研讨会、培训或演示。
• 合作伙伴解决方案： 创建可共享的模板，这些模板可以将自定义拓扑交付给客户或合作伙伴。
• 自动化测试： 通过零人工干预快速验证各种拓扑中的更改。

NVIDIA Air上数据中心仿真环境的CI/CD流水线示例

以下是我们开发团队提供的有关使用NVIDIA Air的CI/CD流水线的实际示例，该流水线模拟了数据中心用例：

1. 从其来源提取相关存储库： 有多个git存储库用于各种目的（AIR自动化代码，网络配置呈现存储在单独的存储库中），此作业从存储库中提取所有来源，包括拓扑文件和配置文件，jinja2模板。
2. 运行一些配置文件语法/格式检查： 我们需要验证拓扑文件是否符合格式要求并且可以由Air API解析。
3. 创建拓扑作为AIR仿真： 我们从dot或json文件创建一个AIR拓扑。
4. 配置拓扑参数： 修改拓扑参数，例如组织选择或仿真到期。
5. 启动仿真并配置网络设备和服务器： 我们启动AIR仿真，使用API调用，并将呈现的配置文件复制到网络设备和服务器。
6. 使用各种show命令和ping测试验证拓扑： 验证拓扑是否正确以检查布线是否符合设计。
7. 保存所有内容并关闭仿真： 保存仿真以供以后使用并将其关闭。

结论

CI/CD流水线是软件工程中的标准工具，现在是网络自动化的重要组成部分。 借助Cumulus Linux和NVIDIA Air之类的平台，网络工程师可以将相同的敏捷性、可靠性和效率引入到他们的运营中。 通过将CI/CD最佳实践与强大的仿真工具相结合，我们可以交付高度可扩展、无错误且快速的网络部署，无论是在虚拟实验室还是在生产数据中心中。

新媒网跨境认为，CI/CD在网络自动化领域的应用，将极大地提升网络部署和管理的效率与质量。

了解更多

• NVIDIA Air简介
• 使用NVIDIA Air服务将仿真与现实世界联系起来
• NVIDIA Air中可扩展的自定义网络拓扑的外部文件上传的优势
• 使用Ansible和Git在NVIDIA Air中自动执行网络设计
• NVIDIA Air文档
• NVIDIA Cumulus Linux数据表
• NVIDIA Cumulus Linux文档

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