Введение
За последние несколько лет мне посчастливилось работать с различными приложениями, развернутыми на Microsoft Azure. За это время Python зарекомендовал себя как один из самых универсальных и широко используемых языков программирования. Его адаптируемость в сочетании с мощными сервисами Azure делает его отличным выбором для современных облачных приложений. В этой статье я хочу познакомить вас с типичной архитектурой Python-приложения, работающего на Azure. Эта архитектура включает в себя backend на FastAPI, frontend на React, базу данных PostgreSQL и Python Azure Functions для асинхронных задач, все интегрировано с Microsoft Azure Active Directory (AAD) для безопасной аутентификации.
Понимание архитектуры приложения
Python-приложение в Azure часто состоит из нескольких тесно интегрированных компонентов, каждый из которых выполняет свою роль. Ниже представлена схема потока взаимодействия компонентов приложения:
Основные компоненты:
-
Frontend: Приложение на React, которое служит пользовательским интерфейсом.
-
Backend: Сервис FastAPI, который обрабатывает запросы к API и бизнес-логику.
-
База данных: База данных PostgreSQL, управляемая Azure.
-
Асинхронные задачи: Python Azure Functions для обработки фоновых задач.
-
Аутентификация: Microsoft AAD для безопасного доступа пользователей.
Настройка инфраструктуры и безопасность
Инфраструктура приложения ориентирована на безопасность и масштабируемость с использованием сервисов Azure, таких как балансировщики нагрузки для распределения трафика, политики авто-масштабирования для обработки различных нагрузок и управляемые сервисы для обеспечения высокой доступности и отказоустойчивости. Эти функции позволяют приложению адаптироваться к изменяющимся требованиям, сохраняя при этом высокие стандарты безопасности. Ниже представлена схема сетевой структуры:
Сетевые настройки:
-
Виртуальная сеть (VNet): Все компоненты развернуты внутри виртуальной сети Azure. Подсети используются для изоляции ресурсов по функциям, что обеспечивает безопасность архитектуры.
-
Частные конечные точки: Azure Database для PostgreSQL и Azure Functions настроены с частными конечными точками, что позволяет использовать только внутреннюю связь в рамках VNet.
-
Отключенный внешний доступ: Такие сервисы, как база данных PostgreSQL и Azure Functions, недоступны из интернета.
-
Правила брандмауэра: Строгие правила брандмауэра обеспечивают связь только между необходимыми сервисами и ресурсами Azure.
Аутентификация базы данных:
База данных PostgreSQL настроена для использования Azure Active Directory (AAD) для аутентификации. Это исключает необходимость использования паролей и гарантирует, что доступ к базе данных получат только авторизованные идентификаторы.
Рабочий процесс разработки и развертывания
Код приложения хранится и управляется в Azure Repos (часть Azure DevOps). Для реализации CI/CD используется Azure Pipelines, что обеспечивает бесперебойный процесс сборки, тестирования и развертывания приложения. Ниже представлена схема рабочего процесса CI/CD:
Основные концепции:
-
Azure Repos: Безопасный репозиторий на базе Git, где хранится весь исходный код. Политики веток обеспечивают проверку кода и качество перед слиянием.
-
Azure Pipelines:
-
Стадия сборки: Компиляция frontend на React, упаковка backend на FastAPI и валидация Azure Functions.
-
Стадия тестирования: Запуск юнит- и интеграционных тестов для компонентов backend и frontend.
-
Стадия развертывания: Развертывание backend в Azure App Service, frontend в Azure Static Web Apps и обновление схемы PostgreSQL при необходимости.
-
Библиотеки Python для приложения
Для создания и управления этим приложением используются несколько ключевых библиотек Python:
-
SQLAlchemy: Для ORM базы данных и генерации запросов. Отлично интегрируется с PostgreSQL, что облегчает управление схемой и запросами.
-
Azure SDK для Python: Предоставляет инструменты для работы с сервисами Azure, такими как Blob Storage, Key Vault и Azure Functions.
-
UUID: Используется для генерации уникальных идентификаторов сущностей. PostgreSQL также поддерживает UUID как нативный тип данных, что обеспечивает консистентное и эффективное хранение.
-
FastAPI: Современный Python-фреймворк для создания API, известный своей производительностью и удобством для разработчиков.
-
asyncio: Необходим для обработки асинхронных операций как в FastAPI, так и в Azure Functions.
-
psycopg2: Адаптер PostgreSQL для Python, позволяющий эффективно взаимодействовать между backend и базой данных.
Лучшие практики
Согласно моему опыту, соблюдение этих лучших практик гарантирует создание надежного и поддерживаемого приложения:
-
Проектирование для масштабируемости: Используйте возможности авто-масштабирования Azure App Service и проектируйте API для обработки высокой конкуренции.
-
Обеспечение безопасности приложения: Регулярно обновляйте зависимости, используйте Azure Key Vault для управления секретами и соблюдайте строгие политики AAD.
-
Оптимизация производительности: Включите механизмы кэширования и оптимизируйте запросы к базе данных.
-
Эффективный мониторинг: Используйте Azure Monitor и Application Insights для отслеживания производительности и диагностики проблем.
Заключение
Эта архитектура демонстрирует синергию между Python и Microsoft Azure, предлагая мощную основу для современных приложений. Используя управляемые сервисы Azure, вы можете сосредоточиться на создании функционала, обеспечивая масштабируемость, безопасность и надежность. Независимо от того, новичок ли вы в Azure или хотите улучшить существующую архитектуру, этот гид станет хорошей отправной точкой для достижения успеха. Удачи в кодировании!