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Tipps für die Netzwerkautomatisierung mit Python
Python-Bibliotheken, Versionskontrolle, Dokumentation und objektorientierte Programmierung bieten Admins hilfreiche Best Practices für die Netzwerkautomatisierung mit Python.
Unternehmensnetzwerke sind eine entscheidende Komponente der digitalen Wirtschaft und müssen sich ständig an die sich verändernden Anforderungen anpassen. Die meisten Netzwerkänderungen werden jedoch immer noch manuell vorgenommen, was zu einem Anstieg der Opex-Ausgaben für die Fehlersuche und Modifizierung führt. Die Folge sind eine suboptimale Netzwerkleistung, häufige Ausfälle und eine Rufschädigung des Unternehmens.
Netzwerktechniker können Automatisierungs- und Optimierungstechniken einsetzen, um sich weniger auf manuelle Eingaben zu verlassen und sicherzustellen, dass ihre Netzwerke ordnungsgemäß und mit weniger Fehlern funktionieren. Python ist eine der beliebtesten Sprachen für die Implementierung von Programmierung und Automatisierung in großem Maßstab. Netzwerkteams können damit einfache Skripte schreiben, die Aufgaben wie Netzwerkerkennung, Gerätekonfiguration und Fehlerbehebung automatisieren.
Schlecht konzipierte Automatisierungsprojekte können den Netzwerktechnikern jedoch schlaflose Nächte bereiten. Um diese Herausforderungen zu vermeiden, können IT-Teams das Netzwerk und die damit verbundenen Projekte optimieren, indem sie die Endziele identifizieren, die Schwächen des Netzwerks verstehen, die richtigen Tools auswählen und das Netzwerk kontinuierlich überwachen.
In diesem Artikel besprechen wir bewährte Verfahren und hilfreiche Strategien, die Netzwerktechniker bei der Verwendung von Python in Netzwerkautomatisierungsprojekten befolgen können.
1. Auswahl der Python-Bibliotheken und -Frameworks
Netzwerktechniker, die Python verwenden, wissen, dass die Sprache praktisch alles enthält, was Benutzer zur Bewältigung verschiedener Aufgaben benötigen.
So verfügt Python beispielsweise über Hunderte von Bibliotheken. Einige Bibliotheken und Frameworks eignen sich gut für bestimmte Netzwerkautomatisierungsprojekte, andere wiederum nicht.
Zu den bekanntesten Python-Bibliotheken gehören:
- Ansible: Diese Bibliothek bietet ein Open-Source-Tool für das Konfigurationsmanagement.
- NAPALM (Network Automation and Programmability Abstraction Layer with Multivendor support): Diese Bibliothek hilft Benutzern bei der Verwaltung von Netzwerkgeräten in Multivendor-Umgebungen.
- Netmiko: Diese Bibliothek bietet eine einheitliche Schnittstelle zur Interaktion mit Netzwerkgeräten über Secure Socket Shell (SSH).
- Nornir: Diese Bibliothek wird für die Automatisierung einer Reihe von Netzwerkaufgaben verwendet.
Bei der Auswahl einer Python-Bibliothek sollten Sie die folgenden Faktoren berücksichtigen:
- Wählen Sie eine Bibliothek oder ein Framework für einen bestimmten Bedarf.
- Wählen Sie eine Bibliothek auf der Grundlage der Skalierbarkeit Ihres Netzwerks.
- Wählen Sie eine geeignete Bibliothek oder ein geeignetes Framework auf der Grundlage der Erfahrung Ihres Teams.
2. Objektorientierte Programmierung
Die Welt der Programmierung ist voll von Konzepten und Abstraktionen, die auf den ersten Blick nichts mit der Vernetzung zu tun haben. Aber Konzepte wie die objektorientierte Programmierung (OOP) können für Strategien zur Netzwerkautomatisierung von Nutzen sein. OOP ist ein Programmierparadigma, das Objekte und Klassen verwendet, um den Code zu organisieren und zu strukturieren. Diese Struktur hilft, die Komplexität des Codes zu vereinfachen und Fehler zu reduzieren.
Genauso wie Architekten beschreiben müssen, wie ihr Werk nach der Fertigstellung aussehen wird, sollten Netzwerkingenieure und -entwickler vor der Erstellung wissen, wie ihre Skripte und Software aussehen werden. OOP ermöglicht diese Strategie, indem Anwendungen in verschiedene Blöcke aufgeteilt werden, von denen jeder als Objekt betrachtet wird, das eine reale Einheit darstellt.
OOP ist in der Netzwerkautomatisierung wichtig, da es Netzwerktechnikern ermöglicht, modularen und wiederverwendbaren Code zu schreiben. Anstatt für jedes Skript neue Parameter zu erstellen, können sie die Codeklassen für verschiedene Netzwerkgeräte und -konfigurationen anpassen.
Python ist sowohl eine OOP-Sprache als auch eine funktionale Programmiersprache. Das Python-Snippet in Abbildung 1 zeigt OOP in Aktion, da es zwei Router- und Switch-Klassen definiert und beschreibt.
3. Fehler- und Ausnahmebehandlung
Die Fehlerbehandlung in Python hilft Netzwerktechnikern beim Umgang mit unerwarteten Ereignissen, die während der Programmausführung auftreten. Diese Ereignisse werden als Ausnahmen (Exception) bezeichnet, die durch verschiedene Faktoren verursacht werden können. Das ist möglicherweise der Versuch, auf eine Datei zuzugreifen, die nicht mehr verfügbar ist, oder durch ungültige Eingaben. Exception Handling ist der Prozess der Reaktion auf diese unerwarteten Ereignisse, die auftreten.
Sowohl die Fehler- als auch die Ausnahmebehandlung sind entscheidend für die Netzwerkautomatisierung in Test- und Produktionsumgebungen. Sie können auch dazu beitragen, Netzwerkausfälle und Datenverluste in Skripten zu verhindern.
Das Snippet in Abbildung 2 ist ein Beispiel für die Behandlung von Fehlern und Ausnahmen unter Verwendung von Netmiko, um eine Verbindung zu einem Cisco-IOS-Gerät herzustellen. Das Skript importiert ConnectHandler, um eine Verbindung zum Gerät aufzubauen, und verwendet den Befehl NetmikoTimeoutException für den Fall, dass die Verbindung abbricht.
Die Fehler- und Ausnahmebehandlung umfasst mehr als das Schreiben von Skripten. Weitere praktische Schritte sind:
- Verwenden Sie Kommentare, um Ihren Code zu erklären.
- Modularisieren Sie Ihren Code mit Funktionen.
- Verwenden Sie die try-except-Anweisung, um Ausnahmen abzufangen und zu behandeln.
- Verwenden Sie das Logging-Modul, um Fehler und Ausnahmen zu protokollieren.
4. Dokumentation
Die Dokumentation dient als Anleitung für Netzwerktechniker und -entwickler, da sie Informationen über verschiedene Netzwerkkomponenten, Skripte und Projekte enthält. Ohne eine angemessene Dokumentation kann es schwierig sein, mit komplexen Netzwerken zu arbeiten.
Hier sind einige Schritte, die Netzwerkingenieure bei der Dokumentation von Python-Netzwerkautomatisierungsprojekten befolgen können:
- Schreiben Sie klare Kommentare zu Ihrem Code.
- Verwenden Sie Python-Docstrings, um komplexen Code zu erklären.
- Teilen Sie Ihre Dokumentation mit anderen.
- Aktualisieren Sie Ihren Code bei allen angewandten Änderungen.
5. Prüfung und Validierung
Automatisierte Netzwerke sind nicht perfekt und können jederzeit ausfallen. Einige DevOps-Grundsätze unterstützen Netzwerkingenieuren jedoch dabei, eine zuverlässigere Netzwerkinfrastruktur zu unterhalten. So können beispielsweise Tests und Validierungen mit kontinuierlicher Integration/kontinuierlicher Bereitstellung (CI/CD) Netzwerkingenieuren helfen, ihre Arbeit zu verbessern.
Ein bekanntes Python-Framework für Tests und Validierung ist PyATS, ein von Cisco entwickeltes Open-Source-Framework. Netzwerktechniker können mit diesem Tool den Zustand des Netzwerks validieren, Konfigurationen überprüfen und Skripte testen.
Nachfolgend finden Sie einige bewährte Verfahren, die Netzwerkingenieure anwenden können, um mit Tests und Validierung stabile Netzwerkinfrastrukturen zu erhalten:
- Verwenden Sie ein Test-Framework.
- Verwenden Sie eine CI/CD-Pipeline.
- Schreiben Sie Unit-Tests.
- Schreiben Sie Integrationstests.
6. Versionskontrolle und Codeverwaltung
Andere DevOps-Prinzipien und -Tools können Netzwerkingenieuren bei der Bewältigung von Automatisierungsprojekten helfen – oft als NetDevOps bezeichnet. Zu diesen Tools gehören unter anderem Git, GitLab, Bitbucket, CI/CD-Pipelines und Versionskontrollsysteme (VCS).
Unternehmen haben häufig Mitarbeiter, die an verschiedenen Standorten arbeiten. Versionskontrolle ermöglicht die Zusammenarbeit zwischen Netzwerktechnikern und Entwicklern bei der gemeinsamen Arbeit an Skripten. So können Teams beispielsweise Git, ein gängiges VCS, verwenden, um Code an ein zentrales Repository wie GitHub zu senden.
Code-Repositorys und beschreibende Commit-Nachrichten helfen dabei, Codeänderungen nachzuverfolgen, die Qualität zu verbessern und das Feedback des Teams zu unterstützen. Sie helfen auch bei der Dokumentation des Codes.
Um die Versionskontrolle in Python-Automatisierungsprojekten optimal zu nutzen, sollten Sie die folgenden Best Practices anwenden:
- Verwenden Sie aussagekräftige Namen: Wählen Sie beschreibende Namen für Ihre Klassen, Variablen und Methoden.
- Wählen Sie einen einheitlichen Codierungsstil: Konsistenz macht den Code leichter lesbar und wartbar. Der Python Style Guide, Python Enhancement Proposal 8, kann dabei helfen.
- Verwenden Sie Module und Pakete, um den Code zu organisieren: Module machen es einfacher, Code zu lesen, zu pflegen und wiederzuverwenden.
- Setzen Sie Bibliotheken ein, um Ihre Arbeit zu vereinfachen: Es gibt eine Vielzahl von Python-Bibliotheken, aus denen Sie diejenige auswählen können, die Ihren Bedürfnissen entspricht.
