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使用 Terraform 将 streetmerchant 部署到 AWS ECS Fargate：基础设施即代码实战指南

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本篇指南讲解如何利用仓库内terraform/目录提供的完整 Terraform 配置，将 streetmerchant 的 Docker 镜像一键部署到 AWS ECS Fargate 无服务器容器环境。你将掌握从 AWS 凭证配置、.tfvars变量注入、terraform init/plan/apply三步发布，到 CloudWatch 库存监控指标与仪表盘自动生成的全过程，并理解每份.tf资源文件背后的实现原理与参数含义。

为什么选择云上部署

streetmerchant 是一款自动轮询各零售商网站、实时检测商品库存的库存监控工具。本地运行时，它会在检测到补货后直接打开本地浏览器跳转到购买页面。但正如 terraform/README.md 所说明的，当运行在云端基础设施上时，没有本地浏览器可供跳转，因此你必须接入一种聊天/消息通知渠道（如 Slack、Discord、Telegram 等），让库存告警以通知的形式送达。

原作者的经验是：将容器运行在eu-west-2（欧洲伦敦）区域，足以在 PS5 于 Amazon 补货时及时收到告警并跟随链接完成购买。此为作者个人运行经验，实际延迟与可用性因网络、商店与区域而异。

云端部署的收益很直接：容器 7×24 小时持续运行，不依赖本地电脑的开关机状态；配合 ECS Fargate 按量计费，成本可控且免运维服务器。

前置依赖

• Terraform 14（原文档明确要求；仓库内 provider.tf 声明的 AWS provider 版本为~> 3.0，即 3.x 系列）
• AWS 账号及已配置好凭证的 AWS CLI 环境
• 用于接收告警的聊天通知渠道（如 Slack Token + Channel）

terraform 目录结构一览

terraform/ ├── README.md # 部署说明（本文对应文档） ├── provider.tf # AWS provider 与认证配置 ├── variables.tf # 全部可调变量及默认值 ├── terraform.tfvars # 示例变量文件（按需重命名/修改） ├── resource-vpc.tf # VPC / 网关 / 子网 / 路由表 ├── resource-ecs.tf # ECS 集群、服务、任务定义与 IAM 角色 ├── resource-logging.tf # CloudWatch 日志组、指标过滤器与仪表盘 ├── taskdef.json.template # ECS 任务定义容器模板 └── dashboard.json.template # CloudWatch 仪表盘模板

快速开始：三步完成部署

1. 配置变量文件

仓库提供了一个示例变量文件 terraform/terraform.tfvars，内容如下：

credential_profile = "ps5" streetmerchant_env = { "STORES" = "amazon-uk,game,argos,box,currys,johnlewis,shopto,smythstoys,very,amazon-it,amazon-nl" "SHOW_ONLY_SERIES" = "sonyps5c,sonyps5de" "SLACK_TOKEN" = "your slack api token" "SLACK_CHANNEL" = "your slack channel name" }

将其按自己的需求重命名或修改。关键原则（原文档强调）：任何你希望在dotenv文件中设置的配置项，都必须以键值对形式写入terraform.tfvars的streetmerchant_env，才能注入到 Fargate 容器环境变量中。

2. 认证

使用你自己的 AWS 账号进行认证，方式与任何 AWS 命令行工具一致。如果需要，可以在 AWS credentials 文件中添加一个独立 section，并在terraform.tfvars中通过credential_profile指定该 profile 名（配置方法参见 AWS 官方 CLI 配置文件文档，此处不再赘述）。

从 variables.tf 可以看到认证相关的三个变量及默认值：

这些变量通过 provider.tf 注入 AWS provider：

provider "aws" { region = var.region shared_credentials_file = var.credential_file profile = var.credential_profile }

3. 执行部署

cd ./terraform terraform init terraform plan terraform apply

• terraform init：初始化工作目录并下载 AWS provider 插件；
• terraform plan：预览将要创建的云资源清单（强烈建议先执行，确认资源无误）；
• terraform apply：实际创建 VPC、ECS、IAM、CloudWatch 等全部资源。

变量详解：一份表读懂全部可调参数

terraform/variables.tf 定义了以下变量，除streetmerchant_env外均提供默认值：

其中memory与cpu在 resource-ecs.tf 中被同时用于任务定义与容器定义（容器侧通过parseint(var.memory, 10)将字符串转为整数，满足 JSON 模板对数字类型的要求）。

基础设施实现原理：四份资源文件拆解

VPC 网络层（resource-vpc.tf）

terraform/resource-vpc.tf 构建了一套最小可用的公网网络栈：

• aws_vpc.main：CIDR10.0.0.0/16，开启 DNS 支持；
• aws_internet_gateway.main：提供公网出口；
• aws_subnet.aws-subnet：使用与 VPC 相同的 CIDR 块，开启map_public_ip_on_launch，即子网内实例自动获得公网 IP；
• aws_route_table.main+aws_main_route_table_association.main：将0.0.0.0/0路由指向互联网网关，并关联为主路由表。

Fargate 任务需要公网 IP 才能访问目标商店网站，这正是服务配置assign_public_ip = true与子网map_public_ip_on_launch = true配套的原因。

ECS 容器编排层（resource-ecs.tf）

terraform/resource-ecs.tf 是核心编排文件，包含四类资源：

1. aws_ecs_cluster.main：命名{app_name}-ecs-cluster；
2. aws_ecs_service.main：关联集群与任务定义，desired_count = 1（始终运行 1 个实例），launch_type = "FARGATE"，并将任务放入上述子网并分配公网 IP；
3. IAM 执行角色：通过aws_iam_policy_document允许ecs-tasks.amazonaws.com服务担任角色，并挂载 AWS 托管策略AmazonECSTaskExecutionRolePolicy（任务拉取镜像、写入 CloudWatch 日志所需权限）；
4. aws_ecs_task_definition.main：使用templatefile()渲染 taskdef.json.template，声明FARGATE兼容性、awsvpc网络模式，并注入 CPU/内存与容器环境变量。

其中环境变量注入的关键实现：

locals { container_env = [for k, v in var.streetmerchant_env : { name: k, value: v}] }

这行for表达式将streetmerchant_env的 map 结构转换为 ECS 容器定义所需的{name, value}对象数组，再经jsonencode传入模板的${environment}占位符。

任务定义模板 taskdef.json.template 的核心内容：

{ "name": "${name}-task", "image": "ghcr.io/jef/streetmerchant:latest", "cpu": ${cpu}, "memory": ${memory}, "essential": true, "environment": ${environment}, "logConfiguration": { "logDriver": "awslogs", "options": { "awslogs-group": "${awslogs-group}", "awslogs-region": "${region}", "awslogs-stream-prefix": "ecs" } } }

可见容器直接使用 streetmerchant 官方镜像ghcr.io/jef/streetmerchant:latest，日志通过awslogs驱动汇入 CloudWatch 日志组（这也是下方监控指标的数据来源）。

日志与监控层（resource-logging.tf）

terraform/resource-logging.tf 实现了"容器 → CloudWatch 日志 → 指标 → 仪表盘"的完整可观测链路：

1. aws_cloudwatch_log_group.main：日志组，保留期retention_in_days = 3；
2. 指标过滤器：对每个商店（由split(",", var.streetmerchant_env["STORES"])从 STORES 环境变量拆解而来）各创建两个aws_cloudwatch_log_metric_filter：
   • out_of_stock：日志模式"${store} \"OUT OF STOCK\""，命中即向命名空间{app_name}-out-of-stock写入指标值 1；
   • error：日志模式"${store} \"ERROR\""，命中即向命名空间{app_name}-error写入指标值 1；
3. aws_cloudwatch_dashboard.main：渲染 dashboard.json.template，生成两张时序图（"out of stock" 与 "error"），统计方式Sum、周期 300 秒、时间范围最近 1 小时。

这一设计的前提是 streetmerchant 的日志确实包含这些关键字。在 src/logger.ts 中可以找到依据：当商品缺货时，日志输出形如✖ {产品信息} :: OUT OF STOCK（OUT OF STOCK以红色标注）；错误日志同样包含ERROR关键字。因此指标过滤器能精确匹配每个商店的缺货与错误事件，实时反映在 CloudWatch 仪表盘上。

streetmerchant_env：如何把 dotenv 配置搬上云

streetmerchant_env是连接本地配置与云端容器的桥梁。仓库根目录的 dotenv-example 列出了 streetmerchant 支持的全部环境变量（所有配置项均为可选），常见的几类：

• 商店与过滤：STORES（要监控的商店列表，逗号分隔）、SHOW_ONLY_SERIES/SHOW_ONLY_BRANDS/SHOW_ONLY_MODELS（按系列/品牌/型号过滤）、MAX_PRICE_SERIES_*（各系列最高可接受价格）；
• 通知渠道：SLACK_TOKEN+SLACK_CHANNEL、DISCORD_WEB_HOOK、TELEGRAM_ACCESS_TOKEN+TELEGRAM_CHAT_ID、EMAIL_*、TWILIO_*等（云上部署时至少配置一种）；
• 运行行为：HEADLESS、IN_STOCK_WAIT_TIME、PAGE_SLEEP_MIN/MAX、PAGE_BACKOFF_MIN/MAX、PAGE_TIMEOUT、LOG_LEVEL等。

原文档特别强调：本地dotenv文件能设置的每一项，都要显式写入terraform.tfvars的streetmerchant_env才会生效，因为 Terraform 无法读取本地 dotenv 文件，一切以变量注入为准。示例 tfvars 中SLACK_TOKEN与SLACK_CHANNEL即为云上告警渠道的典型配置。

部署后的运维要点

• 查看告警：关注你配置的通知渠道（如 Slack 频道）；同时可在 AWS 控制台打开{app_name}-dashboard仪表盘查看各商店的缺货/错误指标变化；
• 查看容器日志：前往 CloudWatch Logs 的streetmerchant日志组（保留 3 天），可核对OUT OF STOCK/ERROR原始日志，与指标过滤结果互相印证；
• 调整监控范围：修改terraform.tfvars中STORES后重新执行terraform apply，指标过滤器与仪表盘会随商店列表自动重建；
• 资源费用：Fargate 按任务 CPU/内存计费，默认配置为 1024 CPU / 2048 MB，可在variables.tf中按需调整。

结语

terraform/目录为 streetmerchant 提供了从网络、容器编排到日志监控的完整 IaC 方案：一条命令创建 VPC + Fargate 任务 + CloudWatch 仪表盘，配合streetmerchant_env的变量注入机制，将本地dotenv配置无缝迁移到云端。对于希望 24 小时无人值守盯库存、并通过聊天通知接收告警的使用者而言，这是一套开箱即用、且每一步资源都能在配置文件中找到依据的部署路径。

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