1. 书籍定位
- 面向读者：已具备 Ansible 与 Python 基础、希望深入定制 Ansible 的高级用户。
- 核心价值：系统讲解如何扩展 Ansible，覆盖 10% 未被官方直接满足的场景，实现“基础设施即代码（IAC）”的深度落地。
2. 结构速览
全书 7 章，层层递进：
| 章节 |
关键词 |
目标 |
| 1. Getting Started |
架构 & 扩展点 |
建立整体认知 |
| 2-3. Modules |
编写、调试、Dry-Run |
掌握自定义模块 |
| 4. API |
Python API |
程序化驱动 Ansible |
| 5. Plugins |
7 类插件 |
深度定制生命周期 |
| 6. Integration |
配置 & 社区贡献 |
分享与协作 |
| 7. Master Guide |
场景实战 |
综合案例落地 |
3. 主要内容提炼
3.1 为什么要扩展 Ansible
- 官方缺口：90% 需求开箱即用，剩余 10% 需自行填补。
- 组织诉求：
- 统一抽象：降低团队学习成本，沉淀公司级“可复用模块/插件”。
- 场景覆盖：硬件审计、多云编排、堡垒机代理、报表生成等。
3.2 四大扩展点
| 扩展点 |
能力 |
典型场景 |
| 自定义 Facts |
采集主机额外信息 |
硬件序列号、业务元数据 |
| 模块 Modules |
执行任意逻辑 |
调用内部 API、软件安装 |
| 插件 Plugins |
生命周期 Hook |
日志、变量解析、连接方式 |
| Python API |
程序化调用 |
动态库存、CI/CD 集成 |
3.3 模块开发实战
- 语言：Bash、Python 均可；Python 推荐用
AnsibleModule 样板。
- 关键特性：
- 支持
check_mode（Dry-Run）。
- 参数校验、错误处理、JSON 输出。
- 文档自动生成（
DOCUMENTATION / EXAMPLES 变量）。
- 案例：
- 用
dmidecode 模块批量收集 BIOS、CPU、主板信息并落盘或送 Elasticsearch。
- 解析复杂参数（字典、列表）实现多环境差异化配置。
3.4 插件深度剖析
- Lookup：读取文件、CSV、INI、DNS 等外部数据源。
- Callback：事件钩子，实时收集结果 → 写日志、Excel 报表、推送到 Elasticsearch。
- Connection：自定义 SSH 代理、Docker、chroot 等连接方式。
- Filter：Jinja2 扩展，如版本比对、IP 校验。
- Vars：动态注入主机/组变量。
- 开发要诀：继承指定基类（如
CallbackModule）、放置目录合规（callback_plugins/ 等）。
3.5 Python API 与自动化
- Runner：单模块执行，适合脚本化运维。
- Playbook：整本剧本执行，支持并发、回调、统计。
- 动态库存：结合 Jinja2 模板 + API 实现“云实例拉起即纳管”。
- 堡垒机穿透：通过
ssh.cfg + ansible.cfg 多级跳转，保障生产安全。
3.6 社区协作与发布
- Galaxy：
- 用 GitHub 仓库分享 Role，打 Tag 做版本管理。
- README、依赖、变量前缀、测试 4 大最佳实践。
- 官方仓库：
- 模块 →
ansible-modules-extras（新）→ ansible-modules-core（核心）。
- 插件 → 直接提 PR 到主仓库。
- 沟通渠道：IRC #ansible、邮件列表（project / devel / announce）。
3.7 实战场景串烧（第 7 章）
- 多环境部署：同一 Playbook，用 Tag 切换 Dev/QE/Prod 配置。
- 角色分层：common → db → web，解耦复用。
- 硬件审计流水线：
- 自定义模块采集 → Callback 写 Elasticsearch → Kibana 可视化。
- 报表自动化：Callback 生成 Excel，含资产清单、部署结果，一键交领导。
4. 阅读收益
- 技术：掌握从模块、插件到二次开发的全链路技能。
- 流程：学会将个人脚本升级为社区共享组件。
- 思维：把“写脚本”升级为“设计可扩展、可演进的自动化平台”。
5. 一句话总结
Extending Ansible 不仅教你“如何让 Ansible 做更多事”，更示范了如何把个人经验沉淀为团队乃至社区的基础设施生产力。
