问题描述
在工作中，我们使用 Go CD 流水线来生成 Docker 镜像，并使用 Rancher 进行 Docker 容器的调度。这种流程非常有效。你可以在 Git 中提交 Docker 镜像的更改，流水线会检测到并升级容器。（CD 流水线会使用流水线的构建编号标记 Docker 镜像的版本，从而保持升级的连续性。）
我们使用 Hashicorp Packer 和 Terraform 在 AWS 上也有类似的安排。你可以在 Git 中更改 packer json 文件，流水线会重新构建一个新的 AMI。在 Go 中经过用户的批准后（我们在 Go 中有一些阶段门），理论上可以停止现有的 EC2 实例，然后基于构建的 AMI 启动新的实例。（AMI 的 ID 会通过流水线传递。）
然而，在实践中，相对于 Docker，Terraform 在流水线中的表现不如预期。有时这只是与 EC2 实例及其对应的 VPC/路由设置相关的复杂性。有时，你需要自定义编写测试来检查 EC2 实例是否已停止，然后再启动。
这里是否有一个关于这个问题的更广泛共识？是否有一些我忽略的模式？或者只是当你处于领先地带时，一切都会有些困难？
我的问题是：使用 Packer 和 Terraform 在持续交付（CD）流水线中与基于 Git 构建的 Docker 镜像相比，存在哪些差异？
解决方案
请注意以下操作可能存在版本差异或风险，务必在开始之前做好备份。
架构比较
你的问题实际上涉及到了 Docker 与 Terraform/Packer 之间的架构差异。你提到的两个流程虽然都涉及持续交付，但在背后的架构有所不同，导致了使用体验和操作方式上的差异。
Docker 镜像和 Rancher
在你的 Docker 流水线中，你使用 Go CD 流水线生成 Docker 镜像，并通过 Rancher 进行容器的调度。这种方式相对比较简单，因为 Rancher 提供了一整套容器编排和管理工具，包括负载均衡和部署组（在 Kubernetes 中被称为 Deployment）等。这使得容器的部署和管理变得更加自动化和便捷，你只需要关注容器的业务逻辑。
Terraform 和 Packer 以及 AWS
相比之下，当你使用 Packer 和 Terraform 在 AWS 上进行持续交付时，涉及的是基础架构的创建和管理。Packer 用于创建 AMI，而 Terraform 则用于定义和管理整个 AWS 基础架构。这种方式需要更多的关注于基础架构的设计和配置。
在实践中，Terraform 在流水线中的表现可能没有像 Docker 那样顺畅。部分原因可能是 AWS 基础架构的复杂性，特别是涉及到 EC2 实例和 VPC/路由设置时。此外，你可能需要编写自定义的测试来验证 EC2 实例的状态变化，因为 Terraform 无法自动处理像 Docker 一样的容器级别的操作。
模式和设计选择
你观察到的问题可能是因为你在 AWS 基础架构上的选择不够优化。Terraform 或其他类似的部署工具只能在你提供正确的架构设计前提下发挥作用。如果你的基础架构设计不支持自动扩展组的滚动更新，或者流水线中的阶段门干扰了自动化更新，那么工具本身并不能解决这些问题。
另一方面，Rancher 提供了一套集成的容器编排工具，帮助你抽象了大部分底层基础架构的复杂性，让你更专注于应用层面的操作。
结论
总之，你的问题实际上是在比较两种不同的架构和设计选择。Docker 镜像和 Rancher 提供了更高层次的抽象，使容器的部署和管理更加简单，而 Terraform 和 Packer 需要更多地关注基础架构的设计和管理。选择合适的工具和架构取决于你的需求和应用场景，没有绝对的优劣之分。
对于你提到的 AWS CloudFormation，它与 Terraform 类似，是 AWS 原生的基础架构定义工具，也可以在持续交付中发挥作用，但同样需要合理的设计和配置。
请根据你的需求和项目特点，综合考虑这些工具的优缺点，选择适合的方案。
注意： 使用任何工具和技术都需要进行适当的测试和验证，以确保流程的可靠性和稳定性。在做出决策前，建议进行充分的评估和验证。
最佳实践
如果你希望继续优化 Terraform 在流水线中的表现，以下是一些建议的最佳实践：
- 模块化设计： 将 Terraform 配置进行模块化，这有助于管理和复用基础架构组件。
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