Руководство по GitLab CI CD для начинающих [Ускоренный курс]

• Курс посвящен основам работы с GitLab CI/CD за один час.  

• Автор Нана делится опытом в DevOps через YouTube и онлайн-курсы.  

• Курс включает создание базового конвейера CI/CD для тестирования, сборки и развертывания приложений.  

• Курс предоставляет базовые знания для работы с GitLab CI/CD.  

• Для более глубокого изучения рекомендуется полный курс GitLab CI/CD.  

• GitLab стремится стать универсальной платформой для DevOps.  

• CI/CD означает непрерывную интеграцию и непрерывную доставку.  

• GitLab автоматически запускает конвейеры CI/CD при внесении изменений в код.  

• Концепция CI/CD подробно объясняется в других видео автора.  

• GitLab CI/CD удобен для команд, уже работающих с GitLab.  

• Не требует настройки дополнительных серверов, как Jenkins.  

• Конвейеры CI/CD могут быть частью кода приложения.  

• GitLab состоит из сервера и исполнителей GitLab Runner.  

• GitLab.com предлагает управляемые исполнители для упрощения настройки.  

• В полном курсе можно научиться создавать и подключать собственные исполнители.  

• Используется приложение на Python для создания конвейера CI/CD.  

• Приложение предоставляет информацию о системе и имеет тесты для проверки правильности кода.  

• Код взят из репозитория на GitHub и клонирован локально.  

• Клонирование репозитория и запуск тестов локально.  

• Тесты выполняются с помощью файла make и менеджера пакетов pip.  

• Приложение запускается локально с помощью команды make run.  

• Приложение включает систему мониторинга и панель мониторинга.  

• Планируется выпуск приложения с использованием конвейера CI/CD на сервере развертывания.  

• Создаем простой конвейер CI/CD для демонстрационного приложения.  

• Удаляем терминал и создаем файл .gitlab-ci.yaml в репозитории git.  

• Этот файл будет содержать конфигурацию конвейера CI/CD.  

• Можно создать файл непосредственно в пользовательском интерфейсе GitLab.  

• Создаем задания для задач в конвейере, таких как запуск тестов и создание образа.  

• Используем простой синтаксис для задания "run tests".  

• Задание должно содержать скрипт для выполнения команд, например, "make test".  

• Для успешного выполнения задания должны быть доступны команды "make" и "pip".  

• Задания выполняются на GitLab runners, которые могут быть установлены в разных средах.  

• GitLab runners могут использовать различные типы исполнителей, такие как shell executor или контейнер Docker.  

• GitLab runners создают контейнеры Docker для выполнения заданий.  

• Контейнеры запускаются на основе определенных образов, которые определяют доступные инструменты.  

• По умолчанию GitLab использует Ruby image, но для наших тестов нужен Python image.  

• Можно перезаписать изображение, используемое исполнителем для каждого задания.  

• Используем атрибут задания "image" для указания нужного изображения.  

• В нашем случае используем изображение Python из Docker Hub.  

• Укажите тег изображения вместо использования последней версии.  

• Выберите конкретную версию Python 3.9 для вашего приложения.  

• Gitlab Runner будет использовать это изображение для выполнения скрипта.  

• Установите команду make внутри контейнера Python.  

• Используйте атрибут before_script для подготовки среды.  

• Установите make с помощью apt-get.  

• Зафиксируйте изменения в файле, чтобы GitLab запустил конвейер.  

• В разделе репозитория CI/CD можно управлять конвейерами и заданиями.  

• Конвейер будет запущен в фоновом режиме после фиксации изменений.  

• В разделе CI/CD можно увидеть список выполненных конвейеров.  

• Каждый конвейер имеет текущее состояние и подробные журналы заданий.  

• Задание выполнено с использованием Docker и указанного изображения.  

• Благодарность компании Twingate за поддержку видео.  

• Twingate предоставляет сервис удаленного доступа для CI/CD.  

• Бесплатное предложение для зрителей: три месяца доступа к бизнес-уровню.  

• Добавьте задание для создания и запуска Docker-образа приложения на Python.  

• Используйте GitLab CI/CD для редактирования YAML-кода.  

• Создайте личное хранилище на Docker Hub для размещения изображений.  

• Для загрузки изображения в частный репозиторий нужно войти в систему.  

• Используются учетные данные Docker Hub.  

• Учетные данные не должны быть жестко закодированы в коде конвейера.  

• В GitLab можно создать переменные секретного типа для хранения учетных данных.  

• Настройки проекта разделены на административные и пользовательские.  

• Администраторы проекта могут управлять настройками, а разработчики не видят их.  

• В настройках проекта можно создавать пользовательские переменные.  

• Переменные могут быть секретными, такими как пароли и имена пользователей.  

• Маскировка переменных предотвращает их отображение в журналах заданий.  

• Задание build image создает Docker-образ приложения на Python.  

• Используется Dockerfile из корневой папки проекта.  

• Изображение помечается именем репозитория и тегом.  

• Перед push-командой нужно выполнить команду входа в Docker.  

• Используются переменные для имени пользователя и пароля.  

• Docker Hub используется по умолчанию, если не указан другой реестр.  

• Задания выполняются в контейнере Docker.  

• Необходимо установить образ Docker для доступа к командам Docker.  

• Используется официальное изображение Docker для выполнения команд Docker внутри контейнера.  

• Использование Docker и тега image для запуска контейнера.  

• Необходимость демона Docker для выполнения команд.  

• Введение понятия "службы" в GitLab для взаимодействия контейнеров.  

• Пример использования службы MySQL для тестирования.  

• Концепция служб в GitLab CI/CD.  

• Запуск контейнера с демоном Docker для взаимодействия с клиентом.  

• Использование тега для демона Docker.  

• Совместное использование сертификатов между контейнерами.  

• Определение переменной окружения для создания сертификатов.  

• Фиксация изменений и запуск конвейера в GitLab.  

• Проверка выполнения заданий и создание образа Docker.  

• Проблема параллельного выполнения заданий и необходимость их упорядочивания.  

• Введение понятия этапов для организации заданий.  

• Пример разделения тестов и сборки на разные этапы.  

• Настройка этапов в GitLab и их визуализация.  

• Создание сервера Ubuntu на платформе DigitalOcean.  

• Настройка SSH-ключей для доступа к серверу.  

• Генерация и загрузка SSH-ключей на DigitalOcean.  

• Выбор параметров сервера: Ubuntu, SSD, минимальные ресурсы.  

• Настройка аутентификации с помощью SSH-ключей.  

• Создание и инициализация сервера на DigitalOcean.  

• Инициализация сервера и установка Docker.  

• Получение общедоступного IP-адреса сервера.  

• Подключение к серверу по SSH с использованием учетных данных root и закрытого ключа.  

• Подключение к серверу с использованием закрытого ключа.  

• Выполнение команд для установки Docker: apt update и apt install docker.  

• Проверка доступности команд Docker.  

• Добавление третьего задания в конфигурацию конвейера.  

• Использование SSH для подключения к серверу из GitLab Runner.  

• Создание секретной переменной для закрытого ключа в настройках CI/CD.  

• Добавление переменной для SSH-ключа в настройках CI/CD.  

• Выбор типа переменной "файл" для создания временного файла ключа.  

• Добавление новой строки в конец содержимого ключа для правильного формата.  

• Добавление нового этапа "развертывание" в конфигурацию конвейера.  

• Создание нового задания "развертывание".  

• Копирование команды SSH для подключения к серверу и изменения соответствующих значений.  

• Добавляем опцию stricthostkey=no для SSH, чтобы пропустить проверку.  

• После подключения к серверу выполняем команду docker run.  

• Открываем порт 5000 на хосте и извлекаем изображение из реестра.  

• Объединяем команды SSH для аутентификации и извлечения изображения.  

• Перед каждым запуском останавливаем и удаляем существующие контейнеры на порту 5000.  

• Используем команды docker ps -aq и docker stop для остановки и удаления контейнеров.  

• Исправляем права доступа к временному файлу SSH-ключа, чтобы ограничить доступ.  

• Устанавливаем режим файла на 400 для чтения без записи.  

• Запускаем команду docker run в фоновом режиме с опцией -d.  

• Проверяем успешное выполнение конвейера и доступ к приложению через браузер.  

• Удаляем droplet после завершения демонстрации, чтобы избежать платы за ресурсы.  

• GitLab CI/CD предлагает множество возможностей, включая артефакты, кэширование и развертывание в Kubernetes.  

• Рекомендуется изучить полный курс по GitLab CI/CD для более глубокого понимания.