最近在公司搭建CI流水线,涉及到容器镜像安全的话题,形成了一个笔记,分享与你,也希望我们都能够提高对安全的重视。
经过长时间实操验证,终于完成基于Gitlab的CI/CD实践,本次实践的坑位很多, 实操过程尽量接近最佳实践(不做hack, 不做骚操作),记录下来加深理解。
您可以通过重复register命令在同一台主机上注册多个运行器,每个运行器配置不同。
在通过jenkins或Gitlab使用Docker容器化构建服务的时候,我们会遇到两种构建的方式,分别是DIND与DOOD,这两种的构建的方式却有着很大的差异,接下来分别介绍两种构建方式的区别:
用过 GitLab 的同学肯定也对 GitLab CI/CD 不陌生,GitLab CI/CD 是一个内置在 GitLab 中的工具,它可以帮助我们在每次代码推送时运行一系列脚本来构建、测试和验证代码的更改以及部署。
如果不是经常集成,主干又在不断更新,会导致以后集成的难度变大,甚至难以集成。持续集成的目的,就是让产品可以快速迭代,同时还能保持高质量。它的核心措施是,代码集成到主干之前,必须通过自动化测试。只要有一个测试用例失败,就不能集成。
来源丨 www.cnblogs.com/cjsblog/p/12256843.html
这次我们在学习语法时候需要准备一个注册docker执行器类型的runner。可以参考以下命令指定:
GitLab CI/CD 是一个内置在 GitLab 中的工具,用于通过持续方法进行软件开发:
目的是通过一个示例应用程序对GitLab CI/CD进行友好的了解,该应用程序有助于入门,而无需阅读所有GitLab文档。
在本文中,我将介绍如何基于 GitLab 和 GitLab Runner 进行 CI/CD 部署。GitLab 是一个强大的 Git 仓库管理系统,提供了完整的 CI/CD 管理功能。GitLab Runner 是一个用于运行 CI/CD 作业的轻量级容器化工具。我们将使用 Docker 容器来运行 GitLab 和 GitLab Runner。
今天有同学在GitlabCI课程实践中遇到了一个问题,当runner需要下载私有镜像仓库中的镜像报错,提示没有权限。如果是在vm或者物理机注册的docker类型执行器的runner,则在本机执行docker login之后就可以了。但是现在是通过docker运行的gitlabrunner 并且使用的也是docker类型的执行器。此时我们就需要在项目或者Runner配置镜像仓库的认证信息了。
从2月份开始的[模版自动化系列],已通过一系列的文章熟悉多种虚拟机模版的自动化构建,但在企业实际环境中模版的数量会远远超过这些,此时单一通过shell进行管理和更新,依然非常复杂和繁琐的(虽然相比以前已经有了很大的提高)。现在把自己基于GitOps的方式来管理模版分享出来,进一步提高模版的构建和管理效率,本篇文章将介绍如何通过GitLab CI/CD对模版进行自动化管理。
首先将本节所用到的代码库从 Github 上获得:cnych/gitlab-ci-k8s-demo,可以在 Gitlab 上新建一个项目导入该仓库,当然也可以新建一个空白的仓库,然后将 Github 上面的项目 Clone 到本地后,更改远程仓库地址即可:
容器化正迅速成为在云环境中打包和部署应用程序的最常用方法。它提供的标准化,以及其资源效率和灵活性,使其成为现代DevOps思维模式的重要推动者。当您的应用程序和微服务完全集装箱化时,许多有趣的云本机部署,编排和监控策略都成为可能。
这一篇,我们介绍一下使用Gitlab-runner进行持续集成与部署,经过以往的经验,我们使用Jenkins的时候,会在jenkins中安装一系列的开发环境包,比如:
本文关键字:云IDE。docker as cloud ide,在群晖上安装docker gitlab,gitlab ci for docker
CI,Continuous Integration,持续集成,是软件开发过程中一个非常重要的环节,在互联网敏捷开发的过程中,持续集成通常用来进行日常编译和自动化测试,来保证及时发现提交的问题,避免影响项目进度。 通常持续集成的过程包括:
COPY、ADD主体功能类似:从指定位置src拷贝文件到Docker镜像dest。
Docker和Spring Boot是非常流行的组合,我们将利用GitLab CI的优势,并在应用程序服务器上自动构建,推送和运行Docker镜像。
近几年Docker的使用不断增长📈,上至公司团队,下至普通开发者。 但是并不是每个团队(或者个人)在使用 Docker 的时候都能做到 Docker 的最佳实践 👀, 本文将从以下几个方面来聊聊 Docker 工程化实践中的最佳方案.
环境 Centos7.0 准备工作 序号 IP地址 主机名称 角色 A 192.168.100.10 gitlab gitlab、gitlab-runner、docker本地仓库、(K8S-Master) B 192.168.100.11 rancher rancher、k8s节点服务器1 C 192.168.100.12 node1 k8s节点服务器2 D 192.168.100.13 node2 k8s节点服务器3 E 192.168.100.14 node3 k8s节点服务器4 01
CI/CD 是一种通过在应用开发阶段引入自动化来频繁向客户交付应用的方法。CI/CD 的核心概念是持续集成、持续交付和持续部署。这篇文章中,我将会介绍基于 GitLab CI/CD 的自动化构建与发布实践。如下图所示,整个流程将分为几个部分:
持续集成(CONTINUOUS INTEGRATION)是一种软件开发实践,即团队开发成员经常集成他们的工作,通常每个成员每天至少集成一次,也就意味着每天可能会发生多次集成。每次集成都通过自动化的构建(包括编译,发布,自动化测试)来验证,从而尽快地发现集成错误。许多团队发现这个过程可以大大减少集成的问题,让团队能够更快的开发内聚的软件。
实施微服务架构后,原先单一的系统结构统变成了数量众多的微服务应用,开发、测试、运维部署等都会面临不少挑战。在微服务架构下如何提高工程研发效率,确保开发、测试、运维部署等流程上的顺畅,是微服务技术体系能够真正落地产生效益的关键。
Dokcer篇 1:Docker的用处 2:Docker的三个概念 3:Dokcer启动镜像的参数介绍 4:如何制作一个镜像,Dockerfike的编写 命令的讲解 5:使用Docker启动一些常用的项目 前端部署方案 1:Nginx,IIS, tomcat 2:Dokcer镜像 3:OSS CDN 流水线篇 CI/CD 流水线部分 1:Gitlab,Runner,流水线,Devops 的概念介绍及安装 2:流水线内容编写,指令讲解,制作一个最简单的流水线 3:使用docker部署前端项目
修改Runner的 /etc/gitlab-runner/config.toml文件,在其中的 [runner.docker]下增加:
本文将描述,在使用带有Core许可的GitLab中,它是如何将 Kubernetes 集群集成到GitLab CI/CD的进程里。在下面的例子中,我们会使用这个方法来集成Kubernetes。先来看看GitLab的官方支持文档以及我们自己的解决方案。
最近有几个朋友总是问我,博主,你帮我看一看我的流水线,写的规范不规范,符不符合最佳实践。博主该这么学习GitLab CI/CD,有没有什么学习路线?博主这个东西学多久才能像你一样优秀?大家都比较关心这个东西的学习成本,以及学习后的效益如何。本篇文章就来为大家解答一下这些问题。
如果你选择了docker 作为执行工具,你会被要求填写一个默认镜像 没有在.gitlab-ci.yml中定义的
源码地址:https://github.com/limingios/gitlabci-maven
使用在每个项目中调用的YAML文件配置GitLab CI / CD 管道.gitlab-ci.yml。
https://docs.gitlab.com/runner,这篇文章主要介绍安装及项目使用。
首先,我们需要在github中找一个Python项目,如果具有编码能力也可以写一个简单web app。以下项目是一个Flask项目,简单的web应用。这个项目之前使用的是Jenkins完成的持续交付,现在改造成GitlabCI完成。
进入group -> Settings -> CI/CD -> Runners -> Group Runners
[TOC] 0x00 前言简述 Q:我们常说的CI/CD是什么? CI 为 Continuous Integration 的缩写持续集成,可以理解为代码变动提交后,自动执行代码编译、代码打包、代码测试
devops的概念很多,理解也很多。我的理解,它属于软件工程范畴。它定义了一种理念,基于这种理念,能够快速的开发,交付软件及成果物。各个团队直接在这个体系中,高效的沟通,协作等。
持续集成 (Continuous integration)是一种软件开发实践,即团队开发成员经常集成它们的工作,通过每个成员每天至少集成一次,也就意味着每天可能会发生多次集成。每次集成都通过自动化的构建(包括编译,发布,自动化测试)来验证,从而尽早地发现集成错误。
流水线插件 是基于 Rainbond 插件体系 扩展实现,通过插件化的方式,可以实现对 Rainbond 构建体系的扩展。该插件由社区合作伙伴 拓维信息 参与开发并贡献,底层是基于 GitLab CI/CD 实现。
持续集成(CI)是一种软件工程实践,其中频繁且独立的更改会在添加到较大的代码库中时立即进行测试并报告。
本文从实践角度介绍如何结合我们常用的 Gitlab 与 Jenkins,通过 K8s 来实现项目的自动化部署,示例将包括基于 SpringBoot 的服务端项目与基于 Vue.js 的 Web 项目。
概念 服务治理遇到的问题 在微服务项目中每个服务都是独立运行的项目 不可能对每个项目进行手动部署,涉及到自动化运维的问题 持续集成 持续集成(Continues Integration,简称CI) 持续集成指的是,频繁(一天多次)地将代码集成到主干,优点有两个: 快速发现错误: 每完成一点更新, 就集成到主干,可以快速发现错误,定位错误 防止分支大幅偏离主题: 如果不是经常集成,主干又在不断更新,会导致以后集成难度变大,甚至难以集成 持续集成强调:开发人员提交了新的代码之后,立即进行构建,(单元)测试,
我们利用 Kubernetes 来动态运行 Jenkins 的 Slave 节点,可以和好的来解决传统的 Jenkins Slave 浪费大量资源的缺点。之前的示例中我们是将项目放置在 Github 仓库上的,将 Docker 镜像推送到了 Docker Hub,这节课我们来结合我们前面学习的知识点来综合运用下,使用 Jenkins、Gitlab、Harbor、Helm、Kubernetes 来实现一个完整的持续集成和持续部署的流水线作业。
目前的现状,开发者在提交代码后还需要去构建镜像,上传镜像到镜像仓库,频繁的修改就需要频繁的构建。
缓存,项目里用到的各种依赖,不可能每次都下载,以及构建、语法检测等都会产生缓存。在k8s runner中使用分布式存储ceph来保存这些文件,大概700m。每次使用时特别慢,大部分时间都花在下载缓存,上传缓存。当前项目整个流水线跑下来需要10多分钟。而是用docker部署的runner,时间减少到3分钟,因为使用的本地磁盘来保存缓存。
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