关于如何编写GitLab流水线,.gitlab-ci.yaml文件的关键词,已经写过两期了,gitlab-ci.yaml的关键词一共有28个,分别是 分别是, script, after_script, allow_failure, artifacts, before_script, cache, coverage, dependencies, environment, except, extends, image, include, interruptible, only, pages, parallel, release, resource_group, retry, rules, services, stage, tags, timeout, trigger, variables, when ,第一期 .gitlab-ci.yml关键词完整解析(一) 讲了最常用的9个关键词的用法, script, image,artifacts,tags,cache,stage,when,only/except, 第二期.gitlab-ci.yml关键词完整解析(二)讲了11个扩展性很强的关键词的用法 before_script, after_script, dependencies, environment, extends, include, interruptible ,parallel, rules ,trigger, services
由于目前公司使用的gitlab,大部分项目使用的CICD是gitlab的CICD,少部分用的是jenkins,使用了gitlab-ci一段时间后感觉还不错,因此总结一下
如果needs:设置为指向因only/except规则而未实例化的作业,或者不存在,则创建管道时会出现YAML错误。
[TOC] 0x00 简述 Q:什么是.gitlab-ci.yaml?它有什么作用? 答:gitlab-ci全称是gitlab continuous integration的意思就是持续集成;gitl
本文档用于描述 .gitlab-ci.yml 语法,.gitlab-ci.yml 文件被用来管理项目的 runner 任务。如果想要快速的了解GitLab CI ,可查看快速引导。 从 7.12 版本开始,GitLab CI 使用YAML文件 (.gitlab-ci.yml) 来管理项目配置。该文件存放于项目仓库的根目录,它定义该项目如何构建。
从7.12版本开始,GitLab CI使用YAML文件(.gitlab-ci.yml)来管理项目配置。该文件存放于项目仓库的根目录,它定义该项目如何构建。
使用在每个项目中调用的YAML文件配置GitLab CI / CD 管道.gitlab-ci.yml。
git工具文档说明:https://docs.gitlab.com/ee/ci/yaml/gitlab_ci_yaml.html
今天在少珺小伙伴的协助下,使用了 gitlab 的 runner 给全组的项目做自动的构建。为什么需要使用 Gitlab 的 Runner 做自动构建,原因是之前是用的是 Jenkins 而新建一个底层库项目想要接入自动构建等,需要来回在 Gitlab 和 Jenkins 上配置,大概步骤差不多有 20 步,同时还有一堆 Jenkins 的坑。另外服务器是共有的,有其他组的小伙伴安装了诡异的工具让我的打包不断炸掉。于是我就和头像大人商量使用虚拟机环境的方法,我在空闲的服务器上安装了 VirtualBox 虚拟机,然后在虚拟机部署 Runner 接着在项目接入,这样就可以确定打包的环境,同时迁移服务器也比较方便
在日常工作中,经常会遇到这样一种场景:需要在 GItLab CI Job 中进行 Git Push 操作,将修改或构建好的代码推送到远端 Git 代码仓库当中。这是一个十分常见操作,本篇文章将会提供一个最简单且实用的方法来实现这个场景,希望对您有所帮助。
上篇?Gitlab CICD 与Kubernetes实践·部署GitLab Runner文章内通过Kubernetes已经完成Gitlab Runner的部署的,现在我通过一个实际的案例来测试和使用G
基于现代Web的应用程序通常都包含多种服务。例如,后端API和前端客户端。在规模扩大成为问题的大型项目中,服务也可以拆分为多个微服务。如何在这样的项目中组织源代码?一种解决方案是monorepo,即项目中所有源代码在同一个存储库中管理。还有一种是每个微服务分别创建一个存储库管理。
在上一篇文章中,我们介绍了如何使用Docker搭建自己的GitLab代码托管平台。
作者 | Gregory Szorc 译者 | 王者 策划 | 万佳 与几年前相比,现在的 CI 平台要强大得多。总的来说,这是一件好事。借助强大的 CI 平台,软件公司和开发人员可以更频繁地发布更可靠的软件,这对软件用户或客户来说是有利的。一些集中式 CI 平台(如 GitHub Actions、GitLab Pipelines 和 Bitbucket)带来了规模效益,互联网提供了有关如何使用它们的信息。只要搜索一下如何在 CI 平台 Y 上执行 X 操作,就可以找到一些可以直接复制和粘贴的代码。毕竟,没
两年前在开始一个新的商业项目时我花了两个星期时间在项目开发流程中应用上了持续集成,随后一年又随着项目的发展和商用化做了很多改进。所以掌握了GitLab 持续集成这套方案在商业软件中完整的落地实践经验。文章最早发布在其他平台,当时引起了不少关注,内容虽然是对一个PHP项目持续集成的设置,但是整个持续集成是完全容器化的,这套解决方案可以很方便的应用于任何编程语言的项目。希望文章能对你有所帮助和启发。
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。
GitLab Community Edition是一个自托管的Git存储库提供程序,具有帮助项目管理和软件开发的附加功能。GitLab提供的最有价值的功能之一是内置的持续集成和交付工具GitLab CI。
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:
截止昨天已经将应用容器化并部署到k8s平台上,但是每次都要手动部署肯定不现实,所以有一个可自动部署的平台或功能是很重要的,这样就能实现随时开发随时部署了。那么有什么办法可以实现自动部署呢?
[TOC] 0x00 前言简述 CI/CD介绍 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
GitLab-CI 是一套 GitLab 提供给用户使用的持续集成系统,GitLab 8.0 版本以后是默认集成并且默认启用。GitLab-Runner 是配合 GitLab-CI 进行使用的,GitLab 里面每个工程都会定义一些该工程的持续集成脚本,该脚本可配置一个或多个 Stage 例如构建、编译、检测、测试、部署等等。当工程有代码更新时,GitLab 会自动触发 GitLab-CI,此时 CitLab-CI 会找到事先注册好的 GitLab-Runner 通知并触发该 Runner 来执行预先定义好的脚本。
在软件工程里,持续集成(Continuous Integration, CI)是指这样的一种实践:在一天里多次将所有开发人员的代码合并到一个共享的主干里,每次合并都会触发持续集成服务器进行自动构建,这个过程包括了编译、单元测试、集成测试、质量分析等步骤,结果只有两个:成功或者失败。如果得到失败的结果,说明有人提交了不合格的代码,这就能及时发现问题。
软件开发的连续方法基于自动执行脚本,以最大程度地减少在开发应用程序时引入错误的机会。从开发新代码到部署新代码,他们几乎不需要人工干预,甚至根本不需要干预。
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近年来,由于开源项目、社区的活跃热度大增,进而引来持续集成(CI)系统的诞生,也越发的听到更多的人在说协同开发、敏捷开发、迭代开发、持续集成和单元测试这些拉风的术语。然而,大都是仅仅听到在说而已,国内也很少有公司能有完整的 CI 体系流程。反之一些开源项目都有完整的 CI体系,比如openstack。 为了实现代码托管->代码审核->代码发布的一套自动化流程,我特意在IDC服务器上部署了Gitlab+Gerrit+Jenkins对接环境,以下记录了操作过程: ------------------------
https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java、Docker、Kubernetes、DevOPS等;
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。
在公司搭建内部 GitLab 平台后,前端活动项目从 SVN 迁移到 GitLab。本文介绍如何基于 GitLab CI/CD 实现自动化构建及发布。
本技术方案为基于 kubernetes (下文简称 K8S )为核心的持续部署(下文简称CD)方案,可以满足开发方的程序级日志查看分析,运维方的快速扩容与日常运维分析,并且可以保证用户的服务体验。并且整套放在可以在资源利用率上进一步提升,在不降低服务可靠性的前提下降低资源使用成本。
打开 gitlab 项目 -> 设置 -> CI / CD -> Runners 设置,获取令牌
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。
以前代码更新之后,我们需要手动将代码拉到测试服务器上,运行验收通过之后,再在生产环境重新弄一遍,一两个服务还算轻松,如果涉及到的服务很多的话,每一个服务都需要这样来几遍,这是一个很头疼了,为了解决这个问题,我们引入了比较简单易懂的自动化部署工具,这也是gitlab自带的CI工具gitlab-runner,该工具解决了多环境多服务手动部署繁琐问题,用自动化脚本代替人工部署,我们不需要手动去部署单个服务,可以机械化的执行我们的部署过程。那么一个项目如何配置gitlab CI来实现自动部署呢,主要分两步(前提条件时已经又gitlab-runner服务了):
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。
本文主要介绍使用Jenkins配合argocd以及argo rollouts实现CI/CD。其中jenkins配合argocd做CI/CD前面已经介绍过了,这里不再赘述,不懂的地方可以移步《使用Jenkins和Argocd实现CI/CD》。
这个插件还没有二进制文件可用,因为这个插件还处于非常早期的 alpha 阶段,还没有为公众准备好。如果您想尽早介入,可以尝试自己从源代码构建它。
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。
在这篇文章中,将介绍在GitLab上使用GitLab CI轻松实现单元测试自动化的方法。
本文档是描述 .gitlab-ci.yml 详细用法的下半部分,上半部分的内容请参考这里。.gitlab-ci.yml 文件被用来管理项目的 runner 任务。如果想要快速的了解GitLab CI ,可查看快速引导。 该文件存放于项目仓库的根目录,它定义该项目如何构建。
关于cicd-goat cicd-goat是一个故意包含大量漏洞的CI/CD安全学习靶场环境,广大研究人员可以使用cicd-goat来学习关于CI/CD安全的相关内容,并通过各种挑战并拿到Flag来更好地掌握针对CI/CD管道的安全渗透技术。 cicd-goat项目允许允许工程师和安全从业人员通过一组包含是十个项目的挑战来学习和实践CI/CD安全,这些挑战是在真实、全面的CI/CD环境中实施的。这些场景具有不同的难度级别,每个场景侧重于一个主要攻击向量。这些挑战包括10大CI/CD安全风险,包括流量控制
每一个应用都在研发阶段都会有几套环境,开发环境,集成环境,测试环境,生成环境。对于不同的环境,CI/CD的处理方式可能有所不同。在GitLab CI/CD中,如果开发者想要快速查询某一个部署环境的部署历史,可以在流水线列表中,使用分支名称,触发用户,tag名称,以及流水线状态来进行搜索,如下图:
Gitlab实现CICD的方式有很多,比如通过Jenkins,通过Gitlab Runner等,今天主要介绍后者。Gitlab在安装的时候,就默认包含了Gitlab CI的能力,但是该能力只是用于协调作业,并不能真的去执行作业,因此需要搭配Gitlab Runner来作为执行器实现具体的CICD工作。Gitlab Runner可以被安装在任意支持的系统上,比如Linux、Windows、Mac,甚至也可以运行在Docker、Kubernetes集群上。更多关于构建企业自动化运维平台系列的
如下图所示,开发者将代码提交到GitLab后,可以触发CI脚本在GitLab Runner上执行,通过编写CI脚本我们可以完成很多使用的功能:编译、构建、生成docker镜像、推送到私有仓库等:
GitLab CI/CD 是一个简洁好用的的持续集成/持续交付的框架。通过为你的项目配置一个或者多个 GitLab Runner,然后撰写一个 .gitlab-ci.yml,你就可以很方便地利用 GitLab CI/CD 来为你的项目引入持续集成/交付的功能。
借着公司代码库迁移到私有Gitlab的契机,我接下持续集成的工作,实现了对Python服务端代码的单元测试、静态代码分析和接口测试的持续集成。总体架构如下:
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