openshift Tekton pipeline 实践-阿里云开发者社区

文章目录

1. 介绍

2. 部署一个简单的pipeline

2.1 使用TaskRun运行“hello”样例任务

3 部署 Two-Tier Golang Application

3.1 创建任务来定义资源定义

3.2 Create Task to Update Name of Image Deployed

3.3 创建PVC来存储工作区数据

3.4 为应用程序创建 Build-and-Deploy Pipeline

3.5 Run Pipeline for Back-end API of Voting Application

3.6 Run Pipeline for Front-End UI of Voting Application

3.7 Access Application

4. 问题

Red Hat OpenShift 4.8 环境集群搭建

openshift 如何输出json日志

openshfit Vertical Pod Autoscaler 实践

openshift Certified Helm Charts 实践

openshift 创建一个Serverless应用程序

openshift gitops 实践

openshift Tekton pipeline 实践

1. 介绍

Red Hat®OpenShift®pipeline是一个基于Kubernetes资源的云本地持续集成和持续交付(CI/CD)解决方案。

它使用Tekton构建块，通过抽象底层实现细节，实现跨多个平台的自动化部署。

Tekton引入了许多标准的自定义资源定义(crd)，用于定义在Kubernetes发行版之间可移植的CI/CD管道。

OpenShift管道操作符已经为您部署，所以您可以立即启动。

在本实验中，您将创建一个新项目，并部署一个具有“hello world”任务的简单管道，然后部署构建和部署一个两层Golang应用程序所需的各种资源。

目标：

部署一个简单的pipeline

部署一个构建pipeline应用程序

2. 部署一个简单的pipeline

在本练习中，您将创建一个名为trivial-pipeline的新项目。

在OpenShift容器平台web控制台中，选择Administrator透视图。

使用Project:下拉列表创建一个名为trivial-pipeline的新项目。

导入这个YAML内容来创建一个新任务:

a. 在导航菜单上，选择Pipelines → Tasks。

b. 在“Create…”下拉列表中，选择“Task”。

c. 将YAML的默认定义替换为以下内容:

apiVersion: tekton.dev/v1beta1
kind: Task
metadata:
  name: hello
  namespace: trivial-pipeline
spec:
  steps:
    - name: say-hello
      image: registry.access.redhat.com/ubi8/ubi
      command:
        - /bin/bash
      args: ['-c', 'echo Hello World']

Click Create.

2.1 使用TaskRun运行“hello”样例任务

要运行Task，需要创建TaskRun对象。您可以使用命令行tkn实用程序，或者导入以下YAML内容。

在导航菜单上，选择Pipelines → Tasks
从Create下拉列表中，选择TaskRun
将YAML的默认定义替换为以下内容:

apiVersion: tekton.dev/v1beta1
kind: TaskRun
metadata:
  namespace: trivial-pipeline
  generateName: hello-run-
  labels:
    app.kubernetes.io/managed-by: tekton-pipelines
    tekton.dev/task: hello
spec:
  resources: {}
  serviceAccountName: pipeline
  taskRef:
    kind: Task
    name: hello

单击Logs选项卡查看TaskRun的输出。
期望它显示“Hello World”。

3 部署 Two-Tier Golang Application

3.1 创建任务来定义资源定义

接下来，您将构建和部署一个应用程序，其中包含一些Tasks, ClusterTasks, and custom Tasks。

首先，为这项工作创建一个名称空间/项目。

从“项目:”下拉列表中选择“Create Project”，并在“ Name”字段中输入pipelinez -vote。

在导航菜单上，选择Pipelines → Tasks。

在“create”下拉列表中，选择“Tasks”。

将YAML的默认定义替换为以下内容:

apiVersion: tekton.dev/v1beta1
kind: Task
metadata:
  name: apply-manifests
  namespace: pipelines-vote
spec:
  workspaces:
 - name: source #1
  params:  #2
    - name: manifest_dir
      description: The directory in source that contains yaml manifests
      type: string
      default: "k8s"
  steps: #3
    - name: apply
      image: quay.io/openshift/origin-cli:latest
      workingDir: /workspace/source
      command: ["/bin/bash", "-c"]
      args:
        - |-
          echo Applying manifests in $(inputs.params.manifest_dir) directory  #4
          oc apply -f $(inputs.params.manifest_dir)
          echo -----------------------------------

1.工作区指的是持久化卷声明(Persistent Volume Claim, PVC)，其中存储了参数和任务输出;这个叫做source。

2.此任务接受的单个参数。在本例中，它用于指示可以在其中找到部署应用程序的YAML清单的目录。

3.本任务中的单个步骤。它实际上通过在参数中定义的manifest_dir中的所有文件上运行oc apply -f来创建OpenShift对象。

4.注意在语法$(input .params.)的步骤中参数是如何被引用的。

Click Create.

参数被发送到使用它们的任务之前在哪里定义的?在任务运行。您可以像上面在trivial-pipeline中所做的那样创建单独的任务运行，或者让PipelineRun提供这些值，如您在下一节中看到的那样。

3.2 Create Task to Update Name of Image Deployed

由于管道在每次新应用程序构建时都要构建一个新的容器映像，因此新容器映像将获得一个不同的标记或哈希ref。

您需要在Pipeline中添加一个Task，以确保在重新部署豆荚时使用了适当的容器映像。

再次单击Create，然后选择Task。
将YAML的默认定义替换为以下内容:

apiVersion: tekton.dev/v1beta1
kind: Task
metadata:
  name: update-deployment
  namespace: pipelines-vote
spec:
  params:
  - description: The name of the deployment patch the image   #1
    name: deployment
    type: string
  - description: Location of image to be patched with   #1
    name: IMAGE
    type: string
  steps:
  - args:
    - |-
      oc patch deployment $(inputs.params.deployment) --patch='{"spec":{"template":{"spec":{
        "containers":[{
          "name": "$(inputs.params.deployment)",
          "image":"$(inputs.params.IMAGE)"
        }]
      }}}}'
    command:
    - /bin/bash
    - -c
    image: quay.io/openshift/origin-cli:latest   #2
    name: patch
    resources: {}

1.这些是Task期望从TaskRun接收的参数。.

2.此任务使用专用的容器 OpenShift命令行工具, oc.

3.3 创建PVC来存储工作区数据

询问参数和合成输出由泰克顿自动存储在专用pvc。你可以通过PipelineRun让任意数量的工作空间与你的任务相关联。此外，工作区可以跨越一个或多个任务，以提供一个共享区域，任务可以在其中访问彼此的数据。这些是普通的pvc。

从web控制台顶部的工具栏中，单击ocp_web_console_add_icon (Add)来创建一个PVC来支持工作区

或者，您可以使用此方法应用定义并创建PVC资源:Storage→PersistentVolumeClaims→create。

Use the following YAML definition:

apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
  name: source-pvc
spec:
  accessModes:
    - ReadWriteOnce
  resources:
    requests:
      storage: 500Mi

Click Create.

3.4 为应用程序创建 Build-and-Deploy Pipeline

这个管道有三个主要部分和四个任务。各节内容如下:

Workspaces

在这里定义，为下面使用它们的任务提供上下文。

Params

管道期望从PipelineRun得到的输入，这些输入对任务是可用的。

Tasks

这个任务数组定义了哪些任务被执行，对它们可用的工作区，以及传递给它们的参数。

在Pipeline定义中出现的任务顺序不适用。有些步骤具有runAfter值，它指示当前步骤应该在其之后运行的特定任务。这是必需的，因为Tekton默认为并行运行所有步骤。请记住，这是区别于其他持续集成系统的一个重要方面。

在导航菜单上，点击管道，然后 Create → Pipeline。

单击🔘YAML view单选按钮，查看将管道定义粘贴到其中的文本区域。

将默认定义替换为以下YAML内容:

apiVersion: tekton.dev/v1beta1
kind: Pipeline
metadata:
  name: build-and-deploy
spec:
  workspaces:   #1
  - name: shared-workspace
  params:    #2
  - name: deployment-name
    type: string
    description: name of the deployment to be patched
  - name: git-url
    type: string
    description: url of the git repo for the code of deployment
  - name: git-revision
    type: string
    description: revision to be used from repo of the code for deployment
    default: "master"
  - name: IMAGE
    type: string
    description: image to be build from the code
  tasks:    #3
  - name: fetch-repository
    taskRef:
      name: git-clone
      kind: ClusterTask
    workspaces:
    - name: output   #4
      workspace: shared-workspace
    params:
    - name: url
      value: $(params.git-url)
    - name: subdirectory
      value: ""
    - name: deleteExisting
      value: "true"
    - name: revision
      value: $(params.git-revision)
  - name: build-image
    taskRef:
      name: buildah
      kind: ClusterTask
    params:
    - name: TLSVERIFY
      value: "false"
    - name: IMAGE
      value: $(params.IMAGE)
    workspaces:
    - name: source 
      workspace: shared-workspace
    runAfter:   #5
    - fetch-repository
  - name: apply-manifests
    taskRef:
      name: apply-manifests
    workspaces:
    - name: source
      workspace: shared-workspace
    runAfter:
    - build-image
  - name: update-deployment
    taskRef:
      name: update-deployment
    workspaces:
    - name: source
      workspace: shared-workspace
    params:
    - name: deployment
      value: $(params.deployment-name)
    - name: IMAGE
      value: $(params.IMAGE)
    runAfter:
    - apply-manifests

这定义了与下面的单个任务共享的PVC。

Pipeline期望从PipelineRun获得的各种参数。

任务的数组。它们不是按照在此列表中出现的顺序执行的。

工作区的详细信息:这两个设置指出了工作区文件系统中不同的子目录(output and source)。Tekton自动组织这些数据，如果需要，它们可以访问彼此的数据。如前所述，这是通过$(input.)完成的。

一个runAfter:节出现在这个和所有后续的task中，定义了task的一个有序的执行列表

Click Create.

3.5 Run Pipeline for Back-end API of Voting Application

在本节中，您将为投票应用程序的后端部分执行管道。

在导航菜单上，点击pipeline，然后点击Create→PipelineRun。
将YAML的默认定义替换为以下内容:

apiVersion: tekton.dev/v1beta1
kind: PipelineRun
metadata:
  labels:
    tekton.dev/pipeline: build-and-deploy
  generatename: build-and-deploy-run-
  namespace: pipelines-vote
spec:
  params:   #1
  - name: IMAGE
    value: image-registry.openshift-image-registry.svc:5000/pipelines-vote/vote-api
  - name: deployment-name
    value: pipelines-vote-api
  - name: git-url
    value: https://github.com/openshift/pipelines-vote-api.git
  pipelineRef:   #2
    name: build-and-deploy
  serviceAccountName: pipeline
  timeout: 1h0m0s
  workspaces:   #3
  - name: shared-workspace
    persistentVolumeClaim:
      claimName: source-pvc

这些是由PipelineRun创建的TaskRuns传递给task的实际字符串值。

这是对您在前一节中创建的Pipeline的引用。

这就是工作区的定义。这就是PVC和工作区名称绑定在一起的地方。

点击Create并查看管道的运行!

这将部署应用程序的一部分。接下来创建应用程序的前端部分。

3.6 Run Pipeline for Front-End UI of Voting Application

在本节中，将全面部署应用程序。

如上所述，使用下面的PipelineRun定义来执行构建和部署应用程序:

apiVersion: tekton.dev/v1beta1
kind: PipelineRun
metadata:
  generateName: build-and-deploy-run-
  labels:
    tekton.dev/pipeline: build-and-deploy
  namespace: pipelines-vote
spec:
  params:
  - name: IMAGE
    value: image-registry.openshift-image-registry.svc:5000/pipelines-vote/vote-ui   #1
  - name: deployment-name
    value: pipelines-vote-ui
  - name: git-url
    value: https://github.com/openshift/pipelines-vote-ui.git   #2
  pipelineRef:
    name: build-and-deploy
  serviceAccountName: pipeline
  timeout: 1h0m0s
  workspaces:
  - name: shared-workspace
    persistentVolumeClaim:
      claimName: source-pvc

请注意，不同的映像名称将写入构建，并从其中部署pod。
请注意应用程序前端的不同存储库。在这个案子里，a monorepo是怎么用的?

单击Create并查看管道运行情况。

3.7 Access Application

一旦构建完成，你可以获得投票应用UI的URL:

在导航菜单上，单击Networking查看到UI的路由。
Click the route and vote.

4. 问题

这是一个Flask应用程序https://github.com/openshift/pipelines-vote-ui.git

如何修改应用程序，使其以cat而不是wolf为特征?

如何打开JSON日志以便更健壮地查询这些日志—例如，查看有多少人在为猫和狗投票?

您是否可以获得代码、修改代码，然后修改构建管道以获取代码修改?

您需要创建自己的源代码存储库吗?

您可以使用本地pvc来托管代码吗?

管道是复杂的，但是任务是非常强大的，并且很容易用taskrun进行测试。考虑如何将容器图像扫描添加到管道中，以便及早发现安全问题。

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2. 部署一个简单的pipeline

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3.1 创建任务来定义资源定义

3.2 Create Task to Update Name of Image Deployed

3.3 创建PVC来存储工作区数据

3.4 为应用程序创建 Build-and-Deploy Pipeline

3.5 Run Pipeline for Back-end API of Voting Application

3.6 Run Pipeline for Front-End UI of Voting Application

3.7 Access Application

4. 问题

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