CI/CD köklü bir yazılım geliştirme dogmasıdır. İnternet CI/CD hakkında konuşan makaleler ve sayfalarla doludur. Her zaman aynı   görüntüsüne sahiptirler. Eminim bahsettiğim görüntüyü biliyorsunuzdur. CI/CD  Konuyla ilgili düzinelerce makale okudum ve uçtan uca CI/CD hattının uygulanmasını deneyimledim. Gerçek şu ki, bir   uygulamak makaleleri okumaktan, CI/CD'nin genel resmini anlamaktan ve teoriyi kullanmaktan çok daha karmaşıktır. CI/CD üretim hattının geliştirilmesi disiplinler arası ve deneyimli ekipler gerektirir. CI/CD hattını  Bu makalede, bir Python uygulamasının minimum uygulanabilir CI işlem hattının nasıl oluşturulacağı açıklanmaktadır. Makale içeriğini diğer dillere ve gereksinimlere göre uyarlayabilirsiniz. Örnek, FastAPI ve GitHub Eylemlerini kullanır.  GitHub Örneği:  https://github.com/joan-mido-qa/continuous-integration-example  CI: Sürekli Entegrasyon  Mevcut sürekli entegrasyon açıklamalarına iki sentimi ekleyeyim. Sürekli entegrasyon, otomatik olarak test edilen, onaylanan ve teslim edilebilir kod değişikliklerinin proje havuzunda düzenli olarak birleştirilmesi anlamına gelir.  Bu örnek, kodun depo kalite standartlarına uygunluğunu garanti etmek amacıyla her 'Çekme İsteği' veya 'Anaya Gönder' olayında gerekli kontrolleri otomatik olarak yürütmek için   kullanır. Piyasada çok çeşitli CI/CD araçları koleksiyonu sunulmaktadır:   ,   ,   , GitLab, vb. İşlem hattı gereksinimlerinize en uygun olanı seçin. GitHub Eylemlerini Jenkins Travis CircleCI  Örnek iş akışı, yeni kodun   çalıştıran biçimlendirme kurallarına uyup uymadığını kontrol eder. Daha sonra   kullanarak küçük testleri ve son olarak   uygulamasını bir   D kümesine yükleyerek orta testleri gerçekleştirir. pre-commit Pytest'i Helm Chart Kin  Sürekli entegrasyon iş akışınız ekibinizin büyüklüğüne, olgunluğuna, uygulama gereksinimlerine ve dallanma stratejinize bağlı olacaktır.  Statik Kod Analizi  Kod değişikliklerini yürütmeden analiz edin. Statik analiz araçları, kodunuzun biçimlendirme kurallarına uyup uymadığını, kullanımdan kaldırılmış veya bozulmuş bağımlılıklar kullanmadığını, okunabilir ve yeterince basit olup olmadığını kontrol eder. Ayrıca programlama diline bağlı olarak anti-örüntülerin ve hataların kodlanmasını da önerirler.  Pre-commit'in nasıl kurulacağını, yapılandırılacağını ve çalıştırılacağını açıklayacağız. Pre-commit'i   veya   gibi diğer analiz araçlarıyla birleştirebilirsiniz. Sonar Synk  Ön taahhüt    Python'da yazılmış bir araçtır. Bunu deponuzda yapılandırmak, bir YAML dosyası oluşturmak ve her işlemden önce çalıştırmak istediğiniz sürümlendirilmiş kancaları eklemek kadar basittir. Pre-commit, kancaların gerektirdiği bağımlılıkları otomatik olarak yönetir ve bulunan hataları otomatik olarak düzeltir. Birden fazla dosya türünü destekler: JSON, YAML, tf, py, ts, vb. Pre-commit  Kod kontrollerinizi göndermeden önce yerel olarak çalıştırarak altyapı maliyetlerinden tasarruf edin. Gönderilen kodun formatını kontrol etmek için CI'nızda Pre-commit'i çalıştırabilirsiniz.  Ön işleme aracını yükleyin, yapılandırın ve çalıştırın:   repos: - repo: https://github.com/pre-commit/pre-commit-hooks rev: v2.3.0 hooks: - id: check-yaml - id: end-of-file-fixer - id: trailing-whitespace   $ pip install pre-commit $ pre-commit install $ pre-commit run --all-files  Python Kanca Önerileri:    Python için statik tip denetleyicisi Mypy:    Python için statik format denetleyicisi Ruff:    Python için en iyi kodlama uygulamalarını önerin Yenileme:    Standart taahhütlerin kullanımını ve sürüm yönetimini sağlayın Commitizen:  Ölçek  Birim, Entegrasyon ve Uçtan Uca test tanımları ve kapsamı bazen dağınıktır. Sürekli Entegrasyon açıklamasında yaptığım gibi, iki kuruşumu   test türlerine ekleyeceğim: Google'daki Yazılım Mühendisliği    : Hızlı testler. Küçük kod parçalarını test edin. Test çiftlerini veya sahte ortamları (örn. SQLite) kullanın. Herhangi bir eser inşa etmek gerekli değildir. Süre: ~ 60 saniye. Küçük    : Birden fazla kod parçası arasındaki etkileşimi test edin. Yapıtların oluşturulmasını, üçüncü taraf yapıtların (örn.   ) kullanılması ve yerel ana bilgisayar ağına bağlanmayı içerebilirler. Sahte ortamların (örn. docker-compose, Kind, Minikube vb.) veya harici hizmetlerin (örn. Azure Blob Storage veya AWS S3) kullanımı. Süre: ~ 300 saniye. Orta veritabanı    : Üretim benzeri ortamlar kullanırlar (örn. Performans Testi). Süre: +900 saniye. Büyük  Sürekli entegrasyon hattınızda orta/büyük testlerin yapılıp yapılmaması gereksinimlerinize bağlıdır.  Küçük  Örnek, testleri çalıştırmak için Pytest'i ve ortamı taklit etmek için FastAPI test istemcisini kullanır. Sırlar yok; programlama dili test aracınız, uygulamanızı test etmek için gerekli tüm bağımlılıkları size sağlamalıdır.  Ek olarak, minimum test kapsamı kontrolü ekleyebilir ve bunu sonuçlarınızın bir parçası olarak yükleyebilirsiniz. Test kapsamı zor bir ölçümdür. Test kapsamının yüksek olması, dolaylı olarak iyi test edilmiş bir koda sahip olmak anlamına gelmez, ancak %50, test edilmiş %0 koddan daha fazladır.  Orta    D, yerel geliştirme veya CI için kullanılan, docker-in-docker hafif bir Kubernetes kümesidir. Kind'i bir test ortamı oluşturmak ve testleri buna göre yürütmek için kullanırız: Kin  Tür kümesini oluşturma  Docker Görüntüsünü Oluşturun  Docker Görüntüsünü Kind'e Yükleyin  MetalLB'yi kurun ve gerekli CDR'leri uygulayın  Ingress-Nginx'i yükleyin  Dümen Tablonuzu yükleyin  İşletim sistemi ana makinenizi kurun  Docker Görüntülerini Yükle  Kind, resminizi bir kayıt defterinden indirilemediği için indiremez. Kind, görselin kullanılmadan önce yüklenmesini gerektirir.  MetalLB    yalın donanım Kubernetes yük dengeleyicisidir.   web sayfasında bir yük dengeleyicinin neden gerekli olduğu hakkında daha fazla bilgi edinin. MetalLB, MetalLB  Dümen Grafiği kullanılarak kurulduktan sonra gerekli CRD'leri oluşturabiliriz:   --- apiVersion: metallb.io/v1beta1 kind: L2Advertisement metadata: name: kind-advertisement --- apiVersion: metallb.io/v1beta1 kind: IPAddressPool metadata: name: kind-address-pool spec: addresses: - "172.26.255.0/24"  Docker, Kind kümesi için bir alt ağ oluşturur (örn. 172.26.0.0/16). Atanan IP adresi aralığını öğrenmek ve adresi IPAddressPool kaynağı için bir değer olarak kullanmak için Kind ağ arayüzünü inceleyin. MetalLB konfigürasyonu hakkında daha fazla bilgiyi   web sayfasında bulabilirsiniz. KinD  Uygulamayı Açığa Çıkarın  Ingress-Nginx Helm Chart'ı yükleyin. Ardından, bir Ingress nesnesi tanımlayarak uygulamanızı Helm Chart'ı yükleyin. ingressClassName özelliğini nginx olarak ayarlayın ve bir ana bilgisayar tanımlayın (örn. api.local). Son olarak, aşağıdaki satırı eklemek için   dosyasını değiştirin: /etc/host  192.168.1.10 api.local  Aynı adrese işaret ederek istediğiniz kadar host tanımlayabilirsiniz. Gerisini Nginx halledecek.  Kind kullanarak yerel bir ortamı başlatmak, güncellemek ve silmek için bir araç geliştirin. Geliştiriciler bunu uygulamada kolayca hata ayıklamak, bildirilen hataları yerel olarak yeniden oluşturmak veya testi CI üzerinde çalıştırmak için kullanabilir.  Bu örnekler Linux tabanlı dağıtımlarda işe yarar. Windows/MacOS için olduğu gibi çalışmayabilir, değişiklik yapılması gerekebilir.  Teslimat  Gerekli yapıtları teslim etmeden önce iş akışı, astarlama ve test adımlarını yürütür.  Yapıların sürümlerini yönetmek için   kullanıyoruz. Commtizen, yapı sürümünü otomatik olarak günceller ve değişiklikleri aktarır. Yapılandırılmış etiket biçimiyle yeni bir git etiketi oluşturur. Commtizen'i Changelog'unuzu en son değişikliklerle güncelleyecek şekilde de yapılandırabilirsiniz. Commitizen'i   [tool.commitizen] tag_format = "v$major.$minor.$patch" version_scheme = "semver" version_provider = "pep621" major_version_zero = true update_changelog_on_bump = true version_files = [ "charts/ci-example/Chart.yaml:version", "charts/ci-example/Chart.yaml:appVersion" ]  İş akışı, Docker Image ve Helm Chart etiketini ayarlamak için Commitizen çıktı sürümünü kullanır.  Her eserin (Resim ve Grafik) farklı versiyonları olabilir. Ancak Grafik ve Resim değişikliklerinizin geriye dönük olarak uyumlu olması gerekir. Geliştirme ve yayınlama sürecine karmaşıklık katacaktır. Bunu önlemek için her iki yapı için de aynı sürümü kullanıyoruz.  Sonuçlar  Bu makale basit ama işlevsel bir sürekli entegrasyon iş akışının taslağını çizmektedir. Diğer programlama dillerinde çalışması veya gereksinimlerinize uyması için değişiklikler yapılması gerekebilir, ancak bazı adımların kolayca dışa aktarılabilmesi ve olduğu gibi çalışması gerekir.  CI/CD Uygulamalı: Sürekli Dağıtım [Bölüm 2] Çok Yakında…

Walkthroughs, tutorials, guides, and tips. This story will teach you how to do something new or how to do something better.

This story contains new, firsthand information uncovered by the writer.

Read My Stories

Bu ses hikayenin orijinal dilinde üretilmiştir!

CI/CD Uygulamalı: Basit Ama İşlevsel Bir Sürekli Entegrasyon İş Akışı [Bölüm 1]

About Author

YORUMLAR

ETİKETLERİ ASIN

BU YAZI

Related Stories

Başarılı Buluta Geçiş İçin Tam Kılavuz: Stratejiler ve En İyi Uygulamalar

Kullanıcı Odaklı Kripto Ürünleri Oluşturma: Müşteri Geri Bildiriminin Önemi

AI/ML Datalake için Referans Mimarisi Oluşturmaya Yönelik Mimar Kılavuzu

Claude Sonnet 3.5 Sistem Bilgi Sızıntısı: Adli Analiz

Başarılı Buluta Geçiş İçin Tam Kılavuz: Stratejiler ve En İyi Uygulamalar

Kullanıcı Odaklı Kripto Ürünleri Oluşturma: Müşteri Geri Bildiriminin Önemi

AI/ML Datalake için Referans Mimarisi Oluşturmaya Yönelik Mimar Kılavuzu

Claude Sonnet 3.5 Sistem Bilgi Sızıntısı: Adli Analiz

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps