В этой статье мы собираемся создать пайплайн непрерывной интеграции (CI) с Tekton, фреймворком с открытым исходным кодом для создания конвейеров CI / CD в Kubernetes.
Мы собираемся подготовить локальный кластер Kubernetes через kind и установить на нем Tekton. После этого мы создадим пайплайн, состоящий из двух шагов, который будет запускать модульные тесты приложения, создавать образ Docker и отправлять его в DockerHub.
Это 1 из 2 частей, в которой мы установим Tekton и создадим задачу, запускающую тест нашего приложения. Вторая часть доступна здесь.
Создание кластера k8s
Мы используем kind для создания кластера Kubernetes для нашей установки Tekton:
$ kind create cluster --name tekton
Установка Tekton
Мы можем установить Tekton, применив файл release.yaml из последней версии репозитория tektoncd/pipeline на GitHub:
$ kubectl apply -f https://storage.googleapis.com/tekton-releases/pipeline/previous/v0.20.1/release.yaml
Это установит Tekton в пространство имен tekton-pipelines. Мы можем проверить успешность установки, указав модули в этом пространстве имен и убедившись, что они находятся в состоянии выполнения.
$ kubectl get pods --namespace tekton-pipelinesNAME READY STATUS RESTARTS AGEtekton-pipelines-controller-74848c44df-m42gf 1/1 Running 0 20stekton-pipelines-webhook-6f764dc8bf-zq44s 1/1 Running 0 19s
Настройка Tekton CLI
Установка интерфейса командной строки не является обязательной, но я считаю, что это удобнее, чем kubectl, при управлении ресурсами Tekton. Примеры, приведенные ниже, покажут оба пути.
Мы можем установить его через Homebrew:
$ brew tap tektoncd/tools$ brew install tektoncd/tools/tektoncd-cli$ tkn versionClient version: 0.16.0Pipeline version: v0.20.1
Концепции
Tekton предоставляет пользовательские определения ресурсов (CRD) для Kubernetes, которые можно использовать для определения наших пайплайнов. В этом руководстве мы будем использовать следующие настраиваемые ресурсы:
-
Задача: серия шагов, которые выполняют команды (в CircleCI это называется Job).
-
Пайплайн: набор задач (в CircleCI это называется рабочим процессом Workflow)
-
PipelineResource: ввод или вывод Pipeline (например, репозиторий git или файл tar)
Мы будем использовать следующие два ресурса для определения выполнения наших задач и пайплайна:
TaskRun: определяет выполнение задачиPipelineRun: определяет выполнение пайплайна
Например, если мы пишем задачу и хотим ее протестировать, мы
можем выполнить ее с помощью TaskRun. То же самое
относится и к пайплайну: для выполнения конвейера нам нужно создать
PipelineRun.
Код приложения
В нашем примере Pipeline мы собираемся использовать приложение
Go, которое просто выводит сумму двух целых чисел. Вы можете найти
код приложения, тест и Dockerfile в каталоге src/
этого репо.
Создание нашей первой задачи
Наша первая задача будет запускать тесты приложения внутри клонированного репозитория git. Создайте файл 01-task-test.yaml со следующим содержимым:
apiVersion: tekton.dev/v1beta1kind: Taskmetadata: name: testspec: resources: inputs: - name: repo type: git steps: - name: run-test image: golang:1.14-alpine workingDir: /workspace/repo/src command: ["go"] args: ["test"]
Блок resources: определяет входные данные, необходимые нашей задаче для выполнения своих шагов. Нашему шагу (названному run-test) требуется клонированный репозиторий git с примером tekton в качестве входных данных, и мы можем создать эти входные данные с помощью PipelineResource.
Создайте файл с названием 02-pipelineresource.yaml:
apiVersion: tekton.dev/v1alpha1kind: PipelineResourcemetadata: name: arthurk-tekton-examplespec: type: git params: - name: url value: https://github.com/arthurk/tekton-example - name: revision value: master
Тип ресурса git будет использовать git для клонирования
репозитория в каталог /workspace/$input_name при
каждом запуске задачи. Поскольку наш ввод называется repo, код
будет клонирован в /workspace/repo. Если бы наш ввод
был назван foobar, он был бы клонирован в
/workspace/foobar.
Следующий блок в нашей задаче (steps:) определяет
команду для выполнения и образ Docker, в котором следует выполнить
эту команду. Мы собираемся использовать образ golang Docker, так как Go уже
установлен.
Для запуска команды go test нам нужно сменить каталог. По
умолчанию команда запускается в каталоге
/workspace/repo, но в нашем репозитории с примером tekton приложение
Go находится в каталоге src. Мы делаем это, установив
рабочий каталог: /workspace/repo/src.
Затем мы указываем команду для запуска (go test),
но обратите внимание, что команда (go) и args
(test) должны быть определены отдельно в файле
YAML.
Примените Task и PipelineResource с помощью kubectl:
$ kubectl apply -f 01-task-test.yamltask.tekton.dev/test created$ kubectl apply -f 02-pipelineresource.yamlpipelineresource.tekton.dev/arthurk-tekton-example created
Выполняем нашу задачу
Чтобы запустить нашу задачу, мы должны создать
TaskRun, который ссылается на ранее созданную задачу и
передает все необходимые входные данные
(PipelineResource).
Создайте файл 03-taskrun.yaml со следующим содержимым:
apiVersion: tekton.dev/v1beta1kind: TaskRunmetadata: name: testrunspec: taskRef: name: test resources: inputs: - name: repo resourceRef: name: arthurk-tekton-example
Это примет нашу задачу (taskRef это ссылка на нашу
ранее созданную задачу с именем test) с нашим репозиторием git
tekton-example в качестве
входных данных (resourceRef это ссылка на наш
PipelineResource с именем
arthurk-tekton-example) и выполнит ее.
Примените файл с помощью kubectl, а затем проверьте ресурсы Pods
и TaskRun. Pod пройдет через статус Init:0/2 и
PodInitializing, а затем успешно:
$ kubectl apply -f 03-taskrun.yamlpipelineresource.tekton.dev/arthurk-tekton-example created$ kubectl get podsNAME READY STATUS RESTARTS AGEtestrun-pod-pds5z 0/2 Completed 0 4m27s$ kubectl get taskrunNAME SUCCEEDED REASON STARTTIME COMPLETIONTIMEtestrun True Succeeded 70s 57s
Чтобы увидеть вывод контейнеров, мы можем запустить следующую
команду. Обязательно замените testrun-pod-pds5z на имя
модуля из выходных данных выше (оно будет отличаться для каждого
запуска).
$ kubectl logs testrun-pod-pds5z --all-containers{"level":"info","ts":1588477119.3692405,"caller":"git/git.go:136","msg":"Successfully cloned https://github.com/arthurk/tekton-example @ 301aeaa8f7fa6ec01218ba6c5ddf9095b24d5d98 (grafted, HEAD, origin/master) in path /workspace/repo"}{"level":"info","ts":1588477119.4230678,"caller":"git/git.go:177","msg":"Successfully initialized and updated submodules in path /workspace/repo"}PASSok _/workspace/repo/src 0.003s
Наши тесты прошли, и наша задача была выполнена. Затем мы воспользуемся Tekton CLI, чтобы увидеть, как мы можем упростить весь этот процесс.
Использование Tekton CLI для запуска задачи
Tekton CLI обеспечивает более быстрый и удобный способ запуска задач.
Вместо того, чтобы вручную писать манифест TaskRun, мы можем запустить следующую команду, которая берет нашу задачу (с именем test), генерирует TaskRun (со случайным именем) и отображает ее журналы:
$ tkn task start test --inputresource repo=arthurk-tekton-example --showlogTaskrun started: test-run-8t46mWaiting for logs to be available...[git-source-arthurk-tekton-example-dqjfb] {"level":"info","ts":1588477372.740875,"caller":"git/git.go:136","msg":"Successfully cloned https://github.com/arthurk/tekton-example @ 301aeaa8f7fa6ec01218ba6c5ddf9095b24d5d98 (grafted, HEAD, origin/master) in path /workspace/repo"}[git-source-arthurk-tekton-example-dqjfb] {"level":"info","ts":1588477372.7954974,"caller":"git/git.go:177","msg":"Successfully initialized and updated submodules in path /workspace/repo"}[run-test] PASS[run-test] ok _/workspace/repo/src 0.006s
Вывод
Мы успешно установили Tekton в локальном кластере Kubernetes, определили задачу и протестировали ее, создав TaskRun через манифест YAML, а также через Tekton CLI tkn.
Весь пример кода доступен здесь.
В следующей части мы собираемся создать задачу, которая будет использовать Kaniko для создания образа Docker для нашего приложения, а затем будет отправлять его в DockerHub. Затем мы создадим пайплайн, который последовательно будет запускать обе наши задачи (запускать тесты приложения, сборку и отправку).
Часть 2 доступна здесь.
