[Перевод] Создание пайплайнов CI с помощью Tekton (внутри Kubernetes). Часть 1/220.02.2021 10:33

?v=1

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-pipelines
NAME                                           READY   STATUS    RESTARTS   AGE
tekton-pipelines-controller-74848c44df-m42gf   1/1     Running   0          20s
tekton-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 version
Client version: 0.16.0
Pipeline 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 задачи
  • PipelineRun: 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/v1beta1
kind: Task
metadata:
  name: test
spec:
  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/v1alpha1
kind: PipelineResource
metadata:
  name: arthurk-tekton-example
spec:
  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.yaml
task.tekton.dev/test created

$ kubectl apply -f 02-pipelineresource.yaml
pipelineresource.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/v1beta1
kind: TaskRun
metadata:
  name: testrun
spec:
  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.yaml
pipelineresource.tekton.dev/arthurk-tekton-example created

$ kubectl get pods
NAME                READY   STATUS      RESTARTS   AGE
testrun-pod-pds5z   0/2     Completed   0          4m27s

$ kubectl get taskrun
NAME      SUCCEEDED   REASON      STARTTIME   COMPLETIONTIME
testrun   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"}
PASS
ok      _/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 --showlog
Taskrun started: test-run-8t46m
Waiting 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.

© Habrahabr.ru