クラウドネイティブ CI/CD フレームワーク Tekton を中国で導入する方法

クラウドネイティブ CI/CD フレームワーク Tekton を中国で導入する方法

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Tekton は、非常に強力で柔軟な CI/CD オープンソース クラウド ネイティブ フレームワークです。フル機能の標準化されたクラウドネイティブ CI/CD ソリューションの提供に取り組んでいます。 [この記事では主にパイプライン自動化を使用して、TektonイメージをTencent Cloudウェアハウスに同期し、Tektonをデプロイします]

アプリケーションイメージ

Alibaba Cloud Image Repository には制限があります... 今回は Tencent Cloud Image Repository に切り替えました。 ccr.ccs.tencentyun.com/tektons/dashboard

パイプライン

GitHub Actions を使用する場合:

  1. イメージを同期し、イメージ マッピング ファイル (json) を生成します。
  2. イメージ マッピング ファイルをアーティファクトとして収集します。
  1.  これはアクションを使い始めるのに役立つ基本的なワークフローです
  2.  
  3. 名前: Tekton Images を取得
  4. 環境:
  5.   バージョン: v0.29.0 
  6.  
  7. の上：
  8.   押す：
  9.     パス:
  10.       - '.github/workflows/tekton.yaml'  
  11.       - 'テクトン/**'   
  12.  
  13. 仕事:
  14.   建てる：
  15.     動作環境: ubuntu-18.04
  16.     手順:
  17.     - 使用: actions/checkout@v2
  18.     -名前:ビルド
  19.       実行: | 
  20.        
  21.         curl https://storage.googleapis.com/tekton-releases/pipeline/previous/${{ env.VERSION }}/release.yaml -o release.yaml
  22.         grep -v "#" release.yaml | grep -v "^$" > release1.yaml ; sed -i 's/\-\-\-/###/g'リリース1.yaml
  23.         python3 tekton/get_tekton_images.py ${{ secrets.DOCKER_USER}} ${{ secrets.DOCKER_PASSWD}}
  24.     - 使用: actions/upload-artifact@v2
  25. と：
  26. 名前: ${{ env.VERSION }}-tekton-images
  27.         パス: tekton_images.json

デプロイメントファイルの解析

1. リリース デプロイメント yaml をダウンロードします。

2. Deployments オブジェクト内のイメージを解析します。

a.tekton パイプライン コントローラー

b.tekton-パイプライン-webhook

c.tekton-dashboard (最新のタグ)

  1.  gcr.io/tekton-releases/github.com/tektoncd/pipeline/cmd/controller:v0.29.0@sha256:72f79471f06d096cc53e51385017c9f0f7edbc87379bf415f99d4bd11cf7bc2b
  2.  gcr.io/tekton-releases/github.com/tektoncd/pipeline/cmd/kubeconfigwriter:v0.29.0@sha256:6d058f2203b9ab66f538cb586c7dc3b7cc31ae958a4135dd99e51799f24b06c9
  3.  gcr.io/tekton-releases/github.com/tektoncd/pipeline/cmd/git-init:v0.29.0@sha256:c0b0ed1cd81090ce8eecf60b936e9345089d9dfdb6ebdd2fd7b4a0341ef4f2b9
  4.  gcr.io/tekton-releases/github.com/tektoncd/pipeline/cmd/entrypoint:v0.29.0@sha256:66958b78766741c25e31954f47bc9fd53eaa28263506b262bf2cc6df04f18561
  5.  gcr.io/tekton-releases/github.com/tektoncd/pipeline/cmd/nop:v0.29.0@sha256:6a037d5ba27d9c6be32a9038bfe676fb67d2e4145b4f53e9c61fb3e69f06e816
  6.  gcr.io/tekton-releases/github.com/tektoncd/pipeline/cmd/imagedigestexporter:v0.29.0@sha256:e38dd0d32253fce5aaf1e501c0bc71facc3720564b7e97055921cc5390d612e0
  7.  gcr.io/tekton-releases/github.com/tektoncd/pipeline/cmd/pullrequest-init:v0.29.0@sha256:d28202fb8b33a1d4c05f261ef8dcbcdcf3b469887d4dad256ce91f73c917420e
  8.  gcr.io/google.com/cloudsdktool/cloud-sdk@sha256:27b2c22bf259d9bc1a291e99c63791ba0c27a04d2db0a43241ba0f1f20f4067f
  9.  gcr.io/distroless/base@sha256:aa4fd987555ea10e1a4ec8765da8158b5ffdfef1e72da512c7ede509bc9966c4
  10.  mcr.microsoft.com/powershell:nanoserver@sha256:b6d5ff841b78bdf2dfed7550000fd4f3437385b8fa686ec0f010be24777654d6
  11.  gcr.io/tekton-releases/github.com/tektoncd/pipeline/cmd/webhook:v0.29.0@sha256:46d5b90a7f4e9996351ad893a26bcbd27216676ad4d5316088ce351fb2c2c3dd

Python でデータ解析スクリプトを作成します。

  1.  yamlをインポートする
  2. jsonをインポート
  3. インポートシステム
  4. インポートOS 
  5.  
  6. クラス Tekton :
  7.     def __init__(自己、ファイル名、レジストリユーザー、レジストリパスワード):
  8.         self.yaml_file = ファイル名
  9.         self.arg_imgs = [ "gcr.io/tekton-releases/github.com/tektoncd/dashboard/cmd/dashboard@sha256:95f71a2568ced67ec370b5360f88bec3280601908cac9e62dfbb801114480437" ]
  10.         自己.split_str = "###"  
  11.         self.deployments = [ "tekton-pipelines-controller" 、 "tekton-pipelines-webhook" ]
  12.         self.kind_type = "デプロイメント"  
  13.         self.target_registry = "ccr.ccs.tencentyun.com/tektons/"  
  14.         self.repos = [ "コントローラ" 、 "kubeconfigwriter" 、 "git-init" 、
  15.  「エントリポイント」 、 「nop」 、 「イメージダイジェストエクスポーター」 、
  16.  ["pullrequest-init" 、 "cloud-sdk" 、 "base" 、 "powershell" 、 "webhook" ]
  17.         自己.結果 = []
  18.         self.registry_user = レジストリユーザー
  19.         self.registry_passwd = レジストリパスワード
  20.  
  21.     def load_yaml(自分自身、データ):
  22.         コンテンツ = yaml.load (データ)
  23. コンテンツを返す
  24.  
  25.     def load_json(自分自身、データ):
  26.         コンテンツ = json.loads(データ)
  27. コンテンツを返す
  28.  
  29.     get_images(self)を定義します。
  30.         f =オープン(self.yaml_file、 'r' ) .read ()
  31.  iがf.split( "###" )[:-1]の場合:
  32.             試す：
  33.                 コンテンツ = self.load_yaml( i.replace ( "###" , "" ))
  34.                 content[ "kind" ] == self.kind_typeの場合:
  35.                     deploy_name = コンテンツ[ "メタデータ" ][ "名前" ]
  36.                     # 画像を取得
  37.                     self.deploymentsにdeploy_name がある場合:
  38.                         img = content[ "仕様" ][ "テンプレート" ][ "仕様" ][ "コンテナ" ][0][ "画像" ]
  39.                         self.arg_imgs.append(画像)
  40.                     # パラメータ内の画像を取得する
  41.                     deploy_name == "tekton-pipelines-controller"の場合:
  42.                         arg_img = コンテンツ[ "仕様" ][ "テンプレート" ][ "仕様" ][ "コンテナ" ][0][ "引数" ]
  43.  arg_img内のaの場合:
  44.                             a.startswith( "-" )でない場合:
  45.                                 自己.arg_imgs.append(a)
  46.  except例外をeとして:
  47.                 印刷する
  48. self.arg_imgsを返す
  49.  
  50.     def save_json_file(自分自身、データ、ファイル名):
  51.  self.arg_imgs内のiの場合:
  52.             自己.結果.追加({
  53.  "s_image" : 私,
  54.  "t_image" : self.target_registry + i.split( "/" )[-1].split( "@" )[0]
  55.                 })
  56.         新しいデータ = json.dumps(self.result、インデント=4)
  57.         a = open ( ファイル名 , 'w' )
  58.         a.write(新しいデータ)
  59.         a.近い（） 
  60.  
  61.     定義:
  62.         f =オープン( "tekton_images.json" , 'r' )。読む（）
  63.         コンテンツ = self.load_json(f)
  64.         docker_login_cmd = "dockerログイン-u {0} -p {1} {2}" .format(
  65.             自己.registry_user、
  66.             自己.registry_passwd、
  67.             self.target_registry.split( "/" )[0])
  68.         os.system(docker_login_cmd)
  69. コンテンツ内の項目:
  70.             print( "[GetImages] {}" .format(item))
  71.             docker_pull_cmd = "docker pull {0}" .format(item[ "s_image" ])
  72.             docker_tag_cmd = "docker タグ {0} {1}" .format(item[ "s_image" ], item[ "t_image" ])
  73.             docker_push_cmd = "docker push {0}" .format(item[ "t_image" ])
  74.             os.system(docker_pull_cmd + "&&" + docker_tag_cmd + "&&" + docker_push_cmd)
  75.             print( "[GetImagesDone] {}" .format(item)) 
  76.          
  77.  __name__ == '__main__'の場合:
  78.     tekton = Tekton( "release1.yaml" , sys.argv[1], sys.argv[2])
  79.     画像 = tekton.get_images()
  80.     tekton.save_json_file(画像, "tekton_images.json" )
  81.     tekton.sync_images()

イメージマッピングファイル

s_image は元のイメージ名、t_image はターゲットイメージ名です。ここでは Tencent Cloud のイメージリポジトリを使用します。

  1.  [
  2.     {
  3.  "s_image" : "gcr.io/tekton-releases/github.com/tektoncd/pipeline/cmd/controller:v0.29.0@sha256:72f79471f06d096cc53e51385017c9f0f7edbc87379bf415f99d4bd11cf7bc2b" 、
  4.  "t_image" : "ccr.ccs.tencentyun.com/tektons/controller:v0.29.0"  
  5.     },
  6.     {
  7.  "s_image" : "gcr.io/tekton-releases/github.com/tektoncd/pipeline/cmd/kubeconfigwriter:v0.29.0@sha256:6d058f2203b9ab66f538cb586c7dc3b7cc31ae958a4135dd99e51799f24b06c9" 、
  8.  "t_image" : "ccr.ccs.tencentyun.com/tektons/kubeconfigwriter:v0.29.0"  
  9.     },
  10.     {
  11.  "s_image" : "gcr.io/tekton-releases/github.com/tektoncd/pipeline/cmd/git-init:v0.29.0@sha256:c0b0ed1cd81090ce8eecf60b936e9345089d9dfdb6ebdd2fd7b4a0341ef4f2b9" 、
  12.  "t_image" : "ccr.ccs.tencentyun.com/tektons/git-init:v0.29.0"  
  13.     },
  14.     {
  15.  "s_image" : "gcr.io/tekton-releases/github.com/tektoncd/pipeline/cmd/entrypoint:v0.29.0@sha256:66958b78766741c25e31954f47bc9fd53eaa28263506b262bf2cc6df04f18561" 、
  16.  "t_image" : "ccr.ccs.tencentyun.com/tektons/entrypoint:v0.29.0"  
  17.     },
  18.     {
  19.  "s_image" : "gcr.io/tekton-releases/github.com/tektoncd/pipeline/cmd/nop:v0.29.0@sha256:6a037d5ba27d9c6be32a9038bfe676fb67d2e4145b4f53e9c61fb3e69f06e816" 、
  20.  "t_image" : "ccr.ccs.tencentyun.com/tektons/nop:v0.29.0"  
  21.     },
  22.     {
  23.  "s_image" : "gcr.io/tekton-releases/github.com/tektoncd/pipeline/cmd/imagedigestexporter:v0.29.0@sha256:e38dd0d32253fce5aaf1e501c0bc71facc3720564b7e97055921cc5390d612e0" 、
  24.  "t_image" : "ccr.ccs.tencentyun.com/tektons/imagedigestexporter:v0.29.0"  
  25.     },
  26.     {
  27.  "s_image" : "gcr.io/tekton-releases/github.com/tektoncd/pipeline/cmd/pullrequest-init:v0.29.0@sha256:d28202fb8b33a1d4c05f261ef8dcbcdcf3b469887d4dad256ce91f73c917420e" 、
  28.  "t_image" : "ccr.ccs.tencentyun.com/tektons/pullrequest-init:v0.29.0"  
  29.     },
  30.     {
  31.  "s_image" : "gcr.io/google.com/cloudsdktool/cloud-sdk@sha256:27b2c22bf259d9bc1a291e99c63791ba0c27a04d2db0a43241ba0f1f20f4067f" 、
  32.  「t_image」 : 「ccr.ccs.tencentyun.com/tektons/cloud-sdk」  
  33.     },
  34.     {
  35.  "s_image" : "gcr.io/distroless/base@sha256:aa4fd987555ea10e1a4ec8765da8158b5ffdfef1e72da512c7ede509bc9966c4" 、
  36.  "t_image" : "ccr.ccs.tencentyun.com/tektons/base"  
  37.     },
  38.     {
  39.  "s_image" : "mcr.microsoft.com/powershell:nanoserver@sha256:b6d5ff841b78bdf2dfed7550000fd4f3437385b8fa686ec0f010be24777654d6" 、
  40.  "t_image" : "ccr.ccs.tencentyun.com/tektons/powershell:nanoserver"  
  41.     },
  42.     {
  43.  "s_image" : "gcr.io/tekton-releases/github.com/tektoncd/pipeline/cmd/webhook:v0.29.0@sha256:46d5b90a7f4e9996351ad893a26bcbd27216676ad4d5316088ce351fb2c2c3dd" 、
  44.  "t_image" : "ccr.ccs.tencentyun.com/tektons/webhook:v0.29.0"  
  45.     },
  46.     {
  47.  "s_image" : "gcr.io/tekton-releases/github.com/tektoncd/dashboard/cmd/dashboard@sha256:95f71a2568ced67ec370b5360f88bec3280601908cac9e62dfbb801114480437" 、
  48.  「t_image」 : 「ccr.ccs.tencentyun.com/tektons/dashboard」   
  49.      
  50.     }
  51.  ]

イメージ マッピング ファイルは、GitHubActions ページからダウンロードできます。

ミラースクリプトをダウンロード

上記で生成されたイメージ ファイルを解析し、docker pull は対応するイメージをローカル コンピューターにダウンロードします。

  1.  jsonをインポート
  2. インポートOS 
  3.  
  4. クラス Tekton:
  5.     __init__(self)を定義します。
  6.         self.json_file = "tekton_images.json"  
  7.         self.target_registry = "ccr.ccs.tencentyun.com/tektons/"  
  8.         # self.registry_user = レジストリユーザー
  9.         # self.registry_passwd = レジストリパスワード
  10.  
  11.     def load_json(自分自身、データ):
  12.         コンテンツ = json.loads(データ)
  13. コンテンツを返す
  14.  
  15.     def down_images(self):
  16.         f =オープン(self.json_file、 'r' ) .read ()
  17.         コンテンツ = self.load_json(f) 
  18.  
  19.         # docker_login_cmd = "dockerログイン-u {0} -p {1} {2}" .format(
  20.         # 自己.registry_user、
  21.         # 自己.registry_passwd、
  22.         # self.target_registry.split( "/" )[0])
  23. コンテンツ内の項目:
  24.             print( "[GetImages] {}" .format(item[ "t_image" ]))
  25.             docker_pull_cmd = "docker pull {0}" .format(item[ "t_image" ])
  26.             # docker_tag_cmd = "docker タグ {0} {1}" .format(item[ "t_image" ], item[ "s_image" ].split( "@" )[0])
  27.             os.system(docker_pull_cmd + "&&" + docker_tag_cmd) を実行します。
  28.             print( "[GetImagesDone] {}" .format(item)) 
  29.  
  30.  __name__ == '__main__'の場合:
  31.     t = テクトン().down_images()

Tektonを展開する

デプロイメント ファイル内のイメージを置き換えます。

  1. release.yaml 内のイメージを手動で更新します。次に、kubectl apply release.yaml でデプロイします (後でスクリプトを最適化して、release.yaml を自動的に更新します)
  2. tekton-dashboard-release.yaml 内のイメージを手動で更新します。次に展開します。
  1.  [root@master ~]# kubectl -n tekton-pipelines ポッドを取得します
  2. 名前準備完了 ステータス 再起動 年齢
  3. tekton-dashboard-5c4b89d9-2z8g7 1/1 ランニング 0 21m
  4.  tekton-pipelines-controller-b96f647bb-gff69 1/1 実行中 0 13h
  5.  tekton-pipelines-webhook-76bc9c97b9-cd2m4 1/1 実行中 0 13h

Tekton ダッシュボードを公開するための Ingress を作成します。

  1.  apiバージョン: extensions/v1beta1
  2. 種類: イングレス
  3. メタデータ:
  4. 名前: tekton-service
  5.   名前空間: tekton-pipelines
  6.   注釈:
  7.     kubernetes.io/ingress.class: nginx
  8.     nginx.ingress.kubernetes.io/proxy-body-サイズ: 256m
  9. 仕様:
  10.   ルール:
  11.   - ホスト: tekton.idevops.site
  12.     http:
  13.      パス:
  14.      - パス：​​ /
  15.        バックエンド:
  16.           サービス名: tekton-dashboard
  17.           サービスポート: 9097

UI ページにアクセスします。

パイプラインの記述

  1. apiバージョン: tekton.dev/v1beta1
  2. 種類: タスク
  3. メタデータ:
  4. 名前: tektoncd-task
  5. 仕様:
  6.   リソース：
  7.     入力:
  8.     -名前: リポジトリ
  9.       タイプ: git
  10.   手順:
  11.   -名前: 実行テスト
  12.     イメージ: maven:3-jdk-8
  13.     作業ディレクトリ: /workspace/repo
  14.     コマンド: [ "mvn" ]
  15.     引数: [ "クリーン" 、 "パッケージ" ]
  16.  ---  
  17.  apiバージョン: tekton.dev/v1alpha1
  18. 種類: パイプラインリソース
  19. メタデータ:
  20. 名前: tektoncd-resource
  21. 仕様:
  22.   タイプ: git
  23.   パラメータ:
  24.     -名前: URL
  25.       値: http://192.168.1.200/devops/devops-maven-service.git
  26.     -名前: リビジョン
  27.       値: マスター
  28. ---  
  29.  apiバージョン: tekton.dev/v1beta1
  30. 種類: タスク実行
  31. メタデータ:
  32. 名前: cdpipeline
  33. 仕様:
  34.   タスク参照:
  35. 名前: tektoncd-task
  36.   リソース：
  37.     入力:
  38.     -名前: リポジトリ
  39.       リソース参照:
  40. 名前: tektoncd-resource

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