Day 28 利用 GitLab CI/CD Pipeline 部署程式到 GKE

15th鐵人賽 kubernetes gke gitlab-ci cicd

wwwxxch

2023-10-13 00:39:04

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今明兩天會寫 GitLab CI/CD 的主題，算是 Kubernetes 的應用。是很基本的文章但還是紀錄一下小白如我怎麼理解的。

這篇會稍微介紹 GitLab 是什麼、CI/CD Pipeline 是什麼、git push 後自動化部署程式到 GKE 要怎麼做。

GitLab & CI/CD Pipeline

類似 GitHub，GitLab 也是一個遠端的 Git Repository 管理系統，另外還提供了滿多附加功能協助軟體開發。GitLab 有官方版本的，若是公司或團隊使用會有相對應的費用。不過 GitLab 也有提供社群(GitLab Community Edition, CE) 及企業 (GitLab Enterprise Edition, EE) 版的軟體給企業自己架設 GitLab Server。

GitLab CI/CD Pipeline 是一套自動化整合及部署的工具，讓軟體開發能夠 Continuous Integration, Continous Delivery (or Deployment)。例如 commit code 並 push 上 repo 後，自動跑測試、自動 build image、自動 deploy 到 UAT/Production 環境等等。在使用 CI/CD 工具之前，開發者需要自己手動下指令來測試、Build Image、部署到目標環境，但透過 CI/CD 工具就能自動化原本需要人工的動作，確保要執行的步驟每一次都會相同 (標準化) 並節省手動的時間。

流程長這樣 -

Source: https://about.gitlab.com/images/blogimages/cicd_pipeline_infograph.png

上圖的 BUILD、UNIT TEST etc 可以想成是一個一個的 Job，Job 可能會是多條指令的集合。手動時是人來執行這些指令，自動的話則是由機器幫我們執行。

GitLab CI/CD Pipeline 要做什麼事是定義在 Repository 中的 .gitlab-ci.yml，其中會定義 Job，對應到上圖的編譯、跑測試、部署。Job 通常會包含多條指令，手動的時候是人來執行，自動化則是由機器幫我們執行這些 Job。因此 Pipeline 還有個 Runner 的角色，當 CI/CD Pipeline 啟動後，這些 Job 就會分給 Gitlab Runner 去執行。

Source: https://dev.to/techworld_with_nana/gitlab-cicd-for-beginners-free-course-2mee

GitLab Server 上可以註冊多個 Runner，每個 Runner 會是另一台主機 (or Instance)。Pipeline 中的 Job 可以指定 tag，tag 會對應到 Runner。Runner 會定時去跟 GitLab Server 確認有沒有符合它的 Job 要執行，有就會分配給它。這邊的 GitLab Server 可以是官方的 gitlab.com，或是自己架的 Gitlab Server。

Source: https://dev.to/techworld_with_nana/gitlab-cicd-for-beginners-free-course-2mee

.gitlab-ci.yml

學 .gitlab-ci.yml 的部分直接推薦教學影片 - https://www.youtube.com/watch?v=qP8kir2GUgo。

可以跟著寫 YAML file 然後將程式部署到某台主機上。不過影片中使用的是 Docker Hub、部署環境到雲端主機，這邊示範的則是將 Image 推到 Google Artifact Registry 以及使用這個 Image 部署到 GKE 中。

示範的 Repository 在這：https://gitlab.com/devops8995537/gitlab-cicd-python-web ，改寫 Nana 的 .gitlab-ci.yml ，跑的應用程式一樣是影片中的 python app。

檔案請看 https://gitlab.com/devops8995537/gitlab-cicd-python-web/-/blob/main/.gitlab-ci-ironman_day28.yml

# .gitlab-ci.yml
workflow:
  rules:
    - if: $CI_COMMIT_MESSAGE =~ /run-pipeline/

stages:
  - test
  - build
  - deploy

variables:
  REGISTRY: asia-east1-docker.pkg.dev
  GCP_PROJECT: ironman-401814
  REPO_NAME: demo
  IMAGE_NAME: $REGISTRY/$GCP_PROJECT/$REPO_NAME/$CI_PROJECT_NAME
  IMAGE_TAG: $CI_COMMIT_SHORT_SHA
  GKE_CLUSTER_NAME: cluster-demo
  GKE_CLUSTER_ZONE: asia-east1-b

run_tests:
  stage: test
  image: python:3.9-slim-buster
  before_script:
    - apt-get update && apt-get install make
  script:
    - make test

build:
  stage: build
  image: google/cloud-sdk:447.0.0-alpine
  services:
    - docker:24.0.6-dind-alpine3.18
  variables:
    DOCKER_HOST: tcp://docker:2376
    DOCKER_TLS_CERTDIR: '/certs'
    DOCKER_TLS_VERIFY: 1
    DOCKER_CERT_PATH: '$DOCKER_TLS_CERTDIR/client'
  script:
    # Allow gcloud & other tools to use service account credentials to make requests
    - gcloud auth activate-service-account --key-file $GCP_SERVICE_ACCOUNT_KEY
    # Let Docker client to authenticate by GCP service account, to access the artifact registry
    - gcloud auth configure-docker $REGISTRY -q
    # Build & Push Image
    - docker build -t $IMAGE_NAME:$IMAGE_TAG -t $IMAGE_NAME:latest .
    - docker push $IMAGE_NAME --all-tags
    # List Images
    - gcloud container images list-tags $IMAGE_NAME --limit=10

deploy:
  stage: deploy
  image: google/cloud-sdk:447.0.0-alpine
  before_script:
    # No kubectl in google/cloud-sdk, need to install it
    - gcloud components install kubectl
    - gcloud auth activate-service-account --key-file $GCP_SERVICE_ACCOUNT_KEY
    - gcloud container clusters get-credentials $GKE_CLUSTER_NAME --zone $GKE_CLUSTER_ZONE --project $GCP_PROJECT
	script:
    # Pass the image name & tag name into yaml file
    - sed -i "s|<IMAGE_NAME>|$IMAGE_NAME|g" deploy/gke/deploy.yaml
    - sed -i "s|<IMAGE_TAG>|$IMAGE_TAG|g" deploy/gke/deploy.yaml
    - kubectl apply -f deploy/gke/deploy.yaml

DIND (docker in docker，build job 使用 docker:24.0.6-dind-alpine3.18 當作 service) 的使用可參考官網文件: https://docs.gitlab.com/ee/ci/docker/using_docker_build.html#use-the-kubernetes-executor-with-docker-in-docker

$CI_PROJECT_NAME、$CI_COMMIT_SHORT_SHA 是 Predefined CI/CD vairiables: https://docs.gitlab.com/ee/ci/variables/predefined_variables.html

Google Cloud Setup

需要做的事有 -

建立 Project
啟用 Artifact Registry API
Artifact Registry - 建立 Repository
啟用 Kubernetes Engine API
建立好 Cluster
設 IAM

Artifact Registry 的圖先跳過，Cluster 的部分可參考前一天的文章。

接下來要建立 Service Account，讓 Gitlab Runner 執行 Job 的時候可以拿這個身份對 Google Cloud 做操作。左側選單選擇 [IAM] → [Service Account]

點選 [CREATE SERVICE ACCOUNT] 後，輸入 account name，接下來選擇要給這個 account 什麼 role。我們要

Push Image to Artifact Registry
Pull Image from Artifact Registry
Deploy App in Kubernetes Cluster

所以給 Artifact Registry Writer、Artifact Registry Reader、Kubernetes Engine Developer 這三個 Role。(GCP IAM 是不是能夠再限縮權限到特定 Repo 或特定資源待研究)

接下來按 [Done] 就設定好了。

回到 Service Accounts 的頁面，可以看到多了剛才設定的 Account。接下來直接點選這個 Email，進去新增 Key。

點選後會跳出視窗，建議選擇 JSON 格式的 KEY，確定後會再跳出下載的視窗讓你存 KEY。透過這個 KEY 就能對 Service Account 做認證，執行這個 Account 可以做的事。

回到 IAM 的介面，可以看到各 Account 有什麼 Role

GitLab CI/CD Variables

有些機密的資料不該明文寫在程式碼中，但我們使用 GitLab Pipeline 又需要剛才 Service Account 的 KEY。這時需到 GitLab Repo 左側選單，[Settings] → [CI/CD] → [Variables] 設定變數。

點選 [Add variable]，可以新增變數，到時就能在 .gitlab-ci.yml 中透過 $ 使用。

這邊可以將變數存成 File 或是一般變數，這邊直接存成 File，在下 gcloud auth activate-service-account [ACCOUNT] [--key-file]=KEY_FILE 指令時就能直接用。

Run Pipeline

一切都準備好後就可以 commit & push。因我在 pipeline file 中有設 rules: if: $CI_COMMIT_MESSAGE =~ /run-pipeline/ ，所以只有 Commit Message 包含 run-pipeline 的字眼時才會啟動 CI/CD pipeline。