CI/CD Pipeline

更新於 發佈於 閱讀時間約 3 分鐘
CI/CD Pipeline 是一連串自動化步驟,可以測試軟體,部屬應用程式。但實際上到底要做什麼事情呢?可以從 GitLab 的 Auto DevOps 了解。

Auto Dependency Scanning

掃描第三方函式庫的安全性漏洞。參考下圖:
如果是 .NET 6 可以用以下指令掃描:
dotnet list package --vulnerable
參考如下:
https://devblogs.microsoft.com/nuget/how-to-scan-nuget-packages-for-security-vulnerabilities/

測試功能性

執行 Unit Test、Integration Test,確保這次程式碼的調整,沒有改壞現有功能。

Auto Code Quality

Auto Code Quality 是靜態程式碼分析,也會將報告附在 Merge Request、Pipeline 上。GitLab 是使用 Code Climate 做程式碼分析,但已經包成 codequality 這個 Docker Image。
除了 Code Climate,還有 SonarQube 之類的軟體可以使用。

Auto Container Scanning

掃描 Docker Image 的漏洞,因為 Docker Image 上可能有安裝不少的軟體,這些軟體可能 6 個月後發現安全性上的問題。掃描出問題後,可以盡快的更新相關軟體,避免安全性上的問題。

Auto Review Apps

Review App 可以讓我們看 feature branch 的功能。當審核通過後,才合併到 Dev branch。

Auto Deploy

自動部屬到 Kubernetes 上,是採用 Push Model,也就是 CI/CD Pipeline 主動更新 Kubernetes。

Auto Static Application Security Testing (SAST)

靜態程式碼分析,專門掃描安全性的問題。

Auto Dynamic Application Security Testing (DAST)

對運行中的程式執行安全性測試。

Auto Secret Detection

gitleaks detect -v
掃描程式碼,看有沒有密碼、API token 等等的敏感資訊。
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Prometheus 提供 PromQL 讓我們對 metrics 查詢,可以查出最近 1 小時內的請求成功率,最近 30 分鐘內的請求延遲等等的資訊,下面用範例說明。 Request Per Second 此範例查詢「每秒的請求數量」,我用 Traefik 當作範例說明。 這幫我們得出以下結果:
API Gateway 是什麼? 參考上圖,API Gateway 是一個程式,位於 Client 和 Microservice 之間。當伺服器架構採用這種設計後,會有以下優點: 架構彈性 - 當伺服器架構需要調整的時候,Client 不需要調整(前提是 API 維持不變)。 IP Listing
我發現從統計學、電子、電腦繪圖的角度來看取樣,在說法上有點不同,但我認為大致上的概念是相同的。 資料實在是「太多了」,沒辦法拿這麼多的資料處理,但我們可以降低資料的數量,但和原本的資料大致上差不多,我們就可以做分析,得到我們想要的結果。 Reference:
監控的解決方案有很多種,我這裡選擇的是 Prometheus。實際上只有 Prometheus 還不夠,真正其實會安裝以下項目: 以上這些安裝項目都可以用 kube-prometheus-stack 這個專案提供的 helm chart 安裝。 用 helm 安裝: Reference:
Autoscaling 的目的是當有大量請求時,系統可以自動的增加運算資源,處理當下的大量請求;也可以根據當下資源使用率低時,自動降低運算資源,達到省錢的目的。
Prometheus 提供 PromQL 讓我們對 metrics 查詢,可以查出最近 1 小時內的請求成功率,最近 30 分鐘內的請求延遲等等的資訊,下面用範例說明。 Request Per Second 此範例查詢「每秒的請求數量」,我用 Traefik 當作範例說明。 這幫我們得出以下結果:
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