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Les pipelines dynamiques Gitlab CI/CD

En tant que spécialiste DevOps, je suis souvent confronté à des défis de déploiement et de test, surtout lorsqu'il s'agit de déployer une application pour plusieurs clients. Imaginons un scénario où, après le déploiement, une série de tests doit être exécutée pour chacun de ces clients. Traditionnellement, cela pourrait impliquer l'ajout d'autant d'étapes que de clients, une approche à la fois fastidieuse et inefficace.

Les Pipelines Enfant Dynamiques​

Heureusement, avec les Dynamic Child Pipelines de GitLab CI/CD, nous pouvons générer dynamiquement ces étapes, adaptant ainsi le processus de manière agile et efficiente. Cette approche permet de simplifier considérablement la configuration des pipelines et d'améliorer l'automatisation des processus CI/CD, en adaptant automatiquement les étapes de test en fonction du nombre et des spécificités des clients. Dans ce blog, nous explorerons en détail comment tirer parti des Dynamic Child Pipelines pour optimiser nos workflows de déploiement et de test dans des contextes multi-clients.

Je vais utiliser Ansible pour générer des étapes dynamiques. D'ailleurs, je vais utiliser 2 astuces Ansible :

  • Installer la même application pour différents clients sur une seule machine
  • Générer un seul fichier en utilisant un template pour tous ces clients

Mettons en place notre exemple​

Nous avons l'application à installer sur la même machine pour les clients : client1, client2 et client3. L'application est installée dans le répertoire /app/<nom-du-client>

Bien sûr pour simplifier, je vais simplement déposer un fichier vide dans le répertoire.

Création de l'inventaire​

Pour notre machine, je vais utiliser une machine provisionner pour ce tutoriel. Le fichier d'inventaire :

[all]
client1 ansible_host=default
client2 ansible_host=default
client3  ansible_host=default

Si on génère l'inventaire avec la commande Ansible avec le module ping, vous allez voir que nous aurons bien 3 appels.

ansible -i hosts all -m ping all
client3 | SUCCESS => {
    "ansible_facts": {
        "discovered_interpreter_python": "/usr/bin/python3.6"
    },
    "changed": false,
    "ping": "pong"
}
client1| SUCCESS => {
    "ansible_facts": {
        "discovered_interpreter_python": "/usr/bin/python3.6"
    },
    "changed": false,
    "ping": "pong"
}
client1 | SUCCESS => {
    "ansible_facts": {
        "discovered_interpreter_python": "/usr/bin/python3.6"
    },
    "changed": false,
    "ping": "pong"
}

Je vais ajouter des variables pour chaque client en créant dans le répertoire host_vars les fichiers <nomduclient>.yml qui contiendra :

name: <un-nom>

Lançons la commande ansible-inventory :

ansible-inventory -i hosts --graph --vars

@all:
  |--@ungrouped:
  |  |--client1
  |  |  |--{ansible_host = default}
  |  |  |--{name = toto}
  |  |--client2
  |  |  |--{ansible_host = default}
  |  |  |--{name = titi}
  |  |--client3
  |  |  |--{ansible_host = default}
  |  |  |--{name = tata}

La variable name sera utilisé dans le fichier template.

Installons l'application​

Maintenant le playbook pour installer l'application install-app.yml qui ne fait que créer le répertoire.

---
- hosts: all
  gather_facts: false

  tasks:
    - name: create folder /app
      become: true
      ansible.builtin.file:
        path: /app
        state: directory
        mode: 0755
    - name: create folder
      become: true
      ansible.builtin.file:
        path: /app/{{ inventory_hostname }}
        state: directory
        mode: 0644


ansible-playbook -i hosts install-app.yml

Écriture du test​

Nous allons utiliser l'outil testinfra :

pip install pytest-testinfra

Créer un fichier test_app.py dont le contenu est le suivant :

def test_app_install(host):
  all_variables = host.ansible.get_variables()
  hostname = all_variables['inventory_hostname']
  directory = "./app/%s" % hostname
  assert host.file(directory).exists
  assert host.file(directory).is_directory

On récupère les variables Ansible grâce à la fonction host.ansible_.get_variables. Ensuite, on construit le chemin avec la variable inventory_hostname. On teste s'il s'agit bien d'un répertoire et qu'il existe.

Testons-le sur un seul client avec l'option --hosts :

py.test  --ansible-inventory=hosts --connection=ansible   test_app.py --hosts client3
========================================= test session starts =========================================
platform linux -- Python 3.9.7, pytest-6.2.5, py-1.10.0, pluggy-1.0.0
rootdir: /home/vagrant/Projets/perso/test-dyn
plugins: testinfra-6.4.0
collected 1 item

test_app.py .                                                                                   [100%]

========================================== 1 passed in 1.37s ==========================================

Passons maintenant à l'écriture du pipeline et en particulier de la partie générant le pipeline dynamique.

Mettons en place le pipeline dynamique​

Il y a quelques semaines, je vous ai présenté les pipelines parent/enfant. Une des possibilités offertes par cette nouvelle fonctionnalité est de pouvoir inclure un autre pipeline de cette manière :

tests:
  stage: test
  trigger:
    include:
      - artifact: test-ci.yml
        job: generate
    strategy: depend

On peut inclure un fichier de pipeline externe généré par un job précédent. Pour rendre dépendant les enfants du parent, on ajoute la clé strategy à depend. Ici un job generate qui produit un artefact test-ci.yml. En voici le contenu :

generate:
  stage: generate
  script:
    - ansible-playbook -i hosts generate-ci.yml
  artifacts:
    paths:
      - test-ci.yml

Voici le contenu du playbook :

---
- hosts: all
  gather_facts: false

  tasks:
    - name: generate dynamique ci stages
      blockinfile:
        mode: 0644
        create: true
        path: ./test-ci.yml
        block: "{{ lookup('template', 'templates/test-ci.yml.j2') }}"
        marker: "# {mark} Test for {{ inventory_hostname }}"
      delegate_to: localhost

Ce playbook génère sur localhost un fichier en concaténant dans un fichier les 3 sorties produites par le lookup template dont en voici le contenu :

test-{{ name }}:
  image: python:3.9.7-alpine3.14
  stage: test
  script:
    - apk add py3-pip
    - pip3 install ansible pytest-testinfra
    - py.test  --ansible-inventory=hosts --connection=ansible test_app.py --hosts {{ inventory_hostname }}

Lançons le playbook :

ansible-playbook -i hosts generate-ci.yml

Ce qui produit comme fichier :

# BEGIN Test for client2
test-titi:
  stage: test
  script:
    - py.test  --ansible-inventory=hosts --connection=ansible test_app.py --hosts client2
# END Test for client2
# BEGIN Test for client1
test-toto:
  stage: test
  script:
    - py.test  --ansible-inventory=hosts --connection=ansible test_app.py --hosts client1
# END Test for client1
# BEGIN Test for client3
test-tata:
  stage: test
  script:
    - py.test  --ansible-inventory=hosts --connection=ansible test_app.py --hosts client3
# END Test for client3

Tout à fait le résultat attendu.

Le fichier .gitlab-ci.yml au complet.

---
stages:
  - deploy
  - generate
  - test
image: python:3.9.7-alpine3.14

deploy:
  stage: deploy
  script:
    - apk add --no-cache bc cargo gcc libffi-dev musl-dev openssl-dev py3-pip python3 python3-dev rust
    - pip install ansible
    - ansible-playbook -i hosts install-app.yml

generate:
  stage: generate
  needs:
    - deploy
  script:
    - ansible-playbook -i hosts generate-ci.yml
  artifacts:
    paths:
      - test-ci.yml

tests:
  stage: test
  needs:
    - generate
    - deploy
  trigger:
    include:
      - artifact: test-ci.yml
        job: generate
    strategy: depend

Avantages de cette Approche​

En utilisant les Dynamic Child Pipelines, nous bénéficions de plusieurs avantages :

  • Modularité : Chaque pipeline enfant peut être géré et modifié indépendamment, ce qui facilite la maintenance.
  • Flexibilité : Les pipelines enfants peuvent être adaptés aux besoins spécifiques de chaque client.
  • Scalabilité : Il est facile d'ajouter de nouveaux clients ou de modifier les configurations existantes sans perturber l'ensemble du processus.

Pour rappel, GitLab CI/CD offre des options avancées pour contrôler quand et comment les pipelines enfants sont déclenchés. Utilisez judicieusement les règles de déclenchement pour assurer que les pipelines enfants ne s'exécutent que lorsque c'est nécessaire, optimisant ainsi les ressources et le temps de traitement.

Plus loin​

En conclusion, l'adoption des Dynamic Child Pipelines dans GitLab permet d'optimiser la gestion des processus de CI/CD, en particulier dans des contextes multiclients. Cette approche offre une flexibilité, une modularité et une efficacité accrues, facilitant la gestion des déploiements et des tests pour différentes configurations et exigences client.

J'imagine pouvoir déployer une application dans plusieurs environnements (développement, test, production) pour plusieurs clients. En utilisant des Dynamic Child Pipelines pour gérer ces déploiements de manière séquentielle, en veillant à ce que les tests soient exécutés avec succès dans un environnement avant de passer au suivant...