Labs Pipeline Craft — Pratique GitLab CI/CD

Les guides expliquent comment GitLab CI/CD fonctionne. Les labs vous font pratiquer. Pipeline Craft est une série de 26 exercices progressifs sur un vrai projet Python (FastAPI). Vous forkez le dépôt, vous écrivez du YAML, vous poussez, vous voyez le résultat — pipeline vert ou rouge, à vous de diagnostiquer. Chaque lab cible une compétence précise de la formation GitLab CI/CD.

Ce que vous allez apprendre

Écrire des pipelines GitLab CI/CD de zéro sur un projet réel
Diagnostiquer des pipelines cassés en lisant les logs et le YAML
Optimiser avec cache, artifacts, DAG et parallélisme
Industrialiser avec templates, includes et CI/CD Components
Sécuriser les secrets, scanner le code et les images Docker

Dans quel contexte ?

Les labs complètent les guides théoriques. Ils sont utiles quand :

Vous venez de lire un guide et voulez ancrer la compétence par la pratique
Vous préparez la certification GitLab CI/CD Associate et avez besoin d’exercices
Vous formez une équipe et cherchez des TP prêts à l’emploi
Vous voulez un projet fil rouge qui évolue de lab en lab

Le projet fil rouge

Tous les labs s’appuient sur Pipeline Craft, une API REST écrite en Python (FastAPI) avec :

6 endpoints (/health, /version, /items CRUD)
Des tests unitaires (pytest)
Un linter (ruff)
Un Dockerfile multi-stage
Un script de déploiement simulé

Le code est volontairement simple — c’est le pipeline qui est au centre de chaque exercice.

Comment ça marche

Le dépôt Pipeline Craft est hébergé sur gitlab.com. Il contient le code Python de l’API et toutes les branches des labs. Le principe : vous créez votre propre copie du dépôt (un fork), puis vous travaillez sur les branches de départ de chaque lab.

Étape 1 — Forkez le dépôt (une seule fois)

Un fork crée une copie du dépôt dans votre propre espace GitLab. Vous y êtes propriétaire, vous pouvez y pousser du code et voir vos propres pipelines s’exécuter.

Ouvrez le dépôt original

Rendez-vous sur gitlab.com/Bob74/pipeline-craft.
Cliquez sur Fork (bouton en haut à droite)

Gardez les paramètres par défaut (votre namespace personnel, visibilité publique) et cliquez sur Fork project.
Résultat

Vous avez maintenant votre propre dépôt à l’adresse gitlab.com/<votre-pseudo>/pipeline-craft. C’est là que vous travaillerez pour tous les labs.

Étape 2 — Clonez votre fork en local

# Remplacez <votre-pseudo> par votre nom d'utilisateur GitLab
git clone https://gitlab.com/<votre-pseudo>/pipeline-craft.git
cd pipeline-craft

Vous récupérez le dépôt sur votre machine. Toutes les branches sont disponibles — tapez git branch -r pour les voir.

Étape 3 — Passez sur la branche de départ du lab

Chaque lab a une branche starter (point de départ) et une branche solution (correction) :

# Exemple pour le Lab 01
git checkout starter/lab-01

La branche starter/lab-XX contient l’état exact du projet au début du lab : parfois un pipeline cassé (Lab 02), parfois un pipeline fonctionnel mais sans optimisation (Lab 04), parfois aucun pipeline du tout (Lab 01).

Étape 4 — Codez, poussez, vérifiez

Suivez les instructions du lab, modifiez les fichiers demandés, puis :

git add -A
git commit -m "ci: solution lab XX"
git push origin starter/lab-XX

Allez dans Build > Pipelines sur votre projet GitLab pour voir le résultat. Pipeline vert ? Bravo, passez au lab suivant.

Si vous bloquez

La branche solution/lab-XX contient la correction complète. Comparez votre travail :

# Voir ce qui diffère entre votre branche et la solution
git diff starter/lab-XX..solution/lab-XX

Ou basculez directement sur la solution pour observer le résultat attendu :

git checkout solution/lab-XX

Résumé visuel

gitlab.com/Bob74/pipeline-craft   ← dépôt original (ne pas modifier)
        │
        ▼  Fork (une seule fois)
gitlab.com/<vous>/pipeline-craft  ← votre copie (vous y poussez)
        │
        ▼  git clone (une seule fois)
~/pipeline-craft/                 ← votre copie locale
        │
        ├── git checkout starter/lab-01   ← point de départ du lab
        ├── … codez, committez, poussez …
        └── git checkout solution/lab-01  ← correction si besoin

Les 26 labs

Bloc 1 — Fondamentaux (Labs 01–11)

Du premier pipeline à un pipeline complet avec validation, registries, rapports qualité et diagnostic avancé.

Lab	Titre	Compétence	Guide lié
01	Mon premier pipeline	Écrire un `.gitlab-ci.yml` à 3 stages	Premier pipeline
02	Lire un échec	Diagnostiquer un job rouge via les logs	Debug logs
03	Images et runners	Choisir les bonnes images, configurer Docker-in-Docker	Runners
04	Artifacts et cache	Transmettre des fichiers entre jobs, accélérer le pipeline	Artifacts et cache
05	Sortir les secrets du code	Variables CI/CD protégées, masquage, `.env.example`	Variables
06	Contrôler l’exécution	`rules:`, `workflow: rules`, déploiement conditionnel	Rules
07	Valider un pipeline	`glab ci lint`, CI Lint UI, pré-validation locale	Valider un .gitlab-ci.yml
08	Déclencher un pipeline	Schedules, trigger tokens, API, `$CI_PIPELINE_SOURCE`	Déclencheurs
09	Publier dans le registry	Container Registry, Package Registry, tags sémantiques	Registries
10	Rapports qualité	JUnit, coverage, badge, Code Quality dans les MR	Rapports qualité
11	Débugger un job bloqué	Diagnostic pending/skipped, tags runner, `workflow: rules`	Debug pending, Debug skipped

Bloc 2 — Industrialisation (Labs 12–19)

Cache avancé, DRY, templates, parallélisme, DAG et pipelines parent/enfant.

Lab	Titre	Compétence	Guide lié
12	Accélérer le pipeline	Cache `hashfiles`, images slim, `needs:`, multi-stage Docker	DAG et parallélisme, Services CI et cache
13	DRY : extends et anchors	Factoriser le YAML avec `extends:` et ancres	Extends et anchors
14	Templates partagés	`include:` local, project, remote, template	Templates
15	Matrices multi-versions	`parallel:matrix` pour tester Python 3.11/3.12	Matrices
16	Pipeline parent-enfant	`trigger:include`, pipelines dynamiques	Parent-enfant, Dynamique
17	Workflows branches et MR	MR pipelines, merge trains, release flow	Workflows
18	Fiabilité et retry	`retry:`, `timeout:`, `interruptible:`, `resource_group:`	Fiabilité
19	Capstone industriel	Reconstruire un pipeline complet (cahier des charges)	Synthèse pipeline, Capstone

Bloc 3 — Sécurité (Labs 20–26)

Secrets, scanning, SBOM, branches protégées, durcissement et examen final.

Lab	Titre	Compétence	Guide lié
20	Protéger les secrets	Variables protégées, masquage, rotation	Secrets
21	Scanner le code (SAST)	SAST + Secret Detection, rapports JSON	Scanners sécurité
22	Scanner les images	Container Scanning, Trivy, `.trivyignore`	Supply chain
23	Scanner les dépendances	Dependency Scanning + SBOM CycloneDX	Supply chain
24	Branches protégées	Approval rules, push rules, pipeline vert obligatoire	Branches protégées
25	Durcir un pipeline	Épinglage images, least privilege, timeouts, audit	Durcissement, Audit
26	Examen final	Audit + remédiation d’un pipeline vulnérable	Tous les volets

Correspondance labs ↔ guides

Chaque lab est rattaché à un guide théorique de la formation. L’idée : lire le guide, puis pratiquer dans le lab.

Lab	Guide
01	Premier pipeline
02	Debug logs
03	Runners
04	Artifacts et cache
05	Variables
06	Rules
07	Valider un .gitlab-ci.yml
08	Déclencheurs
09	Registries
10	Rapports qualité
11	Debug pending + Debug skipped

Lab	Guide
12	DAG et parallélisme + Services CI et cache
13	Extends et anchors
14	Templates
15	Matrices
16	Parent-enfant + Dynamique
17	Workflows
18	Fiabilité
19	Synthèse pipeline + Capstone

Lab	Guide
20	Secrets
21	Scanners sécurité
22–23	Supply chain
24	Branches protégées
25	Durcissement + Audit
26	Tous les volets + Attaques pipelines

Variante homelab

Les labs fonctionnent sur gitlab.com avec les runners SaaS partagés. Si vous préférez un GitLab self-managed avec vos propres runners, consultez :

Les fichiers .gitlab-ci.yml restent identiques — seule l’infrastructure d’exécution change.

À retenir

26 labs progressifs sur un vrai projet Python, du premier pipeline à la sécurité complète
Chaque lab cible une compétence précise, validable par un pipeline vert
Le modèle fork + branch permet de travailler à son rythme avec la solution disponible
Les labs complètent les guides théoriques — lisez le guide d’abord, pratiquez ensuite

Prochaines étapes

Lab 01 — Premier pipeline Écrivez votre premier .gitlab-ci.yml à 3 stages

Formation complète Les 3 volets de la formation GitLab CI/CD

Concepts de base Rappel : stages, jobs, runners, images

Premier pipeline (guide) Le guide théorique complet sur .gitlab-ci.yml