Obecnie zasady i wzorce DevOps pozwalaj

Osoby które kupowały "Automatyzacja metodyki DevOps za pomoc", wybierały także:

• Git. Kurs video. Zaawansowane aspekty konfiguracji popularnego systemu kontroli wersji 129,00 zł, (38,70 zł -70%)
• Git. Kurs video. Pracuj wygodnie z najpopularniejszym systemem kontroli wersji 79,00 zł, (23,70 zł -70%)
• Java dla średnio zaawansowanych. Kurs video. Tworzenie profesjonalnych projektów 119,00 zł, (53,55 zł -55%)
• Git. Od koncepcji do praktyki 39,90 zł, (19,95 zł -50%)
• Wprowadzenie do Git i GitHub. Kontrola wersji, zarz 69,00 zł, (34,50 zł -50%)

Spis treści

Automatyzacja metodyki DevOps za pomocą potoków CI/CD GitLaba. Buduj efektywne potoki CI/CD do weryfikacji, zabezpieczenia i wdrażania kodu, korzystając z rzeczywistych przykładów eBook -- spis treści

O autorach

O recenzentach

Przedmowa

CZĘŚĆ 1. Rozpoczęcie pracy z DevOps, Gitem i GitLabem

• Rozdział 1. Zrozumienie okresu przed DevOps
  • Wprowadzenie do aplikacji internetowej Hats for Cats
  • Ręczne tworzenie i weryfikacja kodu
    • Ręczne budowanie kodu
    • Ręczna weryfikacja kodu
    • Dodatkowe wyzwania związane z weryfikacją kodu
  • Ręczne przeprowadzanie testów bezpieczeństwa kodu
    • Statyczna analiza kodu
    • Wykrywanie tajemnic
    • Analiza dynamiczna
    • Skanowanie zależności
    • Skanowanie kontenerów
    • Podsumowanie ręcznych testów bezpieczeństwa
  • Ręczne pakowanie i wdrażanie kodu
    • Skanowanie zgodności licencji
    • Wdrażanie oprogramowania
  • Problemy z ręcznymi praktykami w cyklu życia oprogramowania
  • Rozwiązywanie problemów za pomocą DevOps
    • Jak GitLab implementuje DevOps
  • Podsumowanie
• Rozdział 2. Ćwiczenie podstawowych poleceń Gita
  • Wymagania techniczne
  • Dlaczego korzystać z Gita?
    • Czym jest system kontroli wersji?
    • Jakie problemy rozwiązuje system kontroli wersji?
    • Dlaczego Git jest popularny
    • Wady Gita
  • Zatwierdzanie kodu, aby zachować go w bezpiecznym miejscu
    • Wyłączenie plików z repozytorium
  • Oznaczanie zatwierdzeń w celu identyfikowania wersji kodu
  • Tworzenie gałęzi, aby rozwijać kod w oddzielnym miejscu
    • Komendy Gita do zarządzania gałęziami
    • Obsługa konfliktów scalania
  • Synchronizacja lokalnych i zdalnych kopii repozytoriów
    • "Złote" repozytorium
    • Konfigurowanie zdalnych repozytoriów
    • Wypychanie zatwierdzeń
    • Pobieranie fetch
    • Pobieranie pull
  • Dodatkowe źródła do nauki Gita
  • Podsumowanie
• Rozdział 3. Zrozumienie komponentów GitLaba
  • Wymagania techniczne
  • Kładziemy nacisk na "dlaczego" bardziej niż na "jak"
  • Wprowadzenie do platformy GitLaba
    • Czym jest GitLab?
    • Jaki problem rozwiązuje GitLab?
    • Etapy weryfikacji, zabezpieczania i wydawania
  • Organizowanie pracy w projekty i grupy
    • Przykład - organizacja pracy nad projektem Hats for Cats
  • Śledzenie pracy za pomocą zgłoszeń
    • Struktura zgłoszenia w GitLabie
    • Rodzaje zadań, które mogą być reprezentowane przez zgłoszenia
    • Etykiety
    • Schematy pracy ze zgłoszeniami
  • Bezpieczne edytowanie plików za pomocą zatwierdzeń, gałęzi i próśb o scalenie
    • Historia zatwierdzeń
    • Łączenie jednej gałęzi Gita z drugą
    • Trzej amigos - zgłoszenia, gałęzie i prośby o scalenie
    • Kiedy dwóch amigos wystarcza
    • Czym różnią się zgłoszenia i prośby o scalenie?
  • Korzystanie z praktyk DevOps za pomocą GitLab Flow
  • Podsumowanie
• Rozdział 4. Opis struktury potoku CI/CD GitLaba
  • Wymagania techniczne
  • Definicje pojęć: "potok", "CI" i "CD"
    • Czym jest potok
    • Definiowanie jednego potoku na projekt
    • Wyjaśnienie różnych znaczeń terminu "potok"
    • Przeglądanie listy potoków
    • CI - dowiedz się, czy Twój kod jest dobry
    • CD - dowiedz się, gdzie powinien trafić Twój kod (i umieść go tam)
    • GitLab Runnery
  • Elementy potoku - etapy, zadania i polecenia
    • Etapy
    • Zadania
    • Polecenia
    • Łączenie elementów potoku
  • Uruchamianie potoków CI/CD GitLaba
    • Potoki dla gałęzi (ang. branch pipelines)
    • Potoki dla tagów Gita
    • Inne rodzaje potoków
    • Pomijanie potoków
  • Odczytywanie statusów potoków CI/CD GitLaba
  • Konfigurowanie potoków CI/CD GitLaba
  • Podsumowanie

CZĘŚĆ 2. Automatyzacja etapów DevOps przy użyciu potoków CI/CD GitLaba

• Rozdział 5. Instalacja i konfiguracja GitLab Runnerów
  • Wymagania techniczne
  • Definicja GitLab Runnerów i ich związek z CI/CD
    • GitLab Runner to aplikacja open source napisana w języku Go
    • GitLab Runner uruchamia zadania CI/CD określone w pliku .gitlab-ci.yml
  • Architektura runnera i obsługiwane platformy
    • GitLab Runner jest obsługiwany przez większość platform i architektur
    • Runnery mogą być specyficzne dla projektu, grupy lub współdzielone
    • Każdy runner ma zdefiniowanego executora
    • Tagi runnera określają, które runnery mogą wykonywać konkretne zadania
  • Instalacja agenta runnera
    • Instalacja GitLab Runnera
    • Rejestracja runnera w GitLabie
  • Rozważania dotyczące różnych typów runnerów i executorów
    • Rozważania dotyczące wydajności
    • Rozważania dotyczące bezpieczeństwa
    • Rozważania dotyczące monitorowania
  • Podsumowanie
• Rozdział 6. Weryfikacja kodu
  • Wymagania techniczne
  • Budowanie kodu w potoku CI/CD
    • Kompilacja kodu Java za pomocą javac
    • Kompilacja Javy przy użyciu narzędzia Maven
    • Kompilacja języka C przy użyciu narzędzia GNU Compiler Collection (GCC)
    • Przechowywanie skompilowanego kodu jako artefaktów
  • Sprawdzanie jakości kodu w potoku CI/CD
    • Włączanie funkcji jakości kodu
    • Przeglądanie wyników funkcji jakości kodu
  • Uruchamianie automatycznych testów funkcjonalnych na etapie dostarczania (CI/CD)
    • Włączanie automatycznych testów funkcjonalnych
    • Przeglądanie wyników automatycznych testów funkcjonalnych
  • Testy fuzzingowe w potoku CI/CD
    • Architektura i przepływ pracy testowania fuzzingowego
    • Przepływ pracy testowania fuzzingowego
    • Przeglądanie wyników testów fuzzingu
    • Dodatkowe uwagi dotyczące testowania fuzzingu
    • Testowanie fuzzingu z korpusem
  • Sprawdzanie dostępności w procesie CI/CD
    • Dodawanie testów dostępności
    • Przeglądanie wyników testów dostępności
  • Dodatkowe sposoby weryfikacji kodu
    • Pokrycie kodu (ang. code coverage)
    • Testowanie wydajności przeglądarki (ang. browser performance testing)
    • Testowanie wydajności obciążeniowej (ang. load performance testing)
  • Podsumowanie
• Rozdział 7. Zabezpieczanie kodu
  • Wymagania techniczne
  • Zrozumienie strategii skanowania bezpieczeństwa GitLaba
    • GitLab korzysta ze skanerów open source
    • Skanery są dostarczane jako obrazy Dockera
    • Niektóre skanery używają różnych analizatorów dla różnych języków programowania
    • Podatności nie zatrzymują potoku
    • Wyniki pojawiają się w trzech różnych raportach
    • Potoki mogą korzystać ze skanerów innych niż GitLab
  • Korzystanie z SAST-a do skanowania kodu źródłowego pod kątem podatności
    • Włączanie SAST-a
    • Konfigurowanie SAST-a
    • Przeglądanie wyników SAST-a
  • Użycie wykrywania sekretów do znalezienia poufnych informacji w Twoim repozytorium
    • Zrozumienie działania wykrywania sekretów
    • Włączanie i konfigurowanie wykrywania sekretów
    • Przeglądanie wyników wykrywania sekretów
  • Korzystanie z DAST-a do wykrywania podatności w aplikacjach internetowych
    • Zrozumienie działania DAST-a
    • Włączanie i konfigurowanie DAST-a
    • Przegląd wyników DAST-a
  • Korzystanie ze skanowania zależności do wyszukiwania luk w zależnościach
    • Zrozumienie skanowania zależności
    • Włączanie i konfigurowanie skanowania zależności
    • Przeglądanie wyników skanowania zależności
  • Korzystanie ze skanowania kontenerów do wyszukiwania podatności w obrazach Dockera
    • Zrozumienie skanowania zależności
    • Włączanie i konfigurowanie skanowania kontenerów
    • Przeglądanie wyników skanowania kontenerów
  • Korzystanie z badania zgodności licencji do zarządzania licencjami zależności
    • Zrozumienie badania zgodności licencji
    • Włączanie i konfigurowanie badania zgodności z licencją
    • Przeglądanie wyników badania zgodności z licencją
  • Korzystanie ze skanowania IaC do wykrywania problemów w plikach konfiguracyjnych infrastruktury
    • Zrozumienie skanowania IaC
    • Włączanie i konfigurowanie skanowania IaC
    • Przeglądanie wyników skanowania IaC
  • Zrozumienie różnych rodzajów raportów bezpieczeństwa
  • Zarządzanie podatnościami związanymi z bezpieczeństwem
  • Integracja z zewnętrznymi skanerami bezpieczeństwa
  • Podsumowanie
• Rozdział 8. Pakowanie i wdrażanie kodu
  • Wymagania techniczne
  • Przechowywanie kodu w rejestrze pakietów GitLaba w celu późniejszego wykorzystania
    • Lokalizacja rejestrów kontenerów i pakietów GitLaba
    • Rozpoczęcie pracy z rejestrem pakietów
    • Obsługiwane formaty pakietów
    • Uwierzytelnianie w rejestrze
    • Budowanie i publikowanie pakietów w rejestrze pakietów
    • Budowanie i przesyłanie pakietów do rejestru kontenerów
  • Przechowywanie kodu w rejestrach kontenerów i pakietów GitLaba w celu późniejszego wdrożenia
    • Korzystanie z obrazów z rejestru kontenerów
    • Wykorzystanie pakietów z rejestru pakietów
  • Wdrażanie w różnych środowiskach przy użyciu GitLab Flow
  • Wdrażanie w narzędziu review app w celu testowania
  • Wdrażanie w rzeczywistych środowiskach produkcyjnych
  • Wdrażanie w klastrze Kubernetes
    • Proces CI/CD
    • Podejście GitOps
  • Podsumowanie

CZĘŚĆ 3. Następne kroki w doskonaleniu aplikacji za pomocą GitLaba

• Rozdział 9. Poprawa szybkości i łatwości utrzymania potoku CI/CD
  • Przyspieszanie procesów za pomocą skierowanych grafów acyklicznych i architektury rodzic - dziecko
    • Jak utworzyć DAG w potoku CI?
  • Budowanie kodu dla wielu architektur
  • Kiedy i jak wykorzystywać pamięć podręczną lub artefakty?
    • Charakterystyka pamięci podręcznej
    • Charakterystyka artefaktów
    • Korzystanie z pamięci podręcznej
    • Korzystanie z artefaktów
    • Wykorzystywanie artefaktów jako zależności zadania
  • Redukowanie powtarzającego się kodu konfiguracyjnego za pomocą zakotwiczeń i słowa kluczowego extends
    • Zakotwiczenia
    • Słowo kluczowe extends:
    • Tagi referencji
  • Poprawa zarządzalności poprzez łączenie wielu potoków oraz wykorzystywanie potoków macierzystych i potomnych
    • Łączenie plików dla ułatwienia zarządzania
    • Użycie opcji include: w celu uzyskania możliwości ponownego wykorzystania
    • Dołączanie zdalnych zasobów
    • Wykorzystywanie potoków macierzystych
  • Zabezpieczanie i przyspieszanie zadań za pomocą kontenerów utworzonych w celu realizacji określonych zadań
    • Przykład kontenera utworzonego w celu realizacji określonego zadania
  • Podsumowanie
• Rozdział 10. Poszerzanie zakresu potoków CI/CD
  • Wykorzystywanie potoków CI/CD do wykrywania problemów wydajnościowych
    • Jak zintegrować przeglądarkowe testy wydajnościowe?
    • Jak zintegrować testy obciążeniowe z użyciem narzędzia k6?
    • Korzystanie z flag funkcji umożliwiających wydawanie różnych aplikacji w zależności od decyzji biznesowych
    • Jak skonfigurować aplikację pod kątem flag funkcji?
  • Integracja narzędzi innych firm z potokami CI/CD
    • Tworzenie pliku Dockerfile dla kontenera narzędziowego
    • Automatyzacja procesu budowy kontenera
    • Skanowanie kontenerów
    • Wywoływanie narzędzia zewnętrznego
  • Wykorzystywanie potoków CI/CD do tworzenia aplikacji mobilnych
    • Wymagania
    • Fastlane
    • Fastlane - wdrożenie
    • Fastlane - automatyzacja testowania
  • Podsumowanie
• Rozdział 11. Kompletny przykład
  • Wymagania techniczne
  • Konfiguracja środowiska
    • Tworzenie projektu w GitLabie
    • Planowanie pracy za pomocą zgłoszeń GitLaba
    • Konfiguracja lokalnego repozytorium Gita
  • Tworzenie kodu
    • Tworzenie gałęzi Gita
    • Tworzenie żądania MR
    • Zatwierdzanie i przesyłanie kodu
  • Tworzenie infrastruktury potoku
    • Tworzenie potoku
    • Tworzenie runnera
  • Weryfikacja kodu
    • Dodawanie testów funkcjonalnych do potoku
    • Dodawanie skanowania jakości kodu do potoku
    • Dodawanie testu typu fuzzing do potoku
  • Zabezpieczanie kodu
    • Dodawanie SAST-a do potoku
    • Dodawanie wykrywania sekretów do potoku
    • Dodawanie skanowania zależności do potoku
    • Dodawanie badania zgodności licencji do potoku
    • Integracja zewnętrznego skanera bezpieczeństwa z potokiem
  • Doskonalenie potoku
    • Korzystanie z DAG-a w celu przyspieszenia potoku
    • Podział potoku na kilka plików
  • Dostarczanie kodu do odpowiedniego środowiska
    • Wdrażanie kodu
  • Podsumowanie
• Rozdział 12. Rozwiązywanie problemów i przyszłość GitLaba
  • Wymagania techniczne
  • Rozwiązywanie problemów i najlepsze praktyki dotyczące powszechnych problemów spotykanych w potokach CI/CD
    • Rozwiązywanie problemów związanych ze składnią i logiką CI/CD
    • Rozwiązywanie problemów z działaniem potoku i przypisaniem runnera
  • Zarządzanie infrastrukturą operacyjną przy użyciu GitOpsa
    • Użycie Terraforma do wdrażania i aktualizowania stanu infrastruktury
    • Użycie Ansible'a do zarządzania konfiguracjami zasobów
  • Przyszłe trendy
    • Automatyzacja stworzy więcej oprogramowania na większą skalę
    • Abstrakcja prowadzi do modeli biznesowych opartych na pojęciu "wszystko jako kod"
    • Skrócony czas cyklu rozwoju produktu pomoże zespołom wydawać lepsze oprogramowanie szybciej
  • Podsumowanie i kolejne kroki