Du « tout à la main » au CI/CD

Le cours part d'une provocation : « Développer, c'est écrire du code (non) ». Quand tu modifies une seule ligne, tu enchaînes en réalité toute une série de commandes : tests, vérification du style, commit, push, construction de l'image Docker, envoi au registry, connexion au serveur de production, mise à jour du conteneur, et même un mail au chef. Voici la liste du cours :

vim src/mypackage/module.py      # Make a minor edit
pytest -rf --cov=MyApp –cov-report=xml:report.xml   # Run tests and coverage
black --check --diff             # Check linting (code style)
git add *                        # Get ready to commit
git commit -m "Fix thingy"       # Commit to local repository
git push                         # Push to Git remote
docker build -t myapp:latest .   # Rebuild docker image
docker push --all                # Push Docker image to registry
ssh user@server                  # Login to production server
docker pull myapp:latest         # Pull new image
docker restart mycontainer       # Restart production container
echo "Hey I pushed to prod" | mail -s Update boss@company   # Let our boss know

Fais ça dix fois par jour, en équipe, sans jamais te tromper : impossible. D'où la question du cours : « Comment travailler avec tous les outils modernes ? » (et en mode agile). Sous-titre de la présentation : laisser le cloud faire votre taff.

CI : Continuous Integration

L'intégration continue consiste à intégrer en continu les outils de validation dans le processus de développement. Le cours liste cinq bénéfices :

• Détection au plus tôt des problèmes : régression, vulnérabilités, formatage…
• Simplification de la vie de l'équipe : c'est le CI qui fait tout.
• Gain de temps : les tests d'une grosse application peuvent prendre plusieurs heures.
• Traçabilité : tous les résultats sont gardés.
• Collaboration : on peut discuter directement sur l'intégration.

CD : Continuous Deployment / Delivery

Le CD rapproche les environnements de développement et de production :

• publication automatique des applications et librairies ;
• mise en production automatique des mises à jour ;
• extrêmement puissant à l'ère du Cloud.

Attention (point souligné par le cours) : cela suppose une gestion des droits et une validation du code fiables. Automatiser la mise en production d'un code mal validé, c'est automatiser les incidents.

Crédit du cours : documentation GitLab. Le schéma ci-dessus est un résumé ajouté.