Automatisez votre workflow de développement avec CI/CD et Docker

Introduction

L'utilisation d'outils de déploiement modernes a révolutionné la manière dont nous gérons et livrons les logiciels. Docker, une technologie essentielle pour la conteneurisation, permet d'emballer des applications et leurs dépendances dans des conteneurs portables. Associé au pipeline CI/CD d'AWS, Docker offre automatisation, évolutivité et efficacité, s'adaptant à des projets de différentes tailles.

Dans cet article, nous présenterons un guide pratique pour déployer une application Java dans un conteneur Docker en utilisant le pipeline CI/CD d'AWS. De plus, nous discuterons de l'importance de Docker et comment Docker Compose facilite la gestion des applications multi-conteneurs.

Pourquoi avons-nous choisi le CI/CD d'AWS

AWS se distingue par son intégration, son évolutivité et ses capacités d'automatisation, rendant sa combinaison avec Docker hautement efficace. Les principales raisons incluent :

• Évolutivité : Des services comme EC2 s'ajustent automatiquement à la demande, garantissant une efficacité de coût et une haute disponibilité.
• Intégration fluide : Des outils comme CodePipeline, CodeBuild et CodeDeploy se connectent naturellement à des services comme ECR, RDS et ALB.
• Automatisation : L'automatisation des builds, tests et déploiements élimine les erreurs manuelles et permet d'économiser du temps.

Meilleures pratiques à suivre

• Fonctions IAM : Assignez uniquement les autorisations nécessaires pour garantir la robustesse de la sécurité.
• Tagging des ressources : Facilite le suivi des coûts et l'identification des ressources.
• Optimisation des coûts : Évaluez périodiquement l'utilisation des ressources pour améliorer la gestion des coûts.

Prérequis

1. Compte AWS

Un compte AWS actif avec les autorisations nécessaires.

2. Instance EC2

Une instance Amazon EC2 agira comme serveur de déploiement, fonctionnant avec un système d'exploitation supporté.

3. Fonctions IAM

Créez des fonctions IAM avec des autorisations appropriées :

• Fonction CodeDeploy : Permet à CodeDeploy d'interagir avec d'autres services AWS.
• Fonction de l'instance EC2 : Nécessaire pour communiquer avec CodeDeploy et d'autres services AWS.

4. Répertoire de contrôle de source

Configurez un répertoire de contrôle de code, comme AWS CodeCommit, GitLab ou GitHub.

5. Amazon S3

Un bucket S3 configuré pour stocker les artefacts de déploiement et les logs.

Conteneuriser des applications

La contenerisation est fondamentale pour notre stratégie de déploiement. Voici comment nous réalisons la conteneurisation avec Docker :

• Définir un Dockerfile : Spécifiez les étapes nécessaires pour créer l'image de l'application.

# Utiliser l'image officielle OpenJDK comme image de base
FROM public.ecr.aws/docker/library/openjdk:17
# Configurer le répertoire de travail
WORKDIR /app
# Copier le fichier JAR de l'application dans le conteneur
COPY target/java-app.jar /root/ROOT.jar
# Exposer le port de l'application
EXPOSE 8080
# Définir la commande pour exécuter l'application
ENTRYPOINT /sbin/entrypoint.sh

Gérer et versionner les images Docker avec Amazon ECR

Amazon ECR est crucial pour gérer et versionner notre intégration Docker avec AWS.

Créer un répertoire dans AWS ECR : Utiliser ECR garantit le contrôle de version et simplifie les déploiements.

Automatiser le déploiement avec AWS CodePipeline

AWS CodePipeline gère le pipeline CI/CD de manière intégrée :

• Phase d'origine : Récupère le code le plus récent du répertoire.
• Phase de build (CodeBuild) : Génère l'image Docker et l'envoie à Amazon ECR.

Fichier BuildSpec

version: 0.2
phases:
  install:
    runtime-versions:
      java: corretto17
      docker: 20
    commands:
      - mvn clean install -DskipTests
  pre_build:
    commands:
      - aws ecr get-login-password --region $AWS_DEFAULT_REGION | docker login --username AWS --password-stdin $AWS_ACCOUNT_ID.dkr.ecr.$AWS_DEFAULT_REGION.amazonaws.com
  build:
    commands:
      - mvn package -DskipTests
      - docker build -t $IMAGE_REPO_NAME:$IMAGE_TAG .
  post_build:
    commands:
      - docker push $AWS_ACCOUNT_ID.dkr.ecr.$AWS_DEFAULT_REGION.amazonaws.com/$IMAGE_REPO_NAME:$IMAGE_TAG

Configurer le stockage des artefacts

Utilisez Amazon S3 comme répertoire d'artefacts pour garantir un stockage efficace et organisé.

1. Configurer le Bucket S3

• Accédez au service S3 dans la console AWS.
• Sélectionnez créer un bucket et attribuez-lui un nom unique.
• Activez la version pour maintenir l'historique des artefacts.

2. Configurer les autorisations du Bucket

Accordez les autorisations nécessaires pour permettre à CodePipeline et CodeBuild de charger des artefacts.

Intégration avec CodePipeline

• Créez un nouveau pipeline dans AWS CodePipeline.
• Sélectionnez votre répertoire Git dans la section du fournisseur d'origine.
• Définissez l'emplacement des artefacts dans le bucket S3 créé précédemment.
• Choisissez CodeDeploy comme fournisseur de déploiement.

Conclusion

L'adoption du CI/CD dans AWS a transformé notre processus de déploiement. En utilisant la conteneurisation de Docker avec des services comme EC2, ECR et CodePipeline, nous avons créé un système automatisé et évolutif. Cela permet aux équipes de se concentrer sur l'innovation et la livraison de valeur, tandis que AWS gère les complexités.

Le CI/CD avec Docker et AWS est une solution parfaite pour moderniser les workflows de déploiement, favorisant l'automatisation et l'agilité des livraisons.

Source : CI/CD avec Docker et AWS : Automatisez votre workflow de développement