輕量化且免費，適用小團隊的 CICD - 使用 Gitlab Pipeline 及地端 Gitlab Runner

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使用免費 GitLab Pipeline 搭配地端 GitLab Runner，可自動建置 Docker Image 並手動部署，整合 Telegram 與 Line Bot 推送部署通知，解決小團隊手動部署的痛點。

輕量化且免費，適用小團隊的 CICD - 使用 Gitlab Pipeline 及地端 Gitlab Runner

痛點

一般來說在軟體交付的過程中，開發的環境可能會有
1.開發環境( DEV )
2.測試環境 ( QAT )
3.使用者測試環境( UAT )
4.生產環境 ( PROD )

當專案越來越多時，多個環境，越複雜時，過去的手工佈署應用程式，就可能是件麻煩事，且人工佈署很有可能因不小心，造成環境部署錯誤的問題，那麼為了解決這個問題及節省時間，而需要導入 CICD 工具，達到自動建置及自動佈署

CICD 解決的問題

解決現有應用有多個分支或多個環境，導致互相衝突。
降低手動佈版錯誤及失敗、縮短復原時間。
讓開發人員專注開發。
改善團隊溝通與協作效率。

何謂 CICD

在那之前，我們先了解什麼是 CICD

在軟體工程中，CI/CD或CICD通常指的是持續集成和持續交付或持續部署的組合實踐。CI/CD通過在應用程式的構建、測試和部署中實施自動化，在開發和運營團隊之間架起了橋樑。現代DevOps實踐涉及軟體應用程式在整個開發生命周期內的持續開發、持續測試、持續集成、持續部署和持續監控。 (維基百科)

我的 CICD 架構

1.將配置好 Docker 的NET CORE 專案託管到 Gitlab

2.在本地端機器，建置 Gitlab Runner，去建置及佈署應用程式

預期佈版流程

1. Build Stage

Git Commit > Trigger build stage> Build docker image using powershell

2. Deploy Stage

Manual deploy > Trigger deploy stage > Notify User "Deployment Start" > Deploy docker image to container server > Notify User "Deploy end”

開始動手作

1. 首先，必須事先準備

必需要將你的專案託管到 Gitlab ，並設配置好 DockerFile
並將此專案配置 DockerFile (可參考先前的文章)

2. 接著我們進入 Gitlab 後台 > Settings > CI/CD

3. 接著找到 Auto DevOps > Expand > 勾選 Continuous deployment to production > Save changes

4. 在下面，我們可以 Runners > Expand > 關閉 Shared Runner，並複製 Gitlab CI url 及 token 起來，給地端的 Runner 註冊。

5. 安裝 gitlab-runner

choco install gitlab-runner
gitlab-runner --version  // 測試版本

P.S. choco 使用教學 GitLab CI/CD 設定頁面顯示 Runner 註冊令牌

6. 註冊 gitlab-runner

gitlab-runner register

7. 啟動 runner

gitlab-runner run

8. 當 Runner 起動後，此時 Gitlab 後台設定就會發現多了一個 Active 的 Runner，可以使用

9. gitlab-ci.yml 是 gitlab piplines 設定檔，專案根目錄加入 .gitlab-ci.yml 檔案，則符合條件就會執行相關的 stages 的指令。

stages:
  - build       
  - deploy
  
build:
  stage: build
  script:    
    - ./build.ps1 # build docker image
  only:
    - main    
    
deploy:
  stage: deploy
  script:
    - ./tg-notify.ps1 "deploy start" # telegram bot 通知部署開始
    - ./linebot-notify.ps1 "deploy start" # line bot 通知部署開始
    - ./deploy.ps1 # deploy docker image to container
    - ./tg-notify.ps1 "deploy end" # telegram bot 通知部署結束
    - ./linebot-notify.ps1 "deploy end" # line bot 通知部署結束
  when: manual    
    
default: 
  interruptible: true # 新的流水線工作建立時，目前的這工作是否繼續執行(預設為 false)
  tags:
  - test

10.在專案根目錄，撰寫相關的 powershell - Telegram 通知( tg-notify.ps1 )

[Net.ServicePointManager]::SecurityProtocol = [Net.SecurityProtocolType]::Tls12

$botToken = 'your token'
$chatID = 'your chatId'
$messageText = $args[0]

$telegramURI = ("https://api.telegram.org/bot" + $botToken + "/sendMessage")
$telegramJson = ConvertTo-Json -Compress @{chat_id = $chatID; text=$messageText}
$telegramResponse = Invoke-RestMethod -Uri $telegramURI -Method Post -ContentType 'application/json;charset=utf-8' -Body $telegramJson

11.在專案根目錄，撰寫 powershell - line bot通知( linebot-notify.ps1 )

$token = your token
$toUserId = linebotUserid
$Header = @{
         'Authorization' = 'Bearer $token'
}

$postParams =  @"
{
     "to": "$toUserId",   
     "messages": [
         {           
             "text": "$args",
             "type": "text"
         }
     ]
    
}
"@

Invoke-WebRequest -Uri https://api.line.me/v2/bot/message/push -Method POST -ContentType 'application/json' -Headers $Header -Body $postParams

12.在專案根目錄，撰寫 powershell 建置達成建置 Docker Image ( build.ps1 )

$containerUrl = "tcp://192.168.50.52:2376"
$imageName = "shopcart"
$dockerfile = "./Comma.Web/Dockerfile"
$outputPath = "./"
$imageFilePath = $outputPath + $imageName
$port="8888:80"

# 本地建置映像檔
docker build -t $imageName . -f $dockerfile

docker save -o $imageFilePath  $imageName # save 要搭配 load ; import 搭配 export

13.在專案根目錄，撰寫 powershell - Build Images( deploy.ps1 )

$containerName = "shopcart-1"
$containerUrl = "tcp://192.168.20.20:2376"
$imageName = "shopcart"
$outputPath = "./"
$imageFilePath = $outputPath + $imageName
$port="8888:80"

# 停用容器
docker --tls -H="$containerUrl" ps -a -f ancestor=$containerName --no-trunc -q | foreach-object { docker --tls -H="$containerUrl" stop $_ }
docker --tls -H="$containerUrl" ps -a -f name=$containerName --no-trunc -q | foreach-object { docker --tls -H="$containerUrl" stop $_ }

# 移除容器
docker --tls -H="$containerUrl" ps -a -f ancestor=$containerName* --no-trunc -q | foreach-object { docker --tls -H="$containerUrl" rm -f $_ }
docker --tls -H="$containerUrl" ps -a -f name=$containerName* --no-trunc -q | foreach-object { docker --tls -H="$containerUrl" rm -f $_ }

# 移除映像檔

$existingImages = docker --tls -H="$containerUrl" images $imageName
If ($existingImages.count -gt 1) {
write-host "[Removing image]Removing the existing image.."
docker --tls -H="$containerUrl" rmi -f $imageName
} else {
write-host "[Removing image]The image does not exist"
}

# 將本地的映像檔匯入 Docker 主機
docker --tls -H="$containerUrl" load --input  $imageFilePath
				
# 建立及啟動容器應用
docker --tls -H="$containerUrl" run -d --name $containerName --restart=always -p $port $imageName