Intégration et livraison continues des bonnes pratiques de conception d'applications modernes

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Intégration et livraison continues (CI/CD) :
Les meilleures pratiques pour la création
d’applications modernes
Leo Zhadanovsky
Architecte principal de solutions
Amazon Web Services
M A D 3 0 1

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Au programme
Les bases de CI/CD
CI/CD pour les applications modernes
Intégration continue
Déploiement continu
Infrastructure, comme code

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Étapes du processus de publication
Source Création Test Déploiement
• Intégration des
tests aux
systèmes
• Téléchargement
des tests
• UI tests
• Tests de sécurité
• Vérifier le
référentiel source
tel que les fichiers
.java
• Nouvel examen de
code par les pairs
• Compilation du
code
• Tests d’unités
• Vérifications de
styles
• Création d’images
de conteneur et le
package de
déploiement des
fonctionalités
• Déploiement vers
la publication
d’environnements
• Analyse et
surveillance de
code pour repérer
rapidement les
bogues
Source
• Vérifier le
référentiel source
tel que les fichiers
.java
• Nouvel examen de
code par les pairs
Création
• Compilation du
code
• Tests d’unités
• Vérifications de
styles
• Création d’images
de conteneur et le
package de
déploiement des
fonctionalités
Test
• Intégration des
tests aux
systèmes
• Téléchargement
des tests
• UI tests
• Tests de sécurité
Déploiement

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Étapes du processus de publication

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AWS Code Services
Analyse,
déboguage et
surveillance
AWS CodeBuild +
Third Party
Étapes de livraison de logiciels:
AWS CodeCommit AWS CodeBuild AWS CodeDeploy
AWS CodePipeline
AWS
CodeStar
AWS X-Ray
Amazon
CloudWatch

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Approches au développement d’applications
modernes
• Accelérer la livraison de nouveaux services de qualité supérieure
• Simplifier l’environnement de gestion
• Réduire des incidences de mises à jour de code
• Automatiser le déploiement
• Améliorer la qualité de l’information utile (insights) avec des ressources et des
applications
• Protéger les clients et leur entreprise

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modernes
• Accelérer la livraison de nouveaux services de qualité supérieure CI/CD
• Simplifier l’environnement de gestion technologies sans serveur
• Réduire des incidences de mises à jour de code architectures de microservices
• Automatiser le déploiement modélisant les applications et l’infrastructure en tant que
code
• Améliorer la qualité de l’information utile (insights) avec des ressources et des
applications l’observabilité
• Protéger les clients et leur entreprise sécurité et de conformité de bout en bout

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Les effets de CI/CD
Source: 2018 DORA State of DevOps Report

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Les effets de CI/CD
Fréquence de déploiement Hebdomadaire, mensuel À l’heure, au jour

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Les effets de CI/CD
Fréquence de déploiment Hebdomadaire, mensuel À l’heure, au jour
Délai de mise à jour De un à six mois De un à sept jours

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Les effets de CI/CD
Taux d’échec Entre 46 et 60 % Entre 0 et 15 %

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Les effets du CI/CD
48 % des
équipes TI
Taux d’échec Entre 46 et 60 % Entre 0 et 15 %

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Les piliers de la livraison d’applications modernes

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Intégration
continue

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Les objectifs de l’intégration continue

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1. Lancer automatiquement une nouvelle version lors de l'enregistrement
d'un nouveau code
2. Développer et tester le code dans un environnement cohérent et
reproductible
3. Avoir un artéfact prêt en permanence pour le déploiement
4. Fermer continuellement la boucle de rétroaction en cas d'échec
Les objectifs de l’intégration continue

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AWS CodePipeline
• Automatisez des mises à jour rapides et fiables en
continu
• Modéliser and visualiser le processus de livraison
de logiciels
• Créer, tester et déployer votre code chaque fois
que celui-ci est modifié
• Permettre l’intégration à des services tiers et à
AWS

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AWS CodePipeline : sources prises en charge
Choisir une
branche
AWS CodeCommit
GitHub
Choisir un objet ou
un dossier
Amazon Simple
Storage Service
(Amazon S3)
Lancement automatique et extraction de la dernière version du référentiel

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AWS CodePipeline utilise
maintenant Amazon Elastic
Container Registry (Amazon ECR)
comme source de pipeline

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EC2
AWS CodeDeploy
AWS Elastic
GitHub
Choisir un objet ou
un dossier
Amazon S3
Choisir le
balisage du
Docker
Amazon ECR

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EC2
AWS CodeDeploy
AWS Elastic Beanstalk
AWS OpsWorks Stacks
Conteneurs
AWS CodeDeploy
Amazon ECS
Amazon ECS (Bleu/vert)
Amazon ECS Fargate
Serverless
AWS CodeDeploy
CloudFormation
(SAM)
Lambda

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AWS CodePipeline : ECR action source
Code source:
Branche « maître »
Référentiel ECR:
Balise de «
publication »

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AWS CodePipeline : Modifications prises en charge
Lancement automatique
Amazon CloudWatch Events
• Planifiés (publication en soirée)
• AWS Health events (Plateforme
Fargate mise hors service)
Disponible avec CloudWatch Events,
API, SDK, CLI, et AWS
CloudFormation
Webhooks
• DockerHub
• Quay
• Artifactory
Disponible avec CodePipeline API,
SDK, CLI, et CloudFormation

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Conteneurs sans serveur
De longue date
Résume le système d’exploitation
Orchestration prise en charge
Dimensionnement des clusters pris en charge
Fonctions sans serveur
En réponse aux événements
Plusieurs executions de langages
Intégration des sources de données
Aucune gestion de serveurs
modernes

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AWS CodeBuild
• Service d’intégration entièrement géré qui
compile votre code source, exécute des tests et
produit des packages logiciels
• Dimensionne et traite en continu plusieurs
générations à la fois
• Aucune gestion de serveurs de génération
• Paiement à la minute, uniquement pour les
ressources utilisées
• Surveillance avec CloudWatch Events

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AWS CodeBuild
• Chaque génération fonctionne dans un nouveau
conteneur Docker pour un environnement
cohérent et immuable
• Les Docker et AWS CLI sont installés dans chaque
image CodeBuild
• Des environments de génération personnalisés au
travers l’utilisation d’images Docker

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AWS CodeBuild : Lambda création de la génération
version: 0.2
phases:
build:
commands:
- npm ci
- npm test
- >
aws cloudformation package
--template-file template.yml
--output-template template-output.yml
--s3_bucket $BUCKET
artifacts:
type: zip
files:
- template-output.yml

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AWS CodeBuild : Docker spécification de la génération
version: 0.2
phases:
build:
commands:
- $(aws ecr get-login --no-include-email)
- docker build -t $IMAGE_REPO_NAME:$IMAGE_TAG .
- docker tag $IMAGE_REPO_NAME:$IMAGE_TAG $ECR_REPO:$IMAGE_TAG
- docker push $ECR_REPO:$IMAGE_TAG

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Déploiement
continu
Intégration
continue

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Les objectifs du déploiement continu

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1. Déploiement automatisé dans des environments de simulation
2. Déploiement en toute sécurité vers la production sans impact sur le
client
3. Livraison plus rapide : augmenter la fréquence de déploiement et réduire
le délai d’exécution et le taux d’échec des mises à jour
Les objectifs du déploiement continu

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AWS CodeDeploy
• Déploiements automatisés des instances et
Lambda
• Gestion des mises à jour complexes des
applications
• Limite le temps d’arrêt lors du déploiement
d’applications
• Arrêt et annulation automatique en cas d’échec
Déploiement sur Amazon EC2, Lambda, ou
serveurs sur site

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CodeDeploy - EC2 déploiement
version: 0.0
os: linux
files:
- source: /
destination: /var/www/html
permissions:
- object: /var/www/html
pattern: “*.html”
owner: root
group: root
mode: 755
hooks:
ApplicationStop:
- location: scripts/deregister_from_elb.sh
BeforeInstall:
- location: scripts/install_dependencies.sh
ApplicationStart:
- location: scripts/start_httpd.sh
ValidateService:
- location: scripts/test_site.sh
- location: scripts/register_with_elb.sh

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CodeDeploy - EC2 déploiement
• Enlever/ajouter des instances
sur ELB
• Installer des packages
dépendants
• Lancer Apache
• Confirmer le déploiment
• Et plus encore!
• Envoyer les fichiers
d'application vers un répertoire
et les fichiers de configuration
vers un autre
• Définir les contrôles d’accès sur
les repertoires et fichiers
version: 0.0
os: linux
files:
- source: /
destination: /var/www/html
permissions:
- object: /var/www/html
pattern: “*.html”
owner: root
group: root
mode: 755
hooks:
ApplicationStop:
- location: scripts/deregister_from_elb.sh
BeforeInstall:
- location: scripts/install_dependencies.sh
ApplicationStart:
- location: scripts/start_httpd.sh
ValidateService:
- location: scripts/test_site.sh
- location: scripts/register_with_elb.sh

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v2 v2 v2 v2 v2 v2
Un à la fois
La moitié à la fois
Tous, simultanément
v2 v2 v2 v1 v1 v1
v2 v1 v1 v1 v1 v1
Agent
Groupe de déploiement Dev
OU
Groupe de déploiement Prod
Déterminer la vitesse et le groupe de déploiement
Agent
Agent Agent Agent
Agent Agent Agent

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AWS CodeDeploy – déploiements Lambda
• Rediriger le trafic entrant à l’aide des alias pondérés par la fonction
Lambda
• Choisir canary (déplacer 10 % du trafic pendant 10 minutes, puis
déplacer la balance) ou linéaire (déplacer 10 % du trafic à chaque 10
minutes)
• Effectuer des tests à chaque étape du déploiement avec les crochets de
validation
• Annuler en quelques secondes en cas d’échec ou d’alarmes
• Contrôler et surveiller le déploiement et l’historique avec CloudWatch
via la console, l’API, les notifications Amazon Simple Notification
Service (Amazon SNS) et les CloudWatch Events

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AWS CodeDeploy - déploiements Lambda
Activer dans votre modèle d’applications sans serveur
Resources:
GetFunction:
Type: AWS::Serverless::Function
Properties:
DeploymentPreference:
Type: Canary10Percent10Minutes
Alarms:
- !Ref ErrorsAlarm
Hooks:
PreTraffic: !Ref PreTrafficHook

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AWS CodeDeploy - déploiement canary Lambda
100 %

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100%
Lancer le crochet contre la v2 du code avant qu’il ne reçoive du trafic
0%

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90%
Patientez 10 minutes, annuler en cas d’alarmes
10%

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0%
Complétez le déploiement
100%

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AWS CodeDeploy
AWS CodeDeploy permet le
déploiement bleu/vert sur AWS
Fargate et Amazon Elastic
Container Service (ECS)

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AWS CodeDeploy - ECS déploiement bleu/vert
• Provisionne les tâches vertes, suivi du dimensionnement pour
l’équilibrage des charges
• Vérification des crochets permettent de tester à chaque étape du
déploiement
• Annulation et retour vers les tâches bleues en quelques secondes en cas
d’échec ou d’alarmes CloudWatch
• Contrôler et surveiller le déploiement et l’historique via la console,
l’API, les notifications Amazon SNS et les CloudWatch Events
• Utiliser l'action de déploiement AWS CodeDeploy-ECS dans AWS
CodePipeline ou la commande « aws ecs deploy » dans Jenkins

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AWS CodeDeploy - ECS spécifications d’applications
version: 1.0
Resources:
- TargetService:
Type: AWS::ECS::Service
Properties:
- TaskDefinition: "my_task_definition:8"
LoadBalancerInfos:
- ContainerName: "SampleApp"
ContainerPort: 80
Hooks:
- BeforeInstall: "LambdaFunctionToExecuteAnythingBeforeNewRevisionInstalltion"
- AfterInstall: "LambdaFunctionToExecuteAnythingAfterNewRevisionInstallation"
- AfterAllowTestTraffic: "LambdaFunctionToValidateAfterTestTrafficShift"
- BeforeAllowTraffic: "LambdaFunctionToValidateBeforeTrafficShift"
- AfterAllowTraffic: "LambdaFunctionToValidateAfterTrafficShift"

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100 % du
trafic de
production

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Test de
l’écoute du
trafic (port
9000)
Groupe
cible 2
100 % du
trafic de
production

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Test de
l’écoute du
trafic (port
9000)
Groupe
cible 2
100 % du
trafic de
production
Provisions des tâches « vertes »
Tâches vertes:
v2 du code

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100%
Test
trafic
Exécuter le crochet au point du test avant que les tâches vertes ne reçoivent
du trafic
Test de
l’écoute du
trafic (port
9000)
Groupe
cible 2
100 % du
trafic de
production
Tâches vertes:
v2 du code

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Rediriger le trafic vers les tâches vertes, annuler en cas d’alarme
100%
Test
trafic
Test de
l’écoute du
trafic (port
9000)
Groupe
cible 2
0 % du
trafic de
production
Tâches vertes:
v2 du code

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Vider les tâches « bleues »
100%
Test
trafic
Test de
l’écoute du
trafic (port
9000)
Groupe
cible 2
Tâches vertes:
v2 du code

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Balisage de conteneur d’images pour le déploiement
• Le balisage de Docker est résolu lorsque chaque conteneur est lancé et
pas seulement durant le déploiement
• Deployer « latest » ou « prod » peut générer un code non-testé en
production après un événement de dimensionnement horizontal
• Utiliser des balises « immuables » uniques pour le déploiement

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« »
« »

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Génération lance la nouvelle « latest » image
« »
Image: sha256@11111... (« latest » )

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Dimensionnement du service, lancement de nouvelles tâches
« »
Image: sha256@11111... (« latest » )

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Déploiement à l’aide de balisage immuable
{
"name": "sample-app",
"image": "amazon/amazon-ecs-
sample@sha256:3e39d933b1d948c92309bb583b5a1f3d28f0119e1551ca1fe538ba414a41af48d"
}
{
"name": "sample-app",
"image": "amazon/amazon-ecs-sample:build-b2085490-359f-4eaf-8970-6d1e26c354f0"
}
SHA256 Digest
Build ID

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Calcul des balisages immuables lors de la génération
SHA256 Digest
export IMAGE_URI=`docker inspect --format='{{index .RepoDigests 0}}' my_image:$IMAGE_TAG
Example Result:
amazon/amazon-ecs-sample@sha256:3e39d933b...
Build ID
export IMAGE_TAG=build-`echo $CODEBUILD_BUILD_ID | awk –F":" ‘{print $2}'`
Example Result:
build-b2085490-359f-4eaf-8970-6d1e26c354f0

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« »
« »)

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La génération lance un nouveau balisage d’images avec un nouvel ID de génération
« »
« »)
Image: sha256@11111... (« build-22222 »)

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Dimensionnement du service, lancement de nouvelles tâches
« »
« »)
Image: sha256@11111... (« build-22222 »)

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Déploiement des mises à jour des definition des tâches, remplacement des tâches
Image: balisage « build-22222 »
« »)
Image: sha256@11111... (« build-22222 »)

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Infrastructure
comme code
Déploiement
continu
Intégration
continue

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Les objectifs de l’infrastructure en tant que code

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1. Modéliser et prédire les mises à jour de l’infrastructure
2. Lancer les mises à jour d’infrastructure en utilisant les mêmes outils que
les mises à jour de code
3. Reproduire l’environment de production et tester en continu dans
l’environnement de simulation
Les objectifs de l’infrastructure en tant que code

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Des tests en continu avec l’infrastructure comme code
Validation d’artéfact
(Étape de génération)
• Tests d’unité
• Analyses statiques
• Dépendances et
environnements simulés
• Analyses d’images de
vulnérabilité
Validation d’environnement
(Étape de tests)
• Tests d'intégration sur des
dépendances réelles et des
environnements réels
• Tests de charge
• Tests de pénétration
• Surveillance pour tester
l'impact des déploiements
sur l'environnement

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Publication d’infrastructures en tant que code
Branche
« maître »
Préparation du
modèle
Créer et exécuter
un ensemble de
mises à jour
Créer et exécuter
un ensemble de
mises à jour

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Environnements de fonctions modèles avec AWS
Serverless Application Model (SAM)
https://aws.amazon.com/serverless/sam/
• Un cadre open source pour le développement
d’applications sans serveur sur AWS
• Syntaxe sténographie pour exprimer les fonctions,
les APIs, les bases de données et les applications de
sources d’événements
• Transforme et dimensionne la syntaxe SAM en
syntaxte AWS CloudFormation syntax lors du
déploiement
• Prend en charge tous types de ressources AWS
CloudFormation

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Modèle de capacités SAM
• Possibilité d’intégrer d’autres ressources CloudFormation non-SAM au
modèle
• Exemples: S3, Amazon Kinesis, Step Functions
• Prend en charge l’utilisation des paramètres, de mappages,
de Outputs, etc.
• Prend en charge les fonctions intrinsèques
• Possibilité d’utilizer ImportValue
(à l’exceptions des attributs RestApiId, Policies et StageName)
• YAML ou JSON

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Modèle SAM
AWSTemplateFormatVersion: '2010-09-09'
Transform: AWS::Serverless-2016-10-31
Resources:
GetFunction:
Type: AWS::Serverless::Function
Properties:
Handler: index.get
Runtime: nodejs6.10
CodeUri: src/
Policies: AmazonDynamoDBReadOnlyAccess
Events:
GetResource:
Type: Api
Properties:
Path: /resource/{resourceId}
Method: get
Table:
Type: AWS::Serverless::SimpleTable

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SAM CLI pour le package et le déploiement de
modèles SAM
pip install --user aws-sam-cli
sam init
sam build
sam package
sam deploy

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Modèle d’environnement de conteneurs avec AWS
Cloud Development Kit (CDK)
Aperçu
• Un cadre open source pour définir l'infrastructure
cloud en TypeScript
• Fournit une bibliothèque de types de ressources de
niveau supérieur (classes «construct») intégrant les
meilleures pratiques AWS intégrées par défaut,
présentées sous forme de modules npm
• Provisionne des ressources avec CloudFormation
• Prend en charge tous types de ressources
CloudFormation
AWS
CDK
https://awslabs.github.io/aws-cdk

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Modèle CDK
import ec2 = require('@aws-cdk/aws-ec2');
import ecs = require('@aws-cdk/aws-ecs');
import cdk = require('@aws-cdk/cdk');
class BonjourFargate extends cdk.Stack {
constructor(parent: cdk.App, name: string, props?: cdk.StackProps) {
super(parent, name, props);
const vpc = new ec2.VpcNetwork(this, 'MyVpc', { maxAZs: 2 });
const cluster = new ecs.Cluster(this, 'Cluster', { vpc });
new ecs.LoadBalancedFargateService(
this, "FargateService", {
cluster,
image: ecs.DockerHub.image("amazon/amazon-ecs-sample"),
});
}
}
const app = new cdk.App();
new BonjourFargate(app, 'Bonjour');
app.run();

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Modèle CDK
applets:
MyHelloWorldService:
type: @aws-cdk/aws-ecs:LoadBalancedFargateServiceApplet
properties:
image: 'amazon/amazon-ecs-sample'

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Modèles de pipelines avec AWS CDK
• Minimiser le copier-coller en utilisant un langage orienté vers l’objet
• Définir la forme du pipeline de microservices dans une classe, puis la
réutiliser sur de nombreuses pipelines
• La CDK comprend de nombreuses constructions de haut niveau pour la
modélisation d'un AWS CodePipeline, y compris la configuration
automatique des stratégies des rôles IAM.

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CDK pipelines : construire
export class MyMicroservicePipeline extends cdk.Construct {
constructor(parent: cdk.Construct, name: string, props: MyMicroservicePipelineProps)
{
super(parent, name);
const pipeline = new codepipeline.Pipeline(this, 'Pipeline', {
pipelineName: props.serviceName,
});
const githubAccessToken = new cdk.SecretParameter(this, 'GitHubToken',
{ ssmParameter: 'GitHubToken' });
new codepipeline.GitHubSourceAction(this, 'GitHubSource', {
stage: pipeline.addStage('Source'),
owner: 'myorg',
repo: props.serviceName,
oauthToken: githubAccessToken.value
});
…

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CDK pipelines : hierarchiser
import cdk = require('@aws-cdk/cdk');
import { MyMicroservicePipeline } from './pipeline';
class MyMicroservicePipelinesStack extends cdk.Stack {
constructor(parent: cdk.App, name: string, props?: cdk.StackProps) {
super(parent, name, props);
new MyMicroservicePipeline(this, 'Pipeline1', { 'serviceName': 'Microservice1' });
}
}
const app = new cdk.App();
new MyMicroservicePipelinesStack(app, 'MyMicroservicePipelines');
app.run();

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CDK CLI pour synthétiser et déployer des modèles
CDK
npm install -g aws-cdk
cdk init app --language typescript
cdk synth
cdk deploy

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