GitLab CI-CD- maitriser la gestion du cycle de vie de vos developpements logiciels

Ce cours pratique vous apprendra à utiliser cet outil dans le but d'améliorer la collaboration dans un projet et d'automatiser un cycle de développement complet (constructions, tests, déploiements...).
L'offre GitLab
GitLab CE (Community edition). GitLab EE (Enterprise edition).
Les différents types d'utilisation de GitLab : gitlab.com, on premise, on cloud (AWS, GCP).
Procédure d'inscription sur gitlab.com.
Travaux pratiques
Création d'un compte GitLab sur gitlab.com. Parcours de l'interface.

Rappels sur Git et son utilisation avec GitLab
Les concepts Git : blob, tree, commit, revision, branche, tag...
Gestion locale des fichiers. Consultation et modification de l'historique de travail.
Gestion des branches. Fusions des branches et gestion des conflits.
Travaux pratiques
Mise en place d'un dépôt distant et simulation d'un travail collaboratif.

La gestion du dépôt avec GitLab
La gestion des collaborateurs d'un projet et leurs droits.
Le système d'issues et le lien avec les commits.
Présentation du wiki et des snippets.
Travaux pratiques
Paramétrage des droits et création de merge requests.

GitLab CI/CD
Présentation de GitLab CI/CD et des GitLab runners.
Présentation de Docker.
Le fichier manifeste gitlab-ci.yml, présentation du langage YAML.
Les balises essentielles pour décrire des étapes, des jobs, des traitements (stages, images, script...).
Le suivi d'exécution du pipeline. Jobs automatiques, manuels et planifiés.
Les artifacts et l'amélioration des performances avec le cache.
La documentation officielle relative à la syntaxe du fichier manifeste.
La gestion des environnements.
Travaux pratiques
Exemples simples de création et d'enchaînement de jobs.

Plus loin dans l'utilisation des runners
Les types de runners (shared runner, specific runner et group runner).
Les shared runners disponibles sur gitlab.com gérés par l'équipe GitLab.
Scalabilité des runners avec Docker Machine.
Le Docker executor et les images disponibles : MySQL, PostgreSQL, Redis, MongoDB, Ruby...
Les tests d'intégration, les tests fonctionnels, les tests de montée en charge.
Le déploiement vers le cloud AWS.
Le Kubernetes executor et la répartition des jobs dans un cluster Kubernetes.
Intégration de l'outil de monitoring Prometheus.
Travaux pratiques
Mise en place d'un specific runner. Exécution d'enchaînements de jobs sur différents runners.

Fonctionnalités complémentaires de GitLab
Shared runners sous Windows.
Infrastructure as code avec Terraform.
Auto DevOps.
Tests de sécurité dynamiques (DAST).