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GitOps mit GitLab CI & Docker

Seminar - GFU Cyrus AG

Lernen Sie, wie Sie GitLab CI/CD als zentrales Werkzeug für Ihre GitOps-Strategie einsetzen und Pipelines

entwickeln, die Builds, Tests, Security-Checks und Deployments vollautomatisch abbilden. Sie verstehen,

wie Sie Docker effektiv in Ihre Workflows integrieren, Container-Images versionieren und sicher verwalten.



Sie nutzen wiederverwendbare Templates, Self-Managed Runner und die GitLab Registry, um Ihre CI/CD-Umgebung

perfekt an die Bedürfnisse Ihres Teams anzupassen. Dabei lernen Sie, moderne Best Practices für Branching,

Secrets Management, statische Analysen und Infrastructure-as-Code einzusetzen.



So automatisieren Sie Ihre Entwicklungs- und Betriebsprozesse von der Code-Änderung bis zum sicheren,

nachvollziehbaren Deployment - zuverlässig, reproduzierbar und teamfreundlich.
Termin Ort Preis*
firmenintern auf Anfrage auf Anfrage
*Alle Preise verstehen sich inkl. MwSt.

Detaillierte Informationen zum Seminar

Inhalte:
  • Grundlagen von GitLab CI/CD
    • Syntax & Semantik von .gitlab-ci.yml
    • Stages vs. Jobs, Default Stages
    • Erfolg bzw. Misserfolg eines Jobs
    • Strukturierung der Ablaufreihenfolge von Jobs
    • Konditionale Ausführung von Jobs
    • Praktische Übung: Gitlab CI No Code - Gitlab CI erforschen, ganz ohne Code

  • Was gehört in eine CI/CD-Pipeline?
    • Integration von Tests
    • Artefakte erzeugen und verfügbar machen
    • vordefinierte CI/CD-Variablen
    • eigene CI/CD-Variablen und Geheimnisse
    • Environments
    • Mit dem Pages-Job Artefakte automatisiert online verfügbar machen
    • Gitlab-Runner: Was ist das und wie funktioniert es?
    • Shared Runner vs. Self-Managed Runner
    • Gitlab-Runner und Docker
    • Was tun, wenn das Basis-Image alleine nicht ausreicht? Wenn weitere Software benötigt wird?
    • Live-Demo: Aufsetzen eines privaten, Self-Managed Runners
    • Praktische Übung: Minimalistisches aber vollwertiges Projekt, dass typische Aufgaben
    • einer Pipeline (Tests, Code Coverage, Linting, Styleguides, Dokumentation, ...) integriert

  • Einführung in Docker
    • Grundlagen von Docker: Container, Images, Dockerfiles
    • Podman als Alternative zu Docker
    • Warum Docker und Gitlab CI wie für einander gemacht sind
    • Gitlab CI mit Docker und der Gitlab-Docker-Registry
    • Wiederverwendbare Schablone einer Docker-basierten CI-Pipeline
    • Praktische Übung: Dockerisierung unserer minimalistischen Anwendung

  • Tag 2: GitLab CI mit Docker
  • GitLab CI mit Docker & Docker Compose
    • Templates für gitlab-ci.yml
    • GitLab CI/CD Editor: gitlab-ci.yml online editieren & validieren
    • gitlab-ci.yml lokal testen
    • Docker-in-Docker (DinD)
    • Container-Registry & Cleanup Policies
    • Praktische Übung: Dockerisierung unserer CI-Pipeline
    • Docker Compose: Multi-Container-Anwendungen einfach definiert
    • Entwickeln mit Docker & Docker Compose
    • Ziel für Gitlab CI mit Docker: Docker-basierte Standardpipeline,
    • die ohne Änderungen wiederverwendet werden kann
    • Praktische Übungen:
      • Live Reload - Entwickeln unserer Anwendung mit Docker Compose
      • Docker Composifizierung unserer CI-Pipeline


  • Gitlab CI Advanced
    • Weitere Artefakte in der Pipeline integrieren
      • Unit Test Reports
      • Code Coverage Reports

    • Praktische Übung: Erweiterung unserer Pipeline um Test- und Code Coverage-Reports
      • Erweiterte Pipeline-Konzepte
      • Triggered Pipelines
      • Child/Parent Pipelines
      • Pipeline Schedules
      • Manual Jobs
      • Environments / Deployments
      • Rollbacks
      • Releases erstellen und verwalten mit GitLab CI und glab (GitLab CLI)
      • Praktische Übung: Release erstellen mit GitLab CI

    • Von Gitlab bereitgestellte Jobs in der eigenen Pipeline integrieren:
      • Code Quality
      • SAST (Static Application Security Testing)
      • Secret Detection
      • Container Scanning
      • Visualisierung der Ergebnisse im Kontext von Merge Requests

    • Praktische Übung: Erweiterung unserer Pipeline um Code Quality und Secret Detection




Zielgruppe:
  • Entwickler:innen
  • DevOps & Administratoren
  • Teamleiter:innen & Projektmanager:innen
Seminarkennung:
S2597
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