Naviguer dans le paysage CI/CD en évolution : Exploration approfondie des derniers arsenaux de Jenkins, GitLab et CircleCI
Le paysage CI/CD continue d'évoluer rapidement, poussé par la recherche incessante de la vitesse, de la sécurité et de l'efficacité des développeurs. En tant que praticiens, nous examinons constamment de nouvelles fonctionnalités, nous débattons des nuances de configuration et optimisons nos pipelines pour fournir des logiciels robustes à un rythme toujours plus rapide. Il ne s'agit pas de "révolutionner" l'espace ; il s'agit d'améliorations pratiques et solides qui nous permettent de créer des systèmes de livraison plus efficaces, sécurisés et maintenables. Ayant passé les derniers mois immergé dans ces plateformes, testant les dernières itérations, je souhaite vous guider à travers certains des développements récents les plus percutants dans Jenkins, GitLab CI et CircleCI. Nous allons couper court au jargon marketing et aller droit au "comment ça marche" techniquement, en soulignant ce qui est réellement utile et où les angles rugueux persistent encore.
Orchestration avancée de GitLab CI : Graphes acycliques dirigés et pipelines parent-enfant
GitLab CI a continuellement amélioré ses capacités d'orchestration de pipeline, passant de l'exécution linéaire des étapes à une gestion des dépendances plus sophistiquée. Les mots-clés needs: et les pipelines parent-enfant ne sont pas entièrement nouveaux, mais leur adoption généralisée et le raffinement de leur comportement au cours de l'année écoulée les rendent indispensables pour les monorepos et les architectures de microservices complexes. Alors que les équipes évoluent vers des environnements plus isolés, un peu comme Podman et containerd remplacent Docker, l'orchestration de GitLab permet un contrôle granulaire similaire.
Permettez-moi de vous expliquer comment needs: modifie fondamentalement le flux d'exécution du pipeline. Traditionnellement, les pipelines GitLab CI exécutent les étapes séquentiellement, les tâches d'une étape ultérieure dépendant implicitement de toutes les tâches de l'étape précédente. Cela conduit souvent à des attentes inutiles. Le mot-clé needs: vous permet de définir explicitement les dépendances au niveau des tâches, créant un graphe acyclique dirigé (DAG) qui optimise l'exécution en exécutant les tâches indépendantes en parallèle.
Visualisation du flux de travail DAG
Considérez un scénario où vos tâches de construction et de test peuvent s'exécuter en parallèle, et une tâche de déploiement n'a besoin que de l'artefact de la construction, pas nécessairement de l'achèvement de tous les tests. Voici comment le configurer exactement :
stages:
- build
- test
- deploy
build_app:
stage: build
script:
- echo "Building application..."
- mkdir build_artifacts && echo "app.jar" > build_artifacts/app.jar
artifacts:
paths:
- build_artifacts/
unit_test:
stage: test
script:
- echo "Running unit tests..."
needs: [] # Aucune dépendance explicite, s'exécute immédiatement après le démarrage de build_app
integration_test:
stage: test
script:
- echo "Running integration tests..."
needs: ["build_app"] # Dépend uniquement de build_app, pas de unit_test
deploy_to_staging:
stage: deploy
script:
- echo "Deploying to staging with artifact from build_app..."
- cat build_artifacts/app.jar
needs:
- job: build_app
artifacts: true # Garantit que les artefacts de build_app sont disponibles
- job: unit_test
- job: integration_test
Dans cet exemple, unit_test peut démarrer dès que le pipeline commence, indépendamment de build_app. integration_test attend que build_app se termine. De manière cruciale, deploy_to_staging ne démarre qu'après que build_app, unit_test et integration_test sont terminés, mais il peut explicitement demander des artefacts uniquement à partir de build_app, empêchant ainsi la propagation inutile d'artefacts à partir des tâches de test.
Bibliothèques partagées Jenkins et améliorations du pipeline déclaratif
Jenkins, le cheval de bataille vénérable, continue d'évoluer, avec un fort accent sur la robustesse de sa syntaxe de pipeline déclaratif et la puissance accrue de ses bibliothèques partagées pour l'adoption par les entreprises. L'idée centrale est de centraliser la logique de pipeline commune, favorisant la cohérence et réduisant la redondance dans de nombreux fichiers Jenkinsfile. Vous pouvez utiliser ce YAML Formatter pour vérifier votre structure avant de vous engager dans votre bibliothèque partagée ou vos fichiers de configuration.
La puissance des bibliothèques partagées réside dans l'abstraction de la logique Groovy complexe en fonctions réutilisables qui peuvent être appelées à partir de n'importe quel pipeline déclaratif. Examinons comment structurer et utiliser efficacement une bibliothèque partagée. Une structure de bibliothèque typique pourrait ressembler à ceci :
(root)
+- src # Fichiers source Groovy
| +- org/
| +- example/
| +- MyUtils.groovy
+- vars # Variables/étapes globales
| +- buildDockerImage.groovy
| +- deployApp.groovy
+- resources # Ressources statiques
| +- org/
| +- example/
| +- config.yaml
Pour utiliser une bibliothèque partagée, vous la déclarez en haut de votre Jenkinsfile :
@Library('your-shared-library@main') _
pipeline {
agent any
stages {
stage('Build') {
steps {
script {
buildDockerImage(imageName: 'my-app', tag: env.BUILD_ID)
}
}
}
stage('Deploy') {
steps {
script {
deployApp(appName: 'my-app', env: 'staging')
}
}
}
}
}
Les améliorations récentes de la syntaxe du pipeline déclaratif elle-même, en particulier concernant les conditions when et les options, offrent un contrôle plus granulaire sans recourir à des blocs de script impératifs. Par exemple, la combinaison de when { anyOf(...) } ou when { expression { ... } } fournit une exécution conditionnelle sophistiquée.
L'écosystème Orb de CircleCI et l'évolution de la configuration en tant que code
CircleCI a mis l'accent sur sa philosophie de "configuration en tant que code", les Orbs étant la pierre angulaire de la réutilisabilité et de la standardisation. Les Orbs sont essentiellement des packages partageables de configuration CircleCI, comprenant des commandes, des tâches et des exécuteurs. L'écosystème a considérablement mûri, offrant une vaste gamme d'orbs communautaires et officiellement maintenus pour les tâches courantes.
L'utilisation d'un Orb est simple. Vous le déclarez dans votre .circleci/config.yml et référez ensuite ses composants. Disons que vous souhaitez utiliser un orb docker certifié pour construire et pousser des images :
version: 2.1
orbs:
docker: circleci/docker@2.2.0 # Déclaration de l'Orb Docker
aws-cli: circleci/aws-cli@2.1.0 # Déclaration de l'Orb AWS CLI
jobs:
build-and-push-image:
executor: docker/default # Utilisation d'un exécuteur défini dans l'Orb Docker
steps:
- checkout
- docker/build: # Utilisation d'une commande de l'Orb Docker
image: my-app
tag: ${CIRCLE_SHA1}
- docker/push: # Une autre commande de l'Orb Docker
image: my-app
tag: ${CIRCLE_SHA1}
- aws-cli/setup: # Utilisation d'une commande de l'Orb AWS CLI
profile-name: default
- run: echo "Image pushed, now do something with AWS CLI..."
workflows:
build-deploy:
jobs:
- build-and-push-image
Au-delà des Orbs, l'outil CLI local de CircleCI (circleci CLI) est devenu une partie indispensable du flux de travail de configuration en tant que code. La commande circleci config validate vous permet de vérifier votre .circleci/config.yml pour détecter les erreurs de syntaxe avant de valider et de pousser, en détectant les erreurs courantes à un stade précoce.
Sécurité de la chaîne d'approvisionnement dans le CI/CD : SBOM et conformité SLSA
Le paysage croissant des menaces a mis la sécurité de la chaîne d'approvisionnement au premier plan, et les pipelines CI/CD sont des points de contrôle essentiels. La génération de listes de matériaux logiciels (SBOM) et la réalisation de divers niveaux de conformité SLSA (Supply-chain Levels for Software Artifacts) ne sont plus facultatives, mais deviennent des meilleures pratiques attendues.
Concentrons-nous sur l'intégration de la génération de SBOM, une étape fondamentale. Les outils tels que Syft (pour la génération de SBOM) et Grype (pour l'analyse des vulnérabilités) d'Anchore sont largement utilisés et facilement intégrés aux pipelines CI/CD.
generate_sbom_and_scan:
stage: security
image: anchore/syft:latest
script:
- echo "Generating SBOM for application image..."
- syft docker:my-app:latest -o spdx-json > my-app-sbom.spdx.json
- echo "Scanning SBOM for vulnerabilities..."
- grype sbom:./my-app-sbom.spdx.json --fail-on critical,high
- echo "Uploading SBOM artifact..."
artifacts:
paths:
- my-app-sbom.spdx.json
expire_in: 1 week
Conteneurisation et exécution native Kubernetes
La tendance à exécuter les charges de travail CI/CD directement sur Kubernetes continue de gagner du terrain, offrant des avantages en termes de scalabilité, d'efficacité des ressources et de parité d'environnement. Les trois plateformes disposent de solutions robustes pour l'exécution native Kubernetes.
Plugin Jenkins Kubernetes et modèles de Pod
Jenkins exploite le plugin Kubernetes pour provisionner dynamiquement des agents de construction (Pods) sur un cluster Kubernetes. Au lieu d'agents statiques, Jenkins peut créer un Pod pour chaque construction, complet avec plusieurs conteneurs. Vous définissez ces modèles directement dans votre Jenkinsfile :
pipeline {
agent {
kubernetes {
cloud 'kubernetes'
yaml """
apiVersion: v1
kind: Pod
spec:
containers:
- name: jnlp
image: jenkins/jnlp-agent:latest
- name: maven
image: maven:3.8.6-jdk-11
command: ['cat']
tty: true
"""
}
}
stages {
stage('Build with Maven') {
steps {
container('maven') {
sh 'mvn clean install'
}
}
}
}
}
Développement local et débogage pour les configurations CI/CD
L'un des aspects les plus frustrants du développement CI/CD est le cycle de rétroaction lent. Les efforts récents se sont concentrés sur le rapprochement du cycle de développement CI/CD sur la machine locale. GitLab et CircleCI offrent tous deux des outils en ligne de commande pour l'exécution et la validation locales.
GitLab CI avec gitlab-runner exec
La commande gitlab-runner exec vous permet d'exécuter des tâches individuelles de votre .gitlab-ci.yml localement, en utilisant une instance locale de GitLab Runner. Elle nécessite Docker installé sur votre machine et tente de simuler l'environnement.
# Exécuter une tâche spécifique définie dans votre .gitlab-ci.yml
gitlab-runner exec docker build_app
Aperçu d'expert : L'essor de l'ingénierie de plateforme et de l'abstraction CI/CD
La complexité persistante du CI/CD conduit à une tendance significative : l'essor de l'ingénierie de plateforme. Les organisations reconnaissent de plus en plus qu'il est inefficace de demander à chaque équipe de développement d'être un expert en syntaxe YAML et en configuration des exécuteurs Kubernetes. Au lieu de cela, des équipes de plateforme dédiées émergent, axées sur la création de plateformes de développement internes (IDP) qui abstraient une grande partie de cette complexité sous-jacente du CI/CD.
Ma prédiction est que nous verrons une augmentation des couches d'abstraction de niveau supérieur construites au-dessus des outils CI/CD existants. Ces plateformes offriront des modèles organisés et des portails en libre-service qui permettent aux développeurs de définir leurs exigences de livraison de manière beaucoup plus simple. Ce changement se traduira par une dépendance encore plus forte à l'égard des bibliothèques/orbs partagées et des frameworks rigoureux qui imposent les meilleures pratiques par défaut.
Conclusion : Tracer votre cap dans l'avenir du CI/CD
Le paysage CI/CD en 2026 est celui d'outils puissants et interconnectés, chacun repoussant les limites de ce qui est possible en matière de livraison automatisée de logiciels. L'orchestration avancée de GitLab avec les DAG et les pipelines parent-enfant offre un contrôle inégalé pour les projets complexes. Jenkins continue de consolider sa position en tant que solution hautement personnalisable grâce à ses robustes bibliothèques partagées. L'écosystème Orb de CircleCI et ses outils locaux offrent une expérience rationalisée de configuration en tant que code.
Les thèmes récurrents sur toutes les plateformes sont clairs : un contrôle plus granulaire, une sécurité accrue à chaque étape de la chaîne d'approvisionnement et une volonté constante d'améliorer l'expérience des développeurs grâce à des tests locaux et des abstractions puissantes. Comprendre ces développements récents ne consiste pas seulement à adopter de nouvelles fonctionnalités ; il s'agit de prendre des décisions éclairées et pratiques pour créer des pipelines de livraison plus résilients, plus efficaces et plus sécurisés qui accélèrent réellement votre cycle de développement logiciel.
Sources
🛠️ Outils connexes
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- YAML Formatter - Formater le YAML du pipeline
- JSON to YAML - Convertir les configurations de pipeline