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配置架构参考文档

Cloud Deploy 配置文件定义交付流水线，要部署到的目标目标，以及这些目标的进度。

交付流水线配置文件可以包括目标定义，也可以将这些定义放在单独的文件中文件。按照惯例，一个包含交付流水线配置和目标配置称为 clouddeploy.yaml，不包含目标称为 delivery-pipeline.yaml。但您可以向这些文件任意名称。

分门别类 (What goes where)

Cloud Deploy 使用两个主要配置文件：

交付流水线定义
目标定义

这些文件可以是单独的文件，或者交付流水线和目标可以是。

交付流水线配置文件的结构

以下配置包含目标定义：

# Delivery pipeline config
apiVersion: deploy.cloud.google.com/v1
kind: DeliveryPipeline
metadata:
 name:
 annotations:
 labels:
description:
suspended:
serialPipeline:
 stages:
 - targetId:
   profiles: []
# Deployment strategies
# One of:
#   standard:
#   canary:
# See the strategy section in this document for details.
   strategy:
     standard:
       verify:
       predeploy:
         actions: []
       postdeploy:
         actions: []
   deployParameters:
   - values:
     matchTargetLabels:
 - targetId:
   profiles: []
   strategy:
   deployParameters:
---

# Target config
apiVersion: deploy.cloud.google.com/v1
kind: Target
metadata:
 name:
 annotations:
 labels:
description:
multiTarget:
 targetIds: []
deployParameters:
requireApproval:
#
# Runtimes
# one of the following runtimes:
gke:
 cluster:
 internalIp:
 proxyUrl:
#
# or:
anthosCluster:
 membership:
#
# or:
run:
 location:
#
# or:
customTarget:
  customTargetType:
#
# (End runtimes. See documentation in this article for more details.)
#
executionConfigs:
- usages:
  - [RENDER | PREDEPLOY | DEPLOY | VERIFY | POSTDEPLOY]
  workerPool:
  serviceAccount:
  artifactStorage:
  executionTimeout:
---

# Custom target type config
apiVersion: deploy.cloud.google.com/v1
kind: CustomTargetType
metadata:
  name:
  annotations:
  labels:
description:
customActions:
  renderAction:
  deployAction:
  includeSkaffoldModules:
    - configs:
    # either:
    googleCloudStorage:
      source:
      path:
    # or:
    git:
      repo:
      path:
      ref:
---

# Automation config
apiVersion: deploy.cloud.google.com/v1
kind: Automation
metadata:
  name:
  labels:
  annotations:
description:
suspended:
serviceAccount:
selector:
- target:
    id:
    # or
    labels:
rules:
- [RULE_TYPE]:
  name:
  [RULE-SPECIFIC_CONFIG]

此 YAML 包含三个主要组成部分：

主要交付流水线和进展

配置文件可以包含任意数量的流水线定义。
目标定义

为简单起见，此示例仅显示一个目标，但目标可以是任何数量。此外，目标可以在一个或多个单独的文件中定义。
自定义目标类型定义

自定义目标，需要自定义目标类型定义。与目标和自动化操作一样，自定义目标类型也可以在与交付流水线相同的文件中定义，或者在单独的文件中定义。
Automation 定义

您可在同一界面中创建任何部署自动化操作文件作为交付流水线和目标，也可以放在单独的一个或多个文件中。为简单起见，此处仅显示一个 Automation，但您可以将以下项创建为数量不限。

本文档的其余部分定义这些组成部分。

流水线定义和进展

除了流水线元数据（例如 name）之外，主要流水线定义包含对 targets 的引用列表，部署序列顺序。也就是说，列出的第一个目标是第一个部署目标。部署到该目标后，提升版本将部署到列表中的下一个目标。

以下是交付流水线的配置属性，而非包括目标定义。

`metadata.name`

name 字段采用的字符串对于每个项目和位置必须是唯一的。

`metadata.annotations` 和 `metadata.labels`

交付流水线配置可以包含注释和标签。在注册流水线后，注释和标签会与交付流水线资源一起存储。

如需了解详情，请参阅将标签和注解与 Cloud Deploy 搭配使用。

`description`

描述此交付流水线的任意字符串。已显示此说明 Google Cloud 控制台的交付流水线详细信息中。

`suspended`

布尔值，如果 true，则暂停交付流水线使其无法用于创建、提升、回滚或重新部署版本。此外，如果交付流水线被暂停，则您无法批准或拒绝通过该流水线创建的发布

默认值为 false。

`serialPipeline`

串行进度交付流水线定义的开头。这个必须提供节。

`stages`

将此交付流水线配置为要部署到的所有目标的列表。

该列表必须采用所需的交付顺序。例如，如果您具有名为 dev、staging 和 production 的目标，请按照相同的顺序列出它们，以便您的第一个部署是 dev，最后一个部署是 production。

使用相应的目标定义中 metadata.name 字段的值填充每个 stages.targetId 字段。并且在 targetId 下方，包括 profiles：

serialPipeline:
 stages:
 - targetId:
   profiles: []
   strategy:
     standard:
       verify:

`targetId`

标识要用于交付流水线此阶段的特定目标。该值是目标定义中的 metadata.name 属性。

strategy.standard.verify 设置为 true 可启用对目标执行部署验证。如果拒绝已指定部署策略，使用“standard”部署策略，并将验证状态设为“false”。

`profiles`

从 skaffold.yaml 中获取零个或零个以上 Skaffold 配置文件名称的列表。Cloud Deploy 将配置文件与 skaffold render 搭配使用。借助 Skaffold 配置文件，您可以在使用单个配置文件时更改目标之间的配置。

`strategy`

包含用于指定部署策略的属性。以下策略：

standard:

应用已完全部署到指定目标。

这是默认的部署策略。如果省略 strategy， Cloud Deploy 使用 standard 部署策略。
canary:

在Canary 部署中逐步部署应用的新版本，替换原有增量（例如，先 25%，然后是 50% 然后是 75%，最后是完全百分比）。

部署策略是按目标定义的。例如，您可能有一个 Canary 策略，prod目标不同，但标准策略（strategy ）。

如需了解详情，请参阅使用部署策略。

`strategy` 配置

本部分针对每种受支持的 strategy 配置元素运行时。

标准部署策略

标准策略仅包含以下要素：

strategy:
  standard:
    verify: true|false

verify 是可选属性。默认值为 false，表示为最终发布的版本没有验证阶段。

对于标准，您可以省略 strategy 元素部署策略

Canary 部署策略

以下部分介绍了 Canary 部署策略 Cloud Deploy 支持的每个运行时。

对于 Cloud Run 目标

strategy:
  canary:
    runtimeConfig:
      cloudRun:
        automaticTrafficControl: true | false
    canaryDeployment:
      percentages: [PERCENTAGES]
      verify: true | false

对于 GKE 和 GKE Enterprise 目标

下面的 YAML 展示了如何为 Google Kubernetes Engine 上的 GKE 或 GKE Enterprise 目标，使用基于服务的网络：

      canary:
        runtimeConfig:
          kubernetes:
            serviceNetworking:
              service: "SERVICE_NAME"
              deployment: "DEPLOYMENT_NAME"
              disablePodOverprovisioning: true | false
        canaryDeployment:
          percentages: [PERCENTAGES]
          verify: true | false

下面的 YAML 展示了如何为 Google Kubernetes Engine 上的 GKE 或 GKE Enterprise 目标，使用 Gateway API：

      canary:
        runtimeConfig:
          kubernetes:
            gatewayServiceMesh:
              httpRoute: "HTTP_ROUTE_NAME"
              service: "SERVICE_NAME"
              deployment: "DEPLOYMENT_NAME"
              routeUpdateWaitTime: "WAIT_TIME"
        canaryDeployment:
          percentages: ["PERCENTAGES"]
          verify: true | false

请注意，在此示例中 routeUpdateWaitTime.这个因为 Gateway API 使用 HTTPRoute 资源拆分流量，并且有时会延迟传递对 HTTPRoute 所做的更改。在此类请求可能会被丢弃，因为流量会发送到不可用的节点您可以使用 routeUpdateWaitTime 来应用 HTTPRoute 更改后，Cloud Deploy 会等待（前提是观察此延迟。

以下 YAML 展示了如何配置自定义或自定义自动化 Canary 部署策略特定于运行时的配置，位于 runtimeConfig 部分，自定义 Canary 中省略，但会包含在自动化和自定义自动化 Canary 配置。

strategy:
       canary:
         # Runtime configs are configured as shown in the
         # Canary Deployment Strategy section of this document.
         runtimeConfig:

         # Manual configuration for each canary phase
         customCanaryDeployment:
           - name: "PHASE1_NAME"
             percent: PERCENTAGE1
             profiles: [ "PROFILE1_NAME" ]
             verify: true | false
           - …
           - name: "stable"
             percent: 100
             profiles: [ "LAST_PROFILE_NAME" ]
             verify: true|false

`verify`

可选布尔值，指示是否支持部署验证。默认值为 false。

启用部署验证还需要 verify 节在 skaffold.yaml 中。如果您不提供此属性，验证作业将失败。

`deployParameters`

允许您指定键值对来将值传递给清单标签匹配的目标（使用部署参数时）。

您也可以将其添加到目标中。

在交付流水线上设置的部署参数使用标签来匹配目标：

deployParameters:
- values:
    someKey: "value1"
  matchTargetLabels:
    label1: firstLabel
- values:
    someKey: "value2"
  matchTargetLabels:
    label2: secondLabel

在此示例中，为键提供了两个值，而对于每个值，有一个标签。该值将应用于所有具有匹配的标签。

`predeploy` 和 `postdeploy` 作业

通过这些参数，您可以引用自定义操作，（单独定义， skaffold.yaml）在部署作业 (predeploy) 之前和验证之后运行招聘信息，如果存在 (postdeploy)。如果没有验证作业，则部署后作业在部署作业之后运行

部署钩子在 strategy.standard 下配置，或 strategy.canary：

serialPipeline:
  stages:
  - targetId: 
    strategy:
      standard:
        predeploy:
          actions: [ACTION_NAME]
        postdeploy:
          actions: [ACTION_NAME]

其中，ACTION_NAME 是在 skaffold.yaml 中配置的名称， customActions.name.

您可以在任何策略下配置 predeploy 和 postdeploy 作业（例如 standard、canary）。

如需详细了解如何配置和使用部署前钩子和部署后钩子，请参阅在部署之前和之后运行钩子。

目标定义

交付流水线定义文件可以包含目标定义，或者您可以在单独的文件中指定目标。您可以在项目中重复使用目标名称，但这些名称在交付流水线中必须是唯一的。

您可以在多个交付流水线中重复使用目标。但是，您只能在单个交付流水线的进展中引用目标一次。

另请参阅：自定义目标类型定义

对于 GKE 目标

以下 YAML 展示了如何配置目标部署到 GKE 集群：

     apiVersion: deploy.cloud.google.com/v1
     kind: Target
     metadata:
      name:
      annotations:
      labels:
     description:
     deployParameters:
     multiTarget:
      targetIds: []

     requireApproval:
     gke:
      cluster: projects/[project_name]/locations/[location]/clusters/[cluster_name]
      internalIp:
      proxyUrl:

     executionConfigs:
     - usages:
       - [RENDER | PREDEPLOY | DEPLOY | VERIFY | POSTDEPLOY]
       workerPool:
       serviceAccount:
       artifactStorage:
       executionTimeout:
       verbose:

`metadata.name`

此目标的名称。此名称必须是全局唯一的。

`metadata.annotations` 和 `metadata.labels`

目标配置支持 Kubernetes 注释和标签，但 Cloud Deploy 不需要它们

注释和标签与目标资源一起存储。如需更多信息请参阅将标签和注释与 Cloud Deploy 搭配使用。

`description`

此字段采用任意字符串，用于描述此目标的使用。

`deployParameters`

您可以在任何目标上添加部署参数，以及值这些值会分配给。

deployParameters 节接受键值对，如下所示：

deployParameters:
  someKey: "someValue"
  someOtherKey: "someOtherValue"

如果您在集群上 multi-target，则该值会分配给该清单包含子目标。

`multiTarget.targetIds: []`

该属性是可选属性，用于配置多目标并行部署。

该值是以英文逗号分隔的子目标列表。子目标配置为常规目标，不包含此项 multiTarget 属性。

`requireApproval`

提升到此目标是否需要手动批准。可以是 true 或 false。

此为可选属性。默认值为 false。

配置并行部署时，您可以要求批准时，仅限于多目标，而不是子目标。

`gke`

（仅限 GKE 集群）将在其中部署应用的集群：

gke:
  cluster: projects/[project_name]/locations/[location]/clusters/[cluster_name]

project_name

集群所在的 Google Cloud 项目。
location

集群所在的位置。例如 us-central1。该集群也可以是可用区级 (us-central1-c)。
cluster_name

集群的名称，它显示在 Google Cloud 控制台。

示例如下：

gke:
  cluster: projects/cd-demo-01/locations/us-central1/clusters/prod

配置多目标时省略 gke 属性。 GKE 集群改为在子定位条件。

有关说明，请参阅本文中的 executionConfigs 对执行环境属性进行的一些更改

`internalIp`

指定的 GKE 集群是否使用专用 IP 地址。此为可选属性。默认情况下，Cloud Deploy 使用集群的公共 IP 地址如果存在专用 IP 地址并且您想使用该地址，请将此属性设为 true。

`proxyUrl`

如果您通过代理访问集群，请提供 proxyUrl 属性。该值是代理 GKE 的网址集群会传递到 kubectl 集群状态。

对于 Cloud Run 目标

以下 YAML 展示了如何配置目标部署到 Cloud Run 服务：

     apiVersion: deploy.cloud.google.com/v1
     kind: Target
     metadata:
      name:
      annotations:
      labels:
     description:
     multiTarget:
      targetIds: []

     requireApproval:
     run:
      location: projects/[project_name]/locations/[location]

     executionConfigs:
     - usages:
       - [RENDER | PREDEPLOY|  DEPLOY | VERIFY | POSTDEPLOY]
       workerPool:
       serviceAccount:
       artifactStorage:
       executionTimeout:
       verbose:

`metadata.name`

此目标的名称。此名称在每个区域必须是唯一的。

`metadata.annotations` 和 `metadata.labels`

目标配置支持注解和标签，但 Cloud Deploy 不需要它们

注释和标签与目标资源一起存储。如需更多信息请参阅将标签和注释与 Cloud Deploy 搭配使用。

`description`

此字段采用任意字符串，用于描述此目标的使用。

`multiTarget.targetIds: []`

该属性是可选属性，用于配置多目标并行部署。

该值是以英文逗号分隔的子目标列表。子目标配置为常规目标，不包含此项 multiTarget 属性。

`requireApproval`

提升到此目标是否需要手动批准。可以是 true 或 false。

此为可选属性。默认值为 false。

配置并行部署时，您可以要求批准时，仅限于多目标，而不是子目标。

`run`

该服务的位置（仅限 Cloud Run 服务）将创建：

run:
  location: projects/[project_name]/locations/[location]

project_name

服务所在的 Google Cloud 项目。
location

服务所在的位置。例如 us-central1。

配置 [多目标] 时省略 run 属性。该 Cloud Run 服务改为在相应的子定位条件。

有关说明，请参阅本文中的 executionConfigs 对执行环境属性进行的一些更改

对于 GKE Enterprise 目标

目标配置：部署到 GKE 集群的过程类似于为 GKE 目标配置目标；只不过该属性是anthosCluster.membership，而不是 gke.cluster。资源路径不同，并且 internalIp 不适用。

anthosCluster:
  membership: projects/[project_name]/locations/global/memberships/[membership_name]

project_name

GKE Enterprise 集群所在的 Google Cloud 项目。
/location/global/

注册集群的位置。global。
membership_name

GKE Enterprise 集群成员资格的名称。

示例如下：

anthosCluster:
  membership: projects/cd-demo-01/locations/global/memberships/prod

配置 [多目标] 时省略 anthosCluster 属性。通过 GKE Enterprise 集群改为在子定位条件。

如需详细了解如何部署到 GKE 集群，请参阅部署到 Anthos 用户集群。

对于自定义目标

自定义目标的配置与所有其他目标类型，但不包含 gke 节和 run 节和 anthosCluster 节。

相反，自定义目标包括一个 customTarget 节：

customTarget:
  customTargetType: [CUSTOM_TARGET_TYPE_NAME]

其中，CUSTOM_TARGET_TYPE_NAME 是您在自定义目标类型定义。

示例如下：

apiVersion: deploy.cloud.google.com/v1
kind: Target
metadata:
  name: sample-env
customTarget:
  customTargetType: basic-custom-target

`executionConfigs`

用于为此目标指定非默认执行环境的一组字段。

usages

RENDER 和/或 DEPLOY，以及 PREDEPLOY、VERIFY 或 POSTDEPLOY（如果是验证或在目标上启用部署钩子。这些信息指明了执行此目标执行环境指明自定义执行环境用于部署前钩子、渲染、部署、部署后钩子和验证，则可以按如下方式对其进行配置：
```
usages:
- RENDER
- PREDEPLOY
- DEPLOY
- VERIFY
- POSTDEPLOY
```
如果在流水线阶段启用了验证，并且您没有在 Cloud Deploy 的 usages 节中指定 VERIFY 使用默认执行环境进行验证。部署前和部署后 hook 的工作原理相同。

不过，如果 RENDER 和 DEPLOY 有自定义执行环境，则必须为 VERIFY、PREDEPLOY 或 POSTDEPLOY（如果它们是 VERIFY、PREDEPLOY和POSTDEPLOY 可以与 RENDER 或 DEPLOY 位于同一 usages 中，也可以位于单独的 usages 中。

您不能指定 usages.VERIFY、usages.PREDEPLOY 或 usages.POSTDEPLOY 除非在相同或单独的自定义属性中指定了 RENDER 和 DEPLOY 执行环境
workerPool

要使用的工作器池的配置。这需要标识用于 Cloud Build 工作器池的资源路径此目标。例如：

projects/p123/locations/us-central1/workerPools/wp123。

如需使用默认 Cloud Build 池，请执行以下操作：请忽略此属性。

一个给定的目标可以有两个 workerPool（一个用于 RENDER，一个用于 DEPLOY).配置默认池时，您可以指定备用池服务账号和/或存储位置。
serviceAccount

要用于此操作的服务账号的名称（RENDER 或 DEPLOY）。
artifactStorage

要用于此操作的 Cloud Storage 存储桶（RENDER 或 DEPLOY）而非默认存储桶。
executionTimeout

可选。为 Cloud Build 操作设置超时时间（以秒为单位） Cloud Deploy 的性能。默认值为 3600 秒（1 秒）小时）。
示例：executionTimeout: "5000s"
verbose

可选。如果为 true，则以下内容的详尽程度设置为 debug 工具：
- Skaffold --verbosity 已设置为 debug。Skaffold 默认值为 warn。
- kubectl --v 已设置为 4（调试）。kubectl 默认值为 2。
- 已设置 Google Cloud CLI --verbosity 发送至 debug。默认值为 warning。

支持的备用语法

本文档中介绍的 executionConfigs 配置是新配置。通过仍支持之前的语法：

executionConfigs:
- privatePool:
    workerPool:
    serviceAccount:
    artifactStorage:
  usages:
  - [RENDER | DEPLOY]
- defaultPool:
    serviceAccount:
    artifactStorage:
  usages:
  - [RENDER | DEPLOY]

配置executionConfigs 多目标，每个子目标可以继承该执行环境多个目标。

自定义目标类型定义

本部分介绍了自定义目标类型

与标准目标和自动化操作一样，CustomTargetType 定义可包含在交付流水线定义中，或者包含在单独的一个或多个文件中。

以下 YAML 展示了如何配置自定义目标类型：

apiVersion: deploy.cloud.google.com/v1
kind: CustomTargetType
metadata:
  name: [CUSTOM_TARGET_TYPE_NAME]
  annotations:
  labels:
description:
customActions:
  renderAction: [RENDER_ACTION_NAME]
  deployAction: [DEPLOY_ACTION_NAME]
  includeSkaffoldModules:
    - configs:
    # either:
    googleCloudStorage:
      source:
      path:
    # or:
    git:
      repo:
      path:
      ref:

其中：

[CUSTOM_TARGET_TYPE_NAME]

您为此自定义目标类型定义指定的任意名称。此名称任何目标的目标定义中都会引用（您要定义的自定义定位条件类型）
[RENDER_ACTION_NAME]

是自定义呈现操作的名称。该值是customAction.name 在 skaffold.yaml 中定义。
[DEPLOY_ACTION_NAME]

是自定义部署操作的名称。该值是customAction.name 在 skaffold.yaml 中定义。
如需了解 includeSkaffoldModules，请参阅使用远程 Skaffold 配置。

Automation 定义

本部分介绍用于定义 Cloud Deploy 的字段自动化资源。

与目标一样，传送内容也可包含 Automation 定义流水线定义中，还是在单独的一个或多个文件中。

如需详细了解 Cloud Deploy 中的自动化，请参阅自动化文档。

以下 YAML 展示了如何配置自动化操作。请注意自动化规则的要求因规则而异。（配置文档中包含自动化规则类型使用自动规则。）

apiVersion: deploy.cloud.google.com/v1
kind: Automation
metadata:
  name: [PIPELINE_NAME]/[PURPOSE]
  labels:
  annotations:
description: [DESCRIPTION]
suspended: true | false
serviceAccount: [SERVICE_ACCOUNT_ID]
selector:
  targets:
    -  id: [TARGET_ID]
       labels:
         [LABEL_KEY]:[LABEL_VALUE]

rules:
- [RULE_TYPE]:
    name:[RULE_NAME]
  [RULE-SPECIFIC_CONFIG]

其中：

[PIPELINE_NAME]

与使用metadata.name 这项自动化操作所有自动化操作都专用于以下项目的交付流水线：由其创建而成也就是说，您无法将某项自动化操作交付流水线。
[PURPOSE]

此自动化操作的任何其他描述性名称。通常为自动执行的操作例如 my-app-pipeline/promote。
labels 和 annotations 是您想要添加的任何标签或注解与这项自动化操作相关联
[DESCRIPTION]

此自动化操作的说明（可选）。
suspended

true 或 false，用于指明这项自动化操作是处于启用还是已暂停状态。如果设为 true，则系统不会使用自动化操作。对于在不影响交付流水线的情况下测试自动化。
[SERVICE_ACCOUNT_ID]

用于执行自动化。例如，如果自动化操作使用 promoteReleaseRule，则以下代码服务账号执行版本升级，因此需要在 Android Vitals 中需要的权限来推广一个版本

必须为此属性指定一个值。Cloud Deploy 不使用默认服务账号自动化操作。

此服务账号必须具有以下权限：
- actAs 权限，用于模拟执行服务账号。
- 权限来执行操作自动执行，例如 clouddeploy.releases.promote 到推广版本，或 clouddeploy.rollouts.advance 以推进发布阶段。
[TARGET_ID]

使用此自动化操作的目标的 ID。虽然都与交付流水线相关联，因此它仅在一个或多个目标。

您可以将此属性设置为 *，以选择交付流水线中的所有目标。
[LABEL_KEY]:[LABEL_VALUE]

是与目标上定义的键值对进行匹配的键值对。这将选择与交付流水线相关联且具有相同的标签和值。
[RULE_TYPE]

用于此自动化操作的自动化规则的名称。可以是 promoteReleaseRule 或 advanceRolloutRule。您可以添加多个自动化规则，包括多个相同的 RULE_TYPE。对于例如，您可以在同一条规则中设置多条 promoteReleaseRule 规则自动化。了解详情。

注意：规则名称 promoteRelease 和 advanceRollout 仍然受支持。
[RULE_NAME]

规则的名称。此名称在交付流水线中必须是唯一的。必须为此属性指定一个值。
[RULE-SPECIFIC_CONFIG]

配置因每种受支持的自动化操作类型而异。这些配置显示在使用自动化规则。

后续步骤

详细了解 Cloud Deploy 的工作原理。
了解如何为应用设置交付流水线。
了解如何管理清单。
了解流水线实例，以避免您的版本与交付流水线不匹配。

配置架构参考文档

分门别类 (What goes where)

交付流水线配置文件的结构

流水线定义和进展

metadata.name

metadata.annotations 和 metadata.labels

description

suspended

serialPipeline

stages

targetId

profiles

strategy

strategy 配置

标准部署策略

Canary 部署策略

对于 Cloud Run 目标

对于 GKE 和 GKE Enterprise 目标

verify

deployParameters

predeploy 和 postdeploy 作业

目标定义

对于 GKE 目标

metadata.name

metadata.annotations 和 metadata.labels

description

deployParameters

multiTarget.targetIds: []

requireApproval

gke

internalIp

proxyUrl

对于 Cloud Run 目标

metadata.name

metadata.annotations 和 metadata.labels

description

multiTarget.targetIds: []

requireApproval

run

对于 GKE Enterprise 目标

对于自定义目标

executionConfigs

支持的备用语法

自定义目标类型定义

Automation 定义

后续步骤

`metadata.name`

`metadata.annotations` 和 `metadata.labels`

`description`

`suspended`

`serialPipeline`

`stages`

`targetId`

`profiles`

`strategy`

`strategy` 配置

`verify`

`deployParameters`

`predeploy` 和 `postdeploy` 作业

`metadata.name`

`metadata.annotations` 和 `metadata.labels`

`description`

`deployParameters`

`multiTarget.targetIds: []`

`requireApproval`

`gke`

`internalIp`

`proxyUrl`

`metadata.name`

`metadata.annotations` 和 `metadata.labels`

`description`

`multiTarget.targetIds: []`

`requireApproval`

`run`

`executionConfigs`