O arquivo ou os arquivos de configuração do Cloud Deploy definem o pipeline de entrega, os destinos para implantação e a progressão desses destinos.
O arquivo de configuração do pipeline de entrega pode incluir
definições de destino ou pode estar em um ou mais arquivos
separados. Por convenção, um arquivo que contém a configuração do pipeline de entrega e
as configurações de destino é chamado clouddeploy.yaml
, e uma configuração de pipeline sem
destinos é chamada delivery-pipeline.yaml
. Mas você pode dar a esses arquivos o nome que quiser. Outras definições de recursos, como automações e políticas de implantação, também podem estar no mesmo arquivo que um pipeline de entrega ou uma definição de destino.
O que vai para onde
O Cloud Deploy usa dois arquivos de configuração principais:
- Definição do pipeline de entrega
- Definição do público-alvo
Eles podem ser arquivos separados, ou o pipeline de entrega e os destinos podem ser configurados no mesmo arquivo.
Estrutura de um arquivo de configuração de pipeline de entrega
Confira a seguir a estrutura de uma configuração do pipeline de entrega, incluindo propriedades para definições de destino. Algumas propriedades de destino não estão incluídas aqui. Consulte Definições de destino para conferir todas as propriedades de configuração de destino.
# 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:
verbose:
---
# 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]
Esse YAML tem três componentes principais:
O principal pipeline de entrega e a progressão
O arquivo de configuração pode incluir qualquer número de definições de canal.
As definições de destino
Para simplificar, apenas um destino é mostrado neste exemplo, mas pode haver qualquer um deles. Além disso, os destinos podem ser definidos em um ou mais arquivos.
Definições de tipo de segmentação personalizada
Segmentações personalizadas: exigem uma definição de tipo de segmentação personalizada. Assim como nas segmentações e automações, os tipos de segmentação personalizada podem ser definidos no mesmo arquivo que o pipeline de entrega ou em um arquivo separado.
Definições de Automation
É possível criar automatizações de implantação no mesmo arquivo que o pipeline de entrega e os destinos ou em um ou mais arquivos separados. Para simplificar, mostramos apenas um
Automation
aqui, mas você pode criar quantos quiser.
Esses componentes são definidos no restante deste documento.
Definição e progressão do pipeline
Além dos metadados do pipeline, como name
, a definição do pipeline principal
inclui uma lista de referências a destinos na
ordem da sequência de implantação. Ou seja, o primeiro destino listado é o primeiro destino de implantação. Depois de implantar nesse destino, a promoção da versão
é implantada no próximo destino da lista.
Confira a seguir as propriedades de configuração de um pipeline de entrega, sem incluir definições de destino.
metadata.name
O campo name
usa uma string que precisa ser exclusiva por projeto e local.
metadata.annotations
e metadata.labels
A configuração do pipeline de entrega pode incluir anotações e rótulos. As anotações e os rótulos são armazenados com o recurso de pipeline de entrega depois que o pipeline é registrado.
Para mais informações, consulte Como usar rótulos e anotações com o Cloud Deploy.
description
Uma string arbitrária descrevendo esse pipeline de entrega. Essa descrição é mostrada nos detalhes do pipeline de entrega no console do Google Cloud.
suspended
Um booleano que, se true
, suspende o pipeline de entrega
para que ele não possa ser usado para criar, promover, reverter ou reimplantar versões.
Além disso, se o pipeline de envio estiver suspenso, não será possível aprovar ou rejeitar um lançamento criado com esse pipeline.
O padrão é false
.
serialPipeline
O início da definição de um pipeline de entrega de progressão serial. Esta estrofe é obrigatória.
stages
Uma lista de todos os destinos em que esse pipeline de entrega está configurado para implantação.
A lista precisa estar na ordem em que a sequência de exibição você quer. Por exemplo, se você tiver destinos chamados dev
, staging
e production
, liste-os na mesma ordem, de modo que a primeira implantação seja dev
; sua implantação final
será em production
.
Preencha cada campo stages.targetId
com o valor do campo metadata.name
na definição de destino correspondente. E em targetId
, inclua
profiles
:
serialPipeline:
stages:
- targetId:
profiles: []
strategy:
standard:
verify:
targetId
Identifica o destino específico a ser usado neste estágio do pipeline de entrega.
O valor é a propriedade metadata.name
da definição de destino.
strategy.standard.verify
definido como true
ativa a
verificação de implantação no destino. Se nenhuma estratégia de implantação for especificada, a estratégia de implantação standard
será usada, com a verificação definida como false
.
profiles
Usa uma lista de zero ou mais nomes de perfil do Skaffold do skaffold.yaml
.
O Cloud Deploy usa o perfil com skaffold render
ao criar a versão. Os perfis do Skaffold permitem que você varie a configuração entre
os destinos ao usar um único arquivo de configuração.
strategy
Inclui propriedades para especificar uma estratégia de implantação. As seguintes estratégias são compatíveis:
standard:
O aplicativo é implantado totalmente no destino especificado.
Essa é a estratégia de implantação padrão. Se você omitir
strategy
, o Cloud Deploy vai usar a estratégia de implantaçãostandard
.canary:
Em uma implantação canário, você implanta uma nova versão do aplicativo progressivamente, substituindo a versão em execução por incrementos baseados em porcentagem (por exemplo, 25%, 50%, 75% e, em seguida, totalmente).
A estratégia de implantação é definida por meta. Por exemplo, você pode ter uma estratégia de canário para o público-alvo prod
, mas uma estratégia padrão (sem strategy
especificado) para os outros públicos-alvo.
Para mais informações, consulte Usar uma estratégia de implantação.
Configuração strategy
Esta seção mostra os elementos de configuração de strategy
para cada ambiente de execução
com suporte.
Estratégia de implantação padrão
A estratégia padrão inclui apenas os seguintes elementos:
strategy:
standard:
verify: true|false
A propriedade verify
é opcional. O padrão é false
, o que significa que não haverá
fase de verificação para os lançamentos resultantes.
Você pode omitir o elemento strategy
para uma estratégia de implantação
padrão.
Estratégia de implantação canário
As seções a seguir descrevem a configuração de uma estratégia de implantação canário para cada ambiente de execução compatível com o Cloud Deploy.
Para destinos do Cloud Run
strategy:
canary:
runtimeConfig:
cloudRun:
automaticTrafficControl: true | false
canaryDeployment:
percentages: [PERCENTAGES]
verify: true | false
Para destinos do GKE e do GKE Enterprise
O YAML a seguir mostra como configurar uma estratégia de implantação para um alvo do GKE ou do GKE Enterprise usando redes baseadas em serviços:
canary:
runtimeConfig:
kubernetes:
serviceNetworking:
service: "SERVICE_NAME"
deployment: "DEPLOYMENT_NAME"
disablePodOverprovisioning: true | false
canaryDeployment:
percentages: [PERCENTAGES]
verify: true | false
O YAML a seguir mostra como configurar uma estratégia de implantação para um destino do GKE ou do GKE Enterprise usando a API Gateway:
canary:
runtimeConfig:
kubernetes:
gatewayServiceMesh:
httpRoute: "HTTP_ROUTE_NAME"
service: "SERVICE_NAME"
deployment: "DEPLOYMENT_NAME"
routeUpdateWaitTime: "WAIT_TIME"
routeDestinations:
destinationIds: ["KEY"]
propagateService: [true|false]
canaryDeployment:
percentages: ["PERCENTAGES"]
verify: true | false
Observe neste exemplo
routeUpdateWaitTime
. Isso
é incluído porque a API Gateway divide o tráfego usando um recurso HTTPRoute
,
e às vezes há um atraso na propagação das mudanças feitas no HTTPRoute
. Nesses casos, as solicitações podem ser descartadas porque o tráfego está sendo enviado para recursos indisponíveis. Você pode usar routeUpdateWaitTime
para fazer com que
o Cloud Deploy aguarde após a aplicação de mudanças de HTTPRoute
, se
observar esse atraso.
O YAML a seguir mostra como configurar uma estratégia de implantação canário personalizada
ou personalizada-automatizada. A configuração específica do ambiente de execução, na seção
runtimeConfig
, é omitida para o canário personalizado, mas incluída na
configuração de canário automático e personalizado.
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
Booleano opcional que indica se é possível usar ou não a verificação de implantação
para esse destino. O padrão é false
.
Ativar a verificação de implantação também requer uma stanza verify
no skaffold.yaml
. Se você não fornecer essa propriedade, o job de verificação vai falhar.
deployParameters
Permite especificar pares de chave-valor para transmitir valores a manifestos de alvos com correspondência de rótulo ao usar parâmetros de implantação.
Também é possível incluir isso nas segmentações.
Os parâmetros de implantação definidos em um pipeline de entrega usam rótulos para corresponder às metas:
deployParameters:
- values:
someKey: "value1"
matchTargetLabels:
label1: firstLabel
- values:
someKey: "value2"
matchTargetLabels:
label2: secondLabel
Neste exemplo, há dois valores fornecidos para a chave e, para cada valor, há um rótulo. O valor é aplicado ao manifesto para qualquer destino que tenha um rótulo correspondente.
Jobs predeploy
e postdeploy
Elas permitem que você faça referência a ações personalizadas
(definidas separadamente, em
skaffold.yaml
) para serem executadas antes do job de implantação (predeploy
) e após o job de verificação, se presente (postdeploy
). Se não houver um job de verificação, o job pós-implantação
será executado após o job de implantação.
Os hooks de implantação são configurados em strategy.standard
ou
strategy.canary
da seguinte maneira:
serialPipeline:
stages:
- targetId:
strategy:
standard:
predeploy:
actions: [ACTION_NAME]
postdeploy:
actions: [ACTION_NAME]
Em que ACTION_NAME é o nome configurado em skaffold.yaml
para
customActions.name
.
É possível configurar trabalhos predeploy
e postdeploy
em qualquer estratégia
(standard
, canary
, por exemplo).
Para mais informações sobre como configurar e usar ganchos antes e depois da implantação, consulte Executar ganchos antes e depois da implantação.
Definições de destino
O arquivo de definição do pipeline de entrega pode conter definições de destino ou é possível especificar destinos em um arquivo separado. É possível repetir nomes de destino em um projeto, mas eles precisam ser exclusivos em um pipeline de entrega.
É possível reutilizar destinos entre vários pipelines de entrega. No entanto, só é possível referenciar um destino uma vez a partir da progressão de um único pipeline de entrega.
Consulte também: Definições de tipo de segmentação personalizada
Para destinos do GKE
O YAML a seguir mostra como configurar um destino que é implantado em um cluster do GKE:
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:
associatedEntities:
[KEY]:
gkeClusters:
- cluster: projects/[project_name]/locations/[location]/clusters/[cluster_name]
internalIp: [true|false]
proxyUrl:
executionConfigs:
- usages:
- [RENDER | PREDEPLOY | DEPLOY | VERIFY | POSTDEPLOY]
workerPool:
serviceAccount:
artifactStorage:
executionTimeout:
verbose:
metadata.name
O nome dessa segmentação. Esse nome precisa ser globalmente exclusivo.
metadata.annotations
e metadata.labels
A configuração de destino oferece suporte a anotações do Kubernetes e rótulos, mas o Cloud Deploy não os exige.
Anotações e rótulos são armazenados com o recurso de destino. Para mais informações, consulte Como usar rótulos e anotações com o Cloud Deploy.
description
Esse campo usa uma string arbitrária que descreve o uso desse destino.
deployParameters
É possível incluir parâmetros de implantação em qualquer destino, junto com valores. Esses valores são atribuídos às chaves correspondentes no manifesto, após a renderização.
A estrofe deployParameters
usa pares de chave-valor, conforme mostrado:
deployParameters:
someKey: "someValue"
someOtherKey: "someOtherValue"
Se você definir parâmetros de implantação em um multi-target, o valor será atribuído ao manifesto de todos os alvos filhos desse multi-target.
multiTarget.targetIds: []
Essa propriedade é opcional e é usada para configurar um multi-target para ser usado na implantação paralela.
O valor é uma lista separada por vírgulas de alvos filhos.
As segmentações filhas são configuradas como segmentações normais e não incluem essa
propriedade multiTarget
.
requireApproval
Indica se a promoção para esta meta requer aprovação manual. Pode ser true
ou false
.
Esta propriedade é opcional. O padrão é false
.
Ao configurar a implantação paralela, é possível exigir aprovação apenas no destino múltiplo, e não nos destinos filhos.
gke
Para clusters do GKE, o caminho do recurso que identifica o cluster em que o aplicativo será implantado:
gke:
cluster: projects/[project_name]/locations/[location]/clusters/[cluster_name]
project_name
O projeto do Google Cloud em que o cluster reside.
location
O local em que o cluster reside. Por exemplo,
us-central1
O cluster também pode ser zonal (us-central1-c
).cluster_name
O nome do cluster, conforme exibido na lista de clusters no Console do Google Cloud.
Veja um exemplo:
gke:
cluster: projects/cd-demo-01/locations/us-central1/clusters/prod
Omita a propriedade gke
ao configurar um vários alvos.
Em vez disso, o cluster do GKE é configurado dentro do destino filho correspondente.
Consulte executionConfigs
neste documento para ver descrições
das propriedades do ambiente de execução. Consulte Implantar um HTTPRoute em um cluster diferente para informações sobre como implantar o HTTPRoute em um cluster alternativo que não é de destino.
internalIp
Indica se o cluster do GKE especificado usa ou não um endereço IP
particular. Esta propriedade é opcional. Por padrão, o Cloud Deploy usa
o endereço IP disponível publicamente para o cluster. Se houver um endereço IP
particular e você quiser usá-lo, defina-o como true
.
proxyUrl
Se você acessar clusters por um proxy, forneça a propriedade proxyUrl
aqui. O valor é o URL do cluster do GKE
de proxy, que é
transmitido para o kubectl
ao se conectar ao cluster.
Para destinos do Cloud Run
O YAML a seguir mostra como configurar um destino que é implantado em um serviço do Cloud Run:
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
O nome dessa segmentação. Esse nome precisa ser exclusivo por região.
metadata.annotations
e metadata.labels
A configuração de destino oferece suporte a anotações e rótulos, mas o Cloud Deploy não os exige.
Anotações e rótulos são armazenados com o recurso de destino. Para mais informações, consulte Como usar rótulos e anotações com o Cloud Deploy.
description
Esse campo usa uma string arbitrária que descreve o uso desse destino.
multiTarget.targetIds: []
Essa propriedade é opcional e é usada para configurar um multi-target para ser usado na implantação paralela.
O valor é uma lista separada por vírgulas de alvos filhos.
Os destinos filhos são configurados como destinos normais e não incluem essa
propriedade multiTarget
.
requireApproval
Indica se a promoção para esta meta requer aprovação manual. Pode ser true
ou false
.
Esta propriedade é opcional. O padrão é false
.
Ao configurar a implantação paralela, é possível exigir aprovação apenas no destino múltiplo, e não nos destinos filhos.
run
Para serviços do Cloud Run, o local em que o serviço será criado:
run:
location: projects/[project_name]/locations/[location]
project_name
O projeto do Google Cloud em que o serviço vai ser hospedado.
location
O local em que o serviço vai ser hospedado. Por exemplo,
us-central1
A propriedade run
foi omitida ao configurar um [multi-target]. O local do
serviço do Cloud Run é configurado dentro da
meta filha correspondente.
Consulte executionConfigs
, neste artigo, para descrições
das propriedades do ambiente de execução.
Para destinos do GKE Enterprise
A configuração de destino para
implantação em um cluster do GKE é semelhante a
configurar um destino para um destino do GKE,
exceto que a propriedade é anthosCluster.membership
, em vez de gke.cluster
,
o caminho do recurso é diferente e internalIp
não é aplicável.
anthosCluster:
membership: projects/[project_name]/locations/global/memberships/[membership_name]
project_name
O projeto do Google Cloud em que o cluster do GKE Enterprise reside.
/location/global/
O local em que o cluster está registrado.
global
, em todos os casos.membership_name
O nome da associação ao cluster do GKE Enterprise.
Veja um exemplo:
anthosCluster:
membership: projects/cd-demo-01/locations/global/memberships/prod
A propriedade anthosCluster
foi omitida ao configurar um [multi-target]. O cluster do GKE Enterprise é configurado dentro da
metade filho correspondente.
Para mais informações sobre como implantar em clusters do GKE, consulte Como implantar em clusters de usuários do Anthos.
Para segmentações personalizadas
A configuração para destinos personalizados é semelhante a
todos os outros tipos de destino, exceto que não inclui uma estrofe gke
, uma
run
ou uma anthosCluster
.
Em vez disso, os destinos personalizados incluem uma estrofe customTarget
:
customTarget:
customTargetType: [CUSTOM_TARGET_TYPE_NAME]
Em que CUSTOM_TARGET_TYPE_NAME
é o nome que você usou na definição de tipo de destino personalizado.
Veja um exemplo:
apiVersion: deploy.cloud.google.com/v1
kind: Target
metadata:
name: sample-env
customTarget:
customTargetType: basic-custom-target
executionConfigs
Um conjunto de campos para especificar um ambiente de execução não padrão para esse destino.
usages
RENDER
ouDEPLOY
ou ambos, além dePREDEPLOY
,VERIFY
ouPOSTDEPLOY
, se a verificação ou os hooks de implantação estiverem ativados no destino. Eles indicam quais dessas operações serão executadas para esse destino usando esse ambiente de execução. Para indicar que um ambiente de execução personalizado precisa ser usado para hook de pré-implantação, renderização, implantação, hook de pós-implantação e verificação, configure-o da seguinte maneira:usages: - RENDER - PREDEPLOY - DEPLOY - VERIFY - POSTDEPLOY
Se a verificação estiver ativada no estágio do pipeline e você não especificar
VERIFY
em uma estrofeusages
, o Cloud Deploy vai usar o ambiente de execução padrão para a verificação. Os hooks de pré-implantação e pós-implantação funcionam da mesma forma.No entanto, se houver um ambiente de execução personalizado para
RENDER
eDEPLOY
, é necessário especificar um paraVERIFY
,PREDEPLOY
OUPOSTDEPLOY
, se eles estiverem configurados no pipeline de entrega.VERIFY
,PREDEPLOY
ePOSTDEPLOY
podem estar na mesmausages
queRENDER
ouDEPLOY
, ou emusages
separadas.Não é possível especificar
usages.VERIFY
,usages.PREDEPLOY
ouusages.POSTDEPLOY
a menos queRENDER
eDEPLOY
sejam especificados no mesmo ambiente de execução personalizado ou em ambientes separados.workerPool
Configuração para o pool de workers. Isso usa um caminho de recurso que identifica o pool de workers do Cloud Build a ser usado para este destino. Exemplo:
projects/p123/locations/us-central1/workerPools/wp123
Para usar o pool padrão do Cloud Build, omita essa propriedade.
Um determinado destino pode ter dois
workerPool
s (um paraRENDER
e outro paraDEPLOY
). Ao configurar o pool padrão, você pode especificar uma conta de serviço alternativa ou um local de armazenamento ou ambos.serviceAccount
O nome da conta de serviço a ser usada nesta operação (
RENDER
ouDEPLOY
) para este destino.artifactStorage
O bucket do Cloud Storage a ser usado para essa operação (
RENDER
ouDEPLOY
) para esse destino, em vez do bucket padrão.executionTimeout
Opcional. Define o tempo limite, em segundos, para operações que o Cloud Build executa para o Cloud Deploy. Por padrão, esse tempo é de
3600
segundos (1 hora).
Exemplo:executionTimeout: "5000s"
verbose
Opcional. Se
true
, os níveis de detalhamento são definidos comodebug
para as seguintes ferramentas:O Skaffold
--verbosity
está definido comodebug
. O padrão do Skaffold éwarn
.kubectl
--v
é definido como4
, que é depuração. O padrão do kubectl é2
.O
--verbosity
da Google Cloud CLI está definido comodebug
. O padrão éwarning
.
Sintaxe alternativa com suporte
A configuração executionConfigs
descrita neste documento é nova. A
sintaxe anterior ainda é compatível:
executionConfigs:
- privatePool:
workerPool:
serviceAccount:
artifactStorage:
usages:
- [RENDER | DEPLOY]
- defaultPool:
serviceAccount:
artifactStorage:
usages:
- [RENDER | DEPLOY]
Ao configurar uma stanza executionConfigs
para um
destino múltiplo, cada destino filho
pode herdar esse ambiente de execução
desse destino múltiplo.
Definições de tipo de segmentação personalizada
Esta seção descreve os campos usados para definir tipos de destino personalizados.
Assim como as automações e destinos padrão, as definições de CustomTargetType
podem ser
incluídas na definição do pipeline de entrega ou em arquivos separados.
O YAML a seguir mostra como configurar um tipo de destino personalizado:
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:
Em que:
[CUSTOM_TARGET_TYPE_NAME]
É um nome arbitrário que você atribui a essa definição de tipo de destino personalizado. Esse nome é referenciado na definição de destino para qualquer destino que use o tipo de destino personalizado que você está definindo.
[RENDER_ACTION_NAME]
É o nome da ação de renderização personalizada. Esse valor é o
customAction.name
definido emskaffold.yaml
.[DEPLOY_ACTION_NAME]
É o nome da ação de implantação personalizada. Esse valor é o
customAction.name
definido emskaffold.yaml
.Para
includeSkaffoldModules
, consulte Usar configurações remotas do Skaffold.
Definições de Automation
Esta seção descreve os campos usados para definir os recursos de automatização do Cloud Deploy.
Assim como os destinos, as definições de Automation
podem ser incluídas na definição do pipeline de entrega ou em um ou mais arquivos separados.
Para mais informações sobre a automação no Cloud Deploy, consulte a documentação de automação.
O YAML a seguir mostra como configurar uma automação. Os detalhes de uma regra de automação são diferentes. A configuração dos tipos de regras de automação disponíveis está no documento Como usar as regras de automação.
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]
Em que:
[PIPELINE_NAME]
É o mesmo que o valor
metadata.name
no pipeline de entrega que usa essa automação. Todas as automações são exclusivas dos pipelines de entrega em que são criadas. Ou seja, não é possível compartilhar uma automação em mais de um pipeline de entrega.[PURPOSE]
É um nome descritivo para essa automação. Normalmente, essa é a ação automatizada. Por exemplo,
my-app-pipeline/promote
labels
eannotations
são rótulos ou anotações que você quer associar a essa automação.[DESCRIPTION]
É uma descrição opcional para essa automação.
suspended
true
oufalse
, indicando se a automação está ativa ou suspensa. Se definido comotrue
, a automação não será usada. Isso pode ser útil para testar uma automação sem afetar o pipeline de entrega.[SERVICE_ACCOUNT_ID]
É o ID da conta de serviço usada para realizar a automação. Por exemplo, se a automação usar
promoteReleaseRule
, essa conta de serviço vai realizar a promoção de lançamento e, portanto, vai precisar das permissões necessárias para promover um lançamento.Um valor é necessário para essa propriedade. O Cloud Deploy não usa a conta de serviço padrão para automações.
Essa conta de serviço precisa ter as seguintes permissões:
permissão
actAs
para representar a conta de serviço de execução.permissão para realizar a operação que está sendo automatizada. Por exemplo,
clouddeploy.releases.promote
para promover uma versão ouclouddeploy.rollouts.advance
para avançar uma fase de lançamento.
[TARGET_ID]
É o ID do destino em que essa automação é usada. Embora uma automatização esteja vinculada a um pipeline de entrega, ela só é executada no destino específico.
É possível definir esse valor como
*
para selecionar todos os destinos no pipeline de entrega.[LABEL_KEY]:[LABEL_VALUE]
É um par de chave-valor que precisa corresponder a um par de chave-valor definido no destino. Isso seleciona todos os destinos associados ao pipeline de entrega que têm o mesmo rótulo e valor.
[RULE_TYPE]
É o nome da regra de automação usada para essa automação. Pode ser
promoteReleaseRule
,timedPromoteReleaseRule
,advanceRolloutRule
ourepairRolloutRule
. É possível incluir mais de uma regra em uma automação, incluindo mais de uma da mesmaRULE_TYPE
. Por exemplo, é possível ter mais de uma regrapromoteReleaseRule
na mesma automação. Saiba mais.[RULE_NAME]
Um nome para a regra. Ele precisa ser exclusivo no pipeline de entrega. Um valor é necessário para essa propriedade.
[RULE-SPECIFIC_CONFIG]
A configuração é diferente para cada tipo de automação compatível. Essas configurações são mostradas em Como usar regras de automação.
Implantar definições de políticas (pré-lançamento)
Esta seção descreve os campos usados para definir políticas de implantação.
Assim como em outros recursos do Cloud Deploy, é possível incluir definições de DeployPolicy
com a definição do pipeline de entrega ou em um arquivo separado.
O YAML a seguir mostra como configurar uma política de implantação:
apiVersion: deploy.cloud.google.com/v1
kind: DeployPolicy
metadata:
name: [POLICY_NAME]
annotations: [ANNOTATIONS]
labels: [LABELS]
description: [DESCRIPTION]
suspended: [true | false]
selectors:
- deliveryPipeline:
id: [PIPELINE_ID]
labels:
[LABEL_KEY]:[LABEL_VALUE]
target:
id: [TARGET_ID]
labels:
[LABEL_KEY]:[LABEL_VALUE]
rules:
- [RULE_TYPE]
[CONFIGS]
Em que:
[DESCRIPTION]
É um texto opcional que descreve essa política.
[POLICY_NAME]
Um nome para a política. Esse campo usa uma string que precisa ser exclusiva por projeto e local. Ele precisa ter letras minúsculas, números e hifens, com o primeiro caractere sendo uma letra, o último caractere sendo uma letra ou um número, e um máximo de 63 caracteres. Esse nome é usado como um nome de exibição no console do Google Cloud.
[ANNOTATIONS]
e[LABELS]
As políticas podem incluir anotações e rótulos, que fazem parte do recurso de política depois que ele é criado. Para mais informações, consulte Como usar anotações e rótulos com o Cloud Deploy.
suspended: [true | false]
A definição de
suspended
comotrue
desativa essa política.[PIPELINE_ID]
É o ID do pipeline de entrega que você quer que essa política afete. É possível usar
*
para denotar todos os pipelines. Esse ID é o mesmo que a propriedademetadata.name
no pipeline de entrega.[TARGET_ID]
É o ID do destino que você quer que essa política afete. É possível usar
*
para denotar todos os destinos. Esse ID é o mesmo da propriedademetadata.name
no destino.[LABEL_KEY]:[LABEL_VALUE]
É um par de chave-valor que precisa ser correspondente a um par de chave-valor definido no pipeline de envio ou no destino. Isso seleciona todos os pipelines ou destinos que têm o mesmo rótulo e valor. É possível especificar
labels
em vez deid
ou em adição a ele.[RULE_TYPE]
É o tipo de regra de política específico que você está configurando. O único valor válido é
rolloutRestriction
.[CONFIGS]
É o conjunto de propriedades de configuração da regra de política específica que você está criando. A configuração de regras é descrita mais adiante nesta seção desta referência para cada uma das regras disponíveis.
Implantar regras de política
Esta seção descreve como configurar cada regra de política de implantação.
rolloutRestriction
A regra rolloutRestriction
impede que o Cloud Deploy realize
certas operações em lançamentos durante a
janela de tempo ou janelas especificadas, para os pipelines de entrega e os destinos
indicados por selectors
para a política de implantação.
O YAML a seguir mostra como configurar uma regra rolloutRestriction
:
rules:
- rolloutRestriction:
id: [RULE_ID]
actions:
- [ACTIONS]
invokers:
- [INVOKERS]
timeWindows:
timeZone: [TIMEZONE]
oneTimeWindows:
- start: [START_DATE_TIME]
end: [END_DATE_TIME]
weeklyWindows:
- daysOfWeek:
- [DAY_OF_WEEK]
- [DAY_OF_WEEK]
startTime: [START_TIME]
endTime: [END_TIME]
Em que:
RULE_ID
Um identificador para essa regra. Obrigatório. Ele precisa consistir de letras minúsculas, números e hifens, com o primeiro caractere sendo uma letra, o último sendo uma letra ou um número e um máximo de 63 caracteres. Ele precisa ser exclusivo na política de implantação.
ACTIONS
Opcional: ações de lançamento a serem restringidas como parte da política. Se estiver vazio, todas as ações serão restritas. Os valores válidos são:
ADVANCE
As fases de lançamento não podem ser avançadas.
APPROVE
Não foi possível aprovar a promoção de lançamento.
CANCEL
Não é possível cancelar os lançamentos.
CREATE
Não é possível criar lançamentos.
IGNORE_JOB
Os jobs não podem ser ignorados.
RETRY_JOB
Os jobs não podem ser retentativas.
ROLLBACK
Não é possível reverter as implantações.
TERMINATE_JOBRUN
As execuções de jobs não podem ser encerradas
INVOKERS
A especificação de invocadores vai filtrar a aplicação da política, dependendo se a ação restrita foi invocada por um usuário ou por uma automação de implantação. Os valores válidos são:
USER
A ação é orientada pelo usuário. Por exemplo, criar um lançamento manualmente usando um comando da CLI gcloud.
DEPLOY_AUTOMATION
Uma ação automatizada pelo Cloud Deploy.
Você pode especificar um ou ambos os valores. O padrão, se você não especificar nada, é os dois.
TIMEZONE
O fuso horário, no formato IANA, em que você está expressando a janela de tempo. Por exemplo,
America/New_York
. Obrigatório.START_DATE_TIME
Para
oneTimeWindows
, a data e a hora que marcam o início da janela de restrição, no formato"yyyy-mm-dd hh:mm"
. Para o início do dia, use00:00
. Este campo é obrigatório.END_DATE_TIME
Para
oneTimeWindows
, a data e a hora que marcam o fim do período de restrição, no formato"yyyy-mm-dd hh:mm"
. Para o fim do dia, use24:00
. Este campo é obrigatório.DAY_OF_WEEK
Para
weeklyWindows
, o dia da semana,SUNDAY
,MONDAY
,TUESDAY
,WEDNESDAY
,THURSDAY
,FRIDAY
ouSATURDAY
. Se você deixar esse campo em branco, ele vai corresponder a todos os dias da semana.START_TIME
Para
weeklyWindows
, o horário de início no dia da semana especificado. Se você incluir um horário de início, também precisará incluir um horário de término. Para o início do dia, use00:00
.END_TIME
Para
weeklyWindows
, a hora de término no dia da semana especificado. Se você incluir um horário de início, também precisará incluir um horário de término. Para o fim do dia, use24:00
.
A seguir
Saiba como o Cloud Deploy funciona.
Saiba como configurar um pipeline de entrega para o aplicativo.
Saiba como gerenciar seus manifestos.
Evite incompatibilidades entre a versão e o pipeline de entrega aprendendo sobre instâncias de pipeline.