Anatomie d'un Pipeline CI¶

Comprendre la structure d'un pipeline, ses composants, et les techniques pour le rendre rapide et fiable.

Structure d'un pipeline¶

Un pipeline CI est compose de trois niveaux : stages, jobs et steps.

• Stage : groupe logique d'étapes (build, test, deploy). Les stages s'exécutent en sequence.
• Job : unite d'exécution au sein d'un stage. Les jobs d'un même stage peuvent tourner en parallèle.
• Step : commande individuelle au sein d'un job.

graph LR
    subgraph "Stage: Build"
        A["compile"]
    end
    subgraph "Stage: Verify"
        B["unit-tests"]
        C["lint"]
    end
    subgraph "Stage: Package"
        D["build-image"]
        E["scan-image"]
    end
    subgraph "Stage: Deploy"
        F["deploy-staging"]
    end
    A --> B
    A --> C
    B --> D
    C --> D
    D --> E
    E --> F

Artefacts¶

Un artefact est la sortie d'un job — un binaire compile, une image Docker, un rapport de tests. Les artefacts permettent de passer des résultats entre jobs sans recalculer.

Cycle de vie¶

graph LR
    A["Job build<br/>produit l'artefact"] --> B["Stockage temporaire<br/>sur le runner CI"]
    B --> C["Job suivant<br/>telecharge l'artefact"]
    C --> D["Expiration<br/>apres N jours"]
    B --> E["Registre d'artefacts<br/>retention longue"]

Parallelisation¶

Jobs indépendants¶

Les jobs sans dépendance entre eux peuvent tourner en parallèle. Dans l'exemple ci-dessus, unit-tests et lint tournent en même temps, reduisant la durée totale.

Matrix builds¶

Un matrix build exécuté le même job avec plusieurs combinaisons de parametres. Utile pour tester sur plusieurs versions d'un runtime.

strategy:
  matrix:
    python-version: ["3.10", "3.11", "3.12"]
    os: [ubuntu-latest, windows-latest]

Cela généré 6 jobs automatiquement. Si l'un échoué, les autres continuent.

Cache¶

Le cache permet de réutiliser des données coûteuses a produire entre les executions du pipeline.

Types de cache¶

- name: Cache dependances pip
  uses: actions/cache@v4
  with:
    path: ~/.cache/pip
    key: pip-${{ hashFiles('requirements.txt') }}
    restore-keys: pip-

Exemple concret¶

Pipeline complet pour une application Python, syntaxe Gitea Actions / GitHub Actions :

name: CI

on:
  push:
    branches: [main, develop]
  pull_request:

jobs:
  lint:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
      - uses: actions/setup-python@v5
        with:
          python-version: "3.12"
      - name: Cache pip
        uses: actions/cache@v4
        with:
          path: ~/.cache/pip
          key: pip-${{ hashFiles('requirements.txt') }}
      - run: pip install ruff
      - run: ruff check .
      - run: ruff format --check .

  test:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
      - uses: actions/setup-python@v5
        with:
          python-version: "3.12"
      - name: Cache pip
        uses: actions/cache@v4
        with:
          path: ~/.cache/pip
          key: pip-${{ hashFiles('requirements.txt') }}
      - run: pip install -r requirements.txt pytest pytest-cov
      - run: pytest --cov=src --cov-report=xml
      - uses: actions/upload-artifact@v4
        with:
          name: coverage-report
          path: coverage.xml
          retention-days: 30

  build:
    needs: [lint, test]
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
      - name: Build image
        run: docker build -t myapp:${{ github.sha }} .
      - name: Scan image
        run: trivy image --exit-code 1 --severity HIGH,CRITICAL myapp:${{ github.sha }}
      - name: Push to registry
        run: docker push registry.example.com/myapp:${{ github.sha }}

Outils¶