Tekton Pipeline 教程

前言

☞ 開學季買書大優惠，錯過等一年 ☜

Tekton Pipeline 是一個 k8s native 的 pipeline, 任務跑在 pod 中，經過自定義 CRD 去管理任務與工做流等等，我看完 tekton 以後感受是功能很強大，可是有點過分設計了，沒有 drone 的簡約大方靈活之感。

1.

Task

Tekton Pipeline 的主要目標是單獨運行您的任務或做爲管道的一部分運行。每一個任務都在 Kubernetes 集羣上做爲 Pod 運行，每一個步驟都做爲本身的容器。這點深得 drone 思想精髓，其實 drone 也有計劃將 kubernetes 做爲任務執行引擎。

Task 定義了須要執行的工做，例如如下是一個簡單的任務：

steps 是一系列由任務順序執行的命令。這個 steps 內的配置幾乎與 drone 一模一樣。

Task 定義好了以後並不會被執行，建立 TaskRun 時纔會執行。這是合理的，至關因而一個觸發。

$ kubectl apply -f < name-of-file.yaml >

查看 TaskRun：

狀態 Succeeded = True 顯示任務已成功運行。

2.

任務輸入和輸出

在更常見的場景中，任務須要多個步驟來處理輸入和輸出資源。例如，Task 能夠從 GitHub 存儲庫獲取源代碼並從中構建 Docker 鏡像。

PipelinesResources 用於定義任務的輸入(如代碼)與輸出(如 Docker 鏡像)。有一些系統定義的資源類型可供使用，如下是一般須要的兩個資源示例。

該 git 資源能夠是你要編譯的代碼：

該 image 資源表明要被任務編譯成的鏡像：

如下是 Task 輸入和輸出。輸入資源是 GitHub 存儲庫，輸出是從該源生成的圖像。任務命令的參數支持模板化，所以任務的定義是常量，參數的值能夠在運行時更改。

TaskRun 將輸入和輸出綁定到已定義的 PipelineResources 值，除了執行任務步驟外，還將值設置爲用於模板化的參數。

inputs 和 outputs 應當不限制死必須叫這兩個名字，只要是能支持參數就好。好比定義一個叫 build 的資源去指定 docker build 的鏡像：

Task 裏：

我是以爲須要能進行這樣的擴展了, 僅是 inputs 和 outputs 就狹義了。

獲取 pipeline所有信息：

$ kubectl get build-pipeline
NAME                                                   AGE
taskruns/build-docker-image-from-git-source-task-run   30s

NAME                                          AGE
pipelineresources/skaffold-git                6m
pipelineresources/skaffold-image-leeroy-web   7m

NAME                                       AGE
tasks/build-docker-image-from-git-source   7m

要查看 TaskRun 的輸出，請使用如下命令：

類型的狀態 Succeeded = True 顯示 Task 已成功運行，你還能夠驗證 Docker 鏡像是否生成。

3.

Pipeline

Pipeline 定義要按順序執行的任務列表，同時還經過使用該 from 字段指示是否應將任何輸出用做後續任務的輸入，並指示執行的順序（使用 runAfter 和 from 字段）。你在任務中使用的相同模板也能夠在管道中使用。

以上 Pipeline 是引用一個 Task deploy-using-kubectl：

要運行 Pipeline，請建立 PipelineRun 以下：

執行與查看 pipeline:

$ kubectl apply -f < name-of-file.yaml >
$ kubectl get pipelineruns tutorial-pipeline-run-1 -o yaml

總結

初學者會以爲有點繞，可是這種設計也是爲了解耦合，我我的以爲優劣以下：

優點：

• 能夠把k8s集羣做爲任務執行引擎，這樣能夠更好的利用資源，好比把線上夜間閒置資源用來跑任務，構建鏡像 離線分析 甚至機器學習。

• 解耦作的比較好，任務模板能夠拿來複用，而不須要你們都去重複定義。

• 輸入輸出理念，一個任務的輸入做爲另個任務的輸出不錯

劣勢：

• 有點過分設計，一些簡單的場景可能以爲配置起來有點繞了。

• 輸入輸出依賴分佈式系統，對比 drone 一個 pipeline 中的容器是共享了一個數據卷的，這樣上個任務產生的文件很方便的給下個任務用，而基於集羣的任務就可能得依賴 git docker 鏡像倉庫等作輸入輸出，有點麻煩，好的解決辦法是利用 k8s 分佈試存儲給 pipeline 設置一個共享卷，方便任務間傳輸數據。

整體來講路子是對的，並且仍是有不少場景能夠用的。

● 之後別人再問你什麼是 Istio，就把這篇文章甩給他

● Kubectl 的替代品：kubeman

● Contour 學習筆記（一）：使用 Contour 接管 Kubernetes 的南北流量

雲原生是一種信仰 🤘

掃碼關注公衆號

回覆 「電子書」下載 Kubernetes 指南

點擊 "閱讀原文" 獲取更多資源！

         
 
 
          
 
           
 
            
 
             
 
              
 
               
 
                ❤️ 
                給個 
                「在看」 
                ，是對我最大的支持❤️ 
               
 
              
 
             
 
            
 
           
 
          
 

         

本文分享自微信公衆號 - 雲原生實驗室（cloud_native_yang）。
若有侵權，請聯繫 support@oschina.cn 刪除。
本文參與「OSC源創計劃」，歡迎正在閱讀的你也加入，一塊兒分享。