4.2. OpenShift Pipelines について

Task は Pipeline のビルディングブロックであり、順次実行されるステップで設定されます。これは基本的に入出力の機能です。Task は個別に実行することも、パイプラインの一部として実行することもできます。これらは再利用可能であり、複数の Pipeline で使用することができます。

Step は、イメージのビルドなど、Task によって順次実行され、特定の目的を達成するための一連のコマンドです。各タスクは Pod として実行され、各ステップは同じ Pod 内のコンテナーとして実行されます。Step は同じ Pod 内で実行されるため、ファイル、設定マップ、およびシークレットをキャッシュするために同じボリュームにアクセスできます。

以下の例は、apply-manifests Task を示しています。

apiVersion: tekton.dev/v1beta1 1
kind: Task 2
metadata:
  name: apply-manifests 3
spec: 4
  workspaces:
  - name: source
  params:
    - name: manifest_dir
      description: The directory in source that contains yaml manifests
      type: string
      default: "k8s"
  steps:
    - name: apply
      image: image-registry.openshift-image-registry.svc:5000/openshift/cli:latest
      workingDir: /workspace/source
      command: ["/bin/bash", "-c"]
      args:
        - |-
          echo Applying manifests in $(params.manifest_dir) directory
          oc apply -f $(params.manifest_dir)
          echo -----------------------------------

この Task は Pod を起動し、指定されたコマンドを実行するために指定されたイメージを使用して Pod 内のコンテナーを実行されます。

spec:
  pipeline:
    disable-working-directory-overwrite: false
    disable-home-env-overwrite: false

when 式で、パイプライン内のタスクの実行の条件を設定して、タスク実行を保護します。これには、特定の条件が満たされる場合にのみタスクを実行できるようにします。when 式は、パイプライン YAML ファイルの finally フィールドを使用して指定される最終タスクセットでもサポートされます。

when 式の主要なコンポーネントは、以下のとおりです。

宣言された when 式が、タスクの実行前に評価されます。when 式の値が True の場合は、タスクが実行します。when 式の値が False の場合、タスクはスキップします。

さまざまなユースケースで when 式を使用できます。たとえば、次のいずれかです。

以下の例は、パイプライン実行の when 式を示しています。パイプライン実行は、次の基準が満たされた場合にのみ create-file タスクを実行します。path パラメーターが README.md です。また、check-file タスクから生じる exists が yes の場合に限り、echo-file-exists タスクが実行します。

apiVersion: tekton.dev/v1beta1
kind: PipelineRun 1
metadata:
  generateName: guarded-pr-
spec:
  serviceAccountName: 'pipeline'
  pipelineSpec:
    params:
      - name: path
        type: string
        description: The path of the file to be created
    workspaces:
      - name: source
        description: |
          This workspace is shared among all the pipeline tasks to read/write common resources
    tasks:
      - name: create-file 2
        when:
          - input: "$(params.path)"
            operator: in
            values: ["README.md"]
        workspaces:
          - name: source
            workspace: source
        taskSpec:
          workspaces:
            - name: source
              description: The workspace to create the readme file in
          steps:
            - name: write-new-stuff
              image: ubuntu
              script: 'touch $(workspaces.source.path)/README.md'
      - name: check-file
        params:
          - name: path
            value: "$(params.path)"
        workspaces:
          - name: source
            workspace: source
        runAfter:
          - create-file
        taskSpec:
          params:
            - name: path
          workspaces:
            - name: source
              description: The workspace to check for the file
          results:
            - name: exists
              description: indicates whether the file exists or is missing
          steps:
            - name: check-file
              image: alpine
              script: |
                if test -f $(workspaces.source.path)/$(params.path); then
                  printf yes | tee /tekton/results/exists
                else
                  printf no | tee /tekton/results/exists
                fi
      - name: echo-file-exists
        when: 3
          - input: "$(tasks.check-file.results.exists)"
            operator: in
            values: ["yes"]
        taskSpec:
          steps:
            - name: echo
              image: ubuntu
              script: 'echo file exists'
...
      - name: task-should-be-skipped-1
        when: 4
          - input: "$(params.path)"
            operator: notin
            values: ["README.md"]
        taskSpec:
          steps:
            - name: echo
              image: ubuntu
              script: exit 1
...
    finally:
      - name: finally-task-should-be-executed
        when: 5
          - input: "$(tasks.echo-file-exists.status)"
            operator: in
            values: ["Succeeded"]
          - input: "$(tasks.status)"
            operator: in
            values: ["Succeeded"]
          - input: "$(tasks.check-file.results.exists)"
            operator: in
            values: ["yes"]
          - input: "$(params.path)"
            operator: in
            values: ["README.md"]
        taskSpec:
          steps:
            - name: echo
              image: ubuntu
              script: 'echo finally done'
  params:
    - name: path
      value: README.md
  workspaces:
    - name: source
      volumeClaimTemplate:
        spec:
          accessModes:
            - ReadWriteOnce
          resources:
            requests:
              storage: 16Mi

OpenShift Container Platform Web コンソールの Pipeline Run details ページには、以下のようにタスクと When 式が表示されます。

finally のタスクは、パイプライン YAML ファイルの finally フィールドを使用して指定される最終タスクのセットです。finally タスクは、パイプライン実行が正常に実行されるかどうかに関係なく、パイプライン内でタスクを常に実行します。finally のタスクは、対応するパイプラインが終了する前に、すべてのパイプラインの実行後に並行して実行されます。

同じパイプライン内のタスクの結果を使用するように、finally タスクを設定できます。このアプローチでは、この最終タスクが実行される順序は変更されません。これは、最終以外のタスクすべての実行後に他の最終タスクと並行して実行されます。

以下の例は、clone-cleanup-workspace パイプラインのコードスニペットを示しています。このコードは、リポジトリーを共有ワークスペースにクローンし、ワークスペースをクリーンアップします。パイプラインタスクの実行後に、パイプライン YAML ファイルの finally セクションで指定される cleanup タスクがワークスペースをクリーンアップします。

apiVersion: tekton.dev/v1beta1
kind: Pipeline
metadata:
  name: clone-cleanup-workspace 1
spec:
  workspaces:
    - name: git-source 2
  tasks:
    - name: clone-app-repo 3
      taskRef:
        name: git-clone-from-catalog
      params:
        - name: url
          value: https://github.com/tektoncd/community.git
        - name: subdirectory
          value: application
      workspaces:
        - name: output
          workspace: git-source
  finally:
    - name: cleanup 4
      taskRef: 5
        name: cleanup-workspace
      workspaces: 6
        - name: source
          workspace: git-source
    - name: check-git-commit
      params: 7
        - name: commit
          value: $(tasks.clone-app-repo.results.commit)
      taskSpec: 8
        params:
          - name: commit
        steps:
          - name: check-commit-initialized
            image: alpine
            script: |
              if [[ ! $(params.commit) ]]; then
                exit 1
              fi

TaskRun は、クラスター上の特定の入出力、および実行パラメーターで実行するために Task をインスタンス化します。これは独自に起動することも、パイプラインの各 Task の PipelineRun の一部として起動すこともできます。

Task はコンテナーイメージを実行する 1 つ以上の Step で設定され、各コンテナーイメージは特定のビルド作業を実行します。TaskRun は、すべての Step が正常に実行されるか、失敗が発生するまで、指定された順序で Task の Step を実行します。TaskRun は、Pipeline の各 Task について PipelineRun によって自動的に作成されます。

以下の例は、関連する入力パラメーターで apply-manifests Task を実行する TaskRun を示しています。

apiVersion: tekton.dev/v1beta1 1
kind: TaskRun 2
metadata:
  name: apply-manifests-taskrun 3
spec: 4
  serviceAccountName: pipeline
  taskRef: 5
    kind: Task
    name: apply-manifests
  workspaces: 6
  - name: source
    persistentVolumeClaim:
      claimName: source-pvc

Pipeline は、特定の実行順序で編成される Task リソースのコレクションです。これらは、アプリケーションのビルド、デプロイメント、およびデリバリーを自動化する複雑なワークフローを構築するために実行されます。1 つ以上のタスクを含むパイプラインを使用して、アプリケーションの CI/CD ワークフローを定義できます。

Pipeline 定義は、多くのフィールドまたは属性で設定され、Pipeline が特定の目的を達成することを可能にします。各 Pipeline リソース定義には、特定の入力を取り込み、特定の出力を生成する Task が少なくとも 1 つ含まれる必要があります。パイプライン定義には、アプリケーション要件に応じて Conditions、Workspaces、 Parameters、または Resources をオプションで含めることもできます。

以下の例は、buildah ClusterTask を使用して Git リポジトリーからアプリケーションイメージをビルドする build-and-deploy パイプラインを示しています。

apiVersion: tekton.dev/v1beta1 1
kind: Pipeline 2
metadata:
  name: build-and-deploy 3
spec: 4
  workspaces: 5
  - name: shared-workspace
  params: 6
  - name: deployment-name
    type: string
    description: name of the deployment to be patched
  - name: git-url
    type: string
    description: url of the git repo for the code of deployment
  - name: git-revision
    type: string
    description: revision to be used from repo of the code for deployment
    default: "pipelines-1.10"
  - name: IMAGE
    type: string
    description: image to be built from the code
  tasks: 7
  - name: fetch-repository
    taskRef:
      name: git-clone
      kind: ClusterTask
    workspaces:
    - name: output
      workspace: shared-workspace
    params:
    - name: url
      value: $(params.git-url)
    - name: subdirectory
      value: ""
    - name: deleteExisting
      value: "true"
    - name: revision
      value: $(params.git-revision)
  - name: build-image 8
    taskRef:
      name: buildah
      kind: ClusterTask
    params:
    - name: TLSVERIFY
      value: "false"
    - name: IMAGE
      value: $(params.IMAGE)
    workspaces:
    - name: source
      workspace: shared-workspace
    runAfter:
    - fetch-repository
  - name: apply-manifests 9
    taskRef:
      name: apply-manifests
    workspaces:
    - name: source
      workspace: shared-workspace
    runAfter: 10
    - build-image
  - name: update-deployment
    taskRef:
      name: update-deployment
    workspaces:
    - name: source
      workspace: shared-workspace
    params:
    - name: deployment
      value: $(params.deployment-name)
    - name: IMAGE
      value: $(params.IMAGE)
    runAfter:
    - apply-manifests

PipelineRun は、パイプライン、ワークスペース、認証情報、および CI/CD ワークフローを実行するシナリオ固有のパラメーター値のセットをバインドするリソースタイプです。

pipeline run は、Pipeline の実行中のインスタンスです。これは、クラスター上の特定の入力、出力、および実行パラメーターで実行される Pipeline をインスタンス化します。また、パイプライン実行に、タスクごとのタスク実行も作成します。

パイプラインは、完了するか、タスクが失敗するまでタスクを順次実行します。status フィールドは、監視および監査のために、Task run ごとの進捗を追跡し、保存します。

以下の例は、関連するリソースおよびパラメーターで build-and-deploy Pipeline を実行しています。

apiVersion: tekton.dev/v1beta1 1
kind: PipelineRun 2
metadata:
  name: build-deploy-api-pipelinerun 3
spec:
  pipelineRef:
    name: build-and-deploy 4
  params: 5
  - name: deployment-name
    value: vote-api
  - name: git-url
    value: https://github.com/openshift-pipelines/vote-api.git
  - name: IMAGE
    value: image-registry.openshift-image-registry.svc:5000/pipelines-tutorial/vote-api
  workspaces: 6
  - name: shared-workspace
    volumeClaimTemplate:
      spec:
        accessModes:
          - ReadWriteOnce
        resources:
          requests:
            storage: 500Mi

Workspace は、入力を受信し、出力を提供するために Pipeline の Task がランタイム時に必要とする共有ストレージボリュームを宣言します。Workspace では、ボリュームの実際の場所を指定する代わりに、ランタイム時に必要となるファイルシステムまたはファイルシステムの一部を宣言できます。Task または Pipeline は Workspace を宣言し、ボリュームの特定の場所の詳細を指定する必要があります。その後、これは TaskRun または PipelineRun の Workspace にマウントされます。ランタイムストレージボリュームからボリューム宣言を分離することで、Task を再利用可能かつ柔軟にし、ユーザー環境から切り離すことができます。

Workspace を使用すると、以下が可能になります。

以下を使用して、TaskRun または PipelineRun で Workspace を指定できます。

以下の例は、Pipeline で定義される、build-image および apply-manifests Task の shared-workspace Workspace を宣言する build-and-deploy Pipeline のコードスニペットを示しています。

apiVersion: tekton.dev/v1beta1
kind: Pipeline
metadata:
  name: build-and-deploy
spec:
  workspaces: 1
  - name: shared-workspace
  params:
...
  tasks: 2
  - name: build-image
    taskRef:
      name: buildah
      kind: ClusterTask
    params:
    - name: TLSVERIFY
      value: "false"
    - name: IMAGE
      value: $(params.IMAGE)
    workspaces: 3
    - name: source 4
      workspace: shared-workspace 5
    runAfter:
    - fetch-repository
  - name: apply-manifests
    taskRef:
      name: apply-manifests
    workspaces: 6
    - name: source
      workspace: shared-workspace
    runAfter:
      - build-image
...

Workspace はタスクがデータを共有する際に使用でき、これにより、パイプラインの各タスクが実行時に必要となる 1 つまたは複数のボリュームを指定することができます。永続ボリューム要求 (PVC) を作成するか、永続ボリューム要求 (PVC) を作成するボリューム要求テンプレートを指定できます。

以下の build-deploy-api-pipelinerun PipelineRun のコードスニペットは、build-and-deploy Pipeline で使用される shared-workspace Workspace のストレージボリュームを定義するための永続ボリューム要求 (PVC) を作成するために永続ボリュームテンプレートを使用します。

apiVersion: tekton.dev/v1beta1
kind: PipelineRun
metadata:
  name: build-deploy-api-pipelinerun
spec:
  pipelineRef:
    name: build-and-deploy
  params:
...

  workspaces: 1
  - name: shared-workspace 2
    volumeClaimTemplate: 3
      spec:
        accessModes:
          - ReadWriteOnce
        resources:
          requests:
            storage: 500Mi

Trigger をパイプラインと併用して、Kubernetes リソースで CI/CD 実行全体を定義する本格的な CI/CD システムを作成します。Trigger は、Git プルリクエストなどの外部イベントをキャプチャーし、それらのイベントを処理して情報の主要な部分を抽出します。このイベントデータを事前に定義されたパラメーターのセットにマップすると、Kubernetes リソースを作成およびデプロイし、パイプラインをインスタンス化できる一連のタスクがトリガーされます。

たとえば、アプリケーションの Red Hat OpenShift Pipelines を使用して CI/CD ワークフローを定義します。アプリケーションリポジトリーで新たな変更を有効にするには、パイプラインを開始する必要があります。トリガーは変更イベントをキャプチャーし、処理することにより、また新規イメージを最新の変更でデプロイするパイプライン実行をトリガーして、このプロセスを自動化します。

Trigger は、再利用可能で分離した自律型 CI/CD システムを設定するように連携する以下の主なリソースで設定されています。