50万奖金+官方证书,深圳国际金融科技大赛正式启动,点击报名 了解详情
写点什么

Knative 实践:从源代码到服务的自动化部署

  • 2019-08-21
  • 本文字数:4815 字

    阅读完需:约 16 分钟

Knative 实践:从源代码到服务的自动化部署

通过之前的文章,相信大家已经熟悉了 Serving、Eventing 以及 Tekton。那么在实际使用中,我们往往会遇到一些复杂的场景,这时候就需要各个组件之间进行协作处理。例如我们提交源代码之后是否直接可以部署服务到 K8s 中? 这个场景对于用户来说很有吸引力。那么现在就让我们来看一下,在 Knative 中如何实现从代码到服务?

场景介绍

现在的场景是这样的:代码构建->事件驱动->服务部署。那么对应到 Knative 中,需要 Eventing、Tekton 和 Serving 一起协作来实现这个场景。


准备

  • 部署 Knative。参考在阿里云容器服务上部署 Knative

  • 部署 Tekton。通过阿里云容器服务控制台,应用目录选择 ack-tekton-pipelines 进行安装部署 Tekton;



  • 部署 GitHub 事件源。阿里云容器服务控制台 Knative 组件管理中选择安装 GitHub 组件,如图所示:


从源代码到服务


  • 修改分支代码,提交 merge request 合并到 master 分支;

  • Eventing 监听到 merge 事件,发送给 GitHub Trigger 服务;

  • GitHub Trigger 服务接收事件, 通过 Tekton 执行代码构建和并通过 deployer 执行服务部署。GitHub  Trigger 的作用就是解析 GitHub 事件的详细信息,然后转换成 Tekton 资源并且提交到 Kubernetes 中执行 Pipeline。项目地址:https://github.com/knative-sample/tekton-serving。 这个项目中有两个部分: Trigger 和 Deployer,Trigger 的作用是解析 github 事件, 并提交 PipelineRun 定义。Deployer 的作用就是更新 Service 的镜像信息。github source pull_request body 的关键内容如下:


{  "action": "closed",  ... ...  "merge_commit_sha": "f37cb28b1777a28cd34ea1f8df1b7ebcc6c16397",  ... ...  "base": {    "ref": "master",    ... ...    },  ... ...}
复制代码


  • action 表示当前的 pull request 事件细节。创建 pull request 时 action  是 opened ,关闭 pull request 时 action 就是 closed;

  • merge_commit_sha 可以获得 merge commit 的 id;

  • base.ref 可以获得 merge request 发生在哪个分支上。


本文涉及到的代码与资源文件地址:



接下来我们开始一步步搞起。

部署 Tekton 服务

我们看一下创建代码构建 Task 和 部署服务 Task。


代码构建 Task:


apiVersion: tekton.dev/v1alpha1kind: Taskmetadata:  name: source-to-imagespec:  inputs:    resources:      - name: git-source        type: git    params:      - name: pathToContext        description: The path to the build context, used by Kaniko - within the workspace        default: .      - name: pathToDockerFile        description: The path to the dockerfile to build (relative to the context)        default: Dockerfile      - name: imageUrl        description: Url of image repository      - name: imageTag        description: Tag to apply to the built image        default: "latest"  steps:    - name: build-and-push      image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/knative-sample/kaniko-project-executor:v0.10.0      command:        - /kaniko/executor      args:        - --dockerfile=${inputs.params.pathToDockerFile}        - --destination=${inputs.params.imageUrl}:${inputs.params.imageTag}        - --context=/workspace/git-source/${inputs.params.pathToContext}      env:      - name: DOCKER_CONFIG        value: /builder/home/.docker
复制代码


这里通过 deployer-deployer 执行服务部署,部署服务 Task:


apiVersion: tekton.dev/v1alpha1kind: Taskmetadata:  name: image-to-deployspec:  inputs:    resources:      - name: git-source        type: git    params:      - name: pathToYamlFile        description: The path to the yaml file to deploy within the git source      - name: imageUrl        description: Url of image repository      - name: imageTag        description: Tag of the images to be used.        default: "latest"  steps:    - name: deploy      image: "registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/knative-sample/deployer-deployer:7620096e"      args:        - "--namespace=default"        - "--serivce-name=hello-sample"        - "--image=${inputs.params.imageUrl}:${inputs.params.imageTag}"
复制代码


另外需要设置一下镜像仓库的 secret:


apiVersion: v1kind: Secretmetadata:  name: ack-cr-push-secret  annotations:    tekton.dev/docker-0: https://registry.cn-hangzhou.aliyuncs.comtype: kubernetes.io/basic-authstringData:  username: <cleartext non-encoded>  password: <cleartext non-encoded>
复制代码


执行如下命令:


# Create Pipelinekubectl apply -f tekton/pipeline/build-and-deploy-pipeline.yaml
# Create PipelineResourcekubectl apply -f tekton/resources/picalc-git.yaml
# Create image secretkubectl apply -f tekton/image-secret.yaml
# Create task: soruce to imagekubectl apply -f tekton/tasks/source-to-image.yaml
# Create task: deploy the image to clusterkubectl apply -f tekton/tasks/image-to-deployer.yaml
复制代码

部署 Knative Serving 服务

先创建 deployer-github-trigger 服务,用于接收 GitHub 事件,并触发 Tekton Pipeline 构建任务。其中 service.yaml 如下:


apiVersion: serving.knative.dev/v1alpha1kind: Servicemetadata:  name: deployer-github-triggerspec:  template:    spec:      containers:      - image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/knative-sample/deployer-trigger:tekton-v1_74647e3a-20190806093544        args:          - --trigger-config=/app/config/deployer-trigger.yaml        volumeMounts:        - name: config-volume           mountPath: /app/config      serviceAccountName: tekton      volumes:        - name: config-volume           configMap:            name: deployer-trigger-config            items:              - key: deployer-trigger.yaml                path: deployer-trigger.yaml
复制代码


这里通过 ConfigMap deployer-trigger-config, 设置 PipelineRun。deployer-github-trigger 能根据 github Event 信息获取代码仓库的最新信息但不能自动决定 PipelineRun 的定义,所以需要指定一个 PipelineRun 的模板。Trigger 通过 --trigger-config 参数指定 PipelineRun 的模板, 模板内容如下:


apiVersion: v1kind: ConfigMapmetadata:  name: deployer-trigger-config  namespace: defaultdata:  "deployer-trigger.yaml": |-    apiVersion: tekton.dev/v1alpha1    kind: PipelineRun    metadata:      name: tekton-kn-sample    spec:      pipelineRef:        name: build-and-deploy-pipeline      resources:        - name: git-source          resourceRef:            name: eventing-tekton-serving-git      params:        - name: pathToContext          value: "src"        - name: pathToYamlFile          value: ""        - name: imageUrl          value: "registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/knative-sample/eventing-tekton-serving-helloworld"        - name: imageTag          value: "1.0"      trigger:        type: manual      serviceAccount: pipeline-account
复制代码


执行命令如下:


# Create clusterrolekubectl apply -f serving/clusterrole.yaml
# Create clusterrolebindingkubectl apply -f serving/clusterrolebinding.yaml
# Create serviceaccountkubectl apply -f serving/serviceaccount.yaml
# Create configmapkubectl apply -f serving/configmap.yaml
# Create servicekubectl apply -f serving/service.yaml
复制代码

配置 Eventing 中 GitHub 事件源

代码 merge request 会触发对应的事件,通过 Knative Eventing 获取到事件之后直接将事件发送给 deployer-github-trigger 服务。


创建 GitHub Token


创建 Personal access tokens, 用于访问 GitHub API。另外你的代码将使用它验证来自 github 的传入 webhook(secret token)。token 的名称可以任意设置。Source 需要开启 repo:public_repoadmin:repo_hook , 以便通过公共仓库触发 Event 事件,并为这些公共仓库创建 webhooks 。


下面是设置一个 “GitHubSource Sample” token 的示例。



更新 githubsecret.yaml 内容。如果生成的是 personal_access_token_value token, 则需要设置 secretToken 如下:


apiVersion: v1kind: Secretmetadata:  name: githubsecrettype: OpaquestringData:  accessToken: personal_access_token_value  secretToken: asdfasfdsaf
复制代码


执行命令使其生效:


kubectl  apply -f eventing/githubsecret.yaml
复制代码


创建 GitHub 事件源


为了接收 GitHub 产生的事件, 需要创建 GitHubSource 用于接收事件。


apiVersion: sources.eventing.knative.dev/v1alpha1kind: GitHubSourcemetadata:  name: deployer-github-sourcesspec:  eventTypes:  - pull_request  ownerAndRepository: knative-sample/eventing-tekton-serving  accessToken:    secretKeyRef:      name: githubsecret      key: accessToken  secretToken:    secretKeyRef:      name: githubsecret      key: secretToken  sink:    apiVersion: serving.knative.dev/v1alpha1    kind: Service    name: deployer-github-trigger
复制代码


关键字段解释:


  • 指定 github 仓库:ownerAndRepository: knative-sample/eventing-tekton-serving 表示监听 https://github.com/knative-sample/eventing-tekton-serving 仓库的事件;

  • 事件类型:eventTypes 是一个数组,这个数组中可以配置 github 事件列表;

  • 认证信息:accessToken 和 secretToken 是通过 secret 引用 github 仓库的认证信息;

  • 目标 Service:sink 字段表示接收到的事件需要发送到哪个 Service , 这里是直接发送到前面定义的 deployer-github-trigger 服务。


执行 kubectl 命令:


kubectl  apply -f eventing/github-source.yaml
复制代码


如果集群中开启了 Istio 注入,需要开启 egress 访问:


kubectl  apply -f eventing/egress.yaml
复制代码


deployer-github-sources 提交到 Kubernetes 之后,github source controller 会在 http://github.com/knative-sample/eventing-tekton-serving 下创建一个 webhook,回调地址就是我们的 github_receive_adapter 服务公网地址。


http://github.com/knative-sample/eventing-tekton-serving 有 pull request 发生时就会自动触发 deployer-github-trigger 的执行,deployer-github-trigger 首先编译镜像,然后更新 hello-sample service 镜像,从而完成自动化发布。


代码->镜像->服务

下面我们演示一下从代码到服务,自动化构建和部署过程:



服务访问体验地址:http://hello-sample.default.serverless.kuberun.com

结论

从代码到服务,通过上面的示例,Knative 是否给你带来了不一样的体验?希望通过 Knative 给你带来更轻松的代码构建和服务部署,让你更专注于业务本身。欢迎对 Knative 有兴趣的一起交流。


相关文章:


《初识 Knative:跨平台的 Serverless 编排框架》


《Knative 初体验:Serving Hello World》


《Knative 初体验:Eventing Hello World》


《Knative 初体验:Build Hello World》


《Knative 初体验:CI/CD 极速入门》


《Knative 基本功能深入剖析:Knative Serving 的流量灰度和版本管理》


《Knative 基本功能深入剖析:Knative Serving 自动扩缩容 Autoscaler》


《Knative 基本功能深入剖析:Knative Serving 之服务路由管理》


2019-08-21 09:279871
用户头像
阿里云容器平台 ACK,企业云原生转型最佳搭档

发布了 43 篇内容, 共 24.6 次阅读, 收获喜欢 81 次。

关注

评论

发布
暂无评论
发现更多内容

Boxy SVG for Mac 矢量图编辑器

小石头寻母记

再看 AI 网关:助力 AI 应用创新的关键基础设施

阿里巴巴云原生

阿里云 云原生 AI 网关

浅谈鸿蒙跨平台框架ArkUI-X

inBuilder低代码平台

鸿蒙 鸿蒙跨平台开发 ArkUI-X

Acorn for Mac 轻量级图片处理软件

小石头寻母记

云栖实录 | AI 搜索智能探索:揭秘如何让搜索“有大脑”

阿里云大数据AI技术

阿里云 AI search 多模态 DeepSearch

天润融通解析人工客服还能撑几年?数据已经给出答案

天润融通

分布式 Multi Agent 安全高可用探索与实践

阿里巴巴云原生

阿里云 AI 云原生 agent

Apex AI辅助编码助手的设计和实践|得物技术

得物技术

AI 智能编码 cursor AIcode

多模态文本智能大模型前沿技术与应用论坛在上海召开,合合信息推出多模态文本智能技术方案

合合技术团队

人工智能 大数据 算法

springboot项目集成dolphinscheduler调度器 可拖拽spark任务管理

刘大猫

人工智能 云计算 物联网 大模型

近期 AI 领域的新发布所带来的启示

阿里巴巴云原生

阿里云 AI 云原生 agent

ON1 Photo RAW MAX 2026 for Mac 强大的照片编辑软件

小石头寻母记

Perfectly Clear Workbench for Mac 智能图像清晰度处理软件

小石头寻母记

低代码查询字段实操:2 大来源 + 3 类配置,数据筛选精准又高效

引迈信息

传帮带 人才梯队建设经验总结(14)

万里无云万里天

人才培养 工业 工厂运维

AI智能体是加速器,而非开发者替代品

码语者

AI 智能体

意外发现10个神级n8n工作流,效率起飞!(附模板)

苍何

EazyDraw for Mac 超赞的矢量图绘制工具

小石头寻母记

单提交智能评审上线!用云效精准定位复杂 MR 代码问题

阿里巴巴云原生

阿里云 云原生 云效

IDC最新报告:谷云科技 iPaaS以34.4%的增速领先全行业

谷云科技RestCloud

IDC 集成平台 ipaas 市场份额

OpenAI的S2-pro人人可用了,免费无水印,真香!

苍何

房产全民经纪人平台:数字化房产经纪新生态,驱动交易高效协同

深圳亥时科技

可千万不要小看谷歌Veo3.1的能力

苍何

2025 金灵光杯|中邮证券一体化数据安全平台合规实践项目入围获奖!

原点安全

“数”风流人物|从手搓Hadoop到智能数据平台构建,数新智能CTO原攀峰的“自我突破”

数新网络官方账号

AI 时代的数据通道:云消息队列 Kafka 的演进与实践

阿里巴巴云原生

kafka 阿里云 云原生

企业成本算不清,交付准不了?如何通过iPaaS处理在业务中产生的数据

谷云科技RestCloud

数据同步 数据孤岛 集成平台 ipaas

凌晨 2 点的朋友圈,她靠微擎实现了 “带娃赚钱两不误”

微擎应用市场

工业管理 项目管理经验总结(26)

万里无云万里天

项目管理 工业 工厂运维

职责分离的艺术:剖析主从Reactor模型如何实现极致的并发性能

poemyang

RPC IO多路复用 Reactor多线程

AD域清理工具

运维有小邓

AD域 AD域管理 AD域组管理

Knative 实践:从源代码到服务的自动化部署_语言 & 开发_阿里云容器平台_InfoQ精选文章