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介紹
在此專案中，我們將建立一個自動化管道，用於建立 Node.js 應用程式並將其部署到 Amazon ECS。該專案展示了使用 GitLab 作為版本控制、使用 Docker 進行容器化以及使用 ECS、ECR 和 CodePipeline 等 AWS 服務進行編排和部署。
在本指南結束時，您將全面了解 AWS 中的 CI/CD 工作流程，這對於現代 DevOps 實踐至關重要。
專案概況
客觀的
我們將自動執行以下任務：
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建立 Node.js 應用程式。
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使用 Docker 將應用程式容器化。
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將 Docker 映像推送到 Amazon ECR。
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使用 Fargate 將容器部署到 Amazon ECS。
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使用 GitLab CI/CD 進行持續整合和部署。
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使用 AWS CloudWatch 和 SNS 新增監控和通知。
技術堆疊
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AWS 服務：
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Amazon ECS（彈性容器服務）
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Amazon ECR（彈性容器註冊表）
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AWS 程式碼管道
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AWS 安全中心
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亞馬遜事件橋
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亞馬遜社群網路服務
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AWS 雲端觀察
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其他工具：
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GitLab ：原始碼管理和 CI/CD 管道。
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Docker ：應用程式容器化。
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Node.js ：範例 Web 應用程式框架。
架構圖
此專案的高層架構如下：
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開發人員將程式碼推送到 GitLab。
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GitLab CI/CD 管道建立 Docker 映像並將其推送到 Amazon ECR。
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此映像已部署至 Amazon ECS (Fargate)。
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監控和日誌記錄是使用 AWS CloudWatch 完成的。
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使用 Amazon SNS 發送通知。
第 1 步：先決條件
在開始之前確保您已進行以下設定：
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AWS 帳戶：具有 ECS、ECR 和 CodePipeline 的管理員存取權。
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GitLab 帳戶：使用為 Node.js 應用程式建立的儲存庫。
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已安裝 AWS CLI ：用於從命令列與 AWS 服務互動。
curl "https://awscli.amazonaws.com/AWSCLIV2.pkg" -o "AWSCLIV2.pkg"
sudo installer -pkg AWSCLIV2.pkg -target /
aws --version- Docker Installed ：用於建置容器映像。
sudo apt update
sudo apt install docker.io
docker --version- 已安裝 kubectl ：與 Amazon ECS 叢集互動。
curl -LO "https://dl.k8s.io/release/$(curl -L -s https://dl.k8s.io/release/stable.txt)/bin/linux/amd64/kubectl"
chmod +x kubectl
sudo mv kubectl /usr/local/bin/步驟 2：將 GitLab 設定為版本控制
由於您使用的是現有的 GitLab 儲存庫，請按照以下步驟複製並在您的專案中使用它：
2.1：分叉儲存庫
-
在 GitLab 中開啟儲存庫： Nanuchi Node.js App 。
-
按一下「分叉」以在您的 GitLab 帳戶下建立副本。
2.2：克隆儲存庫
- 分叉後，將其克隆到本地計算機：
git clone https://gitlab.com/<your-username>/node-app.git
cd node-app- 驗證儲存庫包含以下內容：
- 應用程式程式碼（Node.js） ：
- `server.js`
- `package.json`
-
用於容器化的Dockerfile 。
-
.gitlab-ci.yml用於 CI/CD 管道（我們稍後會修改它）。
2.3：推送更新（可選）
如果您想對儲存庫進行變更（例如，更新程式碼、新增更多檔案），請將更新推回：
git add .
git commit -m "Updated application for CI/CD project"
git push origin main步驟3：準備AWS資源
此步驟基本上保持不變，但現在它與您正在部署的 Node.js 應用程式保持一致。
3.1：建立 Amazon ECR 儲存庫
建立一個私有 ECR 儲存庫來儲存應用程式的 Docker 映像：
aws ecr create-repository --repository-name node-app3.2：使用ECR驗證Docker
使用 ECR 註冊表對本機 Docker 用戶端進行身份驗證：
aws ecr get-login-password --region <region> | docker login --username AWS --password-stdin <account_id>.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com3.3：建立ECS集群
建立用於執行應用程式容器的 ECS 叢集：
aws ecs create-cluster --cluster-name node-app-cluster3.4: IAM 角色、VPC 和安全群組
請依照前面概述的步驟操作：
-
建立IAM 任務執行角色。
-
設定VPC 、子網路和安全群組。
-
在安全群組中開放
3000連接埠用於應用程式流量。
第 4 步：建置並推送 Docker 映像
使用克隆的 GitLab 應用程式建置並推送 Docker 映像。
4.1: 建置 Docker 映像
導航到儲存庫的根目錄並建立映像：
docker build -t node-app .4.2: 標記 Docker 映像
為您的 ECR 儲存庫標記影像：
docker tag node-app:latest <account_id>.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/node-app:latest4.3：將鏡像推送到ECR
將映像推送到您的 Amazon ECR 儲存庫：
docker push <account_id>.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/node-app:latest4.4：驗證影像
確認鏡像推送成功：
aws ecr list-images --repository-name node-app步驟 5：使用 Fargate 設定 Amazon ECS
Amazon ECS（彈性容器服務）是一項可讓您執行容器的託管服務。我們正在使用Fargate ，這是一種無伺服器選項，無需手動管理 EC2 執行個體。以下是為我們的專案設定 ECS 的詳細演練：
5.1：建立集群
叢集是執行任務或服務所需的資源的邏輯分組。
- 執行以下命令建立叢集：
aws ecs create-cluster --cluster-name node-app-cluster此命令會建立一個名為node-app-cluster新叢集。
- 驗證集群：
aws ecs list-clusters確保node-app-cluster被列為叢集之一。
5.2：定義任務定義
任務定義指定用於執行應用程式的容器設定（例如，記憶體、CPU、連接埠）。將其視為容器化應用程式的藍圖。
- 建立一個
task-def.json檔案：
{
"family": "node-app-task",
"executionRoleArn": "arn:aws:iam::account_id:role/ecsTaskExecutionRole",
"networkMode": "awsvpc",
"containerDefinitions": [
{
"name": "node-app-container",
"image": "<account_id>.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/node-app:latest",
"memory": 512,
"cpu": 256,
"essential": true,
"portMappings": [
{
"containerPort": 3000,
"hostPort": 3000,
"protocol": "tcp"
}
],
"logConfiguration": {
"logDriver": "awslogs",
"options": {
"awslogs-group": "/ecs/node-app",
"awslogs-region": "<region>",
"awslogs-stream-prefix": "ecs"
}
}
}
],
"requiresCompatibilities": ["FARGATE"],
"cpu": "256",
"memory": "512"
}-
將
<account_id>和<region>替換為您的 AWS 帳戶 ID 和區域。 -
確保
executionRoleArn指向有效的ECS任務執行角色。
- 向 ECS 註冊任務定義：
aws ecs register-task-definition --cli-input-json file://task-def.json這會將藍圖註冊到 ECS。
5.3：建立一個服務來管理任務
ECS 服務可確保所需數量的任務正在執行，並為任務啟用負載平衡。
- 建立服務：
aws ecs create-service \
--cluster node-app-cluster \
--service-name node-app-service \
--task-definition node-app-task \
--desired-count 1 \
--launch-type FARGATE \
--network-configuration "awsvpcConfiguration={subnets=[subnet-xxx],securityGroups=[sg-xxx],assignPublicIp=ENABLED}" \
--region <region>-
將
subnet-xxx和sg-xxx替換為您的VPC的公有子網路和安全群組的ID。 -
desired-count是要執行的任務數。
- 驗證服務：
aws ecs describe-services --cluster node-app-cluster --services node-app-service確保服務處於活動狀態並正在執行。
5.4：測試應用程式
- 找到您的任務的公共IP：
aws ecs list-tasks --cluster node-app-cluster使用任務 ID 描述任務並尋找公用 IP 位址：
aws ecs describe-tasks --cluster node-app-cluster --tasks <task_id>- 使用公用 IP 在瀏覽器中存取您的應用程式：
http://<public_ip>:3000第 6 步：建立 GitLab CI/CD 管道
GitLab CI/CD 自動化建置和部署流程，確保應用程式始終是最新的。請依照以下步驟設定管道：
6.1: 新增.gitlab-ci.yml
該文件定義管道的階段、作業和命令。
- 將以下
.gitlab-ci.yml檔案加入專案的根目錄：
stages:
- build
- deploy
build:
image: docker:latest
services:
- docker:dind
script:
- docker build -t node-app .
- docker tag node-app <account_id>.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/node-app:latest
- aws ecr get-login-password --region <region> | docker login --username AWS --password-stdin <account_id>.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com
- docker push <account_id>.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/node-app:latest
deploy:
image: amazon/aws-cli:latest
script:
- aws ecs update-service --cluster node-app-cluster --service node-app-service --force-new-deployment --region <region>- 關鍵步驟說明：
- 建構階段：
- Builds a Docker image from your `Dockerfile`.
- Tags the image with the ECR repository URL.
- Pushes the image to Amazon ECR.
- 部署階段：
- Updates the ECS service to use the latest image in Amazon ECR.
6.2: 在 GitLab 中配置變數
前往 GitLab 儲存庫中的設定 → CI/CD → 變數並新增下列環境變數：
-
AWS_ACCESS_KEY_ID：您的 AWS 存取金鑰。 -
AWS_SECRET_ACCESS_KEY：您的 AWS 金鑰。 -
AWS_REGION：您的 AWS 區域。
第 7 步：使用 AWS CloudWatch 新增監控
CloudWatch 支援對您的應用程式和基礎架構進行監控和日誌記錄。
7.1：設定 CloudWatch Logs
- 建立日誌組：
aws logs create-log-group --log-group-name /ecs/node-app- 建立日誌流：
aws logs create-log-stream --log-group-name /ecs/node-app --log-stream-name app-logs- 將日誌與 ECS 任務定義整合：
在任務定義 ( task-def.json ) 中，確保logConfiguration部分如下：
"logConfiguration": {
"logDriver": "awslogs",
"options": {
"awslogs-group": "/ecs/node-app",
"awslogs-region": "<region>",
"awslogs-stream-prefix": "ecs"
}
}7.2：設定監控警報
您可以在 CloudWatch 中設定警報來監控 CPU 使用率、記憶體和應用程式錯誤等指標。
- 建立警報：
aws cloudwatch put-metric-alarm \
--alarm-name HighCPUUsage \
--metric-name CPUUtilization \
--namespace AWS/ECS \
--statistic Average \
--period 300 \
--threshold 80 \
--comparison-operator GreaterThanThreshold \
--evaluation-periods 1 \
--alarm-actions <sns_topic_arn>- 接收通知：
建立 SNS 主題以發送通知：
aws sns create-topic --name ecs-alerts
aws sns subscribe --topic-arn <sns_topic_arn> --protocol email --notification-endpoint <your_email>現在，您將收到有關 CPU 使用率過高或其他警報的電子郵件通知。
👤 作者
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