# Creando nuestro CI/CD con Github Actions y Okteto. Muchas veces me consultan sobre pipelines, Docker o Kubernetes. Siempre he creído que el Hands On es la mejor forma de aprender, es por ello que vamos hacer una pequeña aplicación con Python & Flask, dockerizarla y luego hacer el deployment en un cluster Kubernetes. Vamos a utilizar servicios gratuitos como GitHub Actions, para la creacion de nuestro Pipeline & Okteto, para soportar nuestro deployment de Kubernetes. [Aca](https://github.com/safernandez666/Okteto) encontraran el proyecto y todo lo necesario para la implementación. Lo primero que haremos será crear la imagen, de Docker, que subiremos a Docker Hub para que sea pulleada por nuestro deployment de Kubernetes. Es necesario que ingresemos las credenciales para poder hacer el push a Docker Hub y el Config File del Cluster de Kubernetes. Cada vez que actualicemos nuestro proyecto, en GitHub, correra nuestro YAML en GitHub Actions, que realizara todos estos pasos en nuestro Pipeline. ## Creación de la Imagen Docker Vamos a revisar los archivos que son necesarios, para la creación de nuestra imagen. ```bash . ├── Dockerfile ├── app.py ├── static │   └── style.css └── template └── index.html 2 directories, 5 files ``` Vamos a crear la imagen, con **docker build -t flask –no-cache=true .**, para probarla localmente. Para ello es necesario el **Dockerfile**, que tenemos en nuestro proyecto. ```bash /tmp/Okteto main !8 docker build -t flask --no-cache=true . ok 4s [+] Building 19.7s (12/12) FINISHED => [internal] load .dockerignore 0.1s => => transferring context: 2B 0.0s => [internal] load build definition from Dockerfile 0.1s => => transferring dockerfile: 496B 0.0s => [internal] load metadata for docker.io/library/python:alpine 2.3s => [1/7] FROM docker.io/library/python:alpine@sha256:4228f7566ffd 0.0s => [internal] load build context 0.1s => => transferring context: 816B 0.0s => CACHED [2/7] WORKDIR /usr/src/app 0.0s => [3/7] RUN pip install --upgrade pip 8.1s => [4/7] RUN pip install --no-cache-dir flask flask-api ifaddr 8.6s => [5/7] COPY app.py ./ 0.0s => [6/7] ADD static ./static 0.0s => [7/7] ADD template ./template 0.1s => exporting to image 0.4s => => exporting layers 0.4s => => writing image sha256:0af8866c65c1eff632e6ed2a3ad9e932344000 0.0s => => naming to docker.io/library/flask 0.0s /tmp/Okteto main !8 ``` ## Corremos el Docker Revisamos si tenemos la imagen creada, con docker images, y luego corremos los comando para crear el contenedor en base dicha imagen con **docker run --publish 80:80 flask** . ```bash /tmp/Okteto main !8 docker images ok REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE flask latest 0af8866c65c1 About a minute ago 56.8MB /tmp/Okteto main !8 docker run --publish 80:80 flask ok 2a4609ac3706 * Serving Flask app "app" (lazy loading) * Environment: production WARNING: This is a development server. Do not use it in a production deployment. Use a production WSGI server instead. * Debug mode: on * Running on http://0.0.0.0:80/ (Press CTRL+C to quit) * Restarting with stat * Debugger is active! * Debugger PIN: 294-411-388 ``` Ahora podemos probar si esta corriendo nuestro contenedor en http://localhost ![](https://cdn.hashnode.com/res/hashnode/image/upload/v1707410008336/18f87184-22ef-40a7-a3e0-c9bb6e824c7b.png align="center") ## Creación del YAML para que corra nuestro Pipeline Podemos crear la carpeta .github/workflows/NOMBRE.YAML o hacerlo desde el proyecto, en GitHub. ![](https://cdn.hashnode.com/res/hashnode/image/upload/v1707410031504/1d64917d-78c2-4622-9deb-03d2af1c1535.jpeg align="center") Vamos a ver la primer parte donde realizamos el build & push a Dockerhub. En mi caso lo llame **push.yaml**. Van a encontrarlo en la ruta que comente anteriormente. ```yaml on: [push] jobs: build: runs-on: ubuntu-latest steps: - uses: actions/checkout@master - name: Publish to Registry uses: elgohr/Publish-Docker-Github-Action@master with: name: safernandez666/okteto username: ${{ secrets.DOCKER_USERNAME }} password: ${{ secrets.DOCKER_PASSWORD }} dockerfile: ./Dockerfile tags: "latest,${{ github.sha }}" ``` Sera necesario agregar los secretos, para conectarnos a Dockerhub y poder realizar el Push de nuestra imagen creada. Como pueden ver le agrego un tag que representa este build en particular y latest. ## Agregamos los Secretos Para agregar las variables de enterno lo haremos en Settings | Secrets. ![](https://cdn.hashnode.com/res/hashnode/image/upload/v1707410052791/bf5e4cc0-1677-4572-af2e-93ccb94919e7.jpeg align="center") Como ven no solo agregue **DOCKER\_USERNAME** & **DOCKER\_PASSWORD** para conectarme a Dockerhub, si no que tambien agregue el archivo de configuracion **KUBE\_CONFIG\_DATA** de Okteto, para obtener el valor de esa variable tenemos que descargar el archivo de configuración. ![](https://cdn.hashnode.com/res/hashnode/image/upload/v1707410069482/bfee5bc7-78dc-4b5e-8d80-29e7d595bb26.png align="center") Obtenemos el variable para cargarla en GitHub. ```bash cat okteto-kube.config | base64 ``` Ahora si, tenemos casi todo listo. Vamos a revisar el push.yaml, completo, que realiza todos los pasos del pipeline. ## YAML GitHub Actions ```yaml name: Publish To Docker & Okteto on: [push] jobs: build: runs-on: ubuntu-latest steps: - uses: actions/checkout@master - name: Publish to Registry uses: elgohr/Publish-Docker-Github-Action@master with: name: safernandez666/okteto username: ${{ secrets.DOCKER_USERNAME }} password: ${{ secrets.DOCKER_PASSWORD }} dockerfile: ./Dockerfile tags: "latest,${{ github.sha }}" - name: Deploy to Cluster uses: steebchen/kubectl@master env: KUBE_CONFIG_DATA: ${{ secrets.KUBE_CONFIG_DATA }} with: args: set image --record deployment/nginx-deployment nginx=safernandez666/okteto:${{ github.sha }} - name: Verify Deployment uses: steebchen/kubectl@master env: KUBE_CONFIG_DATA: ${{ secrets.KUBE_CONFIG_DATA }} KUBECTL_VERSION: "1.15" with: args: '"rollout status deployment/nginx-deployment"' ``` En este YAML vemos como hacemos el build & push y como se hace el deployment de kubernetes. El argumento mas importante es **set image --record deployment/nginx-deployment nginx=safernandez666/okteto:${{ github.sha }}** donde en cada push se refenciara la imagen creada. El primer deployment es necesario hacerlo a mano, para que se cree en Okteto. Podriamos crear la logica para consultar si esta creado y en el caso de no estarlo crearlo, pero para los fines practicos no suma. ¡Vamos a crearlo! ## Configuración del Contexto ```bash export KUBECONFIG=$HOME/Downloads/okteto-kube.config:${KUBECONFIG:-$HOME/.kube/config} kubectl apply -f ./deployment/deployment.yaml ``` Vamos a revisar el archivo **deployment.yaml** donde tenemos del deploy y el servicio. Es muy sencillo, no les va costar comprenderlo, donde creamos 3 replicas de nuestra imagen y sera balanceada. ```yaml apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: nginx-deployment labels: app: nginx spec: replicas: 3 selector: matchLabels: app: nginx template: metadata: labels: app: nginx spec: containers: - name: nginx image: safernandez666/okteto:latest ports: - containerPort: 80 imagePullPolicy: "Always" --- apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: nginx-deployment spec: type: LoadBalancer ports: - name: http port: 80 selector: app: nginx ``` ## Push a GitHub Vamos a modificar algo del index.html, para probar, y hacer el push necesario para que corra nuestro pipeline. ```bash git add . git commit -m "Flask App" git push origin main ``` Ya tenemos nuestro pipeline corriendo. ![](https://cdn.hashnode.com/res/hashnode/image/upload/v1707410108710/9db8fd3e-356a-4f97-a58e-1d024b2dd58b.png align="center") De esta manera ya tenemos nuestra imagen en Docker Hub, que luego sera pulleada por el deployment. Vamos a revisar en Okteto el nombre de nuestro Endpoint. ![](https://cdn.hashnode.com/res/hashnode/image/upload/v1707410121604/e2280885-1700-4d3f-a8bc-f9912fd380b1.jpeg align="center") Podemos visitar el Endpoint y probar el balanceo a nuestros Pods. Aca les muestro como responden, via curl. Como resultado vamos a obtener en el HTML los Id de los Dockers. ![](https://cdn.hashnode.com/res/hashnode/image/upload/v1707410179616/aa487948-0487-4a6b-bebe-aa85966ff40e.jpeg align="center") Espero que les haya gustado y les sirva para crear su CI / CD, completo, gratis. ¡A disposición por cualquier consulta! En la proxima vamos a agregarle seguridad a nuestro Pipeline. Por ejemplo agregar una revision de la imager docker que hemos generado.