Die sich entwickelnde CI/CD-Landschaft meistern: Ein tiefer Einblick in die neuesten Werkzeuge von Jenkins, GitLab und CircleCI
Die CI/CD-Landschaft entwickelt sich rasant weiter, angetrieben vom unermüdlichen Streben nach Geschwindigkeit, Sicherheit und Entwicklereffizienz. Als Praktiker sichten wir ständig neue Funktionen, ringen mit Konfigurationsnuancen und optimieren unsere Pipelines, um robuste Software in immer schnellerem Tempo auszuliefern. Es geht hier nicht um eine "Revolution" des Bereichs, sondern um praktische, solide Verbesserungen, die uns befähigen, effizientere, sicherere und wartbarere Bereitstellungssysteme aufzubauen. Nachdem ich die letzten Monate intensiv in diese Plattformen vertieft und die neuesten Iterationen getestet habe, möchte ich Ihnen einige der wirkungsvollsten aktuellen Entwicklungen bei Jenkins, GitLab CI und CircleCI vorstellen. Wir werden den Marketing-Hype überspringen und direkt zur technischen Funktionsweise kommen, hervorheben, was wirklich nützlich ist und wo die Kanten noch scharf sind.
Erweiterte Orchestrierung von GitLab CI: Gerichtete azyklische Graphen und übergeordnete/untergeordnete Pipelines
GitLab CI hat seine Pipeline-Orchestrierungsfunktionen stetig verbessert und sich von einer linearen Stufen-Ausführung zu einem ausgefeilteren Dependency-Management entwickelt. Das Schlüsselwort needs: und übergeordnete/untergeordnete Pipelines sind zwar nicht neu, aber ihre weit verbreitete Akzeptanz und die Verfeinerung ihres Verhaltens im vergangenen Jahr machen sie für komplexe Monorepos und Microservice-Architekturen unverzichtbar. Da Teams sich zunehmend isolierten Umgebungen zuwenden, ähnlich wie Podman und containerd Docker ersetzen, ermöglicht die Orchestrierung von GitLab eine ähnliche granulare Kontrolle.
Lassen Sie mich Ihnen zeigen, wie needs: den Pipeline-Ausführungsfluss grundlegend verändert. Traditionell werden GitLab CI-Pipelines Stufen sequenziell ausführen, wobei Jobs in einer späteren Stufe implizit von allen Jobs in der vorhergehenden Stufe abhängen. Dies führt oft zu unnötigen Wartezeiten. Das Schlüsselwort needs: ermöglicht es Ihnen, Job-Level-Abhängigkeiten explizit zu definieren und einen gerichteten azyklischen Graphen (DAG) zu erstellen, der die Ausführung optimiert, indem unabhängige Jobs gleichzeitig ausgeführt werden.
Visualisierung des DAG-Workflows
Betrachten Sie ein Szenario, in dem Ihre Build- und Test-Jobs parallel ausgeführt werden können, und ein Deployment-Job nur das Artefakt aus dem Build benötigt, nicht unbedingt den Abschluss aller Tests. Hier ist die genaue Konfiguration dafür:
stages:
- build
- test
- deploy
build_app:
stage: build
script:
- echo "Building application..."
- mkdir build_artifacts && echo "app.jar" > build_artifacts/app.jar
artifacts:
paths:
- build_artifacts/
unit_test:
stage: test
script:
- echo "Running unit tests..."
needs: [] # No explicit dependency, runs immediately after build_app starts
integration_test:
stage: test
script:
- echo "Running integration tests..."
needs: ["build_app"] # Depends only on build_app, not unit_test
deploy_to_staging:
stage: deploy
script:
- echo "Deploying to staging with artifact from build_app..."
- cat build_artifacts/app.jar
needs:
- job: build_app
artifacts: true # Ensures artifacts from build_app are available
- job: unit_test
- job: integration_test
In diesem Beispiel kann unit_test beginnen, sobald die Pipeline beginnt, unabhängig von build_app. integration_test wartet, bis build_app abgeschlossen ist. Entscheidend ist, dass deploy_to_staging erst startet, nachdem build_app, unit_test und integration_test abgeschlossen sind, aber es kann explizit nur Artefakte von build_app anfordern, wodurch eine unnötige Artefaktweitergabe von test-Jobs verhindert wird.
Jenkins Shared Libraries und Verbesserungen der deklarativen Pipeline
Jenkins, der bewährte Arbeitspferd, entwickelt sich weiter, mit einem starken Fokus darauf, seine deklarative Pipeline-Syntax robuster zu gestalten und seine Shared Libraries für die Unternehmensanwendung leistungsfähiger zu machen. Die Kernidee ist, gemeinsame Pipeline-Logik zu zentralisieren, Konsistenz zu fördern und Boilerplate-Code in zahlreichen Jenkinsfiles zu reduzieren. Sie können diesen YAML Formatter verwenden, um Ihre Struktur zu überprüfen, bevor Sie sie in Ihre Shared Library oder Konfigurationsdateien übernehmen.
Die Stärke von Shared Libraries liegt darin, komplexe Groovy-Logik in wiederverwendbare Funktionen zu abstrahieren, die von jeder deklarativen Pipeline aufgerufen werden können. Sehen wir uns an, wie Sie eine Shared Library effektiv strukturieren und nutzen. Eine typische Bibliotheksstruktur könnte wie folgt aussehen:
(root)
+- src # Groovy source files
| +- org/
| +- example/
| +- MyUtils.groovy
+- vars # Global variables/steps
| +- buildDockerImage.groovy
| +- deployApp.groovy
+- resources # Static resources
| +- org/
| +- example/
| +- config.yaml
Um eine Shared Library zu verwenden, deklarieren Sie sie am Anfang Ihres Jenkinsfile:
@Library('your-shared-library@main') _
pipeline {
agent any
stages {
stage('Build') {
steps {
script {
buildDockerImage(imageName: 'my-app', tag: env.BUILD_ID)
}
}
}
stage('Deploy') {
steps {
script {
deployApp(appName: 'my-app', env: 'staging')
}
}
}
}
}
Jüngste Verbesserungen der deklarativen Pipeline-Syntax selbst, insbesondere in Bezug auf when-Bedingungen und options, bieten eine granularere Kontrolle, ohne auf imperative Scriptblöcke zurückgreifen zu müssen. Beispielsweise bietet die Kombination von when { anyOf(...) } oder when { expression { ... } } eine ausgefeilte bedingte Ausführung.
CircleCI's Orb-Ökosystem und die Evolution von Config-as-Code
CircleCI hat seine Philosophie von "Konfiguration als Code" verstärkt, wobei Orbs der Eckpfeiler von Wiederverwendbarkeit und Standardisierung sind. Orbs sind im Wesentlichen teilbare Pakete der CircleCI-Konfiguration, einschließlich Befehle, Jobs und Executors. Das Ökosystem hat sich erheblich weiterentwickelt und bietet eine große Auswahl an Community- und offiziell gepflegten Orbs für gängige Aufgaben.
Die Nutzung eines Orbs ist unkompliziert. Sie deklarieren es in Ihrer .circleci/config.yml und referenzieren dann seine Komponenten. Nehmen wir an, Sie möchten ein zertifiziertes docker-Orb verwenden, um Images zu erstellen und zu pushen:
version: 2.1
orbs:
docker: circleci/docker@2.2.0 # Declaring the Docker Orb
aws-cli: circleci/aws-cli@2.1.0 # Declaring the AWS CLI Orb
jobs:
build-and-push-image:
executor: docker/default # Using an executor defined in the Docker Orb
steps:
- checkout
- docker/build: # Using a command from the Docker Orb
image: my-app
tag: ${CIRCLE_SHA1}
- docker/push: # Another command from the Docker Orb
image: my-app
tag: ${CIRCLE_SHA1}
- aws-cli/setup: # Using a command from the AWS CLI Orb
profile-name: default
- run: echo "Image pushed, now do something with AWS CLI..."
workflows:
build-deploy:
jobs:
- build-and-push-image
Über Orbs hinaus ist das lokale CLI-Tool von CircleCI (circleci CLI) zu einem unverzichtbaren Bestandteil des Config-as-Code-Workflows geworden. Der Befehl circleci config validate ermöglicht es Ihnen, Ihre .circleci/config.yml auf Syntaxfehler zu überprüfen, bevor Sie sie committen und pushen, und fängt so häufige Fehler frühzeitig ab.
Supply Chain Security in CI/CD: SBOMs und SLSA-Konformität
Die wachsende Bedrohungslandschaft hat die Sicherheit der Lieferkette in den Vordergrund gerückt, und CI/CD-Pipelines sind kritische Kontrollpunkte. Das Generieren von Software Bill of Materials (SBOMs) und das Erreichen verschiedener SLSA-Konformitätsstufen (Supply-chain Levels for Software Artifacts) sind nicht mehr optional, sondern werden zunehmend als Best Practices erwartet.
Konzentrieren wir uns auf die Integration der SBOM-Generierung, einen grundlegenden Schritt. Tools wie Syft (zur Generierung von SBOMs) und Grype (zur Überprüfung auf Schwachstellen) von Anchore sind weit verbreitet und lassen sich problemlos in CI/CD-Pipelines integrieren.
generate_sbom_and_scan:
stage: security
image: anchore/syft:latest
script:
- echo "Generating SBOM for application image..."
- syft docker:my-app:latest -o spdx-json > my-app-sbom.spdx.json
- echo "Scanning SBOM for vulnerabilities..."
- grype sbom:./my-app-sbom.spdx.json --fail-on critical,high
- echo "Uploading SBOM artifact..."
artifacts:
paths:
- my-app-sbom.spdx.json
expire_in: 1 week
Containerisierung und Kubernetes-native Ausführung
Der Trend, CI/CD-Workloads direkt auf Kubernetes auszuführen, gewinnt weiter an Bedeutung und bietet Vorteile in Bezug auf Skalierbarkeit, Ressourceneffizienz und Umgebungsparität. Alle drei Plattformen verfügen über robuste Lösungen für die Kubernetes-native Ausführung.
Jenkins Kubernetes Plugin und Pod-Vorlagen
Jenkins nutzt das Kubernetes-Plugin, um Build-Agents (Pods) dynamisch auf einem Kubernetes-Cluster bereitzustellen. Anstelle von statischen Agents kann Jenkins für jeden Build einen Pod erstellen, der mehrere Container enthält. Sie definieren diese Vorlagen direkt in Ihrem Jenkinsfile:
pipeline {
agent {
kubernetes {
cloud 'kubernetes'
yaml """
apiVersion: v1
kind: Pod
spec:
containers:
- name: jnlp
image: jenkins/jnlp-agent:latest
- name: maven
image: maven:3.8.6-jdk-11
command: ['cat']
tty: true
"""
}
}
stages {
stage('Build with Maven') {
steps {
container('maven') {
sh 'mvn clean install'
}
}
}
}
}
Lokale Entwicklung und Debugging für CI/CD-Konfigurationen
Einer der frustrierendsten Aspekte der CI/CD-Entwicklung ist die langsame Feedbackschleife. Jüngste Bemühungen haben sich darauf konzentriert, mehr vom CI/CD-Entwicklungszyklus auf die lokale Maschine zu bringen. Sowohl GitLab als auch CircleCI bieten Befehlszeilentools für die lokale Ausführung und Validierung.
GitLab CI mit gitlab-runner exec
Der Befehl gitlab-runner exec ermöglicht es Ihnen, einzelne Jobs aus Ihrer .gitlab-ci.yml lokal auszuführen, wobei eine lokale GitLab Runner-Instanz verwendet wird. Er erfordert Docker, das auf Ihrem Computer installiert ist, und versucht, die Umgebung nachzubilden.
# Execute a specific job defined in your .gitlab-ci.yml
gitlab-runner exec docker build_app
Experten-Einblick: Der Aufstieg des Platform Engineering und der CI/CD-Abstraktion
Die anhaltende Komplexität von CI/CD treibt einen bedeutenden Trend voran: den Aufstieg des Platform Engineering. Organisationen erkennen zunehmend, dass es ineffizient ist, von jedem Entwicklungsteam zu erwarten, dass es ein Experte für YAML-Syntax und Kubernetes-Runner-Konfigurationen ist. Stattdessen entstehen dedizierte Plattformteams, die sich auf den Aufbau interner Entwicklerplattformen (IDPs) konzentrieren, die viel von dieser zugrunde liegenden CI/CD-Komplexität abstrahieren.
Meine Vorhersage ist, dass wir einen Anstieg höherwertiger Abstraktionsschichten auf der Grundlage bestehender CI/CD-Tools erleben werden. Diese Plattformen bieten kuratierte Vorlagen und Self-Service-Portale, die es Entwicklern ermöglichen, ihre Bereitstellungsanforderungen auf viel einfachere Weise zu definieren. Diese Verlagerung wird sich in einer noch stärkeren Abhängigkeit von Shared Libraries/Orbs und meinungsstarken Frameworks manifestieren, die standardmäßig Best Practices erzwingen.
Fazit: Charting Your Course in the CI/CD Future
Die CI/CD-Landschaft im Jahr 2026 ist eine von leistungsstarken, miteinander verbundenen Tools, die jeweils die Grenzen dessen erweitern, was in der automatisierten Softwarebereitstellung möglich ist. GitLab's fortschrittliche DAGs und übergeordnete/untergeordnete Pipelines bieten eine unübertroffene Orchestrierung für komplexe Projekte. Jenkins festigt weiterhin seine Position als hochgradig anpassbare Lösung durch seine robusten Shared Libraries. CircleCI's Orb-Ökosystem und lokale Tools bieten eine optimierte, Config-as-Code-Erfahrung.
Die wiederkehrenden Themen über alle Plattformen hinweg sind klar: größere Granularität in der Kontrolle, verbesserte Sicherheit in jeder Phase der Lieferkette und ein anhaltendes Bestreben, die Entwicklererfahrung durch lokales Testen und leistungsstarke Abstraktionen zu verbessern. Das Verständnis dieser jüngsten Entwicklungen geht nicht nur darum, neue Funktionen zu übernehmen; es geht darum, fundierte, praktische Entscheidungen zu treffen, um widerstandsfähigere, effizientere und sicherere Bereitstellungspipelines aufzubauen, die Ihren Softwareentwicklungslebenszyklus wirklich beschleunigen.
Quellen
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