Расскажи о пайплайнах, которые приходилось писать

CI/CD пайплайны, которые я писал

1. Build & Deploy пайплайн для Python microservices (GitLab CI)

Был сложный проект с 15 микросервисами. Каждый нужно было собрать, протестировать, залить в Docker registry, развернуть в staging и prod.

Решение: Создал параметризованный .gitlab-ci.yml, который поддерживает:

• Автоматическую сборку Docker image
• Unit тесты и интеграционные тесты
• Push в registry (dev/staging/prod теги)
• Автоматический деплой в staging
• Manual approval для prod деплоя
• Откат на предыдущую версию кнопкой

Результат: время на деплой сократилось с 30 мин до 3 мин.

2. Infrastructure as Code пайплайн (Terraform + GitHub Actions)

Копания переходила на инфра-код. Нужно было автоматизировать:

• Проверку синтаксиса Terraform
• Plan с автоматическим комментарием в PR
• Apply после approve
• Откат при ошибке

Пайплайн:

name: Terraform
on:
  pull_request:
    paths:
      - 'terraform/**'
  push:
    branches:
      - main
    paths:
      - 'terraform/**'

jobs:
  terraform:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v3
      - uses: hashicorp/setup-terraform@v2
      - run: terraform fmt -check
      - run: terraform validate
      - run: terraform plan -out=tfplan
      - uses: actions/github-script@v6
        if: github.event_name == 'pull_request'
        with:
          script: |
            const plan = fs.readFileSync('tfplan')
            github.rest.issues.createComment({
              issue_number: context.issue.number,
              body: plan
            })
      - run: terraform apply tfplan
        if: github.ref == 'refs/heads/main'

3. Testing & Quality Gates пайплайн

Чтобы в prod попадал только качественный код. Пайплайн:

• Покрытие кода >= 80% (иначе fail)
• Security scan (Sonarqube)
• SAST (статический анализ)
• Dependency check (уязвимые пакеты)
• Performance тесты

Если что-то не прошло - PR не может быть merged.

4. Database migration пайплайн (Liquibase/Flyway)

Для безопасной миграции БД:

• Проверка синтаксиса миграции
• Dry-run на staging
• Ручное approval перед prod
• Откат скрипт на месте
• Notification команде

5. Backup & Disaster Recovery пайплайн

Ежедневный backup + еженедельный тест восстановления:

• Снимаем backup всех БД, S3, конфигов
• Заливаем в долгосрочное хранилище
• Раз в неделю восстанавливаем на staging и проверяем что работает
• Если восстановление не прошло - alert команде

6. Monitoring & Alerting пайплайн

Когда добавляется новая метрика:

• Проверяем синтаксис Prometheus конфига
• Тестируем алерт правила (не срабатывают ли ложные)
• Обновляем dashboards
• Notify slack когда новые алерты добавлены

7. Release notes & Documentation пайплайн

После каждого деплоя в prod:

• Автоматически генерируются release notes
• Обновляется CHANGELOG
• Генерируется API документация
• Отправляется summary в slack

8. Security & Compliance пайплайн

• Сканирование Dockerfile на уязвимости (trivy)
• Проверка секретов в коде (gitguardian)
• Проверка лицензий зависимостей
• Compliance checks (GDPR, SOC2)

9. Performance & Load Testing пайплайн

Перед каждым большим release:

• Запускаем load тесты (JMeter, k6)
• Сравниваем результаты с baseline
• Если деградация > 10% - fail
• Генерируем report

10. Kubernetes deployment пайплайн

Для safe K8s деплоа:

• Синтаксис YAML
• Проверка resource limits
• Dry-run apply
• Canary deployment (10% трафика на новую версию)
• Автоматический откат если метрики плохие

Key learnings

• Parameterization: Один пайплайн для всех микросервисов через переменные
• Notifications: Всегда notify команду (slack, email) о результатах
• Rollback first: Первый concern - как быстро откатиться
• Dry-run: Всегда run пайплайн в dry-mode перед реальным выполнением
• Documentation: Каждый пайплайн должен быть задокументирован с примерами
• Monitoring: Сами пайплайны должны быть monitored (время выполнения, failure rate)
• Cost: Optimize pipeline execution time - каждая минута это $$$