GitOps mit GitLab CI & Docker

Beschreibung

Sie kennen die Grundlagen von Git und möchten nun den nächsten Schritt in Richtung Automatisierung, Stabilität und Effizienz gehen.

Sie wollen Continuous Integration und Continuous Deployment mit GitLab CI/CD nahtlos in Ihre Entwicklungs-und Betriebsprozesse einbinden. Dabei möchten Sie Ihre Builds zuverlässig in Container verpacken, um reproduzierbare Ergebnisse zu erzielen und Ihre Deployments automatisiert oder auf Knopfdruck auszurollen.

Stellen Sie sich vor, jede Änderung wird geprüft, getestet, verpackt und einsatzbereit gemacht – ohne manuelles Nacharbeiten, ohne böse Überraschungen, wenn die Anwendung in Produktion geht. Ihre Pipelines bauen Images, speichern sie in der Registry, testen Sicherheitsaspekte und deployen in unterschiedliche Umgebungen – alles mit einem einzigen Commit.

Einmal aufgesetzt, bleibt Ihre Pipeline einfach erweiterbar und wiederverwendbar. Neue Teammitglieder können ohne langwierige Vorbereitung produktiv werden – Ihre Infrastruktur bleibt konsistent und nachvollziehbar. Keine Utopie, sondern GitOps in der Praxis – mit GitLab CI und Docker.

Lernen Sie, wie Sie GitLab CI/CD als zentrales Werkzeug für Ihre GitOps-Strategie einsetzen und Pipelines entwickeln, die Builds, Tests, Security-Checks und Deployments vollautomatisch abbilden. Sie verstehen, wie Sie Docker effektiv in Ihre Workflows integrieren, Container-Images versionieren und sicher verwalten.

Sie nutzen wiederverwendbare Templates, Self-Managed Runner und die GitLab Registry, um Ihre CI/CD-Umgebung perfekt an die Bedürfnisse Ihres Teams anzupassen. Dabei lernen Sie, moderne Best Practices für Branching, Secrets Management, statische Analysen und Infrastructure-as-Code einzusetzen.

So automatisieren Sie Ihre Entwicklungs- und Betriebsprozesse von der Code-Änderung bis zum sicheren, nachvollziehbaren Deployment – zuverlässig, reproduzierbar und teamfreundlich.

Agenda

Grundlagen von Gitlab CI/CD

• Syntax & Semantik von .gitlab-ci.yml
• Stages vs. Jobs, Default Stages
• Erfolg bzw. Misserfolg eines Jobs
• Strukturierung der Ablaufreihenfolge von Jobs
• Konditionale Ausführung von Jobs
• Praktische Übung für dieses Kapitel: "Gitlab CI No Code" – Gitlab CI erforschen, ganz ohne Code

Was gehört in eine CI/CD-Pipeline?

• Integration von Tests
• Artifakte erzeugen und verfügbar machen
• vordefinierte CI/CD-Variablen
• eigene CI/CD-Variablen und Geheimnisse
• Environments
• Mit dem "Pages"-Job Artefakte automatisiert online verfügbar machen
• Gitlab-Runner: Was ist das und wie funktioniert es?
• Shared Runner vs. Self-Managed Runner
• Gitlab-Runner und Docker
• Was tun, wenn das Basis-Image alleine nicht ausreicht? Wenn weitere Software benötigt wird?
• Live-Demo: Aufsetzen eines privaten, Self-Managed Runners
• Praktische Übung für dieses Kapitel: Minimalistisches aber vollwertiges Projekt, dass typische Aufgaben einer Pipeline (Tests, Code Coverage, Linting, Styleguides, Dokumentation, …) integriert

Gitlab CI in Kombination mit Docker & Docker Compose

• Kurze Einführung/Wiederholung zu Docker und Docker Compose bzw. Podman (optional, falls gewünscht)
• Warum Docker und Gitlab CI wie für einander gemacht sind
• Gitlab CI mit Docker und der Gitlab-Docker-Registry
• Wiederverwendbare Schablone einer Docker-basierten CI-Pipeline
• Templates für gitlab-ci.ymlGitLab CI/CD Editor: gitlab-ci.yml online editieren & validieren
• gitlab-ci.yml lokal testen
• Docker-in-Docker (DinD)
• Container-Registry & Cleanup Policies
• Entwickeln mit Docker & Docker Compose
• Ziel für Gitlab CI mit Docker: Docker-basierte
• Standardpipeline, die mit geringen Änderungen wiederverwendet werden kann
• Praktische Übung für dieses Kapitel: Dockerisierung unserer minimalistischen Anwendung aus dem vorigen Kapitel

Gitlab CI Advanced

• Von Gitlab bereitgestellte Jobs in der eigenen Pipeline integrieren
• Visualisierung der Ergebnisse im Kontext von Merge Requests
• Selbst wiederverwendbare, konfigurierbare Jobs definieren
• Code Quality
• Unit Test-Reports
• Code Coverage-Reports
• Container Scanning
• Static Application Security Testing
• Secret Detection
• Dependency Scanning
• Praktische Übung für dieses Kapitel: Vollwertiges REST-API, dass neben den Aufgaben und Jobs aus den Vorgängerkapiteln zusätzlich die von Gitlab zur Verfügung gestellten Jobs integriert

Teilnehmerkreis und Voraussetzungen

Der Kurs richtet sich an Entwickelnde, DevOps & Administrator:innen, Teamleitende & Projektmanager:innen.

Grundkenntnisse in Git werden vorausgesetzt. Sie sollten sicher im Umgang mit Commits und Branches sein und Pull Requests und Merges sollten Ihnen nicht fremd sein. Wir nutzen im Kurs Git in der Kommandozeile (Git-Bash), minimale Grundkenntnisse einer Kommandozeile reichen aus. Docker-Kenntnisse sind hilfreich, werden aber nicht vorausgesetzt.

Mindestanzahl Teilnehmende: 2 Personen