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文章目录
- aws(学习笔记第四十七课) codepipeline-docker-build
- 学习内容：
- 1. 代码连接和修改
- 1.1 代码链接
- 1.2 代码手动修改部分
- 2. 代码整体架构
- 2.1 `base.py`准备`S3 bucket`以及`codebuild project`
- 2.2 `base.py`准备`S3 bucket`以及`codebuild project`
- 3. 执行`pipeline`
- 3.1 执行`cdk`
- 3.2 检查`ECR Ecs Container Registry`
- 3.2 检查`pipeline`
- 3.3 检查`ssm`
- 4. 执行`push.sh`来模拟代码上传到`s3 bucket`
- 4.1 执行环境
- 4.2 进行`git clone`
- 4.3 执行`./push.sh`
- 4.4 观察`codepipeline`
aws(学习笔记第四十七课) codepipeline-docker-build
- 使用
CodeBuild来build一个docker Image - 将它
push到一个ECR
学习内容：
- 在不同的
stack之前传递参数props - 使用
ssm store来保存parameters - 后面的
push.sh能够从ssm store取得参数
1. 代码连接和修改
1.1 代码链接
代码链接（codepipeline-docker-build）
1.2 代码手动修改部分
2. 代码整体架构
2.1 base.py准备S3 bucket以及codebuild project
- 准备
s3 bucket里面保存上传的source.zip - 利用
SSM(Session Manager)保存参数 - 创建
codebuild project进行build - 将
codebuild project生成的docker image保存push到ecr中
2.2 base.py准备S3 bucket以及codebuild project
- 创建
source stage，这里是监视S3 bucket的上传的source.zip - 创建
build stage，这里input是source stage的output - 最后将
pipeline.pipeline_name保存到SSM SessionManager
3. 执行pipeline
python -m venv .venv
source .venv/Scripts/activate
pip -r requirements.txt
cdk --require-approval never deploy --all # 因为这里存在多个stacks，所以使用--all
3.1 执行cdk
3.2 检查ECR Ecs Container Registry
3.2 检查pipeline
3.3 检查ssm
这里还是求助了AI
查看到了cdk登录的参数。
4. 执行push.sh来模拟代码上传到s3 bucket
4.1 执行环境
这里选择cloudshell进行执行，因为手头没有合适的linux环境。
而且，可以看出，这里的~/.aws/下面的文件，是root账号的aws的credentials。在练习阶段使用，没有问题。
4.2 进行git clone
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/aws-cdk-examples
4.3 执行./push.sh
/home/cloudshell-user/aws-cdk-examples/python/codepipeline-docker-build
修改下自己的region
执行./push.sh
4.4 观察codepipeline
可以看出source stage执行成功，但是build stage执行失败，接下来主要进行解析错误。未完待续。。。