09-ci-06-gitlab.md

Подготовка к выполнению

1. Необходимо подготовить gitlab к работе по инструкции
2. Создайте свой новый проект
3. Создайте новый репозиторий в gitlab, наполните его файлами
4. Проект должен быть публичным, остальные настройки по желанию

Основная часть

DevOps

В репозитории содержится код проекта на python. Проект - RESTful API сервис. Ваша задача автоматизировать сборку образа с выполнением python-скрипта:

1. Образ собирается на основе centos:7
2. Python версии не ниже 3.7
3. Установлены зависимости: flask flask-jsonpify flask-restful
4. Создана директория /python_api
5. Скрипт из репозитория размещён в /python_api
6. Точка вызова: запуск скрипта
7. Если сборка происходит на ветке master: должен подняться pod kubernetes на основе образа python-api, иначе этот шаг нужно пропустить

Product Owner

Вашему проекту нужна бизнесовая доработка: необходимо поменять JSON ответа на вызов метода GET /rest/api/get_info, необходимо создать Issue в котором указать:

1. Какой метод необходимо исправить
2. Текст с { "message": "Already started" } на { "message": "Running"}
3. Issue поставить label: feature

Developer

Вам пришел новый Issue на доработку, вам необходимо:

1. Создать отдельную ветку, связанную с этим issue
2. Внести изменения по тексту из задания
3. Подготовить Merge Requst, влить необходимые изменения в master, проверить, что сборка прошла успешно

Tester

Разработчики выполнили новый Issue, необходимо проверить валидность изменений:

1. Поднять докер-контейнер с образом python-api:latest и проверить возврат метода на корректность
2. Закрыть Issue с комментарием об успешности прохождения, указав желаемый результат и фактически достигнутый

Итог

После успешного прохождения всех ролей - отправьте ссылку на ваш проект в гитлаб, как решение домашнего задания

‼️ Не забудьте оставить GitLab рабочим после выполнения задания и погасить все ресурсы в Yandex.Cloud сразу после получения зачета по домашнему заданию.

Необязательная часть

Автомазируйте работу тестировщика, пусть у вас будет отдельный конвейер, который автоматически поднимает контейнер и выполняет проверку, например, при помощи curl. На основе вывода - будет приниматься решение об успешности прохождения тестирования

Ответ

• Подготовил gitlab по инструкции
  
• Создал новый проект, репозиторий и наполнил его файлом
  

DevOps

• Подготовил образ docker
• Сборка на ветке master прошла успешно
  
  

Product Owner

• Создал Issue на бизнесовую доработку
  

Developer

• Создал отдельную ветку, связанную с этим issue и Merge Requst
  
• Внёс необходимые изменения, сборка на отдельной ветке прошла успешно
  
• Влил необходимые изменения в master
  
  

Tester

• Контейнер с образом python-api:latest поднялся
  

• Возврат метода ожидаемый
  

• Закрыл Issue
  

• Ссылка на проект