O que é integração contínua/entrega contínua (CI/CD)?

Uma característica vital do pipeline de CI/CD é o uso de automação para ajudar a garantir a qualidade do código. À medida que as alterações de software avançam no pipeline, testes automáticos identificam dependências e outros problemas mais cedo, enviam as alterações de código para diferentes ambientes e entregam as aplicações a ambientes de produção.

Nesse contexto, o papel da automação é realizar o controle de qualidade, avaliando tudo, desde o desempenho até o uso da interface de programação de aplicativos (API) e a segurança. Esse processo ajuda a garantir que as alterações feitas por todos os membros da equipe sejam integradas de forma abrangente e executadas conforme o pretendido.

A capacidade de automatizar várias fases do pipeline de CI/CD ajuda as equipes de desenvolvimento a melhorar a qualidade, trabalhar mais rápido e melhorar outras métricas de DevOps.

Enquanto o pipeline de CI/CD se refere a fluxos de trabalho ágeis de DevOps, CI/CD significa as práticas combinadas de integração contínua e entrega contínua.

A CI/CD cria uma maneira mais rápida e precisa de combinar o trabalho de diferentes pessoas em um produto coeso. Em ambientes de DevOps, a CI/CD simplifica os processos de programação, testea e implementação de aplicações. Essa abordagem oferece às equipes um único repositório para armazenar ferramentas de trabalho e automação para combinar e testar o código, para ajudar a garantir que ele funcione de forma consistente.

O pipeline de CI/CD permite que as equipes de DevOps escrevam código, integrem-no, execute testes, entreguem lançamentos e implementem alterações no software de forma colaborativa e em tempo real. Embora a automação dos lançamentos de software, desde os testes iniciais até a implementação final, seja um benefício significativo do pipeline de CI/CD, outros benefícios incluem:

• Redução do tempo de implementação: testes automatizados tornam o processo de desenvolvimento mais eficiente, reduzindo a duração do processo de entrega do software. Além disso, a implementação contínua e o provisionamento automatizado permitem que as alterações feitas por um desenvolvedor em uma aplicação na nuvem entrem em funcionamento minutos após serem escritas.

• Redução de custos: o desenvolvimento, os testes e a produção rápidos (facilitados pela automação) significam menos tempo gasto no desenvolvimento. Esse processo resultados em custos reduzidos em comparação com o desenvolvimento de software tradicional.

• Ciclos de feedback contínuos: o pipeline de CI/CD representa um ciclo contínuo: construir, testar, implementar. Os loops de feedback permitem que os desenvolvedores ajam rapidamente e melhorem o código todas as vezes após ele ser testado.

• Detecção precoce de erros: na integração contínua, os testes são automatizados para cada versão do código criada, a fim de identificar problemas de integração. Esses problemas são mais fáceis de corrigir quanto mais cedo ocorrerem no pipeline.

• Downtime reduzido e maior confiabilidade: em caso de falhas de implementação, erros ou problemas de desempenho, funcionalidades como reversões automáticas restauram um sistema de software ou aplicativo a um estado estável anterior. Essa funcionalidade minimiza o downtime e aumenta a confiabilidade do serviço.

• Melhoria na colaboração em equipe e na integração de sistemas: todos na equipe podem alterar o código, responder ao feedback e solucionar problemas rapidamente.

O pipeline de CI/CD consiste em três metodologias conectadas:

• Integração contínua
• Entrega contínua
• Implementação contínua

O processo de CI/CD começa com a integração contínua (CI), onde os desenvolvedores comprometem seu código em repositórios centrais gerenciados por sistemas de controle de versões (VCSs). A CI permite que os desenvolvedores trabalhem de forma independente, criando sua própria "ramificação" de codificação para implementar pequenas alterações.

Enquanto o desenvolvedor trabalha, pode tirar instantâneos do código-fonte, normalmente em uma ferramenta de controle de versão como o Git. O desenvolvedor, então, está livre para trabalhar em novas funcionalidades; se surgir um problema, o Git pode reverter rapidamente a base de código para seu estado anterior.

O trabalho dos indivíduos é, então, enviado para um sistema automatizado, que usa scripts para construir e testar as alterações no código. Após a etapa de compilação automatizada, um servidor de CI compila as alterações no código-fonte no código da ramificação principal ou "tronco" do repositório de código-fonte compartilhado.

Em vez de escrever código de forma independente e enviá-lo para a ramificação de código principal uma vez por mês, o que pode levar a um trabalho cansativo de correção de bugs e controle de versão deficiente, o processo de desenvolvimento de CI/CD permite que as equipes enviem alterações de código com mais frequência. Os testes contínuos proporcionam correções de erros mais rápidas, ajudam a garantir a funcionalidade e, em última análise, resulta em melhor colaboração e qualidade do software.

A próxima etapa no pipeline é a entrega contínua (CD), que coloca as alterações de código validadas feitas em integração contínua em ambientes ou repositórios de código selecionados, como o GitHub. Aqui, a equipe de operações pode implementá-los em um ambiente de produção em tempo real.

O software e as APIs são testados, e os erros são resolvidos por meio de um processo automatizado. Na etapa final do processo de CD, a equipe de DevOps recebe uma notificação sobre a compilação mais recente e a envia manualmente para o estágio de implementação.

O objetivo do estágio do delivery pipeline contínuo é implementar novo código com o mínimo de esforço, mas ainda permitir um nível de supervisão humana.

O CD no processo CI/CD também significa implementação contínua. A implementação contínua libera automaticamente as alterações de código para os usuários finais após passar por uma série de testes predefinidos, como testes de integração, que testam o código em um ambiente espelhado para ajudar a garantir a integridade do código.

Tanto a entrega contínua quanto a implementação contínua lidam com a automação mais abaixo do pipeline do que a CI e são frequentemente usados de forma intercambiável.

A diferença entre a entrega contínua e a implementação contínua está no nível de automação empregado nas versões de software ou aplicativo. Na entrega contínua, o código migra automaticamente para ambientes semelhantes aos de produção para testes adicionais e garantia de qualidade, como a avaliação de riscos e a identificação de vulnerabilidades no código-fonte. É necessária a intervenção humana para migrar à produção após testes bem-sucedidos.

Na implementação contínua, a automação vai além. Assim que o código é aprovado nos testes, a implementação em produção ocorre automaticamente, sem necessidade de aprovação humana.

A forma como uma organização aplica o pipeline de CI/CD e decide se usa entrega ou implementação contínua depende de suas necessidades de negócios. A implementação contínua é a melhor opção para equipes de DevOps com um ciclo de desenvolvimento rápido, como aquelas que criam sites de comércio eletrônico e plataformas de software como serviço (SaaS) .

A implementação contínua apoia o processo de lançamento de software, permitindo que as equipes lancem software novo ou atualizado com frequência e o mais rápido possível. Como as alterações são implementadas para o público automaticamente, esse tipo de pipeline de implementação contínua normalmente é usado apenas por equipes de DevOps que possuem um processo comprovado.

Para equipes que talvez não precisem lançar atualizações com tanta frequência em seu fluxo de trabalho, como aquelas que criam aplicações na área da saúde, a entrega contínua geralmente é a opção preferida. É mais lenta, mas oferece outra camada de supervisão para ajudar a garantir a funcionalidade para os usuários finais.

Para uma análise mais detalhada da diferença entre entrega contínua e implementação contínua, assista a este vídeo.

Um pipeline de aprendizado de máquina é uma série de etapas interconectadas de processamento de dados e modelagem projetadas para automatizar, padronizar e otimizar o processo de construção, treinamento, avaliação e implementação de modelos de aprendizado de máquina.

Os pipelines de aprendizado de máquina são um componente essencial no desenvolvimento e na produção de sistemas de aprendizado de máquina (ML) . Além disso, elas se tornaram cada vez mais importantes devido ao crescimento do big data e da inteligência artificial (IA).

Segundo a Kings Research, o mercado global de aprendizado de máquina foi avaliado em US$ 26,06 bilhões em 2023 e a projeção é de que cresça de US$ 35,44 bilhões em 2024 para US$ 328,89 bilhões em 2031, apresentando uma CAGR de 37,47% durante o período da previsão.¹

Os pipelines de aprendizado de máquina se integram às práticas de DevOps para possibilitar CI/CD de modelos de aprendizado de máquina. Essa integração é chamada de operações de aprendizado de máquina (MLOps), que auxilia equipes de ciência de dados a gerenciar efetivamente a complexidade da orquestração de ML.

Do código-fonte à produção, esses estágios compõem o ciclo de vida de desenvolvimento e o fluxo de trabalho do pipeline de CI/CD:

• Construa
• Teste
• Entregar
• Implemente

Esse estágio faz parte do processo de integração contínua e envolve a criação e a compilação do código. As equipes se baseiam no código-fonte de forma colaborativa e integram o novo código enquanto determinam rapidamente quaisquer problemas ou conflitos.

Nesse estágio, as equipes testam o código. Testes automatizados acontecem tanto na entrega quanto na implementação contínua. Esses ambientes de testes podem incluir testes de integração, testes de unidade e testes de regressão.

Aqui, uma base de código aprovada é enviada para um ambiente de produção. Esse estágio é automatizado na implementação contínua e só é automatizado na entrega contínua após a aprovação do desenvolvedor.

Por fim, as alterações são implementadas, e o produto final é migrado para produção. Na entrega contínua, produtos ou código são enviados para repositórios e migrados para produção ou implementação por aprovação humana. Na implementação contínua, essa etapa é automatizada.

Ao selecionar as ferramentas de CI/CD, o foco deve estar na otimização e na automação do processo de desenvolvimento de software. Um pipeline de CI/CD eficaz utiliza ferramentas de código aberto para integração, testes e implementação. A configuração correta de seu processo de CI/CD também afeta o sucesso do pipeline de desenvolvimento de software.

A ferramenta de CI/CD de código aberto mais comum é o Jenkins. O Jenkins é um servidor de CI automatizado escrito em Java, que é usado para automatizar etapas e geração de relatórios de CI/CD. Outras ferramentas de código aberto para integração incluem o Travis CI e o CircleCI.

Além das ferramentas de código aberto, todos os principais provedores de serviços em nuvem [Google Cloud, IBM® Cloud, Microsoft Azure e Amazon Web Services (AWS)] oferecem cadeias de ferramentas, pipelines e integrações de ferramentas de CI/CD baseados na nuvem.

Ambientes de desenvolvimento integrados (IDE), como o GitHub ou o AWS CodeCommit, ajudam os desenvolvedores a criar, manter e rastrear pacotes de software. Ao mesmo tempo, plataformas como o GitLab buscam fornecer o IDE em uma plataforma abrangente que inclui outras ferramentas.

Ao operar em um ambiente de nuvem, as equipes de DevOps nativas da nuvem usam contêineres como o Docker para empacotar e distribuir aplicações e usam ferramentas de orquestração de contêineres como o Kubernetes. Embora o Kubernetes não seja estritamente para o pipeline de CI/CD, ele é usado em muitos fluxos de trabalho de CI/CD.

A segurança de CI/CD se concentra em práticas, processos e tecnologias que implementam e gerenciam medidas de segurança e conformidade em todo o pipeline de CI/CD.

No passado, a segurança era "adicionada" ao software no final do ciclo de desenvolvimento. O avanço de plataforma de nuvem, microsserviço e contêineres criou um gargalo para a abordagem tradicional de desenvolvimento.

A segurança pode não acompanhar os lançamentos rápidos à medida que os desenvolvedores adotaram práticas ágeis e DevOps, impulsionando a evolução do DevSecOps, que significa desenvolvimento, segurança e operações. O DevSecOps automatiza a integração de práticas de ferramentas de segurança à medida que surgem nos pipelines de integração contínua (CI) e entrega contínua (CD).

As práticas de DevSecOps incluíam testes shift-left e shift-right. Testes shift-left envolvem a integração de testes de segurança e outras práticas críticas de desenvolvimento mais cedo no ciclo de vida do desenvolvimento de software (SDLC). Testes shift-right envolvem testes posteriores no desenvolvimento, geralmente em ambientes de produção. Esses métodos se complementam ao distribuir a responsabilidade dos testes por todo o SDLC.