5/5 - (1 голос)

Azure DevOps — это мощная платформа, которая упрощает разработку программного обеспечения с помощью различных сервисов, позволяя командам эффективно планировать, разрабатывать, тестировать и развертывать приложения. Вот краткое руководство по эффективному использованию Azure DevOps, а также практические примеры.

Ключевые компоненты Azure DevOps

  1. Azure Boards : этот инструмент помогает управлять задачами и рабочими процессами проекта с использованием методологий Канбан или Скрам. Это позволяет командам отслеживать прогресс и эффективно управлять невыполненными заданиями.
  2. Azure Repos : система контроля версий, поддерживающая репозитории Git, позволяющая командам совместно работать над кодом и отслеживать изменения с течением времени.
  3. Azure Pipelines : служба CI/CD, которая автоматизирует создание, тестирование и развертывание приложений. Он поддерживает несколько языков программирования и интегрируется со службами GitHub и Azure.
  4. Планы тестирования Azure . Эта функция предоставляет инструменты для ручного и автоматического тестирования, помогая командам обеспечивать качество кода на протяжении всего процесса разработки.
  5. Azure Artifacts : служба для управления пакетами и обмена ими между командами, улучшающая совместную работу и эффективность управления кодом.

Примеры использования

Создание проекта

Чтобы начать использовать Azure DevOps, создайте новый проект:

  1. Войдите в Azure DevOps.
  2. Выберите свою организацию и нажмите «  Новый проект» .
  3. Заполните детали проекта и нажмите  «Создать» . Это создает специальное пространство для вашей деятельности по развитию.

Построение конвейера CI/CD

Чтобы автоматизировать процессы сборки и развертывания, выполните следующие действия:

  1. Создайте конвейер :
    • Перейдите к  Pipelines  и выберите  New Pipeline .
    • Выберите расположение исходного кода (например, GitHub).
    • Выберите шаблон или начните со  стартового конвейера .
  2. Определите свой конвейер :
    • Используйте файл YAML (например,  azure-pipelines.yml), чтобы определить процесс сборки. Вот простой пример образа Docker:
    trigger:
      - main
    pool:
      vmImage: 'ubuntu-latest'
    variables:
      imageName: 'demo-pipelines-docker'
    steps:
      - task: Docker@2
        displayName: Build the demo image
        inputs:
          repository: $(imageName)
          command: build
          Dockerfile: app/Dockerfile

     

  3. Запустите конвейер :
    • Сохраните и запустите конвейер, чтобы инициировать процесс сборки, который автоматически запускается при изменении кода.

Реализация Terraform с помощью Azure DevOps

Если инфраструктура как код, вы можете интегрировать Terraform в свой конвейер Azure DevOps:

  1. Настройте свой проект . Создайте новый проект Azure DevOps, как описано выше.
  2. Создайте файлы конфигурации Terraform : сохраните их в своем репозитории. Например, простая конфигурация может выглядеть так:
    provider "azurerm" {
      features {}
    }
    
    resource "azurerm_resource_group" "example" {
      name     = "example-resources"
      location = "UK South"
    }

     

  3. Определите шаги CI/CD . Создайте файл YAML, чтобы определить шаги конвейера для развертывания инфраструктуры с помощью таких команд Terraform, как  terraform init,  planи apply

Запуск тестов

Для управления и запуска тестов:

  1. Перейдите к  «Доски»  и выберите рабочий элемент.
  2. Используйте  опцию «Добавить тест»  , чтобы создать тестовый пример, связанный с рабочим элементом.
  3. Запустите тест через контекстное меню, обновляя его статус по мере необходимости.

Лучшие практики

  • Определите команды и спринты . Используйте Azure Boards для настройки команд и определения частоты спринтов для эффективного управления рабочими нагрузками.
  • Использовать теги . Внедряйте теги для рабочих элементов, чтобы улучшить возможности поиска и организацию ваших проектов.

Используя эти компоненты и методы, команды могут оптимизировать процессы разработки, улучшить совместную работу и повысить качество своих программных продуктов с помощью Azure DevOps.