Wie Pipeline as Code (PaC) CI/CD-Pipelines vereinfachen kann

Die Rolle von CI/CD verstehen

Historisch gesehen umfasste CI/CD einen automatisierten, imperativen Prozess, bei dem Code erstellt, getestet und in relativ statischen Staging-Umgebungen bereitgestellt wurde. Entwickler konnten eng mit dem IT-Betrieb zusammenarbeiten, um Software-Builds zu beschleunigen und die Zuverlässigkeit zu gewährleisten, während sie YAML nutzten, das Datenstrukturen in für Menschen lesbaren Formaten darstellt. YAML-Dateien ermöglichten es, Pipelines neben dem Anwendungscode zu speichern. Sie überbrückten die Lücke zwischen CI- und CD-Zielen.

Der Trend zu verteilten Diensten und unabhängig funktionierenden Komponenten, wie beispielsweise Cloud-nativen, hat dieses Prozessmodell jedoch komplizierter gemacht. Das Aufkommen von Infrastructure as Code (IaC) und den dazugehörigen Tools wie Kubernetes, Ansible und Terraform brachte ein enormes Skalierungspotenzial und das Prinzip der Wiederverwendbarkeit mit sich. Diese Konzepte bilden die Grundlage für Pipelines as Code, die projektübergreifende Konsistenz gewährleisten und den Betriebsaufwand reduzieren können. Die Einbindung von YAML-Dateien als Versionskontrollen in die PaC-Konfiguration führt jedoch auch zu Fragmentierung, umgebungsspezifischen Duplikaten und einer übermäßigen Anzahl kleiner Dateien.

Mit anderen Worten: YAML-Wildwuchs. Obwohl Untersuchungen zeigen, dass viele Unternehmen weiterhin skriptbasierte imperativische Pipelines einsetzen, müssen sie dennoch PaC nutzen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Deklaratives CI/CD bietet nun eine standardisierte Struktur mit inkrementellen Phasen, die einfacher zu verwalten, zu lesen und zu sichern sind. Es bietet zudem einen direkten Weg zu GitOps, das heißt eine Single Source of Truth für den Zustand von Infrastruktur und Anwendungen.

Anstelle traditioneller Build-Methoden, bei denen Code-Commits die CI-Pipeline auslösen, um Build/Test/Deployment in einen gewünschten Zustand zu bringen, setzen moderne CD-Workflows heute auf das pull-basierte GitOps-Modell. Agenten wie Argo CD, Flux, Jenkins X und Harness können Änderungen erkennen und die erforderlichen Reaktionen abrufen, anstatt sie an das Zielsystem zu übertragen, was sowohl die Sicherheit als auch die Skalierbarkeit erheblich verbessert. GitOps ist zwar keine Voraussetzung für Pipeline as Code, ergänzt und beschleunigt jedoch deklarative CI/CD-Ansätze und trägt damit zur Optimierung der PaC-Einführung bei.

Pipeline as Code: Vorteile und Einschränkungen

Nach der Implementierung können Entwickler Pipeline as Code nutzen, um Builds und Bereitstellungen als Code zu verwalten, der in Jenkins-Dateien gespeichert ist, die sich zusammen mit dem Anwendungscode in Repositorys befinden.

Der Quellcode und seine Abhängigkeiten werden dann kompiliert und zu einem bereitstellbaren Artefakt wie einem Docker Image oder einer Binärdatei gepackt, um Tests, Bereitstellungen und eine kontinuierliche Überwachung zu ermöglichen. Pipeline as Code löst komplexe Fragen, die bei der Verwendung imperativer, sequenzieller Textdateien für Builds oft schwer zu klären sind. Dazu gehören die Identifizierung der Verantwortlichen für frühere Änderungen, die Gründe für die durchgeführten Revisionen und die Frage, ob der Workload-Code vor der letzten Änderung funktionierte.

DevOps-Teams profitieren zudem von weiteren Vorteilen bei der Bereitstellung, indem sie codebasierte Vorlagenlösungen wie Jenkins Shared Libraries und GitLab CI einsetzen, um modularen, wiederverwendbaren Pipeline-Code zu zentralisieren. Sie können auch auf GitOps-Engines wie ArgoCD, Flux und CodeFresh zugreifen, um mithilfe spezieller Scaffolding-Funktionen sicherzustellen, dass eine Zielumgebung dem in Git gespeicherten Sollzustand entspricht. Schließlich sind in der heutigen Ära der modernen Entwicklung die wichtigsten Vorteile von Pipeline as Code, die nicht unterschätzt werden dürfen, die automatische Durchsetzung von Richtlinien, Rollbacks und die kontinuierliche Compliance, um die Integrität während des gesamten Softwareentwicklungslebenszyklus sicherzustellen.

Die durch Pipeline as Code verursachte erhöhte Komplexität birgt jedoch auch das Risiko von Pipeline-Schulden oder Wartungsproblemen, die Konfigurationsdateien, Build-Skripte und Workflows verkomplizieren können. Code, der komplexe bedingte Logik enthält oder auf mehrere Bibliotheken angewiesen ist, kann Herausforderungen bei der Fehlerbehebung mit sich bringen. Darüber hinaus können fehlgeschlagene Pipelines einen erheblichen Zeitaufwand erfordern. Beispielsweise führt ein trivialer YAML-Syntaxfehler oder eine fehlende Umgebungsvariable oft zu langsamen Feedbackschleifen und langen Verzögerungen beim Warten auf das Scheitern eines Builds.

Neben erheblichen Lernaufwand beim Management können Entwickler mit einem allgemeinen Mangel an Transparenz in Bezug auf Abläufe und die Beziehungen zwischen Workloads konfrontiert sein. Mangelnde Reproduzierbarkeit stellt ein häufiges Hindernis dar. So können beispielsweise Visualisierungen von Umgebungseinstellungen je nach Gerät – zum Beispiel Workstation, Laptop oder Mobilgerät – erheblich variieren. In Bezug auf die Sicherheit kann das direkte Einbetten sensibler Daten in Pipelines zu kritischen Schwachstellen führen, wie zum Beispiel der Offenlegung von API-Schlüsseln, Passwörtern, Tokens und anderen geheimen Daten. Schließlich kann eine übermäßige Abhängigkeit von Bibliotheken von Drittanbietern innerhalb einer Pipeline neue Schwachstellen und Risiken in der Lieferkette mit sich bringen, wenn diese Abhängigkeiten offengelegt werden.

Bewältigung von Herausforderungen und technischer Schulden

Die wichtigsten Tools für moderne CI/CD-Softwarebereitstellungspipelines sind allgemein bekannt, darunter Jenkins, GitHub, GitLab und CircleCI. Wenn Führungskräfte und IT-Leiter IaC-Implementierungen vornehmen und die technische Verschuldung bei Pipeline as Code reduzieren wollen, müssen sie spezialisierte Tools wählen, die sich nahtlos in bestehende Infrastrukturen integrieren lassen. So lässt sich beispielsweise GitHub Actions nahtlos in eine bereits vorhandene GitHub-CI/CD-Plattform einbinden, und dasselbe gilt für die Arbeit mit GitLab.

Spezialisierte Tools bieten eine Reihe von Lösungen zur Reduzierung von Pipeline-Schulden, wie beispielsweise die Möglichkeit, Artefakte zu speichern, Container bereitzustellen oder dedizierte CD-Automatisierung zu steuern. Die Hauptschwerpunkte liegen auf der Automatisierung von Qualitätsprüfungen, der Durchsetzung von Standards und der Verbesserung der Transparenz. Ein Shift-Left-Ansatz für CI/CD umfasst zudem statische Code-Analysen, Verhaltens- und Strukturbewertungen, die Verfolgung von Abhängigkeiten sowie konsistente Qualitätsprüfungen. Darüber hinaus ist klar, dass stabilere und effizientere Pipelines das Ergebnis proaktiver Risikominderung und schneller Feedbackschleifen sind, die auf einer Fail-Fast-Strategie basieren, bei der Fehler früh im Entwicklungslebenszyklus aufgedeckt werden.

Im Folgenden werden die Möglichkeiten aufgezeigt, wie IT-Führungskräfte und DevOps-Teams die durch Pipeline as Code verursachten Herausforderungen angehen können.

1. Statischen Code analysieren

Strategisch sollten IT-Führungskräfte und DevOps-Teams den Schwerpunkt auf inkrementelle Analysen legen und dabei eher die jüngsten Änderungen als die gesamte Codebasis scannen. Wichtige Ziele sind dabei, umsetzbares Feedback zu erhalten, das sie in ihren Arbeitsabläufen berücksichtigen können, sowie die Möglichkeit, Regeln anzupassen, die den spezifischen Projektanforderungen entsprechen. Zu den Tools, die dies ermöglichen, gehören:

• SonarQube. Ein proprietäres Tool mit einer Community Edition, das Codequalitätsprüfungen und Sicherheitsmaßnahmen über mehrere Entwicklungsteams hinweg bietet. Die Plattform lässt sich über detaillierte Dashboards in alle gängigen CI/CD-Lösungen integrieren und bietet Quality Gates, die nicht konforme Builds blockieren, während sie über 30 Programmiersprachen unterstützt.
• Snyk Code. Dieses Tool legt den Schwerpunkt auf Geschwindigkeit und Benutzerfreundlichkeit mit KI-gestütztem Echtzeit-Feedback direkt in integrierten Entwicklungsumgebungen und Pull-Anfragen. Es liefert umsetzbare Vorschläge für Code-Korrekturen und lässt sich nahtlos in die umfassendere Snyk-Sicherheitsplattform für Software-Composition-Analyse (SCA), Container-Scans, die Erkennung von Fehlkonfigurationen und IaC-Schwachstellen integrieren.
• Semgrep. Ein quelloffenes, schlankes und in hohem Maße anpassbares Analyse-Tool, das sowohl für seine Geschwindigkeit als auch für seine YAML-basierten benutzerdefinierten Regeln bekannt ist. Als anerkanntes, von der Community getragenes Tool ist Semgrep Teil eines größeren, integrierten Ökosystems von Anwendungssicherheits-Tools, die sich in CI-Pipelines integrieren lassen und den Bedarf an detaillierter statischer Code-Analyse decken.

2. Pipeline as Code-Funktionalität bewerten

Die Analyse der Funktionsweise von Pipeline as Code-Praktiken und die Sicherstellung, dass der Code sowohl Verhaltensanforderungen als auch strukturelle Standards erfüllt, ist entscheidend für eine erfolgreiche Softwareentwicklung und -bereitstellung. Zunehmend integrieren Tools KI-gesteuerte Tests, semantische Analysen und automatisierte Verifizierung in Pipelines. Zu diesen Tools gehören:

• Harness. Entwickler nutzen das proprietäre Harness, um die Erstellung, Bearbeitung und Verwaltung von Pipeline as Code mittels KI zu automatisieren. Neben der Pipeline-Generierung, testbasierten Modifikationen und Sicherheitskontrollen können Teammitglieder Eingabeaufforderungen in natürlicher Sprache nutzen, um Einblicke in die Konfiguration zu gewinnen und die Ergebnisse der Softwarebereitstellung zu verbessern.
• TestRigor. Dazu gehört ein proprietäres KI-gesteuertes Tool zur Automatisierung von Verhaltenstests über Benutzeroberflächen hinweg mithilfe von Prompts in natürlicher Sprache. Das Tool ermöglicht es Entwicklern, häufige Reproduzierbarkeitsprobleme zu überwinden, indem es Testfunktionen für Web, Mobile, Desktop und APIs bereitstellt.
• Cucumber. Dies ist ein Open-Source-Tool für Behavior-Driven Development (BDD). Ingenieure können das Pipeline-Verhalten mithilfe der domänenspezifischen Sprache Gherkin validieren, um Testszenarien in für Menschen lesbaren Formaten zu schreiben. Das Tool fördert die siloübergreifende Zusammenarbeit und stellt sicher, dass nicht-technische Spezifikationen direkt in automatisierte Tests übersetzt werden können, die Geschäftsziele mit Softwareergebnissen in Einklang bringen.

3. Abhängigkeitsproblemen verfolgen und beheben

Die Verfolgung von Abhängigkeiten in modernen CI/CD-Pipelines fällt unter die Kategorie der Software Composition Analysis (SCA), die für die Verfolgung von Artefakten in modernen Pipeline as Code-Praktiken entscheidend ist. DevOps-Teams können Tools direkt in den Entwicklungs- und CI/CD-Workflow integrieren, um Abhängigkeiten, Schwachstellen und Probleme bei der Lizenzkonformität zu identifizieren und zu verwalten:

• Black Duck. Dies ist ein proprietäres Tool sowohl für Sicherheitsbewertungen als auch für Abhängigkeitsanalysen. Entwickler können direkte und transitive Abhängigkeiten in Pipeline as Code-Komponenten identifizieren, darunter Quellcode, Artefakte, Container und Firmware. Das Open Source Tool für Sicherheit und Lizenzkonformität nutzt Scan-Technologien zur Bewertung von Abhängigkeiten, Binärdateien, Codefingerabdrücken und Codeschnipseln und erstellt ein Softwarestücklisteninventar, um Transparenz und Compliance sicherzustellen.
• Mend.io. Früher bekannt als WhiteSource, bietet diese Lösung ein herstellerbasiertes Tool für die Durchsetzung von Richtlinien und die Lizenzkonformität in großem Maßstab. Die Lösung ermöglicht eine kontinuierliche Überwachung, um eine umfassende Abdeckung für SCA sowie statische Anwendungssicherheitstests (SAST) zu gewährleisten. Entwickler können sowohl Schwachstellen in Komponenten von Drittanbietern identifizieren als auch Fehler im Pipeline-Code aufdecken, die zu Softwarekonflikten und Sicherheitslücken führen.
• OWASP Dependency-Check. Diese Open-Source-Lösung bietet grundlegende, kostenlose Schwachstellenscans sowie OWASP Dependency-Track für eine kontinuierliche Analyse auf Plattformebene. Obwohl das Tool dafür bekannt ist, eine hohe Anzahl von Fehlalarmen zu liefern, wird es regelmäßig aktualisiert, um mit neuen CI/CD-Trends Schritt zu halten, und stellt sicher, dass nur sicherer Code in die Produktion gelangt.

Dieser Artikel ist im Original in englischer Sprache auf Search App Architecture erschienen.