Continuous Integration and Continuous Delivery (CI/CD)
Methoden und Praktiken zur automatisierten Integration, Prüfung und Bereitstellung von Software über Pipelines. CI/CD reduziert Feedback-Zyklen, erhöht Release-Konsistenz und unterstützt wiederholbare Deployments.
Klassifikation
- KomplexitätMittel
- AuswirkungOrganisatorisch
- EntscheidungstypOrganisation
- OrganisationsreifeFortgeschritten
Technischer Kontext
Prinzipien & Ziele
Use Cases & Szenarien
Kompromisse
- Unzureichende Testabdeckung führt zu fehlerhaften Releases
- Pipeline-Komplexität kann zu Wartungsproblemen führen
- Fehlkonfigurierte Rollouts können Produktionsausfälle verursachen
- Keep pipelines klein und modular
- Versioniere Pipeline-Definitionen zusammen mit dem Code
- Priorisiere schnelle, deterministische Tests für CI
I/O & Ressourcen
- Source-Code-Repositories und Branching-Strategie
- Automatisierte Tests (Unit, Integration, E2E)
- Pipeline-Definitionen, Secrets und Deployment-Configs
- Build-Artefakte und Container-Images
- Test- und Qualitätsberichte
- Deployments mit Rollback-Möglichkeit und Audit-Log
Beschreibung
CI/CD bezeichnet ein Bündel von Praktiken und Automatisierungsmechanismen zur kontinuierlichen Integration, Prüfung und Auslieferung von Software. Ziel sind kurze Feedback-Zyklen, zuverlässige Releases und reproduzierbare Deployments über automatisierte Pipelines. Implementationen umfassen Build- und Testautomatisierung, Artefaktmanagement, Rollback-Strategien und Canary-/Blue-Green-Deployments.
✔Vorteile
- Schnellere Feedback-Zyklen und geringeres Risiko bei Releases
- Höhere Konsistenz und Reproduzierbarkeit von Deployments
- Skalierbare Release-Prozesse und bessere Zusammenarbeit zwischen Dev und Ops
✖Limitationen
- Initialer Aufwand für Pipeline-Erstellung und -Wartung
- Nicht alle Legacy-Systeme lassen sich ohne Refactoring integrieren
- Erfordert Investitionen in Testautomatisierung und Infrastruktur
Trade-offs
Metriken
- Lead Time for Changes
Messzeit vom Commit bis zur produktiven Bereitstellung. Niedrige Werte deuten auf effiziente Pipelines hin.
- Deployment Frequency
Häufigkeit, mit der Deployments in Produktion erfolgen. Zeigt Agilität der Auslieferung.
- Change Failure Rate
Anteil fehlerhafter Releases, die Rollback oder Hotfixes erfordern. Niedrige Werte signalisieren Stabilität.
Beispiele & Implementierungen
GitHub Actions zur CI/CD-Automatisierung
Ein Team nutzt GitHub Actions für Build-, Test- und Release-Pipelines inklusive Deployment in Staging und Produktion.
GitLab CI in einer Microservice-Architektur
GitLab CI orchestriert unabhängige Pipelines pro Service mit gemeinsamen Artefakt-Repository und Deployment-Triggern.
Jenkins-Pipelines zur Legacy-Automatisierung
Jenkins wurde verwendet, um bestehende Build- und Release-Prozesse zu automatisieren und schrittweise zu modernisieren.
Implementierungsschritte
Analyse der bestehenden Build- und Release-Prozesse
Definition schlanker Pipeline-Stages (Build, Test, Release)
Einführung von Versionierung und Artefakt-Repository
Automatisierung von Tests und Qualitäts-Gates
Schrittweises Ausrollen in Staging und Produktion
Messen, Beobachten und kontinuierliche Optimierung
⚠️ Technische Schulden & Engpässe
Tech Debt
- Veraltete Scripts ohne Modularisierung
- Fehlende Testaufteilung führt zu langen Laufzeiten
- Manuelle Schritte, die Automatisierung verhindern
Bekannte Engpässe
Beispiele für Missbrauch
- Deployment ohne automatisierte Tests aktiviert direkt Produktionsänderungen
- Pipeline als Ersatz für fehlende Architektur- oder Designentscheidungen
- Überautomatisierung von nicht wertschöpfenden Schritten
Typische Fallen
- Ignorieren langsamer oder instabiler Tests
- Zu viel Vertrauen in unvollständige Metriken
- Unklare Verantwortlichkeiten für Pipeline-Wartung
Erforderliche Fähigkeiten
Drivers (Architectural Drivers)
Constraints
- • Legacy-Systeme ohne Automatisierungsschnittstellen
- • Begrenzte Infrastruktur-Ressourcen für parallele Builds
- • Regulatorische Anforderungen und Audit-Pflichten