落地指南
通过GitOps的设计与落地，来满足云原生环境下业务的持续交付，建立标准的开发、 测试、生产环境， 形成统一的规范，完善自动化，为业务快速交付赋能。
整体架构
整理流程
基础环境
IDC机房
AMD服务器
ARM服务器 （资源采购&预算）
存储服务
域名
证书
Kubernetes
运行环境支持AMD和ARMv8
原则: 集群隔离。一个环境一个集群，互不干扰。
目前已有四套集群，提供给研发、测试、生产以及Hotfix、poc使用。
预估信创适配需3-4套ARM集群环境。
后续共需管理7-8个集群环境
运维管理
代码仓库
通过流程管理，进行仓库的开通或变更，以产品组进行划分和管理，建立起唯一授信源，为后续Pipeline设计做好基础建设
GitOps
原则： 采用一切皆代码的原则，进行基础服务和业务项目的维护管理。
流程设计
从代码提交到项目上线全流程
仓库规划
运维工程项目
cicd : 用来做产品的的打包和部署管理, 产线内gitlab-ci直接引用即可，做到研发和运维代码管理上的解耦
gitlab-ci.yaml文件
gitlab规定的固定命名文件，用来触发git pipeline，其内容编写遵循gitlab的编排语法，作用类似jenkinsfilegitops： 用来做运维管理，如基础设施、中间件等
misc：试验性的临时功能。未集成到标准编排中的尝试性功能，均在此处编排和管理
playbook：Ansible剧本编排服务，目前提供基于rke工具拉起Kubernetes集群功能 (未支持arm)
template: git pipeline 通用模板文件，现已弃用，迁移至cicd中
utils： 运维工具、程序管理，如mysql备份任务，kubernetes调试工具等
工程目录详解
gitlab-ci: 项目的持续集成管理 （ARM环境的制品产出，主要是在这里作适配）
gitlab-runner：ci任务的执行者，负责 ci 编排文件的处理和脚本的执行
template： CI编排文件
job： 提供通用基础服务，如gradle、maven、golang 、artifacts等pipeline节点服务
projects： 按产线进行归类，按服务进行单独的编排管理，针对不同的服务，可在此进行模板的引用和特性的扩展
CI
制品构建的所有操作均在此处调整
如新增(XC_TONG_WEB_ENABLED)以区分东方通 jar依赖等，通过逻辑判断和处理，产出不同的制品。
如何产出多环境下的制品？
- 使用不同环境的runner
CD
通过ArgoCD 实现多环境的管理与发布
- argocd是基于kubernetes的声明式的CD工具
通过argo应用的创建和声明，来监控编排文件的变化，从而实现产品的CD操作
Argo 下产品应用服务编排 （ARM的部署，在这里作适配）
命名的区分
运行环境指定
- 可区分不同的环境发布到不同的集群内，达到多环境的隔离
编排文件指定
可以指定应用的编排文件，后续在编排中通过申请的通配域名，即可实现多环境的访问切换，如
编排文件对应的就是ArgoCD声明的仓库路径，从而实现了域名和环境的区分，产品的发布只需要修改这里即可，这样后续在pipeline中就可以实现自动化
运维仓库
common: 公共服务管理，比如SQL审计平台 bytebase，研发文档服务docs 等
infra： 基础设施服务，和kubernetes集群相关，如SLB (metallb)，存储服务等
middleware: 中间件服务，产品依赖中间件的编排均在此维护
xxx-charts （项目外单独维护）
- 按产线归类，所有的产品运行编排服务均在此仓库进行维护和管理
- **xxx-apps （项目外单独维护）**
- 产品运行环境归类，基于业务编排模板，进行差异化修改和管理，之后可由Argo-cd发布到对应的集群环境中
charts和app介绍
如图
apps中的服务按环境进行区分管理，通过差异化配置供ArgoCD使用，从而发布到不同环境。其核心编排均来自服务编排模板，优势在于
避免多环境操作同一个文件，管理混乱
避免多环境同时发布，同文件的冲突
工程文件和基础环境保持了一致
文件改动少，便于自动化
其他目录
和cicd关系不大，暂不详细介绍
镜像管理
通过harbor管理所有的编排文件和制品镜像 （Harbor需升级用来支持ARM制品的保存）
版本上报
制品上传
规则：
1. jkstack/<产品>/服务名:版本 （jkstack-charts也在此项目中）
2. middleware/[registry]/服务名:版本
3. infra/[分类]/服务名:版本
流水线
具备以上条件后后，通过git pipeline 即可将产品的CICD串联起来，实现了多环境的发版控制
自动化
版本管理平台
离线交付-部署客户端
Kubernetes集群部署