Я приведу краткую инструкцию, как быстро собирать проект и деплоить docker. Времена докера никуда не ушли, все мелкие проекты мы до сих пор делаем на обычных докерах, а также там, где всё on-premise и не дают облака с Kubernetes. Сопровождать Kubernetes самим - то еще удовольствие, особенно, когда заказчики не выделяют бюджеты на "золотых" (Ваня, привет!) devops-еров.

Флоу будет очень простым: одним job мы собираем образ (с указанием тэга или ветки) и кладем в приватный репозиторий образов GitHub, а другим job деплоим оттуда. Это удобно, когда есть несколько сред и мы один раз собираем и контейнер запускаем из него с разными переменными среды. И важное условие: мы не устанавливаем docker-compose или github runner на сервер с docker.

Начнем.

Сборка образа

Дано: очень простой образ для приложения на python. Это не образец безопасности и multistage, просто пример Dockerfile:

FROM python:3.10-slim

WORKDIR /app/

RUN python -m pip install --upgrade pip

COPY requirements.txt .
RUN python -m pip install -r requirements.txt

COPY ./ .

EXPOSE 8501
CMD ["streamlit", "run", "app.py"]

Для его деплоя применяется docker-compose.yml

version: '3'

services:
  bot:
    image: ${IMAGE_REF}
    container_name: globe
    restart: always
    environment:
      - OPENAI_API_KEY=${OPENAI_API_KEY}
    ports:
      - "8501:8501"

В данном случае у нас всего две переменные среды, которые необходимо прописать. Первый параметр - ссылка на образ, а второй - API-ключ. Мы, например, для всех проектов и сред всегда используем разные API-ключи (в данном случае для OpenAI), чтобы отслеживать расходы.

Файл для экшена сборки .github/workflows/build.yml:

name: Build and Push Docker Image

on:
    push:
        branches:
            - '*'
env:
    REGISTRY: ghcr.io
    IMAGE_NAME: ${{ github.repository }}

jobs:
    build:
        runs-on: ubuntu-latest

        steps:
            - name: Checkout code
              uses: actions/checkout@v4

            - name: Log in to the Container registry
              uses: docker/login-action@v3.0.0
              with:
                registry: ${{ env.REGISTRY }}
                username: ${{ github.actor }}
                password: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
      
            - name: Extract metadata (tags, labels) for Docker
              id: meta
              uses: docker/metadata-action@9ec57ed1fcdbf14dcef7dfbe97b2010124a938b7
              with:
                images: ${{ env.REGISTRY }}/${{ env.IMAGE_NAME }}
            
            - name: Build and push Docker image
              uses: docker/build-push-action@v5.3.0
              with:
                context: .
                push: true
                tags: ${{ steps.meta.outputs.tags }}
                labels: ${{ steps.meta.outputs.labels }}
                

Разберем чуть подробнее:

1. Сборка контейнера происходит по каждому пушу кода в git. В простых проектах это ок, в сложных вы должны навесить дополнительные условия по папкам, веткам и т.п.

2. Забираем исходный код;

3. Логинимся в репозиторий контейнеров GitHub ghcr.io;

4. Получаем имя текущей ветки кода;

5. Собираем и пушим docker-образ.

Если вы ничего не меняете, то пуш произойдет автоматически. Если же вы собираете несколько контейнеров с разными именами, отличающимися от названия git-репозитория, то необходимо будет пойти в Packages и поменять параметры доступа: какая git-репа к каким docker-репам имеет доступ.

А в репозитории видим новый docker-образ, пример:

Деплой контейнера

Мы уже собрали образ, теперь пора и задеплоить на сервер.

В свойствах GitHub-репозитория нужно добавить секреты либо для всего репозитория, либо для конкретного environment (dev, staging, production etc.).

1. OPENAI_API_KEY - API-ключ внешнего сервиса

2. SSH_HOST - сервер, куда деплоим

3. SSH_PRIVATE_KEY - приватный ssh-ключ

4. SSH_USER - имя ssh-пользователя

Важно, в целях безопасности не следует на серверах открывать ssh всем подряд, лучше ограничить по IP-адресу GitHub Runner облачного или hosted. Желательно также перед вашим сервером с докером поставить балансир человеческий или nginx на отдельном сервере.

Пример скрипта деплоя .github/workflows/deploy.yml:

name: Deploy

env:
  REGISTRY: ghcr.io
  IMAGE_NAME: ${{ github.repository }}
  
on:
  workflow_dispatch

jobs:
  deploy:
    runs-on: ubuntu-22.04
    environment: production

    steps:
      - name: Checkout 
        uses: actions/checkout@v4.1.1
        env:
          GIT_TOKEN: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
        with:
          fetch-depth: 0

      - name: Install ssh keys
        run: |
          install -m 600 -D /dev/null ~/.ssh/id_rsa
          echo "${{ secrets.SSH_PRIVATE_KEY }}" > ~/.ssh/id_rsa
          ssh-keyscan -H ${{ secrets.SSH_HOST }} > ~/.ssh/known_hosts
          docker context create remote --docker host=ssh://${{ secrets.SSH_USER }}@${{ secrets.SSH_HOST }}

      - name: Extract metadata (tags, labels) for Docker
        id: meta
        uses: docker/metadata-action@9ec57ed1fcdbf14dcef7dfbe97b2010124a938b7
        with:
          images: ${{ env.REGISTRY }}/${{ env.IMAGE_NAME }}

      - name: Log in to the Container registry
        uses: docker/login-action@v3.0.0
        with:
          registry: ${{ env.REGISTRY }}
          username: ${{ github.actor }}
          password: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}

      - name: Docker compose
        env:
          IMAGE_REF: ${{ steps.meta.outputs.tags }}
          OPENAI_API_KEY: ${{ secrets.OPENAI_API_KEY }}
        run: |
          docker-compose --context remote -f docker-compose.yml up -d

      - name: cleanup
        run: rm -rf ~/.ssh

Часть шагов повторяется со сборки, а самое интересное здесь - это создание docker-контекста через SSH-соединение. Для разных сред можете использовать разные серверы.

Предпоследним шагом выполняем docker-compose с новым контекстом. Новый образ автоматом скачается и задеплоится на нужном сервере.

Последним шагом удаляем SSH-ключи.

Данный job запускается руками (вы можете сделать автоматически) из меню Actions

Заключение

Приведенное руководство позволит разработчику самостоятельно сделать деплой без devops-специалиста, но, очевидно, следует использовать этот туториал с головой и адаптировать под ваши задачи и требования безопасности.

_{PS. Написано без привлечения ChatGPT}