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Approfondiamo i concetti di Continuous Integration, Delivery e Deployment, fondamentali per fare DevOps, SRE o lavorare secondo la metodologia Agile.
Cosa sono Continuous Integration, Delivery e Deployment?
Continuous Integration, Continuous Delivery e Continuous Deployment: tre concetti fondamentali per lavorare con DevOps, Agile e Site Reliability Engineering (SRE).
Produrre applicazioni, oggi, non è un processo univoco. Negli ultimi anni si è vista la nascita di diversi approcci e metodologie di lavoro che possono fare la differenza, trasformando i tradizionali processi manuali per migliorare non solo il time-to-market, ma anche la collaborazione tra team e la qualità generale del prodotto. In questo contesto, CI/CD è il “motore” che abilita rilasci più frequenti e affidabili, grazie a step di automazione progressivi e misurabili.
Cos'è la Continuous Integration (CI)?
Andiamo più nel dettaglio. La Continuous Integration (CI), o integrazione continua, è una pratica di sviluppo software in cui gli sviluppatori integrano le modifiche al codice in un repository centralizzato e condiviso (come Git) più volte al giorno. Ogni modifica, chiamata commit, avvia un processo automatico che compila il software (build) ed esegue una serie di test per verificare che il nuovo codice non introduca errori o conflitti.
Questo approccio permette di integrare piccole porzioni di codice in modo rapido e frequente, ricevendo un feedback immediato sulla qualità e la compatibilità delle modifiche. L'obiettivo è rilevare i problemi il prima possibile, quando sono ancora facili ed economici da risolvere, evitando il cosiddetto "integration hell", ovvero le enormi difficoltà che nascono quando si tenta di unire grandi porzioni di codice sviluppate separatamente per lunghi periodi.
Per implementare la CI in modo efficace, il team deve:
- Scrivere test automatizzati per ogni nuova feature, bug fix o miglioramento.
- Utilizzare un server di Continuous Integration (come Jenkins o GitLab CI) per monitorare il repository ed eseguire i processi automatici.
- Mantenere un'alta frequenza di commit per massimizzare i benefici dell'integrazione continua.
Cos’è la Continuous Delivery?
La Continuous Delivery (CD) – o distribuzione continua – è lo step successivo alla CI: un approccio di ingegneria del software che predilige la produzione in cicli brevi, che garantiscano la possibilità di rilasciare il software in modo affidabile in qualsiasi momento.
La Continuous Delivery, infatti, non vede le fasi di sviluppo, rilascio, feedback e gestione della qualità come irrimediabilmente separate, ma come un continuo ciclo applicabile ad ogni cambiamento che, come vuole la Continuous Integration, sarà piccolo, riceverà feedback istantaneo e verrà rilasciato spesso.
Nella Continuous Delivery si prediligono quindi modifiche del software atomiche (piccole) e meno rischiose, rilasciate continuamente anziché aspettare un unico rilascio simultaneo. In breve, se la CI si occupa di automatizzare il processo di build, la Continuous Delivery automatizza il rilascio di codice già testato in uno staging environment, pronto per essere rilasciato in produzione: per questo è importante aver implementato la CI prima di passare alla Continuous Delivery.
Di cosa avrai bisogno per fare Continuous Delivery, quindi?
Come già accennato, è importante implementare processi di Continuous Integration e che la tua codebase sia adeguatamente testata. Inoltre è necessario che il processo di rilascio sia automatizzato: il trigger rimarrà manuale, ma una volta avviato il processo non dovrebbe necessitare di intervento umano.
Infine, per evitare che il cliente abbia problemi in produzione sarebbe bene che i team facciano uso di feature flag, una tecnica di sviluppo che permette di attivare e disattivare le funzioni durante il runtime senza dover rilasciare nuovo codice. Grazie a questa pratica, rilasciare software sarà molto più facile: rilasciando più spesso si eliminerà la complessità di preparare per giorni grossi rilasci e si otterrà feedback da parte del cliente molto più spesso e velocemente.
Cos’è Continuous Deployment?
La Continuous Deployment è l’ultimo passo verso la completa automazione dei processi di sviluppo, andando oltre la Continuous Delivery grazie al rilascio automatico di ogni modifica in produzione una volta che questa ha superato tutte le fasi di testing del codice.
Questa pratica ovviamente si affida molto alla presenza di test di qualità che vengono eseguiti automaticamente, in quanto l’unico ostacolo che potrebbe esserci per il rilascio del codice in produzione è un test fallito. In questo modo il codice, potenzialmente, può essere rilasciato in produzione anche pochi minuti dopo che è stato scritto, togliendo dalle spalle degli sviluppatori tutti i task manuali di delivery e permettendo loro di concentrarsi solo sulla scrittura di codice di qualità.
Per poter sfruttare i benefici che la Continuous Deployment può portare in azienda, come detto in precedenza, dovrai assicurarti che le suite di testing siano all’altezza: ricorda sempre che dalla qualità dei test dipenderà la qualità del prodotto rilasciato.
È importante ricordare anche che in un contesto di Continuous Deployment i tuoi processi di documentazione dovranno essere in grado di stare al passo con quelli di rilascio. Inoltre, a questo stadio i feature flag diventano necessari al rilascio di cambiamenti significativi dell’applicazione, in modo da poter coordinare al meglio il team di sviluppo con gli altri dipartimenti.
Una volta integrata la Continuous Deployment nelle tue pipeline, però, sarai in grado di sviluppare più velocemente e rilasciare in produzione in modo meno rischioso; rilasciando un piccolo cambiamento alla volta, infatti, sarà più facile rimediare agli errori. Infine, ma non meno importante, questo modo di lavorare porterà al cliente un flusso continuo di migliorie e un prodotto la cui qualità aumenterà di giorno in giorno, senza necessità di aspettare settimane o mesi per un update.
La differenza tra Continuous Integration, Delivery e Deployment
A questo punto dell’articolo, dovresti avere chiara la distinzione tra Continuous Integration, Delivery e Deployment. Ricapitoliamo brevemente:
- Continuous Integration (CI): È il primo passo. Si concentra sull'automatizzare il processo di build e test del codice ogni volta che uno sviluppatore effettua un commit. L'output è un "artefatto" (un pacchetto software) validato, pronto per essere distribuito.
- Continuous Delivery (CD o Distribuzione Continua): È lo step successivo. Automatizza il rilascio del codice testato in un ambiente di staging o pre-produzione. Ogni build che supera tutti i test viene considerata pronta per il rilascio in produzione, ma il passaggio finale richiede un'approvazione manuale. Questo garantisce che il software sia sempre rilasciabile con un semplice clic.
- Continuous Deployment (CD o Implementazione Continua): È l'automazione completa. Ogni modifica che supera con successo tutte le fasi di testing viene rilasciata automaticamente in produzione, senza alcun intervento umano. Questo approccio si basa su una suite di test estremamente robusta, poiché un test fallito è l'unica cosa che può impedire a una modifica di raggiungere gli utenti finali.
Se ti interessasse una definizione più sintetica, potresti trovare utile il Glossario della CNCF, un progetto della community al quale SparkFabrik partecipa.
Inoltre, per continuare ad approfondire CI/CD e DevOps, ti suggeriamo anche queste risorse:
Quali vantaggi offre la Continuous Integration (e cosa aggiunge la Continuous Delivery)?
Implementare CI (e poi CD) richiede disciplina, ma il ritorno è concreto:- Feedback rapido sulla qualità del codice: build e test automatici riducono i tempi di diagnosi, perché intercettano regressioni subito dopo un commit.
- Meno bug che arrivano in produzione: automatizzare test e controlli riduce drasticamente le sorprese “a valle”.
- Più produttività per il team: meno tempo su attività ripetitive e manuali, più tempo su qualità e valore.
- Rilasci più frequenti, più piccoli, meno rischiosi: qui entra in gioco soprattutto la Continuous Delivery, che ti permette di avere sempre una versione pronta al rilascio e di rendere il deploy un evento ordinario (non una “cerimonia”).
- Migliore collaborazione tra team: pipeline e risultati visibili rendono più chiaro “cosa è pronto” e “cosa non lo è”, riducendo attriti tra sviluppo, QA e operations
Come scegliere gli strumenti di CI/CD giusti?
La scelta dei tool dipende da variabili come l'expertise del team, le funzionalità richieste, l'ambiente di esecuzione (on-premise o cloud) e la strategia di deployment.
Vediamo qualche esempio dei più noti strumenti open source per CI/CD:
- Argoflow: permette di eseguire pipeline CI/CD in modo nativo su Kubernetes.
- Jenkins: il server di automazione installabile on-premise o in cloud, progettato per gestire ogni aspetto CI, grazie alla vasta gamma di plug-in.
- Tekton Pipelines: un framework di CI/CD per piattaforme Kubernetes, che fornisce un'esperienza standard Cloud Native per CI/CD con container.
- GoCD: un server CI/CD focalizzato sulla modellazione e la visualizzazione.
- Spinnaker: una piattaforma di Continuous Deployment per ambienti multi cloud.
- Screwdriver: una piattaforma di creazione per il Continuous Deployment.
- Concourse: una risorsa continua open source.
Al di là dei tool specifici, bisogna considerare che anche altri strumenti, sebbene non siano strettamente strumenti CI/CD, sono spesso presenti in molti flussi di lavoro CI/CD, come ad esempio:
- strumenti di CD per Kubernetes (Argo CD, Flux, Argo);
- strumenti di controllo del deployment (Keptn, OpenKruise);
- tool per l'automazione della configurazione (Puppet, Ansible e Chef);
- runtime dei container (Docker);
- tool per l'orchestrazione dei container (Kubernetes).
Come arrivare dalla Continuous Integration al Continuous Deployment?
Introdurre novità nelle modalità di lavoro aziendali non è mai facile: il rischio di sovvertire gli equilibri di lavoro è sempre presente, ma con delle accortezze è possibile modernizzare gli approcci lavorativi in modo efficace.
Abbiamo in precedenza già parlato di come introdurre la cultura DevOps in azienda evitando frizioni, ma come applicare i fondamentali di questa metodologia di lavoro?
Introdurre le pipeline CI/CD richiede - ma guarda un po’ - un approccio strategico.
- Su un progetto nuovo: È lo scenario ideale. Si può iniziare fin da subito ad automatizzare il rilascio della versione alpha dell'applicazione, costruendo la suite di test man mano che si sviluppano nuove funzionalità. Questo permette di collaudare e affinare la pipeline per intero.
- Su un progetto esistente: È fondamentale procedere per gradi. Iniziare automatizzando i processi di build e il rilascio in un ambiente di staging. Questo permette al team di abituarsi al flusso e di beneficiare subito di un processo di test più robusto, mantenendo il rilascio in produzione manuale e coordinato. Una volta consolidata questa fase, si può passare all'automazione completa verso la produzione (Continuous Deployment), assicurandosi che la suite di test sia sufficientemente matura.
Verso CI/AI: come l’intelligenza artificiale può potenziare le pipeline CI/CD
Negli ultimi anni CI e CD hanno permesso ai team di automatizzare build, test e deployment, riducendo errori e tempi di rilascio. Ma con l’aumento della complessità (microservizi, ambienti multi-cloud, requisiti di sicurezza e compliance) anche le pipeline tradizionali iniziano a mostrare i loro limiti: test suite sempre più lente, approvazioni manuali ricorrenti, diagnosi dei problemi ancora troppo dipendente dall’esperienza dei singoli.
Qui entra in gioco l’intelligenza artificiale. Si parla sempre più spesso di CI/AI, dove l’AI non si limita a eseguire i passi della pipeline, ma aiuta a ottimizzarli e adattarli. Alcuni esempi concreti:
- Integrazione assistita: strumenti come GitHub Copilot supportano lo sviluppatore già in fase di scrittura del codice e revisione delle pull request, suggerendo implementazioni, refactoring e possibili correzioni prima ancora che il codice entri nella pipeline CI. (Su questo tema non perdere il nostro workshop So you think you know Copilot?)
- Testing intelligente: strumenti che selezionano e danno priorità ai test più rilevanti in base alle modifiche effettuate, riducendo i tempi di esecuzione senza sacrificare la copertura.
- Deployment adattivo: sistemi che scelgono automaticamente strategie di rollout (canary, blue/green, rolling) in base alla telemetria in tempo reale.
- Pipeline auto-riparatrici: meccanismi che analizzano i log dei job falliti, individuano la causa più probabile e propongono (o applicano) correzioni automatiche.
Non si tratta di sostituire CI/CD, ma di aggiungere un livello di “intelligenza continua” sopra le pipeline esistenti. In questo scenario, il ruolo dei team di sviluppo e DevOps non scompare: cambia. Diventano i progettisti dei processi e i supervisori delle decisioni prese dall’AI, definendo regole, soglie e ambiti di autonomia.
FAQ: domande frequenti sulla Continuous Integration
Che cos'è esattamente una "pipeline CI/CD"?
Una pipeline CI/CD è la rappresentazione pratica del processo di integrazione e delivery. È una sequenza di passaggi automatizzati (build, test, deploy) che il codice percorre dal momento del commit da parte dello sviluppatore fino al suo rilascio. La pipeline è il "motore" che esegue i principi della CI/CD.
Come funziona la CI in un contesto Kubernetes e container?
In un ambiente moderno, il flusso tipico è il seguente:
- Uno sviluppatore effettua un commit del codice.
- Il server CI avvia la pipeline: compila il codice ed esegue i test unitari e di integrazione.
- Se i test hanno successo, la pipeline crea un'immagine container (es. Docker) che impacchetta l'applicazione e le sue dipendenze.
- Questa immagine viene caricata in un container registry.
- La fase di Continuous Delivery/Deployment prende l'immagine e la distribuisce nel cluster Kubernetes.
Quali sono le best practice per la gestione dei "segreti" in una pipeline?
La gestione dei "segreti" (API key, password, certificati) è fondamentale per garantire la sicurezza. La regola principale è: mai salvare i segreti direttamente nel codice sorgente o nei file di configurazione versionati. Le best practice includono l'utilizzo di strumenti dedicati come HashiCorp Vault o le funzionalità di secret management integrate negli strumenti di CI (es. GitLab CI/CD secrets) o nei provider cloud (es. AWS Secrets Manager, Azure Key Vault).
