Approfondiamo i concetti di Continuous Integration, Delivery e Deployment, fondamentali per fare DevOps, SRE o lavorare secondo la metodologia Agile.
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.
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:
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.
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.
A questo punto dell’articolo, dovresti avere chiara la distinzione tra Continuous Integration, Delivery e Deployment. Ricapitoliamo brevemente:
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:
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:
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:
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.
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:
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.
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.
In un ambiente moderno, il flusso tipico è il seguente:
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).