Automatiser ces processus permet d’accélérer les livraisons tout en garantissant une meilleure fiabilité du code.
1️⃣ Le cycle de vie du développement logiciel (SDLC) se décompose en plusieurs phases clés :
✅ Analyse et conception ( rédaction des spécifications techniques et fonctionnelles, diagrammes, schémas de BDD ...)
✅ Développement
✅ Tests
✅ Déploiement
✅ Maintenance et amélioration continue
L’idée d'une implémentation d’un pipeline CI/CD, est d'automatiser et fluidifier ces étapes, réduisant ainsi les délais de mise en production et augmentant la robustesse des livrables, tout en ayant un suivi pour assurer une meilleure qualité du livrable.
2️⃣#Explication : Lorsqu'un développeur pousse du code sur Git, un pipeline se déclenche :
✅ Construction du code
✅ Exécution de tests (unitaires, intégration, E2E)
✅ Déploiement automatique en pré-production (environnement Recette) puis en production
✅En cas d'erreur ❌, le code est renvoyé pour correction, garantissant un feedback rapide et limitant les bugs en prod.
3️⃣Différence entre CI et CD ! Pipeline CI/CD : Comment ça marche ?
CI (Continuous Integration) → Automatisation des tests et de l'intégration à chaque commit, détectant les problèmes dès le début.
CD (Continuous Delivery/Deployment) → Déploiement automatisé vers la pré-prod ou la production, une mise en production fluide et fréquente.
✅Commit → Un développeur pousse du code sur Git
✅Trigger → Le serveur CI détecte le changement et lance la build
✅Tests → Unitaires, intégration, E2E
✅Validation → Retour des résultats aux développeurs
✅Déploiement → Automatisé en staging, puis en production après validation
Pourquoi CI/CD ?
Moins de bugs en production + Livraison plus rapide et fréquente + Réduction des tâches manuelles = Qualité et Gain de Temps
À venir : des publications sur les outils incontournables du CI/CD – Jenkins, ArgoCD, SonarQube, et bien d'autres.
Par Aghilas AZZOUG
