Компания использует AWS CodePipeline для развертывания приложения в группе Amazon EC2 Auto Scaling. Все ресурсы определены в шаблонах CloudFormation. Артефакты приложения хранятся в Amazon S3 и развертываются с помощью скриптов user data экземпляров. По мере роста приложения недавние изменения в шаблонах CloudFormation привели к неожиданным простоям. Как архитектору решений улучшить конвейер CI/CD, чтобы уменьшить вероятность того, что изменения шаблонов вызовут сбои?

Правильный ответ предлагает комплексный подход к улучшению CI/CD. Добавление автоматизированного тестирования с AWS CodeBuild в тестовой среде позволяет выявлять проблемы до развертывания в продакшене. Использование наборов изменений CloudFormation (CloudFormation change sets) критически важно для предварительной проверки влияния изменений шаблонов, предотвращая неожиданные сбои. Применение AWS CodeDeploy с сине-зеленым развертыванием обеспечивает развертывание новой версии параллельно со старой, позволяя тщательно протестировать ее и при необходимости быстро откатиться, минимизируя простои. Другие варианты менее эффективны. Обновление скриптов для обнаружения ошибок CloudFormation или использование плагинов IDE и CLI для проверки синтаксиса — это базовые меры, которые не предотвращают логические ошибки или проблемы совместимости. Ручное тестирование или ручной вход в экземпляры для проверки не масштабируются и подвержены человеческим ошибкам, что противоречит целям автоматизированного CI/CD. Замена скриптов user-data на CodeDeploy — это шаг в правильном направлении, но без автоматизированного тестирования и проверки изменений шаблонов он не полностью решает проблему.