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Docker で Runner を使用する_セットアップ編

まず、Windows の PC に、Docker をインストールする。

インストールしたのに、何故かエラーになって起動できなかったのですが
原因は、BIOS 側の Intel-VT が ON になっていないせいだった。

次に、GitLab-Runner をインストールする。

https://docs.gitlab.com/runner/install/windows.html

手順は公式参考にして、 gitlab-runner の 64bit 用 exe をダウンロードして、

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C:\GitLab-Runner

このフォルダにコピーする。
次に、管理者モードのコマンドプロンプトを開き、上のフォルダに移動後

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gitlab-runner install
gitlab-runner start

GitLabRunner をサービスに登録する。
サービス登録が終わったら、GitLab への登録をする。

GitLab のプロジェクト →Settings→CI/CD を開き、Runners Settings を開く。

Setup a specific Runner manually ないにある URL と Token を確認しつつ、
コマンドプロンプトに、

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gitlab-runner register

と入力し、GitLab の URL→Token→ 登録名 →Tag 　を入力する。
入力すると、どのモードで実行するかを聞かれるので「docker」を選択する。

登録が完了すると、GitLab 側に Runner が登録される。
Project 側で Runner を登録すると、その Runner はプロジェクト専用になる。
SharedRunner に登録すると、複数プロジェクトでの共通になるらしいが
現状そちらへの登録だとうまく動かなかった。

Runner を登録したら、GitLab 側伸した準備は完了。

.gitlab-ci.yml を作成する

準備ができたら、CI を走らせるための設定ファイルを作成する。
Git のプロジェクトルートに、 .gitlab-ci.yml ファイルを作成して
とりあえずコミットしてみる。

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image: python:2.7

stages:
  - build

before_script:
  - pip install --upgrade pip

build_job1:
  stage: build
  script:
    - pip install sphinx
    - ls

中身はとりあえずシンプルにこんな感じにする。
基本は

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<name>:
 - コマンドプロンプトで実行するコマンド

のような構造になっている。
その中で、いくつか特殊ないみを持つものがある。

image 　が、Docker のコンテナ名で
こんかいは Python2.7 でテストするのでその名前にしている。

before_script が、メインの処理が始まる前に実行する内容。

stages は、実際に実行する処理内容。

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<name>:
  stage:<stage_name>
  script:
    - command1
    - command2

メインの処理内容は、こんな形が基本になっていて
ここの stage で書いた内容を stage:に記載する。

.gitlab-ci.yml を、Git にコミットするとジョブが実行される。

プロジェクトの CI/CD の Jobs を見ると、

JOB が追加される。

正しく Runner が登録されていると、JOB が開始されて、
Docker で、image で指定したコンテナが作成されて
stage で登録した JOB が実行される。
Docker で毎回環境が構築されるので、JOB のスクリプトなどで pip install XXXX を使用して
使用しているパッケージをいれるなどをしてあげる。

Shell 時に Job が走らない場合の対処法

Windows 環境で CI を動かしたい場合は docker ではなく shell を使用するが、
ステータスはグリーンになっているにもかかわらず JOB がスタックしてしまい
処理が始まらない現象が発生した。

原因は、JOB にタグがない場合は走らないのチェックが Off の場合
Shell の処理が開始しないせいだった。
（Docker の場合は、OFF でも JOB が走った）

Jenkins とは違い、yml 形式で実行内容を記載しないと行けない都合
若干敷居が高いきがするけれども、
テキストファイルでコマンドなどを準備できるので、
慣れてしまえばこちらの方が扱いやすい気がする。
Maya 等を自動で動かしたい場合は、Docker ではなく Shell にする感じ？
など、このあたりはまだ未検証だけれども
色々と使えそう。

参考