Dans ce module, vous terminerez le Sprint 1 en configurant l'environnement du projet capstone et en développant le microservice Compte client en utilisant le développement piloté par les tests (TDD). Commencez le développement du microservice sur une nouvelle branche de votre repo GitHub. Vous allez créer des tests pour le service RESTful Flask et écrire des cas de test pour les fonctions read, update, delete et list. pour réussir ces tests. Au fur et à mesure de votre développement, vous exécuterez des nosetests pour assurer une couverture d'au moins 95%. Au fur et à mesure de l'avancement de votre travail, vous ferez évoluer les user stories dans votre tableau Kanban.

Avant de commencer ce module, assurez-vous que vous avez terminé toutes les étapes décrites dans le laboratoire pratique : Développer votre service RESTful en utilisant le développement piloté par les tests. De plus, vous devez avoir un compte GitHub et un dépôt GitHub, une compréhension de base de YAML, une familiarité avec la syntaxe des Actions GitHub, et une connaissance de base de Python, Pip, et nosetests. Dans la leçon 1, vous ajouterez un flux de travail d'intégration continue en utilisant les actions GitHub, ce qui vous aidera à automatiser la construction et le test de votre code. Vous commencerez par élaborer un plan pour le Sprint 2 dans le laboratoire d'enseignement guidé, Planification du Sprint 2. Ensuite, dans le laboratoire pratique Ajouter l'intégration continue, vous configurerez un flux de travail GitHub Actions qui sera déclenché lorsqu'un événement se produit dans votre référentiel. Dans le cadre du Sprint 2, vous créerez un flux de travail qui construira et testera chaque requête "push" ou "pull" dans votre référentiel. Vous déplacerez les histoires d'utilisateurs correspondantes dans votre tableau Kanban au fur et à mesure de l'avancement de votre travail. Avant de commencer la Leçon 2, assurez-vous que vous avez terminé toutes les étapes décrites dans le Labo pratique : Ajouter l'intégration continue. En outre, vous devez avoir une compréhension de base des en-têtes de sécurité, des politiques de partage des ressources inter-origines (CORS), de Flask-Talisman et de Flask-Cors. Vous devez également avoir une bonne compréhension des techniques de développement piloté par les tests (TDD), des actions GitHub et des opérations GitHub (branchement, fusion, validation de code, ajout de mises à jour de code et création de demandes d'extraction). Dans la leçon 2, vous ajouterez des pratiques de code sécurisé pour le microservice que vous avez construit en ajoutant Flask-Talisman pour les en-têtes de sécurité et Flask-Cors pour établir des politiques CORS. Pour commencer, vous vous attribuerez l'histoire pertinente créée pour cette tâche et commencerez à travailler sur une nouvelle branche créée pour cette tâche spécifique. Pour vous aligner sur les pratiques TDD, vous écrirez d'abord le cas de test pour la fonctionnalité de sécurité que vous essayez d'implémenter. Une fois que vous avez ajouté Flask-Talisman pour les en-têtes de sécurité et Flask-Cors pour établir les politiques CORS, commettez et poussez vos changements dans le dépôt et faites une demande de traction qui lancera l'action GitHub. Vous déplacerez les user stories correspondantes dans votre tableau Kanban au fur et à mesure de l'avancement de votre travail.

Avant de commencer ce module, assurez-vous d'avoir terminé toutes les étapes décrites dans le Labo pratique : Ajouter de la sécurité à votre service RESTful. En outre, vous devez avoir une compréhension de base de Docker et de la conteneurisation, des commandes Docker, de Kubernetes et d'OpenShift, de YAML, de kubectl et des commandes oc. Vous devez avoir un compte GitHub et un dépôt GitHub, et vous devez être familier avec la syntaxe des actions GitHub. Dans le cadre du Sprint 3, vous allez créer une image Docker de votre microservice et la déployer manuellement dans le cluster Kubernetes/OpenShift. Vous allez d'abord trouver l'histoire "Containerize your microservice using Docker" dans le tableau Kanban, la déplacer vers "In Progress", et vous l'assigner. Ensuite, vous créerez le fichier Docker et l'utiliserez pour construire une image Docker appelée accounts. Vous allez déployer cette image sur Kubernetes/OpenShift dans le cadre de la prochaine user story, "Déployer votre image Docker sur Kubernetes" Vous créerez de nouvelles branches pour les deux histoires et commencerez à travailler dessus. Une fois les tâches terminées, vous validerez et pousserez vos modifications depuis votre environnement local vers votre dépôt GitHub. Enfin, vous créerez des demandes d'extraction et fusionnerez votre code avec la branche principale ou master. Au fur et à mesure de l'avancement de votre travail, vous déplacerez les user stories correspondantes dans votre tableau Kanban. Lorsque vous aurez terminé une histoire, vous la ferez passer à "Fait" et de là à "Fermé"

Avant de commencer ce module, assurez-vous d'avoir terminé toutes les étapes décrites dans le laboratoire pratique : Déployer votre application sur Kubernetes. En outre, vous devez avoir une compréhension de base de Kubernetes et de la livraison continue, du pipeline Tekton, de YAML, de kubectl et des commandes oc. Vous devez avoir un compte GitHub et un dépôt GitHub, et vous devez être familier avec la syntaxe des actions GitHub. Pour le laboratoire de ce module, vous allez automatiser le déploiement vers Kubernetes en utilisant le pipeline Tekton de sorte que lorsque le pipeline est déclenché, le service de comptes sera déployé vers Kubernetes sans nécessiter d'intervention manuelle. Pour commencer, vous trouverez l'histoire d'utilisateur "Créer un pipeline CD pour automatiser le déploiement vers Kubernetes" dans le tableau Kanban, la déplacerez du "Sprint Backlog" à "En cours", et vous l'attribuerez à vous-même. Ensuite, vous allez créer le pipeline CD, impliquant des tâches de clonage, de linting, de tests unitaires, de construction et de déploiement du service vers un cluster OpenShift/Kubernetes. Vous allez également créer un déclencheur Tekton en utilisant le catalogue Tekton, tel qu'un commit sur votre dépôt GitHub, qui lancera l'exécution du pipeline. Vous créerez une nouvelle branche pour cette histoire et commencerez à travailler dessus. Une fois la tâche achevée, vous validerez et pousserez vos modifications depuis votre environnement local vers votre dépôt GitHub. Enfin, vous créerez des demandes d'extraction et fusionnerez votre code avec la branche principale ou master. Au fur et à mesure de l'avancement de votre travail, vous déplacerez les user stories correspondantes dans votre tableau Kanban. Lorsque vous aurez terminé une histoire, vous la ferez passer à "Fait" et de là à "Fermé"

Dans ce dernier module, vous soumettrez les captures d'écran et les URL des travaux pratiques pour l'évaluation finale.