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Tekton Pipelines、Jenkins X与GitLab Auto DevOps各自以独特的方式诠释了云原生CI/CD的最佳实践。Tekton以其高度的灵活性和Kubernetes原生特性吸引着追求极致自定义的开发者；Jenkins X则凭借其自动化程度和成熟的生态系统，为团队带来高效的持续交付；GitLab Auto DevOps则提供了一站式解决方案，简化了从代码到生产的全过程。选择
Tekton、Argo与GitLab CI，犹如云原生CI/CD的三剑客，各有千秋，满足不同场景下的自动化需求。选择合适的工具，就如同为你的云原生项目装备上了最趁手的武器，让持续集成与交付之旅畅通无阻。Argo，以workflow为中心，擅长复杂工作流的编排，特别是Argo CD和Argo Workflows的组合，让CI/CD流程自动化达到新的高度。Tekton，全副武装的Kubernetes原
GitOps 提供了一种基于 Git 的操作理念，而 Tekton 和 ArgoCD 分别作为 CI/CD 工具，共同实现了这一理念在 Kubernetes 集群中的应用k8s只是jenkins 流水线中的一环，但是在tekton中，k8s是基础设施。
Tekton 为 k8s 提供了多种 CRD 资源对象，可用于定义我们的流水线，资源对象如下。
前言最近在做云原生相关的业务，简单梳理了一下项目中的实现，所以特地记录一下用到的技术以及知识点。云函数/云应用云函数/云应用都是使用knative实现的，配合istio进行流量控制，具体体现出来就是这样的伪代码:import(metav1 "k8s.io/apimachinery/pkg/apis/meta/v1""knative.dev/serving/pkg/apis/autoscaling/
k8s安装tekton,编写task
这里我只是想做一个v1.0版本，后期逐步的进化。我这里是最近单的docker in docker的方式打包镜像，正确的方式可以使用sidecar的方式或者kaniko的方式后面去实现，这里直接build完推送到镜像仓库。argocd的原理就是再k8s里面有一个控制器一直监听git的变化，然后对比集群中实际的状态，所以你也要先有一个git仓库，这里就是helm的仓库。ci无非就是从 gitlab拉取
【云原生 | Kubernetes 系列】--Gitops持续交付和持续Tekton Triggers
本篇以redhat workshop的一个例子为蓝本讲述从代码到镜像管理，再通过修改git，提交github Pull Request，完成gitOps的流程。
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