Sélectionner vos préférences de cookies

Nous utilisons des cookies essentiels et des outils similaires qui sont nécessaires au fonctionnement de notre site et à la fourniture de nos services. Nous utilisons des cookies de performance pour collecter des statistiques anonymes afin de comprendre comment les clients utilisent notre site et d’apporter des améliorations. Les cookies essentiels ne peuvent pas être désactivés, mais vous pouvez cliquer sur « Personnaliser » ou « Refuser » pour refuser les cookies de performance.

Si vous êtes d’accord, AWS et les tiers approuvés utiliseront également des cookies pour fournir des fonctionnalités utiles au site, mémoriser vos préférences et afficher du contenu pertinent, y compris des publicités pertinentes. Pour accepter ou refuser tous les cookies non essentiels, cliquez sur « Accepter » ou « Refuser ». Pour effectuer des choix plus détaillés, cliquez sur « Personnaliser ».

Préférences
Contactez-nous
Commentaire
AWS Documentation
Créer un compte AWS
Créez automatiquement des pipelines CI dynamiques pour les projets Java et Python - Recommandations AWS
RécapitulatifConditions préalables et limitationsArchitectureOutilsBonnes pratiquesÉpopéesRessources connexes

Les traductions sont fournies par des outils de traduction automatique. En cas de conflit entre le contenu d'une traduction et celui de la version originale en anglais, la version anglaise prévaudra.

Les traductions sont fournies par des outils de traduction automatique. En cas de conflit entre le contenu d'une traduction et celui de la version originale en anglais, la version anglaise prévaudra.

Créez automatiquement des pipelines CI dynamiques pour les projets Java et Python

PDF

Créée par Aromal Raj Jayarajan (AWS), Amarnath Reddy (AWS), MAHESH RAGHUNANDANAN (AWS) et Vijesh Vijayakumaran Nair (AWS)

Récapitulatif

Remarque : n' AWS CodeCommit est plus disponible pour les nouveaux clients. Les clients existants de AWS CodeCommit peuvent continuer à utiliser le service normalement. En savoir plus

Ce modèle montre comment créer automatiquement des pipelines d'intégration continue (CI) dynamiques pour les projets Java et Python à l'aide des outils de développement AWS.

À mesure que les technologies se diversifient et que les activités de développement augmentent, il peut devenir difficile de créer et de maintenir des pipelines de CI cohérents au sein d'une organisation. En automatisant le processus dans AWS Step Functions, vous pouvez vous assurer que l'utilisation et l'approche de vos pipelines CI sont cohérentes.

Pour automatiser la création de pipelines CI dynamiques, ce modèle utilise les entrées variables suivantes :

  • Langage de programmation (Java ou Python uniquement)

  • Nom du pipeline

  • Étapes de pipeline requises

Note

Step Functions orchestre la création de pipelines en utilisant plusieurs services AWS. Pour plus d'informations sur les services AWS utilisés dans cette solution, consultez la section Outils de ce modèle.

Conditions préalables et limitations

Prérequis

  • Un compte AWS actif

  • Un compartiment Amazon S3 dans la même région AWS où cette solution est déployée

  • Un responsable d'AWS Identity and Access Management (IAM) disposant des CloudFormation autorisations AWS requises pour créer les ressources nécessaires à cette solution

Limites

  • Ce modèle ne prend en charge que les projets Java et Python.

  • Les rôles IAM fournis selon ce modèle suivent le principe du moindre privilège. Les autorisations des rôles IAM doivent être mises à jour en fonction des ressources spécifiques que votre pipeline CI doit créer.

Architecture

Pile technologique cible

  • AWS CloudFormation

  • AWS CodeBuild

  • AWS CodeCommit

  • AWS CodePipeline

  • IAM

  • Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)

  • AWS Systems Manager

  • AWS Step Functions

  • AWS Lambda

  • Amazon DynamoDB

Architecture cible

Le schéma suivant montre un exemple de flux de travail permettant de créer automatiquement des pipelines de CI dynamiques pour des projets Java et Python à l'aide des outils de développement AWS.

Flux de travail permettant de créer automatiquement des pipelines de CI dynamiques pour les projets Java et Python à l'aide des outils AWS.

Le schéma suivant illustre le flux de travail suivant :

  1. Un utilisateur AWS fournit les paramètres d'entrée pour la création d'un pipeline CI au format JSON. Cette entrée lance un flux de travail Step Functions (machine à états) qui crée un pipeline CI à l'aide des outils de développement AWS.

  2. Une fonction Lambda lit un dossier nommé input-reference, qui est stocké dans un compartiment Amazon S3, puis génère un fichier buildspec.yml. Ce fichier généré définit les étapes du pipeline CI et est stocké dans le même compartiment Amazon S3 qui stocke les références de paramètres.

  3. Step Functions vérifie les dépendances du flux de création du pipeline CI pour détecter toute modification et met à jour la pile de dépendances selon les besoins.

  4. Step Functions crée les ressources du pipeline CI dans une CloudFormation pile, y compris un CodeCommit référentiel, un CodeBuild projet et un CodePipeline pipeline.

  5. La CloudFormation pile copie l'exemple de code source pour la pile technologique sélectionnée (Java ou Python) et le fichier buildspec.yml dans le référentiel. CodeCommit

  6. Les détails d'exécution du pipeline CI sont stockés dans une table DynamoDB.

Automatisation et mise à l'échelle

  • Ce modèle est destiné à être utilisé dans un seul environnement de développement uniquement. Des modifications de configuration sont nécessaires pour une utilisation dans plusieurs environnements de développement.

  • Pour ajouter la prise en charge de plusieurs CloudFormation piles, vous pouvez créer des CloudFormation modèles supplémentaires. Pour plus d'informations, consultez Getting started with AWS CloudFormation dans la CloudFormation documentation.

Outils

Outils

  • AWS Step Functions est un service d'orchestration sans serveur qui vous permet de combiner les fonctions AWS Lambda et d'autres services AWS pour créer des applications critiques pour l'entreprise.

  • AWS Lambda est un service de calcul qui vous permet d'exécuter du code sans avoir à provisionner ou à gérer des serveurs. Il exécute votre code uniquement lorsque cela est nécessaire et évolue automatiquement, de sorte que vous ne payez que pour le temps de calcul que vous utilisez.

  • AWS CodeBuild est un service de génération entièrement géré qui vous aide à compiler le code source, à exécuter des tests unitaires et à produire des artefacts prêts à être déployés.

  • AWS CodeCommit est un service de contrôle de version qui vous permet de stocker et de gérer de manière privée des référentiels Git, sans avoir à gérer votre propre système de contrôle de source.

  • AWS vous CodePipeline aide à modéliser et à configurer rapidement les différentes étapes d'une version logicielle et à automatiser les étapes nécessaires à la publication continue des modifications logicielles.

  • AWS Identity and Access Management (IAM) vous aide à gérer en toute sécurité l'accès à vos ressources AWS en contrôlant qui est authentifié et autorisé à les utiliser.

  • AWS Key Management Service (AWS KMS) vous aide à créer et à contrôler des clés cryptographiques afin de protéger vos données.

  • Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) est un service de stockage d'objets basé sur le cloud qui vous permet de stocker, de protéger et de récupérer n'importe quel volume de données.

  • AWS vous CloudFormation aide à configurer les ressources AWS, à les approvisionner rapidement et de manière cohérente, et à les gérer tout au long de leur cycle de vie sur l'ensemble des comptes et des régions AWS.

  • Amazon DynamoDB est un service de base de données NoSQL entièrement géré, offrant des performances rapides, prévisibles et évolutives.

  • AWS Systems Manager Parameter Store fournit un stockage hiérarchique sécurisé pour la gestion des données de configuration et la gestion des secrets.

Code

Le code de ce modèle est disponible dans le GitHub automated-ci-pipeline-creationréférentiel. Le référentiel contient les CloudFormation modèles requis pour créer l'architecture cible décrite dans ce modèle.

Bonnes pratiques

  • N'entrez pas d'informations d'identification (secrets) telles que des jetons ou des mots de passe directement dans les CloudFormation modèles ou les configurations d'actions Step Functions. Dans ce cas, les informations seront affichées dans les journaux DynamoDB. Utilisez plutôt AWS Secrets Manager pour configurer et stocker des secrets. Référencez ensuite les secrets stockés dans Secrets Manager dans les CloudFormation modèles et les configurations d'action Step Functions selon vos besoins. Pour plus d'informations, consultez la section Qu'est-ce qu'AWS Secrets Manager dans la documentation de Secrets Manager.

  • Configurez le chiffrement côté serveur pour les CodePipeline artefacts stockés dans Amazon S3. Pour plus d'informations, consultez Configurer le chiffrement côté serveur pour les artefacts stockés dans Amazon S3 ou CodePipeline dans la CodePipeline documentation.

  • Appliquez les autorisations du moindre privilège lors de la configuration des rôles IAM. Pour plus d'informations, veuillez consulter la rubrique Accorder les autorisations de moindre privilège dans la documentation IAM.

  • Assurez-vous que votre compartiment Amazon S3 n'est pas accessible au public. Pour plus d'informations, consultez la section Configuration du paramètre de blocage de l'accès public pour vos compartiments S3 dans la documentation Amazon S3.

  • Assurez-vous d'activer la gestion des versions pour votre compartiment Amazon S3. Pour plus d'informations, consultez la section Utilisation du versionnement dans les compartiments S3 dans la documentation Amazon S3.

  • Utilisez IAM Access Analyzer lors de la configuration des politiques IAM. L'outil fournit des recommandations pratiques pour vous aider à créer des politiques IAM sécurisées et fonctionnelles. Pour plus d'informations, consultez la section Utilisation d'AWS Identity and Access Management Access Analyzer dans la documentation IAM.

  • Dans la mesure du possible, définissez des conditions d'accès spécifiques lors de la configuration des politiques IAM.

  • Activez la CloudWatch journalisation Amazon à des fins de surveillance et d'audit. Pour plus d'informations, consultez Qu'est-ce qu'Amazon CloudWatch Logs ? dans la CloudWatch documentation.

Épopées

TâcheDescriptionCompétences requises

Créez un compartiment Amazon S3.

Créez un compartiment Amazon S3 (ou utilisez un compartiment existant) pour stocker les CloudFormation modèles, le code source et les fichiers d'entrée requis pour la solution.

Pour plus d'informations, consultez Étape 1 : Création de votre premier compartiment S3 dans la documentation Amazon S3.

Note

Le compartiment Amazon S3 doit se trouver dans la même région AWS que celle dans laquelle vous déployez la solution.

AWS DevOps

Clonez le GitHub dépôt.

Clonez le GitHub automated-ci-pipeline-creationdépôt en exécutant la commande suivante dans une fenêtre de terminal :

git clone https://github.com/aws-samples/automated-ci-pipeline-creation.git

Pour plus d'informations, consultez la section Clonage d'un dépôt dans la GitHub documentation.

AWS DevOps

Téléchargez le dossier Solutions Templates depuis le GitHub référentiel cloné vers votre compartiment Amazon S3.

Copiez le contenu du dossier Solution-Templates cloné et chargez-le dans le compartiment Amazon S3 que vous avez créé.

Pour plus d'informations, consultez la section Chargement d'objets dans la documentation Amazon S3.

Note

Assurez-vous de télécharger uniquement le contenu du dossier Solution-Templates. Vous pouvez charger les fichiers uniquement au niveau racine du compartiment Amazon S3.

AWS DevOps

Configuration des prérequis

TâcheDescriptionCompétences requises

Créez un compartiment Amazon S3.

Créez un compartiment Amazon S3 (ou utilisez un compartiment existant) pour stocker les CloudFormation modèles, le code source et les fichiers d'entrée requis pour la solution.

Pour plus d'informations, consultez Étape 1 : Création de votre premier compartiment S3 dans la documentation Amazon S3.

Note

Le compartiment Amazon S3 doit se trouver dans la même région AWS que celle dans laquelle vous déployez la solution.

AWS DevOps

Clonez le GitHub dépôt.

Clonez le GitHub automated-ci-pipeline-creationdépôt en exécutant la commande suivante dans une fenêtre de terminal :

git clone https://github.com/aws-samples/automated-ci-pipeline-creation.git

Pour plus d'informations, consultez la section Clonage d'un dépôt dans la GitHub documentation.

AWS DevOps

Téléchargez le dossier Solutions Templates depuis le GitHub référentiel cloné vers votre compartiment Amazon S3.

Copiez le contenu du dossier Solution-Templates cloné et chargez-le dans le compartiment Amazon S3 que vous avez créé.

Pour plus d'informations, consultez la section Chargement d'objets dans la documentation Amazon S3.

Note

Assurez-vous de télécharger uniquement le contenu du dossier Solution-Templates. Vous pouvez charger les fichiers uniquement au niveau racine du compartiment Amazon S3.

AWS DevOps
TâcheDescriptionCompétences requises

Créez une CloudFormation pile pour déployer la solution en utilisant le fichier template.yml dans le référentiel cloné. GitHub

  1. Connectez-vous à la console de gestion AWS, puis ouvrez la CloudFormation console AWS.

  2. Sélectionnez Créer la pile. Une liste déroulante apparaît.

  3. Dans la liste déroulante, sélectionnez Avec de nouvelles ressources (standard). La page Créer une pile s'ouvre.

  4. Dans la section Spécifier le modèle, cochez la case à côté de Télécharger un fichier modèle.

  5. Sélectionnez Choose file (Choisir un fichier). Accédez ensuite au dossier racine du GitHub dépôt cloné et sélectionnez le fichier template.yml. Choisissez ensuite Ouvrir.

  6. Choisissez Suivant. La page Spécifier les détails de la pile s'ouvre.

  7. Dans la section Paramètres, spécifiez les paramètres suivants :

    • Pour S3 TemplateBucketName, entrez le nom du compartiment Amazon S3 que vous avez créé précédemment, qui contient le code source et les références de cette solution. Assurez-vous que le paramètre du nom du compartiment est en minuscules.

    • Pour Dynamo DBTable, entrez le nom de la table DynamoDB créée par la pile. CloudFormation

    • Pour StateMachineName, entrez un nom pour la machine d'état Step Functions créée par la CloudFormation pile.

  8. Choisissez Suivant. La page Configurer les options de pile s'ouvre.

  9. Sur la page Configurer les options de pile, choisissez Suivant. Ne modifiez aucune des valeurs par défaut. La page de révision s'ouvre.

  10. Vérifiez les paramètres de création de piles. Choisissez ensuite Create stack pour lancer votre stack.

Note

Lors de la création de votre pile, elle est répertoriée sur la page Stacks avec le statut CREATE_IN_PROGRESS. Assurez-vous d'attendre que le statut de la pile passe à CREATE_COMPLETE avant de terminer les étapes restantes de ce modèle.

Administrateur AWS, AWS DevOps

Déployez la solution

TâcheDescriptionCompétences requises

Créez une CloudFormation pile pour déployer la solution en utilisant le fichier template.yml dans le référentiel cloné. GitHub

  1. Connectez-vous à la console de gestion AWS, puis ouvrez la CloudFormation console AWS.

  2. Sélectionnez Créer la pile. Une liste déroulante apparaît.

  3. Dans la liste déroulante, sélectionnez Avec de nouvelles ressources (standard). La page Créer une pile s'ouvre.

  4. Dans la section Spécifier le modèle, cochez la case à côté de Télécharger un fichier modèle.

  5. Sélectionnez Choose file (Choisir un fichier). Accédez ensuite au dossier racine du GitHub dépôt cloné et sélectionnez le fichier template.yml. Choisissez ensuite Ouvrir.

  6. Choisissez Suivant. La page Spécifier les détails de la pile s'ouvre.

  7. Dans la section Paramètres, spécifiez les paramètres suivants :

    • Pour S3 TemplateBucketName, entrez le nom du compartiment Amazon S3 que vous avez créé précédemment, qui contient le code source et les références de cette solution. Assurez-vous que le paramètre du nom du compartiment est en minuscules.

    • Pour Dynamo DBTable, entrez le nom de la table DynamoDB créée par la pile. CloudFormation

    • Pour StateMachineName, entrez un nom pour la machine d'état Step Functions créée par la CloudFormation pile.

  8. Choisissez Suivant. La page Configurer les options de pile s'ouvre.

  9. Sur la page Configurer les options de pile, choisissez Suivant. Ne modifiez aucune des valeurs par défaut. La page de révision s'ouvre.

  10. Vérifiez les paramètres de création de piles. Choisissez ensuite Create stack pour lancer votre stack.

Note

Lors de la création de votre pile, elle est répertoriée sur la page Stacks avec le statut CREATE_IN_PROGRESS. Assurez-vous d'attendre que le statut de la pile passe à CREATE_COMPLETE avant de terminer les étapes restantes de ce modèle.

Administrateur AWS, AWS DevOps
TâcheDescriptionCompétences requises

Exécutez la fonction step que vous avez créée.

  1. Connectez-vous à l'AWS Management Console, puis ouvrez la console Step Functions.

  2. Ouvrez la fonction d'étape que vous avez créée.

  3. Choisissez Start execution (Démarrer l'exécution). Entrez ensuite vos valeurs d'entrée pour le flux de travail au format JSON (voir les exemples de saisie suivants).

  4. Choisissez Start execution (Démarrer l'exécution).

Formatage JSON

{
  "details": {
    "tech_stack": "Name of the Tech Stack (python/java)",
    "project_name": "Name of the Project that you want to create with",
    "pre_build": "Choose the step if it required in the buildspec.yml file i.e., yes/no",
    "build": "Choose the step if it required in the buildspec.yml file i.e., yes/no",
    "post_build": "Choose the step if it required in the buildspec.yml file i.e., yes/no",
    "reports": "Choose the step if it required in the buildspec.yml file i.e., yes/no",
  }
}

Exemple de saisie Java JSON

{
  "details": {
    "tech_stack": "java",
    "project_name": "pipeline-java-pjt",
    "pre_build": "yes",
    "build": "yes",
    "post_build": "yes",
    "reports": "yes"
  }
}

Exemple de saisie JSON en Python

{
  "details": {
    "tech_stack": "python",
    "project_name": "pipeline-python-pjt",
    "pre_build": "yes",
    "build": "yes",
    "post_build": "yes",
    "reports": "yes"
  }
}
Administrateur AWS, AWS DevOps

Vérifiez que le CodeCommit référentiel pour le pipeline CI a été créé.

  1. Connectez-vous à l'AWS Management Console, puis ouvrez la CodeCommit console.

  2. Sur la page Référentiels, vérifiez que le nom du CodeCommit référentiel que vous avez créé apparaît dans la liste des référentiels. Le nom du dépôt est ajouté avec ce qui suit : pipeline-java-pjt -Repo

  3. Ouvrez le CodeCommit référentiel et vérifiez que l'exemple de code source ainsi que les fichiers buildspec.yml sont transférés vers la branche principale.

AWS DevOps

Vérifiez les ressources CodeBuild du projet.

  1. Connectez-vous à l'AWS Management Console, puis ouvrez la CodeBuild console.

  2. Sur la page Créer des projets, vérifiez que le nom du CodeBuild projet que vous avez créé apparaît dans la liste des projets. Le nom du projet est ajouté avec ce qui suit : pipeline-java-pjt -Build

  3. Sélectionnez le nom de votre CodeBuild projet pour l'ouvrir. Passez ensuite en revue et validez les configurations suivantes :

    • Configuration du projet

    • Source

    • Environnement

    • Spécifications de construction

    • Configuration par lots

    • Artefacts

AWS DevOps

Validez les CodePipeline étapes.

  1. Connectez-vous à l'AWS Management Console, puis ouvrez la CodePipeline console.

  2. Sur la page Pipelines, vérifiez que le nom du pipeline que vous avez créé apparaît dans la liste des pipelines. Le nom du pipeline est ajouté avec ce qui suit : pipeline-java-pjt -Pipeline

  3. Sélectionnez le nom de votre pipeline pour l'ouvrir. Passez ensuite en revue et validez chaque étape du pipeline, y compris la validation et le déploiement.

AWS DevOps

Vérifiez que le pipeline CI s'est correctement exécuté.

  1. Dans la CodePipeline console, sur la page Pipelines, sélectionnez le nom de votre pipeline pour afficher son statut.

  2. Vérifiez que chaque étape du pipeline possède le statut Successed.

AWS DevOps

Tester la configuration

TâcheDescriptionCompétences requises

Exécutez la fonction step que vous avez créée.

  1. Connectez-vous à l'AWS Management Console, puis ouvrez la console Step Functions.

  2. Ouvrez la fonction d'étape que vous avez créée.

  3. Choisissez Start execution (Démarrer l'exécution). Entrez ensuite vos valeurs d'entrée pour le flux de travail au format JSON (voir les exemples de saisie suivants).

  4. Choisissez Start execution (Démarrer l'exécution).

Formatage JSON

{
  "details": {
    "tech_stack": "Name of the Tech Stack (python/java)",
    "project_name": "Name of the Project that you want to create with",
    "pre_build": "Choose the step if it required in the buildspec.yml file i.e., yes/no",
    "build": "Choose the step if it required in the buildspec.yml file i.e., yes/no",
    "post_build": "Choose the step if it required in the buildspec.yml file i.e., yes/no",
    "reports": "Choose the step if it required in the buildspec.yml file i.e., yes/no",
  }
}

Exemple de saisie Java JSON

{
  "details": {
    "tech_stack": "java",
    "project_name": "pipeline-java-pjt",
    "pre_build": "yes",
    "build": "yes",
    "post_build": "yes",
    "reports": "yes"
  }
}

Exemple de saisie JSON en Python

{
  "details": {
    "tech_stack": "python",
    "project_name": "pipeline-python-pjt",
    "pre_build": "yes",
    "build": "yes",
    "post_build": "yes",
    "reports": "yes"
  }
}
Administrateur AWS, AWS DevOps

Vérifiez que le CodeCommit référentiel pour le pipeline CI a été créé.

  1. Connectez-vous à l'AWS Management Console, puis ouvrez la CodeCommit console.

  2. Sur la page Référentiels, vérifiez que le nom du CodeCommit référentiel que vous avez créé apparaît dans la liste des référentiels. Le nom du dépôt est ajouté avec ce qui suit : pipeline-java-pjt -Repo

  3. Ouvrez le CodeCommit référentiel et vérifiez que l'exemple de code source ainsi que les fichiers buildspec.yml sont transférés vers la branche principale.

AWS DevOps

Vérifiez les ressources CodeBuild du projet.

  1. Connectez-vous à l'AWS Management Console, puis ouvrez la CodeBuild console.

  2. Sur la page Créer des projets, vérifiez que le nom du CodeBuild projet que vous avez créé apparaît dans la liste des projets. Le nom du projet est ajouté avec ce qui suit : pipeline-java-pjt -Build

  3. Sélectionnez le nom de votre CodeBuild projet pour l'ouvrir. Passez ensuite en revue et validez les configurations suivantes :

    • Configuration du projet

    • Source

    • Environnement

    • Spécifications de construction

    • Configuration par lots

    • Artefacts

AWS DevOps

Validez les CodePipeline étapes.

  1. Connectez-vous à l'AWS Management Console, puis ouvrez la CodePipeline console.

  2. Sur la page Pipelines, vérifiez que le nom du pipeline que vous avez créé apparaît dans la liste des pipelines. Le nom du pipeline est ajouté avec ce qui suit : pipeline-java-pjt -Pipeline

  3. Sélectionnez le nom de votre pipeline pour l'ouvrir. Passez ensuite en revue et validez chaque étape du pipeline, y compris la validation et le déploiement.

AWS DevOps

Vérifiez que le pipeline CI s'est correctement exécuté.

  1. Dans la CodePipeline console, sur la page Pipelines, sélectionnez le nom de votre pipeline pour afficher son statut.

  2. Vérifiez que chaque étape du pipeline possède le statut Successed.

AWS DevOps
TâcheDescriptionCompétences requises

Supprimez les ressources empilées CloudFormation.

Supprimez la pile de ressources du pipeline CI CloudFormation.

Pour plus d'informations, consultez la section Suppression d'une pile sur la CloudFormation console AWS dans la CloudFormation documentation.

Note

Assurez-vous de supprimer la pile nommée -stack<project_name>.

AWS DevOps

Supprimez les dépendances du pipeline CI dans Amazon S3 et CloudFormation.

  1. Videz le compartiment Amazon S3 nommé DeploymentArtifactBucket. Pour plus d'informations, consultez la section Vidage d'un compartiment dans la documentation Amazon S3.

  2. Supprimez la pile de dépendances du pipeline CI CloudFormation. Pour plus d'informations, consultez la section Suppression d'une pile sur la CloudFormation console AWS dans la CloudFormation documentation.

Note

Assurez-vous de supprimer la pile nommée pipeline-creation-dependencies-stack.

AWS DevOps

Supprimez le bucket de modèles Amazon S3.

Supprimez le compartiment Amazon s3 que vous avez créé dans la section Configurer les prérequis de ce modèle, qui stocke les modèles de cette solution.

Pour plus d'informations, consultez Supprimer un compartiment dans la documentation Amazon S3.

AWS DevOps

Nettoyage de vos ressources

TâcheDescriptionCompétences requises

Supprimez les ressources empilées CloudFormation.

Supprimez la pile de ressources du pipeline CI CloudFormation.

Pour plus d'informations, consultez la section Suppression d'une pile sur la CloudFormation console AWS dans la CloudFormation documentation.

Note

Assurez-vous de supprimer la pile nommée -stack<project_name>.

AWS DevOps

Supprimez les dépendances du pipeline CI dans Amazon S3 et CloudFormation.

  1. Videz le compartiment Amazon S3 nommé DeploymentArtifactBucket. Pour plus d'informations, consultez la section Vidage d'un compartiment dans la documentation Amazon S3.

  2. Supprimez la pile de dépendances du pipeline CI CloudFormation. Pour plus d'informations, consultez la section Suppression d'une pile sur la CloudFormation console AWS dans la CloudFormation documentation.

Note

Assurez-vous de supprimer la pile nommée pipeline-creation-dependencies-stack.

AWS DevOps

Supprimez le bucket de modèles Amazon S3.

Supprimez le compartiment Amazon s3 que vous avez créé dans la section Configurer les prérequis de ce modèle, qui stocke les modèles de cette solution.

Pour plus d'informations, consultez Supprimer un compartiment dans la documentation Amazon S3.

AWS DevOps

Ressources connexes

Avez-vous besoin d’aide ?

ConfidentialitéConditions d'utilisation du sitePréférences de cookies
© 2025, Amazon Web Services, Inc. ou ses affiliés. Tous droits réservés.