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러닝 깃허브 액션

러닝 깃허브 액션

(깃허브로 시작하는 지속적 통합 및 배포 자동화)

브렌트 래스터 (지은이), 정의형, 정한결 (옮긴이)
한빛미디어
30,000원

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러닝 깃허브 액션
eBook 미리보기

책 정보

· 제목 : 러닝 깃허브 액션 (깃허브로 시작하는 지속적 통합 및 배포 자동화)
· 분류 : 국내도서 > 컴퓨터/모바일 > 컴퓨터 공학 > 소프트웨어 공학
· ISBN : 9791169212458
· 쪽수 : 420쪽
· 출판일 : 2024-05-20

책 소개

오픈 소스 작가이자 트레이너, DevOps 디렉터인 저자가 완벽한 깃허브 사용법을 설명한다. 액션과 워크플로가 무엇인지, 이를 프로세스에 통합해 개발 과정을 단순화, 표준화, 자동화하는 방법은 무엇인지 알아본다.

목차

PART 1 깃허브 액션의 기초

CHAPTER 1 기본 사항
_1.1 깃허브 액션
__1.1.1 자동화 플랫폼
__1.1.2 프레임워크
_1.2 깃허브 액션의 사용 사례
__1.2.1 스타터 워크플로
__1.2.2 액션 마켓플레이스
_1.3 이용 요금
__1.3.1 무료 모델
__1.3.2 유료 모델
_1.4 깃허브 액션 이전 체크리스트
__1.4.1 깃허브 사용량
__1.4.2 공개 액션
__1.4.3 자체 제작 액션
__1.4.4 아티팩트 관리
__1.4.5 액션 관리
_1.5 결론

CHAPTER 2 액션의 작동 원리
_2.1 개요
_2.2 워크플로 발동
_2.3 컴포넌트
__2.3.1 스텝
__2.3.2 러너
__2.3.3 잡
__2.3.4 워크플로
_2.4 워크플로 실행
_2.5 결론

CHAPTER 3 잡 구현
_3.1 액션의 구조
_3.2 액션과의 상호작용
_3.3 액션 사용법
_3.4 공개 액션과 마켓플레이스
_3.5 결론

CHAPTER 4 워크플로 사용법
_4.1 리포지터리에서 만드는 워크플로 생성
_4.2 워크플로 커밋
_4.3 VS 코드용 깃허브 액션 확장 기능 사용
_4.4 결론

CHAPTER 5 러너
_5.1 깃허브 호스팅 러너
__5.1.1 러너 이미지 내 지원 소프트웨어
__5.1.2 러너에 소프트웨어 추가
_5.2 자체 호스팅 러너
__5.2.1 자체 호스팅 러너 시스템의 요구 사항
__5.2.2 자체 호스팅 러너의 제한 사항
__5.2.3 자체 호스팅 러너 보안 고려 사항
__5.2.4 자체 호스팅 러너 설정
__5.2.5 자체 호스팅 러너 사용
__5.2.6 자체 호스팅 러너와 레이블 사용
__5.2.7 자체 호스팅 러너 트러블슈팅
__5.2.8 자체 호스팅 러너 제거
_5.3 자체 호스팅된 러너 오토스케일링
_5.4 저스트 인 타임 러너
_5.5 결론

PART 2 깃허브 액션의 구성 요소

CHAPTER 6 워크플로 환경 관리
_6.1 워크플로 이름과 워크플로 실행 이름
_6.2 컨텍스트
_6.3 환경 변수
__6.3.1 기본 환경 변수
_6.4 비밀 변수 및 구성 변수
_6.5 워크플로 권한 관리
_6.6 배포 환경
_6.7 결론

CHAPTER 7 워크플로에서의 데이터 관리
_7.1 워크플로의 입출력 사용
__7.1.1 워크플로의 입력 정의 및 참조
__7.1.2 스텝에서 출력 확인
__7.1.3 잡의 출력 확인
__7.1.4 스텝에서 캡처하는 액션의 출력
_7.2 아티팩트 정의
_7.3 아티팩트 업로드 및 다운로드
__7.3.1 매개변수 추가
_7.4 깃허브 액션에서 캐시 사용
__7.4.1 명시적 캐시 액션 사용
__7.4.2 캐시 모니터링
__7.4.3 설정 액션에 캐시 활성화
_7.5 결론

CHAPTER 8 워크플로 실행 관리
_8.1 고급 변경 사항 트리거
__8.1.1 활동 유형에 따른 트리거
__8.1.2 필터를 활용한 트리거 구체화
_8.2 변경 없는 워크플로 트리거
_8.3 동시성 처리
_8.4 매트릭스로 워크플로 실행
_8.5 워크플로 전용 함수
__8.5.1 조건부 및 상태 함수
_8.6 결론

PART 3 보안과 모니터링

CHAPTER 9 액션과 보안
_9.1 설정을 통한 보안
__9.1.1 풀 리퀘스트에서 워크플로 실행 관리
__9.1.2 워크플로 권한 허가
__9.1.3 CODEOWNERS 파일
__9.1.4 보호된 태그
__9.1.5 보호된 브랜치
__9.1.6 리포지터리 규칙
_9.2 설계를 통한 보안
__9.2.1 비밀 변수
__9.2.2 비밀 변수 보호
__9.2.3 토큰
__9.2.4 신뢰할 수 없는 입력 처리
__9.2.5 종속성 보안
_9.3 모니터링을 통한 보안
__9.3.1 스캔
__9.3.2 풀 리퀘스트의 안전한 처리
__9.3.3 풀 리퀘스트 내 워크플로의 취약점
__9.3.4 풀 리퀘스트 내 소스 코드의 취약점
__9.3.5 풀 리퀘스트 유효성 검사 스크립트 추가
__9.3.6 안전한 풀 리퀘스트 처리
_9.4 결론

CHAPTER 10 모니터링, 로깅 및 디버깅
_10.1 가시성 향상
__10.1.1 고수준에서의 상태 이해
__10.1.2 워크플로용 상태 배지
_10.2 이전 버전의 상태 작업
__10.2.1 워크플로 버전을 실행에 연결
__10.2.2 워크플로에서 잡 재실행
_10.3 워크플로 디버깅
__10.3.1 스텝별 디버그 로깅
__10.3.2 러너 환경 디버깅
__10.3.3 디버깅 활성화
_10.4 로깅 확장 및 커스터마이징
__10.4.1 로그에 나만의 메시지 추가
__10.4.2 추가적인 로그 커스터마이징
__10.4.3 사용자 맞춤형 잡 요약
_10.5 결론

PART 4 심화 주제

CHAPTER 11 커스텀 액션
_11.1 액션 구조 해부
_11.2 액션 유형
__11.2.1 복합 액션
__11.2.2 도커 컨테이너 액션
__11.2.3 자바스크립트 액션
_11.3 액션 생성 마무리
_11.4 깃허브 마켓플레이스에 액션 게시
__11.4.1 마켓플레이스에서 액션 업데이트
__11.4.2 마켓플레이스에서 액션 제거
_11.5 액션 툴킷
__11.5.1 툴킷에서 워크플로 명령어 사용
_11.6 로컬 액션
_11.7 결론

CHAPTER 12 고급 워크플로
_12.1 나만의 스타터 워크플로
__12.1.1 스타터 워크플로 영역
__12.1.2 스타터 워크플로 파일
__12.1.3 보조적 조각 추가
__12.1.4 새 스타터 워크플로 사용
_12.2 재사용 가능한 워크플로
__12.2.1 입력 및 비밀 변수
__12.2.2 출력
__12.2.3 제한 사항
_12.3 필수 워크플로
__12.3.1 제약 조건
__12.3.2 예시
__12.3.3 실행
_12.4 결론

CHAPTER 13 고급 워크플로 기술
_13.1 워크플로에서 깃허브 활용
__13.1.1 깃허브 CLI 사용
__13.1.2 스크립트
__13.1.3 깃허브 API 호출
_13.2 매트릭스를 활용한 잡 자동 생성
__13.2.1 1차원 매트릭스
__13.2.2 다차원 매트릭스
__13.2.3 추가 값 포함
__13.2.4 값 제외
__13.2.5 실패 사례 처리
__13.2.6 잡 동시성 최댓값 정의
_13.3 워크플로에서 컨테이너 사용
__13.3.1 컨테이너를 잡 실행 환경으로 사용
__13.3.2 스텝 수준에서 컨테이너 사용
__13.3.3 잡에서 컨테이너를 서비스로 실행
_13.4 결론

CHAPTER 14 깃허브 액션으로 마이그레이션
_14.1 준비
__14.1.1 소스 코드
__14.1.2 자동화
__14.1.3 인프라
__14.1.4 사용자
_14.2 애져 파이프라인
_14.3 CircleCI
_14.4 깃랩 CI/CD
_14.5 젠킨스
_14.6 트래비스 CI
_14.7 깃허브 액션 임포터
__14.7.1 인증
__14.7.2 계획
__14.7.3 빌드 스텝 관련 사항
__14.7.4 수동으로 할 일
__14.7.5 파일 매니페스트
__14.7.6 예측
__14.7.7 드라이 런 수행
__14.7.8 임포터를 위한 커스텀 트랜스포머
__14.7.9 실제 마이그레이션
_14.8 결론
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저자소개

브렌트 래스터 (지은이)    정보 더보기
SAS의 R&D 데브옵스 디렉터입니다. 그는 전 세계적인 오픈소스 기술 트레이너이자 작가, 연사입니다. 또한, 기술의 이해와 사용을 돕는 회사인 유한법인 테크 스킬 트랜스포메이션의 창립자입니다. 소프트웨어 개발 및 관리자로 활동하는 내내 브렌트는 기술 및 리더십 스킬을 배우고 익히며 남들과 공유하는 데 시간을 할애했습니다. 특정 주제나 기술에 대한 관심을 넘어, 다른 사람에게 필요한 지식을 제공하며 얻는 고양감에서 힘을 얻습니다.
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정의형 (옮긴이)    정보 더보기
LG CNS에서 데이터 플랫폼 아키텍트, 데이터 엔지니어로 데이터와 AI 플랫폼 프로젝트를 수행합니다. 다양한 데이터 관련 오픈 소스와 AI 기술에 관심이 많으며, 이를 쉽게 설명하고 전달하는 교육에도 열정을 가지고 있습니다. 새로운 기술을 배우고 탐구하는 것을 즐깁니다.
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정한결 (옮긴이)    정보 더보기
개발자이자 강사, 커뮤니티 빌더입니다. 서울대학교에서 인류학을, 한국방송통신대학교에서 컴퓨터 과학과 통계/데이터 과학을 전공했습니다. 다방면의 지식 공유를 통해 AI 생태계의 성장 촉진에 기여했으며, 프로덕트 지향적 AI 엔지니어 모임을 운영합니다. 계속 배우는 사람으로서 더 잘 학습한 AI를 만들고, 다시 그 AI가 사람의 성장을 돕는 순환을 만들고자 합니다.
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