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これらのショートチュートリアルでは、サービスパイプラインのためのTektonとDaggerの両方を取り上げます。Tektonでは、Kubernetes APIを拡張してパイプラインとタスクを定義します。Daggerでは、Kubernetesでリモートに、または開発用ラップトップでローカルに実行できるパイプラインをプログラム的に定義します。最後に、これらの異なるアプローチを比較するために、一連のGitHub Actionsへのポインターが提供されています。
これらのチュートリアルのために作成したKinDクラスターを削除したい場合は、次のコマンドを実行できます。
kind delete clusters devローカル環境でTektonとDaggerのチュートリアルに従うことを強くお勧めします。開発の背景がある場合は、Daggerパイプラインにカスタムステップを追加できます。 Goの開発者でない場合、TektonとDaggerを使用して自分の技術スタックのパイプラインを構築する勇気がありますか？
Docker Hubアカウントなどのコンテナレジストリアカウントをお持ちの場合は、パイプラインの資格情報を設定して、コンテナイメージをレジストリにプッシュしてみることができます。そして、Helmチャートの values.yaml を使用して、docker.io/salaboy でホストされている公式のイメージの代わりに、自分のアカウントからイメージを使用できます。
最後に、このリポジトリ salaboy/platforms-on-k8s を自分のGitHubユーザー（組織）にフォークして、このディレクトリ ../../.github/workflows/ にあるGitHubアクションの実行を試すことができます。
このチュートリアルでは、サービスパイプラインの2つの全く異なるアプローチを試しました。まず、Tekton から始めました。これは、Kubernetes APIの宣言的な力とKubernetesの調整ループを活用して、Kubernetesネイティブになるように設計された、非常に非独断的なパイプラインエンジンです。次に、Dagger を試しました。これは、コンテナーを編成すように設計されたパイプラインエンジンで、SDKを使用して好みの技術スタックで設定できます。
一つ確かなことは、組織が選択したパイプラインエンジンに関係なく、開発チームは、すべての単一のステップ、資格情報、構成の詳細を定義する必要なく、サービスパイプラインを使用できることから大きな恩恵を受けるということです。プラットフォームチームがサービスに共有ステップ/タスクやデフォルトのパイプラインを作成できれば、開発者はアプリケーションコードの作成に集中できます。
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