Enterprise CI/CD with GitLab, Jenkins and Kubernetes

Section 1: สถาปัตยกรรม CI/CD ระดับองค์กร

• องค์ประกอบของ Pipeline ที่ดี: Build, Test, Quality Gate, Security Scan, Package, Deploy และ Verify
• Branching Strategy (Trunk-based กับ GitFlow) และ Release Strategy ที่สอดคล้องกัน
• ตัวชี้วัด DORA: Deployment Frequency, Lead Time, Change Failure Rate และ Time to Restore
• ภาพรวมโปรเจกต์ LedgerLine Payment Services: payment-api (Python) และ notification-service (Node.js)

Section 2: GitLab CI/CD ขั้นสูง

• rules, workflow และ Merge Request Pipeline สำหรับควบคุมว่า Job ใดรันเมื่อใด
• Variables, Protected Variables และขอบเขตของ CI/CD Job Token รวมถึงความเปลี่ยนแปลงใน GitLab 19
• Environment และ Deployment History สำหรับตรวจสอบย้อนหลัง
• Lab: เขียน .gitlab-ci.yml ของ payment-api ให้รันต่างกันตาม Branch และ Merge Request

Section 3: Lab: Pipeline หลาย Service ที่เร็วขึ้น

• Parent-Child Pipeline และ Multi-project Pipeline สำหรับระบบหลาย Service
• needs และ DAG เพื่อลดเวลารอระหว่าง Stage
• Cache กับ Artifacts ใช้ต่างกันอย่างไร และการตั้ง Key ให้ Cache ใช้ได้จริง
• Lab: แยก Pipeline ของสอง Service แล้ววัดเวลาก่อนและหลังปรับ

Section 4: Lab: มาตรฐานกลางด้วย CI/CD Components

• สร้าง CI/CD Component และเผยแพร่ใน CI/CD Catalog ภายในองค์กร
• กำหนด Input, การ Version Component และการเรียกใช้จากหลายโปรเจกต์
• แนวทางบังคับใช้ Pipeline มาตรฐานโดยไม่ปิดทางให้ทีมปรับเพิ่มเอง
• Lab: สร้าง Component กลางสำหรับ Build และ Test ที่ใช้ได้ทั้งสอง Service

Section 5: Workshop Day 1: GitLab Runner Fleet

• เลือก Instance, Group และ Project Runner ตามโครงสร้างองค์กร
• Docker Executor กับ Kubernetes Executor และการกำหนด Resource ต่อ Job
• ความปลอดภัยของ Runner: Protected Runner, แยก Runner สำหรับงาน Deploy และความเสี่ยงของ Privileged Mode
• Workshop: ติดตั้ง GitLab Runner แบบ Kubernetes Executor และแยก Runner ที่มีสิทธิ์ Deploy ด้วย Tag และ Protected Branch

Section 6: สถาปัตยกรรม Jenkins และ Configuration as Code

• Controller, Agent, Executor และ Plugin Ecosystem
• ข้อกำหนด Java ของ Jenkins LTS ปัจจุบัน (Java 21 หรือ 25) และการวางแผนอัปเกรด
• ติดตั้ง Jenkins บน Kubernetes และตั้งค่าให้ทำซ้ำได้ด้วย Jenkins Configuration as Code (JCasC)
• Lab: ติดตั้ง Jenkins ด้วย JCasC พร้อม Credentials และ Plugin ที่กำหนดไว้ในไฟล์

Section 7: Lab: Declarative Pipeline และ Jenkinsfile

• โครงสร้าง pipeline, agent, stages, steps และ post
• Parameters, Environment, Credentials และ when Condition
• Multibranch Pipeline และการเชื่อม Jenkins กับ GitLab Repository ผ่าน Webhook
• Lab: สร้าง Multibranch Pipeline ของ notification-service

Section 8: Lab: Shared Library สำหรับมาตรฐานกลาง

• โครงสร้าง Shared Library (vars และ src) และการ Version Library
• สร้าง Step กลางสำหรับ Build, Test และ Publish ให้ทุกทีมเรียกใช้
• ทดสอบและปล่อย Library เวอร์ชันใหม่โดยไม่กระทบ Pipeline เดิม
• Lab: ย้ายขั้นตอนซ้ำใน Jenkinsfile ไปเป็น Step กลางใน Shared Library

Section 9: Lab: Dynamic Agent บน Kubernetes

• Kubernetes Plugin และ Pod Template ที่มีหลาย Container ต่อ Build
• จัดการ Workspace, Cache และ Resource ของ Agent
• สิทธิ์ของ Agent บน Cluster และการแยก Namespace สำหรับงาน CI
• Lab: รัน Build และ Test ของ notification-service บน Dynamic Pod Agent

Section 10: Workshop Day 2: GitLab CI/CD กับ Jenkins

• เปรียบเทียบด้าน Pipeline Syntax, การดูแลรักษา, ความปลอดภัย และ Ecosystem
• แนวทางใช้ร่วมกัน เช่น GitLab เป็น Source Control และ Jenkins เป็น CI
• แนวทางย้ายจาก Jenkins ไป GitLab CI/CD ทีละโปรเจกต์
• Workshop: ส่งสถานะ Build จาก Jenkins กลับไปแสดงบน Merge Request ของ GitLab

Section 11: SonarQube สำหรับองค์กร

• เปรียบเทียบ SonarQube Server (Edition ต่าง ๆ และรุ่น 2026.1 LTA), SonarQube Community Build และ SonarQube Cloud
• ติดตั้ง SonarQube พร้อม PostgreSQL บน Docker หรือ Kubernetes
• แนวคิด Bugs, Vulnerabilities, Security Hotspots, Code Smells, Coverage และ Duplication
• Lab: ติดตั้ง SonarQube Community Build และวิเคราะห์โปรเจกต์แรก

Section 12: Lab: Quality Profile และ Quality Gate

• ปรับ Quality Profile ตามภาษาและมาตรฐานขององค์กร
• แนวคิด New Code และ Quality Gate ที่เข้มกับโค้ดใหม่โดยไม่ขวางงานเดิม
• ส่งผล Coverage จาก pytest และ Test ของ Node.js เข้า SonarQube
• Lab: ตั้ง Quality Gate สำหรับ New Code ของ LedgerLine

Section 13: Lab: เชื่อม SonarQube กับ Pipeline

• SonarScanner ใน GitLab CI/CD และการรอผล Quality Gate ก่อนไปขั้นถัดไป
• SonarQube Plugin ใน Jenkins และ waitForQualityGate
• การแสดงผลบน Merge Request ตามความสามารถของ Edition ที่ใช้
• Lab: เชื่อม payment-api บน GitLab และ notification-service บน Jenkins

Section 14: Lab: Security Scanning ใน Pipeline

• SAST ด้วย Semgrep และภาพรวม GitLab SAST
• Dependency Scanning และ Container Image Scanning ด้วย Trivy
• สร้าง SBOM และตรวจ Secret ที่หลุดในโค้ด
• Lab: เพิ่ม SAST, Dependency Scan, Container Scan และ SBOM ให้ทั้งสอง Service

Section 15: Workshop Day 3: นโยบายความปลอดภัยของ Pipeline

• กำหนดระดับความรุนแรงที่ยอมรับได้และการจัดการ False Positive อย่างมีหลักฐาน
• ป้องกัน Supply Chain: Pin เวอร์ชัน Image และ Dependency และจำกัดสิทธิ์ Job Token
• Workshop: ส่งโค้ดที่มีช่องโหว่และ Secret แล้วดู Pipeline หยุดตามนโยบาย
• แก้ไขจนผ่าน Quality Gate และ Security Gate แล้วบันทึกผลลง Workbook

Section 16: Artifact, Versioning และ Registry

• Semantic Versioning, การตั้ง Image Tag และหลัก Build Once, Deploy Many
• GitLab Container Registry และ Package Registry พร้อม Cleanup Policy
• Promote Artifact ระหว่าง Environment โดยไม่ Build ใหม่
• Lab: ตั้งกลยุทธ์ Versioning และ Tag Image ของทั้งสอง Service

Section 17: Lab: Helm 4 สำหรับมาตรฐานการ Deploy

• โครงสร้าง Chart มาตรฐานที่ใช้ได้หลาย Service และการจัด values ตาม Environment
• Library Chart และการตรวจ Chart ด้วย helm lint และ helm template ใน Pipeline
• ความเปลี่ยนแปลงสำคัญใน Helm 4 เช่น Server-side Apply สำหรับการติดตั้งใหม่
• Lab: สร้าง Helm Chart มาตรฐานของ LedgerLine

Section 18: Lab: Rolling Update และ Blue-Green

• Rolling Update: maxSurge, maxUnavailable และ Readiness Probe
• Blue-Green: สลับ Traffic ระหว่างสองเวอร์ชันและ Rollback ทันที
• เลือกกลยุทธ์ตามความเสี่ยงของแต่ละ Release
• Lab: Deploy notification-service แบบ Blue-Green แล้วสลับกลับ

Section 19: Lab: Canary ด้วย Gateway API

• แบ่ง Traffic ตามน้ำหนักด้วย HTTPRoute ของ Gateway API
• เกณฑ์ตัดสินใจไปต่อหรือถอย เช่น Error Rate และ Latency
• ขยายสัดส่วน Traffic เป็นขั้นจากใน Pipeline
• Lab: Deploy payment-api แบบ Canary 10% และเพิ่มสัดส่วนทีละขั้น

Section 20: Workshop Day 4: Deploy อย่างปลอดภัยจาก Pipeline

• เชื่อม Pipeline กับ Cluster ด้วย GitLab agent for Kubernetes และ Credentials ของ Jenkins
• Protected Environments, Manual Approval และ Deployment Freeze
• Smoke Test หลัง Deploy และ Rollback อัตโนมัติเมื่อไม่ผ่าน
• Workshop: ปล่อย Release ที่ Smoke Test ไม่ผ่านแล้วตรวจว่า Rollback ทำงานถูกต้อง

Section 21: แนวคิด GitOps

• หลักการ Declarative, Versioned, Pulled Automatically และ Continuously Reconciled
• แยก Application Repository กับ Environment (Config) Repository
• ข้อดีข้อจำกัดของ Push-based Deploy จาก Pipeline กับ Pull-based Deploy ด้วย GitOps
• ออกแบบโครงสร้าง Environment Repository ของ LedgerLine

Section 22: Lab: Argo CD 3.x

• ติดตั้ง Argo CD และสถาปัตยกรรมโดยสรุป
• Application, Project, Sync Policy และ Self-heal
• Promote ระหว่าง Dev, Staging และ Production ผ่าน Merge Request ใน Environment Repository
• Lab: ให้ Argo CD Deploy ทั้งสอง Service ไป Dev และ Staging

Section 23: Lab: เชื่อม CI กับ GitOps

• ให้ Pipeline อัปเดต Image Tag ใน Environment Repository แทนการ Deploy ตรง
• ตรวจสถานะ Sync และแจ้งเตือนเมื่อเกิด Drift
• สิทธิ์ของ Pipeline ต่อ Environment Repository และการตรวจทานก่อน Production
• Lab: ปรับ Pipeline ให้ CI สิ้นสุดที่การเปิด Merge Request ไปยัง Environment Repository

Section 24: วัดผลและขยายผลในองค์กร

• เก็บตัวชี้วัด DORA จาก Pipeline และ Deployment History
• แผนนำ Pipeline มาตรฐานไปใช้กับทีมอื่นทีละขั้น
• Governance: ใครดูแล Component, Shared Library และ Quality Gate
• Checklist ทบทวน Pipeline Blueprint ตั้งแต่ Commit จนถึง Production

Section 25: Master Workshop: Release ที่ล้มเหลว

• ผู้เรียนรวมทีมรับมือสถานการณ์ต่อเนื่องบน Pipeline ที่สร้างสะสมตั้งแต่วันที่ 1-4
• สถานการณ์จำลอง: ช่องโหว่ใหม่ใน Dependency, Quality Gate ไม่ผ่าน และ Canary ที่มี Error Rate สูง
• วิเคราะห์ต้นเหตุ แก้ไข และ Promote ไป Production ผ่าน Argo CD
• นำเสนอแผน Rollout Pipeline มาตรฐานสำหรับองค์กร