Skip to main content
We publish frequent updates to our documentation, and translation of this page may still be in progress. For the most current information, please visit the English documentation.

Bereitstellen in Amazon Elastic Container Service

Im Rahmen deines Continuous Deployment-Workflows (CD) kannst du die Bereitstellung in Amazon Elastic Container Service (ECS) vornehmen.

Hinweis: GitHub-gehostete Runner werden auf GitHub Enterprise Server derzeit nicht unterstützt. Weitere Informationen zur geplanten zukünftigen Unterstützung findest Du in der GitHub public roadmap.

Einführung

In diesem Leitfaden wird erläutert, wie GitHub Actions verwendet wird, um eine containerisierte Anwendung zu erstellen, sie in Amazon Elastic Container Registry (ECR) zu pushen und in Amazon Elastic Container Service (ECS) bereitzustellen, wenn ein Push in den main-Branch erfolgt.

Bei jedem neuen Push in main in deinem GitHub-Repository erstellt der GitHub Actions-Workflow ein neues Containerimage, verschiebt es an Amazon ECR und stellt dann eine neue Aufgabendefinition für Amazon ECS bereit.

Hinweis: Wenn deine GitHub Actions-Workflows auf Ressourcen eines Cloudanbieters zugreifen müssen, der OpenID Connect (OIDC) unterstützt, kannst du deine Workflows so konfigurieren, dass die Authentifizierung direkt beim Cloudanbieter erfolgt. Dadurch musst du diese Anmeldeinformationen nicht mehr als langlebige Geheimnisse speichern und profitierst zudem von weiteren Sicherheitsvorteilen. Weitere Informationen findest du unter Informationen zur Sicherheitshärtung mit OpenID Connect. und Konfigurieren von OpenID Connect in Amazon Web Services.

Voraussetzungen

Bevor du deinen GitHub Actions-Workflow erstellst, musst du die folgenden Einrichtungsschritte für Amazon ECR und ECS ausführen:

  1. Erstelle ein Amazon ECR-Repository, um deine Bilder zu speichern.

    Verwende z. B. die AWS CLI:

    Shell
        --repository-name MY_ECR_REPOSITORY \
        --region MY_AWS_REGION

    Ensure that you use the same Amazon ECR repository name (represented here by MY_ECR_REPOSITORY) for the ECR_REPOSITORY variable in the workflow below.

    Ensure that you use the same AWS region value for the AWS_REGION (represented here by MY_AWS_REGION) variable in the workflow below.

  2. Create an Amazon ECS task definition, cluster, and service.

    For details, follow the Getting started wizard on the Amazon ECS console, or the Getting started guide in the Amazon ECS documentation.

    Ensure that you note the names you set for the Amazon ECS service and cluster, and use them for the ECS_SERVICE and ECS_CLUSTER variables in the workflow below.

  3. Store your Amazon ECS task definition as a JSON file in your GitHub repository.

    The format of the file should be the same as the output generated by:

    Shell
    aws ecs register-task-definition --generate-cli-skeleton

    Ensure that you set the ECS_TASK_DEFINITION variable in the workflow below as the path to the JSON file.

    Ensure that you set the CONTAINER_NAME variable in the workflow below as the container name in the containerDefinitions section of the task definition.

  4. Create GitHub Actions secrets named AWS_ACCESS_KEY_ID and AWS_SECRET_ACCESS_KEY to store the values for your Amazon IAM access key.

    For more information on creating secrets for GitHub Actions, see "Encrypted secrets."

    See the documentation for each action used below for the recommended IAM policies for the IAM user, and methods for handling the access key credentials.

  5. Optionally, configure a deployment environment. Umgebungen werden verwendet, um ein allgemeines Bereitstellungsziel wie production, staging oder development zu beschreiben. Wenn ein GitHub Actions-Workflow in einer Umgebung bereitgestellt wird, wird die Umgebung auf der Hauptseite des Repositorys angezeigt. Du kannst Umgebungen verwenden, um festzulegen, dass für die Fortsetzung eines Auftrags eine Genehmigung erforderlich ist, um einzuschränken, welche Branches einen Workflow auslösen können, oder um den Zugriff auf Geheimnisse zu beschränken. Weitere Informationen zu Umgebungen findest du unter Verwenden von Umgebungen für die Bereitstellung.

Creating the workflow

Once you've completed the prerequisites, you can proceed with creating the workflow.

The following example workflow demonstrates how to build a container image and push it to Amazon ECR. It then updates the task definition with the new image ID, and deploys the task definition to Amazon ECS.

Ensure that you provide your own values for all the variables in the env key of the workflow.

Wenn du eine Bereitstellungsumgebung konfiguriert hast, ändere den Wert environment in den Namen deiner Umgebung. Wenn du keine Umgebung konfiguriert hast, lösche den environment-Schlüssel.

YAML
# Dieser Workflow verwendet Aktionen, die nicht von GitHub zertifiziert sind.
# Sie werden von einem Drittanbieter bereitgestellt und unterliegen
# separaten Nutzungsbedingungen, Datenschutzbestimmungen und Support
# Onlinedokumentation.

# GitHub empfiehlt, Aktionen an einen Commit-SHA anzuheften.
# Um eine neuere Version zu erhalten, musst du den SHA aktualisieren.
# Du kannst auch auf ein Tag oder einen Branch verweisen, aber die Aktion kann sich ohne Vorwarnung ändern.

name: Deploy to Amazon ECS

on:
  push:
    branches:
      - main

env:
  AWS_REGION: MY_AWS_REGION                   # set this to your preferred AWS region, e.g. us-west-1
  ECR_REPOSITORY: MY_ECR_REPOSITORY           # set this to your Amazon ECR repository name
  ECS_SERVICE: MY_ECS_SERVICE                 # set this to your Amazon ECS service name
  ECS_CLUSTER: MY_ECS_CLUSTER                 # set this to your Amazon ECS cluster name
  ECS_TASK_DEFINITION: MY_ECS_TASK_DEFINITION # set this to the path to your Amazon ECS task definition
                                               # file, e.g. .aws/task-definition.json
  CONTAINER_NAME: MY_CONTAINER_NAME           # set this to the name of the container in the
                                               # containerDefinitions section of your task definition

jobs:
  deploy:
    name: Deploy
    runs-on: ubuntu-latest
    environment: production

    steps:
      - name: Checkout
        uses: actions/checkout@v3

      - name: Configure AWS credentials
        uses: aws-actions/configure-aws-credentials@13d241b293754004c80624b5567555c4a39ffbe3
        with:
          aws-access-key-id: ${{ secrets.AWS_ACCESS_KEY_ID }}
          aws-secret-access-key: ${{ secrets.AWS_SECRET_ACCESS_KEY }}
          aws-region: ${{ env.AWS_REGION }}

      - name: Login to Amazon ECR
        id: login-ecr
        uses: aws-actions/amazon-ecr-login@aaf69d68aa3fb14c1d5a6be9ac61fe15b48453a2

      - name: Build, tag, and push image to Amazon ECR
        id: build-image
        env:
          ECR_REGISTRY: ${{ steps.login-ecr.outputs.registry }}
          IMAGE_TAG: ${{ github.sha }}
        run: |
          # Build a docker container and
          # push it to ECR so that it can
          # be deployed to ECS.
          docker build -t $ECR_REGISTRY/$ECR_REPOSITORY:$IMAGE_TAG .
          docker push $ECR_REGISTRY/$ECR_REPOSITORY:$IMAGE_TAG
          echo "::set-output name=image::$ECR_REGISTRY/$ECR_REPOSITORY:$IMAGE_TAG"

      - name: Fill in the new image ID in the Amazon ECS task definition
        id: task-def
        uses: aws-actions/amazon-ecs-render-task-definition@97587c9d45a4930bf0e3da8dd2feb2a463cf4a3a
        with:
          task-definition: ${{ env.ECS_TASK_DEFINITION }}
          container-name: ${{ env.CONTAINER_NAME }}
          image: ${{ steps.build-image.outputs.image }}

      - name: Deploy Amazon ECS task definition
        uses: aws-actions/amazon-ecs-deploy-task-definition@de0132cf8cdedb79975c6d42b77eb7ea193cf28e
        with:
          task-definition: ${{ steps.task-def.outputs.task-definition }}
          service: ${{ env.ECS_SERVICE }}
          cluster: ${{ env.ECS_CLUSTER }}
          wait-for-service-stability: true

Zusätzliche Ressourcen

Den ursprünglichen Startworkflow findest du unter aws.yml im GitHub Actions-Repository starter-workflows.

Weitere Informationen zu den in diesen Beispielen verwendeten Diensten findest du in der folgenden Dokumentation: