Automatizar y observar — Diapositivas

Ejercicio 13

Crear y ejecutar el pipeline

Crear un pipeline con etapas Source (CodeCommit main), Build (el proyecto de CodeBuild) y Deploy (el servicio de ECS), con una etapa de aprobación manual antes del Deploy. Subir un commit, observar el flujo, aprobar el despliegue, y confirmar que la nueva imagen llegó a ECS.

Agregar a buildspec.yml la generación de imagedefinitions.json y la sección artifacts, y subirlo a CodeCommit.
En CodePipeline, pulsar Create pipeline y nombrarlo taller-aws-<su-nombre>-pipeline. Dejar crear un nuevo rol de servicio.
Source: AWS CodeCommit, repositorio taller-aws-<su-nombre>, rama main, detección por CloudWatch Events.
Build: AWS CodeBuild, proyecto taller-aws-<su-nombre>-build.
Deploy: Amazon ECS, el clúster y el servicio. Crear el pipeline.
Edit → Add stage entre Build y Deploy, llamada Aprobacion, con una acción Manual approval. Save.

Subir un commit a main:

git commit -am "Probar el pipeline"
git push codecommit main

Observar Source → Build → (pausa) Aprobacion. Pulsar Review → Approve.
La etapa Deploy actualiza el servicio de ECS. Confirmar el nuevo despliegue en la consola de ECS.

El pipeline, de punta a punta

flowchart LR
  C["commit<br/>(CodeCommit)"] --> B["Build<br/>(CodeBuild)"]
  B --> R[("imagen<br/>en ECR")]
  B --> A{"Aprobación<br/>manual"}
  A -->|Approve| D["Deploy<br/>(ECS)"]

Aprobación manual

Source → Build → [ Aprobación ] → Deploy
                       ⏸ espera

El pipeline se detiene antes de desplegar, hasta que alguien pulsa Approve.

De un evento a un canal de Teams

CodePipeline / CodeBuild (evento)
  → CodeStar Notifications (regla)
  → Amazon SNS (tema)
  → AWS Chatbot
  → canal de Microsoft Teams

Real vs. laboratorio

Producción	Laboratorio
→ AWS Chatbot → Teams	→ app del instructor → toast

Mismo evento, misma regla, mismo SNS. Cambia solo el último salto.

Ejercicio 14

Notificar los eventos del pipeline

Crear una regla de notificación sobre el pipeline que publique, en el tema de SNS del taller, los eventos de ejecución exitosa, fallida, y de aprobación pendiente. Disparar una ejecución y observar los avisos.

Métricas vs. logs

Métricas	Logs
Cuánto	Qué pasó
Números en el tiempo	Líneas de texto con detalle
Tendencias y umbrales	Diagnóstico evento por evento

Ejercicio 15

Leer la métrica y el log

Para la aplicación, abrir la métrica CPUUtilization del servicio en CloudWatch, y consultar las líneas de log más recientes del contenedor con Logs Insights.

Abrir CloudWatch → Metrics → All metrics.
Navegar a ECS → por servicio y seleccionar CPUUtilization para el servicio. Observar la gráfica y ajustar el rango temporal.
Abrir CloudWatch → Logs → Logs Insights.
Seleccionar el grupo de logs del contenedor (el de la task definition de la Semana 2).

Ejecutar la consulta:

fields @timestamp, @message
| sort @timestamp desc
| limit 20

Leer las líneas devueltas: son la salida reciente de la aplicación en ejecución.