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DevOps con GitLab para automatizar entregas de software
04:19 - 2

Qué es DevOps y cómo integra desarrollo con operaciones
08:44 - 3

DevOps como ciclo iterativo continuo: etapas y beneficios clave
08:21 - 4

GitLab como plataforma integral para el ciclo de vida DevOps
09:29 - 5

Diferencias clave entre GitLab y GitHub para desarrolladores
03:25
Validación de archivos GitLab CI con linter antes del pipeline
Clase 25 de 53 • Curso de DevOps con GitLab
Contenido del curso
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Diferencias entre Agile y Waterfall en desarrollo de software
06:20 - 12

Creación y gestión de issues en GitLab para colaboración eficaz
12:07 - 13

Etiquetas para organizar issues en GitLab
07:30 - 14
Planificación en Gitlab-Pesos
02:40 - 15

Creación y gestión de milestones en GitLab para sprints y releases
07:23 - 16

Boards en GitLab para visualizar flujos de trabajo con issues
06:25 - 17

Service Desk de GitLab para soporte por correo electrónico
08:34 - 18
Planificación en Gitlab-Quick actions
00:33
- 19

Inicialización de Angular con GitLab y test-driven development
06:50 - 20

Merge requests y control de calidad en GitLab
12:24 - 21

Flujo completo de merge requests en GitLab
09:24 - 22

Automatización de flujos de trabajo con GitLab CI
02:59 - 23

GitLab CI: configuración, stages y variables para automatización
10:12 - 24

Configuración de GitLab CI para proyectos Angular
11:53 - 25

Validación de archivos GitLab CI con linter antes del pipeline
09:18 - 26
gitlab-ci.yml
02:33 - 27

Configuración de GitLab Pages para hosting estático con CI
04:26 - 28

Configuración de GitLab Pages para deploy automático de Angular
13:11 - 29

Desarrollo ágil y sus doce principios fundamentales
02:33 - 30

GitLab AutoDevOps: pipelines automatizados con seguridad y calidad
06:26 - 31

Configuración de GitLab Auto DevOps con Kubernetes en Google Cloud
09:39 - 32

Configuración de Auto DevOps en GitLab con Kubernetes
13:38
- 35

DevSecOps: integración de seguridad en el ciclo de desarrollo
06:27 - 36

Autenticación de commits con llaves PGP en GitLab
10:18 - 37

Pruebas estáticas de seguridad en GitLab para detectar vulnerabilidades
08:37 - 38

Análisis de contenedores con GitLab y Clair para detectar vulnerabilidades
03:40 - 39

Análisis de vulnerabilidades en dependencias de NPM, PIP y Composer
05:35 - 40

Pruebas dinámicas de seguridad con DAST en GitLab
06:37 - 41

GitLab Security Dashboard: hub centralizado de vulnerabilidades
04:35
- 42

Continuous Deployment seguro con GitLab y control de riesgos
08:04 - 43

Configuración de ambientes en GitLab para desarrollo industrial
08:08 - 44

Review apps: ambientes efímeros por branch para feedback rápido
13:34 - 45
Estrategias de Distribución
04:29 - 46
Feature Flags
03:07 - 47

Rollback en GitLab para revertir errores en producción
05:14
- 48

Importancia del monitoreo en DevOps y despliegue continuo
04:59 - 49

Métricas de desempeño en GitLab con Prometheus
04:35 - 50

Métricas de salud en GitLab para prevenir fallas de infraestructura
05:44 - 51

Métricas de equipo en GitLab para optimizar workflows de DevOps
05:45 - 52

Integración de GitLab con Sentry para rastrear errores en producción
12:27
Validar la configuración de GitLab CI sin esperar a que corra un pipeline completo es clave para trabajar rápido y con confianza. Aquí verás cómo usar el linter de GitLab CI para detectar errores de sintaxis en .gitlab-ci.yml, cuáles ajustes mínimos asegurar para un Pipeline verde, y qué ocurre al integrar cambios con squash commits y merge a master.
¿Cómo validar .gitlab-ci.yml con el linter de GitLab CI?
Usar primero el linter evita perder tiempo en ejecuciones fallidas por errores de sintaxis. GitLab ofrece un validador que confirma si los keywords, el orden y la estructura del archivo .gitlab-ci.yml son correctos. Ojo: el linter valida sintaxis, no la lógica de tus scripts.
- Entra al proyecto y abre el linter en la ruta:
/-/ci/lint. - Copia y pega todo tu
.gitlab-ci.ymly presiona Validar. - Corrige errores de sintaxis como
artifictsporartifacts. - Repite la validación hasta obtener “syntaxis correcta”.
Con la sintaxis lista, confirma cambios en Git:
- Revisa con
git statusque.gitlab-ci.ymlestá listo para stage. - Añade y crea el commit: “add GitLab CI config”.
- Firma con tu llave PGP si tu repositorio lo requiere.
- Sube cambios con
git pushusando tu llave SSH.
¿Qué configuración mínima asegura un pipeline estable en Node?
La configuración base incluye la imagen Node 11, dos stages (Install y Test) y jobs bien encadenados mediante artifacts y dependencies. Esto garantiza que node_modules se comparta correctamente y que las pruebas corran sin reinstalar todo en cada job.
- Imagen base: Node 11.
- Stages: Install y Test.
- Job “Install dependencies”: instala dependencias y las exporta como artifacts para los siguientes jobs.
- Uso de cache para evitar reinstalaciones de
node_modules. - Job de tests: pertenece a stage “test” y depende de “install dependencies” vía dependencies para consumir
node_modules.
Ajustes críticos en el job de pruebas:
- before_script: instalar Chrome correctamente. Corregir “app get” por
apt-get updatey usar&&en lugar de&&&. - script: ejecutar
npm run test CIen lugar de “npm test CI”. - variables: declarar la variable de ambiente que apunta al binario de Chrome para que Karma ejecute en Chrome Headless. Sin esto, los tests no corren.
Ideas clave que garantizan estabilidad:
- El linter detecta sintaxis, pero no errores en los scripts.
- Artifacts y dependencies conectan jobs y comparten
node_modules. - Cache acelera el pipeline evitando reinstalaciones.
- Chrome Headless permite correr pruebas sin interfaz gráfica.
npm run test CIrespeta la convención de npm scripts.
¿Qué sucede tras un pipeline verde y el merge a master?
Desde el menú de Pipelines verás primero el job de instalación y la subida de artifacts. Luego el job de tests instala Chrome y ejecuta las pruebas. Al terminar con “tres success”, el widget del merge request muestra el Pipeline en verde.
Cambios revisados antes de integrar:
- Añadir
.gitlab-ci.ymlcon toda la configuración. - Agregar un script en
package.jsonpara pruebas. - Configurar Karma para correr en Chrome Headless.
Buenas prácticas al integrar:
- Resolver el estado WIP cuando el pipeline está verde.
- Hacer squash commits para mantener un historial claro.
- Borrar el branch tras el merge.
Tras confirmar el merge, se detona automáticamente un pipeline en master porque la configuración ya vive ahí. Esto consolida el primer paso de Continuous Integration: con cada commit se instalan dependencias y corren los tests. Más adelante podrás integrar Continuous Deployment y Continuous Delivery dentro de tu flujo de development.
¿Te gustaría comentar cómo declaras tus variables o cómo optimizas el uso de artifacts y cache en tus pipelines de GitLab CI?