Dateien zum Repository hinzufügen und ersten Commit machen:

- - type „git add .“
    (add all files to staging area)
  - type „git commit -m „initial commit““
    (create first commit)

Set Up and Connect Remote-Repository

Remote-Repository (auf einer Plattform wie GitHub, GitLab oder Bitbucket) erstellen

Gehen Sie zurück zu github.com und melden Sie sich mit Ihrem Benutzernamen und Passwort an
(Einloggen bei GitHub)
Klicken Sie nach dem Login in der oberen rechten Ecke auf das „+“-Symbol und wählen Sie „New repository“
(Neues Repository erstellen)
type [project_name] as repository name
(Inhalt oder Zweck des Repositorys)
type description
(erklären, worum es in Ihrem Repository geht)
choose „public“ or „private“ repository
Initialize this repository with
(README-Datei,
.gitignore-Datei,
Lizenz)

Lokales Repository mit dem GitHub-Repository verbinden

type „git remote add origin https://github.com/[user_name]/[repository_name].git“
(URL of remote repository)
(add remote repository)
type „git push -u origin main“
(push to remote repository)

Containerize Application

Dockerfile erstellen

# Verwenden Sie ein offizielles Python-Laufzeit-Image als Eltern-Image
FROM [python_version; e.g. „python:3.8-slim“]

# Setzen Sie das Arbeitsverzeichnis im Container
WORKDIR /[project_folder_name]

# Kopieren Sie die benötigten Dateien in das Arbeitsverzeichnis
COPY requirements.txt ./
COPY [main_script_name; e.g. „main.py“] ./

# Installieren Sie alle benötigten Pakete aus der requirements.txt
RUN pip install –no-cache-dir -r requirements.txt

# Startbefehl für den Container
CMD [„python“, „./[main_script_name; e.g. „main.py“]“]

COPY kopiert Dateien von Ihrem lokalen System in den Container.

RUN führt Befehle aus, hier zum Installieren von Python-Paketen.

CMD gibt den Befehl an, der beim Start des Containers ausgeführt wird.

Dockerfile testen

Docker-Image erstellen

Erstelltes DockerImage überprüfen

Docker-image ausführen

AWS Berechtigungen konfigurieren
Container Registry einrichten
Create a new repository in AWS Elastic Container Registry (ECR) and name it [repository-name]
Authenticate Docker to your ECR
- type „aws ecr get-login-password –region <your-region> | docker login –username AWS –password-stdin <your-account-id>.dkr.ecr.<your-region>.amazonaws.com“
Build, Push and Check Docker Image
Build the Docker image
- type „docker build -t python-app .“
Tag the Docker image for ECR
- type „docker tag python-app:latest <your-account-id>.dkr.ecr.<your-region>.amazonaws.com/python-app:latest“
Push the Docker image to ECR
- type „docker push <your-account-id>.dkr.ecr.<your-region>.amazonaws.com/python-app:latest“
Check the Docker-Image in AWS ECR
- Open AWS Management Console
  –> login
- Navigate toAmazon ECR
  –> type „ECR“ into search bar
  –> choose „Elastic Container Registry“.
- check repository
  –> assure there is a repository and image

EC2 für Deployment vorbereiten
(EC2-Instanz für den Empfang der Updates konfigurieren)
- SSH-Zugriff und erforderliche Berechtigungen der EC2-Instanz sicherstellen
  (um Dateien zu empfangen und auszuführen)
Connect to EC2 Instance
- Open terminal on local machine
- Connect with EC2 instance through SSH
  type „ssh -i ~/.ssh/ec2-key Administrator@your-ec2-instance-public-dns„
Download and Execute Docker-Image from ECR

CI/CD-Tool auswählen (z.B. GitHub Actions (für GitHub), GitLab CI/CD (für GitLab) oder Jenkins)

open GitHub repository
–> click „Actions“
click „New workflow“
–> choose „vorgefertigtes Workflow-Template“ or create „eigenen Workflow“

CI/CD-Pipeline konfigurieren/Deployment-Skript schreiben

Erstellen Sie eine Konfigurationsdatei „.github/workflows/deploy.yml“ (alternativ im Format .json) im Verzeichnis Ihres Repositories.
Schritte des Workflows definieren, z.B.:
- - Quellcode aus Repository prüfen
  - Auschecken des Repositorys: actions/checkout@v2.
  - Python-Umgebung einrichten: actions/setup-python@v2.
  - Python-Abhängigkeiten installieren: pip install -r requirements.txt.
  - Bei AWS ECR anmelden
  - Docker-Image bauen und zu AWS ECR pushen
  - (Optional) Ausführen von Tests.
  - SSH-Agenten einrichten
  - Über SSH mit AWS EC2 verbinden
  - Code zu AWS EC2 deployen (siehe nächster Schritt).

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