Lorsque l’on déploie une application sur EC2 à partir de GitHub, certaines limites apparaissent rapidement :

L’application a-t-elle été automatiquement testée avant d’être mise en production ?
Peut-on garantir qu’elle fonctionne correctement pour les utilisateurs ?
Et si j’ajoute une nouvelle fonctionnalité, comment m’assurer que le déploiement se fera sans interruption de service ?

👉 C’est précisément pour répondre à ces enjeux qu’AWS propose des outils comme CodeBuild, qui permettent d’automatiser les étapes de test et de build dès qu’un changement est détecté dans le code. Ainsi, chaque mise à jour peut être validée de manière fiable avant d’être déployée.

🔁 Rappel des étapes en ingénierie logicielle (Software Engineering)

Lorsque vous travaillez avec AWS, vous partez généralement d’une application que vous devez développer, tester, versionner, et déployer. Pour cela, plusieurs outils interviennent à différentes étapes du cycle de vie logiciel.

📌 Étape 1 : Écrire le code

Pour commencer, il faut un environnement de développement. AWS proposait Cloud9, un IDE en ligne directement intégré à la plateforme. Cependant, cet outil n’est plus activé par défaut sur les nouveaux comptes AWS.
👉 Nous allons donc le remplacer par un outil local très utilisé : Visual Studio Code (VSCode).

📌 Étape 2 : Gérer les versions du code

Ensuite, il est important de versionner le code source pour suivre les modifications. AWS propose CodeCommit, un service Git managé. Mais comme CodeCommit n’est pas disponible par défaut sur les nouveaux comptes, nous utiliserons Git en local et GitHub comme plateforme distante.

📌 Étapes suivantes : automatiser la construction, le déploiement et l’intégration

Une fois le code versionné, voici la suite du processus :

CodeBuild : pour compiler, tester et préparer l’application.
CodeDeploy : pour déployer automatiquement l’application sur des instances EC2, des conteneurs, etc.
CodePipeline : pour orchestrer l’ensemble du processus CI/CD.

🎯 Dans ce billet, nous allons nous concentrer sur AWS CodeBuild

Nous verrons comment cet outil s’intègre dans la chaîne, comment l’utiliser avec GitHub, et comment il nous aide à automatiser la phase de build (compilation, tests, etc.).

👥 Quand plusieurs développeurs travaillent ensemble...

Dans un projet collaboratif, il est essentiel que le code source soit centralisé et testé pour s'assurer qu'il fonctionne correctement avant d’être mis en production.

Mais attention :
👉 Le test dont on parle ici n’est pas celui du cycle classique du développement logiciel (SDLC).

🧭 Petit rappel : le cycle SDLC (Software Development Life Cycle)

Requirement Gathering (collecte des besoins)
Analyse
Design
Implémentation
Testing (validation fonctionnelle et métier)
Déploiement
Monitoring & Maintenance

➡️ Le testing dans le SDLC vise à vérifier que l'application répond bien aux exigences définies au départ.

Mais dans notre contexte, ce n’est pas ce type de test que nous faisons avec CodeBuild.

💡 Le rôle des tests dans le processus de build

Quand un développeur écrit du code dans un langage comme Python, Java ou TypeScript, il le fait dans ce qu’on appelle un langage de haut niveau.
Ce code n’est pas directement compréhensible par la machine, il doit donc être traduit en code exécutable.

Cela peut se faire de deux façons :

Compilation : le code est transformé en bytecode puis en code machine (ex : Java, Go)
Interprétation : le code est exécuté ligne par ligne (ex : Python, JavaScript)

🔧 Le processus de build, étape par étape

Le build consiste à transformer ce code source en une application prête à être déployée. Il se déroule généralement en 4 étapes :

Compilation : le code est transformé en bytecode ou en code machine
Linking : ajout de toutes les bibliothèques et dépendances nécessaires
Optimisation : amélioration des performances, réduction du poids du code, vérification des bonnes pratiques
Packaging : génération d’un paquet prêt à être déployé (.zip, .jar, image Docker, etc.)

👉 C’est exactement ce que fait CodeBuild pour nous.

🤖 AWS CodeBuild : un transformeur automatique

On peut voir AWS CodeBuild comme un robot cuisinier :
Il récupère le code brut écrit par les développeurs, le prépare, le compile, et vérifie qu’il est prêt à être “servi” aux utilisateurs finaux.

Une fois que le développeur fait un commit sur GitHub :

CodeBuild s’active automatiquement
Il exécute toutes les étapes du build
Et il vous alerte immédiatement s’il y a une erreur

🍽️ Une analogie simple : le chef cuisinier

Avant de servir un plat à ses clients, un bon chef le goûte d’abord pour s’assurer qu’il est réussi.
➡️ C’est exactement ce que fait CodeBuild : il teste le code pour s’assurer qu’il est “consommable”.

Les types de tests que les développeurs peuvent inclure dans CodeBuild sont :

✅ Tests unitaires : tester une fonction ou un composant isolé
🔗 Tests d’intégration : s’assurer que plusieurs modules fonctionnent ensemble
🚀 Tests de performance : vérifier que l’application est rapide et efficace

⚠️ Ne pas confondre !

👉 Les tests exécutés dans CodeBuild sont techniques et automatisés, centrés sur la qualité du code et sa stabilité.

Ce sont des tests faits par les développeurs, bien avant la phase de validation fonctionnelle du SDLC.

Même après le build et le packaging, d’autres tests peuvent être faits (tests QA, tests utilisateurs, etc.), mais cela se fait en dehors de CodeBuild.

🚀 Principaux cas d’usage de AWS CodeBuild

1️⃣ Intégration et Déploiement Continus (CI/CD)
Automatisez l’ensemble du cycle de vie de votre application : à chaque commit, CodeBuild compile, teste et prépare le code pour le déploiement — sans intervention manuelle.

2️⃣ Construction et packaging de logiciels
CodeBuild transforme votre code source en un exécutable ou un paquet prêt à être déployé (fichiers .zip, .jar, images Docker, etc.).

3️⃣ Exécution automatisée des tests
Lancez automatiquement des tests unitaires, d’intégration ou de performance pour garantir la fiabilité de votre application à chaque modification du code.

4️⃣ Infrastructure as Code (IaC)
Intégrez CodeBuild à vos pipelines IaC pour automatiser le provisionnement et la mise à jour de vos infrastructures via des outils comme CloudFormation ou Terraform.

5️⃣ Construction d’images Docker
Utilisez CodeBuild pour créer, taguer et publier automatiquement vos images Docker sur un registre (Amazon ECR, Docker Hub, etc.).

CodeBuild 101: Introduction à AWS CodeBuild