目录

一、开篇引入

二、Tekton 是什么

（一）定义与背景

（二）核心组件

三、Tekton 的优势

（一）Kubernetes 原生

（二）灵活扩展

（三）轻量级

（四）白盒化

四、Tekton 实践操作

（一）安装 Tekton

（二）创建简单 Pipeline

（三）组合成 Pipeline

（四）运行 Pipeline

五、Tekton 与其他工具集成

（一）与 Argocd 集成

（二）与 Jenkins 集成

六、总结与展望

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一、开篇引入

在当今数字化时代，软件的迭代速度犹如疾驰的列车，快速、稳定的持续集成和持续部署（CI/CD）成为了运维和开发团队手中的关键武器。然而，实际工作中，大家却常常被 CI/CD 的各种痛点所困扰。比如，部署效率低下，一次简单的代码更新，可能需要花费数小时甚至数天才能完成部署，这期间不仅消耗了大量的人力和时间成本，还可能导致业务上线的延迟，错失市场机会。

再如，流程复杂也是一个让人头疼的问题。从代码提交到最终部署上线，中间要经过多个环节，每个环节都需要人工配置和操作，不仅容易出错，而且一旦出现问题，排查和解决起来也相当困难。有时候，仅仅是因为一个配置文件的小错误，就可能导致整个部署流程失败，前功尽弃。

还有不同环境的兼容性问题，开发、测试、生产环境的差异，常常使得在开发环境中运行良好的代码，到了测试或生产环境就出现各种问题，需要反复调试和修改，进一步拖慢了项目进度。

那么，有没有一种工具能够解决这些痛点，让 CI/CD 变得更加高效、简单呢？答案是肯定的，那就是 Tekton。Tekton 作为一款强大的云原生 CI/CD 工具，正逐渐在运维领域崭露头角，它以其独特的优势和功能，为我们提供了一种全新的 CI/CD 解决方案 。接下来，就让我们一起深入了解 Tekton，看看它是如何为我们的运维工作带来变革的。

二、Tekton 是什么

（一）定义与背景

Tekton 是一个开源的云原生 CI/CD 项目，它基于 Kubernetes 自定义资源定义（CRD）来定义和管理 CI/CD 流水线。其诞生源于对云原生环境下高效、灵活 CI/CD 解决方案的迫切需求 。最初，Tekton 是 Knative 项目中的一个子项目，主要为 Knative 的 build 模块增添 pipeline 功能。随着不断的发展和功能扩充，它逐渐从 Knative 中独立出来，成长为一个通用的、强大的 CI/CD 框架，旨在为各种规模的开发团队提供标准化、可扩展且易于使用的 CI/CD 工具 。

（二）核心组件

1. Task：Task 是 Tekton 中定义构建任务的基本单元，它由一系列有序的步骤（steps）构成。每个 step 都可以定义自己的输入和输出，并且能够将上一个 step 的输出作为下一个 step 的输入，形成一个连贯的任务执行流程。例如，在一个典型的软件构建任务中，第一个 step 可能是从代码仓库拉取代码，第二个 step 则是编译代码，第三个 step 进行测试。每个 step 都在一个独立的容器中执行，这样可以确保任务的隔离性和可重复性。通过合理定义 Task，我们可以将复杂的构建过程分解为一个个可管理的小任务，方便复用和维护。比如，对于一个 Java 项目的构建，我们可以定义一个包含拉取代码、编译、测试等步骤的 Task，以后每次有新的 Java 项目需要构建时，都可以复用这个 Task。

1. TaskRun：TaskRun 是 Task 的实际执行者。虽然 Task 定义了具体要做的事情，但它本身并不会真正运行，只有通过 TaskRun 并提供执行所需的参数，才能触发任务的执行。每创建一个 TaskRun，就会生成一个对应的 Pod，其中每个 step 对应 Pod 中的一个 container。例如，当我们定义了一个拉取代码的 Task 后，通过创建 TaskRun 并传入代码仓库的地址、分支等参数，就可以让这个 Task 真正运行起来，从指定的仓库拉取代码。可以说，TaskRun 是将 Task 从定义转化为实际操作的关键环节，它使得我们能够灵活地控制任务的执行时机和执行参数 。

1. Pipeline：Pipeline 是由一系列 Tasks 组成的流水线，它定义了整个 CI/CD 流程的模板。在 Pipeline 中，上一个 Task 的输出可以作为下一个 Task 的输入，通过这种方式将多个 Tasks 连接成一个有向无环图（DAG），按照特定的顺序依次执行。例如，一个完整的 CI/CD 流程可能包括拉取代码、编译代码、运行测试、构建镜像、推送镜像等多个 Tasks，通过 Pipeline 将这些 Tasks 组合起来，就形成了一个完整的流水线。借助 Pipeline，我们可以将复杂的 CI/CD 流程进行可视化和标准化，方便团队成员理解和维护。[此处插入一个简单的 Pipeline 工作流程图，图中清晰展示多个 Tasks 如何依次执行以及它们之间的输入输出关系]

1. PipelineRun：PipelineRun 是 Pipeline 的实际执行实例。当创建一个 PipelineRun 后，系统会根据 Pipeline 的定义创建相应的 Pod 来执行各个 Task。PipelineRun 在整个 CI/CD 流程中起着至关重要的作用，它记录了 Pipeline 的执行过程和结果，我们可以通过它查看 CI/CD 工作流程的状态，包括每个 Task 的执行情况、执行时间、执行结果等详细信息。比如，通过查看 PipelineRun 的日志，我们可以快速定位到 CI/CD 流程中出现问题的环节，及时进行排查和修复。每次执行 Pipeline 时，都会生成一个对应的 PipelineRun 资源，方便我们对 CI/CD 流程进行跟踪和管理 。

三、Tekton 的优势

（一）Kubernetes 原生

Tekton 与 Kubernetes 体系深度融合，这是它区别于其他许多 CI/CD 工具的显著优势。它直接利用 Kubernetes 的容器编排能力，将任务和流水线中的每个步骤都运行在容器中，确保了环境的一致性和隔离性。这意味着，无论是在本地开发环境、测试环境还是生产环境，只要是基于 Kubernetes 的，Tekton 都能稳定运行，无需担心环境差异带来的问题。

同时，Tekton 能够与 Kubernetes 生态系统中的其他组件无缝对接，如 Service、Ingress、ConfigMap 等，充分利用 Kubernetes 的资源管理、网络和存储功能。例如，在部署一个微服务应用时，Tekton 可以借助 Kubernetes 的 Service 来实现服务发现和负载均衡，通过 ConfigMap 来管理应用的配置文件，与其他云原生工具（如 Prometheus 用于监控、Grafana 用于可视化、Jaeger 用于分布式追踪等）结合使用时，也能实现对 CI/CD 流程全方位的监控、日志记录和故障排查 ，形成一个完整的云原生技术栈。

相比之下，一些非 Kubernetes 原生的 CI/CD 工具，在与 Kubernetes 集成时往往需要额外的插件或复杂的配置，而且集成效果可能并不理想，容易出现兼容性问题。比如，传统的 CI/CD 工具在处理容器化应用的部署时，可能无法充分利用 Kubernetes 的自动扩缩容、健康检查等功能，导致部署效率低下和应用稳定性不足。而 Tekton 作为 Kubernetes 原生工具，能够天然地与 Kubernetes 集群紧密协作，发挥出云原生架构的最大优势。

（二）灵活扩展

在实际的业务场景中，需求往往是复杂多变的，这就要求 CI/CD 工具具备强大的灵活扩展能力，而 Tekton 正好满足了这一需求。它的架构设计允许用户通过 YAML 文件对任务和流水线进行高度定制，用户可以根据具体项目的特点和需求，灵活地组合不同的任务步骤，设置参数和依赖关系 。

例如，对于一个电商项目，在 CI/CD 流程中，除了常规的代码拉取、编译、测试、部署等任务外，可能还需要添加一些特定的步骤，如商品数据的同步、缓存的预热等。使用 Tekton，我们可以轻松地定义这些自定义任务，并将它们融入到现有的流水线中。此外，Tekton 还支持开发自定义任务，用户可以将特定的业务逻辑封装成任务，方便在不同的项目中复用。假设公司内部有一套自研的代码质量检测工具，我们可以将其封装成一个 Tekton 任务，以后在各个项目的 CI/CD 流程中都能直接使用这个任务来进行代码质量检测，大大提高了工作效率。

再比如，在一个大型的微服务架构项目中，不同的微服务可能有不同的构建和部署要求。有的微服务需要在构建过程中进行特殊的依赖处理，有的微服务在部署时需要进行灰度发布。Tekton 可以针对每个微服务的特点，定制个性化的 CI/CD 流水线，通过灵活扩展满足复杂的业务需求。这种高度的灵活性和可扩展性，使得 Tekton 能够适应各种不同规模和类型的项目，为企业的数字化转型提供有力支持。

（三）轻量级

Tekton 具有轻量级的特点，这使得它在使用和维护上都更加简便。它的组件和概念相对较少，没有过多复杂的配置和依赖。从学习成本来看，对于运维人员和开发人员来说，初期上手 Tekton 相对容易，不需要花费大量的时间去学习和理解复杂的架构和概念。

在项目的中期交付阶段，由于 Tekton 的轻量级特性，部署和配置 Tekton 所需的时间和资源都较少，可以快速搭建起 CI/CD 环境，实现从代码到部署的快速交付。而且，在后期维护过程中，较少的组件意味着更低的维护成本和更少的潜在故障点，出现问题时也更容易排查和解决。

对比一些重型的 CI/CD 工具，它们往往包含大量的组件和复杂的功能模块，虽然功能强大，但也带来了较高的学习成本、部署难度和维护负担。例如，某些传统的 CI/CD 工具，在安装和配置过程中需要处理多个组件之间的依赖关系，可能还需要专门的运维团队来进行管理和维护。一旦某个组件出现问题，排查和修复的过程可能会非常繁琐，甚至可能影响整个 CI/CD 流程的正常运行。而 Tekton 以其轻量级的优势，避免了这些问题，让 CI/CD 流程更加简洁高效。

（四）白盒化

Tekton 的白盒化特性为用户提供了对 CI/CD 流程更直观、更深入的了解和控制。在 Tekton 中，运行中的管道、步骤等状态都对外暴露，这使得用户可以方便地获取到 CI/CD 流程中各个环节的实时信息。

例如，我们可以通过 Kubernetes 的命令行工具 kubectl 或者 Tekton 提供的 Dashboard，轻松查看 PipelineRun 和 TaskRun 的状态，包括任务是否正在运行、已经运行的时间、是否执行成功等。如果某个任务出现错误，我们可以直接查看对应的日志信息，快速定位问题所在。假设在一次代码部署过程中，某个步骤出现了失败的情况，我们可以通过查看 Tekton 的日志，详细了解该步骤执行时的具体命令、输入输出参数以及错误信息，从而能够及时采取措施进行修复。

这种白盒化的设计还便于与前端工具联通，开发人员可以将 Tekton 的状态信息集成到自己熟悉的前端界面中，实时展示 CI/CD 流程的进度和结果，为团队成员提供更直观的反馈。例如，将 Tekton 与团队使用的项目管理工具集成，当 CI/CD 流程发生变化时，项目管理工具中能够实时显示相关信息，方便团队成员随时了解项目的进展情况，提高团队协作效率 。

四、Tekton 实践操作

（一）安装 Tekton

在 Kubernetes 集群中安装 Tekton 的步骤相对简洁，官方已经为我们准备了现成的安装文件。若要安装最新版本的 Tekton ，可执行以下命令：

kubectl apply --filename https://storage.googleapis.com/tekton-releases/pipeline/latest/release.yaml

在执行上述命令时，需要确保机器能够访问相关的镜像源。若机器无法访问 gcr.io，可能无法正常下载镜像。这种情况下，可以先通过一台能够访问国外的机器下载镜像，再同步到国内镜像仓库 。

如果想安装指定版本的 Tekton ，则需要选择对应的版本。例如，要安装 v0.32.1 版本，执行如下命令：

kubectl apply -f https://storage.googleapis.com/tekton-releases/pipeline/previous/v0.32.1/release.yaml

更多版本以及对应的安装方式，可到 Tekton 的官方 GitHub 仓库（github.com/tektoncd/pipeline）查看 。

安装完成后，我们可以通过以下方式验证是否安装成功：

1. 查看 CRD：执行kubectl get crd | grep tekton命令，若安装成功，会显示一系列 Tekton 相关的自定义资源定义（CRD），如clustertasks.tekton.dev、pipelineresources.tekton.dev、pipelines.tekton.dev等 。

1. 查看 Pod：执行kubectl get po -n tekton-pipelines命令，若安装成功，会看到tekton-pipelines-controller和tekton-pipelines-webhook等 Pod 处于运行状态 。

（二）创建简单 Pipeline

接下来，我们以一个简单的 Go 项目为例，展示如何创建一个包含拉取代码、单元测试、构建镜像并推送、部署应用的 Pipeline。

1. 拉取代码 Task

我们可以直接使用 Tekton Hub 上的 git - clone Task 来拉取代码，该 Task 支持的功能丰富，参数也较多。安装方式有两种，分别是使用kubectl和tkn客户端 。

• • 使用 kubectl 安装：

kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/tektoncd/catalog/main/task/git-clone/0.5/git-clone.yaml

• 使用 tkn 客户端安装：

tkn hub install task git-clone

安装完成后，我们可以通过创建一个 TaskRun 来测试该 Task 是否能满足需求。以下是一个测试用的 TaskRun 示例（这里先用一个公开的仓库进行测试）：

apiVersion: tekton.dev/v1beta1

kind: TaskRun

metadata:

name: test-git-clone

namespace: default

spec:

workspaces:

- name: output

emptyDir: {}

params:

- name: url

value: "https://gitee.com/coolops/tekton-install.git"

- name: revision

value: "master"

- name: gitInitImage

value: "registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/coolops/tekton-git-init:v0.29"

taskRef:

name: git-clone

在上述示例中，params部分定义了拉取代码所需的参数，包括代码仓库的 URL、分支名称以及初始化 Git 的镜像 。workspaces部分定义了一个空目录，用于存储拉取下来的代码 。taskRef指定了要引用的 Task 名称 。

2. 单元测试 Task

对于 Go 项目的单元测试，基本就是执行go test ./...命令。所以这个 Task 只需要一个能提供 Go 环境并执行 Go 命令的容器即可。以下是单元测试 Task 的示例代码：

apiVersion: tekton.dev/v1beta1

kind: Task

metadata:

name: unit-test

spec:

workspaces:

- name: source

steps:

- name: unit-test

workingDir: $(workspaces.source.path)

image: golang:1.17.5

env:

- name: GOPROXY

value: https://goproxy.cn

command: ['go']

args:

- "test"

- "./..."

在这个示例中，workingDir指定了测试命令的工作目录为拉取代码的目录 。image指定了使用的 Go 镜像 。env部分设置了 Go 模块代理，以加快依赖下载速度 。command和args定义了要执行的测试命令 。

3. 构建镜像 / 推送 Task

这里我们采用多阶段构建，将应用构建和镜像打包写在一个 Dockerfile 中。使用kaniko来构建镜像并推送，这样无需挂载docker.sock文件，但需要将docker config保存在/kaniko/.docker目录下 。以下是构建镜像 / 推送 Task 的示例代码：

apiVersion: tekton.dev/v1beta1

kind: Task

metadata:

name: build-push-image

spec:

params:

- name: pathToDockerfile

description: The path to the dockerfile to build (relative to the context)

default: Dockerfile

- name: imageUrl

description: Url of image repository

- name: imageTag

description: Tag to apply to the built image

default: latest

workspaces:

- name: source

- name: dockerconfig

mountPath: /kaniko/.docker # config.json 的挂载目录

steps:

- name: build-and-push

image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/coolops/kaniko-executor:v1.5.0

workingDir: $(workspaces.source.path)

command:

- /kaniko/executor

args:

- --dockerfile=$(params.pathToDockerfile)

- --destination=$(params.imageUrl):$(params.imageTag)

- --context=$(workspaces.source.path)

在上述代码中，params部分定义了构建镜像所需的参数，包括 Dockerfile 的路径、镜像仓库的 URL 以及镜像标签 。workspaces部分定义了两个工作区，一个用于存放代码，另一个用于挂载docker config 。steps部分定义了构建和推送镜像的步骤，使用kaniko - executor镜像执行构建和推送操作 。

在创建docker config的 Secret 时，可以通过以下命令实现：

kubectl create secret docker-registry dockerhub --docker-server=https://index.docker.io/v1/ --docker-username=[USERNAME] --docker-password=[PASSWORD] --dry-run=client -o json | jq -r '.data."dockerconfigjson"' | base64 -d > /tmp/config.json && kubectl create secret generic docker-config --from-file=/tmp/config.json && rm -f /tmp/config.json

如果运行上述命令时没有jq命令，需要先安装jq ，安装命令为yum install jq -y 。

4. 部署应用 Task

这里采用deployment的方式部署应用，使用kubectl进行部署。由于使用kubectl时需要/root/.kube/config文件，所以将该文件通过 Secret 挂载到容器中 。以下是部署应用 Task 的示例代码：

apiVersion: tekton.dev/v1alpha1

kind: Task

metadata:

name: deploy-to-k8s

spec:

workspaces:

- name: source

- name: kubernetesconfig

mountPath: /root/.kube

params:

- name: pathToYamlFile

description: The path to the yaml file to deploy within the git source

default: deployment.yaml

- name: IMAGE

- name: TAG

steps:

- name: run-kubectl

image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/coolops/kubectl:1.19.16

workingDir: $(workspaces.source.path)

script: |

sed -i s#IMAGE#$(params.IMAGE)#g $(params.pathToYamlFile)

sed -i s#TAG#$(params.TAG)#g $(params.pathToYamlFile)

kubectl apply -f $(params.pathToYamlFile)

在这个示例中，workspaces部分定义了两个工作区，一个用于存放代码，另一个用于挂载kubeconfig文件 。params部分定义了部署所需的参数，包括部署文件的路径、镜像名称和标签 。steps部分定义了部署的步骤，使用kubectl镜像执行部署操作，并在部署前使用sed命令替换部署文件中的镜像名称和标签 。

在创建kubeconfig的 Secret 时，可执行以下命令：

kubectl create secret generic kubernetes-config --from-file=/root/.kube/config

（三）组合成 Pipeline

将上述四个 Task 组合成一个 Pipeline，需要定义一个 Pipeline 的 yaml 文件 。以下是组合后的 Pipeline 示例代码：

apiVersion: tekton.dev/v1beta1

kind: Pipeline

metadata:

name: go-app-pipeline

spec:

tasks:

- name: clone-code

taskRef:

name: git-clone

workspaces:

- name: output

workspace: shared-workspace

params:

- name: url

value: "https://gitee.com/coolops/devops-hello-world.git"

- name: revision

value: "master"

- name: gitInitImage

value: "registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/coolops/tekton-git-init:v0.29"

- name: unit-test

taskRef:

name: unit-test

runAfter:

- clone-code

workspaces:

- name: source

workspace: shared-workspace

- name: build-and-push

taskRef:

name: build-push-image

runAfter:

- unit-test

workspaces:

- name: source

workspace: shared-workspace

- name: dockerconfig

workspace: docker-config

params:

- name: imageUrl

value: "docker.io/yourusername/go-app"

- name: imageTag

value: "latest"

- name: deploy

taskRef:

name: deploy-to-k8s

runAfter:

- build-and-push

workspaces:

- name: source

workspace: shared-workspace

- name: kubernetesconfig

workspace: kubernetes-config

params:

- name: IMAGE

value: "docker.io/yourusername/go-app:latest"

- name: TAG

value: "latest"

workspaces:

- name: shared-workspace

- name: docker-config

- name: kubernetes-config

在这个 Pipeline 定义中，tasks部分依次定义了四个 Task，每个 Task 通过taskRef引用之前创建的 Task 。runAfter字段定义了 Task 之间的依赖关系，确保任务按照拉取代码、单元测试、构建镜像并推送、部署应用的顺序依次执行 。workspaces部分定义了共享的工作区，用于在不同 Task 之间传递数据 。params部分为每个 Task 传递所需的参数 。

（四）运行 Pipeline

要运行上述定义的 Pipeline，需要创建一个 PipelineRun 。以下是创建 PipelineRun 的示例代码：

apiVersion: tekton.dev/v1beta1

kind: PipelineRun

metadata:

name: go-app-pipeline-run

spec:

pipelineRef:

name: go-app-pipeline

workspaces:

- name: shared-workspace

volumeClaimTemplate:

spec:

accessModes:

- ReadWriteOnce

resources:

requests:

storage: 1Gi

- name: docker-config

secret:

secretName: docker-config

- name: kubernetes-config

secret:

secretName: kubernetes-config

在这个 PipelineRun 定义中，pipelineRef指定了要运行的 Pipeline 名称 。workspaces部分为 Pipeline 中的工作区提供实际的存储卷或 Secret 。对于shared - workspace，使用volumeClaimTemplate动态申请一个 1Gi 的持久卷；对于docker - config和kubernetes - config，分别挂载之前创建的docker - config和kubernetes - config Secret 。

创建 PipelineRun 后，可以通过以下方式查看运行结果和日志：

1. 查看 PipelineRun 状态：执行kubectl get pipelinerun命令，可查看 PipelineRun 的状态，如是否运行中、是否成功完成等 。

1. 查看 TaskRun 状态：执行kubectl get taskrun命令，可查看每个 TaskRun 的状态 。

1. 查看日志：执行kubectl logs -f <taskrun - pod - name>命令，可查看每个 TaskRun 对应的 Pod 的日志，从而了解任务执行的详细情况 。例如，如果单元测试失败，可以通过查看单元测试 TaskRun 的日志来定位问题 。

五、Tekton 与其他工具集成

（一）与 Argocd 集成

在实际的 CI/CD 流程中，为了充分发挥不同工具的优势，常常需要将 Tekton 与其他工具进行集成 。当 Tekton 与 Argocd 集成时，可让 Tekton 专注于 CI，负责从代码拉取、编译到镜像构建等一系列持续集成任务，而 Argocd 负责 CD，专注于应用的持续部署和环境管理，实现从代码到生产环境的高效交付。

在将 Tekton 与 Argocd 集成时，首先要对 Tekton Pipeline 进行改造。把原先部署应用的 Task 改为更改镜像信息并推送到 Gitlab 。例如，创建一个新的 Task，用于修改 Helm Chart 的 value.yaml 中的镜像信息，并将更新后的 Helm Chart 推送到仓库 。在这个 Task 中，通过定义相关参数，如镜像名称、标签、Git 仓库地址、用户名和密码等，利用脚本实现对 Helm Chart 的修改和推送操作 。

完成 Tekton Pipeline 的改造后，还需要在 Argocd 上进行相应的配置来部署应用 。首先，要在 Argocd 中添加代码仓库，确保 Argocd 能够访问到包含 Helm Chart 的仓库 。然后，创建应用并配置相关参数，包括应用名称、项目、目标集群、源仓库地址、路径以及同步策略等 。通过这些配置，Argocd 能够监控到 Chart 仓库的变化，并自动更新应用，实现持续部署 。

（二）与 Jenkins 集成

Jenkins 是一款广泛使用的持续集成工具，在很多企业的开发流程中占据重要地位 。为了将 Tekton 的优势融入到现有的基于 Jenkins 的开发环境中，我们可以通过 Jenkins 插件来管理 Tekton 。

在部署 Jenkins 时，方式众多，使用 Helm 部署较为便捷。首先，需安装 Helm 命令，可参考相关文档完成安装 。接着，添加 Jenkins 的 Helm 仓库并更新，之后下载 Jenkins 的 CHART，解压后进入 Jenkins 目录进行部署 。例如，执行helm repo add jenkinsci Jenkins Helm Charts | helm-charts添加仓库，helm repo update更新仓库，helm pull jenkinsci/jenkins下载 CHART 。部署时，先创建命名空间，如kubectl create ns devops，然后使用helm install jenkins -n devops.进行部署 。

安装完成后，需要安装 Jenkins 插件以实现与 Tekton 的联通 。找到tekton - client - plugin插件，若 Jenkins 版本大于 2.263，可直接在插件中心下载 。安装该插件后，Jenkins 就能与 Tekton 进行交互 。为了让 Jenkins 能够操作 Tekton，还需要配置权限 。通过创建 Role 和 RoleBinding 来授权 Jenkins 的 ServiceAccount 对 Tekton 相关资源的操作权限 。例如，创建一个名为tekton - role的 Role，在tekton - devops - pipeline命名空间中，授予对 Pods、Pods/log 以及 Tekton 相关资源（如 Tasks、TaskRuns、Pipelines、PipelineRuns）的各种操作权限 。然后创建名为tekton - role - binding的 RoleBinding，将jenkins服务账号与tekton - role关联起来 。

最后，编写 Jenkinsfile 来使用 Tekton 。例如，在一个多分支发布的场景中，根据不同的分支选择执行不同的 Tekton Pipeline 。在 Jenkinsfile 中，通过parameters定义分支选择参数，通过stages定义不同的阶段，每个阶段根据分支条件执行相应的 Tekton Pipeline 。如当分支为dev时，执行tektonCreateRaw input: 'deploy/dev/pipeline.yaml', inputType: 'FILE', namespace: 'tekton - devops - pipeline'来创建并运行 Tekton Pipeline 。通过以上步骤，就实现了 Jenkins 对 Tekton 的管理和集成，充分利用了两者的优势，提升了 CI/CD 的效率和灵活性 。

六、总结与展望

Tekton 作为云原生运维 CICD 领域的有力工具，以其 Kubernetes 原生的特性、灵活扩展能力、轻量级以及白盒化的优势，为企业和开发者提供了高效、可靠且可视化的 CI/CD 解决方案。通过实践操作，我们看到了它在创建和运行 Pipeline 时的便捷与强大，能够轻松应对各种复杂的业务场景 。而且，与 Argocd、Jenkins 等工具的集成，进一步拓展了 Tekton 的应用边界，使其能够更好地融入不同的开发环境和工作流程 。

如果你还在为 CI/CD 的痛点而烦恼，不妨尝试一下 Tekton，相信它会给你带来意想不到的惊喜。随着云原生技术的不断发展，我们有理由相信 Tekton 在未来会持续进化，功能更加完善，应用场景更加广泛，为云原生运维 CICD 注入新的活力 。让我们一起期待 Tekton 在云原生时代绽放更加耀眼的光芒，助力更多企业实现数字化转型和创新发展 。