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DevOpsとは？
従来のソフトウェア開発モデルでは、開発者は新機能や製品、バグ修正などのために大量のコードを書き、通常は自動化された発券システムを介して、デプロイメントのために運用チームに作業を渡します。運用チームはこのリクエストをキューで受け取り、コードをテストして本番稼動に備えます。この従来のモデルでは、デプロイメント中にオペレーションに問題が発生した場合、チームはチケットをデベロッパーに送り返し、何を修正すべきかを伝えます。最終的に、このやり取りが解決された後、 ワークロードは 本番環境に投入されます。
このモデルは、ソフトウェアのデリバリーを長くて断片的なプロセスにします。開発者はしばしば、運用をプロジェクトのスケジュールを遅らせる障害と見なし、運用チームは開発問題の捨て場のように感じています。
DevOpsは、ソフトウェアデリバリプロセス全体を通じて開発チームと運用チームを一体化することでこれらの問題を解決し、問題の早期発見と修正、テストとデプロイメントの自動化、市場投入までの時間の短縮を可能にします。
DevOpsとは何かをよりよく理解するために、まずDevOpsとは何かを理解しましょう。
DevOpsは違います。
- 開発チームと運用チームの組み合わせ：2つのチームがあることに変わりはありません。
- 独立したチーム："DevOpsエンジニア "というものは存在しません。DevOps文化への移行を試みる際に、パイロットとしてDevOpsチームを任命する企業もあるかもしれませんが、DevOpsとは、開発者、テスター、運用担当者がソフトウェアデリバリライフサイクル全体を通じて協力する文化を指します。
- 道具または道具一式：DevOpsモデルと相性の良いツールや、DevOps文化の促進に役立つツールはありますが、DevOpsは最終的には戦略であり、ツールではありません。
- オートメーション：DevOps文化にとって非常に重要ですが、自動化だけではDevOpsを定義することはできません。
DevOpsの定義
DevOpsモデルでは、開発者が膨大な機能セットをコーディングしてからやみくもにデプロイメントのために運用部門に渡すのではなく、開発者は継続的なテストのために少量のコードを頻繁に提供します。発券システムを通じて問題や要望を伝える代わりに、開発チームと運用チームが定期的にミーティングを行い、分析を共有し、プロジェクトをエンドツーエンドで共同所有します。
CI/CDパイプライン
DevOpsは継続的インテグレーションと継続的デリバリー（または継続的デプロイメント）のサイクルであり、 CI/CDパイプラインとして知られています。CI/CDパイプラインは、開発チームと運用チームを統合し、インフラストラクチャとワークフローを自動化し、アプリケーションのパフォーマンスを継続的に測定することで、生産性を向上させます。こんな感じです：
- 継続的インテグレーションでは 、開発者は自動テストのために1日に数回リポジトリにコードを統合する必要があります。各チェックインは自動ビルドによって検証されるため、チームは問題を早期に発見することができます。
- 継続的デプロイメントと混同しないように、継続的デリバリーはCIパイプラインが自動化されていることを意味しますが、コードは本番環境に実装される前に手動で技術的なチェックを受けなければなりません。
- 継続的デプロイは 、継続的デリバリーをさらに一歩進めます。手作業によるチェックの代わりに、コードは自動テストに合格し、自動的にデプロイされるため、顧客は新機能にすぐにアクセスできます。
DevOpsとセキュリティ
DevOpsにおける問題の1つは、セキュリティがしばしば抜け落ちることです。開発者は素早く動き、ワークフローは自動化されています。セキュリティは別のチームであり、開発者はセキュリティチェックやリクエストのためにペースを落としたくありません。その結果、多くの開発者が適切なセキュリティ・チャネルを通さずにデプロイイメントを行い、必然的に有害なセキュリティ・ミスを犯すことになります。
これを解決するために、組織は DevSecOpsを採用しています。DevSecOpsは、DevOpsの背後にあるコンセプト（開発者とITチームは、ソフトウェアのデリバリー全体を通して、別々にではなく、緊密に協力し合うべきであるという考え方）を、セキュリティを含むように拡張し、自動化されたチェックを完全なCI/CDパイプラインに統合します。これにより、セキュリティが外部からの力のように見えるという問題が解消され、開発者はデータのセキュリティを損なうことなくスピードを維持することができます。
DevOps FAQ
Infrastructure as Code (IaC)は、機械読み取り可能な定義ファイルを通じてITインフラストラクチャを管理し、プロビジョニングします。TerraformやAWS CloudFormationのようなIaCプラットフォームは、インフラストラクチャのセットアップの自動化を可能にし、一貫性と再現性のあるデプロイメントを可能にします。インフラストラクチャをソフトウェアとして扱うことで、組織はバージョン管理、テスト、継続的インテグレーションのプラクティスをインフラストラクチャの変更に適用し、俊敏性と信頼性を高めることができます。
継続的インテグレーション(CI)は、開発者がコード変更を中央リポジトリに頻繁にマージし、自動ビルドとテストをトリガーする開発手法です。CIは統合エラーを可能な限り迅速に検出し、ソフトウェア品質を向上させ、新しいアップデートを提供する時間を短縮します。本番環境へのアプリケーションの継続的デリバリーの基盤を形成します。
継続的デリバリー（CD）は、ビルド段階の後にすべてのコード変更をテスト環境または本番環境に自動的にデプロイすることで、継続的インテグレーションを拡張します。CDにより、開発者はコードを常にデプロイ可能な状態に保つことができ、エンドユーザーへのデリバリーをよりシームレスかつスピーディーに行うことができます。開発と運用のギャップを埋め、より俊敏で応答性の高いソフトウェア・ライフサイクルを促進します。
継続的デプロイメントとは、手動による介入を必要とせずに、検証済みの変更を本番環境に自動的にリリースすることです。これは継続的デリバリーの一歩先であり、プロダクションパイプラインのすべての段階を通過したすべての変更が顧客にリリースされます。この実践により、フィードバックループが加速され、リリースプロセスの効率と信頼性が向上します。
オートメーションは、あらかじめ定義された命令を実行することで、人間の介入なしにタスクを管理します。クラウドセキュリティでは、自動化ツールがポリシーのデプロイ、脆弱性のスキャン、脅威への対応を行い、セキュリティ運用を効率化します。クラウドAPIと対話し、スクリプトやワークフローを使用してリソースをプロビジョニングし、コンプライアンスを実施し、複雑なプロセスを効率的にオーケストレーションします。
構成管理とは、システムを望ましい一貫性のある状態に維持することです。ソフトウェアやハードウェアの変更や設定を追跡し、ドリフトや不正な改変を防止します。Ansible、Puppet、Chefなどのツールは、IT環境全体の構成変更を自動化し、システムが正しく均一に構成されるようにします。
オーケストレーションは、複数のシステムやサービスにまたがる複雑なタスクやワークフローの管理を自動化します。自動化されたタスクを一貫性のあるプロセスに調整し、相互依存関係を管理し、アクションを順序付けます。クラウド環境では、Kubernetesのようなオーケストレーションツールがコンテナ化されたアプリケーションを管理し、デプロイメント、スケーリング、ネットワークを処理してリソースの利用を最適化し、アプリケーションのパフォーマンスを維持します。
マイクロ サービスは、明確に定義されたAPIを介して通信する、小規模で独立したサービスでアプリケーションを構成する設計手法です。各サービスは単一のビジネス機能に特化し、独自のプロセスを実行し、独立してデプロイできます。このアーキテクチャにより、スケーラビリティが向上し、開発サイクルが短縮され、障害分離が改善されます。
監視とロギングは、クラウド環境の運用パフォーマンスとセキュリティを維持するために不可欠です。モニタリングは、インフラストラクチャ、アプリケーション、サービスをリアルタイムで可視化し、システムの健全性とパフォーマンスをプロアクティブに管理します。ログは、トラブルシューティング、フォレンジック分析、コンプライアンス監査に不可欠なイベントやデータポイントを記録します。これらを組み合わせることで、インシデントの迅速な検出と対応が可能になり、継続的な可用性とセキュリティが確保されます。
バージョン管理システムは、コード、文書、その他の情報の集まりに対する変更を追跡し、管理します。開発チーム間のコラボレーションを促進し、変更履歴を管理し、必要に応じて以前のバージョンに戻すことができます。バージョン管理は、コードベースを管理し、コンフリクトを減らし、デプロイメントの一貫性とトレーサビリティを確保する上で基礎となるものです。
一般的なデプロイメント戦略には、ブルーグリーンデプロイメントがあり、2つの同じ環境が並行して実行され、1つはライブ環境として機能し、もう1つは新しいバージョンをホストします。カナリアリリースは、デプロイメントを拡大する前に、小規模なユーザーのサブセットにインクリメンタルに変更をロールアウトします。ローリング・アップデートは、古いバージョンのインスタンスを新しいバージョンに徐々に置き換えていくため、ダウンタイムとリスクを低減できます。
コンテナ化は 、アプリケーションとその依存関係を、あらゆるコンピューティング環境で実行可能なコンテナにカプセル化します。このアプローチは、仮想マシンに代わる軽量な代替手段を提供し、開発、テスト、本番環境にわたって効率性と一貫性を提供します。コンテナ化により、アプリケーションのデプロイ、スケーリング、管理が簡素化され、基盤となるインフラストラクチャから分離されます。
Dockerは、コンテナを使用してアプリケーションを作成、デプロイ、実行するために使用されます。開発者は、アプリケーションとそのすべての依存関係を標準化されたユニットにパッケージ化することができます。Dockerは、コンテナイメージの構築、コンテナオーケストレーション、スケーリング、ネットワークなど、コンテナのライフサイクルを管理するためのツールとプラットフォームを提供します。
Kubernetesはコンテナ化されたアプリケーションをオーケストレーションし、そのデプロイメント、スケーリング、運用を管理します。アプリケーションの望ましい状態とクラウド環境の実際の状態が一致するようにします。Kubernetesはロードバランシングを自動化し、アプリケーションの健全性を監視し、障害が発生したり応答しなかったりしたコンテナを再起動または交換することで自己修復機能を提供します。また、サービス・ディスカバリーを処理し、コンフィギュレーションや機密情報をシークレットとして管理することもできます。
ビルドパイプラインは、コードをコンパイルし、テストを実行し、ソフトウェアをデプロイするための一連の自動化されたプロセスで構成されます。バージョン管理からのコード取得から始まり、実行可能ファイルのビルド、自動テストの実行、さまざまな環境へのデプロイを行います。パイプラインは、各段階でフィードバックを提供するように設計されており、コードの品質を確保し、開発から生産までの経路を合理化します。
テストの自動化は、ソフトウェアの機能性、セキュリティ、パフォーマンスの検証を加速します。手作業を必要としない反復的で広範なテストが可能になり、一貫性とカバレッジが向上します。自動テストは複数の環境とデバイスで同時に実行できるため、開発者に迅速なフィードバックを提供し、新しいリリースの市場投入までの時間を短縮します。
コードリポジトリは、コードとその関連ファイルの保存場所であり、バージョン管理とコラボレーションを促進します。コードベースへの変更を保存、追跡、管理するための中心的なハブとして機能します。コードリポジトリはブランチとマージをサポートしており、開発者はメインコードに変更を統合する前に、隔離された環境で機能、修正、実験に取り組むことができます。
リリース管理には、さまざまな段階や環境を通してソフトウェアのビルドを計画、スケジューリング、制御することが含まれます。リリースパイプラインの管理、利害関係者との調整、リリース基準のコンプライアンス確保、本番環境へのソフトウェアデプロイメントなどが含まれます。このプロセスは、サービスの中断を最小限に抑えながら、新機能や修正を確実かつ効率的に提供することを目的としています。
アジャイル手法は、反復開発、顧客とのコラボレーション、変化への対応力を重視します。小規模で段階的なリリース、継続的なフィードバック、適応的なプランニングを提唱しています。アジャイル原則は、機能横断的なチームコラボレーション、持続可能な開発ペース、プロセスと製品を継続的に改善するための反省的プラクティスを促進します。
サーバーレスアーキテクチャにより、開発者はサーバーインフラを管理することなくアプリケーションを構築し、実行することができます。サーバーを抽象化することで、開発者はコードを書くことだけに集中できます。クラウドプロバイダーは実行環境を管理し、リソースの割り当てを動的に管理します。サーバーレスアーキテクチャは需要に応じて自動的に大規模化し、ユーザーは消費された計算時間に対してのみ料金を支払います。
パフォーマンス・チューニングでは、応答時間、スループット、リソース使用量などのパフォーマンス指標を改善するために、システム設定やコードを最適化します。ボトルネックを特定するためにアプリケーションのプロファイリングと監視を行い、システム全体の効率を高めるために構成の調整、コードの最適化、効率的なリソース割り当てを行う要件が必要です。
サービスを中断することなく障害に対処し、障害から回復できるフォールト・トレラントなシステムを設計することで、回復力と信頼性が確保されます。冗長性の実装、フェイルオーバーの仕組み、ディザスタリカバリ手順の定期的なテスト、リアルタイムのモニタリングは、堅牢なシステムアーキテクチャに貢献します。これらのプラクティスは、システムのストレスや予期せぬ問題にもかかわらず、一貫したパフォーマンスと可用性を維持するのに役立ちます。
