Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
CICD
Search
Cybozu
PRO
August 19, 2020
Technology
0
59k
CICD
Cybozu
PRO
August 19, 2020
Tweet
Share
More Decks by Cybozu
See All by Cybozu
kintone開発チームの紹介
cybozuinsideout
PRO
0
74k
kintone開発のプラットフォームエンジニアの紹介
cybozuinsideout
PRO
0
59
AIツール開発ワークショップ(Dify)【サイボウズ新人研修2025】
cybozuinsideout
PRO
20
22k
モバイル【サイボウズ新人研修2025】
cybozuinsideout
PRO
3
3.7k
Git/GitHub を使う上で知っておくと嬉しいかも Tips【サイボウズ新人研修2025】
cybozuinsideout
PRO
14
10k
GitHub Copilot活用【サイボウズ新人研修2025】
cybozuinsideout
PRO
15
14k
ソフトウェアライセンス【サイボウズ新人研修2025】
cybozuinsideout
PRO
13
8.3k
エンジニアのためのアウトプット講座 〜知識をシェアするはじめの一歩〜【サイボウズ新人研修2025】
cybozuinsideout
PRO
7
4.6k
Docker入門【サイボウズ新人研修2025】
cybozuinsideout
PRO
13
12k
Other Decks in Technology
See All in Technology
react-callを使ってダイヤログをいろんなとこで再利用しよう!
shinaps
1
240
現場で効くClaude Code ─ 最新動向と企業導入
takaakikakei
1
240
「全員プロダクトマネージャー」を実現する、Cursorによる仕様検討の自動運転
applism118
21
10k
データアナリストからアナリティクスエンジニアになった話
hiyokko_data
2
450
機械学習を扱うプラットフォーム開発と運用事例
lycorptech_jp
PRO
0
230
OCI Oracle Database Services新機能アップデート(2025/06-2025/08)
oracle4engineer
PRO
0
110
RSCの時代にReactとフレームワークの境界を探る
uhyo
10
3.4k
テストを軸にした生き残り術
kworkdev
PRO
0
200
Generative AI Japan 第一回生成AI実践研究会「AI駆動開発の現在地──ブレイクスルーの鍵を握るのはデータ領域」
shisyu_gaku
0
160
Snowflake Intelligenceにはこうやって立ち向かう!クラシルが考えるAI Readyなデータ基盤と活用のためのDataOps
gappy50
0
180
なぜSaaSがMCPサーバーをサービス提供するのか?
sansantech
PRO
8
2.8k
ブロックテーマ時代における、テーマの CSS について考える Toro_Unit / 2025.09.13 @ Shinshu WordPress Meetup
torounit
0
120
Featured
See All Featured
CoffeeScript is Beautiful & I Never Want to Write Plain JavaScript Again
sstephenson
162
15k
Music & Morning Musume
bryan
46
6.8k
How to Ace a Technical Interview
jacobian
279
23k
Build The Right Thing And Hit Your Dates
maggiecrowley
37
2.9k
Put a Button on it: Removing Barriers to Going Fast.
kastner
60
4k
KATA
mclloyd
32
14k
BBQ
matthewcrist
89
9.8k
Art, The Web, and Tiny UX
lynnandtonic
303
21k
How to train your dragon (web standard)
notwaldorf
96
6.2k
Practical Tips for Bootstrapping Information Extraction Pipelines
honnibal
PRO
23
1.4k
Intergalactic Javascript Robots from Outer Space
tanoku
272
27k
Build your cross-platform service in a week with App Engine
jlugia
231
18k
Transcript
CI/CD ⽣産性向上チーム 宮⽥ 淳平 1
この講義の⽬的 ▌CI/CD の基本的なところを⼀通り知ってもらう ▌キーワードを把握して今後の学習の取っ掛かりとしてもらう 2
CI/CD がない開発の例 3
各⾃の環境で開発 4
リリース前に各⾃の変更を結合して試験 5
不具合だらけ 6
修正を依頼しても原因特定が難しい 7
修正しても新たな不具合を埋め込んで以下繰り返し 8
終わりが⾒えなくて⾟い 9
問題 ▌結合のタイミングでまとめて⼤きな差分が発⽣する l 壊れやすい、原因究明が困難 ▌変更してから問題が⾒つかるまでのタイムラグが⼤きい l 学習が遅れるのでその間にも類似不具合が埋め込まれる 可能性が⾼い ▌リスク(不確実性)が⾼い l
結合後の対応がどれぐらいになるか予測しづらい 10
CI (Continuous Integration) 11
CI とは︖ ▌開発プラクティス ▌⼀⽇に何回もバージョン管理システムに変更をマージする ▌毎回テストなどを含む⾃動ビルドが実⾏される 12
CI がある開発の例 13
開発者がメインラインからタスクブランチを作成する 14
ローカルでコードを変更する 15
タスクブランチにプッシュして PR(プルリクエスト) を作成する 16
(メインラインとの衝突があればマージして修正する) 17
CI ツールがタスクブランチのコードでビルドを実⾏する 18
ビルドが失敗したら通るまで修正 & CI 再実⾏ 19
ビルドが成功したらメインラインにマージする 20
CI ツールがメインラインのコードでビルドを実⾏する 21
ビルドが失敗したら通るまで修正する 22
メインラインでビルドが成功したら完了 23
CI の利点 ▌⾼速なフィードバック l 問題の早期発⾒ l ⾼速な学習 ▌頻繁に変更がマージされるようになれば差分が⼤きくならない l 問題発⾒時の調査が簡単になる
l リスク(不確実性)が減る ▌Success/Fail の可視化によるコミュニケーション促進 ▌毎回の変更が⾃動テストで保証される安⼼感 24
CD (Continuous Delivery) 25
CD とは︖ ▌CI の発展形 l コードの変更がトリガーとなって実⾏されることは同じ ▌コード変更からリリースまでに必要な検証を⾏う l 常に信頼できるリリースができる状態を保つ ▌デプロイパイプラインという形で⾃動化する
l 部分的に⼿動作業が⼊ることもある 26
https://en.wikipedia.org/wiki/Continuous_delivery より 27
CD の利点 ▌リリースのコストやリスクを抑えられる l いつでもリリースできる ▌コード変更からリリースまでのフローが可視化される l どこで問題が起きてるか、どこがボトルネックか、 などがすぐにわかる 28
CI/CD 内で実⾏すること 29
静的解析 ▌構⽂チェック l 構⽂エラーを防ぐ ▌コードスタイルチェック l 可読性を⾼める、本質的でない議論を防ぐ ▌コードパターンチェック l エラーが発⽣しやすいパターンを防ぐ
30
⾃動テスト ▌ 単体テスト l ⼩さい単位のコードが役割通り動作するかチェックする ▌ 結合テスト l 複数のコードを組み合わせた機能が正しく動作するかチェックする ▌
受け⼊れテスト(E2E テスト) l ビジネス要求を満たしてるかチェックする ▌ 上記以外にもいろいろ l テストの種類ごとの呼び⽅や⽬的はチームによって異なるので、 認識を揃えることが⼤事 31
⾮機能要件のテスト ▌性能検証 ▌脆弱性検証 ▌CI/CD にどのように組み込むかは時と場合による l 毎回実⾏するには⻑時間になりがち l 組み込めるなら組み込んだほうがいい 32
アーカイブ作成 ▌デプロイ・リリース時に使⽤するアーカイブ ▌結合テスト、E2E テスト、⾮機能要件のテストでも使⽤する l テストに通ったアーカイブをリリースする 33
デプロイ・リリース ▌ メインラインにマージされたときだけ実⾏されることが多い l タスクブランチでも動作確認⽤環境にデプロイとかはある ▌ ステージング環境 l 本番環境によく似せたステージング環境でまずデプロイする ▌
本番環境へのリリース戦略 l 万⼀の問題発⽣に備えることが重要 l ⼀部の環境から広げていく、ロールバック、無停⽌ l カナリアリリース、ブルーグリーンデプロイ、フィーチャーフラグ など 34
その他いろいろ ▌コード変更からリリースまでに必要なことはなんでも ▌デプロイパイプライン作成後もどんどん変化していく 35
社内で利⽤されている CI/CD ツール 36
Jenkins ▌OSS ▌オンプレ構築できる ▌コミュニティが⼤きいのでプラグインが豊富 ▌柔軟でやろうと思えばなんでもできる 37
38
CircleCI ▌クラウドサービス l オンプレ版の CircleCI Server も社内で利⽤してます ▌プラグインとかなくてシンプル、導⼊しやすい ▌認証とか権限とか GitHub
と連携してるので導⼊が楽 39
40
GitHub Actions ▌GitHub が提供する CI/CD サービス l 現在は Enterprise Server
は未対応 ▌パブリックリポジトリでは完全無料 ▌CI/CD に限らず GitHub の様々なイベントにフックできる 41
その他の CI/CD ツール ▌AWS Code シリーズ l CodeBuild, CodeDeploy, CodePipeline,
... l AWS と権限周りを統合しやすい ▌Argo CD l Kubernetes ⽤ CD ツール l GitOps できる l https://www.weave.works/technologies/gitops/ 42
CI/CD 導⼊ 43
新規開発への導⼊ ▌最初から CI/CD を導⼊するのがおすすめ ▌後回しにすると⾃動化しづらい作りになってしまいがち 44
途中から導⼊ ▌レガシーな部分が原因で難易度が上がりがち ▌⼿を付けやすく効果の⾼そうなところから l ビジネス的に重要な部分の正常系テストとか ▌いきなり⻑時間かかるジョブを構築するのはおすすめしない 45
CI/CD は⼀⽇にしてならず ▌すべてを⼀気に導⼊する必要はない l コスパのよさそうなところから徐々に ▌決まった型はない l ソフトウェアやチームの性質による ▌チームで認識を合わせることも⼤事 ▌プロダクトと同じで
CI/CD も継続的に改善していく 46
⾃動化する時間がない︖ ▌⾃動化しないから時間がないのです 47
うまく回らないとき ▌チームで振り返る ▌他のチームの運⽤を参考にする ▌詳しそうな⼈に相談する 48
アンチパターンとベストプラクティス 49
ローカルで⻑時間開発しすぎる ▌変更差分が⼤きくなる l 他の開発者の変更と衝突しやすい l 壊れやすい l 原因究明が困難 ▌変更してから問題が⾒つかるまでのタイムラグが⼤きくなる l
問題に気づくのが遅れるほど対応コストは⼤きくなる 50
頻繁に変更をバージョン管理システムにコミットする ▌⽬安的には全員が 1 ⽇ 1 回以上 ▌コミットが⼤きくなりすぎないように意味単位で分割する l 問題発⾒やレビューが簡単になる ▌タスクも粒度が⼩さくなるように分割したほうが不確実性が減る
51
ビルドの実⾏頻度が低い ▌⼀⽇に⼀回とかしか実⾏されないケース ▌ビルド失敗時にどの変更が原因かわかりにくい ▌変更してから問題が⾒つかるまでのタイムラグが⼤きくなる l 問題に気づくのが遅れるほど(ry 52
すべてのコミットでビルドを実⾏する ▌ビルドが失敗したときは直前のコミットが原因の可能性が⾼い l 調査しやすい ▌フィードバックが早い l 対応コストが⼩さくなる 53
ビルドが失敗しても放置される ▌属⼈的になりがち ▌誰も対応しなくなると CI/CD の利点がすべて失われる 54
ビルドが失敗したらチームは最優先で復旧する ▌ビルド失敗=リリースできない問題が存在する ▌⽬安は 10 分以内 l 直前の変更をリバートするのが⼀番楽 ▌ビルド失敗はチームメンバー全員が⾒てるところに通知する l 状態が可視化され、コミュニケーションが円滑になる
55
https://blog.cybozu.io/entry/2386 56
CI/CD のビルド時間が⻑すぎる ▌結合テストや受け⼊れテストを厚くしすぎるとなりがち ▌1 時間以上とかになってくると厳しい l 失敗時に再実⾏することとかを考えると⾟い 57
CI/CD を⾼速に保つ ▌可能な限り並列実⾏する ▌⾃動テストの役割を継続的に⾒直す l テストピラミッドを意識する 58
テストピラミッド GUI Test API Test Unit Test
テストピラミッドのポイント ▌いろいろな粒度のテストを組み合わせる ▌粒度が⼤きくなるほど実⾏時間やメンテナンスコストが⾼くなる ▌より⼩さい粒度のテストで防げるものは防ぐ 60
不安定なビルド ▌不具合ではないのにビルドが失敗する l CI/CD の信頼性が下がる ▌原因はいろいろ l 本番コードではないので書かれる⼿抜きスクリプト l E2E
テストの微妙なタイミングのズレ l 不安定な環境 l 構築⼿順が微妙に異なる、前のビルドのゴミが残ってる、など 61
ビルドを継続的に改善して品質を⾼める ▌ビルドで実⾏されるタスクは製品コードレベルの品質を⽬指す l 特にメンテナンス性を⾼めることが⼤事 ▌ビルド結果を計測する l ビルドの失敗頻度やその原因を振り返れるようにしておくと あとから改善しやすい ▌防ぎづらいレアケースもあるので⾃動リトライも⼀つの⼿段 ▌環境は仮想化して毎回クリーンにする
l Docker コンテナ内でビルドするのが最近は⼀般的 62
まとめ 63
意識してほしいこと ▌⾼速なフィードバックループは不確実性を下げ、学びを最⼤化する l 顧客へ提供する価値の最⼤化につながる l 例えば Amazon では毎秒なにかしら本番環境にデプロイしてる ▌ボトルネックを意識してバランス感覚を持って⾃動化する ▌リリースしてようやく顧客に価値を提供できる
l コードを変更して終わりではない l チーム全体でリリースやその後のフィードバックまで責任を持つ 64
時間あればその他⼩ネタ 65
Continuous Delivery vs Continuous Deployment ▌コード変更ごとにリリースまでの検証を⾏うのはどちらも同じ ▌Continuous Delivery l 毎回本番環境にリリースするとは限らない
▌Continuous Deployment l 毎回本番環境へのリリースまで⾃動で⾏う ▌どちらを選ぶかは時と場合に合わせて 66
DevOps ▌CI/CD より広いスコープを扱ってる l 顧客に価値を提供する組織⽂化、プロセス、 プラクティスなど l 厳密な定義はない ▌去年ざっくり講義したので興味ある⼈はどうぞ l
https://speakerdeck.com/cybozuinsideout/2018-14- devops 67
参考⽂献 ▌『継続的インテグレーション⼊⾨』 ▌『継続的デリバリー』 68