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
アクセスが制限されているECRに対してAzure Pipelinesからイメージを登録してみた
Search
Sponsored
·
Ship Features Fearlessly
Turn features on and off without deploys. Used by thousands of Ruby developers.
→
daiki.handa
August 23, 2023
Technology
440
0
Share
アクセスが制限されているECRに対してAzure Pipelinesからイメージを登録してみた
Serverless LT初心者向け LT大会 #36で登壇時の発表資料です。
https://serverlesslt.connpass.com/event/291396/
daiki.handa
August 23, 2023
More Decks by daiki.handa
See All by daiki.handa
Redshift認可、アップデートでどう変わった?
handy
1
220
私が2年以上ジム通いを続けられている理由
handy
1
210
S3 Tablesを利用するデータレイク構成について考えてみた
handy
1
200
Terraform Cloudで始めるおひとりさまOrganizationsのすゝめ
handy
2
340
クラウド食堂#2_AWSネタでLT会_はじめに
handy
0
150
S3 TablesをSQLで使いたかった話
handy
0
370
20241220_S3 tablesの使い方を検証してみた
handy
4
2.1k
AWS学習者向けにAzureの解説スライドを作成した話
handy
3
1k
VPC Reachability Analyzerを使ってみてわかった便利さと意外なハマりどころ
handy
1
2k
Other Decks in Technology
See All in Technology
仕様通り動くの先へ。Claude Codeで「使える」を検証する
gotalab555
3
870
プロダクトを育てるように生成AIによる開発プロセスを育てよう
kakehashi
PRO
1
360
機能・非機能の学びを一つに!Agent Skillsで月間レポート作成始めてみた / Unifying Bug & Infra Insights — Building Monthly Quality Reports with Agent Skills
bun913
3
2.4k
チームで育てるAI自走環境_20260409
fuktig
0
440
I ran an automated simulation of fake news spread using OpenClaw.
zzzzico
1
870
サイボウズ 開発本部採用ピッチ / Cybozu Engineer Recruit
cybozuinsideout
PRO
10
77k
Databricks Lakebaseを用いたAIエージェント連携
daiki_akimoto_nttd
0
140
15年メンテしてきたdotfilesから開発トレンドを振り返る 2011 - 2026
giginet
PRO
2
270
GitHub Copilotを極める会 - 開発者のための活用術
findy_eventslides
1
630
トイルを超えたCREは何屋になるのか
bengo4com
0
120
Databricks Appsで実現する社内向けAIアプリ開発の効率化
r_miura
0
320
AIを活用したアクセシビリティ改善フロー
degudegu2510
1
120
Featured
See All Featured
Believing is Seeing
oripsolob
1
100
Efficient Content Optimization with Google Search Console & Apps Script
katarinadahlin
PRO
1
460
Jamie Indigo - Trashchat’s Guide to Black Boxes: Technical SEO Tactics for LLMs
techseoconnect
PRO
0
93
WENDY [Excerpt]
tessaabrams
9
37k
Evolution of real-time – Irina Nazarova, EuRuKo, 2024
irinanazarova
9
1.2k
Embracing the Ebb and Flow
colly
88
5k
Practical Tips for Bootstrapping Information Extraction Pipelines
honnibal
25
1.8k
実際に使うSQLの書き方 徹底解説 / pgcon21j-tutorial
soudai
PRO
199
73k
The untapped power of vector embeddings
frankvandijk
2
1.7k
The Invisible Side of Design
smashingmag
302
51k
The Straight Up "How To Draw Better" Workshop
denniskardys
239
140k
Speed Design
sergeychernyshev
33
1.6k
Transcript
アクセスが制限されているECRに対して Azure Pipelinesからイメージを登録してみた 2023/8/23 半田 大樹
自己紹介 ⚫ 名前 半田 大樹(@hundyhundy) DP-900 ⚫ 業務 クラウド専業のSIerで、AWS上にあるデー タ分析基盤の構築・運用やAWS全般の技術
支援などを主に担当。 ⚫ 趣味 クラウド資格を取得すること。 近々AzureのAZ-500(セキュリティ)と Google CloudのProfessional Cloud Network Engineerを受験予定。
目次 • はじめに • 利用したサービス • 検証した構成 • 前提条件 •
実施内容 • 検証結果 • まとめ
はじめに • 本日の内容は記事として公開済みですので、詳細は以下をご確認ください https://zenn.dev/handy/articles/azure-pipeline-shagent-ec2-ecr
利用したサービス • Amazon ECR • Amazon EC2 • NAT Gateway
• Azure Repos • Azure Pipelines
検証した構成
前提条件 以下の事前作業は完了している前提とする • PAT作成(Agent登録時に利用) • Azure DevOps Organization作成 • Azure
DevOps プロジェクト作成 • Azure Reposリポジトリ作成 • Azure Pipelines用コード作成(https://github.com/handy- dd18/AzurePipeline-SHAgent-EC2-ECR) • EC2(Amazon Linux 2)・NATGW構築 • EC2へのgit/dockerのインストール • ECRリポジトリ作成 • ECRポリシー設定 青文字:Azure作業 橙文字:AWS作業
事前知識 https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/devops/pipelines/agents/agents?view=azure-devops&tabs=browser Azure Pipelines エージェント • Azure Pipelinesを使用してビルド・デ プロイをするためには1つ以上のエー ジェントが必要になる
• エージェントは大きく分けて2種類ある • MS管理Agent • Self-Hosted Agent • 明示的にエージェントを指定しない場 合はMS管理Agentが使用される • Self-Hosted AgentはAzure VM Scale Setを使用する方法と手動で サーバーにインストール方法の2つある • 今回はSelf-Hosted AgentをAmazon EC2にインストールして使用する Azure
事前知識 PAT(Personal Access Token) • エージェント登録用のコマンドを実行す る際にAzure DevOpsユーザーである ことを保証するためのトークン •
トークンごとに有効期限やスコープを設 定することが可能 • MSアカウントやAzure AD(Entra ID)を 使用できない3rd Partyツールや環境か らAzure DevOpsに対しての認証を行 う • 今回は事前に作成したPATを使用して Self-hosted Agentの登録を行う Azure
事前知識 ECRポリシー • AWS上でコンテナイメージを管理する ECRリポジトリにはリソースベースポリ シーが設定できる • 今回は特定のIPアドレス(コンソールア クセス用)かVPC Endpoint以外からの
アクセスを拒否するように設定している ※余談 右記例ではイメージスキャンのため Inspectorからのアクセスも許可している AWS
実施内容 1. エージェントプール作成 2. SHAgentインストールコマンド確認 3. EC2ログイン、SHAgentインストール・実行 4. エージェント登録確認 5.
パイプライン作成 6. パイプライン実行 7. イメージPush確認(ECRリポジトリ) 青文字:Azure作業 橙文字:AWS作業
1.エージェントプール作成 Self-Hosted Agentはエージェントプールという論理的なグループで纏められる パイプライン実行時に呼び出されるbuild.ymlではこのプール名を指定する Azure
2.SHAgentインストールコマンド確認 Self-Hosted Agentはエージェントプールからダウンロードが可能で、インストー ル先のサーバーに合わせたインストールコマンドも提供されるようになっている Azure
3.EC2ログイン、SHAgentインストール・実行 対象のサーバでインストールコマンドを実行すると、エージェントのインストール とエージェントプールとの紐づけが行われる サーバにインストールされたrun.shスクリプトを実行すると、エージェントから Azureに対してポーリング接続が行われる(=Azureからのインバウンド通信が不要) AWS
4.エージェント登録確認 エージェントからAzureに正常に通信できるとエージェントプールにエージェント が登録される Azure
5.パイプライン作成 事前にイメージ作成に必要なDockerfileとbuild.ymlファイル、アプリソースは Azure ReposリポジトリにPush済みのため、それらを使用するようにPipelineを作 成する (修正後)azure-pipelines.yml Azure
5.パイプライン作成 build.ymlではDockerのBuildとECRへのPushを行うタスクを指定する ECRへのPushには事前に登録したIAMユーザーの認証情報を使用する build.yml パイプライン環境変数 IAMユーザー登録 Azure
6.パイプライン実行 作成したPipelineを指定して手動で実行する Azure
6.パイプライン実行 Pipeline画面とエージェント側のコンソールログから実行結果が確認できる Pipeline画面を見ると、「waiting on the agent to receive and acknowledge
the request(エージェントがリクエストを受信して確認するのを待つ)」とあることから、エー ジェントがリクエストを確認するのを待っていることがわかる Pipeline画面 エージェント側コンソール(EC2) Azure
7.イメージPush確認(ECRリポジトリ) ECRリポジトリを見ると正常にイメージが登録されていることが確認できる AWS
まとめ この構成の嬉しい点 • ソースコード管理をAzureに集約することができる • AWS側でインバウンド通信の考慮が不要になる • ECRリポジトリへのアクセスがAWS内で完結する(Azureから直接接続しない) この構成のイマイチな点 •
PATを使用するため、ユーザー側で定期ローテーション作業が必要になる • IAMユーザー管理が必要になる • EC2の管理が必要になる • エージェント用サーバがスケールしない(恐らくASとUserData使えば可能) • NAT Gatewayが必要なため、コスト的には割高になる AWS Azure
ご清聴ありがとうございました