自動化を支えるCI/CDパイプライン

Azure DevOpsツールを使ったCI/CD導入例を紹介します

Transcript

1. ポッケの自動化を支える CI/CDパイプライン 株式会社ポッケ 満永　淳一
2. 自己紹介 ▪ 名前：満永　淳一 ▪ twitter：@Junichi_M_ ▪ 所属：株式会社ポッケ ▪ 役割： アプリケーションエンジニア → SREエンジニアになろうとしている
3. お伝えしたいこと ▪ポッケのCI/CDパイプライン – ポッケで利用しているツールや実装について ▪CI/CDパイプライン運用の注意点 お伝えしないこと ・利用しているOSS ・ Infrastructure as codeの取り組み
4. アジェンダ ▪解決したかったこと ▪CI/CDパイプライン構成 ▪CI/CDパイプラインの運用 ▪まとめ
5. 解決したかったこと
6. 背景 モノリスからの脱却、マイクロサービス化
7. 背景 ドメイン分析からマイクロサービス化もできた
8. 背景 テストコード実装も根付いてきた
9. 背景 そろそろ環境作って動かしたいよね？
10. マイクロサービス化で実現したいこと アプリ編 ▪ 定期的に品質の確認をしたい ▪ 変更に強いシステムにしたい ▪ デリバリーを容易にしたい
11. マイクロサービス化で実現したいこと アプリ編 ▪ 定期的に品質の確認をしたい ・いつからテストに失敗したか不明 ▪ 変更に強いシステムにしたい ・デグレが起こる ▪ デリバリーを容易にしたい ・数が多いので手動デプロイはキツイ
12. 次やること 継続的インテグレーション、 継続的デリバリーをしよう！
13. 継続的インテグレーション(Continuous integration) 継続的インテグレーションとは？ プロダクトのソースコードがチェックインされるたびに、 テストやビルドといった一連のプロセスを自動で実行すること 参考 https://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1903/19/news007.html
14. 継続的デリバリー(Continuous delivery) 継続的デリバリーとは？ 継続的に動作するソフトウェアをリリースすること 迅速なビジネス価値を提供できる ユーザーからのフィードバックをビジネス価値に変換できる リスクの少ないリリースプロセスの確立
15. CI/CDパイプラインの構成
16. CI/CDパイプライン草案 こんな感じにしたいね
17. CI/CDパイプライン草案 こんな感じにしたいね CI/CDツールって重要
18. CI/CDツール Azure DevOpsを選びました
19. CI/CDツールにAzure DevOpsを選んだ理由 Azure DevOps とは? マイクロソフトの DevOps ツールで、Git リポジトリやプロジェクト管理のためのカンバンボード、ダッシュボー ド、CI/CD のパイプライン作成など、様々な機能を有している https://medium.com/@yuhattor/microsoft-の-devops-への道のり-db59c0848d78より一部抜粋 参考 https://medium.com/@yuhattor/microsoft-の-devops-への道のり-db59c0848d78
20. CI/CDパイプライン
21. (再掲)マイクロサービス化で実現したいこと アプリ編 ▪ 定期的に品質の確認をしたい ▪ 変更に強いシステムにしたい ▪ デリバリーを容易にしたい
22. 解決できたこと① ▪ 定期的に品質の確認をし たい ▪ 変更に強いシステムにし たい 通知が来るので失敗したら すぐにわかる テストが実行されるので デグレが検知できる
23. 解決できたこと② ▪ デリバリーを容易にし たい 本番とStagingを差別化 ・PdM ・責任者 ・SRE
24. 全て解決 ▪ 定期的に品質の確認 をしたい → 解決 ▪ 変更に強いシステムに したい → 解決 ▪ デリバリーを容易にし たい → 解決
25. CI/CDパイプラインの運用
26. CI/CDツールを導入して気づいたこと① ▪ テスト失敗の原因特定時間が短縮できた ▪ エンジニアがテスト結果に興味を示すようになった
27. CI/CDツールを導入して気づいたこと② ▪ CIが失敗した原因が分かりずらい ▪ CI/CDツールの管理が属人化した Azure DevOpsおじさんの誕生 手作業で設定している部分が多い ▪ 変更が発生した場合、反映に時間がかかった マイクロサービスだとCI/CDパイプライン数も多いので 運用に時間がかかる
28. CI/CDツールを導入して気づいたこと② ▪ CIが失敗した原因が分かりずらい 　原因の特定が難しかった 　発生する大量のlogの中から失敗したテストをさがす…
29. CIが失敗した原因が分かりずらい テストの粒度を分けました
30. テストサイズによる分割 Googleが提唱しているTest Sizesの概念を参考にテストフェーズを分割を試みた Test Sizesとは？ ▪ Small ネットワークアクセスなどは全てモック化し、外部の依存がないテスト 　 単体テスト ▪ Medium ローカルホストだけからのアクセスがある環境でのテスト ▪ Large プロダクション環境に近い環境でのテスト エンドツーエンドまたはシステムテスト
31. テストサイズによる分割 テストの分割において、Googleが提唱しているTest Sizesの概念を参考にテストフェーズを分割 参考 https://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1903/19/news007_2.html#l_news007_03.png
32. テストサイズによる分割 テストの分割において、Googleが提唱しているTest Sizesの概念を参考にテストフェーズを分割 参考 https://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1903/19/news007_2.html#l_news007_03.png
33. CIパイプライン GUIは非常にシンプルなので作成はそこ まで複雑ではない ↓ 新しいCIパイプラインを作成する際には 特定の場所を変更する ↓ 手作業なので手順が必要 ↓ 変更があると反映まで時間がかかる CIパイプライン設定画面
34. Pipeline as Codeの導入
35. CIパイプライン CIパイプラインのタスクをコードベースで 管理 ↓ テンプレート化ができた 変更に強くなった pool: name: Default-Pool demands: maven steps: - task: Maven@1 displayName : 'TEST COVERAGE' inputs: mavenPomFile : ut/pom.xml goals: 'clean verify jacoco:report -Dwebs.mock="mock"' codeCoverageToolOption : JaCoCo codeCoverageClassFilter : '+:**.batch.facade.*,+:**.batch.util.*' - task: Docker@1 displayName : 'Build an image' inputs: azureSubscriptionEndpoint : 'sampleEndPoint' azureContainerRegistry : sampleEndPointRegistory imageName : 'sampleEndPointRegistory/$(Build.Repository.Name):$(Build.BuildNumber)' - task: Docker@1 displayName : 'Push an image' inputs: azureSubscriptionEndpoint : 'sampleEndPoint' azureContainerRegistry : sampleEndPointRegistory command: 'Push an image' imageName : 'sampleEndPointRegistory/$(Build.Repository.Name):$(Build.BuildNumber)'
36. CDパイプライン GUIは非常にシンプルなので作成はそこ まで複雑ではない ↓ 手作業なので手順が必要 CDパイプライン設定画面
37. まとめ
38. 所感 ▪ pipeline as codeのように全体の流れを自動化することで 　流れ自体にも信頼性が生まれてきた ▪ CI/CDを導入してそれなりに運用出来てきた… 振り返ってみるとまだまだカイゼンすることがたくさんある
39. 今後やること ▪ DevSecOpsを目指す 　　パイプラインの流れにセキュリティ診断を導入する ▪ CIパイプラインの最適化 CIテスト時間の最適化 CIパイプラインのテストサイズによる最適化 ▪ CDパイプラインのコード化を検討する
40. ご清聴 ありがとうございました