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CI/CD
⽣産性向上チーム
宮⽥ 淳平
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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
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CI/CD がない開発の例
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各⾃の環境で開発
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リリース前に各⾃の変更を結合して試験
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不具合だらけ
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修正を依頼しても原因特定が難しい
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修正しても新たな不具合を埋め込んで以下繰り返し
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終わりが⾒えなくて⾟い
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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
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CI (Continuous Integration)
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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
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CI がある開発の例
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開発者がメインラインからタスクブランチを作成する
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ローカルでコードを変更する
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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
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（メインラインとの衝突があればマージして修正する）
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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
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ビルドが失敗したら通るまで修正 & CI 再実⾏
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ビルドが成功したらメインラインにマージする
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CI ツールがメインラインのコードでビルドを実⾏する
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ビルドが失敗したら通るまで修正する
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メインラインでビルドが成功したら完了
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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
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CD (Continuous Delivery)
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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
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https://en.wikipedia.org/wiki/Continuous_delivery より 27
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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
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CI/CD 内で実⾏すること
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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社内で利⽤されている CI/CD ツール
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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
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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
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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
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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/
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CI/CD 導⼊
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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
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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
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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
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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
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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
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アンチパターンとベストプラクティス
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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https://blog.cybozu.io/entry/2386 56
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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
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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
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テストピラミッド
GUI Test
API Test
Unit Test
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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
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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
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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
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まとめ
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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
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時間あればその他⼩ネタ
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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
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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
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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』
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