deployment-pipeline-design

デプロイメントパイプラインの設計

承認ゲートとデプロイ戦略を備えた、多段階 CI/CD パイプラインのアーキテクチャパターンです。

目的

適切なステージ構成と承認ワークフローを通じて、速度と安全性のバランスを取る、堅牢で安全なデプロイメントパイプラインを設計します。

使用する場面

• CI/CD アーキテクチャを設計する
• デプロイメントゲートを実装する
• 複数環境にまたがるパイプラインを構成する
• デプロイメントのベストプラクティスを確立する
• 段階的なデリバリーを実装する

パイプラインのステージ

標準的なパイプラインのフロー

┌─────────┐   ┌──────┐   ┌─────────┐   ┌────────┐   ┌──────────┐
│  Build  │ → │ Test │ → │ Staging │ → │ Approve│ → │Production│
└─────────┘   └──────┘   └─────────┘   └────────┘   └──────────┘

各ステージの詳細

1. ソース - コードをチェックアウトします
2. ビルド - コンパイル、パッケージ化、コンテナ化を行います
3. テスト - 単体テスト、統合テスト、セキュリティスキャンを行います
4. ステージングへのデプロイ - ステージング環境にデプロイします
5. 統合テスト - E2E テスト、スモークテストを行います
6. 承認ゲート - 手動での承認が必要です
7. 本番環境へのデプロイ - カナリア、ブルーグリーン、ローリング方式でデプロイします
8. 検証 - ヘルスチェックとモニタリングを行います
9. ロールバック - 失敗時に自動でロールバックします

承認ゲートのパターン

パターン 1：手動承認

# GitHub Actions
production-deploy:
  needs: staging-deploy
  environment:
    name: production
    url: https://app.example.com
  runs-on: ubuntu-latest
  steps:
    - name: Deploy to production
      run: |
        # Deployment commands

パターン 2：時間ベースの承認

# GitLab CI
deploy:production:
  stage: deploy
  script:
    - deploy.sh production
  environment:
    name: production
  when: delayed
  start_in: 30 minutes
  only:
    - main

パターン 3：複数承認者

# Azure Pipelines
stages:
- stage: Production
  dependsOn: Staging
  jobs:
  - deployment: Deploy
    environment:
      name: production
      resourceType: Kubernetes
    strategy:
      runOnce:
        preDeploy:
          steps:
          - task: ManualValidation@0
            inputs:
              notifyUsers: '[email protected]'
              instructions: 'Review staging metrics before approving'

参考： assets/approval-gate-template.yml を参照してください。

デプロイ戦略

1. ローリングデプロイ

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: my-app
spec:
  replicas: 10
  strategy:
    type: RollingUpdate
    rollingUpdate:
      maxSurge: 2
      maxUnavailable: 1

特徴：

• 段階的なリリース
• ダウンタイムなし
• 簡単にロールバック可能
• ほとんどのアプリケーションに最適

2. ブルーグリーンデプロイ

# Blue (current)
kubectl apply -f blue-deployment.yaml
kubectl label service my-app version=blue

# Green (new)
kubectl apply -f green-deployment.yaml
# Test green environment
kubectl label service my-app version=green

# Rollback if needed
kubectl label service my-app version=blue

特徴：

• 即時に切り替え可能
• 簡単にロールバック可能
• 一時的にインフラコストが倍増します
• リスクの高いデプロイに適しています

3. カナリアデプロイ

apiVersion: argoproj.io/v1alpha1
kind: Rollout
metadata:
  name: my-app
spec:
  replicas: 10
  strategy:
    canary:
      steps:
      - setWeight: 10
      - pause: {duration: 5m}
      - setWeight: 25
      - pause: {duration: 5m}
      - setWeight: 50
      - pause: {duration: 5m}
      - setWeight: 100

特徴：

• トラフィックを段階的に切り替えます
• リスクを軽減します
• 実ユーザーによるテストが可能です
• サービスメッシュなどが必要です

4. フィーチャーフラグ

from flagsmith import Flagsmith

flagsmith = Flagsmith(environment_key="API_KEY")

if flagsmith.has_feature("new_checkout_flow"):
    # New code path
    process_checkout_v2()
else:
    # Existing code path
    process_checkout_v1()

特徴：

• リリースせずにデプロイできます
• A/B テストが可能です
• 即時にロールバックできます
• きめ細かく制御できます

パイプラインのオーケストレーション

多段階パイプラインの例

name: Production Pipeline

on:
  push:
    branches: [ main ]

jobs:
  build:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
      - name: Build application
        run: make build
      - name: Build Docker image
        run: docker build -t myapp:${{ github.sha }} .
      - name: Push to registry
        run: docker push myapp:${{ github.sha }}

  test:
    needs: build
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - name: Unit tests
        run: make test
      - name: Security scan
        run: trivy image myapp:${{ github.sha }}

  deploy-staging:
    needs: test
    runs-on: ubuntu-latest
    environment:
      name: staging
    steps:
      - name: Deploy to staging
        run: kubectl apply -f k8s/staging/

  integration-test:
    needs: deploy-staging
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - name: Run E2E tests
        run: npm run test:e2e

  deploy-production:
    needs: integration-test
    runs-on: ubuntu-latest
    environment:
      name: production
    steps:
      - name: Canary deployment
        run: |
          kubectl apply -f k8s/production/
          kubectl argo rollouts promote my-app

  verify:
    needs: deploy-production
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - name: Health check
        run: curl -f https://app.example.com/health
      - name: Notify team
        run: |
          curl -X POST ${{ secrets.SLACK_WEBHOOK }} \
            -d '{"text":"Production deployment successful!"}'

パイプラインのベストプラクティス

1. 迅速に失敗させる - まず時間のかからないテストを実行します
2. 並列実行 - 独立したジョブを並行して実行します
3. キャッシュ - 実行間で依存関係をキャッシュします
4. アーティファクト管理 - ビルドアーティファクトを保存します
5. 環境の同等性 - 環境間の一貫性を保ちます
6. シークレット管理 - シークレットストア（Vault など）を使用します
7. デプロイウィンドウ - 適切なタイミングでデプロイをスケジュールします
8. モニタリングとの統合 - デプロイメントのメトリクスを追跡します
9. ロールバックの自動化 - 失敗時に自動でロールバックします
10. ドキュメント化 - パイプラインの各ステージを文書化します

ロールバック戦略

自動ロールバック

deploy-and-verify:
  steps:
    - name: Deploy new version
      run: kubectl apply -f k8s/

    - name: Wait for rollout
      run: kubectl rollout status deployment/my-app

    - name: Health check
      id: health
      run: |
        for i in {1..10}; do
          if curl -sf https://app.example.com/health; then
            exit 0
          fi
          sleep 10
        done
        exit 1

    - name: Rollback on failure
      if: failure()
      run: kubectl rollout undo deployment/my-app

手動ロールバック

# List revision history
kubectl rollout history deployment/my-app

# Rollback to previous version
kubectl rollout undo deployment/my-app

# Rollback to specific revision
kubectl rollout undo deployment/my-app --to-revision=3

モニタリングとメトリクス

主要なパイプラインメトリクス

• デプロイ頻度 - デプロイの実行頻度
• リードタイム - コミットから本番環境への反映までの時間
• 変更失敗率 - 失敗したデプロイの割合
• 平均復旧時間（MTTR） - 失敗から復旧するまでの時間
• パイプライン成功率 - 成功した実行の割合
• 平均パイプライン実行時間 - パイプラインの完了にかかる時間

モニタリングとの統合

- name: Post-deployment verification
  run: |
    # Wait for metrics stabilization
    sleep 60

    # Check error rate
    ERROR_RATE=$(curl -s "$PROMETHEUS_URL/api/v1/query?query=rate(http_errors_total[5m])" | jq '.data.result[0].value[1]')

    if (( $(echo "$ERROR_RATE > 0.01" | bc -l) )); then
      echo "Error rate too high: $ERROR_RATE"
      exit 1
    fi

参考ファイル

• references/pipeline-orchestration.md - 複雑なパイプラインのパターン
• assets/approval-gate-template.yml - 承認ワークフローのテンプレート

関連スキル

• github-actions-templates - GitHub Actions の実装向け
• gitlab-ci-patterns - GitLab CI の実装向け
• secrets-management - シークレットの取り扱い向け