現代の企業はしばしば共通のDevOpsの課題に直面し、ツールチェーン、薄いパイプライン、手動のボトルネック、および盲点が遅く、エンジニアを失望させます。300人のITプロの2023年の調査では、技術の急速な変化、隠されたIT盲点、および複雑なシステムが観測可能性を大きな課題にします。 拡張的で脆弱な統合 ツール Common pain points include: Tool Sprawl: SCM、ビルディング、セキュリティなどのための数十のポイントソリューション、それぞれが統合の頭痛を引き起こすカスタマイズされた粘着コードを必要とする。 パイプライン不安定性:長い、モノリチックなCI/CDパイプラインは、コードの変化によって破壊する傾向があり、頻繁なビルド/テストの失敗や再作業を引き起こします。 観察可能性の欠如:制限されたモニタリング/メトリクスは、問題の遅い診断を意味します. One report notes, lack of clear visibility over the entire process leads to finger-pointing and delays. マニュアルプロセス: 人間の承認と手渡しは遅く、エラーの傾向があります. 任意の手動のステップは、広範な労働につながり、人間のエラーによる不正なアップデートのリスクがあります。 これらの課題は、機能の配信が遅くなり、DevOpsチームにストレスをかけます。混沌をコントロールに変えるためには、企業は自動化、宣言インフラ、および観測性でパイプラインを近代化しなければなりません。 Infrastructure as Code and GitOps 最初のステップは、コードとしてのインフラストラクチャ(IaC)で、サーバー、ネットワーク、およびサービスを宣言コードで管理します。Gitでストレージインフラストラクチャを構成すると、環境が再現可能で監査可能になります。 例えば: provider "aws" { region = "us-west-2" } resource "aws_instance" "web" { ami = "ami-0c55b159cbfafe1f0" instance_type = "t2.micro" tags = { Name = "web-server" } } この Terraform スニップは、単純な EC2 インスタンスを定義します. When committed to Git, a CI/CD pipeline can automatically apply it, ensuring consistent environments each time. Git にコミットすると、CI/CD パイプラインが自動的にそれを適用し、毎回一貫した環境を確保できます。 IaCに基づいて、GitOpsの実践により、Gitは両方のコードの真実の唯一のソースになります。 インフラストラクチャ. GitOps ワークフローでは、すべての変更は pull リクエストを介して実行され、Git に統合され、自動化されたシステムは、Git で望ましい状態と一致するようにライブ ステータスをデプロイまたは逆転します. GitLab が説明するように、「GitOps は、インフラストラクチャ定義のための単一の真実源として Git リポジトリを使用します...そして、CI/CD で Git ワークフローを使用してインフラ更新を自動化します」。 そして Automated CI/CD Pipelines 現代のDevOpsの中心にあるのは、すべてのコミットでソフトウェアを構築、テスト、展開する自動化されたCI/CDパイプラインです。日々続くリリースの代わりに、自動化されたパイプラインは、リインティング、ユニットテスト、統合テスト、パッケージの実行を行います。たとえば、典型的なパイプラインは、コードパイプ(またはPR)トリガーで始まり、GitHub/GitLabからコードをチェックし、その後、構築とテストのステップを実行します。成功したテストの後、パイプラインは自動的にアーティファクトをVMやコンテナクラスターに展開することができます。 Any commit or pull request fires the pipeline. The pipeline “authenticates to an SCM and checks out the code,” including any build scripts. Trigger & Checkout: The code is compiled, and unit tests are executed (using tools like Maven, npm, or others). Additional steps run code quality checks (SonarQube, linting) and integration or end-to-end tests. If any test fails, the pipeline halts and notifies developers immediately. Build & Test: If all tests pass, the pipeline packages the application and deploys it to the target environment. Advanced workflows may include canary or blue-green deployments and automated rollbacks on failure. Package & Deploy: Leading CI/CD tools that support these stages include Jenkins, GitHub Actions, GitLab CI, Azure Pipelines, and newer cloud-native systems like Tekton or Harness. For example, a Jenkinsfile or GitHub Actions YAML can define a multi-stage pipeline with steps for building, testing, and deploying the code. on: [push] jobs: build: runs-on: ubuntu-latest steps: - uses: actions/checkout@v2 - name: Run Tests run: make test - name: Deploy to Kubernetes run: kubectl apply -f k8s/deployment.yaml CI を CD ステップから自動化し、分離することにより、チームはアドホック スクリプトやマニュアル ハンドフを回避します. One expert notes, mature organizations “deploy to production as often as possible,” leveraging CI to catch errors early and CD to push reliably. 自動化されたパイプラインはまた、シフト左の実践(テストの実行や早期のセキュリティスキャンなど)を可能にし、コンテナレジストリ、アーティファクトストア、サービスメッシュと統合して一貫した流れを提供します。 Containerization and Orchestration 企業はコンテナとオーケストラの標準化によって大きな利益を得ます。Dockerコンテナのパッケージングアプリケーションは、テスト、ステージ化、生産において同じように実行することを保証します。これらのコンテナは、Kubernetesのようなオーケストラによって管理されます。 図:例 Kubernetes クラスターアーキテクチャ. コントロール フロント (マスター) には kub-apiserver や etcd などのコンポーネントが含まれ、ワーカー ノードは kubelets や application pods を実行します。 Kubernetes を使用することで、DevOps チームは自営業環境と高速なスケーリングを獲得します。インフラストラクチャの定義は、しばしば Git に格納され、CI/CD 経由で展開されます。上記のように、Argo CD のような GitOps ツールは「ライブ ステータスを望ましいターゲット ステータスと比較し、自動的にドリフを修正します。例えば、誰かがデプロイを手動で変更する場合、Argo CD はそれを「OutOfSync」とし、「OutOfSync」とし、安全性と一貫性を確保するため、Git に適合するように再生または更新することができます。 コンテナとオーケストラもまた、近代的な展開戦略を組み込むことを容易にします。CI/CDパイプラインは、新しいコンテナイメージを構築し、レジストリに押し込んで、Kubernetesのローリングアップデートやカナリー展開を引き起こすことができます。サービスメッシュとオペレーターは、データベースの提供、ストレージ、その他を自動化することができます。実践では、多くの企業は、公共のクラスターやオンプレミスでKubernetesクラスターを実行し、 IaCツールにより、ベースのノードやネットワークを作成します。結果は、開発チームが信頼できるサービスを提供できる繰り返し、柔軟なプラットフォームです。 Observability and Monitoring 強力なDevOpsの実践には、自動化だけでなく洞察力が必要です。エンタープライズシステムは継続的に監視されなければなりません。人気のあるオープンソーススタックには、メトリックの収集のためにPrometheusとダッシュボードのためのGrafanaが含まれます。Prometheusはメトリック(アプリケーション、インフラ、カスタマイズ)を削除し、Grafanaはチームがリアルタイムでそれらを視覚化できるようにします。 これが重要なのは、チームが「細かい指標を定義できない」ためであり、未知の失敗を追いかける時間を無駄にしているからである。高性能のDevOps組織はフルステック観測性に投資し、問題が早期に検出されるためである。キーメトリクス(遅延、エラーレート、パイプライン期間)およびダッシュボードの概要に関する警告は、オプションチームが事態が間違っているときにドライブするのに役立ちます。実際、SolarWindsは、企業が現在、観測可能なプラットフォームを採用して「企業に悪影響を与える問題の根本原因を調査している」と報告しています。 ここで重要なツールは、メトリックのためのPrometheus/Grafana、通知のためのAlertmanagerまたはGrafana Alerts、およびダッシュボードに結び付けられた集中的なログ管理です。多くのチームはまた、マイクロサービスのためのTracingを使用します。結果:パイプラインが故障した場合やアプリケーションが故障した場合、豊富なテレメトリーは推測を回避します。 Conclusion Enterprise DevOps は、ツールを統合し、インフラをコード化し、パイプラインを自動化することにより、チームは混沌からコントロールに移行することができます。主要な実践は、インフラのために GitOps を採用し、自動テストで強力な CI/CD を構築し、オーケストラレートコンテナでワークロードを実行することです。観察とモニタリングは、フィードバックとガードレイルを提供します。結果として、組織は迅速かつ信頼性の高い配信を達成できます - 例えば、Netflix スタイルの複数の日々のデプロイや BT の 10 分以内のリリースではなく、困難な、エラーの可能性のあるプロセスです。短く言えば、現代の DevOps は、
