GitLab を使用した CI/CD パイプラインの構築

GitLab CI/CD の設定

まず、GitLabアカウントとGitLab上のプロジェクトがあることを確認してください。まだプロジェクトがない場合は、アプリケーション用のプロジェクトを作成してください。次に、GitLab Runnerなど、必要なものを設定します。GitLab Runnerは、.gitlab-ci.ymlファイル内のタスクを実行します。

GitLab CI/CD の前提条件 

• GitLabアカウントとプロジェクト: 有効なGitLabアカウントが必要です。ソースコードとCI/CD設定を保存するためのプロジェクトリポジトリがあれば便利です。
• サーバー環境: アプリケーションが配置される仮想プライベート サーバーなどのサーバー環境にアクセスできる必要があります。
• バージョン管理： ソースコードを管理するには、Gitなどのバージョン管理システムを使用することが非常に重要です。GitとGitLabリポジトリを使用すると、変更を簡単に追跡し、チームと共同作業を行い、必要に応じて古いバージョンに戻すことができます。 

GitLabプロジェクトの作成 

GitLabダッシュボードに移動し、「新しいプロジェクト」ボタンをクリックします。 

プロジェクト名と説明を入力してください。また、公開レベル（公開または非公開）を選択してください。空のプロジェクトから始めることも、アプリの種類に合ったテンプレートを使用することもできます。 

次に、「プロジェクトを作成」をクリックします。これで、新しいプロジェクトリポジトリが新しいコードに対応できるようになりました。 

GitLabランナーの設定 

ランナーを設定するには、プロジェクトの「設定」に移動し、「CI/CD」をクリックします。提供された登録トークンを使用して、「ランナー」セクションで新しいランナーを登録できます。DockerやSSHなど、選択したランナーの種類に応じた手順に従ってください。ランナーを登録すると、CIパイプラインジョブの実行を開始できます。 

GitLab CI/CD パイプラインの理解 

GitLab CI/CD を始めるのは簡単です。まず、GitLab アカウントと GitLab 上のプロジェクトがあることを確認してください。まだプロジェクトがない場合は、アプリケーション用のプロジェクトを作成してください。 

次に、GitLab Runnerなど、必要なものを設定します。GitLab Runnerはパイプラインの作業を行うため、重要です。.gitlab-ci.ymlファイル内のタスクを実行します。これにより、コードが意図したとおりにビルド、テスト、デプロイされるようになります。 

パイプラインとは何ですか? 

パイプラインは自動化されたプロセスです アプリケーションの作成、テスト、展開を効率化する「継続的インテグレーション」の略です。「CI」は継続的インテグレーションを意味し、開発者はコードの変更を中央リポジトリに頻繁にマージします。「CD」は継続的デプロイメントまたは継続的デリバリーを意味し、アプリケーションの意図した環境へのリリースを自動化します。 

基本的なパイプライン構成 

GitLabダッシュボードに移動し、「新規プロジェクト」ボタンをクリックします。プロジェクト名と説明を入力します。また、公開レベル（公開または非公開）を選択します。空のプロジェクトから始めることも、テンプレートを使用することもできます。すべての詳細を入力したら、「プロジェクトを作成」をクリックします。 

パイプラインのステージとジョブ 

デプロイプロセスを明確なステージとジョブに分割することで、整理された詳細な作業が可能になります。各ステージには、特定のタスクを担当するワーカー（ジョブ）が割り当てられます。この設定により、コードの品質が向上し、問題の修正が容易になります。 

.gitlab-ci.yml の作成 

.gitlab-ci.yml ファイルは YAML で記述されています。GitLab CI および CD パイプラインのメインコマンドセンターとして機能します。このファイルは、CI/CD ワークフローのステージ、ジョブ、依存関係、および設定を定義します。 

自動ビルド、テスト、デプロイのプロセス全体を管理できます。それでは、.gitlab-ci.yml ファイルの構造と重要な部分を見ていきましょう。 

.gitlab-ci.yml の構造 

各ジョブには名前があり、ステージに属します。ステージとは、「ビルド」、「テスト」、「デプロイ」など、パイプライン内のさまざまなステップを指します。 

各ジョブでは、実行に必要なコマンドと依存関係をリストする必要があります。また、変数を作成したり、スクリプトを使用したり、パイプライン内のタスク間でデータを共有するためのアーティファクトを追加したりすることもできます。 

ジョブの定義 

リポジトリのメインフォルダにある .gitlab-ci.yml ファイルは、GitLab CI/CD のセットアップに不可欠です。このファイルでは、「ビルド」、「テスト」、「デプロイ」といったステージを定義し、ユニットテストやコード変更時のアプリケーションの自動起動といったジョブを追加します。AWS CodePipeline などの類似ツールは、パイプラインの効率的な管理に役立ちます。 

変数の使用 

変数には、データベースのパスワードやAPIキーなど、環境に固有の設定が含まれる場合があります。また、デプロイ時に変更される可能性のあるアプリケーション設定も変数に含められます。GitLabでは、これらの変数を管理する方法がいくつか用意されています。.gitlab-ci.ymlファイルで直接設定したり、プロジェクトレベルの変数にGitLab UIを使用したり、環境変数を使用して機密情報を安全に処理したりできます。 

高度な GitLab CI/CD 機能 

GitLab は、ソフトウェア開発と継続的な配信に役立つ多くの優れた機能を提供します。 

パイプライン成果物の管理 

.gitlab-ci.yml ファイルは、CI/CD パイプラインをスペースを使った明確な構造で整理します。各ジョブには名前が付けられ、「ビルド」、「テスト」、「デプロイ」などのステージに属します。コマンド、依存関係、設定、変数、スクリプト、アーティファクトを含めることで、シームレスなデータ共有が可能になります。この設定により、GitLab CI/CD や Bitbucket Pipelines などの他のオープンソース CI ソリューション全体で、ワークフローの理解しやすさ、再利用性、一貫性が確保されます。 

GitLabキャッシュの使用 

リポジトリのメインフォルダにある .gitlab-ci.yml ファイルは、GitLab CI/CD のセットアップに不可欠です。このファイルでは、「ビルド」、「テスト」、「デプロイ」といったステージを定義し、ユニットテストやコード変更時のアプリケーションの自動起動といったジョブを追加します。AWS CodePipeline などの類似ツールは、パイプラインの効率的な管理に役立ちます。 

パイプラインのトリガーとスケジュール 

特定のイベントでパイプラインをトリガーしたり、特定の時間にパイプラインをスケジュール設定して重要な機能を効率的に実行したりできます。また、変数を使用すると、複数のジョブやステージで再利用できる値を定義できるため、メインのスクリプトを変更することなく、自動ビルドとデプロイメントをカスタマイズできます。 

ジョブを構築するためのテンプレートの例を次に示します。 

仕様：
  入力：
    ステージ：
      デフォルト: ビルド
      説明: 'ビルドステージを定義します'
    rust_version:
      デフォルト: 最新
      説明: 'Rust のバージョンを指定します。https://hub.docker.com/_/rust/tags の値を使用します。デフォルトは最新です'
--- 

"build-$[[ inputs.rust_version ]]":
  ステージ: $[[ inputs.stage ]]
  画像: rust:$[[ inputs.rust_version ]]
  スクリプト：
    - 貨物ビルド --verbose 

依存関係管理 

GitLabでは、ジョブの依存関係をリスト化できます。つまり、ジョブの実行前に必要なライブラリ、パッケージ、ツールがインストールされていることを意味します。JavaScriptの場合はnpm、Pythonの場合はpip、PHPの場合はComposerなどのパッケージマネージャーを使用することで、.gitlab-ci.ymlファイルでプロジェクトに必要なものを定義・管理できます。 

Dockerとの統合 

Docker は GitLab CI/CD ワークフローと統合して、安定した繰り返し可能な環境を作成します。 

Dockerイメージの構築 

.gitlab-ci.yml ファイルで Docker ビルドステップを設定できます。これにより、GitLab CI/CD は自動化されたワークフロー中にイメージをビルドできるようになります。 

.gitlab-ci.yml で Docker を使用する 

GitLab CI/CD には docker executor があり、これを使用すると Docker コンテナ内でジョブを実行できます。  

アプリケーションのニーズに合った特定のDockerイメージを選択できます。これにより、ジョブごとに安定した独立したテスト環境を構築できます。例えば、アプリがNode.jsを使用している場合は、CI/CDジョブに公式のNode.js Dockerイメージを使用できます。  

この方法により、ローカル環境とCI/CD環境の差異によって発生する可能性のある問題を軽減できます。Dockerは信頼性を確保し、トラブルシューティングを容易にします。 

Docker統合のベストプラクティス 

Docker を CI/CD ワークフローに組み込むには、主に次の 2 つの方法があります。 

• Docker コンテナで CI/CD ジョブを実行します。 アプリケーションのテスト、ビルド、公開などを行うCI/CDジョブを作成できます。これらのジョブはDockerコンテナ内で実行できます。
• Docker または kaniko を使用して Docker イメージを構築します。 CI/CD ジョブを作成して Docker イメージをビルドし、コンテナ レジストリに公開できます。 

GitLab CI/CD のセキュリティ 

GitLab CI/CDは秘密を守る safe、環境を保護し、特定のルールに従います。 

シークレットマネジメント 

GitLabでは、プロジェクトレベルの変数を使用してシークレットを保存できます。パイプライン内の特定のジョブまたはステージでは、これらの変数が保持されます。 safe 必要なときにアクセスできます。 

安全な環境でジョブを実行する 

GitLab Runnersを保護されたネットワークで動作するように設定することで、アクセスを適切なユーザーまたはシステムのみに制限できます。CI/CDジョブにはDockerコンテナを使用することもできます。コンテナは軽量で、独立した環境を構築できます。 

コンプライアンスと監査ログ 

GitLabの監査ログは、ジョブの実行、パイプラインの開始、コードの変更、ユーザーアクションなどのイベントを記録します。各ログエントリには、タイムスタンプ、アクションを実行したユーザーまたはイベントの詳細が含まれます。GitLabは、共有ソースコードリポジトリ内で、明確かつ追跡可能なCI/CD作業履歴を維持できるよう支援します。 

トラブルシューティングと最適化 

問題を解決し、ワークフローを最適化することは、良好なCI/CDプロセスを維持するために不可欠です。問題に早期に対処し、スマートな改善策を講じることで、パイプラインが円滑に機能し、高品質なソフトウェアを定期的に提供できるようになります。 

一般的な問題と修正 

GitLab を使用すると、プロセスを効果的に監視および記録し、データ漏洩を検出してセキュリティを強化し、改善された開発方法を実装することでパフォーマンスを最適化できます。 

監視とロギング 

GitLabはログを一定期間保存しますが、プロジェクトのニーズに応じて保存期間を変更できます。また、失敗したジョブに関するアラートを設定したり、ビルド時間を監視して開発プロセスの遅い部分を特定したり、デプロイの頻度を確認したりすることもできます。 

パイプラインパフォーマンスの最適化

パイプラインのパフォーマンスを最適化するために使用される手法はいくつかあります。

キャッシュ依存関係ダウンロードした依存関係を保存して、後続のパイプライン実行中に繰り返しダウンロードされるのを防ぎます。

最適化技術	詳細説明
キャッシュ依存関係	ダウンロードした依存関係を保存して、後続のパイプライン実行中に繰り返しダウンロードされるのを防ぎます。
ジョブの並列化	相互依存性がない場合、ジョブが同時に実行されるように構成します。
より速いランナーを使う	要求の厳しいタスクには、より多くの処理能力またはメモリを備えたランナーを選択してください。
テストスイートの最適化	統合テスト内で実行速度が遅いテストを特定して最適化し、全体的な実行時間を短縮します。

実際のユースケース 

GitLab CI/CDは非常に柔軟性が高く、様々な実務シーンに最適です。シンプルなウェブサイトの作成から複雑なマイクロサービスの立ち上げまで、あらゆる用途にご利用いただけます。 

Webアプリケーションの継続的インテグレーション 

GitLabパイプラインを設定すれば、共有リポジトリへのコミットがあるたびにアプリケーションをビルドできます。ユニットテスト、統合テスト、エンドツーエンドテストを実行し、コードの品質を確認できます。これらが正常に完了すると、パイプラインはアプリケーションを自動的にステージングエリアに送信してレビューを依頼するか、本番環境に直接移行することができます。 

連続的な Deployクラウドプロバイダーへのメンティング 

パイプラインにジョブを設定し、アプリをビルドしてDockerイメージなどのデプロイ可能なアイテムにパッケージ化します。その後、選択したクラウドプラットフォーム（AWS、Google Cloud Platform、Azureなど）に送信できます。 

テストパイプラインの自動化 

.gitlab-ci.yml ファイルを使用すると、パイプライン内のさまざまなテスト手順を概説できます。コードの個々の部分をチェックするユニットテスト、アプリのさまざまな部分がどのように連携するかを確認する統合テスト、そして実際のユーザー操作を模倣してアプリが正常に動作することを確認するエンドツーエンドテストを実行するジョブを設定できます。 

Digital.ai GitLabと自動化に向けた連携 

Digital.ai Release GitLabとの統合 

Digital.ai ワークフローを提供する, 一般的なツールとの統合、およびペルソナベースのダッシュボードを使用して、一貫したプラクティスを適用し、可視性を維持し、複雑な環境全体で大規模かつシームレスにアプリケーションを配信します。 

Digital.ai Release GitLabと統合 コミット トリガーとプル トリガーを使用して配信ワークフローとプロセスを実行し、自動化と効率性を向上させます。