DevOps & クラウドインフラ

DevOps & CI/CD

本番環境に到達する前にすべての変更をチェックする、ビルド、テスト、デプロイのパイプライン。AI 支援と専門家のレビューでセットアップし、その後お引き渡しするか、私たちが運用を継続します。

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手動デプロイから管理されたリリースへ

リリースが手動の手順、誰か一人のノートパソコン、または誰も触りたがらないスクリプトに依存している場合、すべてのデプロイがリスクになります。私たちは、各変更をテストし、毎回同じ方法でデプロイし、ロールバック経路を常に準備しておく CI/CD パイプラインを構築します。AI エージェントがパイプライン設定、コンテナファイル、インフラコードの草案作成や、失敗したビルドログの読み取りを支援します。DevOps エンジニアがすべての変更をレビューし、リリースをどのようにゲートするかを決定します。新規製品にも、AI ツールで構築されたものを含む既存ソフトウェアにも適しています。

AI 支援・エンジニアレビュー付きの DevOps

AIがどのように支援するか

  • お客様のリポジトリから、パイプライン定義、Dockerfile、インフラコードの草案を作成し、エンジニアがレビューします。
  • 失敗したビルド、テスト、デプロイのログを読み取り、考えられる原因と修正を提案します。
  • 広範な権限、公開されたポート、固定されていないベースイメージなど、設定変更におけるリスクのある設定を指摘します。
  • 構築された構成から、ランブックとセットアップ文書の草案を作成します。

当社の専門家が担うこと

  • リリース戦略：どのチェックがデプロイをゲートし、誰が本番を承認し、ロールバックがどのように機能するか。
  • すべてのパイプラインおよびインフラの変更を、マージまたは適用される前にレビュー。
  • シークレットと本番アクセス：エージェントはライブシステムへの無制限なアクセスを得ません。
  • Kubernetes が価値よりも作業を増やしてしまう場合を含む、ツールとプラットフォームの選択。

1 つの変更、コミットから本番まで

ウェブ製品向けの説明用リリース経路。各段階、チェック、承認者はお客様と合意します。

  1. コミット

    開発者または AI コーディングエージェントが変更をプッシュします。作成者が誰であっても同じパイプラインが開始します。

    チェックポイント: マージ前にコードレビューが承認済み

  2. ビルドとテスト

    アプリはバージョン管理された成果物として一度ビルドされ、その後それに対してユニット、統合、エンドツーエンドのテストが実行されます。

    チェックポイント: いずれかのテストが失敗するとパイプラインは停止します

  3. セキュリティチェック

    依存関係、シークレット、コンテナイメージのスキャンに加え、パブリックアクセスなどのリスクのあるインフラ変更のチェック。

    チェックポイント: 重大な検出事項はエンジニアの判断が必要

  4. ステージング

    同じ成果物がマイグレーションを適用したうえでステージングにデプロイされます。そこでスモークテストと QA チェックが実行されます。

  5. 承認ゲート

    指名された承認者が、テスト結果、既知のリスク、ロールバック計画をレビューします。

    チェックポイント: 人が本番リリースを承認します

  6. 本番、段階的に

    リリースはまず少数のユーザーに届き、その後全員に届きます。その間、エラーと主要メトリクスが監視されます。

何かが失敗したとき: チェックが失敗した場合、変更はそこで止まります。ロールアウト中にエラーが増加した場合は、誰かが再試行する前に以前のバージョンへロールバックされます。

お客様が受け取るもの

パイプライン、環境、リリース管理

  • CI/CD パイプライン

    GitHub Actions、GitLab CI、Jenkins、または現在お使いのツールでのビルド、テスト、デプロイのワークフロー。本番前に必ず通過すべきテストとセキュリティスキャン付き。

  • 役立つ場面でのコンテナ

    一貫した環境のための Dockerfile と Docker Compose のセットアップ。Kubernetes はサービスが必要とする場合のみ。マネージドプラットフォームで十分なことが多いです。

  • Infrastructure as Code

    バージョン管理された Terraform または Pulumi の定義。アプリケーションコードと同じようにレビューされるため、環境は再構築でき、すべての変更が追跡可能です。

  • リリース戦略とロールバック

    ステージング環境、承認ゲート、ブルーグリーンまたはカナリアリリース、フィーチャーフラグ。本番稼働前にテスト済みのロールバック経路付き。

  • モニタリングと可観測性

    Prometheus、Grafana、またはお使いのクラウド独自のモニタリングなどのツールによるメトリクス、ログ、アラート。アラートが実際の問題を指すよう調整します。

  • ランブックと引き渡し

    お客様のチームがセットアップを運用できるよう、文書、ランブック、トレーニングを提供します。または、マネージド運用プランのもとで私たちが運用を継続します。

どんな方が CI/CD の作業を依頼されるか

すべてのリリースがイベントのように感じられます。変更が積み上がり、チェックは誰かが思い出したときにしか実行されず、不具合のあるデプロイの取り消しはプレッシャーの中での場当たり的な対応になります。

  • いまだに SSH 経由やホスティングのダッシュボードから手動でデプロイしている小規模チーム
  • 既存のパイプラインが遅い、不安定、または日常的にスキップされているエンジニアリングリード
  • AI コーディングエージェントを導入し、各リリース前にチェックすべき変更が増えているチーム

よくある CI/CD のご依頼

クライアントのケーススタディではなく、当社がスコープを定める典型的なシナリオです。

  • エンジニアが待つのをやめてしまったパイプライン

    すべてのコミットがリポジトリ全体を再ビルドしてテストするため、エンジニアは結果が出る前にマージしてしまいます。私たちは、変更された内容に応じてジョブを分割し、依存関係をキャッシュし、完全なスイートをリリース前の必須チェックとして維持します。

  • デプロイを壊すスキーマ変更

    データベースの変更と、それに依存するコードが誤った順序でリリースされると、リリースが失敗します。私たちは、マイグレーションを独自のゲート付きパイプラインステップとして実行し、後方互換性のある変更を計画するため、コードのロールバックが可能なままになります。

  • CI 設定内の長寿命キー

    デプロイ認証情報が、広範な本番アクセス権を持つ長寿命キーとして CI 変数に置かれています。私たちはそれらをシークレットマネージャーに移し、お客様のプラットフォームが対応していれば短寿命の認証情報を使用し、どのジョブがそれぞれを読み取れるかを制限します。

DevOps の案件の進め方

  1. 01

    現在のセットアップをレビュー

    リポジトリ、環境、デプロイ手順、アクセス権、直近のインシデントをレビューします。AI ツールがセットアップの把握を支援し、エンジニアがそれを検証して、お客様と優先事項を合意します。

  2. 02

    リリース経路を設計

    パイプラインの各段階、環境、リリース戦略、ロールバック計画、モニタリングを、お客様のスタックとチームに合わせて規模設定します。不要なオーケストレーションはありません。

  3. 03

    構築とリハーサル

    小さくレビューされた変更で実装し、新しいパイプラインを通して実際のリリースを実行し、切り替え前にロールバックをリハーサルします。

  4. 04

    引き渡しまたは運用

    お客様のチーム向けのランブック、文書、トレーニング。または、合意されたサポートプランのもとでのリリース、モニタリング、パッチ適用の継続的な管理。

AIツールを使う2つの方法

AIはインフラコードと診断を支援します。設定とログを処理してよい場所を選択してください。

お決まりでないですか？スコープ設定の際に一つをおすすめします。 AIデリバリーのオプションを比較する

CI/CD の作業に含まれないもの

  • テストスイート自体の記述や拡張は Automated Testing です。私たちは、お客様がお持ちのテストを接続し、その失敗がリリースをブロックするようにします。
  • 新しいクラウドアーキテクチャ、プロバイダーの移行、ネットワークの再設計は Cloud Infrastructure としてスコープされます。このサービスは、変更がお客様の運用する環境にどう到達するかを扱います。
  • インシデント対応とオンコール体制はパイプラインプロジェクトの一部ではありません。これらは Managed DevOps & Operations のもとで別途合意されます。
  • パイプラインのスキャンは、コード、依存関係、イメージの既知の問題を検出します。承認された Penetration Testing の作業の代わりにはなりません。

開発、デザイン、QA、運用がどうつながるか

  • 開発ワークフロー

    パイプラインはお客様のチームの働き方に従います。ブランチルール、コードレビュー、プレビュー環境により、エンジニアはマージ前に変更の効果を確認できます。

  • リリースゲートとしての QA

    自動化スイートがすべての変更で実行され、重要なリリースは QA の承認でゲートされます。デプロイ前に、テスト結果と既知のリスクが可視化されます。

  • 実際のビルドでのデザインレビュー

    プレビューデプロイにより、デザイナーやステークホルダーがスクリーンショットではなく、リリース前の実際の画面とフローを確認できます。

  • 継続的な管理

    セットアップ後も、リリース、モニタリング、パッチ適用、リカバリテストなど、パイプラインと環境の運用を、サポートプランで合意のうえ継続できます。

FAQ

よくあるご質問

Kubernetes は必要ですか？

多くの場合、必要ありません。多くの製品は、Vercel、Railway、クラウドのコンテナサービスなどのマネージドプラットフォーム上や、単一サーバー上の Docker Compose で問題なく動作します。Kubernetes は、多くのサービスを運用する場合、きめ細かいスケーリングが必要な場合、またはそれを運用するスキルがある場合に意味を持ちます。私たちは、お客様のニーズを満たし、後から拡張できる最もシンプルなセットアップをお勧めします。

どの CI/CD ツールをお勧めしますか？

通常は、お客様のコードに最も近いものです。GitHub リポジトリには GitHub Actions、GitLab には GitLab CI。チームが Jenkins や別のツールに依存している場合は、置き換えるのではなく改善できます。選択は、お客様のリポジトリ、セキュリティ要件、パイプラインを誰が保守するかによって決まります。

既存のセットアップを改善または移行できますか？

はい。うまく機能しているものは残し、機能していないものを修正します。移行については、可能な場合は古い経路と新しい経路を並行して稼働させ、トラフィックを段階的に移し、新しいセットアップが検証されるまでロールバック経路を維持します。AI ツールで構築されたアプリケーションも歓迎します。まず私たちがレビューします。

私たちのコードと設定は、AI ツールによってどこで処理されますか？

お客様が同意したツールと環境のみで、作業開始前に確定します。プライベート／ローカルAIエンジニアリング は、お客様が管理するインフラ上、または合意された隔離環境でホストされたモデルを使用します。Claude Code／OpenAI Codex エンジニアリング は、合意されたアカウントおよびデータ保持の設定のもとで商用コーディングエージェントを使用します。いずれの場合も、AI ツールが読み取れる範囲からシークレットと認証情報を除外します。

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