.. include:: ../module.txt .. _section-automation-infra-devops-codepipeline-3-label: 【第14回】AWS CodePipeLineを用いた継続的デリバリ自動化(2) ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- .. _section-codepipeline-setting-codepipeline-deploy-backend-staging-label: (2)バックエンドマイクロサービスのコンテナイメージをデプロイするパイプラインの構築 ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ |br| 本連載では、マイクロサービスアーキテクチャでの継続的デリバリ(Continuous Delivery:CD)を以下のようなパイプラインで実現していきます。 |br| .. figure:: img/automation_infra_devops_codepipeline/pipeline.png |br| 前回は(1)バックエンドのマイクロサービスアプリケーションをビルドし、コンテナイメージを作成してDockerHubへプッシュするパイプライン処理を構築しました。今回はプッシュしたコンテナイメージをECSクラスタ上にデプロイするパイプラインを構築します。 |br| 2. マイクロサービスコンテナイメージをプロダクションとほぼ同等のステージング環境へデプロイ * (2-1) ECSクラスタ上にアプリケーションコンテナを実行させる命令を発出します。 * (2-2) ECSエージェントが(1-2)でプッシュしたコンテナをECSクラスタ上にプルします。 * (2-3) ECSクラスタ上でアプリケーションコンテナが実行されます。 |br| .. figure:: img/automation_infra_devops_codepipeline/pipeline-2.png |br| .. _section-codepipeline-setting-codepipeline-backend-staging-environment-label: 事前準備：マイクロサービスのステージング環境の構築 ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ |br| パイプラインの設定を行う前に、マイクロサービスをデプロイする先であるステージング環境のアプリケーションロードバランサ、ECSクラスタ、タスク定義、サービスの構築を行います。 作成方法の要領は、以下の手順と同様です。 * アプリケーションロードバランサ： `AWS ECS上に構築するSpringアプリケーション(2) `_ * ECSクラスタ： `AWS ECS上に構築するSpringアプリケーション(5) `_ * ECSタスク定義： `AWS ECS上に構築するSpringアプリケーション(6) `_ * ECSサービス実行： `AWS ECS上に構築するSpringアプリケーション(7) `_ |br| ただし、この事前準備では、以下の設定に留意が必要です。 |br| .. list-table:: :widths: 2, 3, 5 * - 設定箇所 - 設定内容 - 説明 * - 基本設定：ECSタスク定義 - タスクサイズ：タスクメモリ - SpringBootアプリケーションであれば1024MB以上を目処に設定した方がベターです。起動時間がかかり、ヘルスチェックがNGになる可能性があります。 * - 基本設定：ECSタスク定義 - タスクサイズ：タスクCPU - 0.25〜0.5 vcpuを目処に設定します。ECSクラスタのスペックにもよりますが、小さすぎると上記のタスクメモリの設定同様、起動に時間がかかりヘルスチェックがNGになる可能性がありますが、逆に大きすぎるとパイプライン処理のコンテナ再起動時にリソースが足りず、エラーとなる可能性があります。 * - 基本設定：ECSタスク定義 - コンテナの編集：コンテナ名 - 前回作成したbuildspec.ymlのアーティファクトで指定したimagedefinitions.jsonのname属性と一致した名前を設定する必要があります。 * - 基本設定：ECSタスク定義 - コンテナの編集：イメージ - buildspec.yml及びSystemsManagerParameterStoreで環境変数として設定した値のイメージ名とバージョンを指定します。 |br| .. figure:: img/automation_infra_devops_codepipeline/management_console_ecs_task_definition_backend_staging_1.png |br| .. figure:: img/automation_infra_devops_codepipeline/management_console_ecs_task_definition_backend_staging_2.png |br| .. _section-codepipeline-setting-pipeline-deploy-backend-staging-label: マイクロサービスのステージング環境へのデプロイパイプラインの設定 ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ |br| 前回作成したベースのパイプラインに、ステージング環境として構築したECSクラスタにマイクロサービスをデプロイするパイプラインを追加します。 CodePipelineサービスメニューから、前回作成したパイプラインを選択し、「編集する」ボタンを押下して末尾にある「ステージを追加する」ボタンを押下します。 |br| .. figure:: img/automation_infra_devops_codepipeline/management_console_codepipeline_edit_project_13_deploy_backend_staging.png |br| ステージングへデプロイするためのステージを追加します。 |br| .. figure:: img/automation_infra_devops_codepipeline/management_console_codepipeline_edit_project_14_deploy_backend_staging.png |br| 「アクションを追加する」ボタンを押下して、以下の要領でステージングデプロイアクションを設定します。 * アクション名：100文字内の任意のアクション名を設定 * アクションプロバイダー：Amazon ECSを選択 * リージョン：VPC及びECSクラスタを構築したリージョンを選択 * 入力アーティファクト：前回、作成したマイクロサービスのビルドパイプラインのアウトプットアーティファクトを指定()デフォルトでは、BuildArtifact)。 * クラスタ名：前節で構築したECSクラスタを設定します * サービス名：前節で起動した、同じコンテナイメージで起動しているECSサービスを選択します。 * イメージ定義ファイル：前回のビルドパイプライン処理でアウトプットしたimagedefinitions.jsonのファイル名を設定します。 |br| .. note:: なお、入力アーティファクトは、前回のパイプラインの出力アーティファクトですが、S3上に実体となるファイルが保存されています。 |br| .. figure:: img/automation_infra_devops_codepipeline/management_console_codepipeline_edit_project_15_deploy_backend_staging.png |br| 作成が完了したら、「変更をリリースする」ボタンを押下して、パイプラインを実行しなおしてみましょう。グリーンで表示されれば正常完了です。 ECSタスクのリビジョンがあがり、ECSサービスのイベントログでは、コネクションドレイニングされて、実行コンテナが入れ替わったことがわかります。 |br| .. figure:: img/automation_infra_devops_codepipeline/management_console_codepipeline_edit_project_16_deploy_backend_staging.png |br| |br| .. figure:: img/automation_infra_devops_codepipeline/management_console_codepipeline_edit_project_17_deploy_backend_staging.png |br| .. figure:: img/automation_infra_devops_codepipeline/management_console_codepipeline_edit_project_18_deploy_backend_staging.png |br| これでBakcendサービスのコンテナイメージをステージング環境へデプロイするパイプラインが完成し、プッシュしたコンテナがECSクラスタ上で起動しました。 次回以降は、Web(BFF)アプリケーションをビルドし、Seleniumを使用したE2Eテストを自動実行するパイプラインを作成します。 |br| 著者紹介 ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ 川畑 光平(KAWABATA Kohei) - NTTデータ 課長代理 .. figure:: img/automation_infra_devops_overview/pic_image01.jpg 金融機関システム業務アプリケーション開発・システム基盤担当を経て、現在はソフトウェア開発自動化関連の研究開発・推進に従事。 Red Hat Certified Engineer、Pivotal Certified Spring Professional、AWS Certified Solutions Architect Professional等の資格を持ち、アプリケーション基盤・クラウドなど様々な開発プロジェクト支援にも携わる。 `2019 APN AWS Top Engineers & Ambassadors `_ 選出。