DevOps の定義

DevOps は、革新的で高性能なアプリケーションとサービスを効率的かつ継続的に提供することを支援するソフトウェア開発方法論です。

ソフトウェア開発 (Dev) チームと IT 運用 (Ops) チームで使用されるプロセス、ツール、プラクティスを統合することで、開発ライフサイクルが高速化され、俊敏性が高まり、組織はより効果的に競争できます。

DevOps の仕組み

2000 年代より前は、主な IT チームの作業がサイロ化されていました。つまり、開発者がソフトウェア コードを作成し、運用の専門家がそれを受け取り、デプロイしていました。この方法では、誤解やエラーが生じ、リリース サイクルが遅れ、その持続性も阻害されることがよくありました。

DevOps の概念と実践は 2000 年代に定着し、サイロ化された線形的アプローチが、よりまとまりのある柔軟なモデルへと徐々に置き換えられました。初期の DevOps の取り組みでは、開発チームと運用チームが 1 つの DevOps チームに統合されていました。現在では、この DevOps チームに品質保証エンジニア、セキュリティ専門家、その他の関係者も含まれることがあります。

DevSecOps (開発、セキュリティ、運用の略) では、開発ライフサイクルのあらゆる部分にセキュリティが統合されます。自動化されたセキュリティ ツールを使用することで、開発者は、デプロイ後にセキュリティ チームがセキュリティの脆弱性に対応するのを待たずに、コードを作成しながら脆弱性を特定して対処します。GitHub では、優れた DevOps は DevSecOps と同義です。

DevOps は次の 3 つの基本原則に基づいています。

• チーム間のコラボレーション: DevOps によって、チームワークとオープンなコミュニケーションを重視する文化が育まれます。開発チームと IT 運用チームは、統合されたプロセスとツールの支援により、互いの優先事項や懸念事項を可視化し、話し合うことができるため、変更と問題に迅速に対応できます。また、DevOps チームは、全員が専門分野以外のライフサイクル フェーズに対してより大きな責任を負いながら、共有する目標に従って活動します。

• 自動化: DevOps 自動化により、テスト、デプロイ、監視などの反復的なタスクが効率化されます。強力なワークフロー オートメーション ツールを使用することで、DevOps チームの作業の精度と効率が向上し、チームはより戦略的な活動に集中できるようになります。同様に、DevSecOps により、セキュリティを重視したプロセスが自動化され、チームは効率的にソフトウェアを脆弱性から保護できるようになります。

• 継続的インテグレーションと継続的デリバリー (CI/CD): DevOps の成功は CI/CD プラクティスによって支えられています。継続的インテグレーションでは、コード変更が共有リポジトリに定期的にマージされ、自動的にテストされます。継続的デリバリーでは、本番環境へのリリースに向けてコード変更が自動的に準備され、信頼性の高いソフトウェアの頻繁な更新を実現します。

DevOps のメリット

DevOps は、次の主な優れた特徴を含む大きな利点をもたらすように設計されています。

• コラボレーションの強化: DevOps により、ソフトウェア開発がより迅速で親しみやすく、コラボレート的なプロセスになります。DevOps チームは、開発ライフサイクル全体を通じて効率的に コミュニケーションして、活動の調整や問題の解決を円滑化できます。

• 効率性の向上: DevOps では、自動化による手動タスクの削減によりワークフローが合理化され、生産性が高まり、デベロッパーエクスペリエンスが向上します。さらに、CI/CD を実践することで、リリース サイクルの信頼性と一貫性が向上し、頻度が上がります。

• 品質とセキュリティの向上: 継続的なコード統合とテストにより欠陥が最小限に抑えられ、ソフトウェアの安定性と信頼性が向上します。また、DevOps チームは、CI/CD とその他のツールを使用して開発にセキュリティ プラクティスを組み込みます。これにより、デプロイ前に潜在的な問題を特定して対処できます。

• 市場投入までの時間の短縮: オートメーション ワークフローおよびチーム間の頻繁なコミュニケーションにより生産性が向上し、製品の立ち上げからローンチまでの時間が短縮されます。DevOps チームは、市場の需要に非常に俊敏に対応して、革新的な新機能を含む顧客アップデートを迅速に提供できます。

DevOps ライフサイクル

無限ループでよく表されるように、DevOps ライフサイクルは継続的かつ反復的な性質を持っています。ライフサイクルには実際の始まりや終わりはありませんが、それぞれが独自のワークフローとツールでサポートされる次の 8 つのフェーズで特徴付けられます。

1. プラン: プロジェクトの目標、ソフトウェア要件、およびタイムラインを定義します。慎重に計画を立てることで、コーディング プロセスの確実な基盤が確立されます。

2. コード: 定義した要件を満たすソフトウェアを開発します。このフェーズでは、コードの記述とレビューを行います。

3. ビルド: コードを既存のコード ベースに統合します。自動ビルドおよびバージョン管理ツールは、更新されたソフトウェアでテストを実施する準備が整ったことを確認するのに役立ちます。

4. テスト: 自動テストと手動テストを実行し、欠陥を特定して修正します。継続的テストの実施は、ソフトウェアが品質基準を満たしていることを確認するのに役立ちます。

5. リリース: ソフトウェアのデプロイの準備を行います。このフェーズでは、本番環境に対応できるようにソフトウェアをパッケージ化し、追跡用に一意のバージョン番号を割り当て、最終的な品質保証チェックを実行します。

6. デプロイ: 顧客と他のユーザーがアクセスできるライブ環境にソフトウェアをプッシュします。自動化された継続的デリバリー ツールは、信頼性の高いスムーズなリリースを促進するのに役立ちます。

7. オペレート: 本番環境でソフトウェアを管理します。運用チームは、ソフトウェアが効率的に実行されるように、構成とランタイムのニーズを微調整します。

8. モニター: ソフトウェアとインフラストラクチャを継続的に監視して、パフォーマンス、使用状況、その他のデータを収集します。自動監視ツールにより洞察を追跡して記録します。このような洞察は、問題のトラブルシューティングや次のイテレーションの計画の推進に使用されます。

DevOps における AI の役割

DevOps は、機械学習 (ML) や生成 AI などの AI テクノロジーの進歩によって大きく変化しています。DevOps チームは、AI が支援するツールを活用して、DevOps ライフサイクルのあらゆるフェーズに自動化を追加できます。

以下に DevOps における AI の活用例の一部を示します。

• 開発者チームは、AI 支援によるコード提案を使用して、より効率的かつ正確にコードを記述できます。

• 開発者は、AI を使用して新しいコードのテストを自動的に実行して、ソフトウェアの提供にかかる時間を短縮できます。

• 運用チームは AI を使用してソフトウェアをリアルタイムで監視し、特定の条件が満たされたときにアラートを受信して​、ダウンタイムを回避するのに役立てます。

• セキュリティ アナリストは、AI に対して、ソフトウェアとシステムの脆弱性を要約して、その対処方法を提案するよう依頼します。

DevOps 導入時の 5 つの課題

ソフトウェアの開発ライフサイクル全体を最新化して DevOps プラクティスを効率的にサポートするには、多くの専門知識と労力が必要です。DevOps への移行に関連する一般的な 5 つ課題は次のとおりです。

• 時代遅れのインフラストラクチャの更新: 古いシステムでは、継続的インテグレーションと継続的デリバリーに必要な柔軟性と互換性が欠けていることがよくあります。このような環境は自動化や迅速なイテレーション向けに構築されていないため、大規模なシステム再設計や並行運用を行わずに DevOps プラクティスを導入することが困難です。

• Infrastructure as Code (IaC) スキルの開発: 自動化されたコード駆動型インフラストラクチャ管理 (IaC) により、開発速度と一貫性が大幅に向上します。ただし、開発経験が求められます。チームは、インフラストラクチャのコード化だけでなく、バージョン管理、テスト自動化、安全なデプロイメント プラクティスについてもトレーニングを受ける必要があります。IaC におけるミスは、慎重に管理しない場合、広範囲にわたる影響を及ぼす可能性があります。

• マイクロサービスの管理: DevOps では、クラウド ネイティブ アーキテクチャを使用して、より小さな独立したサービスから各アプリケーションを構築するマイクロサービスと IaC を組み合わせます。数十または数百のサービスを管理するには、成熟したパイプライン、堅牢な監視システム、シームレスな通信が必要です。これらに関して、多くの組織が DevOps 導入の初期段階に苦労します。

• ツールよりも人を優先することに気付く: DevOps の成功にツールは不可欠ですが、ツールに過度に依存すると、ツールが無秩序に増加し、非効率性の原因になることがあります。また、チームのコラボレーション、透明性、説明責任といった基本原則が損なわれる可能性もあります。明確な組織構造と調整されたプロセスによってサポートされる強力な DevOps 文化が最も優先されるべきです。

• セキュリティ プラクティスの組み込み: 継続的なセキュリティ監視とセキュリティ テストを含む強力なセキュリティ プラクティスについて、DevOps の効率とバランスを取る必要があります。デリバリーの速度を犠牲にすることなくセキュリティを維持するには、慎重な計画、チーム間の緊密な連携、堅牢なツールが重要です。

組織は、DevOps モデルを効率的に導入するには、プロセスを徐々に変更して、技術的な制約に現実的に対処する必要があります。DevOps ライフサイクルのすべてのフェーズをサポートする効果的な DevOps パイプラインは自動化、ツール、プラクティスの組み合わせであり、着実に構築する必要があります。また、チームのスキルアップに投資するとともに、文化の変化を促進してください。

DevOps 導入のベストプラクティス

小売、金融、メディアなど、さまざまな業界の組織が、次のベスト プラクティスを採用して DevOps の実装に成功しています。

• 継続的インテグレーション: コードを共有リポジトリに頻繁にマージします。これにより、自動ビルドとテストで問題を早期に検出できます。

  • 成功事例:ある多国籍電子商取引企業は、CI を活用することで、コードをコミットするたびに自動テストを実行しています。これは、毎日何百もの変更があっても高品質のコードベースを確保するのに役立ちます。

• 継続的デリバリー: 変更を DevOps パイプラインを通じてステージングまたは本番環境に自動的にプッシュして、より迅速かつスムーズなデリバリーを実現します。

  • 成功事例: あるソフトウェア会社は、CD を活用することで、新しいアプリケーションの機能を広く展開する前に一部のユーザーでテストし、大規模な障害のリスクを軽減しています。

• 自動化 : 自動化によりテスト、セキュリティ スキャン、デプロイ、監視を合理化して、効率を高め、エラーを削減します。

  • 成功事例: ある大手銀行持株会社は、セキュリティ チェックを含むビルド/テスト/デプロイのパイプライン全体を自動化しています。この結果、コード変更の承認に必要な時間が数週間から数時間に大幅に短縮され、コンプライアンスも向上しています。

• 状況認識: DevOps パイプラインで起きていることを観察して把握し、今後起きること正確に予測して、問題をリアルタイムで特定し、積極的に解決します。

  • 成功事例: ある医療機関では、中央ログ記録とリアルタイム アラート システムを使用して、新しいアプリケーション機能の展開時にユーザーの行動とエラー率を追跡しています。必要に応じて、すぐにロールバックできます。

• Infrastructure as code: 繰り返し可能なコードを使用して、オンプレミスかクラウドかどうかにかかわらず、インフラストラクチャを自動的にプロビジョニングして構成します。これは、チームが作業を大規模に高速化するのに役立ちます。

  • 成功事例: あるホスピタリティ企業は、IaC を使用して、開発、テスト、本番環境向けに同一の環境を立ち上げました。これにより、DevOps チーム全体でのデプロイ プロセスがよりスムーズになり、一貫性が高まります。

• マイクロサービス: マイクロサービス アーキテクチャを採用して、革新的なクラウドベースのサービスの効率的な開発、展開、拡張をサポートします。

  • 成功事例: ライドシェア会社の DevOps チームは、ドライバーのマッチング、トリップ追跡、その他のマイクロサービスに独立して取り組んでおり、各チームが他のサービス サイクルに影響を与えずにサービスを進化させています。

• 監視: 開発ライフサイクル全体を通じてソフトウェアとインフラストラクチャを継続的に監視し、問題を検出してパフォーマンス データを収集します。

  • 成功事例: 大手小売チェーンでは、新しいオンライン サービスを開始するたびに、IT 指標 (サーバーの稼働時間など) とビジネス指標 (クリックスルー率など) を監視して、サービスの技術的パフォーマンスと戦略的影響を評価しています。

DevOps を実装するためのベスト プラクティスに従いながら、回避すべき事項に関する次のヒントも検討してください。

1. エラーが発生したプロセスを修正しないまま自動化に移行しないでください。自動化しても、混乱を助長するだけです。

2. コラボレーションを軽視しないでください。DevOps とは人々が連携して作業することです。

3. チーム全体に汎用的なツールセットを強制しないでください。あるチームで機能するツールセットが、別のチームでは機能しない可能性があります。

4. プロジェクトとプロセスの文書化を怠らないでください。これはチームの効率とコラボレーションにとって非常に重要です。

上記の事項を回避しながら、明確な目標を 設定し、プロセスを慎重に進め、積極的に新しいことを学ぶようにしてください。

DevOps ツールの種類

すべての組織は、開発ライフサイクル全体の効率、信頼性、セキュリティを強化するために設計され、DevOps ツールチェインと呼ばれる独自の DevOps ツールのセットを構築します。成功している DevOps 組織が使用する DevOps ツールの 4 つの主なカテゴリは以下のとおりです。

• CI/CD ツール: コード変更のインテグレーションとデプロイを自動化し、リリース サイクルを短縮しながら、手動による介入を減らします。

• ワークフロー自動化ツール: 事前定義されたスクリプトと構成を使用して一貫性と精度を向上させながら、インフラストラクチャのプロビジョニング、構成管理、アプリケーションのデプロイを合理化します。

• バージョン管理およびソース管理ツール: すべての変更を追跡して、必要に応じて簡単に元に戻せる状態を保ちながら、時間の経過に伴うコードの変更を管理します。

• セキュリティ ツール: コードの脆弱性を継続的に監視してテストし、資格情報 (シークレットと呼ばれる) を管理して、セキュリティ標準への準拠を強化します。

まとめ

DevOps は、継続的な改善と革新を重視したソフトウェア開発手法です。組織は、DevOps のプラクティスとツールを採用することで、運用効率を向上させながら、より安全で高品質なソフトウェアを大規模に構築できます。

GitHub では、組織が完全な DevOps ツールチェインを構築するのに役立つ次のような DevOps 製品を提供しています。

• Git は、並行開発、シームレスなコラボレーション、チーム間の変更の正確な追跡をサポートするオープンソースのバージョン管理システムです。

• GitHub は、AI が支援するツールによって開発生産性、イノベーション、満足度を向上させる統合 DevOps プラットフォームです。無料トライアルを開始する

• GitHub Actions は、開発者がリポジトリ内でワークフローを自動化、カスタマイズ、実行できる包括的な CI/CD プラットフォームです。

• GitHub Copilot は、開発者がより速く、より少ない労力でコードを作成できるように支援する AI コーディング アシスタントです。

• GitHub Advanced Security は GitHub に統合された強力なセキュリティ ツールのセットで、コードの作成時にスキャンして修正を提案するなど、ライフサイクルのあらゆるフェーズのセキュリティ プラクティスを自動化します。