前書いてた記事の続き。
🏭 Docker を Production 投入するメリットを考える
仕事で開発中のシステムで、 master ブランチに Pull Request が Merge されると自動的に AWS ECS に構築した社内向けの確認環境にデプロイが行われるような仕組みを導入した。自動テスト、コンテナイメージのビルド、デプロイには CircleCI を...
portalshit.net
Kaizen Platform 時代は Naoya Ito さんの以下の記事にあるような感じで deploy してた。 Slack 上で hubot に話しかけると deploy 用の Pull Request が作られていい感じに deploy フローが始まる。
GitHub 時代のデプロイ戦略 - naoyaのはてなダイアリー
少し前までアプリケーションのデプロイと言えば capistrano などをコマンドラインから叩いてデプロイ、み..
d.hatena.ne.jp
これがめっちゃ良くて、現職場でも導入したいと思ってたので今週ちょっとやってみたところ deploy できるようになった。
実際のデプロイフロー
まず Slack で hubot （ 山の会社なので tengu という名前にしてる）に話しかける。すると hubot で GitHub の API を叩いて deploy 対象の Pull Request を取得し、それぞれの Pull Request ごとに commit をグルーピングして、 deploy 対象の Pull Request の Author にメンションするかたちで master ブランチから deployment/production ブランチへの Pull Request が作成される。
最近 Slack の GitHub Integration がアップデートされて、 Webhook の通知がいい感じに飛んでくるようになったので Slack 上でどんな内容が deploy されるのかが一目瞭然となる。
実際に作成される Pull Request は以下のような感じ。この Pull Request を Merge することで CircleCI 上で deploy 用のビルドが走る。その辺は Naoya さんの記事で書いてあるのと同じ。
いま作ってるやつは AWS ECS で運用しようとしてるので、 cap deploy ではなく手製のシェルスクリプトで以下のことをやっている。
- deploy 用のコンテナイメージをビルド
- AWS ECR にコンテナイメージをプッシュ
- プッシュしたイメージを利用する Task Definition を追加し、 ECS のサービスを更新
ecs-deployというシェルスクリプトでやる
以前の記事にも書いたが「 CircleCI が落ちてたら deploy できないじゃん？」というツッコミが入ったため CircleCI が落ちていても deploy できるようにシェルスクリプト化してあるので、手元からおもむろに bin/deploy production とかやっても deploy できる。
ちなみにこのフローを実現する .circleci/config.yml は以下のような感じ。
jobs:
deploy:
docker:
- image: docker:17.05.0-ce-git
steps:
- checkout
- setup_remote_docker:
docker_layer_caching: true
- run:
name: Install dependencies
command: |
apk add --no-cache py-pip=9.0.0-r1 jq curl curl-dev bash
pip install docker-compose==1.18.0 awscli==1.14.38
curl -s https://raw.githubusercontent.com/silinternational/ecs-deploy/ac2b53cb358814ff2cdf753365cc0ea383d7b77c/ecs-deploy | tee -a /usr/bin/ecs-deploy && chmod +x /usr/bin/ecs-deploy
- run:
name: Execute deployment (Docker image build, push to ECR, create new Task and replace container)
command: |
case ${CIRCLE_BRANCH} in
"deployment/dev" | "master" )
DEPLOY_ENV="dev" ;;
"deployment/production" )
DEPLOY_ENV="production" ;;
esac
bin/deploy ${DEPLOY_ENV}
workflows:
version: 2
production-deploy:
jobs:
- deploy:
filters:
branches:
only:
- deployment/productionChat deploy のよさ
deploy フロー・ deploy 状況が可視化され、民主化されることがよい。昔ながらのローカルからの capistrano による deploy の問題点は deploy の特権化を招いてしまうことだと思う。 ○×さんしか deploy 用の踏み台サーバーに ssh できないので一々○×さんに deploy をお願いしないといけない、というような状況はよく分からない遠慮や序列を招きがち。 deploy フローが自動化されていることでチームに入ったばかりの人でもさくっと deploy が行えるというメリットもある。
deploy の履歴が Slack 上と CircleCI 上、また GitHub 上に Pull Request として残るのもよい。ひとくちに deploy といっても schema 変更が伴う場合は作業ログの共有やコミュニケーションをどこかで行う必要があり、その場所として GitHub の Pull Request が使えるのがとてもよい。 YAMAP で作った deploy スクリプトではそこまでやってないが、 Kaizen Platform の deploy スクリプトには deploy 用の Pull Request 本文に動作確認用のチェックボックスを作って、チェックボックスにチェックが入れられるまで cronbot が二時間おきに deploy 対象の commit author に Slack 上で動作確認を促す、というような仕組みまであった。
今後 YAMAP でもどんどん deploy フローを改善していって Merge ボタンを押したあと寿司を食ってれば良いような状態1にしていきたい。
ちなみに上記の chat deploy を実現するためには GitHub App を作っていろいろやる必要があって、その辺は Kaizen Platform で同僚だった t32k さんの以下の記事が参考になった。
チャットデプロイしたい2018 - MOL
タイトルの通り、チャットデプロイしたい。
t32k.me
書いてあるフローはほとんど Kaizen Platform のやつと同じでちょっとウケた。いやでもそのくらい完成されてる仕組みだと思う。この割とイケてる deploy フローを体験してみたい人は僕が勤めてる YAMAP の Wantedly をご覧下さい。資金調達しており割と積極的に採用中です。
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Terraform + GitHub + CircleCI + Atlasを利用してAWSの操作を自動化した - Glide Note http://blog.glidenote.com/blog/2015/02/18/terraform-github-circleci-atlas-aws/ ↩
