DevOps ライフサイクル: さまざまなフェーズを例とともに説明
デビッドカーター
⚡ スマートサマリー
DevOpsライフサイクルは、ソフトウェア開発を計画とコーディングから統合、テスト、デプロイ、監視、フィードバック、運用に至るまでの7つの継続的なフェーズに整理し、開発チームと運用チームを連携させることで、自動化を通じて信頼性の高いアプリケーションをより迅速にリリースできるようにします。
DevOpsライフサイクルとは何ですか？
DevOpsライフサイクルは、製品開発のエンドツーエンドのプロセスを通じてチームを可能な限り効率的に導く一連の開発フェーズです。これらのコンポーネントはすべて、DevOpsを最大限に活用するために必要です。 DevOps手法これは、開発と運用を単一の自動化された、継続的に改善されるワークフローに統合するものです。
各フェーズが次のフェーズに直接つながるため、ライフサイクルは通常、直線ではなく無限ループとして描かれます。この、個別の引き渡しから継続的な流れへの移行により、DevOps チームは小さな変更を迅速に出荷しながら、ping 品質と安定性が高い。
DevOps ライフサイクル: 主要コンポーネント
以下に、DevOpsライフサイクルの重要なフェーズ、つまりDevOpsの主要コンポーネントを示します。各フェーズは「継続的」であり、完全に停止することはありません。作業はループ状に、あるフェーズから次のフェーズへと流れていきます。
ステージ 1) 継続的な開発
このフェーズは、DevOpsライフサイクルの計画段階とコーディング段階にまたがります。チームはアプリケーションの目標に合意し、開発者はコードを記述してGitなどのバージョン管理システムに保存します。これにより、すべての変更が trac必要に応じてロールバックできます。
ステージ 2) 継続的インテグレーション
継続的インテグレーションは、開発者が頻繁に（多くの場合1日に数回）作業を統合するソフトウェアエンジニアリングの手法です。コミットごとに自動ビルドと単体テストが実行されるため、ビルドを壊したり競合を引き起こしたりする変更は早期に検出されます。詳細については、このガイドを参照してください。 CI / CD.
ステージ 3) 継続的テスト
このステージでは、アプリケーションコードが記述または更新される際に、自動化された、事前にスケジュールされた、および継続的なコードテストが実行されます。このようなテストは手動で記述することも、生成することもできます。 継続的インテグレーション ツールそして、開発を進める前に、開発者に品質に関する迅速なフィードバックを提供する。
ステージ 4) 継続的な導入
このフェーズでは、デプロイメントは継続的に行われます。リリースは自動化されているため、コードの変更によってトラフィック量の多いウェブサイトの機能が損なわれることはありません。また、構成管理とコンテナによって、すべての環境の一貫性が維持されます。
ステージ 5) 継続的なモニタリング
この段階では、チームはデータを収集し、各機能を監視し、メモリ不足やサーバー接続の切断といったエラーを検出します。例えば、ユーザーがログインするとアカウントにアクセスできるはずですが、アクセスできない場合は、アプリケーションに問題があることを示しており、監視によって直ちに検出される必要があります。
ステージ 6) 継続的なフィードバック
継続的なフィードバックは、進捗状況を示すレポートのように機能します。ソフトウェアはエンドユーザーが経験したパフォーマンスや問題点を自動的に報告し、顧客自身も経験を共有することで、ここで収集された知見が直接計画に反映されます。
ステージ 7) 継続的 Operaン
これは、 DevOpsアプリケーションのリリースとそれに続く定期的なアップデートを自動化することで、開発サイクルを短縮し、開発者が新機能の開発に費やす時間を増やすことができます。
DevOps ライフサイクルの利点
DevOps ライフサイクルの重要な利点をいくつか紹介します。
- これは、開発者とIT運用担当者が、共有され再現可能な構造を用いて、複雑なアプリケーション作成プロセスを円滑に進められるよう支援します。
- パイプライン全体の効率性を向上させることで、投資収益率を高めることができる。
- 大小問わず多くのチームが、組織化、調整、 tracライフサイクルのあらゆる段階。
- 自動化された監視、テスト、リリースは、開発者がバグを早期に発見して修正するのに役立ちます。
- 複数の自動フィードバックチャネルを利用することで、チームは自社製品についてより深く理解し、コードの品質を向上させることができる。
DevOpsライフサイクルと従来のSDLCの比較
DevOpsライフサイクルは、従来の ソフトウェア開発ライフサイクル（SDLC）特にウォーターフォールモデルにおいて、従来のSDLCは直線的に進行し、要件定義、設計、開発、テスト、デプロイ、保守の各段階が完了してから次の段階が始まります。DevOpsライフサイクルは、このような引き継ぎモデルを、開発と運用が常に連携する継続的なループに置き換えます。
主な違いはいくつかの点に表れています。
- フロー： 従来のSDLCは順次的なプロセスであり、一度フェーズが完了すると変更が困難であるのに対し、DevOpsライフサイクルは反復的であり、頻繁な変更が想定されている。
- コラボレーション： SDLC（ソフトウェア開発ライフサイクル）では、開発、テスト、運用チームが分離されることが多いのに対し、DevOps（DevOps）では、共通の目標と共通のツールを中心にこれらのチームが統合される。
- その２：シャフトスピード（回転数）： ウォーターフォール型のリリースでは数ヶ月かかる場合があるが、DevOpsの自動化では毎日、あるいは毎時間ごとのリリースが可能になる。
- フィードバック： SDLC（ソフトウェア開発ライフサイクル）ではフィードバックの収集が遅れるが、DevOps（DevOps）ではフィードバックを継続的に収集し、計画段階にフィードバックする。
フェーズ別DevOpsライフサイクルツール
DevOpsライフサイクルの各フェーズは、それぞれ固有のツール群によって支えられています。これらの個別のフェーズを単一の自動化されたパイプラインへと統合するには、互いにうまく連携するツールを選択することが重要です。以下のリストは、2026年時点で一般的に広く使用されているツールと、それらがサポートするフェーズを対応付けたものです。
- 計画とコーディング： バージョン管理、ソース管理、バックログ計画には、Git、GitHub、GitLab、Jiraを使用します。
- 構築と統合： JenkinsGitLab CIとGitHub Actionsは、コミットごとにコードを自動的にコンパイルおよびマージします。
- テスト： Selenium, JUnit、同様のフレームワークが 継続的なテスト すべてのビルドにおいて。
- 展開および運用： コンテナにはDockerとKubernetes、構成管理とインフラストラクチャ・アズ・コードにはAnsible、Puppet、Terraformを使用します。
- モニター： プロメテウス、グラファナ、 Nagios、そしてメトリクス、ダッシュボード、アラートにはSplunkを使用しています。
より幅広いカタログについては、こちらのベストリストをご覧ください。 デベロッパー向けツール そして、それらが現代のツールチェーンの中でどのような位置づけにあるのか。
DevOpsライフサイクルのベストプラクティスと課題
DevOpsライフサイクルの導入は、技術的な変革であると同時に、文化的な変革でもあります。以下の実践方法は、チームがDevOpsからより多くの価値を引き出すのに役立ちますが、課題は導入を遅らせる主な障害となります。
ベストプラクティス：
- ビルドやテストからデプロイ、インフラストラクチャのプロビジョニングまで、繰り返し発生するすべての作業を自動化します。
- Shift セキュリティは、各段階で自動チェックを追加することによって確保され、このアプローチはDevSecOpsと呼ばれることが多い。
- まずは小規模なパイロットプロジェクトから始め、結果を測定し、その後、その手法をチーム全体に拡大していく。
- モニタリングデータとフィードバックデータを活用して、継続的かつ測定可能な改善を推進する。
よくある課題:
- 開発チームと運用チームが別々に作業することに慣れている場合、文化的な抵抗が生じる。
- 最新のDevOpsツールと自動化に精通したエンジニアが不足している。
- 多数のツールを一つの信頼性の高いパイプラインに統合することの複雑さ。
- 高速で自動化されたリリースプロセスにおける、セキュリティおよびコンプライアンス上のリスク。
