AWS Practice

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課題33: 広告テック企業のマイクロサービスCI/CD ​

難易度: 🟡 中級

分類情報 ​

項目内容
難易度中級
カテゴリIaC・DevOps
処理タイプ非同期
使用IaCTerraform
想定所要時間6-7時間

シナリオ ​

企業プロフィール ​

〇〇株式会社は、プログラマティック広告配信プラットフォームを提供するアドテック企業です。10個のマイクロサービスで構成されるシステムを運用しており、毎秒数万リクエストを処理しています。

現状の課題 ​

マイクロサービス化は完了したものの、デプロイとテストの運用が追いついていません：

  1. デプロイの複雑化：10サービスの依存関係管理が困難
  2. 統合テストの不足：サービス間連携のテストが手動
  3. 環境の再現性：開発環境と本番環境の差異で障害発生
  4. リリースサイクルの遅延：全サービスの足並みを揃えるのに時間がかかる

数値で見る問題 ​

  • サービスあたりのデプロイ時間：45分
  • 統合テスト実行時間：3時間（手動）
  • 環境差異による障害：月 5件
  • リリースサイクル：2週間（目標：毎日）

成功指標（KPI） ​

指標現状目標
個別サービスデプロイ時間45分10分
統合テスト実行時間3時間30分（自動）
環境差異障害5件/月0件/月
リリース頻度2週間毎日可能

達成目標 ​

主要な学習成果 ​

  1. マイクロサービスごとの独立したCI/CDパイプラインの構築
  2. サービス間依存関係を考慮した統合テストの自動化
  3. ECRを使ったコンテナイメージ管理とタグ戦略
  4. GitOpsパターンの基礎理解

習得するスキル ​

  • CodePipeline + CodeBuildによるマルチサービスCI/CD
  • ECRイメージスキャンとセキュリティ対策
  • サービスメッシュ（App Mesh）でのトラフィック制御
  • Contract Testing（Pact等）の概念

使用するAWSサービス ​

コアサービス ​

サービス用途重要度
CodePipelineCI/CDパイプライン高
CodeBuildビルド・テスト実行高
ECRコンテナイメージ保存高
ECS Fargateマイクロサービス実行高
App Meshサービスメッシュ中
ALBAPI Gateway / ロードバランサー高

補助サービス ​

サービス用途
CloudWatchログ・メトリクス
X-Ray分散トレーシング
Secrets Managerシークレット管理
SNS通知
S3アーティファクト保存
DynamoDBサービス設定管理

前提条件 ​

必要な知識 ​

  • マイクロサービスアーキテクチャの基本概念
  • Dockerの基本操作
  • CI/CDの基本概念
  • RESTful APIの設計

事前準備 ​

  1. AWSアカウント
  2. GitHubアカウントとCodeStar Connection設定済み
  3. AWS CLI v2
  4. Docker Desktop
  5. Terraform CLI

環境要件 ​

bash
terraform --version  # 1.5以上
docker --version
aws --version

トラブルシューティング課題 ​

Challenge 1: パイプラインの連鎖失敗 ​

状況: ad-serverのデプロイが失敗し、依存するreportingサービスのパイプラインも停止

調査ポイント:

  1. 各パイプラインのステージ状態を確認
  2. サービス依存関係マトリクスを確認
  3. ロールバック対象の特定

解決コマンド:

bash
# 全パイプラインの状態を確認
for pipeline in ad-bidder ad-server user-service reporting; do
  echo "=== $pipeline ==="
  aws codepipeline get-pipeline-state --name adoptimizer-$pipeline \
    --query 'stageStates[*].[stageName,latestExecution.status]' \
    --output table
done

Challenge 2: イメージスキャンでCritical脆弱性検出 ​

状況: ECRのイメージスキャンでCritical脆弱性が見つかり、デプロイがブロック

調査ポイント:

  1. 脆弱性の詳細を確認
  2. 影響を受けるベースイメージを特定
  3. 一時的な除外か、即座の修正が必要か判断

Challenge 3: 統合テストのフレーキーテスト ​

状況: 統合テストが時々失敗し、パイプラインが不安定

調査ポイント:

  1. テストログで失敗パターンを分析
  2. 競合状態やタイムアウトの有無を確認
  3. テストデータの分離状況を確認

設計考慮ポイント ​

ディスカッション1: モノレポ vs マルチレポ ​

テーマ: マイクロサービスのリポジトリ戦略

戦略メリットデメリット
モノレポ依存関係管理が容易、アトミックな変更ビルド時間増加、権限管理が複雑
マルチレポチーム独立性高い、ビルド高速依存関係の同期が困難
ハイブリッドバランスが取れる複雑性増加

ディスカッション2: テスト戦略 ​

テーマ: テストピラミッドのバランス

        /\
       /  \  E2E Tests (少量・遅い)
      /----\
     /      \  Integration Tests
    /--------\
   /          \  Unit Tests (大量・高速)
  --------------

ディスカッション3: サービス間通信 ​

テーマ: 同期 vs 非同期通信

パターンユースケース考慮点
REST/gRPC即座の応答が必要タイムアウト、サーキットブレーカー
イベント駆動疎結合、耐障害性結果整合性、デバッグの複雑さ

発展課題 ​

Advanced 1: GitOpsの導入 ​

課題: ArgoCD または Flux を使って、Git をソースオブトゥルースとした宣言的デプロイを実装

Advanced 2: カオスエンジニアリング ​

課題: AWS Fault Injection Simulator を使って、サービス障害時の振る舞いをテスト

Advanced 3: 動的環境（Preview Environment） ​

課題: PRごとに一時的な環境を自動作成し、レビュー後に削除

コスト見積もり ​

月額コスト概算（10サービス × 3環境） ​

環境サービス構成月額コスト
DevECS Fargate0.25 vCPU / 0.5GB × 10サービス × 1タスク$90
ALB1$16
NAT Gateway1$32
小計$138
StgECS Fargate0.25 vCPU / 0.5GB × 10サービス × 2タスク$180
ALB1$16
NAT Gateway1$32
小計$228
ProdECS Fargate0.5 vCPU / 1GB × 10サービス × 4タスク$720
ALB1$16
NAT Gateway2$65
App Mesh10 Virtual Nodes$50
小計$851
CI/CDCodePipeline10 pipelines$10
CodeBuild月1000分想定$50
ECR10GB$1
S3 (Artifacts)50GB$1
小計$62

合計: 約 $1,279/月（約192,000円）

コスト削減のヒント ​

  1. 開発環境の自動停止: 夜間・休日はタスク数を0に
  2. スポットインスタンス: CodeBuildでスポット利用
  3. ビルドキャッシュ: Docker layer cacheで時間短縮

学習のポイント ​

重要な概念の整理 ​

  1. 独立デプロイ可能性

    • 各サービスが独立してデプロイ可能
    • 後方互換性のあるAPI設計が重要
    • Contract Testingで依存関係を検証

  2. パイプラインの独立性

    • サービスごとに独立したパイプライン
    • 共通モジュールは別途管理
    • 環境ごとのゲート（承認）

  3. イメージタグ戦略

    • Semantic Versioning（v1.2.3）
    • Git Commit Hash（abc1234）
    • 環境タグ（dev-latest, prod-latest）

次のステップ ​

  1. Feature Flags（AWS AppConfig）の導入
  2. サービスメッシュでの高度なトラフィック制御
  3. Observabilityプラットフォームの統合