AWS CodePipelineアーキテクチャ入門 - パイプラインの仕組みを理解しよう ​

CodePipelineを効果的に使うためには、サービスの仕組みを理解することが大切です。この記事では、CodePipelineがどのように動作し、なぜこのような構造になっているのかを、図解を使って分かりやすく説明します。

CodePipelineの基本構造を理解しよう ​

なぜ「ステージ」と「アクション」に分かれているのか ​

CodePipelineでは、ソフトウェアのリリース工程を「ステージ」という大きなまとまりに区切り、その中で具体的な作業を「アクション」として定義します。この構造には、以下のようなメリットがあります。

パイプラインの4つの主要要素 ​

CodePipelineは、以下の4つの要素で構成されています。

1. パイプライン（全体の流れ） ​

パイプラインは、ソフトウェアリリースの全体の流れを表す「設計図」のようなものです。一度作成すると、この設計図に沿って自動的に作業が進んでいきます。

2. ステージ（工程のまとまり） ​

ステージは、「ソース取得」「ビルド」「テスト」などの論理的な作業工程を表します。前のステージが成功した場合のみ、次のステージに進みます。

3. アクション（具体的な作業） ​

アクションは、ステージ内で実行される具体的な作業です。「GitHubからコードをダウンロード」「ユニットテストを実行」など、最も小さな作業単位です。

4. アーティファクト（データの受け渡し） ​

アーティファクトは、ステージ間でファイルやデータを受け渡すための仕組みです。自動的にS3に保存され、次のステージで必要に応じて取り出されます。

パイプラインが実行される流れ ​

CodePipelineがどのように動作するのか、実際の流れを見てみましょう。

通常の実行（新しいコードのデプロイ） ​

この一連の流れが、開発者がコードをpushするだけで自動的に実行されます。

ロールバック実行（問題発生時の復旧） ​

ロールバックでは、新しいビルドを行わずに、過去の成功したバージョンを再デプロイすることで、数分で復旧できます。

アーティファクトフローの詳細メカニズム ​

アーティファクトの生成と管理 ​

アーティファクトの実体と構造 ​

実行フローの内部メカニズム ​

トリガーイベントの処理 ​

並列・直列実行の制御 ​

同一ステージ内での並列実行:

# 並列実行の例
Stage:
  Name: TestStage
  Actions:
    - Name: UnitTest      # 並列実行
      ActionTypeId:
        Category: Test
      RunOrder: 1
    - Name: IntegrationTest  # 並列実行
      ActionTypeId:
        Category: Test
      RunOrder: 1
    - Name: SecurityScan  # 上記2つ完了後に実行
      ActionTypeId:
        Category: Test
      RunOrder: 2

RunOrderによる実行制御:

• RunOrder: 1 のアクションは並列実行
• RunOrder: 2 のアクションは RunOrder: 1 完了後に実行
• 同じRunOrder内では失敗時に全体停止

パイプライン設計パターン ​

基本的な設計パターン ​

1. シンプルリニアパターン ​

適用場面:

• 小規模アプリケーション
• 単一環境デプロイ
• シンプルなワークフロー

2. 分岐並列パターン ​

適用場面:

• 複数テストの並列実行が必要
• テスト時間の短縮が重要
• 多段階デプロイメント

3. マルチブランチパターン ​

適用場面:

• 複数の開発ブランチを管理
• フィーチャーブランチでの独立テスト
• メインブランチでの本格デプロイ

エンタープライズ設計パターン ​

マルチリージョンデプロイパターン ​

アーティファクト管理の最適化 ​

アーティファクトライフサイクル管理 ​

CodePipelineのアーティファクトは以下のライフサイクルで管理されます。

保存期間とストレージクラス設定 ​

# S3バケットライフサイクル設定例
LifecycleConfiguration:
  Rules:
    - Id: CodePipelineArtifacts
      Status: Enabled
      Filter:
        Prefix: codepipeline-artifacts/
      Transitions:
        - Days: 30
          StorageClass: STANDARD_IA
        - Days: 90
          StorageClass: GLACIER
      Expiration:
        Days: 365

アーティファクト暗号化戦略 ​

パフォーマンス最適化パターン ​

大容量アーティファクトの処理 ​

最適化技術:

• 差分ビルド: 変更ファイルのみをビルド対象とする
• アーティファクト分割: 大きなアーティファクトを論理的に分割
• キャッシュ活用: CodeBuildのビルドキャッシュでビルド時間短縮

実行制御の詳細メカニズム ​

条件付き実行の実装 ​

CodePipelineでは変数と条件を使用して、動的な実行制御が可能です。

変数の定義と使用 ​

# 変数定義の例
Variables:
  - Name: ENVIRONMENT
    DefaultValue: staging
  - Name: DEPLOY_REGION  
    DefaultValue: us-east-1

条件による実行制御 ​

# 条件設定の例
Stage:
  Name: ProductionDeploy
  OnFailure:
    ActionTypeId:
      Category: Invoke
      Owner: AWS
      Provider: Lambda
      Version: 1
    Configuration:
      FunctionName: rollback-function
  Conditions:
    - Result: SUCCESS
      Rules:
        - InputArtifacts: BuildOutput
          RuleTypeId:
            Category: Rule
            Owner: AWS
            Provider: CodeCommitSourceAction
            Version: 1
          Configuration:
            Branch: main

実行状態の管理 ​

パイプライン実行ステータス ​

ステージレベルの状態制御 ​

設計時の考慮事項 ​

スケーラビリティ設計 ​

同時実行数の管理 ​

• デフォルト制限: リージョンあたり同時実行数は制限あり
• 実行キュー: 制限超過時は自動的にキューイング
• リソース競合: 同一ターゲットへの同時デプロイ回避

大規模組織での設計パターン ​

耐障害性の設計 ​

失敗時のフォールバック戦略 ​

1. アクションレベル: リトライ設定とタイムアウト制御
2. ステージレベル: 失敗時の条件分岐と代替処理
3. パイプラインレベル: 自動ロールバックの仕組み

依存関係の管理 ​

• 外部サービス依存: サードパーティサービスの障害を考慮
• リソース依存: AWSサービスの制限や可用性を考慮
• 時間依存: 営業時間外デプロイなどの制約を考慮

まとめ ​

CodePipelineのアーキテクチャ理解により、以下の設計が可能になります：

効率的な設計のポイント ​

• 適切な粒度: ステージとアクションの論理的な分離
• 最適化されたアーティファクト: 必要最小限のデータ転送
• 条件付き実行: 無駄な処理の排除と動的制御
• 耐障害性: 失敗時の適切なハンドリング

次の記事では、各ステージのアクション詳細設定について解説します。