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複数プロジェクトを抱えるチームでのデプロイ自動化 1つのチームで,10以上のプロジェクト,コードベースを抱える場合にどのようにデプロイの自動化を進めたか,工夫したこと,考慮したことなどをまとめておく. デプロイツールには,Python製のfabricを採用しているが,他のツールでも同様のことはできそう.なお,fabricの基本的な使い方などは既にインターネット上に良い記事がたくさんあるので書かない(最後の参考の項を見てください). fabricの選択 シェルスクリプトとCapistranoを考慮した. まず,シェルスクリプトは人によって書き方が違うため,統一が難しくメンテナンスコストも高い.また共通化も難しい. 次に,Capistranoは,裏でやってくれることが多く,学習コストも高い.プロジェクトによってはかなり特殊な環境へのデプロイも抱えているため,Capistranoの前提から外れる
Pinterestは、サーバの一部を本番から外し順次アップデートするという方式でデプロイをしています。それが起因してページ全体を無駄にリロードさせている状況を改善するための取り組みを紹介しています。 背景 Pinterestのサイトでは、JavaScript + XHRにより、ページ内で必要なコンテンツだけが、クリックされた際に適宜更新されるようになっている。 ユーザが最初にPinterestのサイトにアクセスすると、サーバはブラウザに対しJavaScriptのバンドルを読込ませ、そのバンドルがサーバにあるソフトウェアのバージョンとの一致を確認する仕組み。 デプロイする際は、サーバの10%をオフラインにし、アップデート完了後、本番に戻すという作業を繰り返している。つまり、新しいバージョンのソフトを載せたサーバと古いものを載せたサーバが混在している状態になる。(Varnishの相対するバージ
サービスのリリースで書いたようにネットのサービスを提供している企業は新バージョンのリリースの頻度を上げるよう常に努力しています。 リリースの頻度を上げる理由は、サービス開発の方向の軌道修正を細かく行いたいからです。少しずつサービスを改良し、その改良がユーザーにどのように受け入れられたかという反応を元に将来の開発を行っていきます。このフィードバックサイクルを短くすることによりこまめな軌道修正が可能になります。 リリース頻度が低く、リリースサイクルが長いと、その期間に加えられた変更の数が多くなり それぞれのリリースでの変更量が大きくなります。変更が多い分、リリース後の不具合発生の可能性が高くなります。また、リリース後の障害発生時の問題の切り分けも難しくなります。小さなリリースを頻繁に行うことにより、一歩一歩問題がないことを確認して次の一歩を踏み出すように、よりリスクの少ないリリースが可能になり
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