GitHub ActionsにAWSクレデンシャル情報を渡さずにTerraformでCI/CDをやってみた
概要 先日、非公式ながらGitHub ActionsのAWSアクションで以下のような面白い機能が発表されました。 よりわかりやすく嚙み砕くとこういうことです。 Circle CIやGitHub ActionsでAWSを使う場合は事前に環境変数にアクセスキーとシークレットキーを登録させてCIを動かしてきましたが、そのためにIAMユーザーを発行して鍵を管理するのは手間だったのでこれはいいアップデートです。 今回はTerraformとGitHub Actionsを組み合わせたCI/CDにこの機能を取り入れてGitHub ActionsにIAMロールを渡してEC2インスタンス構築のCI/CDを実装してみようと思います。 GitHub Actionsを用いたTerraformのCI/CD TerraformでAWSリソースをデプロイする際にGitHub ActionsやCircle CIでCI/CD
Gitのブランチの役割を考える | フューチャー技術ブログ
Gitのブランチ戦略にはいくつかあります。 GitフローGitHubフローGitLabフローチームの戦略を考えるときにどれかを参考にしつつカスタマイズするときにいろいろ不都合が生じてしてきて複雑になってしまうことってありますよね？社内でブランチの管理の議論をする中で、ブランチの役割を明確にした上で、どのブランチがどのような役割を持っているのかを明確にした方が混乱が少なくなるのではないか？というのを考えていました。 特に、プロジェクトごとに同じ名前でも役割が違うなー、というのとかもあり、ブランチ名＝役割ではなく、ブランチの上位概念として役割を考えて、それを実際のブランチとの対応づけを行う必要があるのではないかな、と。 CI/CDと組み合わされることで、releaseブランチ==ステージング環境となってしまい、ステージング環境を使いたいリリース前のブランチと、ホットフィックスの検証のブランチの
ユニットテストってもう言わない！ CI/CD時代のテスト分類に最適なテストサイズという考え方
はじめに 以前からユニットテスト/単体テストという言葉は使いづらい、と感じており今回も旧Twitterで「テストを実行時間ベースで分類する良い言葉ないかなー」と呟いていたところ、「テストサイズのSMLって考え方があるよ」と教えて戴きました。 だいたいは教えてもらったt_wadaさんの記事にすべて書いてあるのですが、自分の整理も含めて動画にしたので、その補完記事となります。 TL;DR 単体テストのバベルの塔は既に崩壊 CI/CDでの継続的テストには時間ベースのテスト分類が重要 UT/IT/E2EではなくSMLによるテストサイズがCI/CDには合う それは単体テストか結合テストなのか？ 自動テスト、手動テストに関わらずテストの分類として単体テストと結合テストという言葉は一般的です。 ITQBではTest Levelsという言葉で定義されていますし、以下のようなV字モデルの対応表はみんな知って
ローカルで GitHub Actions が実行できる act のお作法を整理する
はじめに GitHub Actions (GHA) 、便利ですね。 便利なんですが、動作確認するのに PR 出してマージするのが煩わしい...。そもそも PR する前に動作確認しておきたいし、やたらに PR 作りたくもない...。 そんな悩みを解消してくれるのが act でした。これならローカルで動作確認できるので GHA 開発が捗ります！！ act 使ってみた記事は沢山ありますが、動かすまでに詰まったポイントをお作法として整理 してみました。act の使い方に悩まれている方の参考になれば幸いです。 2024/5/8 追記 act の実行に IAM ロールに追加設定が必要な点を追記しました。 AssumeRole するために sts:TagSession 権限を付与する 対象読者 GitHub Actions を使っている / 使おうとしている方 GitHub Actions の動作確認に
RailsアプリのCI高速化
参加しているプロジェクトで、RailsアプリのCIの高速化を行った。 まだ進行中の部分も幾つかあるが、結果から言うと、元々8分前後だったテストが3分半程度に短縮された。行った作業を幾つかの観点に分け、どのように高速化を行ったか、どの程度高速化されたか等を記述する。 プロセス数とマシン性能の調整 元々は2コア1プロセス4マシンで8分程度掛かっていたが、8コア8プロセス1マシンに変更することで5分程度に短縮された。 このプロジェクトではCIにGitHub Actionsを利用している。GitHub Actionsではデフォルトで2コアのマシンが利用されるが、Large runnerを利用して8コアに変更した。費用は変わらない。 また同時に、8プロセスで並列実行するためにparallel_testsを導入した。このプロジェクトではMySQLとElasticsearchを利用しており、またファイル
社内用GitHub Actionsのセキュリティガイドラインを公開します | メルカリエンジニアリング
この記事は、Merpay Tech Openness Month 2023 の4日目の記事です。 こんにちは。メルコインのバックエンドエンジニアの@goroです。 はじめに このGitHub Actionsのセキュリティガイドラインは、社内でGithub Actionsの利用に先駆け、社内有志によって検討されました。「GitHub Actionsを使うにあたりどういった点に留意すれば最低限の安全性を確保できるか学習してもらいたい」「定期的に本ドキュメントを見返してもらい自分たちのリポジトリーが安全な状態になっているか点検する際に役立ててもらいたい」という思いに基づいて作成されています。 今回はそんなガイドラインの一部を、社外の方々にも役立つと思い公開することにしました。 ガイドラインにおける目標 このガイドラインは事前に2段階の目標を設定して作成されています。まず第1に「常に達成したいこと
jestでDBありのテストを高速化する
課題link お手伝いしているシステムでNestJSを採用しているバックエンドのテストが遅いという課題があったので対処した。 前提link フレームワークDBテストランナーその他 テストの総数は700弱。 最終結果link 最終的には2段階の改修を経てローカルのテストが3倍速程度高速化した。 # before Test Suites: 145 passed, 145 total Tests: 2 skipped, 681 passed, 683 total Snapshots: 0 total Time: 925.063 s Ran all test suites. Done in 926.48s. # ts-jestを@swc/jestに置き換えた Test Suites: 145 passed, 145 total Tests: 2 skipped, 681 passed, 683 t
GitHub Actions 逆引きリファレンス
1.この記事の立ち位置#自分がいつも調べていること、忘れがちな Tips や小ネタを列挙していく。そのため、網羅性は重視しない。 というのも、なにか調べていていろいろ読み漁った挙げ句、1周回って行き着くところは GitHub Actions の公式ドキュメントであり、たとえば Workflow の書き方は以下のページをよく開いている。 Workflow syntax for GitHub Actions - GitHub Docs それでも、公式ドキュメントで参照したい箇所を引っ張るための用語を知るまでに苦労することが往々にあり、この記事が、公式ドキュメントで参照したい箇所を導くための助けとなればと思い、書いていく。 2.Step と Job と Workflowの違いアレコレ#2-1.Step と Job と Workflow の違いの一行まとめ#Step < Job < Workflo
いまさら聞けない「CI/CD」の意義――GitHubとGitHub ActionsでCI/CDを試してみよう
いまさら聞けない「CI/CD」の意義――GitHubとGitHub ActionsでCI/CDを試してみよう：GMOペパボに学ぶ「CI/CD」活用術（1）（1/2 ページ） GMOペパボにおけるCI/CD活用事例を紹介する本連載。第1回は組織でCI/CDを導入する目的と意義を整理し、GitHub/GitHub Actionsを利用してCI/CDを実践する方法を紹介します。 ITがビジネスの中心となる中で「CI/CD」（継続的インテグレーション／継続的デリバリー）というキーワードは広く浸透してきています。しかし、CI/CDを導入、活用しているかは企業や現場で差があるのではないでしょうか。 CI/CDを実践した際のパフォーマンスは、組織全体のパフォーマンスにも相関があることが知られています。本連載では、筆者らが所属するGMOペパボでどのようにCI/CDを取り入れて開発プロセスの効率化や組織全体
機械学習のための環境構築とその管理 - nykergoto’s blog
機械学習プロジェクトでは python を始めとした言語 + それに付随したライブラリを使います。 僕も python 触りたての頃はローカルマシン上にひとつ python 環境を作り、必要なライブラリをインストールして使っていました。環境の分離ということはあまり意識しておらず、やったとしてもプロジェクトごとに anaconda や pyenv, venv などで個別環境を作って切り分けるレベルでした。 しかし上記の方法だと困ったことが起ることがあります。例えば… global な環境が壊れてしまってすべて壊れる。 これは各環境が global な環境に依存しているために起こります。 python 以外の変更で環境は突如として壊れます。例えば brew install hoge したら Mecab が使えなくなっちゃったとかはあるあるだと思います >_< linux / Mac / Win
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