GitLabによるCI/CD導入ガイド：執筆の舞台裏

編集部注：私たちは時折、パートナーコミュニティのメンバーにGitLabブログへの寄稿をお願いしています。今回、スタイルズ社の矢野哲朗氏に、執筆いただきました。

『GitLabによるCI/CD導入ガイド』（テッキーメディア社、3,828円・税込）が刊行されました。本書は、GitLab CI/CDを実際に運用してきた経験をもとに、パイプラインの構築からデプロイの自動化までを解説する実践的なガイドです。

GitLab CI/CDのパイプラインは、最初から完璧な設計図を描いて作るものではありません。Gitの使い方を学ぶところから始まり、CI/CDの導入、Runnerの増設、パイプラインの高速化、セキュリティスキャンの追加、Kubernetesへのデプロイへと、目の前の課題を一つずつ解決するなかで、少しずつ形になっていきます。

本書『GitLabによるCI/CD導入ガイド』は、GitLab CI/CDを実際に運用してきた経験をもとに、.gitlab-ci.ymlの基本からRunnerの構築、パイプラインの高速化、脆弱性スキャン、Kubernetesへのデプロイまでを、サンプルとともに解説する実践的なガイドです。GitLab CI/CDをこれから学ぶ方はもちろん、開発プロセスの自動化や品質管理を見直したい方にもおすすめの一冊です。

以下の会話は実際の出来事をもとにしたフィクションです

それは10数年前のある日のことだった。

担当者A 「いや、だからGitを覚えた方がいいですって」

担当者B 「？Git？Subversionで十分じゃない」

担当者C 「Gitってファイルロックできないしなぁ～」

担当者D 「GitHub.comって無料で使うにはパブリックじゃないとダメなんでしょ（注：その当時はそうだった）」

担当者E 「使い方わからん。ステージングが面倒だよね」

担当者A 「分かりましたよ。社内にGitLabを立てるんで、Gitの使い方はそこで勉強しましょう」

というところから私のGitLab人生が始まりました。

担当者C 「ファイル上書きしちゃったよぉ」

担当者A 「ちゃんとmainブランチを取り込んでからpushしましょう」

担当者C 「え？Excelファイルだよ」

担当者A 「えっ！？」

担当者E 「Aさん、Jenkinsメンテナンスして」

担当者A 「...はい。（Jenkinsかぁ）」

担当者A 「GitLab Runner使えるようにしました。Jenkinsはもうメンテナンスしません（とは言え完全に撤去するまで約8年...）」

というところから私のGitLab CI/CDパイプライン人生が始まりました。

担当者C 「GitLab CI/CDが動かないんだけど」

担当者A 「あー、コンテナイメージが増えて、ディスクの容量不足ですね。すみません、ディスクを空けておきます」

担当者F 「パイプラインが重くて終わらないです」

担当者A 「Runnerが1つじゃ足りてないですね。並列実行できるように4つに増やしときます」

担当者G 「ジョブの実行時間が長くて困るんですけど」

担当者A 「あー、パッケージのダウンロードが多いですね。キャッシュ使えるようにしました」

担当者H 「Dockerコンテナイメージのダウンロードエラーでジョブがこけて先に進まないよー」

担当者A 「Docker Hubのダウンロード制限ですね。Dependency Proxy有効にしましたんで、そちら経由でpullしてください」

本書は、GitLab.comにアカウントを作成し、ソースコードを登録するところから始まります。 .gitlab-ci.ymlをまだ書いたことがない方にもわかりやすく、ジョブやステージ、Runnerなどの基本から順に説明しています。 さらに、パイプラインの高速化、セキュリティスキャン、Kubernetesへのデプロイまで、幅広いテーマを扱っています。

「今はAIで開発しているから関係ない」という方もいらっしゃるかもしれません。 しかし、AIを活用して開発するからこそGitLab CI/CDパイプラインによる自動検証は重要だと考えます。

AIが生成したコードであっても、動作確認やテスト、静的解析、脆弱性スキャンなどは必要です。その品質を保つためには、AIが生成したコードを自動かつ継続的に検証する仕組みが求められます。

GitLabにソースコードがpushされるとパイプラインが実行され、テストや解析によって問題が検出されます。さらに、パイプラインの実行結果をAIエージェントに読み込ませれば、検出された問題を修正するフィードバックとして利用できます。

最終的な本番環境へのデプロイなどの重要な判断には、GitLabが備えている人によるレビューや承認の仕組みを組み込むことで、Human-in-the-loopのプロセスを実現できます。

.gitlab-ci.ymlもAIが書く時代

AIに任せれば.gitlab-ci.ymlも書いてくれるんじゃないの？と思っている方もいらっしゃるかもしれません。 それはある意味正しいと思います。しかし、AIに対してどういう風にパイプラインを組んでほしいかを説明できるでしょうか。

どのブランチ戦略を採用し、どのようにビルドしてテストし、脆弱性を検査するのか。ステージングへの検証環境の構築をどのようにすればいいか。本番環境へのデプロイには、どのような承認を必要とするのか。Runnerやキャッシュ、環境をどのように設定するのか。

本書はAIに「このようなパイプラインを構築してほしい」と正確に指示するための基礎知識を身につける一冊になっていると思います。

まとめ

本書は、基本的な.gitlab-ci.ymlの書き方から、Runnerの構築方法、Kubernetes環境でRunnerを実行する方法、パイプラインの高速化手法、Trivyを使った脆弱性スキャン、SonarCloudを使ったソースコードの品質確認まで、実際に動作するサンプルアプリケーションを使って解説しています。

さらに、Continuous Integrationから、KubernetesへのアプリのContinuous Deliveryまで、開発したアプリケーションを継続的に検証、デプロイする流れを体験できます。

GitLab CI/CDをこれから学びたい方はもちろん、開発における検証や品質管理について考えている方にも、本書を役立てていただければと思います。

• 書籍名: GitLabによるCI/CD導入ガイド（ご購入もこちらから）
• 出版社: テッキーメディア