[{"data":1,"prerenderedAt":760},["ShallowReactive",2],{"/ja-jp/blog/basics-of-gitlab-ci-updated":3,"navigation-ja-jp":38,"banner-ja-jp":438,"footer-ja-jp":448,"blog-post-authors-ja-jp-Itzik Gan Baruch":654,"blog-related-posts-ja-jp-basics-of-gitlab-ci-updated":668,"assessment-promotions-ja-jp":711,"next-steps-ja-jp":751},{"id":4,"title":5,"authorSlugs":6,"body":8,"categorySlug":9,"config":10,"content":14,"description":8,"extension":26,"isFeatured":12,"meta":27,"navigation":28,"path":29,"publishedDate":20,"seo":30,"stem":34,"tagSlugs":35,"__hash__":37},"blogPosts/ja-jp/blog/basics-of-gitlab-ci-updated.yml","Basics Of Gitlab Ci Updated",[7],"itzik-gan-baruch",null,"engineering",{"slug":11,"featured":12,"template":13},"basics-of-gitlab-ci-updated",false,"BlogPost",{"heroImage":15,"body":16,"authors":17,"updatedDate":19,"date":20,"title":21,"tags":22,"description":25,"category":9},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1749662061/Blog/Hero%20Images/cicdcover.png","[継続的インテグレーション (CI) (英語版)](https://about.gitlab.com/topics/ci-cd/)\nのことを何一つ知らず、ソフトウェア開発ライフサイクルに [どうして CI が必要なのか (英語版)](https://about.gitlab.com/blog/how-to-keep-up-with-ci-cd-best-practices/)\n分からない、と仮定しましょう。\n\nいま、あるプロジェクトで作業をしていて、そこには2つのテキストファイルから成るコードがあるものとします。さらに、これらの2つのファイルには「Hello world」というフレーズが含まれている必要がある、という点に注意してください。\n\nこのフレーズが含まれていなければ、開発チームがその月のお給料を受け取れないことになるかもしれないくらい、重要なポイントです。\n\nそこで、責任感のあるソフトウェアデベロッパーが、顧客にコードを納品する前に実行する、短いスクリプトを書きました。\n\n以下のような非常に洗練されたコードです。\n\n```bash\ncat file1.txt file2.txt | grep -q \"Hello world\"\n```\n\nここでの懸念事項はチームには10名のデベロッパーがいて、人的要因がコードの品質に大きな影響を及ぼす可能性があるという点です。 1週間前、新しくチームに入ったメンバーがこのスクリプトを実行し忘れ、3件のクライアントに機能しないビルドが納品されるという事態が発生しました。この事態の解決にあたり、幸いにもコードは既にGitLab\nにあり、[ビルトインの\nCI](https://about.gitlab.com/ja-jp/solutions/continuous-integration/)\nがあることが分かりました。さらに、あるカンファレンスで、テスト実行にCIを使うのが一般的ということを耳にしていました。\n\n## CI 内で最初のテストを実行する\n\nドキュメントによると、CI の実行に必要なのは `.gitlab-ci.yml` ファイル内に 以下の2 行のコードを追加することだけでした。\n\n```yaml\ntest:\n  script: cat file1.txt file2.txt | grep -q 'Hello world'\n```\n\nコミットして...無事にビルドが成功しました。\n\n![CI内でビルドに成功](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1749674096/Blog/Content%20Images/build_succeeded.png)\n\nでは、2 つ目のファイルの「world」という文言を「Africa」に置き換え、何が起こるか確認してみましょう。\n\n![CI内でビルドに失敗](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1749674096/Blog/Content%20Images/build_failed.png)\n\nビルドは予想どおり失敗します。\n\nここで、自動化テストが完成しました。GitLab CI は、DevOps\n環境内でソースコードのリポジトリに新しいコードをプッシュするたびにこのテストスクリプトを実行します。\n\n__注:__ 上記例では、file1.txt と file2.txt がGitLabランナーを実行するホストに存在すると仮定しています。\n\nこの例を実際に GitLabで実行するには、以下のようにファイルを作成するコードを実行した後、テストスクリプトを実行する必要があります。\n\n```yaml\ntest:\nbefore_script:\n      - echo \"Hello \" > | tr -d \"\\n\" | > file1.txt\n      - echo \"world\" > file2.txt\nscript: cat file1.txt file2.txt | grep -q 'Hello world'\n```\n\nなお、分かりやすくするために、この 2 つのファイルは既にホストに存在していると仮定し、以降の例では作成しないものとします。\n\n## CIビルド結果をダウンロード可能にする\n\n次にすることは、顧客に納品するコードをパッケージ化することです。ソフトウェア開発プロセスのこの部分も自動化してしまいましょう。\n\nまず、CI に別のジョブを定義する必要があります。このジョブは「package」という名前にしましょう。\n\n```yaml\ntest:\n  script: cat file1.txt file2.txt | grep -q 'Hello world'\n\npackage:\n  script: cat file1.txt file2.txt | gzip > package.gz\n```\n\nよって、今ここにはタブが 2 つあります。\n\n![2つのタブ ― 2つのジョブから生成](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1749674096/Blog/Content%20Images/two_tabs.png)\n\nしかし、新たに作成されるファイルがダウンロードできるようにビルドの「アーティファクト」であることを指定し忘れてしまいました。。修正するには、`artifacts`\nセクションを追加します。\n\n```yaml\ntest:\n  script: cat file1.txt file2.txt | grep -q 'Hello world'\n\npackage:\n  script: cat file1.txt file2.txt | gzip > packaged.gz\n  artifacts:\n    paths:\n    - packaged.gz\n```\n\n修正した結果を確認すると、アーティファクトが作成されダウンロードできるようになっています。\n\n![ダウンロードボタンのチェック](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1749674096/Blog/Content%20Images/artifacts.png)\n\nしかし、ここで修正が必要な新たな問題があります。2\nつのジョブは現在は並列実行されていますが、テストに失敗した場合、アプリケーションをパッケージ化しないように変更をする必要があります。\n\n## ジョブを順次実行する\n\nそこで「package」ジョブは、テストが成功した場合のみ実行するものとします。`stages` を指定し、ジョブの実行順序を定義しましょう。\n\n```yaml\nstages:\n  - test\n  - package\n\ntest:\n  stage: test\n  script: cat file1.txt file2.txt | grep -q 'Hello world'\n\npackage:\n  stage: package\n  script: cat file1.txt file2.txt | gzip > packaged.gz\n  artifacts:\n    paths:\n    - packaged.gz\n```\n\n上記のようになりました。\n\nちなみに、コンパイル (我々のケースでは2つのファイルを連結することを意味します) には時間がかかるため、2\n回も実行したくはありません。コンパイルは別のステップとして定義しましょう。\n\n```yaml\nstages:\n  - compile\n  - test\n  - package\n\ncompile:\n  stage: compile\n  script: cat file1.txt file2.txt > compiled.txt\n  artifacts:\n    paths:\n    - compiled.txt\n\ntest:\n  stage: test\n  script: cat compiled.txt | grep -q 'Hello world'\n\npackage:\n  stage: package\n  script: cat compiled.txt | gzip > packaged.gz\n  artifacts:\n    paths:\n    - packaged.gz\n```\n\nそれでは、アーティファクトを見てみましょう。\n\n![不必要なアーティファクト](https://about.gitlab.com/images/blogimages/the-basics-of-gitlab-ci/clean-artifacts.png)\n\nこの「コンパイル」ファイルを常にダウンロード可能にする必要はないようです。一時的なアーティファクトとして「20\n分」で保存期間切れとなるよう、`expire_in` を設定します。\n\n```yaml\ncompile:\n  stage: compile\n  script: cat file1.txt file2.txt > compiled.txt\n  artifacts:\n    paths:\n    - compiled.txt\n    expire_in: 20 minutes\n```\n\n構成ファイルは見たところ問題なさそうです。\n\n- アプリケーションをコンパイル、テスト、パッケージ化するために、3 つの連続したステージを作成しました。\n\n- コンパイル済みアプリを次のステージに渡すと、コンパイルを 2回実行する必要がなくなります(それにより実行が高速化されます)。\n\n- パッケージ化されたアプリケーションは、今後も使用できるようビルドアーティファクトとして保管します。\n\n## どのDockerイメージを使用するのか学ぶ\n\nここまでは順調です。しかし、CIビルドにはまだ時間がかかります。ログを見てみましょう。\n\n![ruby3.1](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1749674096/Blog/Content%20Images/ruby-31.png)\n\nここに注目してください。Ruby 3.1とあります。\n\nなぜ Ruby が必要なのかといえば、GitLab.com が [ビルド実行 (英語版)](https://about.gitlab.com/blog/shared-runners/) に Docker\nイメージを使用しており、[デフォルトで (英語版)](https://docs.gitlab.com/ee/user/gitlab_com/#shared-runners) \n[`ruby:3.1`](https://hub.docker.com/_/ruby/)\nイメージを使用するからです。間違いなく、このイメージには必要のないパッケージが多数含まれています。Google\nで検索して調べたところ、[`alpine`](https://hub.docker.com/_/alpine/) というイメージがあり、ほとんど空の\nLinux イメージであることが分かりました。\n\nそれでは、`.gitlab-ci.yml` に  `image: alpine` を追加して、このイメージを使用したいと明示的に指定しましょう。\n\nうまくいきました。パイプラインの実行が3 分ほど短縮できたようです。\n\n![ビルド速度を短縮](https://about.gitlab.com/images/blogimages/the-basics-of-gitlab-ci/speed.png)\n\nパブリックイメージはたくさんあるようです。\n\n- [mysql](https://hub.docker.com/_/mysql/)\n\n- [Python](https://hub.docker.com/_/python/)\n\n- [Java](https://hub.docker.com/_/java/)\n\n- [php](https://hub.docker.com/_/php/)\n\nそれにより、我々の技術スタックに適したものを選ぶことができます。不必要なソフトウェアが含まれていないイメージを指定することで、ダウンロード時間が最短で済みます。\n\n## 複雑なシナリオに対応する\n\nさて、ここで新しいクライアントが、アプリを `.gz` ではなく、`.iso` イメージとしてパッケージ化してほしい、と希望しているとします。CI\nがすべての作業を行なってくれるため、コードにはジョブを 1 つ追加するだけです。ISO\nイメージはmkisofsコマンドを使用して作成できます。構成ファイルは次のようになります。\n\n```yaml\nimage: alpine\nstages:\n  - compile\n  - test\n  - package\n\n# ... \"compile\" and \"test\" jobs are skipped here for the sake of compactness\n\n\npack-gz:\n  stage: package\n  script: cat compiled.txt | gzip > packaged.gz\n  artifacts:\n    paths:\n    - packaged.gz\n\npack-iso:\n  stage: package\n  script:\n  - mkisofs -o ./packaged.iso ./compiled.txt\n  artifacts:\n    paths:\n    - packaged.iso\n```\n\nジョブ名は同じにする必要はありません。ジョブ名が同じだと、ソフトウェア開発プロセスの同じステージでジョブを並列実行できません。そのため、ジョブやステージの名前が同じになるのは、偶然のことだと考えてください。\n\nさて、ビルドは失敗しました。\n\n![mkisofs\nが欠落しているために失敗したビルド](https://about.gitlab.com/images/blogimages/the-basics-of-gitlab-ci/mkisofs.png)\n\n`mkisofs` が `alpine` イメージに含まれていないことが原因です。まずはこのパッケージをインストールする必要があります。\n\n## 欠落しているソフトウェアやパッケージの対応\n\n[Alpine Linux Web サイト (英語版)](https://pkgs.alpinelinux.org/contents?file=mkisofs&path=&name=&branch=edge&repo=&arch=)\nによると、`mkisofs` は `xorriso`パッケージと `cdrkit`\nパッケージの一部です。次のコマンドを実行することでパッケージをインストールできます。\n\n```bash\necho \"ipv6\" >> /etc/modules  # enable networking\n\napk update                   # update packages list\n\napk add xorriso              # install package\n```\n\nCI ではこれらは他のコマンドと何ら変わりません。`script` セクションで実行する必要があるコマンドの全リストは、このようになります。\n\n```yml\nscript:\n\n- echo \"ipv6\" >> /etc/modules\n\n- apk update\n\n- apk add xorriso\n\n- mkisofs -o ./packaged.iso ./compiled.txt\n```\n\n構文的に正しくするため、パッケージのインストールに関連したコマンドは `before_script` 内に置きましょう。`before_script`\nを構成の最上位レベルで使うと、そのコマンドがすべてのジョブの前に実行されることに留意してください。今回は特定のジョブの前で実行させます。\n\n## DAG（有向非巡回グラフ）：より高速で柔軟なパイプラインのために\n\nステージを定義して、テストに合格した場合にのみパッケージジョブを実行するようにしました。後のステージに定義されているジョブに対し、いくつかのジョブのステージ順序を並び替えて先に実行させたい場合はどうすればいいでしょうか。場合によっては、従来のステージ順序がパイプライン全体の実行時間を遅くしてしまう可能性があります。\n\nテストステージに、実行に時間のかかる負荷の高いテストがいくつか含まれており、それらのテストが必ずしもパッケージジョブに関連していないとします。この場合、テストの完了を待たずにパッケージジョブを開始できれば、より効率的になります。それにはDAG (有向非巡回グラフ) が役立ちます。特定のジョブのステージ順序を変えるためには、ジョブの依存関係 (通常のステージの順序をスキップするもの)\nを定義します。\n\nGitLab には、ジョブ間の依存関係を作成する特殊キーワード `needs`\nがあります。これを使うことで、依存しているジョブが完了するとすぐにジョブを前倒しで実行できるようになります。\n\n次の例では、テストジョブが完了するとすぐにパックジョブが実行を開始します。そのため、将来誰かがテストをテストステージに追加した場合に、新しいテストジョブの完了を待たずにパッケージジョブが実行を開始します。\n\n```yaml\npack-gz:\n  stage: package\n  script: cat compiled.txt | gzip > packaged.gz\n  needs: [\"test\"]\n  artifacts:\n    paths:\n    - packaged.gz\n\npack-iso:\n  stage: package\n  before_script:\n  - echo \"ipv6\" >> /etc/modules\n  - apk update\n  - apk add xorriso\n  script:\n  - mkisofs -o ./packaged.iso ./compiled.txt\n  needs: [\"test\"]\n  artifacts:\n    paths:\n    - packaged.iso\n```\n\n`.gitlab-ci.yml` の最終バージョン:\n\n```yaml\nimage: alpine\n\nstages:\n  - compile\n  - test\n  - package\n\ncompile:\n  stage: compile\n  before_script:\n      - echo \"Hello  \" | tr -d \"\\n\" > file1.txt\n      - echo \"world\" > file2.txt\n  script: cat file1.txt file2.txt > compiled.txt\n  artifacts:\n    paths:\n    - compiled.txt\n    expire_in: 20 minutes\n\ntest:\n  stage: test\n  script: cat compiled.txt | grep -q 'Hello world'\n\npack-gz:\n  stage: package\n  script: cat compiled.txt | gzip > packaged.gz\n  needs: [\"test\"]\n  artifacts:\n    paths:\n    - packaged.gz\n\npack-iso:\n  stage: package\n  before_script:\n  - echo \"ipv6\" >> /etc/modules\n  - apk update\n  - apk add xorriso\n  script:\n  - mkisofs -o ./packaged.iso ./compiled.txt\n  needs: [\"test\"]\n  artifacts:\n    paths:\n    - packaged.iso\n```\n\nパイプラインが作成できました！ステージは 3 つの連続したステージで、ジョブ `pack-gz` と `pack-iso` が、`package`\nステージ内で並列実行されています。\n\n![パイプラインのイラスト](https://about.gitlab.com/images/blogimages/the-basics-of-gitlab-ci/pipeline.png)\n\n## 高度なパイプラインの構築\n\nここからは、高度なパイプラインを構築する方法を説明します。\n\n### CIパイプラインに自動テストを実装 \n\n[DevOps](https://about.gitlab.com/ja-jp/)\nにおいて、ソフトウェア開発戦略の重要なルールは、素晴らしいユーザーエクスペリエンスを備えた優れたアプリを作成する、というものです。ここでは、CI\nパイプラインにいくつかのテストを追加し、プロセス全体の早い段階でバグを検出、修正しましょう。この方法なら、問題が大きくなる前や新しいプロジェクトに移る前に問題を修正できます。\n\nGitLabにはさまざまな [テスト](https://docs.gitlab.com/ee/ci/testing/)\n用にすぐ使えるテンプレートがあり、これらを使用することで作業が簡単になります。必要な手順は、CI の構成にテンプレートを追加するだけです。\n\nこの例では、[アクセシビリティテスト (英語版)](https://docs.gitlab.com/ee/ci/testing/accessibility_testing.html)\nを追加します。\n\n```yaml\nstages:\n  - accessibility\n\nvariables:\n  a11y_urls: \"https://about.gitlab.com https://www.example.com\"\n\ninclude:\n  - template: \"Verify/Accessibility.gitlab-ci.yml\"\n```\n\n`a11y_urls` 変数をカスタム化し、Web ページの URL を挿入して、[Pa11y](https://pa11y.org/) と [コード品質](https://docs.gitlab.com/ee/ci/testing/code_quality.html) のテストを行います。\n\n```yaml\n    include:\n    - template: Jobs/Code-Quality.gitlab-ci.yml\n```\n\nGitLab\nを使うと、マージリクエストのウィジェットエリア内でテストレポートを簡単に確認できます。コードレビュー、パイプラインステータス、テスト結果を一か所にまとめることで、あらゆることがよりスムーズに効率よくできるようになります。\n\n![アクセシビリティレポート](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1749674096/Blog/Content%20Images/Screenshot_2024-04-02_at_10.56.41.png)\n\n\u003Ccenter>\u003Ci>アクセシビリティ・マージリクエスト・ウィジェット\u003C/i>\u003C/center>\u003Cp>\u003C/p>\n\n![MR\n内のコード品質ウィジェット](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1749674096/Blog/Content%20Images/Screenshot_2024-04-02_at_11.00.25.png)\n\n\u003Ccenter>\u003Ci>コード品質マージリクエストウィジェット\u003C/i>\u003C/center>\n\n### マトリックスビルド\n\n場合によっては、異なる構成、OS\nバージョン、プログラミング言語バージョンなどでアプリをテストする必要があります。そのような場合には、[parallel:matrix (英語版)](https://docs.gitlab.com/ee/ci/yaml/#parallelmatrix) ビルドを使って、1\nつのジョブ構成でさまざまな組み合わせでアプリケーションを並列にテストします。このブログでは、マトリックスキーワードを使用して、異なるバージョンの\nPython でコードのテストを行います。\n\n```yaml\npython-req:\n  image: python:$VERSION\n  stage: lint\n  script:\n    - pip install -r requirements_dev.txt\n    - chmod +x ./build_cpp.sh\n    - ./build_cpp.sh\n  parallel:\n    matrix:\n      - VERSION: ['3.8', '3.9', '3.10', '3.11']   # https://hub.docker.com/_/python\n```\n\nパイプライン実行中、このジョブは 4 通りの方法で並列実行されます。それぞれ以下のように異なる Python イメージを使用します。\n\n![実行中のマトリックスジョブ](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1749674096/Blog/Content%20Images/Screenshot_2024-04-02_at_11.12.48.png)\n\n### ユニットテスト  \n\n#### ユニットテストとは\n\nユニットテストとは、ソフトウェアの個々のコンポーネントや機能が期待通りに機能するかを確認する、対象を絞った単体テストです。ユニットテストは、ソフトウェア開発プロセスの早い段階でバグを検出して修正し、コードのそれぞれの部分が、独立した状態でも正しく機能することを確認するために必須です。\n\n例: 計算機アプリを開発しているとします。加算関数のユニットテストでは、2 + 2 が 4\nになるかどうかを確認します。このテストに合格すれば、加算関数が正しく機能していることが確認されます。\n\n#### ユニットテストのベストプラクティス\n\nテストに失敗すると、パイプラインは失敗し、ユーザーに通知が送られます。デベロッパーはジョブのログ (通常何千行もある)\nを確認し、どこでテストに失敗したのかを特定し、修正します。このチェックには時間がかかり、効率がよくありません。\n\nそこで、[ユニットテストレポート (英語版)](https://docs.gitlab.com/ee/ci/testing/unit_test_reports.html)\nを使うようにジョブを構成することができます。GitLab\nはマージリクエストとパイプラインの詳細ページ上にレポートを表示することができるため、ログ全体を確認しなくてもエラーをより簡単に素早く特定できます。\n\n##### JUnitテストレポート\n\n以下はJUnit テストレポートの例です。\n\n![パイプラインの JUnit テストレポート v13 10](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1749674097/Blog/Content%20Images/pipelines_junit_test_report_v13_10.png){:\n.shadow.center}\n\n### 統合テストおよびエンドツーエンドテスト戦略\n\n通常の開発ルーチンに加え、統合テストとエンドツーエンドテスト専用に指定したパイプラインをセットアップすることが非常に重要です。これらのテストでは、[マイクロサービス (英語版)](https://about.gitlab.com/topics/microservices/)、UI\nテスト、それ他のコンポーネントを含んだ、コードの異なる部位の連携がスムーズかどうかをチェックします。\n\nこれらのテストは [毎晩 (英語版)](https://docs.gitlab.com/ee/ci/pipelines/schedules.html)\n実行されます。[テスト結果を自動的に指定のスラックチャンネルに送るよう (英語版)](https://docs.gitlab.com/ee/user/project/integrations/gitlab_slack_application.html#notification-events)\nに設定することもできます。そうすることで、デベロッパーが翌日出社したときに迅速に問題を確認できます。こうした機能はすべて、問題を早期に特定して修正することを優先すべく設計されています。\n\n### テスト環境 \n\nテストの中には、アプリをしっかりテストするために、テスト環境を構築しなければならない場合があります。GitLab CI/CD\nを使用するとテスト環境のデプロイが自動化でき、時間を大幅に節約できます。本ブログは主に CI\nに着目したものとなっているため、詳細には触れません。アプリのデプロイとリリースについては、[GitLab ドキュメントのこのセクション (英語版)](https://docs.gitlab.com/ee/topics/release_your_application.html)\nを参照してください。\n\n## CI パイプラインへのセキュリティスキャンの実装\n\nCI パイプラインにセキュリティスキャンを実装する方法は次のとおりです。\n\n### SASTおよびDASTインテグレーション\n\nコードの安全性を守ることは非常に重要であり、最新の変更に脆弱性がある場合は、その内容を直ちに把握したいと考えます。したがって、パイプラインにセキュリティスキャンを追加するのが最適な対応といえるでしょう。セキュリティスキャンは、コミットごとにコードをチェックし、リスクがあれば警告してくれます。CI\nパイプラインに静的アプリケーションセキュリティテスト ([SAST (英語版)](https://docs.gitlab.com/ee/user/application_security/sast/))\nや動的アプリケーションセキュリティテスト ([DAST (英語版)](https://docs.gitlab.com/ee/user/application_security/dast/))\nなどの各種スキャンを追加する方法を説明する以下のナビゲーションをご確認ください。\n\nナビゲーションを開始するには、以下の画像を**クリック**してください。 [![スキャンの製品ツアー](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1749674096/Blog/Content%20Images/Screenshot_2024-04-14_at_13.44.42.png)](https://gitlab.navattic.com/gitlab-scans)\n\nさらに、AI を活用すれば、脆弱性をさらに深く掘り下げ、修正方法の提案が得られます。詳しくは以下のナビゲーションをご確認ください。\n\nナビゲーションを開始するには、以下の画像をクリックしてください。 [![製品ツアーでの脆弱性の説明](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1749674096/Blog/Content%20Images/Screenshot_2024-04-14_at_13.50.24.png)](https://tech-marketing.gitlab.io/static-demos/pt-explain-vulnerability.html)\n\n## GitLab CI使い方まとめ\n\nまだまだお伝えしたいことはありますが、ここで一度終わりにしましょう。説明に使用した例はすべて意図的に単純なものにしました。これは、慣れない技術スタックの説明が続くことで内容が頭に入らないといった状況を避け、GitLab\nCIのコンセプトを理解してもらうためです。では、ここまで学んできたことを次にまとめます。\n\n1. GitLab CI に作業をまかせるには、`.gitlab-ci.yml` 内で 1 つ以上の[ジョブ\n(英語版)](https://docs.gitlab.com/ee/ci/jobs/)を定義する必要があります。\n\n2. ジョブには名前を付ける必要がありますが、その際は適切な名前を付けるようにしてください。\n\n3. それぞれのジョブには、指定のキーワードで定義された、 GitLab CI 用の一連のルールと指示が含まれます。\n\n4. ジョブは、順序どおりに、並列に、または [DAG\n(英語版)](https://docs.gitlab.com/ee/ci/directed_acyclic_graph/index.html)\nを使って順不同で実行できます。\n\n5. ジョブ間ではファイルを渡してビルドアーティファクトに保存し、インターフェイスからダウンロードできるようにすることも可能です。\n\n6. CI パイプラインに [テストとセキュリティスキャン\n(英語版)](https://docs.gitlab.com/ee/development/integrations/secure.html)\nを追加して、開発中のアプリの品質とセキュリティを確保します。\n\n本記事で使用した用語およびキーワードの説明と、関連するドキュメントのリンクを下表にまとめました。\n\n### キーワードの説明とドキュメント\n\n{: #keywords}\n\n| キーワード/用語 | 説明 |\n| --- | --- |\n| [.gitlab-ci.yml](https://docs.gitlab.com/ee/ci/yaml/) | プロジェクトのビルド方法の定義をすべて含むファイル |\n| [script](https://docs.gitlab.com/ee/ci/yaml/#script) | 実行するシェルスクリプトを定義する |\n| [before_script](https://docs.gitlab.com/ee/ci/yaml/#before_script) | (全)ジョブの前に実行するコマンドを定義するために使用する |\n| [image](https://docs.gitlab.com/ee/ci/docker/using_docker_images.html#what-is-image) | 使用するDocker イメージを定義する |\n| [stages](https://docs.gitlab.com/ee/ci/yaml/#stages) | パイプラインのステージを定義する (デフォルトは test) |\n| [artifacts](https://docs.gitlab.com/ee/ci/yaml/#artifacts) | ビルドアーティファクトのリストを定義する |\n| [artifacts:expire_in](https://docs.gitlab.com/ee/ci/yaml/#artifactsexpire_in) | 指定時間後にアップロードしたアーティファクトを削除するために使用する |\n| [needs](https://docs.gitlab.com/ee/ci/yaml/#needs) | ジョブ間の依存関係を定義するときに使用し、ジョブを特定の順序で実行することを可能にする |\n| [pipelines](https://about.gitlab.com/topics/ci-cd/cicd-pipeline/) | いくつかのステージ (バッチ) で実行されるビルドのグループを指す |\n\n※ドキュメントはすべて英語版です。\n\n## CI/CDについてさらに詳しく\n\n- [GitLab’s guide to CI/CD for beginners (GitLab のビギナーのための CI/CD ガイド\n(英語版))](https://about.gitlab.com/blog/beginner-guide-ci-cd/)\n\n- [Get faster and more flexible pipelines with a Directed Acyclic Graph\n(有向非巡回グラフ（DAG）を使用して、より高速で柔軟なパイプラインを実現する(英語版))](https://about.gitlab.com/blog/directed-acyclic-graph/)\n\n- [Decrease build time with custom Docker image (カスタム化した Docker\nイメージでビルド時間を短縮する (英語版))](http://beenje.github.io/blog/posts/gitlab-ci-and-conda/)\n\n- [Introducing the GitLab CI/CD Catalog Beta (GitLab CI/CD カタログベータ版の紹介\n(英語版))](https://about.gitlab.com/blog/introducing-the-gitlab-ci-cd-catalog-beta/)\n\n## よくある質問 (FAQ)\n\n### CIジョブを順次実行するか、または並列実行するか、どのように選択すればいいですか？\n\nCI\nジョブを順次実行するか、並列実行するかを選択する際は、ジョブの依存関係、リソースの利用可能性、実行時間、潜在的な干渉、テストスイートの構造、コスト面を考慮します。たとえば、デプロイジョブが始まるまでに終わらせなければならないビルドジョブがあったとします。その場合、これらのジョブを順次実行して、正しい実行順序を確かめます。一方、ユニットテストや統合テストなどのタスクは独立しており、それぞれの完了には依存しないため、並列実行できます。\n\n### GitLab CIの DAG（有向非巡回グラフ）とは何ですか？また、DAG はパイプラインの柔軟性をどのように向上させますか？\n\nGitLab CI の有向非巡回グラフ (DAG) は、パイプラインステージの順序を並び替えます。DAG\nはジョブ間の依存関係を設定するため、前のステージにあるジョブが終わり次第、その後のステージのジョブが開始されます。これによりパイプライン全体の実行時間が短縮され、効率が向上し、一部のジョブは通常の順序より早く完了します。\n\n### GitLab の CI ジョブに最適なDockerイメージを選ぶ際に重要視しなければならないことは何ですか？\n\nGitLab はジョブの実行の際に Docker イメージを使用します。デフォルトのイメージは ruby:3.1\nです。ジョブの要件によって、最適なイメージを選ぶことがとても大切です。ジョブはまず指定された Docker\nイメージをダウンロードしますが、イメージに必要ではない追加パッケージが含まれていると、ダウンロードや実行に余分な時間がかかります。そのため、実行時に不必要な遅延が発生しないように、選択したイメージにはジョブに必要なパッケージだけが含まれていることを確認することが重要です。\n\n## 次のステップ\n\nソフトウェア開発プラクティスで後れを取らないためにも、次のステップとしてCI/CDコンポーネントの標準化と再利用方法を理解することをお勧めします。[GitLab\nCI/CD カタログ (英語版)](https://docs.gitlab.com/ee/architecture/blueprints/ci_pipeline_components/)\nもご確認ください。\n\n継続的インテグレーションとデリバリー入門は、[こちら](https://about.gitlab.com/ja-jp/solutions/continuous-integration/)をご覧ください。\n\n*監修：川瀬 洋平 [@ykawase](https://gitlab.com/ykawase)\u003Cbr>\n\n（GitLab合同会社 カスタマーサクセス本部 シニアカスタマーサクセスマネージャー）*",[18],"Itzik Gan Baruch","2025-02-20","2020-12-10","CI 入門：ジョブを順序どおりに、並列に、または順不同で実行する方法",[23,24],"CI","tutorial","継続的インテグレーション (CI) 入門：CI は初めてですか？GitLab CI 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DevOpsからGitLabへの移行は困難な作業のように思えるかもしれませんが、適切なアプローチとツールを使用すれば、スムーズかつ効率的に進められます。このガイドでは、Azure DevOpsからGitLabへプロジェクト、リポジトリ、パイプラインを正常に移行するために必要な手順を説明します。\n\n## 概要\n\nGitLabは、Azure DevOps（ADO）からプロジェクトを移行するための[Congregate](https://gitlab.com/gitlab-org/professional-services-automation/tools/migration/congregate/)([GitLabプロフェッショナルサービス（PS）](https://about.gitlab.com/ja-jp/professional-services/)によって管理）と[組み込みのGitリポジトリインポート](https://docs.gitlab.com/user/project/import/repo_by_url/)の両方を提供しています。これらのオプションは、リポジトリごとまたは一括移行をサポートし、Gitコミット履歴、ブランチ、タグを保持します。Congregateとプロフェッショナルサービスのツールを使用すると、Wiki、作業アイテム、CI/CD変数、コンテナイメージ、パッケージ、パイプラインなどの追加アセットもサポートされます（この[機能マトリクス](https://gitlab.com/gitlab-org/professional-services-automation/tools/migration/congregate/-/blob/master/customer/ado-migration-features-matrix.md)を参照）。このガイドを参照すれば、移行を計画・実行し、移行後のフォローアップタスクを完了できます。\n\nADOからGitLabへ移行する企業は、一般的に複数フェーズのアプローチに従います：\n\n* CongregateまたはGitLabの組み込みリポジトリ移行を使用して、ADOからGitLabにリポジトリを移行します。\n* AzureパイプラインからGitLab CI/CDにパイプラインを移行します。\n* ボード、作業アイテム、アーティファクトなどの残りのアセットを、GitLabのイシュー、エピック、パッケージレジストリ、コンテナレジストリに移行します。\n\n移行フェーズの概要:\n\n```mermaid\ngraph LR\n    subgraph Prerequisites\n        direction TB\n        A[\"IDプロバイダー（IdP）を設定し\u003Cbr/>ユーザーをプロビジョニング\"]\n        A --> B[\"Runnerとサードパーティ\u003Cbr/>インテグレーションを設定\"]\n        B --> I[\"ユーザーの有効化と\u003Cbr/>変更管理\"]\n    end\n    \n    subgraph MigrationPhase[\"移行フェーズ\"]\n        direction TB\n        C[\"ソースコードを移行\"]\n        C --> D[\"コントリビューションを保持し\u003Cbr/>履歴をフォーマット\"]\n        D --> E[\"作業アイテムを移行し\u003Cbr/>\u003Ca href=\"https://docs.gitlab.com/topics/plan_and_track/\">GitLab Plan\u003Cbr/>および作業追跡\u003C/a>にマッピング\"]\n    end\n    \n    subgraph PostMigration[\"移行後の手順\"]\n        direction TB\n        F[\"ADOパイプラインを\u003Cbr/>GitLab CIに作成または変換\"]\n        F --> G[\"その他のアセット、パッケージ、\u003Cbr/>コンテナイメージを移行\"]\n        G --> H[\"\u003Ca href=\"https://docs.gitlab.com/user/application_security/secure_your_application/\">セキュリティ\u003C/a>と\u003Cbr/>SDLC改善を導入\"]\n    end\n    \n    Prerequisites --> MigrationPhase\n    MigrationPhase --> PostMigration\n\n    style A fill:#FC6D26\n    style B fill:#FC6D26\n    style I fill:#FC6D26\n    style C fill:#8C929D\n    style D fill:#8C929D\n    style E fill:#8C929D\n    style F fill:#FFA500\n    style G fill:#FFA500\n    style H fill:#FFA500\n```\n\n## 移行の計画\n\n**移行を計画するにあたり、次の質問を検討します:**\n\n* 移行をいつまでに完了する必要があるか?\n* 何が移行されるかを理解しているか?\n* 誰が移行を実行するか?\n* GitLabでどのような組織構造を望むか?\n* 考慮すべき制約、制限、落とし穴はあるか?\n\nタイムラインを決定します。これは移行アプローチを大きく左右します。ADOとGitLabの両プラットフォームに精通したチャンピオンやグループ（アーリーアダプターなど）を特定し、導入を推進してアドバイスを提供してもらいます。\n\n**移行が必要なものをインベントリ化:**\n\n* リポジトリ、プルリクエスト、コントリビューターの数\n* 作業アイテムとパイプラインの数と複雑さ\n* リポジトリのサイズと依存関係\n* 重要なインテグレーションとRunner要件（特定の機能を持つエージェントプール）\n\nGitLab プロフェッショナルサービスの[Evaluate](https://gitlab.com/gitlab-org/professional-services-automation/tools/utilities/evaluate#beta-azure-devops)ツールを使用して、リポジトリ、PR数、コントリビューターリスト、パイプライン数、作業アイテム、CI/CD変数などを含むAzure DevOps組織全体の完全なインベントリを作成します。GitLabプロフェッショナルサービスチームと連携している場合は、このレポートをエンゲージメントマネージャーまたはテクニカルアーキテクトと共有し、移行計画に役立ててください。\n\n移行のタイミングは、主にプルリクエスト数、リポジトリサイズ、コントリビューション量（PRのコメント、作業アイテムなど）によって決まります。たとえば、PRが少なくコントリビューターが限られた1,000の小規模リポジトリは、数万のPRと数千のコントリビューターを含む少数のリポジトリよりもはるかに高速に移行できます。インベントリデータを使用して作業量を見積もり、本番移行を進める前にテスト実行を計画します。\n\nインベントリを希望のタイムラインと比較し、すべてのリポジトリを一度に移行するか、バッチで移行するかを決定します。チームが同時に移行できない場合は、チームのスケジュールに合わせて移行をバッチ化し、段階的に実行します。たとえば、プロフェッショナルサービスのエンゲージメントでは、複雑さを管理し、[GitLab](https://docs.gitlab.com/security/rate_limits/)と[ADO](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/devops/integrate/concepts/rate-limits?view=azure-devops)の両方のAPIレート制限を尊重するために、200〜300プロジェクト単位の段階に分割して移行を実施します。\n\nGitLabの組み込み[リポジトリインポーター](https://docs.gitlab.com/user/project/import/repo_by_url/)は、Gitリポジトリ（コミット、ブランチ、タグ）を1つずつ移行します。Congregateは、可能な限りプルリクエスト（GitLabではマージリクエストとして知られています）、コメント、関連メタデータを保持するように設計されています。シンプルな組み込みリポジトリインポートは、Gitデータ（履歴、ブランチ、タグ）のみに焦点を当てています。\n\n**通常、個別の移行または手動での再作成が必要な項目:**\n\n* Azureパイプライン - 同等のGitLab CI/CDパイプラインを作成([CI/CD YAML](https://docs.gitlab.com/ci/yaml/)または[CI/CDコンポーネント](https://docs.gitlab.com/ci/components/)を参照)。または、CongregateのAIベースのパイプライン変換を使用することを検討してください。\n* 作業アイテムとボード - GitLabのイシュー、エピック、イシュー ボードにマッピング。\n* アーティファクト、コンテナイメージ(ACR) - GitLabパッケージレジストリまたはコンテナレジストリに移行。\n* サービスフックと外部インテグレーション - GitLabで再作成。\n* [権限モデル](https://docs.gitlab.com/user/permissions/)はADOとGitLabで異なります。完全な保持を想定するのではなく、権限マッピングを確認および計画してください。\n\n各ツール（Congregateと組み込みインポート）が何を移行するかを確認し、ニーズに合ったものを選択します。手動で移行または再作成する必要があるデータやインテグレーションのリストを作成します。\n\n**誰が移行を実行するか?**\n\n移行は通常、GitLabグループオーナーまたはインスタンス管理者、または移行先グループ/プロジェクトに必要な権限を付与された指定の移行担当者によって実行されます。CongregateとGitLabインポートAPIには、Azure DevOpsとGitLabの両方の有効な認証トークンが必要です。\n\n* グループオーナー/管理者が移行を実行するか、特定のチーム/個人に委任アクセスを付与するかを決定します。\n* 移行担当者が、選択した移行ツールに必要なスコープ（api/read_repositoryスコープやツール固有の要件など）を持つ個人アクセストークン（Azure DevOpsとGitLab）を正しく設定していることを確認します。\n* 小規模なパイロット移行でトークンと権限をテストします。\n\n**注:** CongregateはADO移行のためにファイルベースのインポート機能を活用し、実行にはインスタンス管理者権限が必要です（[ドキュメントを参照](https://docs.gitlab.com/user/project/settings/import_export/#migrate-projects-by-uploading-an-export-file)）。GitLab.comに移行する場合は、プロフェッショナルサービスの利用を検討してください。詳細については、[Professional Services Full Catalog](https://about.gitlab.com/professional-services/catalog/)を参照してください。管理者以外のアカウントでは、コントリビューションの帰属を保持できません。\n\n**GitLabでどのような組織構造を望むか?**\n\nADO構造をGitLab構造に直接マッピングすることは可能ですが、移行中に構造を合理化および簡素化することをお勧めします。チームがGitLabでどのように作業するかを検討し、コラボレーションとアクセス管理を促進する構造を設計します。ADO構造をGitLab構造にマッピングする方法は次のとおりです。\n\n```mermaid\ngraph TD\n    subgraph GitLab\n        direction TB\n        A[\"トップレベルグループ\"]\n        B[\"サブグループ（オプション）\"]\n        C[\"プロジェクト\"]\n        A --> B\n        A --> C\n        B --> C\n    end\n\n    subgraph AzureDevOps[\"Azure DevOps\"]\n        direction TB\n        F[\"組織\"]\n        G[\"プロジェクト\"]\n        H[\"リポジトリ\"]\n        F --> G\n        G --> H\n    end\n\n    style A fill:#FC6D26\n    style B fill:#FC6D26\n    style C fill:#FC6D26\n    style F fill:#8C929D\n    style G fill:#8C929D\n    style H fill:#8C929D\n```\n\n推奨アプローチ:\n\n* 各ADO組織をGitLabグループ（または少数のグループ）にマッピングし、多数の小さなグループには分割しないでください。ADOチームプロジェクトごとにGitLabグループを作成することは避けてください。移行をGitLab構造を合理化する機会として活用してください。\n* サブグループとプロジェクトレベルの権限を使用して、関連リポジトリをグループ化します。\n* GitLabグループとグループメンバーシップ（グループとサブグループ）を使用してプロジェクトのセットへのアクセスを管理し、チームプロジェクトごとに1つのグループを作成しないでください。\n* GitLabの[権限](https://docs.gitlab.com/ee/user/permissions.html)を確認し、[SAML Group Links](https://docs.gitlab.com/user/group/saml_sso/group_sync/)を検討して、GitLabインスタンス（またはGitLab.comネームスペース）のエンタープライズRBACモデルを実装します。\n\n**ADOボードと作業アイテム: 移行の状態**\n\n作業アイテムがADOからGitLab Plan（イシュー、エピック、ボード）にどのように移行されるかを理解することが重要です。\n\n* ADOボードと作業アイテムは、GitLabのイシュー、エピック、イシューボードにマッピングされます。ワークフローとボード設定がどのように変換されるかを計画します。\n* ADOのエピックと機能は、GitLabのエピックになります。\n* その他の作業アイテムタイプ（ユーザーストーリー、タスク、バグなど）は、プロジェクトスコープのイシューになります。\n* ほとんどの標準フィールドが保持されます。サポートされている場合、選択したカスタムフィールドを移行できます。\n* 親子関係が保持されるため、エピックはすべての関連イシューを参照します。\n* プルリクエストへのリンクはマージリクエストリンクに変換され、開発のトレーサビリティが維持されます。\n\n例: 個別の作業アイテムのGitLabイシューへの移行（フィールドの正確性と関係性を含む）:\n\n![例: 個別の作業アイテムのGitLabイシューへの移行](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1764769188/ztesjnxxfbwmfmtckyga.png)\n\nバッチ処理のガイダンス:\n\n* バッチで移行を実行する必要がある場合は、新しいグループ/サブグループ構造を使用してバッチを定義します（たとえば、ADO組織ごと、または製品領域ごと）。\n* インベントリレポートを使用してバッチ選択を推進し、スケールアップする前に各バッチをパイロット移行でテストします。\n\n**パイプライン移行**\n\nCongregateは最近、Azure DevOpsからGitLab CI/CDへのマルチステージYAMLパイプラインのAI搭載変換を[導入しました](https://gitlab.com/gitlab-org/professional-services-automation/tools/migration/congregate/-/merge_requests/1298)。この自動変換は、シンプルな単一ファイルパイプラインに最適で、本番環境対応の`.gitlab-ci.yml`ファイルではなく、動作する出発点を提供するように設計されています。このツールは、機能的に同等のGitLabパイプラインを生成し、その後特定のニーズに合わせて調整および最適化できます。\n\n* Azureパイプライン YAMLを`.gitlab-ci.yml`形式に自動変換します。\n* シンプルな単一ファイルパイプライン設定に最適です。\n* 移行を加速するためのボイラープレートを提供し、最終的な本番環境アーティファクトではありません。\n* 複雑なシナリオ、カスタムタスク、エンタープライズ要件については、レビューや調整が必要です。\n* Azure DevOpsのクラシックリリースパイプラインはサポートしていません — 最初に[マルチステージYAMLに変換](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/devops/pipelines/release/from-classic-pipelines?view=azure-devops)してください。\n\nリポジトリオーナーは、初期変換後にパイプラインをさらに最適化および強化するために、[GitLab CI/CDドキュメント](https://docs.gitlab.com/ci/)を確認する必要があります。\n\n変換されたパイプラインの例:\n\n```yml\n# azure-pipelines.yml\n\ntrigger:\n  - main\n\nvariables:\n  imageName: myapp\n\nstages:\n  - stage: Build\n    jobs:\n      - job: Build\n        pool:\n          vmImage: 'ubuntu-latest'\n        steps:\n          - checkout: self\n\n          - task: Docker@2\n            displayName: Build Docker image\n            inputs:\n              command: build\n              repository: $(imageName)\n              Dockerfile: '**/Dockerfile'\n              tags: |\n                $(Build.BuildId)\n\n  - stage: Test\n    jobs:\n      - job: Test\n        pool:\n          vmImage: 'ubuntu-latest'\n        steps:\n          - checkout: self\n\n          # Example: run tests inside the container\n          - script: |\n              docker run --rm $(imageName):$(Build.BuildId) npm test\n            displayName: Run tests\n\n  - stage: Push\n    jobs:\n      - job: Push\n        pool:\n          vmImage: 'ubuntu-latest'\n        steps:\n          - checkout: self\n\n          - task: Docker@2\n            displayName: Login to ACR\n            inputs:\n              command: login\n              containerRegistry: '\u003Cyour-acr-service-connection>'\n\n          - task: Docker@2\n            displayName: Push image to ACR\n            inputs:\n              command: push\n              repository: $(imageName)\n              tags: |\n                $(Build.BuildId)\n```\n\n```yaml\n# .gitlab-ci.yml\n\nvariables:\n  imageName: myapp\n\nstages:\n  - build\n  - test\n  - push\n\nbuild:\n  stage: build\n  image: docker:latest\n  services:\n    - docker:dind\n  script:\n    - docker build -t $imageName:$CI_PIPELINE_ID -f $(find . -name Dockerfile) .\n  only:\n    - main\n\ntest:\n  stage: test\n  image: docker:latest\n  services:\n    - docker:dind\n  script:\n    - docker run --rm $imageName:$CI_PIPELINE_ID npm test\n  only:\n    - main\n\npush:\n  stage: push\n  image: docker:latest\n  services:\n    - docker:dind\n  before_script:\n    - docker login -u $CI_REGISTRY_USER -p $CI_REGISTRY_PASSWORD $CI_REGISTRY\n  script:\n    - docker tag $imageName:$CI_PIPELINE_ID $CI_REGISTRY/$CI_PROJECT_PATH/$imageName:$CI_PIPELINE_ID\n    - docker push $CI_REGISTRY/$CI_PROJECT_PATH/$imageName:$CI_PIPELINE_ID\n  only:\n    - main\n```\n\n**最終チェックリスト:**\n\n* タイムラインとバッチ戦略を決定します。\n* リポジトリ、PR、コントリビューターの完全なインベントリを作成します。\n* スコープ（PRとメタデータ vs Gitデータのみ）に基づいて、Congregateまたは組み込みインポートを選択します。\n* 誰が移行を実行するかを決定し、トークン/権限が設定されていることを確認します。\n* 個別に移行する必要があるアセット（パイプライン、作業アイテム、アーティファクト、フック）を特定し、それらの取り組みを計画します。\n* パイロット移行を実行し、結果を検証してから、計画に従ってスケールします。\n\n## 移行の実行\n\n計画後、トライアル実行から始めて、段階的に移行を実行します。トライアル移行は、組織固有の問題を早期に明らかにし、期間を測定し、結果を検証し、本番環境前にアプローチを微調整する上で役立ちます。\n\nトライアル移行が検証する内容:\n\n* 特定のリポジトリと関連アセットが正常に移行されるかどうか（履歴、ブランチ、タグ。Congregateを使用する場合はMR/コメントも含む）\n* 移行先がすぐに使用可能かどうか（権限、Runner、CI/CD変数、インテグレーション）\n* スケジュールとステークホルダーの期待値を設定するため、各バッチにかかる時間。\n\nダウンタイムのガイダンス:\n\n* GitLabの組み込みGitインポートとCongregateは、本質的にダウンタイムを必要としません。\n* 本番環境の場合では、ADOの変更を凍結（ブランチ保護または読み取り専用）して、移行中に見逃されたコミット、PR更新、作業アイテムの作成を回避します。\n* トライアル実行では凍結は必要なく、いつでも実行できます。\n\nバッチ処理のガイダンス:\n\n* 経過時間を短縮するために、トライアルバッチを連続して実行します。チームは非同期で結果を検証できます。\n* 計画したグループ/サブグループ構造を使用してバッチを定義し、APIレート制限を遵守します。\n\n推奨手順:\n\n1. GitLabでトライアル用のテスト先を作成:\n\n* GitLab.com: 専用グループ/ネームスペースを作成（例: my-org-sandbox）\n* Self-managed: トップレベルグループまたは必要に応じて別のテストインスタンスを作成\n\n2. 認証の準備:\n\n* 必要なスコープを持つAzure DevOps PAT\n* apiとread_repositoryを持つGitLabパーソナルアクセストークン（Congregateで使用されるファイルベースのインポートの場合は管理者アクセスも含む）```suggestion:-0+0\n* apiとread_repositoryを持つGitLabパーソナルアクセストークン（Congregateで使用されるファイルベースのインポートの場合は管理者アクセスも含む）\n\n3. トライアル移行の実行:\n\n* リポジトリのみ: GitLabの組み込みインポート（URLによるレポジトリインポート）を使用\n* リポジトリ + PR/MRおよび追加アセット: Congregateを使用\n\n4. トライアル後のフォローアップ:\n\n* リポジトリ履歴、ブランチ、タグ、マージリクエスト（移行された場合）、イシュー/エピック（移行された場合）、ラベル、関係性を確認します。\n* 権限/ロール、保護ブランチ、必要な承認、Runner/タグ、変数/シークレット、インテグレーション/Webhookを確認します。\n* パイプライン（`.gitlab-ci.yml`）または（該当する場合は）変換されたパイプラインを検証します。\n\n5. ユーザーに機能とデータの正確性を検証してもらいます。\n6. トライアル中に発見された問題を解決し、実行手順を更新します。\n7. ネットワークとセキュリティ:\n\n* 移行先の環境がIP許可リストを使用している場合、インポートが成功するように、移行ホストと必要なRunner/インテグレーションのIPを追加します。\n\n8. 本番環境への移行は段階的に実行:\n\n* 各段階で、ADOで変更凍結を実施します。\n* 進捗とログを監視します。レート制限に達した場合は、再試行するか、バッチサイズを調整します。\n\n9. オプション: 完了後、サンドボックスグループを削除またはアーカイブします。\n\n\u003Cfigure class=\"video_container\">\n  \u003Ciframe src=\"https://www.youtube.com/embed/ibIXGfrVbi4?si=ZxOVnXjCF-h4Ne0N\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"true\">\u003C/iframe>\n\u003C/figure>\n\n## GitLabとAzure DevOpsの用語リファレンス\n\n| GitLab                                      | Azure DevOps                     | 類似点と主な違い                                                                        |\n| ------------------------------------------- | -------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------- |\n| グループ                                        | 組織                               | トップレベルのネームスペース、メンバーシップ、ポリシー。ADO組織にはプロジェクトが含まれ、GitLabグループにはサブグループとプロジェクトが含まれます。  |\n| グループまたはサブグループ                               | プロジェクト                           | 論理コンテナ、権限境界。ADOプロジェクトは多数のリポジトリを保持し、GitLabグループ/サブグループは多数のプロジェクトを整理します。           |\n| Project（Gitリポジトリを含む）                        | リポジトリ（プロジェクト内）                   | Git履歴、ブランチ、タグ。GitLabでは、「プロジェクト」はリポジトリとイシュー、CI/CD、Wikiなどを含みます。プロジェクトごとに1つのリポジトリ。 |\n| マージリクエスト（MR）                                | プルリクエスト（PR）                      | コードレビュー、ディスカッション、承認。MRルールには、承認、必要なパイプライン、コードオーナーが含まれます。                         |\n| 保護されたブランチ、MR承認ルール、ステータスチェック                 | ブランチポリシー                         | レビューとチェックを強制。GitLabは保護 + 承認ルール + 必要なステータスチェックを組み合わせます。                          |\n| GitLab CI/CD                                | Azureパイプライン                      | YAMLパイプライン、ステージ/ジョブ、ログ。ADOにはクラシックUIパイプラインもあり、GitLabは.gitlab-ci.ymlを中心にしています。    |\n| .gitlab-ci.yml                              | azure-pipelines.yml              | ステージ/ジョブ/トリガーを定義。構文/機能が異なります。ジョブ、変数、アーティファクト、トリガーをマッピングします。                     |\n| Runner（共有/特定）                               | エージェント/エージェントプール                 | マシン/コンテナでジョブを実行。デマンド（ADO）対タグ（GitLab）でターゲット。登録/スコーピングが異なります。                     |\n| CI/CD変数（プロジェクト/グループ/インスタンス）、保護/マスク          | パイプライン変数、変数グループ、ライブラリ            | 設定/シークレットをジョブに渡します。GitLabはグループ継承とマスキング/保護フラグをサポートします。                           |\n| インテグレーション、CI/CD変数、デプロイキー                    | サービス接続                           | サービス/クラウドへの外部認証。インテグレーションまたは変数にマッピング。クラウド固有のヘルパーが利用可能。                          |\n| 環境とデプロイメント（保護された環境）                         | 環境（承認付き）                         | デプロイターゲット/履歴を追跡。GitLabでは保護された環境と手動ジョブを介した承認。                                    |\n| リリース（タグ + ノート）                              | リリース（クラシックまたはパイプライン）             | バージョン管理されたノート/アーティファクト。GitLabリリースはタグに結び付けられ、デプロイメントは個別に追跡されます。                  |\n| ジョブアーティファクト                                 | パイプラインアーティファクト                   | ジョブ出力を保持。保持/有効期限はジョブまたはプロジェクトごとに設定されます。                                         |\n| パッケージレジストリ（NuGet/npm/Maven/PyPI/Composerなど） | Azureアーティファクト（NuGet/npm/Mavenなど） | パッケージホスティング。認証/ネームスペースが異なります。パッケージタイプごとに移行します。                                  |\n| GitLabコンテナレジストリ                             | Azureコンテナレジストリ（ACR）または他          | OCIイメージ。GitLabはプロジェクト/グループごとのレジストリを提供します。                                       |\n| イシューボード                                     | ボード                              | 列で作業を視覚化。GitLabボードはラベル駆動型で、プロジェクト/グループごとに複数のボードがあります。                           |\n| イシュー（タイプ/ラベル）、エピック                          | 作業アイテム（ユーザーストーリー/バグ/タスク）         | 作業単位を追跡。ADOタイプ/フィールドをラベル/カスタムフィールドにマッピング。エピックはグループレベルです。                        |\n| エピック、親子イシュー                                 | エピック/機能                          | 作業の階層。スキーマが異なります。エピックとイシュー関係を使用します。                                             |\n| マイルストーンとイテレーション                             | イテレーションパス                        | タイムボックス化。GitLabイテレーション（グループ機能）またはプロジェクト/グループごとのマイルストーン。                         |\n| ラベル（スコープ付きラベル）                              | エリアパス                            | 分類/所有権。階層エリアをスコープ付きラベルに置き換えます。                                                  |\n| プロジェクト/グループWiki                             | プロジェクトWiki                       | マークダウンWiki。両方ともリポジトリでバックアップされます。レイアウト/認証がわずかに異なります。                             |\n| CI経由のテストレポート、要件/テスト管理、インテグレーション             | テストプラン/ケース/実行                    | QA証拠/トレーサビリティ。ADOテストプランとの1対1対応はありません。多くの場合、CIレポート + イシュー/要件を使用します。              |\n| ロール（オーナー/メンテナー/デベロッパー/レポーター/ゲスト） + カスタムロール  | アクセスレベル + きめ細かい権限                | 読み取り/書き込み/管理を制御。モデルが異なります。グループ継承と保護されたリソースを活用します。                               |\n| Webhook                                     | サービスフック                          | イベント駆動型インテグレーション。イベント名/ペイロードが異なります。エンドポイントを再設定します。                              |\n| 高度な検索                                       | コードサーチ                           | フルテキストリポジトリ検索。Self-managed版のGitLabでは、高度な機能にElasticsearch/OpenSearchが必要な場合があります。 |",[674,675],"Evgeny Rudinsky","Michael Leopard","2025-12-08","2025-12-03","ガイド: Azure DevOpsからGitLabへの移行",[24,680,107],"git","GitLabプロフェッショナルサービスの移行ツールを使用してAzure DevOpsからGitLabへの完全な移行を実行する方法を学びます — 計画、実行から移行後のフォローアップタスクまで。",{"featured":28,"template":13,"slug":683},"migration-from-azure-devops-to-gitlab",{"content":685,"config":697},{"heroImage":686,"body":687,"authors":688,"updatedDate":690,"date":691,"title":692,"tags":693,"description":696,"category":9},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1764108112/tyntnsy3xotlmehtnfkb.png","毎日、GitLabは世界最大のGitLabインスタンスであるGitLab.comにコード変更を最大12回、ダウンタイムなしでデプロイしています。これらのデプロイ管理には、GitLab独自のCI/CDプラットフォームを使用しており、世界中の数百万人のデベロッパーに影響を与えています。このデプロイ頻度は、私たちの主要な品質基準とストレステストとして機能しています。また、お客様は数週間や数か月待つことなく、開発から数時間以内で新機能にアクセスできるようになります。組織がDevOpsワークフローにGitLabを利用する場合、私たち自身のインフラストラクチャで大規模に実証されたプラットフォームを使用していることになります。この記事では、このデプロイの複雑さを処理するために、GitLab CI/CDのコア機能を使用して自動化されたデプロイパイプラインを構築した方法をご紹介します。\n\n\n## デプロイ速度がもたらすビジネスケース\n\n\n当社の実践から見えるもの：私たちのデプロイ頻度は単なるエンジニアリング指標ではなく、ビジネス上の必須要件です。迅速なデプロイサイクルにより、お客様からのフィードバックに数時間以内に対応し、セキュリティパッチを即座に提供し、新機能を本番環境で検証してからスケールすることができます。\n\n\nお客様が得られる価値：GitLab.comへのすべてのデプロイは、ユーザーに推奨するデプロイプラクティスを検証しています。GitLabのデプロイ機能を使用する場合、数百万のgit操作、CI/CDパイプライン、ユーザーインタラクションを日々処理する実証済みのアプローチを使用していることになります。以下のメリットがあります:\n\n- 最新機能が即座に利用可能：新しい機能は四半期ごとのリリースサイクルではなく、完成してから数時間以内に提供されます\n- 大規模環境で実証された信頼性：機能がGitLab.comで動作すれば、お客様の環境でも信頼できます\n- GitLabの完全な価値：ゼロダウンタイムデプロイにより、更新中でもDevOpsプラットフォームへのアクセスが失われることはありません\n- 実環境でテストされたプラクティス：当社のデプロイドキュメントは理論ではなく、世界最大のGitLabインスタンスを実際に運用する方法そのものです\n\n\n## コードフローアーキテクチャ\n\n\nデプロイパイプラインは、複数のステージを経て構造化された進行に従います。各ステージは、コード提案から本番環境へのデプロイまでの過程におけるチェックポイントとして機能します。\n\n```mermaid\n  graph TD\n      A[コード提案] --> B[マージリクエスト作成]\n      B --> C[パイプライントリガー]\n      C --> D[ビルド ＆ テスト]\n      D --> E{スペック/統合/QAテスト合格？}\n      E -->|いいえ| F[フィードバックループ]\n      F --> B\n      E -->|はい| G[デフォルトブランチへマージ]\n      G -->|定期的| H[Auto-Deployブランチ]\n\n      subgraph \"デプロイパイプライン\"\n          H --> I[パッケージ作成]\n          I --> K[Canary環境]\n          K --> L[QA検証]\n          L --> M[main環境]\n\n      end\n```\n\n\n## デプロイパイプラインの構成\n\nデプロイアプローチでは、GitLabのネイティブCI/CD機能を使用して、ハイブリッドインフラストラクチャ全体で複雑なデプロイを調整します。\nその実装方法をご紹介します。\n\n\n### ビルド\n\n\nGitLabのビルドは、それ自体が複雑なトピックであるため、ここでは概要レベルで説明します。\n\nOmnibusパッケージとCloud Native GitLab(CNG)イメージの両方をビルドします。OmnibusパッケージはGitalyフリート(Gitストレージレイヤー)にデプロイされ、CNGイメージは他のすべてのコンポーネントをコンテナ化されたワークロードとして実行します。PostgresやRedisなどの他のステートフルサービスは非常に大規模になったため、専任チームが個別に管理しています。GitLab.comの場合、これらのシステムはAuto-Deploy手順中にはデプロイされません。\n\n\n`gitlab-org/gitlab`を定期的に確認し、デフォルトブランチで成功した(「グリーン」)パイプラインを持つ最新のコミットを検索するスケジュールされたパイプラインがあります。グリーンパイプラインは、GitLabのすべてのコンポーネントが包括的なテスト群に成功したことを示します。次に、そのコミットから**auto-deployブランチ**を作成します。\n\n\nこれにより一連のイベントがトリガーされます。主に、このパッケージとモノリスの一部であるすべてのコンポーネントをビルドする必要があります。\n別のスケジュールされたパイプラインが、最新のビルドされたパッケージを選択し、デプロイパイプラインを開始します。手順としては、このようにシンプルに見えます：\n\n\n```mermaid\n  graph LR\n      A[ブランチ作成] --> B[ビルド]\n      B --> C[ビルドされたパッケージを選択]\n      C --> D[デプロイパイプラインを開始]\n```\n\n\nビルドには時間がかかり、さまざまな状況によりデプロイが変動する可能性があるため、最新のビルドをデプロイするように選択しています。技術的には、実際にデプロイされるよりも多くのGitLabのバージョンを.com用にビルドしています。これにより、常に準備が整ったパッケージが用意され、.comに対して完全に継続的にデリバリーされる製品に最も近い状態を実現できます。\n\n\n### 環境ベースの検証とCanary戦略\n\n品質保証(QA)は単なる後付けではなく、開発からデプロイまでのすべてのレイヤーに組み込まれています。QAプロセスでは、ユニットテスト、統合テスト、GitLabの機能との実際のユーザーインタラクションをシミュレートするエンドツーエンドテストを含む自動化されたテスト群を活用しています。しかし、デプロイパイプラインにとってさらに重要なのは、QAプロセスが環境ベースの検証を通じてCanary戦略と密接に連携していることです。\n\n\n検証アプローチの一環として、GitLabのネイティブ[Canaryデプロイ](https://docs.gitlab.com/ja-jp/user/project/canary_deployments/)を活用し、完全な本番環境へのデプロイ前に、限定されたトラフィックで変更を制御しながら検証できるようにしています。[すべてのトラフィックの約5%をCanaryステージに送信しています](https://handbook.gitlab.com/handbook/engineering/infrastructure/environments/canary-stage/#environments-canary-stage)。このアプローチはデータベースマイグレーションの複雑性を高めますが、Canaryデプロイを成功させることで、信頼性の高い製品をシームレスにデプロイすることができます。\n\nGitLabで使用するCanaryデプロイ機能は、本番環境における最も複雑なデプロイメントシナリオの管理を通じて改良されたものです。アプリケーション用にCanaryデプロイを実装する場合、大規模環境で実証済みのパターンを使用していることになります。\n\n当社のデプロイプロセスは、段階的ロールアウト戦略に従います:\n\n1. **ステージング環境 Canary:** 初期検証環境\n\n2. **本番環境 Canary:** 限定された本番トラフィック\n\n3. **ステージング環境 main:** ステージング環境への完全デプロイ\n\n4. **本番環境 main:** 本番環境への完全ロールアウト\n\n```mermaid\n  graph TD\n      C[ステージング環境 Canaryデプロイ]\n      C --> D[QA スモーク main Testステージ]\n      C --> E[QA スモーク Canary Testステージ]\n      D --> F\n      E --> F{テスト合格？}\n      F -->|はい| G[本番環境 Canary デプロイ]\n      G --> S[QA スモーク main Testステージ]\n      G --> T[QA スモーク Canary Testステージ]\n      F -->|いいえ| H[イシュー作成]\n      H --> K[修正＆バックポート]\n      K --> C\n\n      S --> M[Canary トラフィック監視]\n      T --> M[Canary トラフィック監視ベイク期間]\n      M --> U[本番環境安全性チェック]\n      U --> N[ステージング環境 main]\n      N --> V[本番環境 main]\n```\n\nQA検証は、この段階的デプロイプロセス全体の複数のチェックポイントで行われます。各Canaryデプロイ後、そしてデプロイ後のマイグレーション実施後に再度検証を行います。この多層的なアプローチにより、デプロイ戦略の各フェーズに独自のセーフティーネットが確保されます。GitLabの[包括的なテスト手法](https://handbook.gitlab.com/handbook/engineering/testing/)については、ハンドブックで詳しく説明しています。\n\n## デプロイパイプライン\n\nデプロイパイプライン全体で対処している課題についてご紹介します。\n\n### 技術アーキテクチャに関する考慮事項\n\n GitLab.comは、大規模な実環境でのデプロイの複雑性を体現しています。既知の最大規模のGitLabインスタンスとして、デプロイには公式のGitLab HelmチャートとLinuxパッケージを使用しており、これらはお客様が使用するものと同じアーティファクトです。[GitLab.comアーキテクチャ](https://handbook.gitlab.com/handbook/engineering/infrastructure/production/architecture/#gitlab-com-architecture)については、ハンドブックで詳しく説明しています。このハイブリッドアプローチにより、デプロイパイプラインは同一のデプロイサイクルでコンテナ化されたサービスと従来のLinuxサービスの両方をインテリジェントに処理する必要があります。\n\n **大規模なドッグフーディング:** [ゼロダウンタイムのアップグレード](https://docs.gitlab.com/ja-jp/update/zero_downtime/)用にドキュメント化したものと同じ手順を使用してデプロイしています。もし私たちにとってスムーズに機能しないものがあれば、お客様にも推奨しません。この自己規律により、デプロイツールの継続的な改善が促進されています。\n\n すべての環境とステージのアップグレードで、以下のステージが実行されます：\n\n```mermaid\n  graph LR\n      a[Prep] --> c[通常 Migrations - Canaryステージのみ]\n      a --> f[Assets - Canaryステージのみ]\n      c --> d[Gitaly]\n      d --> k8s\n\n      subgraph subGraph0[\"VMワークロード\"]\n        d[\"Gitaly\"]\n      end\n\n      subgraph subGraph1[\"Kubernetesワークロード\"]\n        k8s[\"k8s\"]\n      end\n\n      subgraph fleet[\"フリート\"]\n        subGraph0\n        subGraph1\n      end\n```\n\n\n**ステージの詳細:**\n\n\n- **Prep：** デプロイの準備状況を検証し、デプロイ前のチェックを実行します\n\n- **Migrations：** データベースの通常マイグレーションを実行します。これはCanaryステージでのみ実行されます。Canaryステージとmainステージは同じデータベースを共有しているため、mainステージのデプロイ時にはこれらの変更がすでに利用可能であり、タスクを繰り返す必要はありません。\n\n- **Assets：** すべての静的アセットにGCSバケットを活用しています。新しいアセットが作成された場合、バケットにアップロードし、Canaryステージですぐに利用できるようにします。アセットにWebPackを活用し、アセットの命名にSHAを適切に活用しているため、古いアセットを上書きする心配はありません。したがって、古いアセットは古いデプロイで引き続き利用可能であり、新しいアセットはCanaryがデプロイを開始するとすぐに利用可能になります。これはCanaryステージのデプロイ中にのみ実行されます。Canaryステージとmainステージは同じアセットストレージを共有しているため、mainステージのデプロイ時にはこれらの変更はすでに利用可能です。\n\n- **Gitaly：** 各GitalyノードでOmnibus LinuxパッケージによりGitaly仮想マシンスのトレージレイヤーを更新します。このサービスは[`git`とバンドル](https://gitlab.com/gitlab-org/gitaly/-/blob/master/doc/git-execution-environments.md)されているため、特殊です。したがって、このサービスがアトミックアップグレードを実行可能かを確認する必要があります。[Gitalyのラッパー](https://gitlab.com/gitlab-org/gitaly/-/tree/master/cmd/gitaly-wrapper)を活用し、新しいバージョンのGitalyをインストールし、ライブラリ[`tableflip`](https://github.com/cloudflare/tableflip)を使用しすることで、実行中のGitalyをクリーンにローテーションし、各インスタンスでこのサービスの高可用性を確保しています。\n\n- **Kubernetes：** Helmチャートを使用してコンテナ化されたGitLabコンポーネントをデプロイします。冗長性のために複数のゾーンにまたがる多数のクラスターにデプロイするため、通常これらは被害を最小限に抑えるために個別のステージに分割され、重大な問題が検出された場合はデプロイを途中で停止できるようにしています。\n\n\n### マルチバージョン互換性:隠れた課題\n\n\nプロセスを読むと、データベーススキーマがmainステージが認識しているコードより先行している期間があることに気付くでしょう。これは、Canaryステージが既に新しいコードをデプロイし、通常のデータベースマイグレーションを実行しているが、mainステージはまだこれらの新しいデータベース変更を認識していない以前のバージョンのコードを実行しているために発生します。\n\n**実際の例：** マージリクエストに新しい`merge_readiness`フィールドを追加するとします。デプロイ中、一部のサーバーはこのフィールドを期待するコードを実行していますが、他のサーバーはまだその存在を認識していません。これを適切に処理しないと、数百万人のユーザーが使用するGitLab.comが壊れてしまいます。適切に処理すれば、誰も何が起こったか気付きません。\n\nこれは他のほとんどのサービスでも発生します。たとえば、クライアントが複数のリクエストを送信する場合、そのうちの1つがCanaryステージに到達する可能性があります。他のリクエストはmainステージに向けられる可能性があります。これはデプロイとそれほど変わりません。サービスを実行している数千のPodを通過するのにかなりの時間がかかるためです。\n\n\nいくつかの例外を除いて、サービスの大部分は、Canaryでそのコンポーネントのわずかに新しいバージョンを一定期間実行します。ある意味では、これらのシナリオはすべて一時的な状態です。しかし、ライブの本番環境では数時間または数日間持続することがよくあります。したがって、永続的な状態と同じように注意を払って扱う必要があります。どのデプロイ中も、複数のバージョンのGitLabが同時に実行されており、それらすべてが適切に連携する必要があります。\n\n## データベース操作\n\nデータベースマイグレーションは、Canaryデプロイモデルにおいて独特の課題を提示します。新機能をサポートするためのスキーマ変更が必要な一方で、問題が発生した場合のロールバック機能を維持する必要があります。当社のソリューションでは、懸念を慎重に分離しています：\n\n- **通常マイグレーション:** Canaryステージ中に実行され、後方互換性を持つように設計され、可逆的な変更のみで構成されます\n\n- **デプロイ後マイグレーション:** 複数の成功したデプロイ後にのみ実行される「ポイント・オブ・ノーリターン」マイグレーション\n\n\nデータベース変更は、正確さと広範な検証手順により処理されます:\n\n\n```mermaid\n  graph LR\n      A[通常マイグレーション] --> B[Canaryステージデプロイ]\n      B --> C[mainステージデプロイ]\n      C --> D[デプロイ後マイグレーション]\n\n```\n\n### デプロイ後マイグレーション\n\n\nGitLabのデプロイには多くのコンポーネントが関与します。GitLabの更新はアトミックではないため、多くのコンポーネントが後方互換性を持つ必要があります。\n\n\nデプロイ後マイグレーションには、簡単にロールバックできない変更(データ変換、カラムの削除、または古いコードバージョンを壊す構造的変更など)が含まれることがよくあります。複数の成功したデプロイを通じて信頼を得た_後_にそれらを実行することで、次を保証します:\n\n\n1. **新しいコードが安定している**ため、ロールバックが必要になる可能性が低い\n\n2. **パフォーマンス特性**が本番環境で十分に理解されている\n\n3. **エッジケース**が発見され対処されている\n\n4. 問題が発生した場合に**影響範囲**が最小限に抑えられる\n\n\nこのアプローチは最適なバランスを提供します。Canaryリリースによる迅速な機能デプロイを可能にしながら、デプロイの安定性に高い信頼を得るまでロールバック機能を維持します。\n\n\n**拡張-移行-縮小パターン:** データベース、フロントエンド、アプリケーション互換性の変更は、慎重に調整された3段階のアプローチに従います。\n\n\n1. **拡張：** 古い構造を機能させたまま、新しい構造（カラム、インデックス）を追加\n\n2. **移行：** 新しい構造を使用する新しいアプリケーションコードをデプロイ\n\n3. **縮小：** すべてが安定した後、デプロイ後マイグレーションで古い構造を削除\n\n**実際の例:** マージリクエストに新しい`merge_readiness`カラムを追加する場合：\n\n1. **拡張：** デフォルト値を持つ新しいカラムを追加。既存のコードはそれを無視\n\n2. **移行：** 古いアプローチをサポートしながら、新しいカラムの読み書きを行うコードをデプロイ\n\n3 **縮小：** 複数の成功したデプロイの後、デプロイ後マイグレーションで古いカラムを削除\n\nすべてのデータベース操作、アプリケーションコード、フロントエンドコードなどは、エンジニアリングが遵守する必要がある一連のガイドラインの対象となります。これらは[マルチバージョン互換性ドキュメント](https://docs.gitlab.com/ja-jp/development/multi_version_compatibility/)で確認できます。\n\n\n## 結果と影響\n\nデプロイインフラストラクチャは測定可能なメリットを提供します:\n\n**GitLabにとって**\n\n* GitLab.comへの1日最大12回のデプロイ\n* 数百万人のデベロッパーにサービスを提供するダウンタイムゼロのデプロイ\n* セキュリティパッチを数日ではなく数時間以内で本番環境に提供可能\n* 一般公開前に大規模な本番環境で検証された新機能\n\n**お客様にとって**\n\n* 独自のアプリケーションに採用できる実証済みのデプロイパターン\n* お客様の環境に到達する前に、世界最大のGitLabインスタンスで実証された機能\n* 理論的なベストプラクティスではなく、実際の本番環境のプラクティスを反映したドキュメント\n* GitLabの推奨アップグレード手順が、あらゆる規模で機能するという確信\n\n## エンジニアリングチームへの重要なポイント\n\nGitLabのデプロイパイプラインは、デプロイ速度と運用の信頼性のバランスをとる洗練されたシステムを表しています。段階的デプロイモデル、包括的なテスト統合、堅牢なロールバック機能により、大規模な信頼性の高いソフトウェア配信の基盤を提供します。\n\n\n同様のシステムを実装するエンジニアリングチームにとって、次のような重要な考慮事項があります:\n\n\n- **自動テスト：** デプロイパイプライン全体にわたる包括的なテストカバレッジ\n\n- **段階的ロールアウト：** リスクを最小限に抑え、迅速な復旧を可能にする段階的デプロイ\n\n- **監視統合：** すべてのデプロイステージにわたる包括的な可観測性\n\n- **インシデント対応：** デプロイ問題の迅速な検出と解決能力\n\n\nGitLabのアーキテクチャは、最新のCI/CDシステムが競争力のあるソフトウェア開発に必要な速度を維持しながら、大規模デプロイの複雑性を管理する方法を実証しています。\n\n\n## 対象範囲に関する重要な注意事項\n\n\nこの記事では、特に**GitLab Omnibusパッケージ**と**Helmチャート**の一部であるサービス(基本的にコアGitLabモノリスとその緊密に統合されたコンポーネント)のデプロイパイプラインについて具体的に説明しています。\n\n\nただし、GitLabのインフラストラクチャの範囲は、ここで説明されている内容を超えて広がっています。他のサービス、特に**AIサービス**や**概念実証段階**にあるサービスは、Runwayと呼ばれる内部プラットフォームを使用した異なるデプロイアプローチに従っています。\n\n\nこれらの他のサービスで作業している場合、または興味がある場合は、[Runwayドキュメント](https://docs.runway.gitlab.com)で詳細情報を確認できます。\n\n\nGitLab Dedicatedなどの他のサービスは、お客様が**GitLab Environment Toolkit**を使用して、お客様自身で実行できることを期待する内容により沿った形でデプロイされます。詳細については、[GitLab Environment Toolkitプロジェクト](https://gitlab.com/gitlab-org/gitlab-environment-toolkit)をご覧ください。\n\n\nこの記事で概説されているデプロイ戦略、アーキテクチャに関する考慮事項、パイプラインの複雑性は、コアプラットフォームで使用している実証済みのアプローチを表していますが、大規模なエンジニアリング組織と同様に、さまざまなサービスタイプと成熟度レベルに合わせた複数のデプロイ戦略があります。\n\nAuto-Deployと手順に関する詳細なドキュメントは、以下のリンクで確認できます：\n  - [Engineering Deployments](https://handbook.gitlab.com/handbook/engineering/deployments-and-releases/deployments/)\n  - [Release Procedural Documentation](https://gitlab-org.gitlab.io/release/docs/)\n\n## その他のリソース\n\n- [GitLabリポジトリのバックアップ時間を48時間から41分に短縮した方法](https://about.gitlab.com/blog/how-we-decreased-gitlab-repo-backup-times-from-48-hours-to-41-minutes/)\n\n- [WebSocketでGitLab CIステータスを高速化した方法](https://about.gitlab.com/blog/how-we-supercharged-gitlab-ci-statuses-with-websockets/)\n\n- [バリューストリーム管理でMRレビュー時間を短縮した方法](https://about.gitlab.com/blog/how-we-reduced-mr-review-time-with-value-stream-management/)\n",[689],"John Skarbek","2026-01-15","2025-12-01","世界最大のGitLabインスタンスを1日12回デプロイする方法",[694,695],"product","inside GitLab","GitLab.comのデプロイパイプラインを技術的に深掘りします。段階的ロールアウト、Canary戦略、データベースマイグレーション、マルチバージョン互換性について解説します。",{"featured":28,"template":13,"slug":698},"continuously-deploying-the-largest-gitlab-instance",{"content":700,"config":709},{"description":701,"title":702,"authors":703,"heroImage":705,"date":706,"category":9,"body":707,"updatedDate":708},"SaaSの基礎、利用するメリット・デメリット、PaaSやIaaSとの違い、ソフトウェア開発に役立つサービスなどをご紹介。ぜひお読みください。","SaaSとは？意味・読み方・PaaS/IaaSとの違い・メリットをわかりやすく解説",[704],"GitLab Team","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1760421091/iaruhhz70gncm8bqfqyg.jpg","2025-10-15","SaaSを利用することで、様々な業務をより効率的に、かつ低コストで実施できます。本記事では、SaaSとは何かを分かりやすく説明するとともに、用途別のおすすめSaaSやソフトウェア開発におけるSaaS活用のメリットなどを解説します。GitLabが提供するSaaSも後半で詳しくご紹介します。\n## 目次\n* SaaSとは？\n* ソフトウェア利用モデルの比較\n* SaaSのメリット\n* SaaSのデメリット\n* SaaSとPaaS・IaaSの違いとは？\n* SaaSを選ぶ際のポイント\n* 代表的なSaaSと主な機能\n* GitLabはソフトウェア開発にどのように貢献するのか？\n* SaaSやGitLabに関するFAQ\n## SaaSとは？仕組みやクラウドとの違い\nSaaSは「Software as a Service」の略称で、読み方は「サース」もしくは「サーズ」です。日本語にすると「サービスとしてのソフトウェア」となります。\nSaaSは、サービス提供会社（ベンダー）のサーバーで提供されているソフトウェアを、インターネットなどのネットワークを介して利用できるサービスのことです。自身のパソコンや自社サーバーにソフトウェアをインストールしなくても、インターネット経由で最新のサービスを利用できます。\nSaaSの例としてよく挙げられるのがGoogleが提供しているGoogleドキュメントやGoogleスプレッドシート、Googleドライブなどです。特定のソフトウェアやアプリをインストールしなくても、これらの機能をオンライン上で自由に利用できます。\n弊社が提供しているソフトウェア開発プラットフォーム「[GitLab](https://about.gitlab.com/ja-jp/)」も、ソフトウェア開発に関するSaaSの代表格の1つです。\n### SaaSの仕組み\n一般的なソフトウェアは自社のサーバーやパソコンなどにインストールして利用しますが、SaaSの場合には、サービス提供会社のサーバーにてソフトウェアが起動しています。インターネットを介してサービス提供会社のサーバーに接続し、そこでソフトウェアを利用する、というのがSaaSの主な仕組みです。\n提供会社がソフトウェアを頻繁にアップデートしているため、最新のサービスがどこからでも、どのデバイスからでも利用できます。\n### SaaSとクラウドサービスの違い\nよく似た言葉に「クラウドサービス」があります。同様の意味合いで使われる用語ですが、クラウドサービスはアプリに限定されないより広範な概念です。後に説明するPaaSやIaaSなどもクラウドサービスに当てはまります。クラウドサービスの1つがSaaSだと考えるとよいでしょう。\n## ソフトウェア利用モデルの比較\n企業がソフトウェアを利用する方法は主に以下の3つです。\n*  オンプレミス型\n* インストール型\n* SaaS\nそれぞれの特徴について簡単に説明します。\n### オンプレミス型\nオンプレミス型とは、自社のサーバーにソフトウェアを組み入れ、自社独自のシステムを構築する方法です。思い通りにカスタマイズできる、情報漏洩のリスクが少ないなどのメリットがありますが、一方で構築までに時間と費用がかかる、保守が正しくできないとセキュリティリスクが高まるなどのデメリットもあります。\n### インストール型\nインストール型は、ソフトウェアを利用予定のパソコンにインストールすることで、そのパソコンでのみ機能が使えるようにする方法です。オンプレミス型に比べると低価格で利用できる、導入に時間がかからないなどのメリットがありますが、一方で機能の拡張が難しい、アップデートのし忘れによるセキュリティ脆弱性リスクが高いなどのデメリットがあります。\n### SaaS\n昨今の主流となっているSaaSは、運営会社が管理しているサービスにインターネットを介してアクセスし、オンライン上で利用する方法です。\nより最先端の機能を利用したい、セキュリティに配慮したソフトウェアを利用したい、料金を安く抑えたいなどのニーズの増加により、オンプレミス型やインストール型ではなく、SaaSを利用する企業が増えています。\n## SaaSのメリット\nSaaSには、オンプレミス型やインストール型にはない数々のメリットがあります。\n### 最新の機能を利用できる\nサービス提供会社が自社のサーバー内でソフトウェアのアップデートを行い、そのサービスをインターネットを経由して利用するため、常に最新の機能やデザインを利用できます。\n### 利用開始までの時間が短い\nSaaSはインターネット上で契約と支払いを済ませたら、即座に利用が可能です。最低利用期間が定められているSaaSが多いものの、解約手続きも比較的簡単です。\n### 導入費用を抑制できる\n多くのSaaSは初期導入費用が無料、もしくはオンプレミス型と比べて安い傾向にあります。\n初期投資で大きな資金を準備することが難しい企業にとっては、毎月支払いのSaaSの料金プランは大きな魅力といえます。\n### セキュリティ対策に強い\nSaaSはサービス提供会社がソフトウェアに対してセキュリティ対策を実施します。自社でセキュリティ対策を行う必要がないため、人件費や労力を削減できるとともに、高い安全性が確保されたソフトウェアを使い続けることが可能です。\n### 場所を選ばない\nSaaSはインターネットさえ使えれば、どこにいても、どのデバイスからでも同様のサービスやデータにアクセスできます。急な出張が入り自身のパソコンを利用できない場合でも、別のパソコンを使ってログインすることで、普段と同じデータにアクセスできます。\n昨今拡大しているリモートワークとも相性のよいモデルとして需要が高まっています。\n### 複数人での利用に強い\nSaaSは複数人による利用に優れています。元となるデータがクラウドサーバー上に保存されているため、複数人がそのデータに直接アクセスし、同時並行で作業を進められます。\n例えば、ソフトウェア開発に関するSaaSを利用すれば、複数のデベロッパーが同時に作業を行い、それぞれの作業を即座に反映させることが可能です。\n## SaaSのデメリット\n多くのメリットがあるSaaSですが、もちろんいくつかのデメリットもあります。SaaSを利用する際には、これらのデメリットについてもよく理解し、事前に対策を練るようにしてください。\n### ソフトウェアアップデートによる急な仕様の変更\nSaaSは、サービス提供会社によって常にアップデートが行われています。方向性の転換により、操作画面の機能やデザインが急に変更になったり、これまで頻繁に使っていたシステムがなくなったりすることがあります。以前のバージョンが使いやすかったと感じても、自社の判断によって戻すことはできません。\n### 継続的な出費が発生する\n初回導入時には比較的予算が抑えられるSaaSですが、月額・年額の継続費用が発生し、長期利用ではコストが高くなる場合があります。\n### ログイン情報の漏洩によるセキュリティリスク\nサービスにアクセスするためのログイン情報が漏れた場合、他者にアクセスされる可能性が生じます。二段階認証プロセスを利用することで不正なアクセスは防げるものの、ログイン情報の管理については慎重に実施する必要があります。\n### ネットワーク環境の影響を受ける\nSaaSは、インターネットが利用できない場所では利用できません。停電やネットワークエラーによってインターネットが使えない場合、SaaSにアクセスできなくなり、作業が一時中断してしまう可能性があります。\n### SaaS側の不具合やメンテナンス\nSaaSが何らかの不具合に直面した場合、もしくは大規模なシステムアップデートのため長期に及ぶメンテナンスが必要になった場合には、サービスが一時的に利用できなくなる可能性があります。\n利用予定のSaaSが頻繁なメンテナンスを実施していないか、メンテナンスの場合には代替機能が利用できるかどうかを事前にチェックするとよいでしょう。\n## SaaSとPasS・IaaSの違いとは？サービス内容も紹介\nSaaSとよく比較される用語に「PaaS」と「IaaS」があります。自社に最適な機能を選ぶうえで、これらの違いを理解することは非常に重要です。\n### PaaSとは\nPaaSは「Platform as a Service」の略称で、「パース」と読みます。名称からもわかる通り、PaaSは主にクラウド上で利用できるプラットフォームを指します。PaaSの提供範囲は主にプラットフォームのため、ソフトウェアやアプリは含みません。\n例えばPaaSは、システムやアプリケーションを開発するためのプラットフォームをクラウド上で提供します。複数のデベロッパーが同時にアクセスし、協力体制のもとでアプリケーション開発などを進める場合に役立ちます。\n### IaaSとは\nIaaSは「Infrastructure as a Service」の略称で、「イーアス」や「アイアース」と読みます。IaaSがクラウド上で提供するのはサーバーやネットワークなどのインフラ基盤のみです。ソフトウェアやプラットフォームなど、事前に構築されたシステムや枠組みがないため、より自由な開発環境を整えたい企業に向いています。ただし、開発環境の構築も含めて自社で実施するだけの人材力やスキルが必要とされます。\n### SaaS・PaaS・IaaSの比較\nSaaSとPaaS、IaaSの各サービス内容をまとめると、以下のようになります。\n表1　SaaS・PaaS・IaaSが網羅するサービスの比較\n| サービス            | SaaS | PaaS | IaaS |\n| --------------- | ---- | ---- | ---- |\n| ソフトウェア・アプリケーション | ◎    |      |      |\n| ミドルウェア          | 〇    | ◎    |      |\n| OS              | 〇    | ◎    |      |\n| ネットワーク          | 〇    | 〇    | ◎    |\n| ストレージ           | 〇    | 〇    | ◎    |\n| サーバー            | 〇    | 〇    | ◎    |\n\n\nSaaSはすべてを網羅しているとはいえ、ミドルウェアやOSの使い勝手や機能に関してはPaaSがより優れています。IaaSは質の高いインフラ基盤を比較的安価に導入できる方法として、SaaSやPaaSとは差別化できます。\nそれぞれの特徴をよく理解した上で、自社に最適なサービスを導入することが重要です。\n## SaaSを選ぶ際のポイント\n自社の現状や課題に合ったSaaSを利用することで、業務効率化やコスト削減を実現することができます。一方で、自社に合わないSaaSを選んでしまうと、不慣れな作業によって時間がかかったり、せっかく購入したにも関わらず活用されなかったりする場合があります。\nそのため、SaaSを導入する際には以下のポイントをよく確認するようにしてください。\n### 機能性\nSaaSの機能は事務系やコミュニケーション系、ソフトウェア開発系など多岐にわたります。自社で解決したい課題をリストアップするとともに、どの機能を備えたSaaSが最適かをよく検討するようにしてください。\nまた、用途だけでなく、機能や操作画面の使い勝手も確認するとよいでしょう。例えば、日本語に最適化されていないSaaSでは、言語の違いによりスムーズに利用できない可能性があります。\nミスマッチを防ぐためにも、まずは無料トライアルを提供しているSaaSを選び、試してみることをおすすめします。\n### コストや料金体系\nSaaSは初期費用が比較的安く設定されているのが特徴です。ただし、毎月もしくは毎年費用が発生するため、長期的にみると大きな費用負担になる場合があります。多くのSaaSは1ユーザーごとの料金設定のため、大勢で利用した場合にはコストが大きくなります。\nまた、SaaSは最低利用期間や解約までに必要な月数などが設定されている場合がほとんどです。解約しやすいのがSaaSの特徴の1つですが、場合によっては解約時にも費用が発生する点にも注意が必要です。\n### セキュリティ\nSaaSでは、システム利用やデータの保管はすべてサービス提供会社のサーバー内で行われるため、自社でセキュリティ対策を実施する必要はありません。ただし、提供会社側でセキュリティ問題が発生した場合には、重要なデータが消去もしくは漏洩する可能性があります。\nSaaSを利用する際には、セキュリティ対策の充実度をしっかりと確認するようにしてください。\n### サポート体制\nSaaSは様々な機能が随時追加されるため、機能やデザインなどに関して、サポートの助けが必要になることが多々あります。特に緊急性のある案件に関係するSaaSにおいては、電話対応や24時間のチャットサポートに対応しているかは重要です。また、海外発のSaaSを利用する際には、日本語サポートにも対応しているかを確認するようにしてください。\n## 代表的なSaaSと主な機能\n企業が導入を検討すべきおすすめのSaaSを紹介します。\n### オフィス業務に強い「Google WorkSpace」\n「[Google Workspace](https://www.g-workspace.jp/googleworkspace/)」は、Google社が提供する有料オンラインアプリケーションセットです。GoogleドキュメントやGoogleスプレッドシート、Googleドライブ、Gmailなど、オフィス作業や業務効率化に役立つ数々のツールが利用できます。データはすべてGoogleのサーバー内に保管され、Googleが常に最新のセキュリティ対策を行っているため、安心して利用できます。\n利用には一定の[費用](https://www.g-workspace.jp/price/)が掛かりますが、様々な便利機能を安心して利用したい企業におすすめです。\n### 気軽なチャット機能が人気「ChatWork」\n多くの企業が導入しているチャット型のコミュニケーションツールが「[ChatWork](https://go.chatwork.com/ja/)」です。メールでのやりとりでは、文章を作成したり回答を得たりするのに時間がかかりますが、ChatWorkのチャットであれば時間を大幅に削減できます。\nチャットデータはすべてChatWorkが管理するサーバー内に保管されているため、パソコンやスマホ、タブレットなど、デバイスを選ばずに利用できます。日本企業が開発したSaaSのため、日本人が使いやすいように設計・最適化されているのも大きな魅力といえます。\nフリープランは無料で利用できますが、ビジネス用途であれば高いセキュリティ性能を備えた[エンタープライズプラン](https://go.chatwork.com/ja/price/?click=header-navi)がおすすめです。現在社内でのやりとりでメールを利用している、社員間のコミュニケーションを促進するツールを探している企業に最適です。\n### オンラインミーティングの大改革を果たした「Zoom」\nミーティングや営業のあり方を大きく変えたことで知られるのが「[Zoom](https://www.zoom.com/ja)」です。インターネットを利用したオンラインミーティングが実施でき、異なる場所や出張時・在宅ワークなどでのミーティング参加が可能となりました。\nまた、Zoomは営業向けにも様々な便利機能を追加しており、録画機能や自動文字起こし、資料の共有、スケジュール管理など、1つのツールで多様な課題を解決できます。\n無料のベーシックプランでもオンラインミーティング機能は利用できますが、長時間のミーティングを開催したい、より便利な機能を利用したいという方は、有料の[ビジネスプラン](https://www.zoom.us/ja/pricing?optimizely_user_id=e1913a438ebff25397b6ac8df20b7ac4&amp_device_id=a3148cc2-3076-420f-9c2e-569a037fc688&_ics=1731285869840&irclickid=%7Ebhadihjcf8134WZOMNV1RIJGKHABFxwrmukopfgb3VKHFAypg-8Z&_gl=1*sl16es*_gcl_au*MzE1NDA4NTUwLjE3MzEyODU4Njk.*_ga*NTAzNTU1OTQ1LjE3MzEyODU4NzA.*_ga_L8TBF28DDX*MTczMTI4NTg3MC4xLjAuMTczMTI4NTg3MC4wLjAuMA..&_ga=2.208402578.1219391157.1731285871-503555945.1731285870)がおすすめです。\n### アプリケーション開発に最適な「GitLab」\nアプリケーション・ソフトウェア開発におすすめのSaaSが、弊社が提供する「[GitLab](https://about.gitlab.com/ja-jp/)」です。AI搭載のDevSecOpsプラットフォームで、開発効率化やセキュリティに優れています。\n複数のデベロッパーが同時並行で作業できる[マルチテナント環境](https://about.gitlab.com/ja-jp/why-gitlab/)を提供するとともに、AIを含めた様々な便利アプリにより開発を効率化できます。\nビジネス目的であれば、より多くの機能が利用でき、かつセキュリティも充実している「Premium」や「Ultimate」などの有料プランがおすすめです。60日間の[無料トライアル](https://gitlab.com/-/trial_registrations/new?glm_source=about.gitlab.com/ja-jp/why-gitlab/&glm_content=default-saas-trial)もあるため、まずはお気軽にお問い合わせください。\nまた、より迅速に開発を進めたい方向けに、シングルテナント型SaaSで提供される「[GitLab Dedicated](https://about.gitlab.com/dedicated/)」サービスもあります。GitLabチームがプラットフォーム管理やデプロイを担当するため、必要な作業が大幅に削減され、重要なタスクに注力可能です。\n## GitLabはソフトウェア開発にどのように貢献するのか？\nGitLabは、クラウド上で機能するソフトウェアアプリケーション開発プラットフォームです。企業は開発、保護、そしてデプロイの複雑化に効果的に対応でき、結果としてサイクルタイムを1/7に短縮できる可能性があります。\nデベロッパーの生産性が向上するとともに、メンテナンスに必要な時間を削減できるため、多くの時間をより重要な作業に費やすことが可能です。スピーディで効率的な開発を行うことで、他社と差別化できます。\n従来からDevSecOpsプラットフォームの開発に専念してきたGitLabでは、特にセキュリティ分野において優位性を持ちます。GitLabのセキュリティ対策チームが常に最新のセキュリティ対策を研究し、ツールに導入しているため、弊社SaaSを利用する際には、すでに最新の対策が施されている状態です。これにより、開発したソフトウェアの安全を確保します。\n## SaaSやGitLabに関するFAQ\nSaaSやGitLabに関するFAQについて以下にまとめてあります。ぜひ参考にしてください。\n### GitLabではどのようなSaaS開発環境やオプションが可能か？\nGitLabでは、GitLabプラットフォームが自由に使える[マルチテナントSaaS](https://about.gitlab.com/ja-jp/why-gitlab/)と、デプロイや管理をGitLab側で担当するシングルテナントSaaSの[GitLab Dedicated](https://about.gitlab.com/dedicated/)のどちらかをお選びいただけます。また、GitLabではオンプレミスにも対応しています。\n\n\nSaaSによるソフトウェア開発が初めてで管理や操作に不安が残る方には、GitLab Dedicatedをおすすめします。ぜひご検討ください。\n### 開発分野のSaaSに限定した場合、オンプレミスと比べてどのようなメリットがあるか？\nオンプレミス型の開発環境の場合、セキュリティやガバナンス対策を自社ですべて実施する必要があります。人材を保守や運用、調査などに回す必要があるため、大きな人的コストがかかるのと同時に、開発速度も遅くなります。\n\n\nSaaSによる開発環境では、セキュリティやガバナンスをGitLabが調査、適用するため、保守運用にかかる時間を大幅に削減できます。昨今は必要なセキュリティ対策やガバナンス対策が頻繁に変化する時代です。SaaSによる開発環境を利用することで、それらの心配をする必要がなくなり、重要な作業に集中できます。\n### その他のSaaS開発環境と比較した際のGitLabの強みとは\nGitLabは、ソフトウェア開発のライフサイクル全体に対応する**DevSecOpsプラットフォーム**です。Fortune100企業の50％強が利用し、登録ユーザー数は2024年時点で約3,000万人を超えています。\n\n\nGitLabは迅速かつ効率的なソフトウェアデリバリーを実現する包括的なプラットフォームとして常に進化を遂げてきました。また、早くからセキュリティやコンプライアンスを重要な軸として位置づけ、プラットフォーム内に機能を組み入れてきた歴史があります。\n\n\n昨今はセキュリティに配慮しつつ、ガバナンスやコンプライアンスを順守しながらソフトウェア開発を進めていく必要があります。しかしながら、優秀なデベロッパーが保守運用に時間をとられ、何よりも重要な開発作業に時間を割けない問題が多くの企業で発生しています。GitLabプラットフォームを利用することで、デベロッパーがセキュリティ対策やエラー修正にかける時間を大幅に削減できます。 [GitLab](https://about.gitlab.com/ja-jp/)は、設立当初から、リモートワーク、オープンソース、DevSecOps、イテレーションへの確固たる信念を持ち続けてきました。GitLabは新しいイノベーションを模索し続けます。より優れた開発プラットフォームを模索している企業様に、GitLabは最先端・最高品質のサービスを提供いたします。","2026-03-03",{"featured":12,"template":13,"slug":710},"what-is-saas",{"promotions":712},[713,727,739],{"id":714,"categories":715,"header":717,"text":718,"button":719,"image":724},"ai-modernization",[716],"ai-ml","Is AI achieving its promise at scale?","Quiz will take 5 minutes or less",{"text":720,"config":721},"Get your AI maturity score",{"href":722,"dataGaName":723,"dataGaLocation":243},"/assessments/ai-modernization-assessment/","modernization assessment",{"config":725},{"src":726},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/qix0m7kwnd8x2fh1zq49.png",{"id":728,"categories":729,"header":731,"text":718,"button":732,"image":736},"devops-modernization",[694,730],"devsecops","Are you just managing tools or shipping innovation?",{"text":733,"config":734},"Get your DevOps maturity 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