Chapter 05

リリース・運用

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2024.08.18に更新
このチャプターの目次
  1. ソフトウェアリリースと運用: 効果的な実践ガイド
    1. 目次
    2. 1. はじめに
    3. 2. リリースプロセス
    4. 3. 運用プロセス
    5. 4. まとめ

ソフトウェアリリースと運用: 効果的な実践ガイド

目次

  1. はじめに
  2. リリースプロセス
    2.1 リリース計画
    2.2 デプロイメント
    2.3 ポストリリース活動
  3. 運用プロセス
    3.1 監視とアラート
    3.2 インシデント管理
    3.3 継続的な最適化
  4. AI活用によるリリースと運用の効率化
  5. まとめ

1. はじめに

リリースについてはこれまで整理してきた情報の集約になります。AI駆動開発により、AIが理解しやすく管理された各プロセスは最終的な承認やヒューマンレビューにおいて、
適切な粒度のドキュメンテーションや質疑に対応することができます。作業の多くをAIにシフトしつつ、このプロセスの主体は人間で、テーマは承認です。
CI/CDは可能な限り自動化すべきでテスト自動化に比べると遥かに多くのソリューションが提供されています。

運用については、「L2対応」がチャレンジとして取り組みたいテーマになる。前提として、監視(検知と通知)の自動化は重要です。
通知を検知して、調査を開始する時は、影響調査と切り分けが実施され、デバッキングを行うエンジニアがアサインされます。
この検知と初期調査のAI　エージェント対応を実現してみたいと考えています。複数のシステムを複数のレイヤーでチェックし、課題箇所を評価リストアップして、
さらにソースコードのチェックや特定を行う動きはAI駆動開発がある程度浸透してきた組織では実現が可能だと考えられます。
これらは実際に発生するインシデントの前にプレイブックをAIに作成させて、シミュレーションを行い、パフォーマンスを評価するとよいと思います。

2. リリースプロセス

2.1 リリース計画

リリース判定など、システムの変更点の管理は極めて重要であり、分かりやすく管理することが望ましいです。
ドキュメントの各項目はAIから自動的に定められたフォーマットで出力されることも可能でしょう。

  1. リリース範囲の定義

    • 新機能、バグ修正、パフォーマンス改善などの明確化
    • 各項目の優先順位付け

    ドキュメントリポジトリから取得し、まとめます。

  2. リリース日程の設定

    • ステークホルダーとの合意形成
    • マイルストーンの設定

    スケジュール管理は、人が計画するべきです。プロジェクト全体としてはスケジュール管理が重要でなくなるレベルを目指して自動化を推進した方がいいでしょう。

  3. リリースノートの作成

    • 新機能の概要
    • バグ修正内容
    • 既知の問題点
    • バージョン番号の付与
      設計ドキュメントや開発タスクのピックアップをします。

  4. リソース配分

    • 必要な人員とスキルセットの特定
    • タスクの割り当て
      人間とバックアップのAIエージェントの役割を確認します。

  5. バックアッププラン

    • データベースのバックアップ
    • 現行バージョンのシステムバックアップ
    • 設定ファイルやコンフィグのバックアップ
      既存のプロセスですが、あまり高度化できなさそうです。

  6. デプロイメント準備

    • デプロイメントスクリプトの作成・確認
    • 手動手順のドキュメント化
    • ロールバック手順の準備
      自動化を目指しますが、手動実行を実施する手順が取り出せるようになっていることは重要です。

2.2 デプロイメント

デプロイメントは、可能な限り自動化し、人的ミスを最小限に抑えることが重要です。

  1. 自動デプロイメント

    • CI/CDパイプラインの活用
    • デプロイメント手順の自動化
      既存のプロセスですが、あまり高度化できなさそうです。

  2. 段階的デプロイ

    • カナリアリリースを行い様々なKPIをチェックする
      既存のプロセスですが、あまり高度化できなさそうです。

  3. デプロイ中のモニタリング

    • リアルタイムのログ監視
    • パフォーマンス指標の追跡
      既存のプロセスですが、あまり高度化できなさそうです。分析レポートは通知チャネルに分かりやすくレポートできると思います。

  4. 問題発生時の即時対応

    • ロールバック手順の即時実行体制
    • インシデント対応チームの待機
      既存のプロセスですが、あまり高度化できなさそうです。

2.3 ポストリリース活動

リリース後の活動は、長期的な成功のために重要です。

  1. ポストデプロイチェック

    • デプロイ後の動作確認
    • 本番環境でのスモークテスト
    • システムの監視（パフォーマンス、エラー、ログ）
      AIエージェントがチェックできるかのチェックを行う必要があるでしょう。

  2. リリース通知

    • ステークホルダーへのリリース完了報告
    • ユーザーへのリリース案内
    • サポートチームへの情報共有
      AIエージェントが通知できるかのチェックと必要情報のレポートの作成を実施してみましょう。

  3. フィードバック収集

    • ユーザーからのフィードバック収集
    • サポートチケットの分析

  4. 振り返り（レトロスペクティブ）

    • リリースプロセス全体の振り返り
    • 改善点の特定と次回リリースへの反映

3. 運用プロセス

3.1 監視とアラート

効果的な監視とアラートシステムは、問題の早期発見と迅速な対応を可能にします。

  1. システム監視

    • サーバーの稼働状況
    • CPU/メモリ/ディスクの使用率
    • ネットワークトラフィック

  2. アプリケーション監視

    • アプリケーションログ
    • エラーログ
    • パフォーマンス指標

  3. アラート設定

    • 異常検知時のアラート設定
    • 適切なしきい値の定義
    • エスカレーションルールの設定

  4. ダッシュボード作成

    • リアルタイムの状況把握
    • トレンド分析

3.2 インシデント管理

効率的なインシデント管理プロセスは、ダウンタイムの最小化とユーザー満足度の維持に不可欠です。

  1. インシデント対応プロセス

    • 明確な対応手順の確立
    • 役割と責任の定義
    • エスカレーションパスの設定

  2. 問題分析と解決

    • ルート原因分析（RCA）の実施
    • 一時的解決策と恒久的解決策の検討

  3. コミュニケーション

    • ステークホルダーへの定期的な状況報告
    • ユーザーへの透明性のある情報提供

  4. 知識ベースの構築

    • 過去のインシデントからの学習
    • トラブルシューティングガイドの作成と更新

3.3 継続的な最適化

システムの継続的な改善は、長期的な安定性とパフォーマンスの向上に不可欠です。

  1. パフォーマンス最適化

    • ボトルネックの特定と解消
    • リソース使用効率の向上

  2. セキュリティ強化

    • 定期的な脆弱性スキャン
    • セキュリティパッチの適用

  3. コスト最適化

    • リソース使用状況の分析
    • 不要なリソースの特定と削減

  4. プロセス改善

    • 運用プロセスの定期的な見直し
    • 自動化の機会の特定と実装

  5. 自動化されたインシデント対応

    • 過去のデータに基づく自動トラブルシューティング
    • チャットボットによる一次対応の自動化

  6. コード品質分析

    • AIによるコードレビューの支援
    • セキュリティ脆弱性の自動検出

  7. ユーザーフィードバック分析

    • 感情分析によるユーザー満足度の測定
    • フィードバックの自動分類と優先順位付け

4. まとめ

リリースは最終的に人間が理解できるアウトプットを自動で作れるかがポイントです。
運用は人間の対応が必須だった部分の負担を下げられるかがポイントです。