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AWS入門 - CodePipeline 使ってみる

2021/11/07に公開

AWS

tech

AWSを使う必要が出てきたので、色々と試してみる。
ここでは、CodePipeline を試す。

AWS CodePipeline

CodePipelineとはアプリをデプロイするために必要なステップを、可視化・自動化できるやつ。
いわゆるCIツールのたぐい。

大まかに何が出来るのかを知りたい場合は、この動画がすごく分かりやすくて良い。

Introduction to AWS CodePipeline - Continuous Delivery on Amazon Web Services - YouTube

パイプライン

一連の処理の流れ。
パイプラインは複数のステージで構成される。

パイプライン内の処理を定義するには、UIから手動で行うか、CloudformationでStackを定義して行う形になるらしい。
一般的なCIツールのように、Git管理されたyamlを元に処理を定義する、みたいなことはできない雰囲気。

ステージ

処理を実行する環境の単位。
各ステージ毎にコンテナを立ち上げて処理する感じ。
ステージは複数のアクションで構成される。

アクション

実際に行われる処理の単位。
ソースコードを取ってきたり、テストしたり、デプロイしたり。

アクションにはタイプというものがある。

source
build
test
deploy
approval

があり、各タイプに対応するプロバイダーというものをアクションに設定する。

で、各プロバイダーに応じて行える処理の内容が変わってくる。
CodeBuildなどを選択すれば、その中で任意の処理を行えたりする。

また、ステージ内のアクションは直列だけでなく並列に並べることも出来る。

ECSにデプロイするパイプラインを作成してみる

前回は、ECSを使ってみた。
そこで、ECSに対してデプロイするパイプラインを作成してみる。

パイプラインを作成する

まずは、パイプラインを作成する。

source stage では GitHub(Version2) を選択し、デプロイ用のリポジトリを指定する。

build stage では CodeBuild を選択し、同時にプロジェクトを新規作成する。
CodeBuildで実行する内容は GitHub に buildspec.yml を配置することで定義できる。

一旦、deploy stage はスキップする。

作成されるとこんな感じになる。

ECRにリポジトリを作成する

デプロイするDockerイメージを管理するための、ECRリポジトリを作成する。
名前は、"mynginx"とでもしておく。

ECRにDockerイメージを上げる

パイプラインに設定したCodeBuildから、デプロイ対象のDockerイメージをECRへと上げてみる。

まず、作成したCodeBuildに紐付いているIAMロールに対して、ECRにイメージを上げるための権限を付与する。
とりあえず、ECRに対するREAD/WRITE権限をインラインポリシーとしてアタッチしておけばひとまずOKなはず。

そして、Dockerfileとbuildspec.ymlを用意する。

Dockerfile

FROM nginx:latest
COPY html /usr/share/nginx/html

buildspeck.yml

version: 0.2

env:
  variables:
    AWS_DEFAULT_REGION: ap-northeast-1
    AWS_ACCOUNT_ID: xxxxxxxxxxxx
    IMAGE_REPO_NAME: mynginx
    IMAGE_TAG: latest

phases:
  build:
    commands:
      - aws ecr get-login-password --region $AWS_DEFAULT_REGION | docker login --username AWS --password-stdin $AWS_ACCOUNT_ID.dkr.ecr.$AWS_DEFAULT_REGION.amazonaws.com
      - docker build -t $IMAGE_REPO_NAME:$IMAGE_TAG .
      - docker tag $IMAGE_REPO_NAME:$IMAGE_TAG $AWS_ACCOUNT_ID.dkr.ecr.$AWS_DEFAULT_REGION.amazonaws.com/$IMAGE_REPO_NAME:$IMAGE_TAG
      - docker push $AWS_ACCOUNT_ID.dkr.ecr.$AWS_DEFAULT_REGION.amazonaws.com/$IMAGE_REPO_NAME:$IMAGE_TAG

Dockerイメージをビルドする場合は、CodeBuildで使用するイメージの設定を変更する必要があるらしい。
なので↓をチェックする。

これで、git push すれば自動的にパイプラインが動き始める。
そして、ECRにDockerイメージが上がる。

ECSにデプロイする

最後に、先程のDockerイメージをECSへとデプロイする。

ECSクラスター周りは事前に作成しておく。
タスク定義ではECRのnginx:latestをイメージ指定しておく。

パイプラインにDeployステージを追加し、AmazonECSプロバイダーでアクションを設定する。
Blue/Greenしたい場合はAmazonECS(Blue/Green)の方を設定することになるが、ここではシンプルにデプロイできる方で試す。

AmazonECSプロバイダーではimagedefinitions.jsonがInput artifactsに含まれている必要があるため、BuildArtifactを指定し、次のようにbuildspec.ymlを更新しておく。

buildspec.yml

version: 0.2

env:
  variables:
    AWS_DEFAULT_REGION: ap-northeast-1
    AWS_ACCOUNT_ID: xxxxxxxxxxxx
    IMAGE_REPO_NAME: mynginx
    IMAGE_TAG: latest

phases:
  build:
    commands:
      - aws ecr get-login-password --region $AWS_DEFAULT_REGION | docker login --username AWS --password-stdin $AWS_ACCOUNT_ID.dkr.ecr.$AWS_DEFAULT_REGION.amazonaws.com
      - docker build -t $IMAGE_REPO_NAME:$IMAGE_TAG .
  post_build:
    commands:
      - IMAGE_URI=$AWS_ACCOUNT_ID.dkr.ecr.$AWS_DEFAULT_REGION.amazonaws.com/$IMAGE_REPO_NAME
      - docker tag $IMAGE_REPO_NAME:$IMAGE_TAG $IMAGE_URI:IMAGE_TAG
      - docker push $IMAGE_URI:IMAGE_TAG
      - echo "[{\"name\":\"mynginx\",\"imageUri\":\"$IMAGE_URI\"}]" > imagedefinitions.json

artifacts:
  files:
    - imagedefinitions.json

これで、Buildステージでimagedefinitions.jsonが生成され、Deployステージで参照出来るようになる。

Dockerイメージに含めるHTMLファイルを適当に更新し、pushする。
これで、パイプラインが起動し、自動的にECSへとデプロイされるはず。

パイプラインが無事終了し、新しいHTMLでWebページが開けた。

まとめ

AWSの各種サービスと連携するのが非常に簡単なのは良い点。
今度はBlue/Greenデプロイも試してみたい。