デプロイメントパターン

デプロイメントパターン は何をしますか？

本番環境のデプロイメントワークフローとCI/CDのベストプラクティス。

アクティベート条件

• CI/CDパイプラインのセットアップ
• アプリケーションのDocker化
• デプロイメント戦略の計画（ブルーグリーン、カナリア、ローリング）
• ヘルスチェックと準備性プローブの実装
• 本番リリースの準備
• 環境固有の設定の構成

デプロイメント戦略

ローリングデプロイ（デフォルト）

インスタンスを段階的に置き換え — ロールアウト中は旧バージョンと新バージョンが同時に実行されます。

Instance 1: v1 → v2  (最初に更新)
Instance 2: v1        (まだv1を実行)
Instance 3: v1        (まだv1を実行)

Instance 1: v2
Instance 2: v1 → v2  (2番目に更新)
Instance 3: v1

Instance 1: v2
Instance 2: v2
Instance 3: v1 → v2  (最後に更新)

メリット: ダウンタイムゼロ、段階的なロールアウト デメリット: 2つのバージョンが同時に実行されるため、後方互換性のある変更が必要 使用すべき場面: 標準的なデプロイ、後方互換性のある変更

ブルーグリーンデプロイ

2つの同一環境を実行します。トラフィックをアトミックに切り替えます。

Blue  (v1) ← トラフィック
Green (v2)   アイドル状態、新バージョンを実行

# 確認後:
Blue  (v1)   アイドル状態（スタンバイになる）
Green (v2) ← トラフィック

メリット: 即時ロールバック（Blueに戻す）、クリーンな切り替え デメリット: デプロイ時に2倍のインフラが必要 使用すべき場面: クリティカルなサービス、問題を一切許容しない場合

カナリアデプロイ

まず、新しいバージョンに少量のトラフィックだけをルーティングします。

v1: 95% of traffic
v2:  5% of traffic  (カナリア)

# メトリクスが良好な場合:
v1: 50% of traffic
v2: 50% of traffic

# 最終:
v2: 100% of traffic

メリット: 本番トラフィックで問題を早期に発見できる デメリット: トラフィック分割インフラとモニタリングが必要 使用すべき場面: 高トラフィックサービス、リスクの高い変更、フィーチャーフラグ

Docker

マルチステージDockerfile (Node.js)

# Stage 1: Install dependencies
FROM node:22-alpine AS deps
WORKDIR /app
COPY package.json package-lock.json ./
RUN npm ci --production=false

# Stage 2: Build
FROM node:22-alpine AS builder
WORKDIR /app
COPY --from=deps /app/node_modules ./node_modules
COPY . .
RUN npm run build
RUN npm prune --production

# Stage 3: Production image
FROM node:22-alpine AS runner
WORKDIR /app

RUN addgroup -g 1001 -S appgroup && adduser -S appuser -u 1001
USER appuser

COPY --from=builder --chown=appuser:appgroup /app/node_modules ./node_modules
COPY --from=builder --chown=appuser:appgroup /app/dist ./dist
COPY --from=builder --chown=appuser:appgroup /app/package.json ./

ENV NODE_ENV=production
EXPOSE 3000

HEALTHCHECK --interval=30s --timeout=3s --start-period=5s --retries=3 \
  CMD wget --no-verbose --tries=1 --spider http://localhost:3000/health || exit 1

CMD ["node", "dist/server.js"]

マルチステージDockerfile (Go)

FROM golang:1.22-alpine AS builder
WORKDIR /app
COPY go.mod go.sum ./
RUN go mod download
COPY . .
RUN CGO_ENABLED=0 GOOS=linux go build -ldflags="-s -w" -o /server ./cmd/server

FROM alpine:3.19 AS runner
RUN apk --no-cache add ca-certificates
RUN adduser -D -u 1001 appuser
USER appuser

COPY --from=builder /server /server

EXPOSE 8080
HEALTHCHECK --interval=30s --timeout=3s CMD wget -qO- http://localhost:8080/health || exit 1
CMD ["/server"]

マルチステージDockerfile (Python/Django)

FROM python:3.12-slim AS builder
WORKDIR /app
RUN pip install --no-cache-dir uv
COPY requirements.txt .
RUN uv pip install --system --no-cache -r requirements.txt

FROM python:3.12-slim AS runner
WORKDIR /app

RUN useradd -r -u 1001 appuser
USER appuser

COPY --from=builder /usr/local/lib/python3.12/site-packages /usr/local/lib/python3.12/site-packages
COPY --from=builder /usr/local/bin /usr/local/bin
COPY . .

ENV PYTHONUNBUFFERED=1
EXPOSE 8000

HEALTHCHECK --interval=30s --timeout=3s CMD python -c "import urllib.request; urllib.request.urlopen('http://localhost:8000/health/')" || exit 1
CMD ["gunicorn", "config.wsgi:application", "--bind", "0.0.0.0:8000", "--workers", "4"]

Docker ベストプラクティス

# 良いプラクティス
- 特定のバージョンタグを使用する（node:22-alpine、node:latestは避ける）
- マルチステージビルドでイメージサイズを最小化する
- 非rootユーザーで実行する
- 依存関係ファイルを最初にコピーする（レイヤーキャッシュ活用）
- .dockerignoreを使用してnode_modules、.git、テストを除外する
- HEALTHCHECK命令を追加する
- docker-composeまたはk8sでリソース制限を設定する

# 悪いプラクティス
- rootとして実行する
- :latestタグを使用する
- リポジトリ全体を1つのCOPYレイヤーでコピーする
- 本番イメージに開発依存関係をインストールする
- イメージ内にシークレットを保存する（環境変数またはシークレットマネージャーを使用）

CI/CD パイプライン

GitHub Actions（標準パイプライン）

name: CI/CD

on:
  push:
    branches: [main]
  pull_request:
    branches: [main]

jobs:
  test:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
      - uses: actions/setup-node@v4
        with:
          node-version: 22
          cache: npm
      - run: npm ci
      - run: npm run lint
      - run: npm run typecheck
      - run: npm test -- --coverage
      - uses: actions/upload-artifact@v4
        if: always()
        with:
          name: coverage
          path: coverage/

  build:
    needs: test
    runs-on: ubuntu-latest
    if: github.ref == 'refs/heads/main'
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
      - uses: docker/setup-buildx-action@v3
      - uses: docker/login-action@v3
        with:
          registry: ghcr.io
          username: ${{ github.actor }}
          password: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
      - uses: docker/build-push-action@v5
        with:
          push: true
          tags: ghcr.io/${{ github.repository }}:${{ github.sha }}
          cache-from: type=gha
          cache-to: type=gha,mode=max

  deploy:
    needs: build
    runs-on: ubuntu-latest
    if: github.ref == 'refs/heads/main'
    environment: production
    steps:
      - name: Deploy to production
        run: |
          # Platform-specific deployment command
          # Railway: railway up
          # Vercel: vercel --prod
          # K8s: kubectl set image deployment/app app=ghcr.io/${{ github.repository }}:${{ github.sha }}
          echo "Deploying ${{ github.sha }}"

パイプラインステージ

PR opened:
  lint → typecheck → unit tests → integration tests → preview deploy

Merged to main:
  lint → typecheck → unit tests → integration tests → build image → deploy staging → smoke tests → deploy production

ヘルスチェック

ヘルスチェックエンドポイント

// 簡易ヘルスチェック
app.get("/health", (req, res) => {
  res.status(200).json({ status: "ok" });
});

// 詳細ヘルスチェック（内部モニタリング用）
app.get("/health/detailed", async (req, res) => {
  const checks = {
    database: await checkDatabase(),
    redis: await checkRedis(),
    externalApi: await checkExternalApi(),
  };

  const allHealthy = Object.values(checks).every(c => c.status === "ok");

  res.status(allHealthy ? 200 : 503).json({
    status: allHealthy ? "ok" : "degraded",
    timestamp: new Date().toISOString(),
    version: process.env.APP_VERSION || "unknown",
    uptime: process.uptime(),
    checks,
  });
});

async function checkDatabase(): Promise<HealthCheck> {
  try {
    await db.query("SELECT 1");
    return { status: "ok", latency_ms: 2 };
  } catch (err) {
    return { status: "error", message: "Database unreachable" };
  }
}

Kubernetes プローブ

livenessProbe:
  httpGet:
    path: /health
    port: 3000
  initialDelaySeconds: 10
  periodSeconds: 30
  failureThreshold: 3

readinessProbe:
  httpGet:
    path: /health
    port: 3000
  initialDelaySeconds: 5
  periodSeconds: 10
  failureThreshold: 2

startupProbe:
  httpGet:
    path: /health
    port: 3000
  initialDelaySeconds: 0
  periodSeconds: 5
  failureThreshold: 30    # 30 * 5s = 150s 最大起動時間

環境設定

12要素アプリパターン

# すべての設定は環境変数を経由 — コード内に記述しない
DATABASE_URL=postgres://user:pass@host:5432/db
REDIS_URL=redis://host:6379/0
API_KEY=${API_KEY}           # シークレットマネージャーにより注入
LOG_LEVEL=info
PORT=3000

# 環境固有の動作
NODE_ENV=production          # または staging, development
APP_ENV=production           # 明示的なアプリケーション環境

設定のバリデーション

import { z } from "zod";

const envSchema = z.object({
  NODE_ENV: z.enum(["development", "staging", "production"]),
  PORT: z.coerce.number().default(3000),
  DATABASE_URL: z.string().url(),
  REDIS_URL: z.string().url(),
  JWT_SECRET: z.string().min(32),
  LOG_LEVEL: z.enum(["debug", "info", "warn", "error"]).default("info"),
});

// 起動時にバリデーション — 設定が間違っている場合は早期に失敗
const env = envSchema.parse(process.env);

ロールバック戦略

即時ロールバック

# Docker/Kubernetes: 以前のイメージを指定
kubectl rollout undo deployment/app

# Vercel: 以前のデプロイを昇格
vercel rollback

# Railway: 以前のコミットを再デプロイ
railway up --commit <previous-sha>

# データベース: マイグレーションをロールバック（リバーシブルな場合）
npx prisma migrate resolve --rolled-back <migration-name>

ロールバックチェックリスト

• 以前のイメージ/アーティファクトが利用可能であり、タグ付けされている
• データベースマイグレーションが後方互換性がある（破壊的な変更がない）
• フィーチャーフラグを使用してデプロイなしで新機能を無効にできる
• エラーレートの急増に対するモニタリングアラートが設定されている
• 本番リリース前にステージング環境でロールバックテストが実施されている

本番環境準備チェックリスト

本番デプロイ前の確認事項:

アプリケーション

• すべてのテストが合格している（ユニット、統合、E2E）
• コードや設定ファイルにハードコードされたシークレットがない
• すべてのエッジケースをカバーするエラーハンドリング
• ログが構造化（JSON）されており、PIIを含まない
• ヘルスチェックエンドポイントが意味のあるステータスを返す

インフラ

• Dockerイメージが再現可能にビルドされる（バージョン固定）
• 環境変数が文書化され、起動時にバリデーションされる
• リソース制限が設定されている（CPU、メモリ）
• 水平スケーリングが設定されている（最小/最大インスタンス数）
• すべてのエンドポイントでSSL/TLSが有効になっている

モニタリング

• アプリケーションメトリクスがエクスポートされている（リクエストレート、レイテンシ、エラー）
• エラーレートがしきい値を超えた場合のアラートが設定されている
• ログ集約が設定されている（構造化ログ、検索可能）
• ヘルスチェックエンドポイントのアップタイムモニタリング

セキュリティ

• 依存関係のCVEスキャンが実施されている
• CORSが許可されたオリジンにのみ設定されている
• 公開エンドポイントにレート制限が有効になっている
• 認証と認可が検証されている
• セキュリティヘッダーが設定されている（CSP、HSTS、X-Frame-Options）

運用

• ロールバック計画が文書化され、テストされている
• データベースマイグレーションが本番規模のデータでテストされている
• 一般的な障害シナリオに対するランブック
• オンコールローテーションとエスカレーションパスが定義されている