You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert
はじめに こんにちは。BEENOSのがれっとです。 E2Eテストのメンテナンス、うまくできていますか？ E2Eテストはその性質上、アプリケーションのUI変更や仕様変更に影響を受けやすく、テストコードの頻繁な修正が必要となり、メンテナンスコストが高いという課題があります。 私たちの持つサービス、「Groobee」は、サイトのデザインや構造を柔軟にカスタマイズできる点が特徴です。ユーザー自身でUIを変更可能なため、DOM要素に依存する従来のE2Eテストは、これらの変更によって頻繁に動作しなくなります。それによる維持管理コストの高さが課題となっていました。 そこで、今年（2025年）3月に登場したPlaywright MCPを使い、LLMを活用した自然言語でのE2Eテストを実験してみました。 Playwright MCPとは ブラウザを自動操作するためのツールであるPlaywrightをMCPサ
こんにちは、2025/02からAndroidエンジニアとして入社したid:matsudamperです。 GitHub Actionsで外部のactionを使用する時に、どのようにバージョンを指定していますか？ バージョンの指定方法とメリット、デメリット よく使われるactions/checkoutのREADMEのUsageでは以下のように書かれています。これでv4のタグが使用され、最新のv4.x.xに入った改善が使用側のコードの更新なしに使用する事ができます。 - uses: actions/checkout@v4 この書き方のメリットとデメリットは以下です。 メリット v4の間は勝手に更新され、新しいバージョンに書き換える手間が無い デメリット ビルドに再現性が無くなる 不具合が混入した場合、突然動かなくなる。後でRe-Runすると直っている。 actions/checkoutでもこれが
GitHubのメインブランチへのプッシュをトリガーとして、Terraformを使用してS3バケットにソースコードを自動的にコピーするAWS CodePipelineを構築しました。Code ConnectionsとCodeStar Connectionsの違いに伴うハマりどころや、GitHubとの連携設定の手順、さらに個人での利用を考慮したCodePipelineとGitHub Actionsの比較について解説します。 はじめに DVAの勉強してたら、AWSのCI/CDができるCodePipelineがやたら出てきたので触ってみた。最初の連携のところが結構ハマる部分が多かった。 作るものは、GitHubへのメインブランチへのPushをトリガーとしてS3バケットにソースコードをコピーするだけのもの。 AWSのソース管理サービスにCode Commitがあるが、2024/12現在新規受付を停止
AWS CodeBuild の User Guide Self-hosted GitHub Actions runners in AWS CodeBuild1 に記載がある、AWS CodeBuild を GitHub Actions の Self-hosted Runner として使用可能な機能を試します。 この記事は2024-05-15に投稿した記事へ加筆したものとなります。 また、この記事の内容はゆめみ大技林 '24 (2)に掲載しています。 2024-09-20 時点での内容ですが2024-12-03時点でも大きな変化はありません。最新情報は上記ドキュメントを参照ください。 実際に使用したいとなったら自身の環境で動作確認してください。 基本的な使い方 AWS CodeBuild 上で GitHub に接続設定したプロジェクトを用意し、その名前を GitHub Actions の y
AI & MLLearn about artificial intelligence and machine learning across the GitHub ecosystem and the wider industry. Generative AILearn how to build with generative AI. GitHub CopilotChange how you work with GitHub Copilot. LLMsEverything developers need to know about LLMs. Machine learningMachine learning tips, tricks, and best practices. How AI code generation worksExplore the capabilities and be
前置き tl;dr; 解説 動的にmatrixを生成する JSON文字列からmatrixを生成する 前置き GitHub Actionsではworkflowのyamlファイルに下記のように jobs.<job-id>.strategy.matrix を書くことでmatrix buildを作ることができます。 *1 # .github/workflows/build.yml jobs: test: name: test (Ruby ${{ matrix.ruby }}, Go ${{ matrix.go }}) runs-on: ubuntu-latest strategy: fail-fast: false matrix: ruby: - "3.3" - "3.4" go: - "1.23" しかし、このmatrixの組み合わせを別のworkflowでも使いたくなった時に、普通にやると全く
Keeping your GitHub Actions and workflows secure Part 1: Preventing pwn requests Jaroslav Lobačevski This post is the first in a series of posts about GitHub Actions security. Part 2, Part 3, Part 4 Secure your workflows with CodeQL: You can enable CodeQL for GitHub Actions to identify and fix the patterns described in this post. In this article, we’ll discuss some common security malpractices for
tfactionとは 高度なTerraformのCI/CDをGitHub Actionsで簡単に実現できるActionです。 TerraformのCI/CDを組むにあたって欲しい機能が多く搭載されており、OSSのActionを会社のセキュリティポリシーで使えないとかがない限り、個人的にはこれを使用しないという選択肢がない位、非常におすすめなActionです。 詳しくは、開発者であるShunsuke Suzuki氏のブログを参照下さい。 導入目標 以下機能を使えること Support Monorepo with GitHub Actions build matrix ワークフロー設定ファイルを各ルートモジュール共通で管理しつつ、変更があったルートモジュールのみCI/CDを実行できる機能 tfactionを使用せず、ワークフローの発火条件でパスフィルターを設定する方法もあるが、各ルートモジュー
はじめに こんにちは。バックエンドエンジニアのよしかわです。本記事では GitHub Actions のワークフローを少し安全に書くコツを一つご紹介いたします。 この記事はエモーションテック Advent Calendar 2024の10日目の記事です。 脆弱性を含むワークフローの例 今回取り上げるのはスクリプトインジェクション対策です。例として公式ドキュメントで脆弱性を含むとして挙げられているコードを見てみます。これはプルリクエストのタイトルが octocat で始まっていれば「PR title starts with 'octocat'」を出力して成功し、そうでなければ「PR title did not start with 'octocat'」を出力して失敗するというものです。 - name: Check PR title run: | title="${{ github.event
AI & MLLearn about artificial intelligence and machine learning across the GitHub ecosystem and the wider industry. Generative AILearn how to build with generative AI. GitHub CopilotChange how you work with GitHub Copilot. LLMsEverything developers need to know about LLMs. Machine learningMachine learning tips, tricks, and best practices. How AI code generation worksExplore the capabilities and be
本記事のテーマはGitHub Actionsです。個人的に「もっと早く知りたかった！」と考えているグッドプラクティスを、厳選してお届けします。想定読者は次のとおりです。 普段GitHub Actionsを雰囲気で運用している人 GitHub Actionsをコピペや生成AIで乗り切っている人 他者が書いたコードの意味をより深く理解したい人 本記事でGitHub Actionsの基本は説明しません。グッドプラクティスを含めて基礎から学びたい人は、拙著『GitHub CI/CD実践ガイド』を読んでみてください。GitHub Actionsの基本構文から運用のコツまで、網羅的に解説しています。さて書籍紹介はこれぐらいにして、さっそく本題へ進みます。 GitHub Actionsの設計指針 GitHub ActionsはCI/CDや各種自動化で役立つ、汎用的なワークフローエンジンです。一般的に長期
newmoではGitHub Actionsを自動テスト、Lint、デプロイなどに利用しています。 また、newmoではmonorepoで開発しているため、1つのリポジトリに複数のチーム/複数のアプリケーションが存在しています。 GitHub Actionsではpathsを使うことで、特定のファイルが変更された場合のみ特定のWorkflowが実行できます。 newmoのmonorepoのworkflowでは基本的にpathsが指定されていますが、それでも普段は触らないファイルを変更して意図せずにCIが落ちることがあります。 GitHub ActionsのCIが落ちたときに、そのCIの仕組みを作った人やチーム以外だと何をすべきかわからないことがあります。 この問題の解決するを手助けするシンプルな仕組みとして、GitHub ActionsにCIが落ちたときに何をするべきかを表示するPlayboo
こんにちは、リードエンジニアの @dachi_023 です。今回はGitHub Actionsとecspressoでデプロイフローの構築をしたのでそれについて書いていきます。先に言っておくと簡単にセットアップできるし設定もシンプルなのでかなりおすすめです。 Actions | GitHub kayac/ecspresso: ecspresso is a deployment tool for Amazon ECS これまでのデプロイ コネヒトではECS環境へのデプロイに silinternational/ecs-deploy を採用しています。CodeBuildもしくはTravis CI上からecs-deployを利用してECS環境にアプリケーションをデプロイする構成です。 CI/CDツールの乗り換え検討 これまでずっとTravis CIを利用してきました。しかし 料金体系の変更 があった
それぞれが折りたたまれていてコメント全体がコンパクト リソースの数が増えてもコメントが縦へ長くなることはありません。 開けばこのように表示されます。 危険な操作(削除・更新)があったときにわかりやすい 削除や更新があった場合は画像のようにその部分だけは折りたたまず表示してくれます。 日本語なので読みやすい(日本人にとって) いい感じのコメントにするための tfcmt.yml 基本的に公式ドキュメントのDefault Configurationを日本語化して上記の修正を加えただけです。 なので、もとの英語表記がいいとか、特定の機能だけ取り込みたい、という方は以下と公式のDefault Configurationでdiffを取ると特定の機能だけ取り込みやすいと思います。 embedded_var_names: [] templates: plan_title: "## {{if eq .Exi
はじめに SREチームの大木です。スノボの季節がもう終わりかけており、さみしい限りです。 feature staging環境*( 以下 feature環境 )自体のライフサイクルや管理をどうするか問題、なかなかどこも苦労していると思いますが、その中で今回それなりにいい感じの回答を出せたと思うので共有したいと思います。 *呼び方はpre-staging環境、pull request環境、テスト環境などいろいろありそうですが、私たちはfeature環境と呼んでいます。 どこが「いい感じ」なのかというと、PRのラベル付与によって環境の生成/削除を制御できる点です。PR画面上で楽々とfeature環境の管理ができたり、PR一覧からどのブランチでfeature環境が立っているかが分かりやすくなります。 feature環境について feature環境を当社のプロダクトであるPark Directの開発
こんにちは。SRE部の巣立（@ksudate）です。 我々のチームでは、AWS上で多数のマイクロサービスを構築・運用しています。マイクロサービスが増えるにつれて、CI/CDの長期化やリリース手法の分散など様々な課題に直面しました。 本記事では、それらの課題をどのように解決したのかを紹介します。 目次 目次 はじめに CI/CDのこれまで Release PRによるリリース CI/CD実行時間の長期化 マイクロサービスごとのリリースが難しい リリーサーの制限ができない ドメイン単位の並行リリース リリース手法が分散する ブランチ間の同期が必要 パイプラインの増加 CI/CD実行時間の長期化 リリーサーを制限できない CI/CDの刷新 高速かつシンプルなCIパイプライン 変更差分を利用したCIパイプラインの実行 承認機能付きのCDパイプライン GitHub Environmentsによるリリー
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
