AWS CodePipeline編～AWS CodePipelineを使ってみる01～

前回は『Amazon Kinesis編～KCL for Pythonを使ってみる02～』と題して、Kinesis Client Library for Pythonでレコード処理を試してみました。

今回は『AWS CodePipeline編～AWS CodePipelineを使ってみる01～』と題して、AWS CodePiplineを試してみたいと思います。

AWS CodePipelineとは

AWS CodePipelineとはAWSが提供しているソフトウェアの継続的デリバリーサービスです。
ソフトウェアのリリースプロセスをモデル化し、自動化する事が可能です。
また、AWS CodeDeployやAWS CodeCommitとあわせる事でさらに便利になります。

AWS CodeDeployに関する過去記事はこちら

今回はS3にあるコードをAWS CodeDeployで配信してみます。

1.S3の作成
先ずはコードを管理するS3を作成して、Versioningを有効にしておきます。

AWSが用意しているサンプルコードを以下から取得してS3にアップしておきます。
※今回利用するファイルはdist/aws-codepipeline-s3-aws-codedeploy_linux.zipになります。

2.AWS CodeDeployの準備
AWS CodeDeployを準備します。
今回はSampleを利用します。

3.AWS CodePiplineの設定
続いてCodePipelineを設定していきます。
Pipelineの名前を入力します。

次にどこからコードをもってくるかを選びます。
今回は先ほどアップしたファイルを利用するのでS3とGitHubからS3を選び、
コードへのパスを設定します。

続いてBuildをどうするかを選択します。
今回はBuildする必要はないのでNo BuildとJenkinsからNo Buildを選択します。

BetaではDeploy方法を設定します。
AWS CodeDeployを選択して先ほど作成したAWS CodeDeployを選択します。

最後にRoleを設定します。

Reviewで問題なければ作成します。

Betaが完了すればデプロイがされています。

成功していればEC2上の画面が次のように変わっています！

簡単に使えましたね！

いかがでしたでしょうか？
次回は『AWS CodePipeline編～AWS CodePipelineを使ってみる02～』と題して、AWS CodePiplineでStageの追加を試してみたいと思います。

お楽しみに！！！

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