GitHub で共同開発をしている場合、GitHub Actions を使用して継続的なデプロイを行っていることが多いかと思います。 例えば Git タグを使用して、そのタグ作成をフックに自動で Production へデプロイといった運用が考えられます。 ただ、そういった運用は、運用自体が簡単ではあっても、セキュリティに難があります。 業務委託等の社外エンジニアが開発に参加している場合、そのレポジトリに対して Write 以上の権限が必要になります。 すると、Git タグを作成する権限もあるわけで、そうなると、社外メンバーが Production デプロイを勝手に行えてしまいます。 そういったことを防ぐために、Production デプロイ自体に承認機能を付けることができます。 それを、GitHub Actions と GitHub Environments という機能を組み合わせること
Bigqueryを使ったバッチジョブを色々と実行しているのですが、Rakeで複雑な依存関係を管理したり、並列実行させたりするのが辛くなってきたのでRukawaというワークフローエンジンを自作しました。 自作したのは、RailsプロダクトにAirflowとかLuigiとかAzkabanとか入れるにはちょっと重厚過ぎる感じだったのと、Rubyで書ける方が楽で良いやという理由からです。 RukawaとはRUby KAntan Workflow Assistantの略です(後付け) (本当はミッチーとか水戸の方が好きなんだけど良い名前が浮かばなかった) 実際は、並列実行を可能にして書き方を変えてみたRakeとそんなに大差無い。 Rukawaの機能 ジョブの定義 まず実行したい処理をジョブクラスに記述します。 module ExecuteLog def self.store @store ||= {
データを扱うときに、きちんと定められたワークフローがあると助かります。具体的には、「ストーリーを伝える」（データの可視化／ジャーナリズム）ことだけを目的として分析を行いたいのか、それとも一定のタスク（データマイニング）をモデリングするためにデータに依存するシステムを構築することが目的なのか、プロセスが重要です。前もって方法論を定めておくことによって、チームの足並みが揃い、次に何をすべきか考え出そうとして無駄な時間を費やさなくて済みます。それによって早く結果が得られ、資料の公表も早くなります。 これを念頭に、Ashley Madisonの漏洩データ分析に関する 前回の記事 に続いて、私たちが現在使用しているワークフローをご紹介します。このワークフローは、データ漏洩（Ashleyのケースなど）を分析するためだけでなく、社内のデータの分析にも使用されます。ただし、重要な点として、このワークフロー
Gitによるバージョン管理では、従来のSVNなどよりずっと簡単にブランチングやマージができます。さまざまなブランチ戦略やワークフローが可能であり、以前のシステムに比べるとほとんど全てが改善されたと言えるでしょう。しかしGitを利用する多くの組織はワークフローの問題に直面します。明確な定義がなく複雑で、Issue Tracking Systemと統合されていないからです。そこで、明確に定義された最良の実践的方法としてのGitLab flowを提案したいと思います。issue trackingには feature driven development と feature branches を組み合わせます。 他のバージョン管理システムからGitに移行する際によく耳にすることは、効果的なワークフローの開発が難しいということです。この記事ではGitワークフローとIssue Tracking Sys
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