DevOps
でぶおぷす

DevOpsとは、ソフトウェアの開発(Development)と運用(Operations)を統合し、CI/CDパイプラインや自動化ツールを通じてリリースサイクルの高速化と品質向上を同時に実現する文化・プラクティスの総称である。
開発と運用の壁を壊す
従来のソフトウェア開発では、開発チームがコードを書き、運用チームがそれを本番環境にデプロイするという分業体制が一般的だった。問題はこの分業が生む「壁」だ。開発側は新機能を早く出したい、運用側は安定性を守りたい。利害が対立し、リリースのたびに摩擦が発生する。
DevOpsはこの壁を取り払う。開発者が運用を意識し、運用担当が開発プロセスに関与する。両者が同じ目標——「ユーザーに価値を素早く届け、問題が起きたら素早く直す」——を共有する文化を作ることがDevOpsの本質だ。
具体的なプラクティス
CI/CD(継続的インテグレーション / 継続的デリバリー): コードの変更を自動でビルド・テスト・デプロイするパイプライン。手動デプロイの恐怖から解放される。
Infrastructure as Code(IaC): サーバーやネットワークの構成をTerraformやPulumiなどのコードで管理する。「このサーバー、誰がいつ設定変えた?」が消える。
モニタリングとオブザーバビリティ: Datadog、Grafana、OpenTelemetryなどでシステムの状態をリアルタイムに可視化する。障害の検知から復旧までの時間(MTTR)を短縮することが目標だ。
AI時代のDevOps
LLMやAIエージェントの本番運用が増えるにつれ、DevOpsの範囲も拡張している。モデルのバージョン管理、推論サーバーのオートスケーリング、プロンプトのA/Bテストなど、従来のアプリケーションにはなかった運用課題が加わった。この文脈で生まれたのがMLOpsであり、セキュリティ観点を統合したのがDevSecOpsだ。
この用語を扱う記事
- Harness AI とは?DevOps に AI を組み込む仕組みと導入手順を解説Harness AI は DevOps プラットフォーム Harness が提供する AI エージェント群です。5 つのエージェントの役割、対応モデル、導入前の確認ポイント、PoC からの進め方、HITL 設計まで実務目線で解説します。
- AI開発のサプライチェーン攻撃 2026 — モデル汚染・依存パッケージ・SaaS侵害の防御ガイド2026年に表面化したHugging Faceモデル汚染やSaaS侵害などの事例を踏まえ、AI開発企業向けにAI BOM・最小権限OAuth・Sensitiveシークレット運用などの防御戦略をまとめた実装ガイド。
- AIオブザーバビリティとは?LLMを本番運用で監視する仕組みと実践ガイドAIオブザーバビリティの基本概念から、LLMアプリケーションの本番運用で必要なトレース・評価・コスト管理の仕組みまで、導入ステップとツール選定のポイントを解説します。
- AIネイティブ経営戦略とは?ビジネスモデルを根本から再設計する方法「AIを加える」から「AIで設計し直す」へ。AIネイティブ経営への移行ステップ、既存ERP・FMSとの統合方針、タイ・日系企業の実践事例をわかりやすく解説します。
関連用語

E2Eテスト
E2E テスト(End-to-End テスト)とは、ユーザーの操作を起点にブラウザや API を通じてシステム全体を通過させ、期待どおりの結果が得られるかを検証するテスト手法である。

受け入れテスト
受け入れテスト(アクセプタンステスト)とは、開発した機能がビジネス要件やユーザーストーリーを満たしているかを、プロダクトオーナーやステークホルダーの視点で検証するテスト手法である。

SSM(AWS Systems Manager)
AWS Systems Manager(SSM)とは、EC2 インスタンスやオンプレミスサーバーをまとめて運用・管理するための AWS マネージドサービスである。パッチ適用、コマンド実行、パラメータ管

ATDD
ATDD(Acceptance Test-Driven Development)とは、開発着手前に受け入れテストの基準をチーム全体で定義し、そのテストを自動化してから実装を進める開発手法である。



