承認ゲートを使用してデプロイをコントロールする

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機械学習プロジェクトで環境を使用すると、多くの利点があります。 開発、ステージング、運用に別個の環境があると、リソースへのアクセスのコントロールが簡単になります。

環境を使用するもう 1 つのベネフィットは、承認検査を追加できることです。 環境間に必須の手動承認を追加すると、開発からステージング、さらに運用環境へのモデルの継続的デプロイをコントロールできます。

Azure Pipelines で承認検査を作成する

Azure Pipelines で環境に承認検査を追加するには、作成した環境に移動します。

Screenshot of adding approval in Azure Pipelines.

  1. [承認とチェック] を選択します。
  2. [Approvals] を選択します。
  3. 承認者として登録するユーザーまたはユーザーのグループを追加します。
  4. オプションで、承認者に関する指示を追加します。

Screenshot of customizing an approval in Azure Pipelines.

承認検査が追加された環境を対象とするパイプラインを実行する場合は常に、パイプラインの実行を許可する必要があることが承認者に通知されます。

Screenshot of requested approval in Azure Pipelines.

タイムアウトの範囲内で承認者がパイプラインを実行するためのアクセス許可を与えると、パイプラインが実行されます。

ヒント

Azure Pipelines で承認とチェックを定義する方法の詳細情報をご覧ください。

GitHub Actions 内で承認検査を作成する

GitHub 内で承認検査を追加するには、作成した環境に移動します。

  1. [必要なレビュー担当者] を有効にします。
  2. 承認者として登録する GitHub ユーザーを選択します。
  3. 保護規則を保存します。

Screenshot of set-up approval check for GitHub environment.

承認検査が追加された GitHub Actions のワークフローが環境にデプロイする場合は常に、レビューが要求されたことが承認者に通知されます。

Screenshot of requested approval in GitHub Actions.

承認者がデプロイをレビューすると、ワークフローが実行されます。

ヒント

GitHub で環境の保護規則にレビュー担当者を追加する方法と、デプロイのレビューを行う方法の詳細情報をご覧ください。