Tekton vs Argo徹底比較：CI/CDパイプラインの選び方

クラウドネイティブCI/CDパイプライン入門

今日のソフトウェア開発はめまぐるしく変化しており、拡張性と信頼性に優れたContinuous Integration/Continuous Deployment (CI/CD)の仕組みは欠かせない存在です。これらの仕組みは、最新のDevOps手法の土台となり、コードの変更を自動で統合し、本番環境にプログラムをリリースできるようにします。

クラウド環境を前提としたアプリの場合、これらの仕組みはさらに重要になります。クラウド向けに作られたアプリは、それに合う形でCI/CDの仕組みを用意し、クラウド上での管理・検証・リリースをスムーズに進めなければなりません。そこで注目されているのが、クラウドネイティブCI/CDです。

クラウドネイティブCI/CDの概要をつかむ

クラウドネイティブCI/CDは、クラウドで動かすアプリの開発・リリースに特化した仕組みです。クラウドの特性を生かして拡張性と信頼性が高く、運用にも最適化されたフレームワークを提供します。

一般的に、その仕組みはいくつかの主要フェーズに分かれます。

ソフトウェア資産管理(SAM)：開発者がコードを保存・管理する場所です。新しいコードがプッシュされると、ここをきっかけにパイプラインが動き出します。
ビルド：アプリを実行可能な状態にビルドする工程です。ソースコードのコンパイルやコンテナへのパッケージ化、サーバーレス関数の作成などが含まれます。
テスト：アプリの動作を検証し、正しく動くかを確認します。ユニットテストや互換性テスト、ワークフローのテストなどが実施されます。
リリース：実稼働のクラウド環境やオンプレミスのクラウド、またはハイブリッド環境へアプリを展開します。

クラウドネイティブCI/CDが重要な理由

まず、クラウドネイティブCI/CDは頻繁なコードの変更を短いサイクルでリリースできるようにします。結果的に、新機能やバグ修正をエンドユーザーへ素早く届けられます。

また、自動テストを取り入れることで品質を確保しやすくなります。開発の早い段階で不具合を発見・修正できるため、本番環境への不具合混入リスクが低減します。

さらにクラウドを活用してスケーラビリティを高められる点もメリットです。クラウドリソースを動的に使いながら、負荷が高いときはスケールアップし、落ち着いたときはスケールダウンすることができます。

最後に、CI/CDを自動化することでコード変更やテスト、リリースの状況をチーム全員が把握しやすくなり、コミュニケーションとコラボレーションが促進されます。

今後はTektonとArgoという代表的なクラウドネイティブCI/CDツールについて、それぞれの特徴的なアーキテクチャやセットアップ、パフォーマンス、スケーラビリティ、安全性、そして実践例などを解説します。クラウドを前提としたアプリ開発・リリースを一段と効率化するために、これらのツールがどう役立つかを見ていきましょう。

Tektonとは何か：CI/CDパイプラインの視点

Tektonは、クラウドネイティブかつ柔軟なCI/CDプラットフォームを構築するために開発されたオープンソース基盤です。Continuous Delivery Foundationの主要プロジェクトでもあり、Kubernetes上で動作するよう設計されているため、Kubernetesの強固で柔軟な機能を最大限に活用できます。

Tektonの主な構成要素

Tektonは以下の主なコンポーネントから成り立っています。

Pipeline（パイプライン）：ソフトウェアのビルドやデプロイなど、目的達成のために必要な一連のタスクをつなぎ合わせた基本単位です。
Task（タスク）：パイプラインの中で実行される個々のステップです。再利用可能な形で定義できます。
PipelineResources：タスクが入出力として扱うリソース情報です。GitリポジトリやDockerイメージ、クラウドストレージなどが該当します。
Triggers：時間やイベントに応じてパイプライン実行を起動する仕組みです。Gitにプッシュしたときやプルリクエスト、スケジュールなどがトリガーとなります。

KubernetesネイティブなTektonの強み

TektonはKubernetesのネイティブな仕組みを活かしている点が特徴です。Kubernetesのセキュリティや拡張性、耐障害性をそのままCI/CDに取り込むことができます。また、Kubernetes上で動く他のサービスやツールとも容易に連携できます。

TektonはパイプラインやタスクなどをKubernetesのカスタムリソース（CRD）として扱うため、kubectlやKubernetes APIを利用してパイプラインを制御できます。

Tektonの柔軟性を引き出す

Tektonは拡張性が高いのも魅力です。独自のタスクタイプを定義したり、新しいPipelineResourcesを取り込んだり、あるいは外部ツールやサービスとの連携ポイントを作ったりといったカスタマイズが可能です。

Tektonが提供するユニークさ

Tektonが他のCI/CDツールと一線を画すのは、Kubernetesネイティブ設計と高いカスタマイズ性、そして柔軟な連携を重視しているところです。多機能なオールインワンツールというよりは、さまざまなツール群と組み合わせて使う拡張性を重視するアプローチになっています。

きめ細かなパイプライン構成や制御ができる点もTektonの強みです。あらかじめ決められたテンプレート型のパイプラインとは違い、必要に応じた柔軟なモデル化がしやすくなっています。

総じて、TektonはクラウドネイティブなCI/CDパイプラインを構築する上で、Kubernetesとの強い親和性やカスタマイズの自由度の高さが際立つ存在となっています。

Argoを使ったCI/CDパイプライン：新しい選択肢

Continuous Integration/Continuous Deployment (CI/CD)ツールとしてのArgoは、比較的新しい存在でありながら急速に注目を集めています。機能の幅広さとKubernetesの特性を上手く活かしており、複雑なワークフローやパイプラインを構築する場面で重宝されています。

Argoの注目ポイント

Argoは高度なDevOpsチームが必要とする要件を満たすよう設計されています。特に注目すべき機能は以下の通りです。

コンテナ単位のワークフロー：各ワークフローを独立したコンテナとして実行するため、必要なリソースをタスクごとに柔軟に割り当てられます。
DAGやステップ実行のサポート：Argoは有向非巡回グラフ(DAG)やステップ実行を完全にサポートし、並列処理や条件分岐も含む複雑なフローを定義できます。
イベントベースのトリガー：ArgoはGitの変更などのイベントを受け取ってワークフローを始動できます。
Webインターフェース：ブラウザ上でワークフローの可視化や管理ができるUIが用意されています。

Argoのアーキテクチャを概観する

Argoは大きく以下の3つの要素から構成されます。

Argoワークフローエンジン：Argoの核となる部分で、複雑なワークフローを定義・実行します。
Argoイベントハンドラー：イベントに応じてワークフローを起動する仕組みを担います。
Argo CD：継続的デリバリーを担うコンポーネントです。対象のアプリを検出して追跡し、指定どおりの環境に保つことを可能にします。

これらが連携することで、CI/CDのあらゆるプロセスを包括的に管理できます。特にKubernetesの強みを活かして拡張性や耐障害性を高めている点が大きな特徴です。

Argoパイプラインを構築する

Argoパイプラインを構築するには、ワークフローをYAMLで記述します。ここにタスクの内容や動かすコンテナ、必要なリソースなどを定義する仕組みです。下記は簡単な例です。

 
apiVersion: argoproj.io/v1alpha1
kind: Workflow
metadata:
  generateName: greetings-world-
spec:
  entrypoint: whalesay
  templates:
  - name: whalesay
    container:
      image: docker/whalesay:latest
      command: [cowsay]
      args: ["hello world"]

この例では、cowsayコマンドを実行するステップが1つあるだけの単純なワークフローの定義となっていますが、DAGを使った複数ステップの構成や並列実行も簡単に設定できます。

Argoはコンテナベースのアプローチと豊富な機能を活かし、Kubernetesクラスタ上で強力なCI/CDパイプラインを実現できる有力な選択肢です。

Tektonのアーキテクチャを掘り下げる

TektonはKubernetes上でCI/CDを効率的に構築するために仕様が練られています。クラウドネイティブアプリのCIとCDをスムーズに実行するため、細部までKubernetesに最適化された設計がとられています。ここでは、Tektonの仕組みや特徴的なアーキテクチャについて詳しく見ていきます。

Tektonを支える主要コンポーネント

Tektonはおもにミッションモジュール、ワークフロー設計図、ワークフローアセットという3要素で成り立っています。

ミッションモジュール：複数のステップを連続して実行するかたまりとしてタスクが定義されます。
ワークフロー設計図：ミッションモジュールをどの順序でどう実行するかを定義する青写真です。
ワークフローアセット：タスクの入出力を支えるためのリポジトリやイメージ、ストレージなどのリソースを示します。

Tektonの動作イメージ

Tektonでは、ワークフロー設計図がタスクをどの順序で動かすかを指定し、その設計図を実行すると実際のパイプラインが走ります。各タスクは独立したKubernetes Podで動作するため、セキュリティと安定性を高められます。

まずはタスクを定義し、それをパイプラインに組み込み、必要に応じてトリガーで発火する流れが基本です。設計図に基づいた実行時には、順番どおりにタスクが終了すると次のタスクが始まります。

Kubernetesとの連携

Tektonの魅力はKubernetesとの強固な連携にあります。以下にKubernetes上での主な活用例を挙げます。

Pod：各タスクが独立したPodとして動くため、安全性と柔軟性が高まります。
CRD：Tekton独自のリソース（タスクやパイプラインなど）をKubernetesのCRDとして管理します。
イベント：Kubernetesのイベントを使ってTektonのパイプラインを起動させたりする連携が可能です。

Tektonのメリット

TektonはCRDを活用しているため、独自リソースの定義がしやすく拡張性が高いです。またKubernetesのネイティブ資源を活用しているので、クラウドネイティブの開発環境にそのまま組み込みやすい点が特色です。

要するに、TektonはCI/CDに必要な要素をカスタマイズしながら強力に実行できるフレームワークとして設計されています。Kubernetesとの親和性を強みに、大規模クラウドネイティブ環境での自動化に適しています。

Argoの裏側にあるアーキテクチャ

ArgoはクラウドネイティブなCI/CDを実現するために、強力かつ柔軟な基盤を提供します。ここでは、Argoがどのような構造でパイプラインを扱い、各コンポーネントがどのように連携するのかを見ていきます。

Argoの基本構成

ArgoはKubernetes上で動作することを前提にしていて、その特性を最大限に生かせるよう設計されています。代表的な要素としては以下があります。

Argoワークフローフレーム：複数のステップや依存関係を考慮したワークフローを定義できるエンジンです。
Argoイベントコントローラー：特定イベントを受けてワークフローを起動する仕組みです。
Argo CD：継続的デリバリーを担当するコンポーネントで、アプリケーションを検知・追跡して状態を一致させます。
Argo Rollouts：カナリアリリースやブルーグリーンデプロイなど、高度なデプロイ戦略をサポートします。

各コンポーネントの連携

Argoでは、ワークフローエンジンがパイプラインの一連のプロセスを管理し、イベントコントローラーが外部のイベントに応じてワークフローを起動します。Argo CDがアプリをクラスタにデプロイし、Argo Rolloutsでリリース戦略を高度に管理するという流れです。

Argoのワークフローフレーム

Argoのワークフローフレームは非常に柔軟で、テンプレートをYAMLで定義し、そこに複数段階や依存関係などを設定できます。各ステップはコンテナとして動かすため、リソース使用や拡張性が向上します。

Argoのイベントドリブンアプローチ

Argoはイベント（例：Gitへのコミット）に応じてパイプライン実行を自動化できる設計になっています。これにより、コードの変更があればすぐにパイプラインが走るようになり、継続的なコード統合とデリバリーが可能になります。

Argo CDでさらに継続的デリバリーを簡素化

Argo CDはGitOpsの考え方を取り入れ、アプリの理想的な状態をGitリポジトリ上で定義します。実際の状態が理想と異なる場合は自動で修正を行い、常に指定どおりの環境を保ちます。

Argo Rolloutsで高度なデプロイ

Argo Rolloutsを使えば、カナリアデプロイやブルーグリーンデプロイなど、リスクを抑えながら新しいバージョンへ切り替える方法が選べます。段階的に新バージョンを公開してテスト・モニタリングすることが可能になります。

まとめると、ArgoはKubernetesの特性をフルに活用し、パイプラインの自動化、継続的デリバリー、高度なリリース手法をまとめて実行できる柔軟で強力なフレームワークと言えます。

Tektonパイプラインのセットアップ手順

Tektonでパイプラインを始めるには、いくつかのステップを踏む必要があります。ここでは代表的な流れをご紹介し、それぞれの意味合いを解説します。

ステップ1：Tekton Pipelinesのインストール

まずKubernetesクラスタ上にTekton Pipelinesをインストールします。kubectlコマンドを使い、以下のように実行します。

 
kubectl apply --filename https://storage.googleapis.com/tekton-releases/pipeline/latest/release.yaml

ステップ2：正常にインストールされたか確認

Tektonが正しくインストールされたかどうか、次のコマンドでPodの状態をチェックします。

 
kubectl get pods --namespace tekton-pipelines

一覧にあるPodがすべてRunningとなっていれば成功です。

ステップ3：Taskの定義

パイプラインで実行したい個々の処理内容をTaskとしてYAMLファイルで定義します。下記はごくシンプルな例です。

 
apiVersion: tekton.dev/v1beta1
kind: Task
metadata:
  name: hello-world
spec:
  steps:
    - name: echo
      image: ubuntu
      command:
        - echo
      args:
        - "Hello, World!"

ステップ4：パイプラインの作成

次にTaskを組み合わせてパイプラインを定義します。以下はhello-worldというTaskを使った単純なパイプラインの例です。

 
apiVersion: tekton.dev/v1beta1
kind: Pipeline
metadata:
  name: hello-world-pipeline
spec:
  tasks:
    - name: say-hello
      taskRef:
        name: hello-world

ステップ5：パイプラインを実行

最後に、このパイプラインを実行するためのPipelineRunを作成します。下記はhello-world-pipelineを実行する例です。

 
apiVersion: tekton.dev/v1beta1
kind: PipelineRun
metadata:
  name: hello-world-pipeline-run
spec:
  pipelineRef:
    name: hello-world-pipeline

このファイルをkubectlでapplyし、以下のコマンドで進行状況を確認します。

 
kubectl apply -f hello-world-pipeline-run.yaml
kubectl get pipelinerun hello-world-pipeline-run

慣れないうちは複雑に見えるかもしれませんが、手順を理解すれば着実にCI/CDパイプラインを構築できるようになります。ポイントは、TaskやPipelineを明確に定義して、一貫した手順で運用することです。

Argoでパイプラインを作成する：手軽な手順

Argoパイプラインの概要

Argoは、クラウドを活用したオーケストレーションツールの一つで、Kubernetes環境でパラレル実行をサポートする仕組みを持っています。大量のタスクを並列で実行できるので、複雑なCI/CDパイプラインを構築するのに役立ちます。ワークフローはYAMLファイルにより定義され、見た目も分かりやすい構成です。

Argoパイプライン構築に必要な前提条件

Argoパイプラインを動かすには、以下が必要です。

Kubernetesクラスタ（Argoの実行基盤）
Argo CLI（コマンドラインでArgoを扱うためのツール）
Helmなどを利用してKubernetesクラスタにArgoを導入

Argoパイプラインの構築手順

上記の前提がそろえば、次のようなステップでArgoパイプラインを作れます。

1. YAMLでパイプライン定義：実行ステップやコンテナ、リソース使用量などをYAMLにまとめます。以下は簡単な例です。

 
apiVersion: argoproj.io/v1alpha1
kind: Workflow
metadata:
  generateName: hello-world-
spec:
  entrypoint: whalesay
  templates:
  - name: whalesay
    container:
      image: docker/whalesay:latest
      command: [cowsay]
      args: ["hello world"]

2. パイプラインの実行：定義したYAMLをargo submitコマンドでKubernetesに投入してワークフローを開始します。

 
argo submit hello-world.yaml

3. パイプラインの監視：argo listやargo getで実行中のワークフロー状況を確認できます。

 
argo list
argo get @latest

Argoパイプラインを最適化するポイント

Argoパイプラインは使いやすい反面、以下のような工夫でさらに効率を高められます。

テンプレートを活用：共通処理をテンプレート化すると重複を削減でき、YAMLの保守性も上がります。
エラーハンドリング機能：リトライ回数やフェイル時のロールバックなど、Argoのエラー対応機能を設定しておくと安心です。
多彩なArgo機能の利用：ステップ間のデータ受け渡しや成果物の格納、パイプラインの条件分岐など、Argoの機能をうまく活かすと柔軟にワークフローを組めます。

このように、Argoを使えば比較的シンプルな手順でCI/CDパイプラインを構築できます。並列実行やエラー時の対処など、使いこなせば大規模なパイプライン運用まで対応しやすいのが特長です。

Tekton vs Argoのパフォーマンス比較

クラウドネイティブなCI/CDパイプラインにおいて、パフォーマンスはコードを開発から本番環境へ届ける速度に直結します。ここではその中でも注目度の高いTektonとArgoのパフォーマンス面を比較します。

Tektonのパフォーマンスの特徴

TektonはKubernetes上でCI/CD環境を構築するために開発されたオープンソースです。各パイプラインのステップを個別のコンテナとして実行できるため、同時実行やリソース分割に強みがあります。

Tektonが高いパフォーマンスを実現するポイントは以下の通りです。

スケーラビリティ：Kubernetesのオートスケーリング機能などを活用して水平展開できるため、大規模案件にも柔軟に対応可能です。
並列実行：タスクを並列実行させる仕組みを備えており、パイプライン全体の処理時間を短縮できます。
効率的なリソース利用：ステップごとに必要なコンテナを立ち上げるアプローチにより、無駄なリソース消費を抑えられます。

以下はTektonのTaskのシンプルな例です。

 
apiVersion: tekton.dev/v1beta1
kind: Task
metadata:
  name: greeting
spec:
  steps:
    - name: echo
      image: ubuntu
      command:
        - echo
      args:
        - "Salutations, Tekton"

Argoのパフォーマンスの特徴

一方のArgoは複雑なワークフローを扱うためのKubernetesネイティブなワークフローエンジンです。特に多段・多岐にわたるタスクが多いケースで力を発揮します。

Argoの性能を支えるポイントは以下です。

並列実行：多くのタスクを並列に動かすことが可能で、大量の処理を効率的にさばけます。
DAG（有向非巡回グラフ）の活用：タスク間の依存関係を整理しやすく、無駄のない実行ができます。
ガーベジコレクション：実行後の不要リソースを自動で片付け、クリーンで高効率な運用が可能です。

以下はArgoワークフローのシンプルな例です。

 
apiVersion: argoproj.io/v1alpha1
kind: Workflow
metadata:
  generateName: hello-world-
spec:
  entrypoint: whalesay
  templates:
  - name: whalesay
    container:
      image: docker/whalesay:latest
      command: [cowsay]
      args: ["Salutations, Argo"]

Tekton vs Argo：パフォーマンス上の比較

TektonとArgoはどちらもパフォーマンスに優れており、プロジェクトの要件次第で選択が分かれます。

スケーラビリティ：両者とも高い拡張性を誇りますが、大規模パイプラインを増やすならTektonがやや優勢です。
並列実行：どちらも対応していますが、DAGを活用できるArgoはタスク依存関係の表現力が高いです。
リソース管理：Tektonはステップ単位のコンテナ管理が秀逸で、Argoはガーベジコレクションを標準で備えています。

最終的に、どちらを選ぶかはパイプラインの規模やワークフローの複雑さ、リソース管理の方針などに左右されます。多様な要件がある場合は、必要に応じて検証を行うとよいでしょう。

スケーラビリティの比較：Tekton vs Argo

クラウドネイティブCI/CDパイプラインでは、負荷が増えた際にどれだけ柔軟に拡張できるかがカギになります。本章ではTektonとArgoのスケーラビリティを比較し、それぞれの強みを見ていきます。

Tektonのスケーラビリティ

Tektonはクラウドネイティブなアーキテクチャを採用し、Kubernetesの機能をそのまま利用できるので大規模環境での横方向への拡張が容易です。

TektonはパイプラインをKubernetesのCRDとして扱うため、通常のKubernetesリソースと同様に複数のパイプラインを同時に走らせることが可能です。また、パイプラインの各パーツを独立して拡張できる構造になっているので、個々のリソース割り当てを細かくコントロールしやすい点も特徴です。

Argoのスケーラビリティ

ArgoもKubernetesの上で動くため、高いスケーラビリティを持ちます。Podオートスケーリング機能を利用することで、負荷に応じてPod数を増減し、大量のタスクを捌くことが可能です。

さらにArgoは動的な並列処理にも対応しており、実行時のデータに合わせて並列数を変える機能があります。この柔軟かつリアルタイムな拡張性がArgoの魅力の一つです。

両者の比較

TektonとArgoを比較する際、どの部分に重きを置くかが選定のポイントとなります。以下の表に簡潔にまとめました。

Feature	Tekton	Argo
Horizontal Scaling	Yes	Yes
Vertical Scaling	Yes	Limited
Dynamic Parallelism	No	Yes
Independent Component Scaling	Yes	No

Tektonはコンポーネント単位での拡張性に優れ、きめ細かなリソース管理ができます。一方、Argoはタスク並列数を動的に変化させる面で強みがあります。大規模でかつ状況に応じて柔軟にタスク数を変えたい場合はArgoが適しているでしょう。

最終判断はパイプラインの用途や規模、チームが求める柔軟性に依存します。どちらもKubernetes上で拡張性を発揮できる利点がありますが、細部でアプローチが異なるため、要件に合わせて慎重に検討するとよいでしょう。

TektonとArgoのセキュリティ面

クラウドネイティブCI/CDで重要なのはセキュリティです。今回取り上げているTektonとArgoの2つも、それぞれ独自の仕組みで安全性を高めています。ここでは、両者の特徴やメリット・デメリットを整理します。

Tektonのセキュリティ設計

TektonではKubernetesの認可機能を活用し、ユーザーごとに操作できるリソースを細かく制御できます。加えて、KubernetesのNamespaceを切ることでパイプラインごとに隔離でき、仮に特定パイプラインが侵害を受けても被害の波及を抑えることが可能です。

さらにパイプラインを実行する際にはコンテナを分離して動かすため、万一のトラブルでの影響範囲を最小化できます。

Tektonのセキュリティ要点は以下の通りです。

RBACの導入
Namespaceレベルでの隔離
コンテナごとの実行

ただし、Tektonが依存するKubernetes自体のセキュリティレベルに左右される面があります。Kubernetesの運用がしっかりしていないと、充分なセキュリティを維持できない可能性があります。

Argoのセキュリティ戦略

Argoも同様にRBACやNamespaceによる隔離を採用していますが、さらにSSO（Single Sign-On）の組み込みが可能で、既存の認証基盤と連携しやすいメリットがあります。

加えて、Argoはシークレット管理機能を提供し、APIキーやパスワードなど機密情報を暗号化・安全に取り扱う仕組みがあります。

Argoのセキュリティの特徴は以下です。

RBAC対応
Namespace隔離
SSO対応
シークレット管理

こうしたセキュリティ機能は非常に便利ですが、設定を誤ると逆に脆弱性を招く可能性もあるため、導入時は注意深い運用設計が必要です。

Tekton vs Argo：セキュリティ比較

Tekton、ArgoともにKubernetesのセキュリティモデルを活用しており、いずれも優れた保護策があります。しかし、ArgoはSSOやシークレット管理機能をネイティブに備えている点でTekton以上に強化されていると言えます。

以下に両ツールのセキュリティ面を簡単に比較しました。

Capability	Tekton	Argo
RBAC	Enabled	Enabled
Namespace Segregation	Enabled	Enabled
Container Segregation	Enabled	Disabled
SSO Integration	Disabled	Enabled
Secret Handling	Disabled	Enabled

どちらも高水準のセキュリティを実現できることは確かですが、Argoの方が追加機能を持っている分、導入・運用時の注意点も多いという印象です。次章では、それぞれのカスタマイズ性に目を向けます。

Tektonパイプラインのカスタマイズ性

TektonはクラウドネイティブのCI/CDツールとして、多種多様なカスタマイズを許容します。ここではシンプルな設定から複雑なワークフローまで、Tektonでどのようにパイプラインを組み立てられるのかを見ていきます。

基本の構造と設定

TektonパイプラインはKubernetesと同じ形式のYAMLで定義します。パイプラインは複数のタスク（ステップの集まり）から構成され、順番や並列などを自由に設定できます。

以下に示すのは簡単なパイプラインの例です。

 
apiVersion: tekton.dev/v1beta1
kind: Pipeline
metadata:
  name: sample-pipeline
spec:
  tasks:
  - name: compile
    taskRef:
      name: compile-task
  - name: verify
    runAfter:
    - compile
    taskRef:
      name: verify-task

ここではcompileというタスクの後にverifyタスクを実行する流れです。実際には複数のタスクを並列実行させたり、条件分岐を作ったりもできます。

高度なカスタマイズ：パラメータやリソース

Tektonではパラメータを使うことで、パイプライン実行時に引数を渡し、タスクの挙動を変えられます。以下はパラメータを利用するタスクの例です。

 
apiVersion: tekton.dev/v1beta1
kind: Task
metadata:
  name: compile-task
spec:
  params:
  - name: compile-arg
    type: string
  steps:
  - name: compile
    image: gcr.io/my-project/my-builder
    args: ["$(params.compile-arg)"]

ここではcompile-argという文字列パラメータを受け取り、その値をargsとして使っています。

また、リソースを利用してGitリポジトリやDockerイメージを受け渡しすることも可能です。下記の例ではcodeとイメージという入出力を扱います。

 
apiVersion: tekton.dev/v1beta1
kind: Task
metadata:
  name: compile-task
spec:
  resources:
    inputs:
    - name: source
      type: git
    outputs:
    - name: image
      type: image
  steps:
  - name: compile
    image: gcr.io/my-project/my-builder
    command: ["compile", "$(resources.inputs.source.path)", "-t", "$(resources.outputs.image.url)"]

このようにパラメータやリソースを駆使してパイプラインを自在に操れる点がTektonの強みです。

まとめ

Tektonは非常に柔軟にパイプラインを構成できるため、小規模から大規模まで多種多様なニーズに対応できます。パイプラインを細かく制御したい場合にTektonは大いに役立つでしょう。

Argoの柔軟性：パイプラインのカスタマイズ

Argoもまた柔軟なカスタマイズ機能を備え、パイプラインを自由に組み立てられます。ここではワークフロー定義の変更や条件分岐、動的パラメータなど、Argoならではの手法を紹介します。

ワークフローテンプレートの変更

Argoの主な特徴の一つは、ワークフローテンプレートを自由に編集できる点です。テンプレートではステップの順番や並列実行などが宣言的に定義されており、不要なステップを削ったり追加したりも簡単です。

ブラウザのArgo UIから直接YAMLを編集することで、素早く構成変更が反映されます。

条件分岐の導入

Argoはパイプライン内で「特定の条件を満たしたときにだけステップを実行する」といった条件分岐もサポートしています。以下の例では、前のステップから受け取った出力がtrueの場合にのみ実行されるステップを定義しています。

 
- name: implement
  when: "{{stages.artifact-creation.outputs.result}} == true"
  container:
    image: Newest-image
    command: [implement, "{{stages.artifact-creation.outputs.artifact}}"]

リソース割り当ての調整

Argoではステップ単位でCPUやメモリを指定できます。負荷が高いタスクには多めのリソースを割り当てるなど、柔軟に調整できます。

以下の例ではintense-taskというステップに2CPUと1Giのメモリを要求しています。

 
- name: intense-task
  container:
    image: Newest-image
    command: [execute-intense-task]
  resources:
    requests:
      cpu: "2"
      memory: "1Gi"

動的パラメータの活用

Argoは実行時に値が変化する動的パラメータを使用して、ステップ間で柔軟にデータをやり取りできます。以下では1つ前のステップの出力をそのまま引数として使う例を示します。

 
- name: data-processing
  steps:
  - - name: data-creation
      container:
        image: Newest-Image
        command: [create-data]
    - name: data-processing
      container:
        image: Newest-Image
        command: [process-data, "{{stages.data-creation.outputs.result}}"]
      withParam: "{{stages.data-creation.outputs.result}}"

こうした動的パラメータを使えば、前段階で作成した成果物や値を次のステップで活用しながら、複雑なパイプラインを組みやすくなります。

このようにArgoはテンプレート編集、条件分岐、リソース割り当て、動的パラメータなど多彩な機能でパイプラインを細かくカスタマイズする力があります。

TektonとArgoの実践事例

クラウドネイティブCI/CDソリューションとして評価の高いTektonとArgoは、さまざまな企業やプロジェクトで導入されています。ここでは、現場でどのように使われているかを概観し、その有用性をチェックします。

Tektonの活用例

グローバルなEC企業Shopifyは、高度なCI/CDを実現するためにTektonを活用しています。複数チームが一貫したパイプラインを使うことで効率が上がり、コンポーネントの標準化も進めやすくなりました。

またオープンソースプロジェクトのJenkins Xでは、Tektonを基盤技術として採用し、Kubernetes上で動くクラウドネイティブCI/CDを提供しています。これにより大規模かつ多様なワークロードに対応しやすくなっています。

 
apiVersion: tekton.dev/v1beta1
kind: Pipeline
metadata:
  name: shopify-pipeline
spec:
  tasks:
  - name: build
    taskRef:
      name: build-task
  - name: test
    taskRef:
      name: test-task
    runAfter:
      - build
  - name: deploy
    taskRef:
      name: deploy-task
    runAfter:
      - test

上記はShopifyが使っているものを単純化したTektonパイプラインの一例です（ビルド→テスト→デプロイの流れ）。

Argoの活用例

ArgoはBlackRockやIntuitのような大手企業が機械学習ワークフローやETL処理に導入しています。複雑なデータフローを自動化し、モデル学習やデータ変換を効率化しています。

Intuitでは、Argoを使ってデータの収集・変換・ロード（ETL）パイプラインを安定かつ効率的に動かし、短時間で高品質のインサイトを得られるようになりました。

 
apiVersion: argoproj.io/v1alpha1
kind: Workflow
metadata:
  generateName: intuit-workflow-
spec:
  entrypoint: etl-task
  templates:
  - name: etl-task
    steps:
    - - name: extract
         template: extract-task
      - name: transform
         template: transform-task
      - name: load
         template: load-task

この例はETLの一連のステップを順に実行するArgoワークフローの簡単なイメージです。

実践適用上の比較

	Tekton	Argo
主要用途	CI/CDパイプライン	データ指向の複雑なワークフロー
代表的事例	Shopify、Jenkins X	BlackRock、Intuit
メリット	標準化・拡張性	自動化・大規模データ処理

このように、Tektonはソフトウェア開発におけるCI/CD効率化を、Argoはデータ集約的なワークフローの高度化を得意としています。それぞれの強みを踏まえ、現場の要件に応じて使い分けるとよいでしょう。

事例：Tekton導入成功の実態

クラウドネイティブのパイプライン構築ツールとして注目されるTektonですが、ある大手ソフトウェア企業（仮に「Z社」と呼びます）が導入した事例から、どう成果が出たのかを見てみます。

Z社が抱えていた課題

Z社はグローバルに展開するソフトウェア企業で、多彩な技術スタックと多数のチームが混在する中、従来のパイプラインでは拡張性と柔軟性が十分ではなく、管理コストも増大していました。

Tekton導入の背景

そこでZ社は、KubernetesネイティブなCI/CD基盤を構築できるTektonに着目。YAMLを使ってパイプラインをコード化しやすく、リソースの拡張も容易な点が決め手でした。

段階的アプローチ

最初は小規模プロジェクトでTektonパイプラインを試験的に運用し、徐々に他のプロジェクトへ展開する方式を取りました。チームはパイプライン定義の仕組みやトラブルシュートを学びつつ、Tektonを使いこなす下地を作りました。

 
apiVersion: tekton.dev/v1beta1
kind: Pipeline
metadata:
  name: greet-world-pipeline
spec:
  tasks:
  - name: greet-world-task
    taskRef:
      name: greet-world-task

これはZ社が最初に導入した簡単なTektonパイプラインの例です。実際の運用では、さらに複数のタスクやリソースを組み込んでいます。

得られた成果

Tekton導入によりZ社が得たメリットは以下の通りです。

生産性向上：自動化が進んでリリース速度が上がり、手動作業が大幅に減少。
拡張性確保：複数プロジェクト・複数チームの要件を範囲拡大しながらもスムーズに対応。
管理コスト削減：パイプラインをコードとして管理できるので、バージョン管理や再利用が容易。
コスト効率：リリースプロセスの短縮によって、運用コストやダウンタイムを抑制。

学びとポイント

Z社のケースから得られる教訓としては、以下が挙げられます。

段階的導入：小規模から始めて全体へ広げるアプローチが混乱を最小化。
チーム教育：Tektonを使うためのYAML定義やデバッグ方法など、基礎的な知識共有が不可欠。
継続的な改善：パイプラインの最適化は一度構築して終わりではなく、継続的な見直しが必要。

このように、大規模環境でもTektonは十分力を発揮し、クラウドネイティブ時代のCI/CDパイプラインとして有効に機能した事例となっています。

事例：Argoでビジネスが進化した例

ある大手オンライン小売企業が、従来のCI/CDパイプラインの問題点を解消するためにArgoを採用したケースを見てみましょう。高い開発速度に追随できる柔軟なパイプラインが必要でしたが、既存の仕組みは複雑で保守も大変でした。そこでArgoのクラウドネイティブな特性が役立ったのです。

直面していた課題

モノリシックで融通が利かないCI/CDパイプラインが社内に存在し、デベロッパーは新機能開発よりもパイプラインの維持に多くの時間を取られていました。また、ビジネスが拡張するにつれてパイプラインも大きくなるため、スケールが難しい問題もありました。

Argoでの解決策

Argoを導入することで、Kubernetes上でワークフローを定義して自動化できるようになりました。ソースコードが更新されるとトリガーが走り、Argoがデプロイプロセスを担当します。

効率化

イベントドリブンでパイプラインが回るので、デベロッパーはコード側に集中しやすくなりました。パイプライン管理に費やす時間が減り、開発スピードが向上しました。

拡張性

Kubernetesクラスタのスケールアップに合わせて、パイプラインもシームレスに拡張できるため、大量のリリース要求にも対応可能になりました。

柔軟性

Argoの定義ファイル（YAML）を編集するだけでパイプライン構造を変更できるので、新たなビジネス要件が発生してもすぐに対応できます。

導入後の成果

結果として、パイプラインの管理工数が大幅に削減され、より多くのリソースを機能開発に費やせるようになりました。リリースの失敗率も減り、システム全体の信頼性が向上しました。

この事例は、Argoが本当に必要としていた柔軟性とスケーラビリティを提供し、オンライン小売企業のビジネスを支えた好例と言えるでしょう。

Tektonパイプラインでよくあるトラブルと対策

Tektonは便利な反面、パイプラインを運用する中でいくつかのトラブルに見舞われることがあります。ここでは典型的な問題とその対応策を紹介します。

問題1：PipelineRunが開始されない

PipelineRunがスタートしない場合、設定ミスやリソース不足などが考えられます。

対策：まずtkn CLIなどでPipelineRunのステータスを確認し、ログをチェックします。不足リソースがあれば割り当てを増やし、パイプラインの定義を見直しましょう。

問題2：TaskRunが失敗する

Tektonのパイプラインはタスクごとに実行されるため、TaskRunの失敗が全体に影響します。

対策：TaskRunのログを確認し、YAMLの記述ミスや必要リソースの不足がないかを調べます。タスクのパラメータ設定やイメージの指定を見直してください。

問題3：リソース不足

パイプラインが大きくなると、Kubernetesクラスタのリソースが足りなくなることがあります。

対策：クラスタのオートスケーリングを有効にするか、使用量を見極めてリソース割り当てを増やします。

問題4：Tektonのバージョン差異による互換性

Tektonは活発に更新されるため、古いバージョンのパイプライン定義が新バージョンで動かなくなるケースがあります。

対策：Tektonアップデートの際は、テスト環境でパイプラインを検証し、問題がないか確認してから本番へ移行します。

問題5：ネットワークまわりの問題

外部リポジトリからイメージを取得できないなどのネットワーク問題も発生しがちです。

対策：ネットワークポリシーやファイアウォールの設定を見直し、プライベートリポジトリなら認証情報の設定が正しいか確認します。

tektonを安定運用するコツは、まずパイプラインの定義やリソース割り当てを慎重に見直し、環境変化やバージョンアップの影響を都度チェックすることです。

Argoパイプラインで起こりうる問題と解決策

Argoは堅牢かつ多機能ですが、それでも運用上いくつかの問題が起こる場合があります。ここでは一般的なトラブルと対策をまとめました。

問題1：パイプライン実行が失敗する

設定ミスやリソース不足、ネットワークエラーなど原因はさまざまです。

まずはワークフローのログを確認しましょう。どのステップで問題が起こっているのかを特定し、設定を修正するかリソースを増やす、ネットワークの制限を緩和するといった対応を行います。

問題2：出力が想定と違う、または取得できない

ステップ定義が間違っているか、コードに不具合がある可能性があります。

各ステップのYAML設定を見直し、引数や出力のパスなどを再確認します。コード側での出力処理が正しいかどうかも重要です。

問題3：パイプラインが「Pending」状態で止まる

必要なリソースが確保できない、またはKubernetesのスケジューラーに問題があるケースです。

リソースが不足していないか確認し、必要に応じてPodリソースを増やします。スケジューラーのログを調べ、エラー有無をチェックしてください。

問題4：権限不足

Argoパイプラインが特定操作を行うためのRBAC権限がない状態です。

KubernetesのRBAC設定を再確認してください。必要な権限（ConfigMapの読み書きなど）が付与されているかどうかを点検します。

問題5：Kubernetesバージョンとの互換性

ArgoのバージョンとKubernetesのバージョンが合わないと、ワークフローが正しく動きません。

対応するバージョンをドキュメントなどで確認し、KubernetesかArgoのバージョンを合わせることで解決できることがあります。

いずれの場合も、Argoのログを丁寧に追いかけ、YAML定義や環境設定を確認することが近道です。

Tekton vs Argo：CI/CD選択の結論

クラウドネイティブのCI/CDパイプラインを構築するとき、TektonとArgoはどちらも有力な選択肢です。両者ともKubernetesを活用しており、拡張性と柔軟性を兼ね備えていますが、細部の使い勝手に違いがあります。ここではユーザビリティ、スケーラビリティ、セキュリティ、事例の4つの観点から比較します。

使いやすさ

直感的な操作面ではTektonがやや分かりやすいとも言われます。一方Argoは機能豊富なぶん、少し学習コストがかかる傾向があります。

Tekton	Argo
シンプル	やや学習コスト高
初心者に取り組みやすい	機能が多彩で習得に時間

スケーラビリティ

大規模化への対応力は両者とも十分ですが、リソース管理のしやすさではややTektonが優位です。

Tekton	Argo
リソース配分が細かく設定可能	大規模でも効率的に並列実行
スケーラビリティはトップクラス	大規模案件でも十分実績あり

セキュリティ

どちらもKubernetesの機能を活用しており高い安全性を確保できますが、ArgoはSSOや機密管理など少し総合的な機能を備えています。

Tekton	Argo
RBACとコンテナ分離	暗号化や監査ログなど総合的
シンプルな構成	包括的なセキュリティフレーム

事例

両者とも多種多様な現場で成果を上げています。Tektonはソフトウェア開発やITサービス主体、Argoは金融やヘルスケア分野など幅広く導入されています。

Tekton	Argo
主にソフトウェア開発・IT向け	金融、ヘルスケア、テック各分野など

まとめると、Tektonはやや習熟しやすくリソース管理に強みがあります。Argoはセキュリティ機能や高度なイベント駆動などを含む総合力が魅力です。どちらを選ぶかはチームの能力やプロジェクトの特徴に左右されるでしょう。

TektonとArgoの未来への展望

クラウドネイティブCI/CDパイプラインの流れは常に変化しており、TektonやArgoも進化を続けています。ここでは、両ツールが今後目指している方向性を概観します。

Tekton：拡張性と統合性の向上

Tektonはさらなる拡張性と周辺ツールとの統合を強化する見通しです。より複雑なパイプラインを扱うためのCRD拡張や、主要なコード管理・アーティファクト管理ツールとのシームレスな連携に力を入れています。

加えて、Kubernetesと連携する他のツール（セキュリティスキャナーなど）と組み合わせることで、より幅広い用途を実現する動きも期待されています。

Argo：自動化と大規模運用へのさらなる対応

一方、Argoはパイプライン管理のさらなる自動化や、機械学習技術との連携によるリソース制御の最適化を目指しています。高負荷時の動的スケーリングや大規模クラスターでの効率を一段と高めるアプローチが想定されます。

多種多様な企業や高速で動く開発チームにも対応できるよう、クラスターの柔軟性や可用性をより強化していく流れです。

比較：今後の方向性

Tekton	Argo
拡張性と統合性重視	自動化とスケーラブルな運用重視
新たなCRDなどで制御レベル強化	ML活用によるパイプライン自動調整
他CI/CDツールとの連携強化	大規模運用をより最適化