Devozy.ai
Devozy.ai · コーディング · 生産性向上
Devozy.aiは、深い運用知識がなくてもAWS、Azure、GCPでクラウド環境とCI/CDパイプラインを立ち上げられる開発者向けセルフサービスのDevOps自動化プラットフォーム。

Devozy.ai について
What Is Devozy.ai
Devozy.aiは、ソフトウェアをクラウドへ届ける工程を専任のDevOpsチームに頼らずに進めたい開発チーム向けのセルフサービスプラットフォーム。クラウドアカウントとコードリポジトリをつなぐと、パイプラインと実行環境が用意される。売り文句は明快だ。スクリプトなし、インフラチームへのチケットなし、クリックしてデプロイするだけ。
対応するクラウドはAWS、Microsoft Azure、Google Cloud Platformの3つで、データ処理向けにQlik Talendも加わる。この広さは、プラットフォームエンジニアリングの専門チームを持たず、1〜2人でリリースを回す遅れを許容できないスタートアップや中小企業にとって意味がある。
制約は先に押さえておきたい。Devozy.aiが狙うのは標準的なアプリケーション配信で、作り込んだインフラではない。特殊なネットワークや厳格なコンプライアンス要件があるチームは手作業が残る。料金もプロジェクト環境数とユーザー席数で決まるため、無料プランは1環境のみになる。
Getting Started
- Devozy.aiのサイトで登録し、プランを選ぶ。無料枠はカード不要。
- クラウドアカウントを接続する。AWS、Azure、GCPから選び、使うサブスクリプションをひも付ける。
- GitHub、GitLab、Azure Repos、Bitbucketからコードリポジトリを追加する。
- 用意された自動化でCI/CDパイプラインとアプリ実行環境を作成する。
- アプリをデプロイし、ダッシュボードでスケーリング、監視、セキュリティスキャンを調整する。
AIツール情報
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こんな人におすすめ
このツールが最も力を発揮するユーザー、タスク、シーン。
ユーザー
- DevOps担当がいないスタートアップ:Devozy.aiがパイプライン設定とクラウドプロビジョニングを引き受けるため、少人数のチームが専門家を待たずに配信できる。
- リリースを多く抱える小規模ITチーム:プラットフォーム環境とユーザー席数は数人のエンジニアに合い、企業規模に届かない会社に向く。
- Qlik Talendを使うデータエンジニア:Talendジョブのデプロイとアップグレードをプラットフォームが担うため、すでにこの基盤を使うチームはスクリプトなしで自動化を手に入れられる。
タスク
- CI/CDパイプラインの立ち上げ:リポジトリとクラウドを選ぶと、手書きの設定ではなくテンプレートからパイプラインが組まれる。
- アプリケーション環境のプロビジョニング:仮想マシン、コンテナサービス、Kubernetesサービスのいずれかで実行環境を数ステップで立ち上げる。
- 複数クラウドへのデプロイ:上位プランは複数のクラウドと複数のリポジトリを扱えるため、プロジェクトを提供元間で移せる。
シーン
- 最初のプロトタイプをクラウドに載せる:無料枠はアプリケーション環境を1つホストでき、初期ビルドを公開するには足りる。
- インフラ起因のリリース待ちを短くする:開発者が自分で環境を用意するため、リリースが他チームの後ろで順番待ちにならない。
- クラウドとCI/CDの運用コストを抑える:手組みのパイプラインより運用コストが低いと謳っており、手作業の設定を外すほど差が広がる。
主な機能
すぐ使えるCI/CDパイプライン
Devozy.aiは、YAMLやスクリプトを書かせる代わりにテンプレートから継続的インテグレーションとデリバリーのパイプラインを組む。Jenkinsか各クラウドのネイティブCIツール上で動くため、1つのツールを3クラウドに押し付けるのではなく、AWS、Azure、GCPそれぞれに合う。プラットフォームエンジニアのいないチームにとって、設定で最も険しい部分がなくなる。
即時に用意されるアプリケーション環境
プラットフォームはアプリの実行環境を数秒で用意する。クラウドに応じて仮想マシン、コンテナサービス、マネージドKubernetesを使い分ける。多くの人がつまずくのがこの工程だ。環境構築はネットワーク、アクセスルール、ストレージを伴い、手作業では数日かかる。ここではプラットフォームがすでに保守している自動化の上で進む。
AWS、Azure、GCPのマルチクラウド対応
1つのプラットフォームで3大クラウドをカバーし、各提供元にパイプラインと実行のための専用統合がある。Business Plus以上はこれを2つのクラウドサブスクリプションとマルチクラウド仲介へ広げ、負荷を複数の提供元に分けるチームを助ける。同じマルチクラウド展開を手作業でやるなら、通常は3つの異なるツールチェーンを覚えることになる。
Qlik Talendとデータパイプラインの統合
アプリ配信に加えて、Devozy.aiはQlik Talendジョブのデプロイとアップグレードを担い、TalendプロジェクトでNexusとJenkinsも支える。Informatica PowerCenterからQlik Talendへの移行や、レポートのQlik Senseへの変換も対象に含む。これによりアプリ開発者だけでなく、データチームにも使えるプラットフォームになる。
セキュリティ、テスト、スケーリングの内蔵
パイプラインはSonarQubeとSnykでセキュリティスキャンを実行し、単体テストと機能テストを回し、需要に応じてアプリのインスタンス数を増減させる。これらの工程は後から足す別ツールではなくビルドの中にあり、品質とスケーリングの確認が毎回のリリースで走る。
無料枠付きのセルフサービスモデル
開発者がインフラチームに依頼を出さずに自分の環境を運用できるよう設計されている。無料プランはプロジェクト環境1つ、ユーザー3人、クラウドサブスクリプション1つ、リポジトリ1つをカバーし、カードは不要。有料プランは環境と席数を増やし、SSO、監視、モバイルアクセスを加える。
メリットとデメリット
メリット
- 日常のリリースからDevOps依存を外し、配信がインフラチーム待ちにならない。
- AWS、Azure、GCPを1つのプラットフォームでカバーし、複数クラウドにまたがるチームの学習負担を下げる。
- 無料プランは実際に使え、カードも不要なので、支払う前に流れを試せる。
- セキュリティスキャン、テスト、スケーリングをパイプラインに束ね、追加オプションとして放置しない。
- Qlik Talend対応を含み、アプリ中心の多くのプラットフォームが無視するデータチームにとって重要。
デメリット
- 標準的なアプリ配信に焦点を当てるため、独自ネットワークや厳しいコンプライアンス要件のあるチームは手作業が残る。
- 有料プランの価格は見積もり制で、営業と話す前に予算を立てにくい。
- 無料プランは環境1つ、ユーザー3人、クラウド1つと狭く、試用であって実チームの運用構成にはならない。
- APIの提供状況が公開されておらず、既存ツールへの組み込み範囲が限られる。
よくある質問
Devozy.aiはアプリ配信におけるDevOps作業を自動化するために使う。クラウドアカウントとコードリポジトリをつなぐと、プラットフォームがCI/CDパイプラインと実行環境を作り、アプリをデプロイする。自前の運用ツールチェーンを維持せずにソフトウェアを届けたいチームが対象だ。
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