承認ゲートを使用してデプロイをコントロールする

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 つの利点は、 承認チェックを追加できることです。 環境間で必要な 手動 承認を追加することで、開発からステージング、運用環境へのモデルの継続的デプロイを制御できます。

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。

1. [ 承認とチェック] を選択します。
2. 承認を選択します。
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。

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。

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。

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. 必要な校閲者を有効にします。
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。

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。

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。