Computer Spaceは、主要なITソリューションプロバイダーとして、Steampunk Spotterを導入することで銀行クライアント向けの自動化提供方法を変革しました。数百のAnsible Playbookにおける複雑性の増加とコード品質の不整合に直面した同社は、Spotterを選択し、開発ワークフローに構造、統一性、効率性をもたらしました。

銀行の戦略的目標は、ダウンタイムの削減、効率の向上、そして部門横断的な自動化の拡張でした。その結果、スケーラブルで集中管理された自動化システムが構築され、数件だった自動化プロジェクトを20件以上に増加させることが可能となり、手動作業とリスクを大幅に削減することに成功しました。

導入前の課題

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約600のAnsible Playbookが20～25のリポジトリに分散している状況で、Computer Spaceはコード品質と標準化を維持するという課題に直面していました。異なるレベルの専門知識を持つチームがコードベースに貢献していたため、実装の不整合や手動レビューのボトルネックが発生しました。

ベストプラクティスを維持するには多くの時間が必要であり、エラーが発生しやすく、持続可能性に欠けていました。堅牢な品質管理システムなしでは、さらなるスケールアップは許容できないリスクを伴うことが明らかとなり、より標準化されたアプローチが不可欠であることが判明しました。

ソリューション

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Computer Spaceは、Steampunk Spotterのスケールでの品質管理能力、日常のワークフローへのシームレスな統合、リアルタイムフィードバックの提供能力を評価し、導入を決定しました。同社はSpotterのカスタムポリシー機能を活用し、銀行の特定の要件に合わせた包括的なカスタムポリシー（「ホワイトブック」）を作成しました。このポリシーは、タグ付け、命名規則、エラー処理、ループラベリングなどを網羅しています。

次に、Steampunk SpotterをVisual Studio Code（VSC）で直接使用し始めました。Steampunk SpotterはVSCとの統合機能をすでに備えているため、開発者はコードを書きながら即座にフィードバックを受け取ることが可能となりました。その後、リポジトリ全体をスキャンする用途に拡張し、非推奨モジュールや移行の必要性を特定しました。

最終的には、Steampunk SpotterをGitワークフローに組み込み、内部およびクライアントが作成したコードに一貫した品質チェックを適用しました。これには、開発用および運用用のブランチが明確に定義されている仕組みが含まれています。この導入プロセスに関する詳細なガイドは、Computer SpaceがSteampunk Spotterを実装する手順を詳述したものを参照することで確認できます。

導入効果

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Steampunk Spotterの導入により、Computer Spaceは効率を大幅に向上させ、数件だった自動化プロジェクトを20件以上に増加させることができました。開発者は手動のコードレビューに費やす時間が大幅に減少し、自動化されたガイダンスのおかげで新しいチームメンバーのオンボーディングが迅速化されました。

Spotterの実装により、中央集約型の「自動化オフィス」が設立され、7つ以上の部門にわたる自動化を調整しています。Steampunk Spotterは、全てのチームにおいて一貫した品質管理を可能にし、ベストプラクティスの自動適用、開発中のリアルタイムフィードバックを提供しました。この中央集約型の品質管理により、開発はより予測可能でスケーラブルなものとなり、クライアントは以下のメリットを享受しました：

• 稼働時の問題の減少
• 納期の短縮
• 自動化の信頼性の顕著な向上

Steampunk Spotterの導入は、効率性と品質を一貫して向上させる成功例となりました。