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# ネットワーク関数のデプロイと設定
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前のステージで作成されたパイプラインによりISVs とプロバイダーの両方がネットワーク機能のデプロイを分散および最適化できます。パイプラインが接続され、前述の図のステップ 1 の JSON ファイルで設定されているアプリケーションリポジトリの変更をリッスンします。

第三者によって公開されたイメージを検証するために、コンテナイメージ内のソフトウェアの脆弱性を特定するのに役立つ脆弱性スキャンソリューションがデプロイされ、設定されます。スキャンソリューションは、[Amazon ECR](https://aws.amazon.com/ecr/) にプッシュされたすべての新しいイメージを自動的にチェックします。ECR イメージスキャンの詳細については、[「イメージスキャン](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECR/latest/userguide/image-scanning.html)」を参照してください。

次の図は、Image Vulnerability Scanning ソリューションのアーキテクチャを示しています。

![Image Vulnerability Scanning ソリューションのアーキテクチャを示す図。](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/whitepapers/latest/cicd_for_5g_networks_on_aws/images/cicd_5g13.png)


*Image Vulnerability Scanning ソリューションのアーキテクチャ*

アプリケーションパイプラインは、スキャン結果後のイメージの変更、またはリポジトリ内の直接の変更によってトリガーされるように設定できます。たとえば、新しい Helm イメージが作成された場合です。

次のリストは、次の図に示すように、ネットワーク関数を作成/アップグレードするシーケンスです。

ISVs Amazon ECR に新しいイメージを発行します。(イメージが承認されると、アプリケーションパイプラインがトリガーされます。

CodePipeline は Amazon ECR から新しいイメージをプルし、CodeBuild を使用してイメージを Kubernetes にデプロイします。Helm コマンドを使用して、ネットワーク関数をアップグレードできます。

イメージがデプロイされると、サービスとしてのテスト (TaS) がトリガーされます。TaS は新しいデプロイを検証 し、ストレスの下でネットワーク関数のパフォーマンスに関するデータとメトリクスを一元化します。

ログとメトリクスは OpenSearch と Grafana で収集され、一元化されます。[Datadog](https://docs.racket-lang.org/datalog/)、[Istio](https://istio.io/)、Prometheus などのサードパーティーも、追加のオブザーバビリティを提供するように設定できます。

ネットワークリソースを調整できる MANO をデプロイしてソリューションと統合することもできます。収集されたデータを使用して、ネットワークスライシングやサービス品質 (QoS) 自動スケーリングなどの自動アクションを実行します。

![アプリケーションパイプラインを示す図。](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/whitepapers/latest/cicd_for_5g_networks_on_aws/images/cicd_5g12.png)


*アプリケーションパイプライン*