AWS CodeBuildの完全ガイド：失敗しない導入と運用のための7つのポイント

AWS CodeBuild とは？初心者でもわかる基礎知識

AWS CodeBuildは、クラウドで動作するフルマネージドなビルドサービスです。ソースコードをコンパイルし、テストを実行し、デプロイ可能なソフトウェアパッケージを作成する一連のプロセスを自動化します。

AWS CodeBuild の主な特徴と強み

AWS CodeBuildには、以下のような特徴があります：

1. フルマネージド環境

• インフラストラクチャの管理が不要
• 自動スケーリングによるビルドの並列実行
• サーバーレスアーキテクチャによる運用負荷の軽減

1. 柔軟なビルド環境

• 多様な言語とフレームワークのサポート（Java, Python, Node.js, Ruby, Go など）
• カスタムビルド環境の作成が可能
• Dockerコンテナベースの実行環境

1. セキュアな実行環境

• VPC内でのビルド実行が可能
• KMSによる暗号化
• IAMによる細かなアクセス制御

1. 優れた拡張性

• AWS の各種サービスとの連携
• WebhookによるGitHub/BitBucketとの連携
• カスタムビルドコマンドのサポート

従来のCI/CDツールと比較したメリット

従来のCI/CDツールと比較した際の AWS CodeBuild の主なメリットは以下の通りです：

特筆すべき利点：

1. コスト効率

• ビルド時間に応じた従量課金制
• インフラ維持費の削減
• リソースの効率的な利用

1. 運用効率

• インフラ管理からの解放
• 自動スケーリングによる待ち時間の削減
• AWS サービスとのシームレスな統合

1. 高い信頼性

• AWSによる冗長性の確保
• グローバルインフラの活用
• 自動化された復旧メカニズム

このように、AWS CodeBuildは特にAWSを活用している組織において、効率的で信頼性の高いビルド環境を実現できる強力なツールとなります。従来型のCI/CDツールと比較しても、運用負荷とコストの両面で優位性があり、多くの開発チームに適した選択肢といえます。

AWS CodeBuild導入前の3つの重要な検討事項

プロジェクトに最適なビルド環境の選択方法

ビルド環境の選択は、プロジェクトの成功に直結する重要な決定事項です。以下の要素を考慮して選択を行います：

1. コンピューティング要件の評価

• small: 3GB メモリ, 2 vCPU
• medium: 7GB メモリ, 4 vCPU
• large: 15GB メモリ, 8 vCPU
• 2xlarge: 145GB メモリ, 72 vCPU

選択の判断基準：

• ビルド処理の複雑さ
• 必要なメモリ量
• 並列処理の要件
• コンパイル時間の要求

1. ランタイム環境の決定

• 標準ランタイム（Amazon Linux 2, Ubuntu）
• カスタムランタイム（独自のDocker イメージ）
• GPU環境（機械学習プロジェクト向け）

コスト試算とリソース設計のベストプラクティス

CodeBuildのコストは以下の要素から構成されます：

コスト最適化のベストプラクティス：

1. ビルドスペックの最適化

• 必要最小限のコンピューティングタイプを選択
• ビルドキャッシュの活用
• 不要なビルドステップの削除

1. リソース使用の効率化

• 並列ビルドの適切な設定
• ビルド時間の短縮化
• アーティファクトの保存期間の最適化

セキュリティ設定で押さえるべきポイント

1. アクセス制御の実装

{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Effect": "Allow",
            "Principal": {
                "Service": "codebuild.amazonaws.com"
            },
            "Action": "sts:AssumeRole"
        }
    ]
}

2. 環境変数の安全な管理

• AWS Systems Manager Parameter Storeの活用
• 機密情報の暗号化
• 環境変数のバージョン管理

2. ネットワークセキュリティ

• VPCエンドポイントの設定
• セキュリティグループの適切な構成
• プライベートサブネットでのビルド実行

2. 監査とコンプライアンス

• AWS CloudTrailによる監査ログの記録
• タグ付けによるリソース管理
• コンプライアンス要件への対応

セキュリティチェックリスト：

• [ ] IAMロールとポリシーの最小権限設定
• [ ] 暗号化の有効化（保存時と転送時）
• [ ] VPC設定の確認
• [ ] セキュリティグループの設定
• [ ] 監査ログの有効化
• [ ] コンプライアンス要件の確認

これらの検討事項を事前に十分に評価することで、AWS CodeBuildの導入をスムーズに進め、効率的で安全な開発環境を構築することができます。特に、セキュリティとコストの面では、開発初期段階での適切な設計が重要です。

実践：AWS CodeBuildの具体的な実装手順

CodeBuildプロジェクトの作成と初期設定

1. プロジェクトの基本設定

# AWS CLIを使用したCodeBuildプロジェクトの作成
aws codebuild create-project \
  --name "my-first-build-project" \
  --source "type=GITHUB,location=https://github.com/user/repo.git" \
  --environment "type=LINUX_CONTAINER,image=aws/codebuild/amazonlinux2-x86_64-standard:3.0" \
  --service-role "arn:aws:iam::account-id:role/service-role/codebuild-service-role"

必要な設定項目：

• プロジェクト名
• ソースプロバイダーの選択
• ビルド環境の指定
• サービスロールの設定
• アーティファクトの保存設定

1. 環境変数の設定

{
  "environmentVariables": [
    {
      "name": "ENVIRONMENT",
      "value": "production",
      "type": "PLAINTEXT"
    },
    {
      "name": "DB_PASSWORD",
      "value": "db-password-parameter",
      "type": "PARAMETER_STORE"
    }
  ]
}

buildspec.ymlの書き方と実装例

基本的なbuildspec.ymlの構造：

version: 0.2

phases:
  install:
    runtime-versions:
      nodejs: 14
    commands:
      - npm install -g yarn

  pre_build:
    commands:
      - echo Logging in to Amazon ECR...
      - aws ecr get-login-password --region $AWS_DEFAULT_REGION | docker login --username AWS --password-stdin $AWS_ACCOUNT_ID.dkr.ecr.$AWS_DEFAULT_REGION.amazonaws.com
      - REPOSITORY_URI=$AWS_ACCOUNT_ID.dkr.ecr.$AWS_DEFAULT_REGION.amazonaws.com/$IMAGE_REPO_NAME

  build:
    commands:
      - echo Build started on `date`
      - yarn install
      - yarn build
      - docker build -t $REPOSITORY_URI:$IMAGE_TAG .

  post_build:
    commands:
      - echo Build completed on `date`
      - docker push $REPOSITORY_URI:$IMAGE_TAG
      - printf '{"imageTag":"%s"}' $IMAGE_TAG > build.json

artifacts:
  files:
    - build.json
    - appspec.yml
  discard-paths: yes

cache:
  paths:
    - 'node_modules/**/*'

主要なフェーズの説明：

1. install: ビルドに必要なツールのインストール
2. pre_build: ビルド前の準備作業（認証など）
3. build: メインのビルド処理
4. post_build: ビルド後の処理（アーティファクトの保存など）

ソースプロバイダーとの連携設定

1. GitHub連携の設定

• OAuth認証の設定
• Webhookの設定
• ブランチフィルターの設定

{
  "filterGroups": [
    {
      "filters": [
        {
          "type": "EVENT",
          "pattern": "PUSH, PULL_REQUEST_CREATED, PULL_REQUEST_UPDATED"
        },
        {
          "type": "HEAD_REF",
          "pattern": "^refs/heads/main$"
        }
      ]
    }
  ]
}

2. AWS CodeCommit連携

# CodeCommitリポジトリの作成
aws codecommit create-repository \
  --repository-name "my-repo" \
  --repository-description "My application repository"

# CodeBuildプロジェクトの更新
aws codebuild update-project \
  --name "my-first-build-project" \
  --source "type=CODECOMMIT,location=https://git-codecommit.region.amazonaws.com/v1/repos/my-repo"

3. BitBucket連携

• アプリケーション認証情報の設定
• Webhookエンドポイントの設定
• ビルドトリガーの設定

実装のベストプラクティス：

• 適切なIAMロールとポリシーの設定
• 環境変数の安全な管理
• ビルドキャッシュの活用
• ログとメトリクスの有効化
• タグ付けによるリソース管理
• エラーハンドリングの実装

これらの手順に従うことで、基本的なAWS CodeBuildの環境を構築することができます。より高度な要件がある場合は、カスタムビルド環境の利用や、AWS CodePipelineとの連携を検討してください。

AWS CodeBuildの運用効率を高める実践的なヒント

ビルドキャッシュを活用したビルド時間の短縮化

1. ローカルキャッシュの設定

version: 0.2
cache:
  paths:
    - '/root/.m2/**/*'    # Mavenの依存関係
    - 'node_modules/**/*'  # Node.jsの依存関係
    - '.pip-cache/**/*'   # Pythonの依存関係
    - '/go/pkg/mod/**/*'  # Goの依存関係

2. キャッシュモードの選択

• LOCAL: プロジェクト内でのキャッシュ
• S3: S3バケットを使用したキャッシュ
• NO_CACHE: キャッシュを使用しない

2. キャッシュ戦略の最適化

{
  "cache": {
    "type": "S3",
    "location": "my-bucket/cache",
    "modes": [
      "LOCAL_DOCKER_LAYER_CACHE",
      "LOCAL_SOURCE_CACHE"
    ]
  }
}

CloudWatchとの連携によるモニタリング強化

1. 主要メトリクスの監視

• ビルド成功率
• ビルド時間
• キュー待ち時間
• リソース使用率

# CloudWatch メトリクスの取得例
aws cloudwatch get-metric-statistics \
  --namespace AWS/CodeBuild \
  --metric-name BuildDuration \
  --dimensions Name=ProjectName,Value=my-project \
  --start-time 2025-01-13T00:00:00 \
  --end-time 2025-01-20T00:00:00 \
  --period 3600 \
  --statistics Average Maximum

2. アラートの設定

{
  "AlarmName": "BuildFailureAlert",
  "ComparisonOperator": "GreaterThanThreshold",
  "EvaluationPeriods": 1,
  "MetricName": "FailedBuilds",
  "Namespace": "AWS/CodeBuild",
  "Period": 300,
  "Statistic": "Sum",
  "Threshold": 2,
  "ActionsEnabled": true,
  "AlarmActions": ["arn:aws:sns:region:account-id:alert-topic"]
}

3. ログ分析の自動化

import boto3
import json

def analyze_build_logs(project_name):
    logs_client = boto3.client('logs')

    response = logs_client.filter_log_events(
        logGroupName=f'/aws/codebuild/{project_name}',
        filterPattern='ERROR'
    )

    return response['events']

マルチブランチビルドの効率的な管理方法

1. ブランチ別のビルド設定

version: 0.2
phases:
  build:
    commands:
      - |
        if [ "$CODEBUILD_WEBHOOK_HEAD_REF" = "refs/heads/main" ]; then
          echo "Running production build"
          npm run build:prod
        elif [ "$CODEBUILD_WEBHOOK_HEAD_REF" = "refs/heads/staging" ]; then
          echo "Running staging build"
          npm run build:staging
        else
          echo "Running development build"
          npm run build:dev
        fi

2. 並列ビルドの最適化

• ビルドキューの優先順位設定
• リソース制限の適切な設定
• 依存関係の効率的な管理

2. ビルドマトリックスの活用

matrix:
  versions:
    - node: 14
      python: 3.8
    - node: 16
      python: 3.9
    - node: 18
      python: 3.10

phases:
  install:
    runtime-versions:
      nodejs: $node
      python: $python

効率化のためのベストプラクティス：

1. ビルドパイプラインの最適化

• 不要なステップの削除
• 依存関係の並列インストール
• テストの効率的な実行

1. リソース使用の最適化

• 適切なインスタンスタイプの選択
• オートスケーリングの設定
• コスト効率の監視

1. 開発者体験の向上

• 明確なエラーメッセージ
• ビルド結果の迅速なフィードバック
• デバッグ情報の充実

これらの施策を適切に組み合わせることで、AWS CodeBuildの運用効率を大幅に向上させることができます。特に、キャッシュ戦略とモニタリングの適切な設定は、ビルド時間の短縮とトラブルの早期発見に大きく貢献します。

トラブルシューティング：よくある問題と解決策

ビルド失敗時の原因特定と対処法

1. 一般的なビルドエラーとその解決策

2. エラー診断手順

# ビルドログの確認
aws codebuild batch-get-builds --ids build-id \
  --query 'builds[].logs.cloudWatchLogs.deepLink'

# ビルドステータスの確認
aws codebuild list-builds-for-project \
  --project-name my-project \
  --sort-order DESCENDING \
  --max-items 5

3. トラブルシューティングの基本ステップ

• ビルドログの詳細な確認
• 環境変数の値の検証
• 依存関係の確認
• IAM権限の検証
• ネットワーク接続性のテスト

権限関連のトラブル解決フロー

1. IAMロールの権限不足

{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Effect": "Allow",
            "Resource": [
                "arn:aws:logs:region:account-id:log-group:/aws/codebuild/*",
                "arn:aws:logs:region:account-id:log-stream:*"
            ],
            "Action": [
                "logs:CreateLogGroup",
                "logs:CreateLogStream",
                "logs:PutLogEvents"
            ]
        },
        {
            "Effect": "Allow",
            "Resource": [
                "arn:aws:s3:::codepipeline-region-*"
            ],
            "Action": [
                "s3:PutObject",
                "s3:GetObject",
                "s3:GetObjectVersion"
            ]
        }
    ]
}

2. 権限のトラブルシューティングチェックリスト

• [ ] サービスロールの権限確認
• [ ] リソースポリシーの確認
• [ ] クロスアカウントアクセスの設定確認
• [ ] VPCエンドポイントの権限確認

2. よくある権限エラーと解決策

# 権限エラーの確認
aws iam simulate-principal-policy \
  --policy-source-arn arn:aws:iam::account-id:role/service-role/codebuild-role \
  --action-names s3:PutObject \
  --resource-arns arn:aws:s3:::my-bucket/*

リソース制限への対処方法

1. リソース使用状況の監視

import boto3

def check_resource_limits():
    client = boto3.client('codebuild')

    response = client.list_projects()
    project_count = len(response['projects'])

    print(f"Total projects: {project_count}")

    # 各プロジェクトのビルド数を確認
    for project in response['projects']:
        builds = client.list_builds_for_project(
            projectName=project,
            sortOrder='DESCENDING',
            maxResults=10
        )
        print(f"Project {project}: {len(builds['ids'])} recent builds")

2. リソース最適化のベストプラクティス

• 不要なプロジェクトの削除
• ビルドタイムアウトの適切な設定
• 並列ビルド数の制御
• アーティファクトの保持期間の設定

2. スケーリング戦略

# buildspec.ymlでのリソース設定例
phases:
  build:
    commands:
      - |
        if [ "$BUILD_TYPE" = "small" ]; then
          export JAVA_OPTS="-Xmx512m"
        else
          export JAVA_OPTS="-Xmx2g"
        fi
      - ./gradlew build

cache:
  paths:
    - '/root/.gradle/caches/**/*'
    - '/root/.gradle/wrapper/**/*'

エラー発生時の一般的な対処手順：

1. 初期診断

• エラーメッセージの確認
• ビルドログの分析
• 環境変数の確認
• システムリソースの確認

1. 詳細な調査

• デバッグログの有効化
• テスト環境での再現確認
• 依存関係の検証
• ネットワーク接続性のテスト

1. 解決と予防

• 問題の根本原因の特定
• 再発防止策の実装
• モニタリングの強化
• ドキュメントの更新

これらのトラブルシューティング手順を理解し、実践することで、AWS CodeBuildの問題を効率的に解決できます。また、予防的なアプローチを採用することで、問題の発生自体を最小限に抑えることが可能です。

AWS CodeBuildのコスト最適化ガイド

ビルド時間とコストの関係性を理解する

1. コスト構造の把握

2. コスト分析ツールの活用

import boto3
from datetime import datetime, timedelta

def analyze_build_costs():
    client = boto3.client('codebuild')
    cloudwatch = boto3.client('cloudwatch')

    # 過去30日間のビルド時間を取得
    response = cloudwatch.get_metric_statistics(
        Namespace='AWS/CodeBuild',
        MetricName='BuildDuration',
        Dimensions=[{'Name': 'ProjectName', 'Value': 'my-project'}],
        StartTime=datetime.now() - timedelta(days=30),
        EndTime=datetime.now(),
        Period=86400,
        Statistics=['Sum']
    )

    # コスト計算
    total_minutes = sum([datapoint['Sum'] for datapoint in response['Datapoints']]) / 60
    cost = total_minutes * 0.01  # medium インスタンスの場合

    return {'total_minutes': total_minutes, 'estimated_cost': cost}

コンピューティングタイプの最適な選択方法

1. プロジェクトタイプ別の推奨設定

2. インスタンス選択の判断基準

• ビルド処理の要件分析
• メモリ使用量の監視
• CPU使用率の確認
• ビルド時間の測定

2. パフォーマンス最適化設定

version: 0.2
phases:
  install:
    runtime-versions:
      java: corretto11
    commands:
      # メモリ使用量の最適化
      - export GRADLE_OPTS="-Dorg.gradle.daemon=false -Dorg.gradle.workers.max=4"
      - export MAVEN_OPTS="-Xmx1024m"

  build:
    commands:
      # 並列ビルドの制御
      - mvn -T 4 clean install

cache:
  paths:
    # 効率的なキャッシュ設定
    - '/root/.m2/**/*'
    - 'target/generated-sources/**/*'

不要なビルドを防ぐための設定と運用

1. ビルドトリガーの最適化

{
  "webhookFilter": {
    "type": "EVENT",
    "pattern": "PUSH",
    "excludeMatchedPattern": false
  },
  "filterGroups": [
    {
      "filters": [
        {
          "type": "BASE_REF",
          "pattern": "^refs/heads/main$"
        },
        {
          "type": "FILE_PATH",
          "pattern": "^(src/|pom.xml|build.gradle).*"
        }
      ]
    }
  ]
}

2. コスト削減のベストプラクティス

• ビルドタイムアウトの適切な設定
• 不要なビルドステップの削除
• キャッシュ戦略の最適化
• リソースのクリーンアップ自動化

2. コストモニタリングの実装

# AWS CLIを使用したコスト監視
aws cloudwatch get-metric-statistics \
  --namespace AWS/CodeBuild \
  --metric-name BuildDuration \
  --dimensions Name=ProjectName,Value=my-project \
  --start-time $(date -v-30d +%Y-%m-%dT%H:%M:%S) \
  --end-time $(date +%Y-%m-%dT%H:%M:%S) \
  --period 86400 \
  --statistics Sum \
  --region us-west-2

コスト最適化のチェックリスト：

• [ ] 適切なコンピューティングタイプの選択
• [ ] ビルドキャッシュの有効活用
• [ ] 不要なビルドの防止
• [ ] リソースのクリーンアップ
• [ ] コストモニタリングの実装
• [ ] 定期的なコスト分析の実施

これらの最適化策を実施することで、AWS CodeBuildの運用コストを効果的に削減しながら、必要なパフォーマンスを維持することができます。定期的なコスト分析と最適化の見直しを行うことで、長期的な費用対効果の向上が期待できます。

実践的なユースケースと応用例

Dockerコンテナのビルドと展開

1. マルチステージビルドの実装

# ビルドステージ
FROM node:16 AS builder
WORKDIR /app
COPY package*.json ./
RUN npm install
COPY . .
RUN npm run build

# 実行ステージ
FROM nginx:alpine
COPY --from=builder /app/build /usr/share/nginx/html
EXPOSE 80
CMD ["nginx", "-g", "daemon off;"]

対応するbuildspec.yml:

version: 0.2

phases:
  pre_build:
    commands:
      - aws ecr get-login-password --region ${AWS_DEFAULT_REGION} | docker login --username AWS --password-stdin ${AWS_ACCOUNT_ID}.dkr.ecr.${AWS_DEFAULT_REGION}.amazonaws.com
      - REPOSITORY_URI=${AWS_ACCOUNT_ID}.dkr.ecr.${AWS_DEFAULT_REGION}.amazonaws.com/${IMAGE_REPO_NAME}
      - IMAGE_TAG=$(echo $CODEBUILD_RESOLVED_SOURCE_VERSION | cut -c 1-7)

  build:
    commands:
      - docker build -t ${REPOSITORY_URI}:${IMAGE_TAG} .
      - docker tag ${REPOSITORY_URI}:${IMAGE_TAG} ${REPOSITORY_URI}:latest

  post_build:
    commands:
      - docker push ${REPOSITORY_URI}:${IMAGE_TAG}
      - docker push ${REPOSITORY_URI}:latest
      - printf '{"ImageURI":"%s"}' ${REPOSITORY_URI}:${IMAGE_TAG} > imageDefinitions.json

artifacts:
  files:
    - imageDefinitions.json

2. ECRとの連携設定

# ECRリポジトリの作成
aws ecr create-repository \
    --repository-name my-app \
    --image-scanning-configuration scanOnPush=true \
    --encryption-configuration encryptionType=KMS

# イメージのスキャン結果の確認
aws ecr describe-image-scan-findings \
    --repository-name my-app \
    --image-id imageTag=latest

ステージマルチビルドの実装方法

1. 環境別のビルド設定

version: 0.2

phases:
  install:
    runtime-versions:
      nodejs: 16

  pre_build:
    commands:
      - if [ "$ENV" = "prod" ]; then
          echo "Running production build"
          export API_URL=https://api.prod.example.com
        elif [ "$ENV" = "staging" ]; then
          echo "Running staging build"
          export API_URL=https://api.staging.example.com
        else
          echo "Running development build"
          export API_URL=https://api.dev.example.com
        fi
      - npm install

  build:
    commands:
      - echo "Building for $ENV environment"
      - npm run build:$ENV

  post_build:
    commands:
      - aws s3 sync build/ s3://$BUCKET_NAME/$ENV/ --delete
      - aws cloudfront create-invalidation --distribution-id $CF_DIST_ID --paths "/$ENV/*"

artifacts:
  base-directory: build
  files:
    - '**/*'

2. テスト自動化の実装

version: 0.2

phases:
  install:
    runtime-versions:
      nodejs: 16

  pre_build:
    commands:
      - npm install
      - npm install -g jest

  build:
    commands:
      - npm run test:unit
      - npm run test:integration
      - npm run test:e2e

reports:
  jest_reports:
    files:
      - 'junit.xml'
    file-format: JUNITXML
    base-directory: 'reports'

CodePipelineとの効果的な連携方法

1. 複合パイプラインの構築

{
    "pipeline": {
        "name": "MyAppPipeline",
        "roleArn": "arn:aws:iam::account-id:role/service-role/AWSCodePipelineServiceRole",
        "stages": [
            {
                "name": "Source",
                "actions": [
                    {
                        "name": "Source",
                        "actionTypeId": {
                            "category": "Source",
                            "owner": "AWS",
                            "provider": "CodeCommit",
                            "version": "1"
                        },
                        "configuration": {
                            "RepositoryName": "MyApp",
                            "BranchName": "main"
                        },
                        "outputArtifacts": [
                            {
                                "name": "SourceOutput"
                            }
                        ]
                    }
                ]
            },
            {
                "name": "Build",
                "actions": [
                    {
                        "name": "BuildAndTest",
                        "actionTypeId": {
                            "category": "Build",
                            "owner": "AWS",
                            "provider": "CodeBuild",
                            "version": "1"
                        },
                        "configuration": {
                            "ProjectName": "MyAppBuild"
                        },
                        "inputArtifacts": [
                            {
                                "name": "SourceOutput"
                            }
                        ],
                        "outputArtifacts": [
                            {
                                "name": "BuildOutput"
                            }
                        ]
                    }
                ]
            }
        ]
    }
}

2. 承認フローの実装

version: 0.2

phases:
  install:
    runtime-versions:
      nodejs: 16

  build:
    commands:
      - |
        if [ "$CODEBUILD_WEBHOOK_EVENT" = "PULL_REQUEST_MERGED" ]; then
          echo "Creating deployment approval notification"
          aws sns publish \
            --topic-arn $SNS_TOPIC_ARN \
            --message "Deployment approval required for commit ${CODEBUILD_RESOLVED_SOURCE_VERSION}"
        fi

  post_build:
    commands:
      - |
        if [ "$DEPLOYMENT_APPROVED" = "true" ]; then
          echo "Deploying to production"
          ./deploy.sh
        fi

実装のベストプラクティス：

1. セキュリティ対策

• イメージスキャンの有効化
• 機密情報の安全な管理
• 適切な権限設定

1. パフォーマンス最適化

• ビルドキャッシュの活用
• 並列ビルドの実装
• リソースの適切な割り当て

1. 運用管理

• モニタリングの設定
• アラートの構成
• ログ管理の実装

これらのユースケースと応用例を参考に、プロジェクトの要件に合わせたAWS CodeBuildの実装を行うことができます。特に、DockerコンテナのビルドやCodePipelineとの連携は、現代のCI/CD環境において重要な要素となっています。