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宣言型パイプライン

宣言型パイプラインを使用すると、YAML ファイルを使用して、Qlik Talend Data Integration のパイプライン プロジェクトをすべてコードで定義、設定、展開できます。ファイルは、任意の統合開発環境またはバージョン管理システムで編集し、その後展開してプロジェクトの作成または更新を行います。

宣言型パイプラインの用途

宣言型パイプラインは、次の促進に使用します。

  • コラボレーション

  • 継続的インテグレーション / 継続的デリバリー

  • 異なる環境への反復可能な展開

  • API 駆動のオートメーション

代表的なユースケースは次のとおりです。

  • 継続的インテグレーションおよび開発自動化のために、パイプラインをコードで定義する。

  • 複数の環境 (開発、検証、本番) に同一のパイプライン設定を展開する。

  • プロジェクトやチーム間でパイプライン定義を再利用および共有する。

  • 手動作業を必要とせず、大規模なプロジェクト作成を自動化する。

仕組み

パイプライン プロジェクトは、プロジェクトのタスクやデータセットを反映したフォルダー構造内に整理された、複数の YAML ファイルのセットとして表現されます。YAML ファイルは、読み取り、差分の確認、レビュー、再利用、オートメーションの作成がより簡単になります。

既存のプロジェクトを YAML としてエクスポートし、ファイルを編集してから再度インポートすることで、変更内容を適用できます。プロジェクトがバージョン管理に接続されている場合、YAML ファイルは GitHub リポジトリで直接利用できます。

YAML ファイルの構造の詳細については、「パイプライン設定の取得と編集」を参照してください。

情報メモバインディング ファイル (qtcp_bindings_definition.json および binding.json) は、バインディング API との互換性を維持するために JSON 形式のままとなります。レガシー エクスポートまたは既存の GitHub プロジェクトでは、このファイルは qtcp_bindings_definition.json ではなく、bindingTemplate.json と呼ばれます。

一般的なワークフロー

開始する前に、開発環境とバージョン管理を設定する必要があります。詳細については、「宣言型パイプラインの使用を開始する」を参照してください。

一般的な宣言型パイプラインのワークフローは、次のようになります。

  1. パイプライン設定を取得する

    既存のプロジェクトを YAML としてエクスポートしたり、バージョン管理から取得したり、テンプレートから開始したりできます。

    パイプライン設定の取得と編集

  2. パイプライン設定を編集する

    開発環境で YAML ファイルを変更します。タスクの追加、ソース選択の変更、設定の更新を行うことができます。

    開発者ガイド: 宣言型パイプライン

  3. パイプライン設定を検証する

    パイプラインを展開する前に、ファイルに構文エラーやセマンティック エラーがないかを確認します。

    パイプライン設定を検証する

  4. パイプライン設定を展開する

    ファイルをインポートして、Qlik Talend Data Integration でプロジェクトを作成または更新します。

    ファイルをバージョン管理にコミットし、Qlik Talend Data Integration のプロジェクトでバージョン管理から適用を実行することもできます。

    パイプライン設定を展開する

バージョン管理との関係

プロジェクトがバージョン管理に接続されている場合、YAML ファイルは GitHub リポジトリに直接保存されます。YAML ファイルは GitHub または任意の IDE で編集でき、その後、変更内容をプロジェクトに適用できます。

プロジェクトをバージョン管理に接続する方法については、「バージョン管理によるパイプライン プロジェクトの管理」を参照してください。

情報メモ既存のプロジェクトがバージョン管理に接続されており、レガシー JSON 形式を使用している場合は、YAML 形式に移行できます。詳細については、「プロジェクトを YAML 形式に移行する」を参照してください。

AI アシスタントを使用したパイプラインの設定

AI アシスタント (GitHub Copilot や Anthropic Claude など) を使用して、YAML 設定ファイルの作成および編集を効率化できます。設定の正確度を確保し、プロジェクト標準に準拠するために、次のベスト プラクティスに従ってください。

  1. 高機能モデルを選択する - 複雑な YAML の生成やスキーマへの準拠が必要な場合は、標準モデルや「auto」モデルではなく、プレミアムな大規模コンテキスト モデル (例: Anthropic Claude Sonnet 4.6 以上) を使用してください。高度なモデルは、複雑なパイプライン スキーマを正しく解釈し、より正確な設定を生成できます。

  2. プロジェクト固有の AI 指示を設定する - モデルにプロジェクトのコンテキストを提供することで、AI が生成する設定の品質を向上できます。VS Code ワークスペースのルートに、指示ファイルを作成します。次のいずれかを選択します。

    • CLAUDE.md (Anthropic Claude Code 拡張の場合)

    • .github/copilot-instructions.md (GitHub Copilot の場合)

    This is a Qlik Talend Cloud Pipeline (QTCP) project. Before any project advice or YAML edits, I MUST read the source of truth first:
    https://raw.githubusercontent.com/qlik-oss/schemas/refs/heads/main/qtcp/ai-instructions.md

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