Bitbucket Deployments

Bitbucket Pipelines 経由で実行するデプロイメントを追跡し、デプロイメント環境のステータスと、各環境におけるコード変更の結果に関する洞察をチームに提供しましょう。

Bitbucket Deployments では、次の 3 つの環境へのデプロイをサポートします。

  • テスト
  • staging
  • 本番環境

Bitbucket Deployments の使用を開始する

デプロイメントを実行するよう Pipelienes を構成していない場合、対象のプラットフォームのデプロイメント ガイドを参照してください。

ステップ 1: Bitbucket Deployments を有効化する

Click Deployments in the repository sidebar to start the set up process. If you have not enabled Pipelines, you will be prompted to configure a bitbucket-pipelines.yml file after selecting a language template.

ステップ 2: デプロイメント手順を構成する

You can modify your bitbucket-pipeline.yml file to define which steps deploy to which environments.

For example: add deployment: test to the step that performs the deployment to your test environment.

Currently Bitbucket Deployments supports deploying to teststaging, and production type environments and whichever you use they must be listed in this order in each pipeline.

You also might like to define variables that are specific to each environment at this point.

How to add deployment variables...

There are 2 ways to manage deployment variables:

  • in Settings > Pipelines > Deployments
  • in the right sidebar of our online editor

Deployment variables override both team and repository variables. Variables of the same name can be set with different values for each deployment environment. For example, if you needed a different $USERNAME for each environment.

Commit the update to your bitbucket-pipeline.yml file and run your deployment pipeline.

bitbucket-pipelines.yml ファイルの例
image: node:7.5.0

    - step:
        name: Build and push to S3
          - apt-get update
          - apt-get install -y python-dev
          - curl -O
          - python
          - pip install awscli
          - aws deploy push --application-name $APPLICATION_NAME --s3-location s3://$S3_BUCKET/test_app_$BITBUCKET_BUILD_NUMBER --ignore-hidden-files
    - step:
        name: Deploy to test
        image: aneitayang/aws-cli:1.0
        deployment: test
          - python test
    - step:
        name: Deploy to staging
        image: aneitayang/aws-cli:1.0
        deployment: staging
        trigger: manual
          - python staging
    - step:
        name: Deploy to production
        image: aneitayang/aws-cli:1.0
        deployment: production
        trigger: manual
          - python prod

ステップ 3: デプロイメントを追跡する

デプロイメント ステップが実行されたら、[Deployments] ページでデプロイメントを追跡できます。

Deployments ダッシュボード

Deployments ダッシュボードには、環境のステータス概要、各環境で実行されているソフトウェアのバージョンの概要と、以前のデプロイメントの完全な履歴が表示されます。 

Only deployments and environments with deployment tracking enabled in your bitbucket-pipelines.yml will be visible on the Deployments page.


If you've made a deployment step manual, you will see a Promote button on the Deployments dashboard. Clicking on the Promote button launches the deployment preview screen which allows you to review the commits and the file changes that will be deployed. If it looks good, click Deploy and we'll trigger your manual deployment step.

: 各環境では進行中のデプロイメントを 1 つのみ持つことができます。同じ環境にデプロイするそれ以降のパイプラインは、自動的に一時停止されます。進行中のデプロイメントが完了すると、一時停止しているデプロイ ステップを手動で再開できます。


履歴アイコン をクリックすると、環境内にある過去のすべてのデプロイメントの履歴を表示できます。ダッシュボードで任意のデプロイメントをクリックすると、デプロイされた変更の概要と、デプロイ時期およびデプロイ担当者の情報が表示されます。



  • デプロイ先の環境
  • 環境での過去のデプロイメント
  • デプロイメントのステータス
  • デプロイメントのトリガー実施者 (デプロイメントが手動ステップだった場合)
  • デプロイメントが発生した日付
  • デプロイメントのコミットの完全な一覧
  • 新しいデプロイメントと環境内の過去のデプロイメントのファイル差分
  • Any linked Jira issues you've mention in the commit message

Link Jira and Deployments

If you use Jira to keep track of work, you can link your Jira.

Once they are linked, issues related to a deployment show up on the deployment summary and deployment preview screens, and your deployments will show up in your related Jira issues. Just add the issue key, or keys, to your commit message and we'll do the rest.


git commit -m "PT-323 Add created workers to container cluster"

In Bitbucket we see:


In Jira we see:

If you rerun a successful deployment, Jira will continue to show the details of the first successful deployment, rather than any reruns.

最終更新日 2019 年 1 月 25 日


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