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I will tell you the passion of Kubernetes

I will tell you the passion of Kubernetes

shogomuranushi

November 03, 2018
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Transcript

  1. 2

  2. 3

  3. 4 略歴トピック • インフラエンジニア • AWSを採⽤しハマる • AWSをたくさん使う • 資格を5冠取得

    • AWSでDeepLearning
 プラットフォーム作る • インフラ => SRE Tech Lead • マイクロサービスで遊ぶ • プロダクトオーナーになる
  4. 8

  5. 11 の歴史 • 2013年 • dotCloudがOSSで公開 • 2014年 • Googleは毎週20億のコンテナを起動していた

    • 1.0リリース • 2015年 • マイクロソフト、Google、Red Hat、VMware、Amazon Web Servicesらと共同でコン テナの標準化団体「Open Container Initiative」の発⾜ • (2011年) • Heroku エンジニアが The Twelve-Factor App を提唱 出展元:https://www.sdxcentral.com/cloud/containers/definitions/containers-vs-vms/
  6. 12 The Twelve-Factor App (2011) Webアプリケーションを使いやすい形でスケーラブルにするための⽅法論 • I. コードベース •

    バージョン管理されている1つのコードベースと複数のデプロイ • II. 依存関係 • 依存関係を明⽰的に宣⾔し分離する • III. 設定 • 設定を環境変数に格納する • IV. バックエンドサービス • バックエンドサービスをアタッチされたリソースとして扱う • V. ビルド、リリース、実⾏ • ビルド、リリース、実⾏の3つのステージを厳密に分離する • VI. プロセス • アプリケーションを1つもしくは複数のステートレスなプロセスとして実⾏する
  7. 13 • VII. ポートバインディング • ポートバインディングを通してサービスを公開する • VIII. 並⾏性 •

    プロセスモデルによってスケールアウトする • IX. 廃棄容易性 • ⾼速な起動とグレースフルシャットダウンで堅牢性を最⼤化する • X. 開発/本番⼀致 • 開発、ステージング、本番環境をできるだけ⼀致させた状態を保つ • XI. ログ • ログをイベントストリームとして扱う • XII. 管理プロセス • 管理タスクを1回限りのプロセスとして実⾏する The Twelve-Factor App (2011) Webアプリケーションを使いやすい形でスケーラブルにするための⽅法論
  8. 14 なぜDockerを使うのか • リソース集約効率が上がる • 必要な⾔語やライブラリを閉じ込めるため、
 ⼀つのサーバで複数の⾔語やバージョンを稼働させられる • 複数環境載せてもセキュリティ上分離可能(厳密には・・) •

    環境の再現性が⾼い • アプリの実⾏環境構築が容易で、構築⾃体や問題発⽣の再現性が⾼い • ポータビリティ性が⾼い • どの環境でも動かすことが可能で、移⾏や複数環境構築が容易 • ローカルと本番の環境を限りなく合わせることも可能で、開発・テストが容易
  9. 15 Dockerを本番運⽤する上で何が課題になるのか • 複数コンテナの管理 • 本番利⽤するときは1コンテナではなくWeb、App、DBなど複数 コンテナ • 可⽤性 •

    正しく稼働していること、⾃動でリカバリすること • オートスケール • 負荷に応じて⾃動でスケールすること • モニタリング、セキュリティ、etc • それらを管理するツールが必要になってきた
  10. 17 以下の課題を解決 • 複数コンテナの管理 • 本番利⽤するときは1コンテナじゃなく複数コンテナ • Web、App、DBなど種類も複数 • 可⽤性

    • 正しく稼働していること、⾃動でリカバリすること • オートスケール • 負荷に応じて⾃動でスケールすること • モニタリング、etc • それらを管理するツールが必要になってきた
  11. 18 オーケストレーションツールの歴史 • 2014 • GoogleがKubernetes、DockerがDocker swarm、AWSがECSを発表 • Mesos 0.21、Rancher

    0.4リリース • 2015 • Docker swarm、Kubernetes 1.0リリース • CNCF(Cloud Native Computing Foundation)設⽴ • 2016 • Apache Mesos1.0 + Dockerサポート • Rancher1.0リリース
  12. 20 なぜKubernetesがデファクトスタンダードになったのか • 定期的なメジャーアップデート • 3ヶ⽉ごとにアップデートを繰り返し、エンタープライズからのフィードバックも反 映。本番稼働に耐えうるソフトウェアとして信頼を得た。 •        によるエコシステムの拡⼤ •

    Kubernetesの成⻑と共にCNCFに各⼤⼿企業が参加 • Alibaba、AWS、Google、IBM、Microsoft、Oracle、Redhat、VMware、etc • 様々な良質なOSSがCNCFのエコシステムに • Prometheus、Fluentd、GRPC、containerd、cni、envoy、helm、etc • その他の要素含め、これらにより企業と開発者が集まるサイクルができて、圧倒的な速度 で成⻑を遂げた
  13. 21 と、⾔われていますが個⼈的には • 設計がイマドキ • ベストプラクティスに添えば、良い設計になる • エコシステムのOSSもセンスが良い • Istio(Envoy)、Kubeflow、Knative、etc

    • マイクロサービスの課題を解決しやすい • UNIXの哲学、The Twelve-Factor App、コンテナデザインパターンを採⽤ • マイクロコンテナになる • マイクロサービス化していく • マイクロサービスの管理⾟い • Istio登場 <<=== イマココ
  14. 22 Kubernetesは完璧か?使いこなすには? • Kubernetesは銀の弾丸ではない • マイクロサービスに耐えうる組織設計と⽂化形成と相性が良い(メルカリさん) • 組織設計 = コンウェイの法則

    • ⽂化形成 = 価値提供の速度向上・⽣産性向上を徹底する⽂化 • ただし、マイクロサービスには課題がある • 分散システムのトレーシング、多数のシステム管理、⼀貫性、テスト、、、 • 完璧ではないけど、徐々に良い⽅向に向かっています • コンウェイの法則 • 組織の設計するシステムは、その組織のコミュニケーション構造をそのまま反映した設計になる
  15. 23 は? • ECSは良い⼦です • うちのシステムの8割はECSで動いています • Kubernetesは学習コスト⾼い。ECSはシンプルで簡単。マスター管理不要 • まず使ってみるには超オススメ

    • Fargateは⾼いし制限はあるが、EC2が不要なのでかなり楽になる • しかし • ある程度運⽤していくと⾊々⾜りないことに気付く • ECSとAutoScaleの溝 => Spotinstを使って埋めよう • エコシステムがKubernetesに⽐べて弱い
  16. 25

  17. 26    は何ができるのか • 複数のKubernetes Nodeの管理 • コンテナのスケジューリング • ローリングアップデート •

    オートスケーリング • コンテナの死活監視 • 障害時のセルフヒーリング • サービスディスカバリ • ロードバランシング • ワークロードの管理 • ログの管理 • Infrastructure as Code • その他エコシステムとの連携や拡張 • ネットワークセキュリティ • モニタリング • 分散トレース • サービスメッシュ
  18. 27   を使うには? • マネージドサービス • AWS EKS、Google / GKE、Azure

    / AKS • ⾃前で作る • kubeadm、kube-aws、rancher、etc • 簡易に試す • minikube、Docker on Mac
  19. 28 Kubernetesの⾯⽩いと思うところ掻い摘み • いわゆるコンテナオーケストレーションに関する部分はパスします • ⾯⽩いと思うところ • UNIXの哲学、The Twelve-Factor App、コンテナデザインパターンを踏襲しやすい

    • Kubernetesの実装内容が最新技術の勉強になる • 宣⾔型アーキテクチャ • エコシステムが盛り上がっていて、最新の課題に対するアプローチやコンセプトが勉強 になる • マイクロサービスの課題に対してIstio、サーバレスの課題に対してKnativeなど
  20. 30 Design patterns for container-based distributed systems • 2016年に USENIX

    Conference で発表された論⽂ • Single-container management patterns(コンテナ管理⽤の単⼀コンテナパターン) • Single-node, multi-container application patterns(シングルノードでのマルチコンテナパターン) • Sidecar pattern(サイドカーパターン) • Ambassador pattern(アンバサダーパターン) • Adapter pattern(アダプターパターン) • Multi-node application patterns(分散システムのためのマルチノードでのパターン) • Leader election pattern(リーダー選出パターン) • Work queue pattern(ワークキューパターン) • Scatter/gather pattern(スキャッター/ギャザーパターン)
  21. 31 Sidecar pattern(サイドカーパターン) • メインコンテナの横に配置 • 例)Webサーバをメインコンテナとして配置し、サイドカーとしてホスト側のログを保存 するコンテナを配置する(Fluentdなど) • メリット

    • 開発の責任を分けやすくなり、独⽴してテストできる • サイドカーが異常になった場合にメインコンテナに
 影響しない。ロールバックも個別に可能 • メインコンテナに CPUを優先的に割り当て、
 サイドカーコンテナは空いた時間で処理する 出展元:https://qiita.com/MahoTakara/items/03fc0afe29379026c1f3
  22. 32 Ambassador pattern(アンバサダーパターン) • メインコンテナが外部とコミュニケーションをするときのプロキシになる • 例)Memcached や Redis のシャーディング⽤のツールとして利⽤される

    twemproxy など • そのうち Kafka / AWS Kinesis / Google Cloud PubSub などを抽象化するパターンもあるかも • メリット • 開発者は外部とコミュニケーションをする
 という関⼼事をアンバサダーにオフロード
 できる(今回の例ではシャーディング) 出展元:https://qiita.com/MahoTakara/items/03fc0afe29379026c1f3
  23. Kubernetesの⾯⽩い実装:宣⾔型アーキテクチャ kubectl apply -f nginx.yaml kube-apiserver etcd apiVersion: v1 kind:

    Pod metadata: name: nginx spec: nodeName: “” containers: - name: nginx-container 1) kube-apiserverにリクエスト 2) etcdにnodeNameが無い状態で書き込み
  24. Kubernetesの⾯⽩い実装:宣⾔型アーキテクチャ kubectl apply -f nginx.yaml kube-apiserver etcd apiVersion: v1 kind:

    Pod metadata: name: nginx spec: nodeName: “nodeA” containers: - name: nginx-container kube-scheduler 3) nodeName未割り当てを探して割り当て
  25. Kubernetesの⾯⽩い実装:宣⾔型アーキテクチャ kubectl apply -f nginx.yaml kube-apiserver etcd apiVersion: v1 kind:

    Pod metadata: name: nginx spec: nodeName: “nodeA” containers: - name: nginx-container 4) nodeNameが⾃分⾃⾝に割り当てられ ているPodがあれば、そのPodを起動する 37 kubelet In Server kubelet In Server kubelet In Server
  26. 39

  27. 40    とは • 2017年3⽉にOSSとして公開、2017年12⽉に⼀躍時の⼈に、2018年7⽉にGA、12,000 star • コアの部分はLyft社が開発したEnvoyに、EnvoyをマネジメントするためにIstioを開発 • マイクロサービスの課題を解決するために⽣まれたサービスメッシュであるIstio •

    負荷分散と特定バージョンへの安全なルーティング • 多様な⾔語で実装、分散システムのネットワーク越しでのエラーハンドリング • どのシステムで遅延しているのか、状況はどうなのか、どこで何が起こったのか • サービス間の認証認可 • サイドカープロキシとして、コンテナのProxyとして実装
  28. 42      の主な機能 • HTTP、gRPC、TCPのトラフィックに対する⾃動的なロードバランスとヘルスチェック • 豊富なルーティングルール • カナリアリリース、Blue/Green、A/Bテスト • トラフィックコントロール

    • タイムアウト、リトライ、サーキットブレーカー、フォルトインジェクション • 各種メトリクスの収集と分散トレーシング • トラフィックの暗号化、サービス同⼠の認証および認可 出展元:https://www.redhat.com/en/topics/microservices/what-is-a-service-mesh
  29. 44

  30. 45      とは • 2017年12⽉にGoogleがKubeconで発表 • 2018年5⽉にOSSで0.1を公開、現在は0.3、2018年12⽉にGA予定、4,700 star • Kubernetesのクラスターの上で機械学習のジョブを動かせる •

    機械学習のジョブをコラボレーションと対話により訓練するJupyter Hubや、Tensorflow の訓練とホスティングなどが含まれる • まだ発展途上だが注⽬度が⾮常に⾼い
  31. 46

  32. 47

  33. 50 結果 • みんなが集まる • さらに良いプロダクトが⽣まれる • Istio、Kubeflow、Knative、etc • より便利になる

    • • みんなが集まる • さらに良いプロダクトが⽣まれる • より便利になる •