[WIP] 運用しているサービスをKubernetes化するかどうか考える / k8s meetup 5th

https://k8sjp.connpass.com/event/56945/ の資料です

Transcript

1. [WIP] 運⽤しているサービスを Kubernetes化するかどうか 考える @r_takaishi / GMO PEPABO inc. 2017-06-27
2. ⽬次 1. 今⽇のテーマについて 2. もっとデプロイしたい！ 3. もっとスケールしたい！ 4. まとめ
3. ソフトウェアエンジニア 技術部 インフラグループ https://repl.info/ ⾼⽯諒 @r_takaishi
4. カレーがマイブーム
5. 今⽇のテーマ
6. もっとデプロイしたい
7. もっとスケールしたい
8. それ でどうなる？
10. minneについて • 500万点の作品数 • 700万DLのアプリ • 100台規模のインスタンス
11. minneのサービス基盤 • 今の形になってから約2年ほどたつ • クラウド・ネイティブなアーキテクチャ • OpenStack上に構築 • Consulでクラスタリング、Service/TagでLBと紐付け • 細かい修正はしているが、⼤きく変わってはいない • 結構よくできた仕組みだと思う
12. minneのサービス基盤 api-lb www www www www web-lb www www www www Consul Cluster Consul Template Consul Template hakata (CLIπʔϧ) ʹΑΔεέʔϧ scale count=5 scale count=N TFSWJDF
    UBH
    
    BQJ TFSWJDF
    UBH
    
    XFC
13. 中⻑期を⾒据えると… • アーキテクチャ⾃体の⼤きな課題はない…？ • 同じアーキテクチャでもいけるかも？ • このままだと⼤きくなりそうな課題もある • 成⻑速度や安定性、信頼性の向上に繋がる策はあるか？
14. 「デプロイ」と「スケール」 • デプロイ：Railsのtarball作成とその配布、プロセス切り替え • スケール：インスタンスを追加してLBに繋げる • それぞれ、かなり時間がかかっている • デプロイ：1回25分 • スケール：1台10分 • 現状の仕組みのまま時間短縮できるような対策は実施中 • 全体の仕組みを変えることで解決できるか？
15. Kubernetesに乗せることで実現するか？ • コンテナ？ • CIやローカル開発⽤では使っている • 実際にコンテナオーケストレーションツールに乗せると？ • サンプルアプリ等ではなく実際のサービスでうまく使えるか • デプロイやスケールの時間や使い勝⼿は？
16. 検証環境 • OpenStack + Rancherで構築 • OpenStack：Mitaka • Rancher • コンテナ環境を構築・運⽤するためのプラットフォーム • SwarmやKubernetes環境を⽤意できる • かっこいいGUI
17. 検証環境 #VJME %PDLFS 3FHJTUSZ NJOOF 3BODIFS 3BODIFS 3BODIFS Push Pull ,VCFSOFUFT
18. 検証環境（Rancher）
19. もっとデプロイしたい
20. デプロイ • サービス成⻑のための⾼速かつ頻繁なデプロイ • デプロイする⼈：10⼈ • インスタンス数：100台規模 • デプロイ：5回/⽇、1回25分 • ビルド（railsのtarball作成(1GB)、S3へのアップロード）5分 • 配布（各インスタンスへ転送、プロセス切り替え）：20分
21. 時間かかりすぎ
22. デプロイ時間を縮めたい！ • 1⽇のデプロイ可能回数が増える • 短時間でいつでもデプロイできて困ることはない • 待ち時間が減る => 開発者のリズムを奪わない
23. 現在のデプロイの仕組み • Capistrano、Consul、Stretcherを使⽤ • Capistrano：Ruby製のサーバ操作・デプロイ⾃動化ツール • Consul：サービスディスカバリ • Railsを動かしているインスタンスで任意の処理を実⾏ • Stretcher：ConsulやSerfと連携してデプロイを⾏うツール
24. 現在のデプロイ⽅法 ։ൃऀ CVJME DBQ
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25. Kubernetesにするとデプロイがどうなるか • Kubernetes化 = コンテナ化 • VMにtarballを配布 ＝ コンテナイメージを配布 • ランタイムや各種依存ライブラリはキャッシュできる • リリース毎の差分はコード+precompileしたassetsが主
26. Kubernetesにするとデプロイがどうなるか ։ൃऀ CVJME DBQ
    NJOOFEFQMPZ XXX XXX XXX 3FHJTUSZ $BQJTUSBOP 
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27. k8sでminneのデプロイを試した • ノード数：20 • Deploymentを使⽤ • レプリカ数：20 • 新しいバージョンのイメージに切り替わるまでの時間を計測 • 約10分で⼊れ替え完了
28. k8sでminneのデプロイを試した • 約10分で⼊れ替え完了 • 現在のインスタンス数とはかなり差があるが、まぁまぁ早いのでは • ノード数を増やした時の時間や負荷が気になる所
29. もっとスケールしたい
30. もっとスケールしたい • サービス成⻑や負荷に対応するための⾼速で細かなスケール • TV CMなどの対応で20台、30台といった増減 • 負荷状況に応じてより頻繁にリソースを増減したい • もっともっとスケール回数を増やしたい。速くしたい。
31. スケール • サービス成⻑や負荷に対応するための⾼速で細かなスケール • TV CMなどの対応で20台、30台単位での増減 • 現在、1台起動するのに約8〜10分 • インスタンス⾃体の起動 • cloud-initの実⾏ • tarball（約1GB）の取得・展開
32. 時間かかりすぎ
33. スケールアウト時間を短くしたい！！！ • 10台増やすのに10分も20分も待ちたくない • 負荷に応じた細かなスケール • キャパシティの最適化
34. 現在のスケールの仕組み • RubyとOpenStack APIを使って専⽤CLIツールを⽤意 • Compute API(EC2のAPIみたいなもの)を素朴に叩く • 複数AZにバランスよく配置 • あらかじめ必要な台数を指定し、スケールしたことを確認する • 結構時間がかかる…
35. Kubernetesにするとどうなるか • コンテナ化する恩恵が⼤きい • VMよりはコンテナの⽅が起動が速い • OS起動のオーバーヘッドもない • イメージサイズもコンテナの⽅が⼩さい • Kubernetesのスケール機能は便利そう • 簡単にスケールできる（kubectl, api) • ⾃家製CLIツールのコード量も減らせるかも
36. k8sのスケールアウトを minne で試した • ノード数：20 • Deploymentを使⽤ • レプリカ数：1 → 20 • RunningのPodが20台になるまでの時間を計測 • 約4分でスケール完了
37. k8sのスケールアウトを minne で試した • 約4分でスケール完了 • 1台10秒強。早い！ • どのくらいPodの数を細かく制御できるのか気になる所 • Horizontal Pod Autoscaling とか
38. まとめ • デプロイとスケールについては改善できそう • 100台以上の規模になった時どうなるか？ • デプロイやスケール時の挙動をちゃんと追っておきたい • デプロイ・スケール以外の機能はどうか？ • バッチ • OpenStackとの連携