コンテナーによるIT基盤変革 - IT infrastructure transformation -
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- IT infrastructure transformation - Container Technology and business - HPE Ezmeral Container Platform
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コンテナーによるIT基盤変革 - IT infrastructure transformation -
- 5. 必要な要素：最新の情報技術と工学的手法 インメモリ・ビッグデータ ハイブリッド・クラウド DevOps IoT・人工知能 プライベートIT基盤 ウォータフォール開発 コンテナーによってさらに革新的に
- 9. 同一の物理マシン上で業務を切り替えるのは意外と大変 Webアプリ 開発 0101101 10010100101101 1001010 高速計算用 アプリAの実行 ビッグデータ処理 高速計算用 アプリBの実行 昼 夜 CPU CPU 業務によってLinux OSの種類、バージョン、 ライブラリ、ミドルウェアなどが異なる
- 10. 現状（個別最適） コンテナーによる革新 ビッグデータ用 アプリB実行用 アプリ開発アプリA実行用 0101101 1001010 0101101 1001010 アプリA実行 ビッグデータ Webアプリ開発用 同一基盤で昼夜別業務が稼働可 異種の分析・高速計算処理が混在可 仮想化の性能劣化を排除 アプリB実行 昼 夜 業務別に基盤を用意、利用にムラ 分析・高速計算は物理専用機を用意 仮想化の性能劣化を許容 0101101 1001010 0101101 1001010 CPU CPU CPU CPU
- 11. Linux OS コンテナーイメージ 入 手 x86サーバー HPE Apollo 4200 Gen10 ハードディスク コンテナー OS環境 OS環境 OS環境 コンテナーによるビッグデータ基盤配備の省力化
- 13. オープンソースの整合性、稼働チェックは骨の折れる作業 旧バージョン HAクラスター 旧バージョン データベース 旧Linux 旧バージョン Webアプリ 旧バージョン Webサーバー 新Linux 新バージョン HAクラスター 新バージョン データベース 新バージョン Webアプリ 新バージョン Webサーバー アップグレード検討項目例 • BIOS更新可否判断 • OS更新可否判断 • ミドルウェア更新可否判断 • オープンソース更新可否判断 • スクリプト更新可否判断 テスト項目例 • アプリケーション機能試験 • フェールオーバー試験 • フェールバック試験 • 再フェールオーバー試験 • 再フェールバック試験 • 負荷試験 等
- 14. 資産管理台帳によるIT基盤の管理 単純なシステムならば 資産管理台帳も単純 旧バージョン データベース 旧Linux 旧バージョン Webアプリ 新バージョン データベース 新Linux 新バージョン Webアプリ ネットワーク ネットワーク FCスイッ チ FCスイッ チ ス イッ チ LinuxLinux FCスイッ チ FCスイッ チ ス イッ チ LinuxLinux ... ... ... ネ ッ ト ワ ー ク ... 資産管理台帳の管理自体が煩雑に導入日時 機材 BIOS バージョン OS バージョン OS パッチ ミドルウェア バージョン DB バージョン 責任者 2015.4.1 サーバー db001 2015.06.10 SLES 12 SP1 HAクラスタ 5.6.0 古賀政純 2016.11.24 20161211 10.1 5.6.1 古賀政純 … … … … … … … … 導入日時 機材 BIOS バージョン OS バージョン OSパッチ ミドルウェア バージョン APP バージョン 責任者 2015.4.1 サーバー app001 2015.06.10 openSUSE Leap 42 なし 2.4.5 田中太郎 2016.11.24 20160625 田中太郎 … … … … … … … … ？
- 18. 物理・仮想・コンテナーをオープンソースから制御！ 物理 仮想化 Docker HPE OneView ＋ インフラストラクチャー・アズ・コードの本格到来 KVM Chef, Ansible, Python コンテナー
- 19. 紙の構築手順書がIT部門の負担を大きくする ビジネス要件A 構築 手順書 人が手動で 構築 ITによる 課題解決 ビジネス要件 A + B 新たな構築 手順書 人が手動で 構築 ITによる 課題解決 ビジネス要件 A + B + C 新たな構築 手順書 人が手動で 構築 ITによる 課題解決
- 22. IT部門の基盤運用担当者にとってのメリット • 雛形のコンテナーイメージを入手し、OSやアプリ等の構築といった煩雑な作業を簡素化 • Dockerfileで独自にイメージをビルドし、基盤構築を自動化、新サービスを素早く開始 • 構築手順書のコード化により、スキルや経験への依存度を低減 Dockerfile DBサーバー CentOS 8.2用 IT部門の 運用担当者 DBサーバー用の コンテナーイメージ サービスの ユーザーDocker ハブ 雛形のコンテナー イメージを入手 利用 Dockerfile Webサーバー Ubuntu 20.04用 Webサーバー用の コンテナーイメージ 起 動 DBサーバー CentOS 8.2 Webサーバー Ubuntu 20.04 起 動 ビルド ビルド
- 23. 開発部門の開発者にとってのメリット • アプリ開発のためのOS環境と開発ツールは、コンテナーイメージで簡単に入手可能 • OS導入作業といった煩雑な作業から開放され、アプリ開発に専念 • 異なるOS＋アプリ環境、異なるバージョンの開発環境の切り替えや複数利用が容易 Dockerfile 開発環境A CentOS 8.2用 IT部門の 運用担当者 開発環境A用の コンテナーイメージ アプリ 開発者 Docker ハブ 雛形のコンテナー イメージを入手 入手 Dockerfile 開発環境B Ubuntu 20.04用 開発環境B用の コンテナーイメージ 起 動 開発環境Ａ CentOS 8.2 開発環境B Ubuntu 20.04 起 動 ビルド ビルド 改良
- 24. 24 省力化 自動化
- 25. 構築手順のコード化を実現するDockerfileの例 FROM centos:6.8 RUN yum install -y httpd COPY test.html /var/www/html/ CMD /usr/sbin/httpd -DFOREGROUND
- 26. 従来 Dockerfile FROM centos:6.8手動でアプリ導入 OS環境の コンテナー イメージ 入 手 WWW OS導入 手順書 手元の コンテナー イメージ Linux DVD
- 27. 従来 Dockerfile アプリ導入 手順書 RUN yum install -y httpd手動でアプリ導入 アプリ 導 入 WWW アプリ DVD アプリの 導入手順を コード化 手元の コンテナー イメージ アプリ
- 28. 従来 Dockerfile COPY test.html /var/www/html/手動でアプリ導入 test.html Webコンテンツ 等の配備も コード化 手元の コンテナー イメージ 格 納 コンテナーエンジン が稼働するマシン にWebコンテンツを 事前に用意 データの 運用手順書 test.html
- 29. 従来 Dockerfile CMD /usr/sbin/httpd -DFOREGROUND > chkconfig httpd on > service httpd start コンテナー内のアプリを自動的に 起動させる手順をコード化 アプリ自動起動 の手順書 OS上で 設定 作成したアプリ入り コンテナーイメージ 起動 Webサーバー コンテナー Webサーバー コンテナー 起動
- 30. 作成したDockerfile アプリ入り コンテナーイメージ 起動 Webサーバー コンテナー Webサーバー コンテナー 起動 FROM centos:6.8 RUN yum install -y httpd COPY test.html /var/www/html/ CMD /usr/sbin/httpd -DFOREGROUND コンテ ナー build アプリ入り コンテナーイメージ 提供 提供 コピー
- 31. IT基盤構築や開発業務を非効率化にする要因 自動化ツール がバラバラ Linux OSの 更新作業 開発支援 ツールが バラバラ 人間の 手動介入 作業承認印 紙の手順書、 頻繁な電話、 メール
- 34. Dockerfile アプリ入り コンテナーイメージ FROM centos:6.8 RUN yum install -y httpd COPY test.html /var/www/html/ CMD /usr/sbin/httpd -DFOREGROUND コンテ ナー build アプリ入り コンテナーイメージ Webコンテンツ開発 ＝コンテンツ更新 コンテ ナー build FROM centos:6.8 RUN yum install -y httpd COPY test.html /var/www/html/ CMD /usr/sbin/httpd -DFOREGROUND 時間短縮
- 35. 手順のコード化：自動化 FROM centos:6.8 RUN yum install -y httpd COPY test.html /var/www/html/ CMD /usr/sbin/httpd -DFOREGROUND 導入 導入 入手 実行
- 36. 構築の時短 FROM centos:6.8 RUN yum install -y httpd COPY test2.html /var/www/html/ CMD /usr/sbin/httpd -DFOREGROUND 変更 Skip Skip 膨大な時間の節約
- 38. Dockerfileの 二重管理が 手間 コンテナー 開発用コンテナーイメージ： 開発ツールとビルド済み アプリケーション入り ビルド FROM centos:latest COPY pi.static /usr/local/bin/ CMD ["/usr/local/bin/pi.static“] FROM ubuntu:latest COPY pi.static /usr/local/bin/ CMD ["/usr/local/bin/pi.static“] FROM opensuse:latest COPY pi.static /usr/local/bin/ CMD ["/usr/local/bin/pi.static“] FROM centos:latest RUN yum install -y gcc-gfortran libgfortran-static COPY pi.f / WORKDIR / RUN gfortran -c -o pi.static.o pi.f RUN gfortran pi.static.o ¥ /usr/lib/gcc/x86_64-redhat-linux/4.8.2/libgfortran.a ¥ /usr/lib/gcc/x86_64-redhat-linux/4.8.2/libquadmath.a ¥ -static-libgfortran -static-libgcc -o pi.static RUN mv /pi.static /usr/local/bin/ 本番用コンテナーイメー ジ： アプリケーション入り アプリケーション 実行 開発ツールと アプリケーション入り コンテナー アプリケーション入り コンテナー アプリケーションを手動コピー 開発環境 本番環境 配備 コンテナー コンテナー 東京 名古屋 大阪 コピーが 手間 ビルド 実行 開発用Dockerfile 本番用Dockerfile
- 39. コンテナー FROM centos:latest AS dev01 RUN 開発ツールのインストール COPY ソースコードをコンテナーイメージにコピー RUN ビルド（実行ファイルの生成） FROM alpine:latest AS prod01 COPY --from=dev01 実行ファイル 保存先 本番用コンテナーイメージ： アプリケーション入り アプリケーション入り コンテナー 開発環境 本番環境 コンテナー コンテナー 東京 名古屋 大阪 ビルド マルチステージビルド対応のDockerfile 開発用のコンテナーイメージに dev01 という名前を付与 本番用のコンテナーイメージに prod01という名前を付与 実行 配備 開発用のコンテナーイメージ から実行ファイルをコピーDockerfileの 二重管理を解消
- 41. コンテナー採用以前の開発環境 開発用サーバー 仮想化ソフトウェア が稼働 テスト用サーバー 仮想化ソフトウェア が稼働 … サーバー台数等は、実際のシステムと異なります。 ストレージ • 外側のエンクロージャー： • HPE BladeSystem c7000 • 高さ10Uでブレード16台搭載可能 • ネットワークスイッチを背面に内蔵 • 中身のブレードサーバー： • HPE ProLiant BL460c Gen8 • 仮想マシンが稼働 • コード開発 • 単体コードのテスト • 本番モジュールの稼働テスト
- 43. 仮想マシンによる開発・テスト環境 … VMware KVM Hyper-V 仮想 マシン 仮想 マシン 仮想 マシン 仮想 マシン 仮想 マシン 仮想 マシン ゲストOS イメージゲストOS イメージゲストOS イメージ ゲストOS イメージゲストOS イメージゲストOS イメージ 複製、変更 モジュールA 開発用 仮想マシン テンプレート モジュールB 開発用 仮想マシン テンプレート モジュールC 開発用 仮想マシン テンプレート モジュールA テスト用 仮想マシン テンプレート モジュールB テスト用 仮想マシン テンプレート モジュールC テスト用 仮想マシン テンプレート モジュールD 開発用 仮想マシン テンプレート モジュールD テスト用 仮想マシン テンプレート VMware用 モジュールE 開発用 仮想マシン テンプレート モジュールF 開発用 仮想マシン テンプレート モジュールG 開発用 仮想マシン テンプレート モジュールE テスト用 仮想マシン テンプレート モジュールF テスト用 仮想マシン テンプレート モジュールG テスト用 仮想マシン テンプレート モジュールH 開発用 仮想マシン テンプレート モジュールH テスト用 仮想マシン テンプレート KVM用 モジュールI 開発用 仮想マシン テンプレート モジュールJ 開発用 仮想マシン テンプレート モジュールK 開発用 仮想マシン テンプレート モジュールIテ スト用 仮想マシン テンプレート モジュールJテ スト用 仮想マシン テンプレート モジュールK テスト用 仮想マシン テンプレート モジュールL 開発用 仮想マシン テンプレート モジュールL テスト用 仮想マシン テンプレート Hyper-V用 適用 適用 適用 • 仮想マシンそのもののファイルサイズの肥大化 • テンプレート配備時間（各部門への払い出し処理にかかる時間）増大 • ゲストOS自体の起動やシャットダウンの待機時間、手間 • ゲストOS自体の変更管理の手間 仮想 マシン 仮想 マシン 仮想 マシン 仮想 マシン 仮想 マシン 仮想 マシン 仮想化では、 もはや効率化が限界に
- 45. HPEの開発部門における課題と決意 • メンテナンスの高効率化 • ハードウェア面でのコスト削減 課題 決意 ブレードシステムの継続採用 • ソフト配備とビルド時間改善 • 待機時間とテスト時間短縮 課題 決意 CI/CDツールとコンテナーの採用 • ソフトウェア面でのコスト削減 課題 決意 • 仮想化ソフトウェアの排除 building waitingTel, Mail VM 旧 Gen8 新 Gen9 Docker Docker
- 46. 新基盤導入における青写真の作成、課題の列挙、決意表明 課題 VM ストレージ 決意 VM Mesosphere DC/OS 時間 達成度 2012 2015 2018 Docker Docker
- 47. HPE開発部門が新システムにおいても 既存のブレードエンクロージャーを採用 旧世代 新世代 装着 引退 • エンクロージャーの新規購入 ：無し • ファームウェアのアップグレード ：必要 • 背面の結線作業 ：不要 • 運用管理面の学習コスト ：低
- 48. テスト、展開、運用を継続的に評価
- 49. DevOpsを実現するCI/CDモデルの検討 コンテナーイメージ管理 レジストリ ソースコード管理 リポジトリ IT運用部門 プロジェクトX用 CI/CDツール 開発 本番 プロジェクトY用 CI/CDツール 開発 本番 プロジェクトZ用 CI/CDツール 開発 本番 開発部門A 開発部門B 開発部門C IT基盤 配備 IT基盤配備 コンテナー イメージ配備 Docker Docker Docker
- 50. 競争力強化：アプリケーション環境の迅速な稼働 • コンテナーへのOS導入作業が不要 • コンテナーでは、OS起動処理や シャットダウン処理も不要のため、 アプリの起動が迅速 • たった一行で開発環境稼働 docker run -it centos:dev dev123 • たった一行で本番環境が稼働 docker run -it centos:app app123 コンテナーイメージ centos:dev centos:app 開発用 コンテナー dev123 本番用 コンテナー app123 ProLiant Docker
- 52. アプリやツールの部品をすぐに利用し、開発に専念 • centos:dev-tool • centos:app • centos:monitor • ubuntu:dev • ubuntu:app • ubuntu:ai • opensuse:db ProLiant コンテナーレジストリ・サービス （社内コンテナーイメージ保管庫） 開発用 web 開発用 app Apollo 開発用 db 開発用 dev-tool Synergy 本番用 web 本番用 app 本番用 db 本番用 monitor すぐに入手 改良、保管 すぐに入手 改良、保管 コンテナー イメージ IT部門が提供 開発部門A 開発部門B 開発部門C IT部門が提供 IT部門が提供 Docker Docker Docker
- 55. コンテナーの部品化 コンテナー A コンテナー B コンテナー C 業務アプリX コンテナー C コンテナー D コンテナー E 業務アプリY コンテナー D コンテナー E コンテナー F 業務アプリZ コンテナー イメージA コンテナー イメージB コンテナー イメージC コンテナー イメージD コンテナー イメージE コンテナー イメージF HPE Synergy HPE Synergy HPE Synergy • コンテナーの部品化に必要なこと： コンテナーイメージのスリム化（不要なライブラリー、バイナリー、スクリプト等を削除） 再利用可能な単一機能（＝単一アプリ）に絞る ユーザーデータをコンテナーイメージ外に保管 再利用可能かつ、 単一機能を提供する 軽量アプリ環境 ＝マイクロサービス Docker Docker Docker
- 56. 例えば、Alpine Linux • 非常に軽量なLinux OSとして注目されている • 無償のコンテナーイメージが提供されている • コンテナーイメージは数メガバイト程度 • IoT機器向けのOSイメージも提供されている • 大量のLinuxコマンド群は、Busyboxと呼ばれる 単一の実行ファイルなどで構成され、OSを構成 する実行ファイルの数が非常に少ない • オープンソースのソフトウェアパッケージを入手し、 追加でインストールも可能 • ベンダーの保守サポートは無し CentOS 7の コンテナー イメージ Alpine Linuxの コンテナーイメージ 190MB～数MB～
- 57. プライベート・レジストリーで内部統制に貢献 DTR ネットワークスイッチ WWW コア・スイッチ HPE社内の利用者 コンテナー イメージの 社内保管庫 クラウド基盤 コンテナー基盤 仮想化基盤 Linux PC Web基盤 データ保管 FW ストレージ コンテナー イメージ （Web） コンテナー イメージ （App） コンテナー イメージ （Prod） コンテナー イメージ （Dev） … … コンテナー EE Advanced
- 58. Docker Trusted Registry（DTR）でコンテナーイメージを共有 コンテナー （アプリ） コンテナー イメージ コミット DTR コンテナー EE Adv. 利用者 DTR コンテナー EE Adv. 利用者 コンテナーを 一旦、コミット コンテナーイメージの登録 利用者がアップロード 1 2 3 DTR コンテナー EE Adv. 利用者 部門B 部門A 部門A コンテナーイメージの入手 利用者がダウンロード コンテナー イメージ コンテナー （アプリ） 実行 直接 コピー ストレージ ストレージ コンテナー EEによるコンテナー イメージの脆弱性チェックを実行
- 59. CI/CDの構成要素 開発者 コードリポジトリ 例： 構成管理 ツール 例： ツール 例： パッケージ リポジトリ ステージング環境 本番環境 例）コンテナー プッシュ フック フィードバック テスト ツール • ビルド • パッケージ作成と登録 • 単体テスト、ホワイトボックステスト • 静的解析 等 • 結合テスト • デプロイテスト
- 62. UNIX時代から大変だった開発環境の配備 仮想化 ソフトウェア ハイパーバイザ： 性能劣化あり 仮想 マシン 仮想 マシン 仮想 マシン仮想 マシン 仮想 マシン 仮想 マシン仮想 マシン 仮想 マシン 仮想 マシン x86マシン コンテナーに比べて、 ハードウェア資源の 消費が大 •GUI向け開発ツール •デバッガ •開発ライブラリ •開発ツール群 •ゲストOS 構築が面倒 UNIXマシン UNIX Ver. A •GUI向け開発ツール •デバッガ •開発ライブラリ •開発ツール群 UNIXマシン UNIX Ver. B •GUI向け開発ツール •デバッガ •開発ライブラリ •開発ツール群 複数の開発環境 を今すぐ、提供 して欲しい
- 63. コンテナー環境で稼働するクラウド型プログラミング環境の例 WWW PC (Webブラウザ) FW Scratchのコンテナーイメージ コンテナー EE Advanced HPE Synergy Scratchの コンテナー Scratchの コンテナー ... Scratchのコンテナーイメージ Scratchのコンテナーイメージ コアスイッチ VPN接続 子供向けプログラミング言語：「Scratch」 コンテナー環境でのScratchの起動
- 65. ITモダナイゼーションの代表的な手法 現行システムのIT資産をそのまま利用 2020年 CentOS 8.x/KVM アプリ DB 新システム HPE Apollo 4200 2007年から使用 CentOS 5.1 アプリ DB 旧システム HP ProLiant G1 例：仮想化への移行ツールを使って移植 そのまま 移植 新基盤に 移行 現行の仕様をそのまま新システムに実装 2020年 CentOS 8.x 新アプリ 新DB 新システム HPE Apollo 4200 2007年から使用 CentOS 5.1 アプリ DB 旧システム HP ProLiant G1 例：仕様とプログラミング言語は変更せずに移植 仕様は そのまま 新基盤に 移行 他のプログラミング言語で実装しなおす 2020年 CentOS 8.x 新アプリ 新DB 新システム HPE Apollo 4200 2007年から使用 CentOS 5.1 アプリ DB 旧システム HP ProLiant G1 例：仕様変更せず最新プログラミング言語で実装 他言語で 再実装 新基盤に 移行 現行システムを完全に廃棄し、新規に実装 2020年 CentOS 8.x 新アプリ 新DB 新システム HPE Apollo 4200 2007年から使用 CentOS 5.1 アプリ DB 旧システム HP ProLiant G1 例：仕様とプログラミング言語を変更し実装 新言語と 新仕様で 新規に実装 新基盤に 移行
- 66. デジタルトランスフォーメーションによる業務改革の一例 セルフサービス、 自動化、省力化 人による手動設定、 電話、メール、目視 チェック 例：ITインフラの自動配備とセルフサービス化 例：手数料の安いブロックチェーン基盤への移行 例：AI（人工知能）による知的情報処理 例：モバイル端末対応や生体認証の活用 旧システム ブレード型サーバー 自動化システム HPE Synergy レガシーシステム HPE Nonstop OS HPE Nonstop OS HPE Nonstop OS ブロックチェーンシステム AI/HPCシステム HPE Apollo 6500 ビッグデータ活用 機械学習・深層学習 人による 目視チェック 従来の業務 新認証システム 印 店舗窓口 印印 虹彩認証 指紋認証 従来の窓口業務 生体認証窓口
- 67. Netflix社におけるデジタルトランスフォーメーション 映 画 ド ラ マ 自 然 喜 劇 歴 史 DVDレンタルWeb画面 DVD保管倉庫 Web 注文 郵 送 視聴 返却 PC ポスト 映 画 ド ラ マ 自 然 喜 劇 歴 史 動画配信Webフロントエンド 顧客情報、Webコンテンツ格納 ...サーバー サーバー サーバー サーバー サーバー サーバー サーバー サーバー サーバー サーバー サーバー サーバー コンテンツ 顧客情報 ログ 課金 ログ在庫情報 顧客情報 課金 サーバー サーバー サーバー サーバー サーバー サーバー サーバー サーバー サーバー インターネット TV
- 68. Netflix社のHadoopビッグデータ基盤やコンテナー基盤の概略図 クラウドストレージHadoop用ストレージ ビッグデータ分析 基盤フレームワーク インメモリ高速分析 基盤フレームワーク DWHシステム （SQLに似た問合せ） データ処理・クエリ用 手続き型高級言語 分散SQL クエリエンジン リアルタイム分析用 高性能データベース クラウドネイティブ アプリケーションクラウドネイティブ アプリケーションクラウドネイティブ アプリケーション 分散NoSQLデータベース 分散ストリーミング基盤 Mesos （IT資源管理クラスターシステム） コンテナーレジストリ （コンテナーイメージの保管庫） Mesos管理ノード （ジョブ投入、スケジューリング） コンテナー コンテナー コンテナー コンテナー コンテナー バッチ処理コンテナー、サービスアプリケーションコンテナー ... ... ... ユーザー インタフェース API 変更したコードの リリースを準備他のシステム社内ユーザー
- 70. コンポーザブルインフラストラクチャー： ハードウェア・OS・コンテナー・コンテナーアプリの自動化 CPU ネットワーク ストレージGPU OS コンテナーエンジン コンテナー コンテナー コンテナー コンテナー コンテナー コンテナー コンテナー コンテナー API 自動化ツール
- 71. 課題とコンポーザブルインフラの導入の決意 課題 決意 • セキュリティ脆弱性チェックの自動化 • DevOps型運用・開発手法の採用 • 手動介入の極小化 • IT資源の適切な割当て 0101101 10010100101101 1001010 0101101 10010100101101 1001010 • アプリの移植性の確保 • セキュリティ対策 0101101 10010100101101 1001010 ペタバイト級 データの活用 • IT運用と開発の効率化 • 需要増減への迅速対応 今までとは比べ物にならないレベルの柔軟性、スピード、高効率化の実現 • 仮想化基盤の大幅削減 • 商用コンテナーエンジンの採用 仮想化 基盤 コンテナー 基盤 コンポーザブル・インフラストラクチャー （オープンAPIによる自動化） CPU ネットワーク ストレージGPU API
- 72. 同研究所のIT基盤における主な問題点 • ハードウェア設定切り替えとOSの切り替えに人間の手作業による手動介入が多く時間がかかる • OS環境の肥大化、複雑化により、メンテナンスに時間がかかる • アプリケーションの環境配備、他部門での移植利用に時間がかかる • 仮想化ソフトウェアによる性能劣化とリソース消費の増大により、特定のサーバー用途が固定化されてしまう • 複数部門ごとにサイロ化しており、ビッグデータの利用が非効率 • ソフトウェアのライセンスコストが高く、新規のIT投資の足かせになっている 研究部門A用 データ保管庫 仮想化 研究用 アプリ 研究用 アプリ 研究部門B用 データ保管庫 仮想化 解析 アプリ 解析 アプリ 研究部門C用 データ保管庫 仮想化 Web アプリ 業務 アプリ 仮想化 ソフトウェア ハイパーバイザ： 性能劣化あり 仮想 マシン 仮想 マシン 仮想 マシン仮想 マシン 仮想 マシン 仮想 マシン仮想 マシン 仮想 マシン 仮想 マシン ブレードサーバー コンテナーに比べて、 ハードウェア資源の 消費が大 OS環境の肥大化 利用効率の悪化
- 73. 自動化を主体としたデジタルトランスフォーメーション ■課題 • 各研究部門へのIT資源の適切な割り当て • 用途の切り替えを素早く、簡単に実施 • アプリの移植を簡単に実施、配備も簡単に • データ（1PB増加/月）の利用を効率化 • セキュリティ脆弱性対策 研究部門A用 データ保管庫 仮想化 研究用 アプリ 研究用 アプリ 研究部門B用 データ保管庫 仮想化 解析 アプリ 解析 アプリ 研究部門C用 データ保管庫 仮想化 Web アプリ 業務 アプリ 人間の手動介入が多く、非常に手間のかかる 旧式ブレード型サーバーとサイロ化したIT基盤 コンポーザブル・インフラストラクチャーを実現する コンテナー向け自動化サーバーの導入 コンテナー対応の自動化基盤 研究用 アプリ 研究用 アプリ 解析 アプリ 解析 アプリ Web アプリ 業務 アプリ • ハードウェア、OS、コンテナー基盤配備の自動化 • OSSを駆使したアプリの移植、迅速実行、DevOps促進 • 専用ハードウェアにより、用途の素早い切り替えを実現 • セキュリティ脆弱性検査の自動化 • ライセンスコストの削減 HPE Synergy 研究部門用 データ保管庫 ハードウェア設定や OS配備を自動化する 専用ハードウェア コンテナーが稼働する サーバー群
- 76. コンポーザブル・インフラストラクチャーにおける 一般的なSwarmクラスター環境 Front Panel Bay 12 Bay 6 Bay 7 Bay 1 Appliance Bay 2 Appliance Bay 1 Synergy 12000 Frame UID UID Active Power Synergy Composer 1 2 UID iLO Synergy 480 Gen10 1 2 UID iLO Synergy 480 Gen10 1 2 UID iLO Synergy 480 Gen10 1 2 UID iLO Synergy 480 Gen10 1 2 UID iLO Synergy 480 Gen10 OneView UID Active Power Synergy Composer コンテナー Swarmワーカー・ノード x N台 コンテナー Enterprise ハードウェア コンテナー コンテナー コンテナー コンテナー Enterprise ハードウェア コンテナー コンテナー コンテナー … ユーザーアプリ入り コンテナーが稼働 ※ Swarmマネージャー・ノードを奇数台で構成し、可用性を確保 ※ ハードウェア設定情報をワーカーノードに一斉適用し、管理を簡素化 ※ iSCSIブートとスナップショット技術でコンテナー入りOSを高速起動 ハードウェア 設定の自動化 Docker入り OSの高速起動 Swarmマネージャー・ノード コンテナー Enterprise ハードウェア コンテナー コンテナー コンテナー Swarm クラスターの管理 奇数台 … HPE Synergy
- 77. Vagrant＋コンテナー Machineの合わせ技： ハイパーバイザー型仮想化基盤上にコンテナー＋OSS環境を迅速配備 Linux（物理サーバーで稼働） Vagrant Docker Machineハイパーバイザー型 仮想化ソフトウェア（VirtualBox） 仮想マシン コンテナーエンジン コンテナー Linux (ゲストOS) コンテナー コンテナー 仮想マシン コンテナーエンジン コンテナー Linux (ゲストOS) コンテナー コンテナー … ハードウェア 設定の自動化 Docker入り OSの高速起動 ハードウェア自動設定、コンテナー入りOS高速起動 1 2 UID iLO Synergy 480 Gen10 HPE Synergy 1 2 UID iLO Synergy 480 Gen10 HPE Synergy 1 2 UID iLO Synergy 480 Gen10 HPE Synergy 1 2 UID iLO Synergy 480 Gen10 HPE Synergy 1 2 UID iLO Synergy 480 Gen10 HPE Synergy 1 2 UID iLO Synergy 480 Gen10 HPE Synergy 1 2 UID iLO Synergy 480 Gen10 HPE Synergy 1 2 UID iLO Synergy 480 Gen10 HPE Synergy ハイパーバイザー型 仮想マシンやVM内の OSS自動構築 ハイパーバイザー型の 仮想マシンVM上に コンテナー環境を自動構築
- 81. サービスプロバイダーのIT部門の戦略 超省電力のカートリッジ型サーバーの採用 •仮想から物理への回帰 • 仮想化のライセンス排除 • 設置スペースの削減 • 電気代の削減 • 仮想化のように高集約 • ユーザーOS環境を物理に配備 HPE Moonshotカートリッジ
- 82. コンテナーならば、同時稼働数は無制限 仮想 マシン 商用Linux OSが 提供するKVM環境 仮想 マシン 仮想 マシン 仮想 マシン 同時に稼働できる 仮想マシンの数に制限 仮想マシン：最大４台 仮想 マシン ハイパーバイザー型 仮想化専用製品 仮想 マシン 仮想 マシン 仮想マシンを無制限に 稼働できる専用ソフトウェア 仮想マシン：無制限 コン テナ 商用Linux OSが 提供するコンテナー環境 コン テナ コン テナ Linux OSを1つ購入すれば 無制限にコンテナーを起動 コンテナー数：無制限 OS付属の仮想化 仮想化専用製品 コンテナー ... ...
- 83. カートリッジ型サーバーとコンテナー 低スペックのカートリッジ ＋ コンテナー 最新カートリッジ ＋ 仮想化 Ubuntu 16.04 LTS RHEL 7.x コンテナー コンテナー CentOS6.8 Ubuntu16.04 CentOS7.2 RHEL7.2 Ubuntu16.04 RHEL7.1 Ubuntu 16.04 LTS RHEL 7.x KVM KVM Windows Ubuntu16.04 CentOS7.2 RHEL7.2 Windows RHEL7.1 限られた計算資 源をコンテナー で有効利用 仮想化基盤に 利用可能 •CPU：16コア •メモリ：128GB コンテナー 複数稼働 異種Linux OSや アプリ環境を実現 ゲストOS 複数稼働 異種OS環境や アプリ環境を実現
- 84. 仮想化ソフトウェアによるオーバーヘッドが許されないシステムの例 超高速計算サーバー群 HW: HPE Apollo 6x00, Apollo 8000 OS: SLES, CentOS, Ubuntu, Scientific Linux等 高速インターコネクト Hadoopクラスター HW: HPE Apollo 4200, 4500 OS: SLES, CentOS, Ubuntu, RHEL等 高速インターコネクト
- 85. 人工知能、ビッグデータ、HPCをクラウドとして提供する際の課題 一般的なビッグデータやHPC基盤で見られる 物理サーバー基盤のラック構成例 42 41 40 39 38 37 36 35 34 33 32 31 30 29 28 27 26 25 24 23 22 21 20 19 18 17 16 15 14 13 12 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 42 41 40 39 38 37 36 35 34 33 32 31 30 29 28 27 26 25 24 23 22 21 20 19 18 17 16 15 14 13 12 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 Green=10Gbps, Yellow=1Gbps SFP+ SYS Management Console ACTLINK Green=10Gbps, Yellow=1Gbps SFP+ 21 43 65 87 109 1211 242322212019181716151413 10/100/1000Base-T HP 5920 Series Switch JG296A Green=10Gbps, Yellow=1Gbps SFP+ SYS Management Console ACTLINK Green=10Gbps, Yellow=1Gbps SFP+ 21 43 65 87 109 1211 242322212019181716151413 10/100/1000Base-T HP 5920 Series Switch JG296A ProLiant DL360p Gen8 UID SID 3 4 1 2 5 6 7 8 serialata 5.4k 60GB serialata 5.4k 60GB serialata 5.4k 60GB serialata 5.4k 60GB UID 28 30 29 31 33 21 34 36 35 37 39 38 40 42 41 43 45 44 1 3 2 4 6 5 7 9 8 10 12 11 13 15 14 16 18 17 19 21 20 22 24 23 25 27 26 BA Moonshot 1500 UID UID UID 19 257 131 20 268 142 21 279 153 22 2810 164 23 2911 175 24 3012 186 19 257 131 20 268 142 21 279 153 22 2810 164 23 2911 175 24 3012 186 ProLiant SL4540 Gen8 UID UID UID 19 257 131 20 268 142 21 279 153 22 2810 164 23 2911 175 24 3012 186 19 257 131 20 268 142 21 279 153 22 2810 164 23 2911 175 24 3012 186 ProLiant SL4540 Gen8 ProLiant SL4540 Gen8 UIDUID UID 16 216 111 17 227 122 18 238 133 19 249 144 20 2510 155 UID 16 216 111 17 227 122 18 238 133 19 249 144 20 2510 155 42 41 40 39 38 37 36 35 34 33 32 31 30 29 28 27 26 25 24 23 22 21 20 19 18 17 16 15 14 13 12 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 42 41 40 39 38 37 36 35 34 33 32 31 30 29 28 27 26 25 24 23 22 21 20 19 18 17 16 15 14 13 12 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 Green=10Gbps, Yellow=1Gbps SFP+ SYS Management Console ACTLINK Green=10Gbps, Yellow=1Gbps SFP+ 21 43 65 87 109 1211 242322212019181716151413 10/100/1000Base-T HP 5920 Series Switch JG296A Green=10Gbps, Yellow=1Gbps SFP+ SYS Management Console ACTLINK Green=10Gbps, Yellow=1Gbps SFP+ 21 43 65 87 109 1211 242322212019181716151413 10/100/1000Base-T HP 5920 Series Switch JG296A ProLiant DL360p Gen8 UID SID 3 4 1 2 5 6 7 8 serialata 5.4k 60GB serialata 5.4k 60GB serialata 5.4k 60GB serialata 5.4k 60GB UID 28 30 29 31 33 21 34 36 35 37 39 38 40 42 41 43 45 44 1 3 2 4 6 5 7 9 8 10 12 11 13 15 14 16 18 17 19 21 20 22 24 23 25 27 26 BA Moonshot 1500 UID UID UID 19 257 131 20 268 142 21 279 153 22 2810 164 23 2911 175 24 3012 186 19 257 131 20 268 142 21 279 153 22 2810 164 23 2911 175 24 3012 186 ProLiant SL4540 Gen8 UID UID UID 19 257 131 20 268 142 21 279 153 22 2810 164 23 2911 175 24 3012 186 19 257 131 20 268 142 21 279 153 22 2810 164 23 2911 175 24 3012 186 ProLiant SL4540 Gen8 ProLiant SL4540 Gen8 UIDUID UID 16 216 111 17 227 122 18 238 133 19 249 144 20 2510 155 UID 16 216 111 17 227 122 18 238 133 19 249 144 20 2510 155 42 41 40 39 38 37 36 35 34 33 32 31 30 29 28 27 26 25 24 23 22 21 20 19 18 17 16 15 14 13 12 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 42 41 40 39 38 37 36 35 34 33 32 31 30 29 28 27 26 25 24 23 22 21 20 19 18 17 16 15 14 13 12 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 Green=10Gbps, Yellow=1Gbps SFP+ SYS Management Console ACTLINK Green=10Gbps, Yellow=1Gbps SFP+ 21 43 65 87 109 1211 242322212019181716151413 10/100/1000Base-T HP 5920 Series Switch JG296A Green=10Gbps, Yellow=1Gbps SFP+ SYS Management Console ACTLINK Green=10Gbps, Yellow=1Gbps SFP+ 21 43 65 87 109 1211 242322212019181716151413 10/100/1000Base-T HP 5920 Series Switch JG296A ProLiant DL360p Gen8 UID SID 3 4 1 2 5 6 7 8 serialata 5.4k 60GB serialata 5.4k 60GB serialata 5.4k 60GB serialata 5.4k 60GB UID 28 30 29 31 33 21 34 36 35 37 39 38 40 42 41 43 45 44 1 3 2 4 6 5 7 9 8 10 12 11 13 15 14 16 18 17 19 21 20 22 24 23 25 27 26 BA Moonshot 1500 UID UID UID 19 257 131 20 268 142 21 279 153 22 2810 164 23 2911 175 24 3012 186 19 257 131 20 268 142 21 279 153 22 2810 164 23 2911 175 24 3012 186 ProLiant SL4540 Gen8 UID UID UID 19 257 131 20 268 142 21 279 153 22 2810 164 23 2911 175 24 3012 186 19 257 131 20 268 142 21 279 153 22 2810 164 23 2911 175 24 3012 186 ProLiant SL4540 Gen8 ProLiant SL4540 Gen8 UIDUID UID 16 216 111 17 227 122 18 238 133 19 249 144 20 2510 155 UID 16 216 111 17 227 122 18 238 133 19 249 144 20 2510 155 42 41 40 39 38 37 36 35 34 33 32 31 30 29 28 27 26 25 24 23 22 21 20 19 18 17 16 15 14 13 12 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 42 41 40 39 38 37 36 35 34 33 32 31 30 29 28 27 26 25 24 23 22 21 20 19 18 17 16 15 14 13 12 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 Green=10Gbps, Yellow=1Gbps SFP+ SYS Management Console ACTLINK Green=10Gbps, Yellow=1Gbps SFP+ 21 43 65 87 109 1211 242322212019181716151413 10/100/1000Base-T HP 5920 Series Switch JG296A Green=10Gbps, Yellow=1Gbps SFP+ SYS Management Console ACTLINK Green=10Gbps, Yellow=1Gbps SFP+ 21 43 65 87 109 1211 242322212019181716151413 10/100/1000Base-T HP 5920 Series Switch JG296A ProLiant DL360p Gen8 UID SID 3 4 1 2 5 6 7 8 serialata 5.4k 60GB serialata 5.4k 60GB serialata 5.4k 60GB serialata 5.4k 60GB UID 28 30 29 31 33 21 34 36 35 37 39 38 40 42 41 43 45 44 1 3 2 4 6 5 7 9 8 10 12 11 13 15 14 16 18 17 19 21 20 22 24 23 25 27 26 BA Moonshot 1500 UID UID UID 19 257 131 20 268 142 21 279 153 22 2810 164 23 2911 175 24 3012 186 19 257 131 20 268 142 21 279 153 22 2810 164 23 2911 175 24 3012 186 ProLiant SL4540 Gen8 UID UID UID 19 257 131 20 268 142 21 279 153 22 2810 164 23 2911 175 24 3012 186 19 257 131 20 268 142 21 279 153 22 2810 164 23 2911 175 24 3012 186 ProLiant SL4540 Gen8 ProLiant SL4540 Gen8 UIDUID UID 16 216 111 17 227 122 18 238 133 19 249 144 20 2510 155 UID 16 216 111 17 227 122 18 238 133 19 249 144 20 2510 155 • 設置面積 • 重量 • 消費電力 • 台数 • 初期導入費用 • 増設費用 • 計算資源の占有 • OSの種類、バージョンの限定 • アプリの種類、バージョンの限定 • ジョブ投入の仕組み • 課金の仕組み • 開発費用 等
- 87. ビッグデータやHPC環境にコンテナーを導入する場合の注意点 通信路 100Gb/s 超高速インターコネクト コンテナーエンジン アプリ CentOS アプリ openSUSE アプリ Ubuntu コンテナーエンジン アプリ CentOS アプリ openSUSE アプリ Ubuntu HPE Apollo 6x00 HPE Apollo 6x00 通信路 100Gb/s 通信路 1Gb/s 通信路 100Gb/s 通信路 100Gb/s 通信路 1Gb/s ジョブ管理 サーバー • ジョブ管理ソフトウェアのコンテナー対応 • 超高速インターコネクトスイッチの導入 • 帯域幅の広い通信路（ネットワークポート）を複数確保 • ジョブの運用ポリシー（多重実行可否の検討） • 並列計算ジョブの性能検証 等
- 88. 事例：ベアメタルクラウドを手掛けるサービスプロバーダー •物理サーバーホスティング •ハイパーバイザ型の仮想化を排除 •コンテナーの利用を推進 •Hadoop, Sparkなどのビッグデータ基盤を提供
- 89. コンテナーによるベアメタルクラウドサービスの提供 •ビッグデータ分析に特化した ベアメタルクラウド基盤 •仮想化を排除し、物理サーバ を提供 •物理サーバー上でコンテナー エンジンが稼働可能 •ベアメタル環境で提供される サービス •Hadoop •Spark •Cassandra •Couchbase •Elasticsearch 等 ユーザ WWW HPE ProLiant DL360 Gen9 ... HPE ProLiant G7 HPE ProLiant DL360 Gen8 ... ... 最新機種・性能：最高 1世代前の機種・性能：優 1世代前の機種・性能：良 2世代前の機種・性能：並 ネ ッ ト ワ ー ク ・ス イ ッ チ HPE ProLiant DL320 Gen8 コンテナー コンテナー コンテナー HPE ProLiant DL120 G7 コンテナー ...
- 92. コンテナを活用した次世代型ビッグデータ・AI・Deep Learning基盤 性能劣化なく稼働、超軽量 アプリ入りの種が豊富！ アプリ入りの種を入手、すぐに稼働！ 他のコンテナ環境に種を簡単に移植！ 入手 社内保管庫 ビッグデータ基盤 計算機 計算機 計算機 計算機 計算機 データ加工用 コンテナ データ分析用 コンテナ 可視化用 コンテナ 配 備Red Hat OS の種 Web アプリ 入りの種 AIツール入り の種 開発ツール 入り種 分析 アプリ入り の種 コンテナの種 データ分析用 コンテナ データ分析用 コンテナ データ加工用 コンテナ データ加工用 コンテナ 可視化用 コンテナ 可視化用 コンテナ 開発速度 開発工数 IT配備速度 92 Docker Docker Docker Docker Docker Docker
- 93. コンテナ＋AI/DL：開発ユーザーに迅速にサービス提供 画像認識 HPE ApolloHPE Synergy MapR-FS：全社共通の分散ファイルシステムに統合 文字認識 HPE Apollo 自然言語処理 HPE Apollo MapR Streams • データ保管庫 ：止めずにマシンを増設 → 管理者の負担大幅低減！ • AI開発 ：バージョンを簡単に切り替え → 開発を大幅加速！ • AI・DLアプリ ：コンテナで簡単に切り替え → 業務効率化を促進！ HPE Apollo 解析や予知 車：衝突解析、衝突回避 通信：スパム判定 製造：予知保全 93 大量データ取得
- 97. 散在するあらゆるデータとつながり、高速に、そして、簡単に利用！ ディスクI/Oできるだけ素早く セルフサービス、マルチテナントクラスターを提供 オンプレミス or パブリッククラウド上のデータを接続 BlueData EPIC™ ソフトウェアプラットフォーム データ サイエンティスト ソフトウェア 開発者 データ 技術者 データ アナリスト BI/アナリティクスツール 独自アプリビッグデータ ML / DL データサイエンスツール 計算ノード ストレージ NFSHDFS オンプレミス クラウド CPU GPU オブジェクト Bigdata/AI-aaS： コンテナー技術をベースに、あらゆる データ保管庫とあらゆるAIアプリが 「つながっていく世界」 ビッグデータ・AI-as-a-Serviceを実現！BlueData EPIC改め、新名称「HPE Ezmeral Container Platform」 97
- 98. 202X年のデータ活用企業の姿： マルチテナント型でBigdata/AI基盤統合、全社データ活用企業へ脱皮！ リモートのMapRクラスター （データ保管庫） 機械学習クラスタ Cloudera 5.x 深層学習クラスタ Hortonworks 2.x データ加工（ETL） Spark/Pig Spark MLlibクラスタ Hortonworks 2.1 機械学習クラスタ Hortonworks 2.3 グラフデータ処理 Spark GraphX Hadoop検証用 Cloudera 6.x リモートのHDFS （データ保管庫） Data Node Data Node Data Node Data Node Data Node リモートのNFS 利 用 者 利 用 者 利 用 者 利 用 者 利 用 者 利 用 者 テナントA テナントB テナントC利用可 利用可 利用可 利用可 利 用 者 利用可 利用可 利用可 利用可 ビッグデータ・AI向けコンテナープラットフォーム Data Node 98
- 100. あらゆるサイロ化されたデータ資産をビジネスに活用： MapR、Cloudera、Hortonworksを全てコンテナーで迅速配備！ 100 AI・Deep Learning向けコンテナー基盤ソフト HPE Ezmeral Container Platform： AI・DL環境は、マウス操作で提供する時代！
- 101. 変化の激しい人事：ユーザー管理も容易！
- 103. 開発環境を素早くユーザーに届ける！ 103 Kubernetesで配備可能なDockerコンテナー • CDH 6.3.2 • CentOS 7.x utility • CentOS 8.x utility • Confluent Kafka • ELK Stack 6.6.2 v12 • Jenkins X （Helm charts) • MEP 6.3 • ML image for training and deployment • Notebook standalone image • Python inference image • Spark 2.2.1 on CentOS 7x • Spark 2.4.5 • TensorFlow GPU with Jupyter Notebook • Training image for ML/DL • Ubuntu 18.04 utility EPICエンジンで配備可能なDockerコンテナー •CDH 6.1.0 multirole 7x •CDH 6.2.0 multirole 7x •CDH 6.3.1 multirole 7x •CentOS 6.x and 7x •Confluent Kafka 5.0 •ELK Stack 6.6.2 v12 •HDF 3.3 with Ambari 27 •HDP 2.6 on 7x •HDP 3.1.0 on 7x •Hortonworks 2.6.4.0 •Hortonworks 3.1.0 Gateway •MapR 6.1.0 (with MEP 6.2) •MapR 6.2 (with MEP 6.3) •MySQL •Spark 2.3.1 •Spark 2.4.0 •TensorFlow 1.13-Jupyter-CPU •TensorFlow 1.9.0 CPU with Jupyterhub •Ubuntu 18.04 LTS and 16.04 LTS
- 104. HPE Customers, HPE Channel Partners and HPE Internal Use Only: 本ドキュメントはHPEのお客様とHPEパートナー及びHPE社内の利用に限られます。HPEの競合他社への開示、配布は絶対に行わないでください。 HPE Ezmeral Container Platform 導入事例
- 108. 機械学習＋Hadoop基盤を知る 最先端オープンソース書籍出版への取り組み AI時代に必携の一冊！ 導入前の検討、構築、設定、使用法、応用例 等 Apache Hadoop 3と商用版MapR 6クラスター構築、使用法 機械学習, ニューラルネットワークの具体例 データベースとの連携, ETLツール RDBMS, ログ, Twitterデータの取得 等 • Bigdata分析基盤の概要 • Hadoopの種類、沿革、システム構成 • Apache Hadoop 3の特徴 • Hadoopシステム構成、導入前検討項目 • ハードウェアコンポーネントの検討 • Hadoop 3, MapR 6クラスターのハードウェア構成例 • Hadoopクラウド • ハードウェアの設定 • Hadoop 3, MapR 6クラスターのインストール • Hadoop 3, MapR 6クラスターの運用管理 • Spark SQL, Spark Streaming, Spark GraphX, Spark R, Spark MLlib • ニューラルネットワーク • Hive, Impala, HBase, Pig • Sqoop, Flume • Mahout Amazon インプレス フライトデータ分析、 迷惑メール分類、 おすすめ映画タイトル の表示など、機械学習 の具体例を掲載！ Hadoop 3と MapR 6を 解説した世界初の本！
- 109. 古賀政純 著 2019年2月18日発売 Docker 実践ガイド 第2版 全496ページ！大幅改訂！ ホストOSとコンテナを同一LANに所属させるMACVLANの構築 Kubernetesにおける永続的ボリュームの構築・使用法も掲載 • 導入前検討 ：適用範囲, アーキテクチャ, ストレージドライバー, インフラ • 環境の導入、設定 ：無償版のDocker CE, 有償版のDocker EE • 仮想化からの移行 ：KVM to Docker • バックアップ ：export/import/save/load • 管理基礎 ：コンテナの起動, 状態確認, イメージ作成, 削除, ログ, DPR • データ管理 ：ボリューム共有, データ専用コンテナ • 自動化 ：Dockerfileにおけるマルチステージビルド, 死活監視 • 資源管理 ：CPU, メモリ, I/O, NIC, ライブマイグレイーション • 周辺機器 ：DVDドライブ, サウンド, Webカメラ • GUIアプリの稼動 ：VNC, 3Dゲーム • ネットワーキング ：Link, Swarm, MACVLAN • コンテナ連携 ：Docker Swarm/Compose/Machine • GUIツール ：Portainer, Cockpit, UCP, DTR • オーケストレーション：Kubernetes • コンテナ専用OS ：CoreOS, RancherOS インプレス Amazon