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Semelhante a SQL Server エンジニア のための コンテナ入門
Semelhante a SQL Server エンジニア のための コンテナ入門 (20)
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SQL Server エンジニア のための コンテナ入門
- 1. SQL Server エンジニア のための コンテナ入門 ２０１９年０９月２５日 NEC Solution Innovators, Ltd. 太田 智行
- 4. SQL on Linux のアーキテクチャ Linux向けにポーティングされたものではない “SQLPAL”により長年稼働してきたWindowsコードを共有 SQL Platform Abstraction Layer (SQLPAL) RDBMS SSIS SSAS SSRS Windows Linux Windows Host Ext. Linux Host Extension SQL Platform Abstraction Layer (SQLPAL) Host extension mapping to OS system calls (IO, Memory, CPU scheduling) Win32-like APIsSQL OS API SQL OS v2 All other systems System resource & latency sensitive code paths
- 5. on Linux on Container on Kubernetes Popular and Commonly Used Portable, Lightweight, Immutable, Efficient Orchestration, Scalable, Self Healing
- 8. 課題解決：HW仮想化により都度のHW調達を削減 • 仮想マシンに割りあてるHWパワーを増減可能 • 必要OSが異なるなら別途仮想サーバーをたてればよい（HW調達不要） • OSレベルの可搬性が生まれた（新しい仮想基盤への引っ越しが可能） HW削減 lib app lib app lib app lib app lib app アプリを 動かしたい ライブラリ 入手 サーバ(OS) 構築 HW 調達
- 9. さらなる課題 • 仮想サーバ内部の負荷凸凹をもっと最適化できないものか（仮想サーバを減らしOS 分のオーバーヘッドをカットしたい） • HW調達の問題は根本解決に至っていない（仮想基盤HWのパワー不足、パワー余剰） アプリを 動かしたい ライブラリ 入手 サーバ(OS) 構築 HW 調達 HW削減 lib app app app lib lib app lib app lib
- 10. 課題解決：アプリに可搬性を持たせ集積度を高めることでサーバを削減 • OSを含まないので可搬性が高く起動も早い≒必要な時に”どこかのリソース”を 使って稼働させるという考え方 • サーバ（OS）削減＆HW削減、OSへのパッチ当てなどサーバ運用コスト削減 アプリを 動かしたい ライブラリ 入手 サーバ(OS) 構築 HW 調達 HW削減 app lib app lib app liblib app app lib ← サーバ(OS)削減（4->2）
- 11. lib app lib app lib app lib app lib app HW削減 lib app app app lib lib app lib app lib HW削減 app lib app lib app liblib app app lib ← サーバ(OS)削減（4->2） リ ソ ー ス 利 用 効 率 向 上
- 12. 仮想化を選択するケース例 • 独立性が高い（OSを共有するコンテナに比較し有事他者影響が小さい） • OSが選択可能（コンテナはOSに依存するため例えばWindows用に構成された コンテナを稼働させるにはWindowsが必要） HW削減 lib app app lib app lib app lib app lib HW削減 app lib app lib app liblib app app lib ← サーバ(OS)削減（4->2）
- 13. Edition 無償 Docker Engine – Community (旧称:Docker Community Edition) 有償 Docker Engine – Enterprise (旧称:Docker Enterprise - Basic) Docker Enterprise (旧称:Docker Enterprise - Standard、Docker Enterprise - Advanced )Overview of Docker editions
- 14. コンテナランタイムの動向 2013年：Docker誕生（dotCloud社（現Docker社）がOSS公開） 2014年：Everything at Google runs in a container 2015年：コンテナ標準化団体 Open Container Initiative 誕生 2017年：OCI Runtime Specification と OCI Image Format 誕生 独自のコンテナランタイムが開発可能 2017年：Container Runtime Interface（kubeletとコンテナランタイム間のI/F仕様）誕生 独自のコンテナランタイムをKubernetesに組み込みやすくなった
- 15. 入手 無償 Linux リポジトリもしくはパッケージ からインストール Windows Docker Desktop for Windows Mac Docker Desktop for Mac 有償 Linux リポジトリもしくはパッケージ からインストール Windows OneGet PowerShell Module を使用してインストール
- 16. Docker レジストリ コンテナ イメージ Dockerfile Docker コンテナ （停止） pull build rmi rm run start exec docker ... 解説 build コンテナイメージ作成 pull コンテナイメージ取得 run コンテナ作成＆起動 stop コンテナ停止 start コンテナ起動 exec 指定したコマンドを コンテナOS上で実行 rm コンテナ破棄 commit コンテナのイメージ化 push コンテナイメージ配信 rmi コンテナイメージ破棄 commitコンテナ イメージ V2 push rm -f Docker コンテナ （起動） Docker コンテナ （破棄） コンテナ イメージ 破棄 stop ※ docker-composeユーティリティで コンテナ群の一括制御も可能
- 17. マイクロソフト社公式のSQL Serverコンテナイメージ Developer Express マイクロソフト社は独自のDockerレジストリMicrosoft Container Registry(MCR)を構築し、 現在 SQL Server もMCRから入手する（Docker Hubでも 引き続き最新のリストを検索可能）。
- 18. 2019-RC1
- 19. SQL Server用の環境変数
- 21. SQL Server Container 作成＆起動
- 22. 命令（一部） 解説 COPY 指定したソースから、指定した対象のコンテナーにファイルがコピーされます。 CMD コンテナーの既定の実行可能ファイルが指定されます。 各 Dockerfile には、CMD 命令が 1 つのみ存在します。 ENV コンテナー内の環境変数の値が設定されます。 EXPOSE コンテナーが特定の TCP ポートまたは UDP ポートでリッスンすることが Docker に通知 されます。 RUN 現在のイメージの新しいレイヤーでコマンドが実行され、結果が新しいイメージにコ ミットされます。 WORKDIR CMD、RUN、およびコマンドを実行するその他の命令のコンテナー内に作業ディレクト リが設定されます。
- 23. % sudo docker history mcr.microsoft.com/mssql/server:2019-RC1 --no-trunc --format '{{ json .CreatedBy }}' FROM <OS base image> 例：ubuntu:16.04 LABEL < Microsoft label info > 例：vendor="Microsoft" EXPOSE 1433 コンテナ内のSQL Serverがリッスンするポート COPY < SQL Server bin and lib > /opt/mssql/bin、/opt/mssql/lib RUN ./install.sh 依存パッケージやツールのインストール CMD ["/opt/mssql/bin/sqlservr”] SQL Serverの起動
- 24. SQL Server カスタム Dockerfile 例 Sample1 FROM mcr.microsoft.com/mssql/server:2017-CU16 COPY ./DevDB.bak /tmp/DevDB.bak CMD ["/opt/mssql/bin/sqlservr"] Sample2 FROM mcr.microsoft.com/mssql/server:2017-CU16 COPY . / RUN chmod +x /db-init.sh RUN chmod +x /entrypoint.sh CMD /bin/bash ./entrypoint.sh sleep 15s /opt/mssql-tools/bin/sqlcmd –i ddl.sql /db-init.sh & /opt/mssql/bin/sqlservr CREATE DATABASE mydb GO CREATE TABLE mytable (…. GO …. db-init.sh entrypoint.sh ddl.sql
- 25. ローカル プライベート レジストリ % sudo docker run -d -p 5000:5000 --name localregistry -v ~/dockerreg:/var/lib/registry registry:latest https://hub.docker.com/_/registry/ https://github.com/docker/distribution/blob/master/LICENSE Apache License 2.0
- 29. Non-Root SQL Server 2019 Containers (preview) % docker build -t 2019-latest-non-root https://aka.ms/mssql2019-non-root % docker run -e "ACCEPT_EULA=Y" -e "SA_PASSWORD=MyStrongP@ssword" --name sql1 -p 1433:1433 -d 2019-latest-non-root % docker exec -it sql1 bash % whoami
- 31. 課題解決：アプリに可搬性を持たせることで集積度を高めるサーバを削減 • OSを含まないので可搬性が高く起動も早い≒必要な時に”どこかのリソース”を 使って稼働させる • OS稼働分のHWリソース削減、OSへのパッチ当てなどサーバ運用コスト削減 アプリを 動かしたい ライブラリ 入手 サーバ(OS) 構築 HW 調達 HW削減 app lib app lib app liblib app app lib ← サーバ(OS)削減（4->2）
- 34. YAML形式で記述した宣言コード
- 35. 機能 概説 スケジューリング とサービスディスカバリー コンテナアプリケーション（Pod）の要件やその配置 先となるノードの状態を踏まえて最適なリソース配置 を動的に行う。 またその所在を管理・提供する。 セルフヒーリング プロセス監視やヘルスチェックを行い、異常を検知し た際は宣言コードで定義されたシステムの形を維持す るよう自己修復を行う。 スケーリング 負荷に応じてシステムに必要なPod数（≒処理パ ワー）の自動調整を行う（自動スケールアップ機能は アルファ段階）。 ロードバランシング 分散配置されたコンテナアプリケーションのロードバ ランスに対応したエンドポイントを提供する（Podス ケールにも対応）
- 36. K8s内部構造 kubectl API server replication, namespace, serviceaccounts, etc. Controller manager scheduler KVS(etcd) Master Node(Worker) kubelet kube-proxy Docker Pod Pod Containers Containers Node(Worker) Docker Pod Pod Internet kubelet kube-proxy Containers Containers 概説 Master クラスタの司令塔となるノード API Server K8sを管理するためのREST API Scheduler Podのスケジューリングを制御 Contoller Manager クラスタのセルフヒーリングを 制御 KVS(etcd) クラスターに関わる情報を格納 Node Podを動作させるワーカーノード Pod スケジューリングの最小単位と なるコンテナアプリケーション Pod内には1つ以上のコンテナが 定義可能 kubelet API serverを通じてMasterと通信 しNode内を制御 kube-proxy 通信制御
- 37. Managed Kubernetes Service Amazon Elastic Kubernetes Service Google Kubernetes Engine Microsoft Azure Kubernetes Service ⇒ on Google Cloud Platform ⇒ on Microsoft Azure Platform ⇒ on Amazon Web Services Platform Kubernetes the hard way
- 39. Persistent Volume User Node Pod SQL Server Node Load Balance Service Node Pod SQL Server Pod SQL Server
- 42. AG Pod Operator Pod Load balancer Pod SQL Server primary AG agent Pod Load balancer Pod SQL Server secondary AG agent Pod SQL Server secondary AG agent SQL Server primary SQL Server secondary
- 46. Data Virtualization ODBC NoSQL RDBMS Big Data 重複するストレージコスト データパイプラインの構築と維持 データコピーに伴う鮮度劣化 セキュリティリスクの増大 ETL時のデータ品質問題の組み込み ガバナンス制御の複雑化 Data Virtualization
- 47. Big Data Cluster 2016 2025 16 ZBs 163 ZBs of data was generated of data will generated *IDC White Paper, Data Age 2025: The Evolution of Data to Life-Critical Model & serve Store Storage Pool (HDFS) Data Pool(Scale-out SQL Data Mart) Ingest SQL Server Integration Services Prep & train SQL Server ML Services Master instance Master instance (SQL Server) REST API containers for models Big Data Cluster パッケージングされたAIプラットフォーム パッケージングされた構築済みAIプラットフォーム
- 49. on Linux on Container on Kubernetes Popular and Commonly Used Portable, Lightweight, Immutable, Efficient Orchestration, Scalable, Self Healing
- 50. SQL Server runs anywhere ! 3rd party Cloud SQL Database Managed Instance SQL Database Kubernetes Service SQL Server on Azure VM SQL Server Database Migration Service SQL Data Warehouse 3rd On-Premises Cloud OpenShiftKubernetesContainerLinuxWindows
- 51. １．Docker（エンジン、管理クライアント）をインストール ２．% sudo docker run -e "ACCEPT_EULA=Y" -e "SA_PASSWORD=P@ssword" --name sql19 -p 11433:1433 -d mcr.microsoft.com/mssql/server:2019-latest ３．sudo docker exec sql19 /opt/mssql-tools/bin/sqlcmd -S localhost -U sa -P P@ssword -Q “SELECT ‘Hello SQL Server Container!’”