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コンテナは
次世代サービス開発の
主流になるか?
TECH×GAME COLLEGE プレゼンテーション資料
2018/9/12 さくらインターネット株式会社 さくらインターネット研究所 鷲北 賢
(C) Copyright 1996-2018 SAKURA Internet Inc
自己紹介
• 鷲北 賢(わしきた けん)
• 1998年4月入社
• バックボーンのお守りからサービス開発まで
─ 初期の専用サーバ、データセンター構築
─ オンラインゲームプロジェクト
─ CTO兼取締役、などなど
• 2009年より、さくらインターネット研究所 所長
─ 仮想化技術の研究(Linux KVM)
─ さくらのVPS開発ヘルプ
• 2011年~2017年、さくらのクラウドPD兼務
• @ken_washikita
• https://facebook.com/ken_washikita
2
さくらインターネット株式会社
3
オンラインゲーム事業をやっていました
• Dungeons & Dragons Online STORMREACH
• 創業当初からゲーム事業をホスティングするのが夢
• アメリカのオンラインゲームを買付けてサービス展開
• いろいろあって撤退
4
さくらのコンテナ技術への取り組み
• シルバーメンバーです
• エヴァンジェリストチームを中心に業界動向の把握と
広報に努めています
https://www.slideshare.net/zembutsu/container-and-cloud-native-overview-
distribution
5
もくじ
1. 自己紹介
2. CLOUD NATIVE -現状のおさらい-
3. 事例1:Mastodon
4. 事例2:NETFLIX
5. サービス開発におけるコンテナの意味
6
CLOUD NATIVE
現状の
おさらい
7
時はまさにクラウドの時代
• 仮想サーバの出現でインフラの様相が大きく変わった
─ クリックで即座に作成/削除できるサーバの登場によって
使われ方が大きく変化した
• サーバのライフサイクルが短くなった
─ オンプレミス:3年~7年
─ クラウド初期:1年~3年
─ 現在:1ヶ月未満も普通になってきた
FaaSの登場で秒単位のケースも有り得る状況に
• スケールアウトの発想
─ 高負荷に対して、性能強化(スケールアップ)ではなく、
多数のサーバに分散することで対応すること
─ アプリケーションの設計も変化
8
Immutable Infrastructure
• 直訳すると「不変」だが「使い捨て」の方が分かりや
すい
• オンプレ時代なら「アップデート」していたサーバを、
そっくり捨てて新規に作り直すという発想
─ クラウドサーバならば比較的容易に可能
─ ライブラリのアップデートすら「サーバごと作り直す」
• なぜそんなことをやるのか?
─ 冪等性はすばらしい(インフラをコード化できる)
─ しかし冪等性の維持は非常に困難
─ 追加やアップデートに苦心するより、新規に作り直すコス
ト(再作成の時間)を減らす方が楽であるという判断
─ 障害時のリカバリも楽になる
9
Scale-out, not UP
10
https://www.slideshare.net/randybias/architectures-for-open-and-scalable-clouds
Randy Bias, 2012
スケールアップ:
サーバはペット
病気になったら看病する
スケールアウト:
サーバは家畜
病気になったら撃ち殺す
Infrastructure as Code
• インフラをコードで記述する
─ コードを実行するとインフラが構築される
─ 元々はオンプレやVMにおいて発展してきた
➢ ChefやAnsible、Terraformなどに結実した
─ クラウドVMで、ある程度実用になった
─ サーバだけでなくネットワークも記述できるようになった
• ChefやAnsibleの提供する冪等性には限界がある
─ ドライバを含むカーネルから、アプリケーションを実行す
る言語パッケージまでのすべてを、冪等性を維持しながら
デプロイするのは非常に困難
─ 些細な変更ごとに多大な時間をかけてデプロイしなければ
ならない
─ ライトウェイト・カーネルが検討されるものの流行らず
11
Dockerの登場
• Dockerは単に仮想化技術としてのコンテナを実装した
ものではない
─ コンテナと周辺の環境を統合的に提供している
─ クラウド時代の次にくる、新世代の開発環境基盤を目指し
ている
• Dockerは発展途上である
─ Dockerはここ数年で非常に伸びているが、変化も大きい
─ Kubernetesの登場でスタンダート化の道筋が付いたが、不
確定要素も多い
12
ここまでの(ちょっと強引な)まとめ
• Docker/Immutable Infrastructure
─ サーバをコンテナにまで最小構成化し、「コード」として
管理できるようにした
─ これにミドルウェアやアプリケーションをインストールす
る工程を加え、デプロイするまでを一括管理
─ ひとつひとつのコンテナは「マイクロサービス」を担う
→スケールアウト/マイクロサービス化
• Kubernetes/Infrastructure as Code
─ コンテナをクラスタ化する
─ クラスタを構成するためのノード(サーバ)を管理する
─ コンテナを収容するノードを選び、計画し、実行する(ス
ケジュールする)
─ サービスを継続するための様々な機能を実装する
13
事例1
14
インストーラ代わりのdocker-compose
• レガシーなインストーラといえば;
─ ./configure ; make all; make install
• 最近のアプリはdocker-composeを付けて配布
─ サーバ構成とシステムデプロイを一括実行
• 具体例 - mastodon
─ オープンソース版Twitterとして2017年4月にブームに
─ 個人のインスタンスの他、Pixiv、dwangoの企業インスタ
ンスが多数のユーザを集め話題に
─ Twitterの厳しいアカウント制限と重なり、イベントも多く
開かれた
15
サービス規模
サイト ホスト ユーザ数
mstdn.jp(個人) さくらのクラウド 178,000
pawoo.net(Pixiv) AWS 402,900
friends.nico(dwango) AWS 64,600
16
• 3サイトとも、インストール時点でコンテナを剥がし
ている
• 「レガシー」なサーバ構成と分散技術でスケールアウ
トしている
2018年8月現在
Mastodonのシステム構成
17
実際運用してみてわかった、大規模Mastodonインスタンスを運用するコツ
Shunsuke Michii, 2017
AWS上の物理構成例
18
実際運用してみてわかった、大規模Mastodonインスタンスを運用するコツ
Shunsuke Michii, 2017
Pixivさん曰く
19
実際運用してみてわかった、大規模Mastodonインスタンスを運用するコツ
Shunsuke Michii, 2017
事例1:まとめ
• 実運用に際して「剥がしてしまう」ケースはよくある
• コンテナ運用に不安を抱くエンジニアは決して少なくない
─ スケールアウトさせるにはどうすればいいか分からない
─ どの程度のサイズで、どの程度収容できるか見積もれない
─ トラブル時に十分な対応ができるか自信がない
─ 結果、やむを得ずレガシーにやる
• 大規模MastodonインスタンスはDockerに戻るか?
─ 戻らない(戻れない)
─ 「レガシーをコンテナ化する」という従来の問題になっている
─ 運用主体がそれを望んでいるように見えない
─ 開発が主眼ではなく、安定運用が優先だからではないか?
※個人的な感想です
20
事例2
NETFLIX
21
NETFLIXがコンテナを導入した理由
• NETFLIXはVMでも満足していた
─ 可用性が高く、マイクロサービス化していて、クラウドネ
イティブであり、CI/CD DevOps化もできていて、スケー
ラブルだった
─ Chaos Monkeyでも有名
• それでもコンテナを導入したい
─ 絶え間ない開発と、継続的なリリース
─ アプリケーションの依存関係の簡素かつ完全な管理
─ シンプルな方法でリソースを表現し、システム管理を可能
にする
• 例えば、エンコード研究ではVMだと1ヶ月かかる工程
がコンテナであれば1週間になる
22
https://www.slideshare.net/aspyker/reinvent-2016-container-scheduling-execution-and-aws-integration
Andrew Spyker, 2016
オーケストレーションツールを自作した理由
• NETFLIXのコンテナマネジメントプラットフォーム
「Titus」
─ 多くのツールは「データセンター向け」だった
─ 「物理」と「クラウド」の両方に対応しようとしていた
─ クラスタマネージャ以上のものを提供しようとしていた
─ スケーリングのレベルが十分でなかった
• NETFLIXが必要とするクラウドプラットフォームにス
ケールさせる必要があった
• (よくわかる!)
─ さくらのクラウドも自作基盤
23
https://www.slideshare.net/aspyker/reinvent-2016-container-scheduling-execution-and-aws-integration
Andrew Spyker, 2016
Titusの実体:バッチの例
24
https://www.slideshare.net/aspyker/reinvent-2016-container-scheduling-execution-and-aws-integration
Andrew Spyker, 2016
Titusの実体:システム構成
25
https://www.slideshare.net/aspyker/reinvent-2016-container-scheduling-execution-and-aws-integration
Andrew Spyker, 2016
Titusにおけるサービスの定義
26
サービスとは長時間動いている
バッチに過ぎない、だろ?
https://www.slideshare.net/aspyker/reinvent-2016-container-scheduling-execution-and-aws-integration
Andrew Spyker, 2016
もちろん実際はもう少し複雑
• サービスは常に変化し、永遠に動き続ける
─ オートスケーリング
─ 基盤となるホストをアップグレードするのは難しい
• サービスは状態(ステート)を持っている
─ トラフィックに対処すること VS 単に起動/停止すること
─ サービスをアップグレードするのは更に難しい
• 既存の開発体制やリリース体制、ランタイムや運用
ツールとの調整
27
https://www.slideshare.net/aspyker/reinvent-2016-container-scheduling-execution-and-aws-integration
Andrew Spyker, 2016
事例2:まとめ
• NETFLIXの事例が注目を浴びた理由
─ 1週間当たり300万のコンテナを起動した(2018年4月)
https://www.publickey1.jp/blog/18/netflixtitus.html
─ 多くのコンテナを実運用で利用していることの驚き
• 運用のためではなく、開発のために導入した
─ クラウドネイティブにおいて、コンテナ導入は自然な流れ
と考えている
• 巨大なサービスにおいて顧客を満足させ続けるために
は、この流れは不可避なのかもしれない
28
サービス開発における
コンテナの
意味
29
現代のサービス開発と運用における課題
• スケーラビリティ
─ 開発時には小さく、リリース時には大きくしたい
• 高い可用性、信頼性
─ 「絶対に落ちないサーバ」ではなく「落ちてもサービスが
停止しない仕組み」が重要
• 容易な保守、運用
─ 職人芸ではなく、コードベースで管理し、コードでメンテ
ナンスする
コンテナはこれらを解決するか?
30
スケーラビリティ
• スケールアウトは必須のテクニック
─ 急激に増加・減少するユーザ数に対応する必要がある
─ スケールアウト対応は、結果的に可用性の向上になる
• だがスケールアウトには一定の困難と複雑さを伴う
─ 分散処理とステートの管理が課題になる
─ 「コンテナ化したら簡単になる」わけではない
• スケールアウトできない要素もある
─ データベースやロードバランサなど
─ コンテナが苦手とする要素でもある
─ スケールアップするか、サービスに頼るしかない
─ ロックインされてしまうこともある
31
可用性・信頼性
• 絶対に落ちない1台のサーバから、100のうち30が落
ちても平気なサービスにする
• スケールアウト(分散化)が、可用性・信頼性向上に
繋がる
• コンテナはより適したソリューションになりうる
─ なにより早く起動できる
─ ImmutableかつCode化されたInfrastructureとして、管理
しやすくなる
• しかしインフラだけでなくアプリも対応して作る必要
がある
32
容易な保守・運用
• Infrastructure as Codeは運用を楽にするか?
─ データセンターへ駆けつける手間はなくなったかもしれない
─ コード保守化されたことも大きなメリットだろう
─ しかし保守・運用の本質はそこではない
• たとえば監視業務
─ Immutableなコンテナを監視するには、監視の仕組みも大きく変
えなければならない
─ 監視サーバからの外形監視ではなく、コンテナから状態を発信さ
せて受け取る形へ変える必要がある
• 障害対応も大きく変わる
─ 状態を保存することが難しくなる
─ 結果、原因調査も困難になりうる
─ 新しいテクニックが必要になる
33
コンテナは時代の流れ
34
https://www.slideshare.net/zembutsu/container-and-cloud-native-overview-distribution
Masahito Zembutsu, 2018
どのサービスを利用するべきか?
• AWS: ECS (Elastic Container Service)、EKS (ECS
for Kubernetes)
• Azure: AKS (Azure Kubernetes Service)
• Google: GCP (Google Cloud Platform)、 GKE
(Google Kubernetes Engine)
• クラウドベンダー独自規格は一定の水準にある
─ 一方でロックインの問題がある
• 業界標準はKubernetesへ進んでいる
─ ポテンシャルは未知数だが、日進月歩で進化している
35
マネージドvsセルフホスティング
• セルフホスティング=自分でマスターノードを立てる
─ マスターのメンテナンスを含め、全ノードを自分で管理す
る必要がある
• セルフホスティングであれば全権利をコントロールで
きる
─ 一方でスケールの調整も自分で行わなければならない
• サービスもレベルが一定ではない
─ マスターのみマネージドで、ノードはサーバをレンタルし
なければならないケース
─ サーバもマネージドだが課金はノード単位であるケース
─ フルマネージドのサービスはまだ少ない
36
まとめ
• すでにクラウドネイティブで、コンテナ導入を検討し
ている方:
─ コンテナの利点と課題を精査して経験を積んでいけば、強
力な基盤として活用していくことができるはず
─ コンテナへの転換ではなく、VMとの併用をすすめるべき
• クラウドネイティブではないが、コンテナに興味を
持っている方:
─ 「クラウド」も「コンテナ」も銀の銃弾ではない
─ コンテナは黎明期で、飛びつくとやけどをする恐れがある
─ でも一足飛びに最新の開発手法…クラウドネイティブに追
いつくチャンスかもしれない
37
コンテナは次世代サービス開発の主流になるか?
• コンテナの諸問題は5年程度で解決される
• 2028年には「2018年ごろって、コンテナ無しでどう
やって開発してたんですか?」って若者に聞かれるよ
うになっている
• コンテナを使わずにサービスを構成するのは趣味の問
題になっていると考える
─ 現代においてオンプレに拘るのと同等の意味合いになって
いる
• コンテナはサービス開発の主流になる - いやでも
38
おしまい
39

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