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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
2.
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
3.
さくらインターネット株式会社 3
4.
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
5.
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
6.
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
7.
CLOUD NATIVE 現状の おさらい 7
8.
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
9.
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
10.
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
11.
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
12.
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
13.
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
14.
事例1 14
15.
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
16.
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
17.
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
18.
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
19.
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
20.
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
21.
事例2 NETFLIX 21
22.
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
23.
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
24.
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
25.
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
26.
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
27.
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
28.
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
29.
サービス開発における コンテナの 意味 29
30.
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
31.
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
32.
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
33.
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
34.
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
35.
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
36.
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
37.
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
38.
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
39.
おしまい 39
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