マイクロサービスアーキテクチャの話 / Micro service architecture

  マイクロサービスアーキテクチャの話    2015/1/15  @iwashi86  みんなで構築・運用の話をしよう　第1回

•Attribute  　・Name -> Yoshimasa IWASE   　・Twitter -> @iwashi86  　・Web
-> iwashi.co    •Work @ NTT Communications  　・SkyWay(WebRTC)の裏側の開発運用  　・HTML5 Experts.jpというWebメディアの編集  2

  今日のテーマ：  マイクロサービスアーキテクチャ   

バズった原典 http://martinfowler.com/articles/microservices.html

• アプリケーションを複数のサービスを組み合わせて構築する    • サービス間通信は、HTTP経由のAPIか軽量メッセージング(ex. RabbitMQ)を利用    •
サービス自体は独立してデプロイ＆動作可能  In a nutshell

なんでもかんでも  マイクロサービスアーキテクチャ？ 

http://martinfowler.com/articles/microservices/images/sketch.png モノリシック Web / AP / DB を全て含むタイプ (ex. Rails)

マイクロサービスそれぞれの機能が独立しているタイプ

マイクロサービスそれぞれの機能が独立しているタイプどっちにも良いところ・悪いところがあるなので両方の特徴を知ってから自身の環境にあわせて選ぼう

• Good  – シンプルなので開発期間は比較的に短い、デプロイも簡単  – 比較的に全体像をつかみやすい（特に新入りさん歓迎）  • Bad  – Big
ball of mud(※)になる  – アジリティの欠如  • ひとたび機能変更があると、全部デプロイしたり  • Caveat  – 決してスケールしないわけじゃない(LBとか使えば？)  モノリシックアーキテクチャ ※　大きな泥団子が直訳だけど、もはやごった煮状態のスパゲッティ状態のサービスを、本スライドでは意味。　http://www.laputan.org/mud/

http://microservices.io/patterns/monolithic.html

http://microservices.io/patterns/monolithic.html これが巨大泥団子

http://microservices.io/patterns/monolithic.html これが巨大泥団子素敵なスパゲッティ

• Good  – サービスごとに独立してデプロイ＆スケールできる  – 影響範囲が明確  – チームごとにパラレルに開発しやすい  – 特定の技術へのロックインを避けやすい 
• Bad  – 複雑になる（可動部分・結合部分が多いので）  – サービスモニタリングがより大変  マイクロサービスアーキテクチャ ※　大きな泥団子が直訳だけど、もはやごった煮状態のスパゲッティ状態のサービスを、本スライドでは意味。　http://www.laputan.org/mud/

独立してデプロイ＆スケール分岐点が明確こっちはRails こっちはdjango http://microservices.io/patterns/microservices.html

マイクロサービスアーキテクチャ  について、もうちょっとkwsk 

9つの特徴 1. Componentization via Services 2. Organized around Business Capabilities
3. Products not Projects 4. Smart endpoints and dumb pipes 5. Decentralized Governance 6. Decentralized Data Management 7. Infrastructure Automation 8. Design for Failure 9. Evolutionary Design    

1. Componentization via Services • マイクロサービスでは、主要な機能はライブラリではなく  別プロセスで動作するサービスとして切り出す  （コンポーネントとは別）    •
良い所  – IFが明確で疎結合にできる  – デプロイがコンポーネント単位で済む    • （前提：用語）  – コンポーネント：ライブラリ内の関数呼び出しで完結する要素  – サービス：HTTP APIやRPCで呼び出しする要素   

2. Organized around Business Capabilities • ビジネス能力にもとづいてチームを分割しよう  • だってコンウェイの法則に従って、  チーム構造とシステム構造は同じになるから 
  • 詳細は図にて 

http://martinfowler.com/articles/microservices/images/conways-law.png

じゃなくて http://martinfowler.com/articles/microservices/images/conways-law.png

http://martinfowler.com/articles/microservices/images/PreferFunctionalStaffOrganization.png

人数にもよるが、割とフルスタックな能力が求められる (ex. UX, Web, NW, DB, PM) http://martinfowler.com/articles/microservices/images/PreferFunctionalStaffOrganization.png

3. Products not Projects • 今まで  – アプリケーション開発は  「期限のあるプロジェクト」として管理しておいて  開発がおわってデプロイして終わり 
  • マイクロサービスだと  – 継続的なプロダクトとして開発運用していく  で、ビジネスとして価値を高める  – Amazonの build it / run it 精神  • 作ったもの24時間365日、運用まで含めて責任を持つ   ⇒　深夜にたたき起こされたくなくて品質を高めようと頑張る   　　（DevOpsな感じですね）   

4. Smart endpoints and dumb pipes • クラウド界隈でいえば 

OpenStackな感じ http://c204396.r96.cf1.rackcdn.com/nova-cactus-logical.gif

5. Decentralized Governance • 中央集権型  　⇒　単一のプラットフォームになりがち  　⇒　活動の抑制につながる    • 分割統治(マイクロサービスアーキテクチャだと） 
– 標準化された技術がベストなわけじゃない  – 自身の問題解決に適した言語やDBを選択しよう  – たとえばあるサービスはC++でも良いし、  あるサービスはNode.jsで作っても良い    （上記実現は、アーキテクチャが疎結合だと特に容易）   

6. Decentralized Data Management • 一括管理できる統合データベースを作るのじゃなくて  それぞれのサービスでデータベースを持とう    • （ただし、一貫性を保つのは結構大変） 

7. Infrastructure Automation • 説明するより見たほうが早し： 

7. Infrastructure Automation 引用：http://www.athlsolutions.com/web/Portals/0/news/N_2014.10.07_01z1.jpg

7. Infrastructure Automation 引用：http://www.athlsolutions.com/web/Portals/0/news/N_2014.10.07_01z1.jpg 要は自動化してCI/CDしよう

8. Design for Failure • 外部のサービスはいつの間にか死んでいるかもしれない  • またいつの間にか復旧しているかもしれない    　なので・・・ 
 

8. Design for Failure • 外部のサービスはいつの間にか死んでいるかもしれない  • またいつの間にか復旧しているかもしれない    　なので・・・ 
  • マイクロサービスアーキテクチャでは、  サービス障害の影響を常に考慮しておく  • また自身の提供するサービス障害はいち早く検知する 

9. Evolutionary Design • サービス単位に進化できるような設計にする  • 進化させる場合は  – アップグレード  –
廃棄（コンテナちっく）　←　こっちがオススメ  • Blue Green な Deploy とか 

まとめ（再掲） 1. Componentization via Services 2. Organized around Business Capabilities
3. Products not Projects 4. Smart endpoints and dumb pipes 5. Decentralized Governance 6. Decentralized Data Management 7. Infrastructure Automation 8. Design for Failure 9. Evolutionary Design    

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