Kubeless - Das Beste aus zwei Welten (Continuous Lifecycle 2018)

Die aktuellen Trends zum Betrieb von Anwendungen erwecken den Eindruck, man habe nur die Wahl, Container as a Service (CaaS) in Form von Kubernetes einzusetzen oder gleich Function as a Service (FaaS) beziehungsweise Serverless zu nutzen. Im ersten Fall gewinnt man Flexibilität, muss sich aber mit vielen Infrastrukturdetails beschäftigen. Im zweiten Fall kann man sich direkt um die Funktionalität kümmern, bindet sich aber möglicherweise auf Gedeih und Verderb an einen Cloud-Provider.

Die beiden Varianten lassen sich jedoch auch kombinieren, in Form von FaaS-Frameworks, die auf Kubernetes aufsetzen. Sie bieten die Vorteile von FaaS verbunden mit der Flexibilität und Providerunabhängigkeit von Kubernetes.

Dieser Vortrag stellt das Framework Kubeless vor. Es lässt sich leicht in eine vorhandene Kubernetes-Infrastruktur einbinden und erlaubt es, schnell eigene Funktionen zu realisieren. Neben ein wenig Theorie wird Kubeless vor allem in Aktion zu sehen sein.

Transcript

1. Kubeless Das Beste aus zwei Welten? Jörg Müller - @joergm 15.11.2018
 Mannheim / Continuous Lifecycle
2. Jörg Müller
 Principal Consultant innoQ Deutschland GmbH joerg.mueller@innoq.com @joergm t.me/joerg_m - architecture, development, devOps - focus on platform & infrastructure
3. Typische Konferenzdiskussion dieser Tage
4. Container und Kubernetes sind die Zukunft!
5. Container und Kubernetes sind die Zukunft! Alles Schnee von Gestern, heute macht man Serverless!
6. Aber dann bindest Du Dich an einen Anbieter! …
7. … Bei Containern muss der Entwickler viel zu viel wissen!
8. … … …
9. Oder doch beides gemeinsam? Implementierungen von FaaS auf Kubernetes: • OpenFaaS • OpenWhisk • Project Riff • Fission • Kubeless
10. Klarstellung: FaaS != Serverless Serverless Function as a Service (FaaS) Database as a Service …
11. Kubeless • https://kubeless.io/ • Implementiert FaaS in einer Kubernetes-nativen Art • Gestartet von Bitnami • Open Source (Apache 2.0 Lizenz) • Verschiedene Unterprojekte auf Github 
 https://github.com/kubeless
12. Hello World
13. Einfache Funktion def hello(event, context): print event return event['data']
14. Eine Funktion deployen $ kubeless function deploy hello \ --runtime python2.7 \ --from-file helloworld.py \ --handler helloworld.hello
15. Eine Funktion ohne Trigger aufrufen $ kubeless function call hello \ --data "Hello World"
16. Demo
17. Parameter Event public class Event { String Data; String EventID; String EventType; String EventTime; String EventNamespace; }
18. Parameter Context public class Context { String functionName; String timeout; String runtime; String memoryLimit; }
19. FaaS - Kubernetes nativ Wie funktioniert das?
20. Funktionen Funktionen Die beiden Kernelemente von FaaS Trigger Funktion automatisch skaliert - HTTP - Zeitbasiert - …
21. Pod Runtime-Container Runtimes starten Funktionen Trigger Funktion
22. Welche Runtimes gibt es? • Python • NodeJS • Ruby • PHP • Go • .NET • Java (Quellcode) • JVM (Bytecode) • Ballerina
23. Pod Runtime-Container Http-Trigger mit Ingress und Services Funktion Ingress-Definition x.y.com /foo-path Service
24. Pod Runtime-Container Kubernetes Cronjobs als Trigger Funktion CronJob 0 0 12 * * ?
25. Pod Pod Pod Runtime-Container Skalierung mit Kubernetes Mitteln Funktion Horizontal Pod Autoscaler + -
26. Installation
27. Was muss ich installieren? • Lokal ein einzelnes Binary (kubeless) für die Kommandozeile • von der Webseite (https://github.com/kubeless/ kubeless/releases) • oder per Homebrew auf dem Mac • Eine Reihe von Kubernetes-Objekten • Yaml Dateien dafür sind ebenfalls auf Github
28. Elemente im Cluster • eigener Namespace • Custom Ressource Definitions (CRDs) für Funktionen, Trigger und Autoscaling • Controller für die CRDs • Eine ConfigMap mit den wesentlichen Einstellungen (u.a. Custom Runtimes)
29. Message Trigger • Support für • Kafka (https://kafka.apache.org/) • NATS (https://nats.io/) • Sowohl die Message Broker als auch die darauf aufsetzenden Trigger müssen extra installiert werden
30. Trigger nutzen
31. Zur Erinnerung unser Hello World def hello(event, context): print event return event['data']
32. HTTP-Trigger einrichten $ kubeless trigger http create \ hello-trigger --function-name hello
33. Logs ansehen $ kubectl logs -l function=hello Man beachte, das letztere ist einfacher Kubernetes-Standard! $ kubeless function logs hello oder
34. Demo
35. Skalierung
36. Zwei Ebenen der Skalierung • Kubernetes Nodes skalieren • abhängig von der darunter liegenden Infrastruktur • z.B. Autoscaling Groups auf AWS • Funktionen skalieren • Skaliert eignentlich die Anzahl der Pods • Nutzt einfach die Kubernetes Mechanismen
37. Pod Pod Pod Runtime-Container Skalierung mit Kubernetes Mitteln Funktion Horizontal Pod Autoscaler + -
38. Skalierung in Kubernetes Cluster Pods Pods Kubelet cAdvisor Heapster Horizontal PodAutoscaler Deployment Replicaset
39. Skalierung einrichten (Limits) $ kubeless function update hello --cpu 100m
40. Skalierung einrichten $ kubeless autoscale create hello --min 2 \ --max 100
41. Weiterführende Konzepte
42. Monitoring Pod Runtime-Container /metrics Funktion Prometheus
43. Monitoring • Alle Runtimes bieten Endpoints mit Metriken • Kubernetes Installation ist auf Scraping durch Prometheus vorbereitet • Beispiel-Dashboard für Grafana basierend auf den Prometheus Daten existiert
44. Deklarative Konfiguration • Anstelle der Kubeless Kommandozeile • Via Yaml Dateien • Alle Objekte (Funktionen, Trigger, Autoscaling) sind Custom Ressource Definitions • Nutzung analog zu anderen Kubernetes Objekten
45. Eigene Runtimes • Eigene Runtimes sind einer oder mehrere Docker- Container, die bestimmten Konventionen folgen • Verschiedene Phasen: Prepare, Install, Compile, Run • Zur Laufzeit selbst wird ein HTTP Server erwartet, der die eigentlichen Funktionen aufruft • Aktivierung durch Eintragung in die Kubeless ConfigMap
46. Kubeless UI • Oberfläche zur Verwaltung der Funktionen im Cluster • Idee analog zur Oberfläche für Lambdas in AWS • https://github.com/kubeless/kubeless-ui • Aktuell noch recht frühes Entwicklungsstadium
47. Kubeless UI
48. Kubless nutzen?
49. Alternativen auf Kubernetes • Knative • Gemeinsame Abstraktionen für FaaS auf Kubernetes • Weitere FaaS Implementierungen? • Passend zum restlichen Ökosystem wählen • Schnelle Weiterentwicklung • Die Entscheidung hängt stark vom Zeitpunkt ab
50. Kubeless oder Cloud-Anbieter? • Ist Cloud überhaupt eine Option? • Wie wichtig sind weitere Dienste, wie Datenbanken, Event Processing etc.? • Ist bereits Erfahrung mit Kubernetes vorhanden? • Wie flexibel muss die Skalierung sein? • Ist die Flexibilität eigener Runtimes und Trigger relevant?
51. Jörg Müller
 Principal Consultant innoQ Deutschland GmbH joerg.mueller@innoq.com @joergm t.me/joerg_m - architecture, development, devOps - focus on platform & infrastructure
52. www.innoq.com OFFICES Monheim Berlin Offenbach Munich Zurich FACTS ~125 employees Privately owned Vendor-independent SERVICES Strategy & technology consulting Digital business models Software architecture & development Digital platforms & infrastructures Knowledge transfer, coaching & trainings CLIENTS Finance Telecommunications Logistics E-commerce Fortune 500 SMBs Startups