Spring Cloud Data Flow で構成される IIJ IoTサービス

「JSUG勉強会 2018年その7 Spring Cloud Data FlowとSpring Bootで実装するエンタープライズ統合パターン」の発表資料。SlideShare から引っ越し。

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1. 1 © Internet Initiative Japan Inc. Spring Cloud Data Flow で構成される IIJ IoTサービス 株式会社インターネットイニシアティブ クラウド本部 クラウドサービス2部 ビッグデータ技術課 近藤 憲児
2. 2 IIJ ０から１以上を⽣みだす 1992 イ ン タ ー ネ ッ ト 「 そ の も の 」 か ら 「 新 た な 使 い ⽅ 」 ま で 私 た ち は 変 化 の 最 先 端 に ⽴ ち 、 提 案 し つ づ け て い ま す 。 IIJのコアは、インターネットを作り、⽀え、変えていく「技術者」です。 ネットワーク事業 インテグ レーション事業 現在 ビジネス活⽤のため、インターネット 商⽤接続サービスを開始。 IIJのはじまり クラウド事業 セキュリティ事業 モバイル事業 ネットワーク事業 国内初 1993 インターネット 接続サービス開始 研究⽬的 ビジネス活⽤ 会社、家庭、学校などを「つなぐ」事業です。 ITシステムとネットワークの安全を「守る」事業です。 お客様の要望を、ITで「作って叶える」事業です。 例えばスマホ、IoTなど「無線でつなぐ」事業です。 ネットワーク経由で「システムの機能を貸す」事業です。
3. 3 ⾃⼰紹介(IIJ) • 近藤 憲児 • IIJ IoTサービスの開発・運⽤に従事
4. 4 お話すること • IIJ IoTサービス 概要 • 以前のアーキテクチャと課題 • Spring Cloud Data Flow の導⼊による改善アプローチ • スケーラビリティについて • デモ Enterprise Integration Patterns がいかにして具現化されうるのかを、 Spring Cloud Data Flow を本番環境へ導⼊した知⾒を基にご紹介
5. 5 IIJ IoTサービス 概要
6. 6 IIJ IoTサービスの概要 デバイスゲートウェイ機器 センサー（温湿度・振動・位置・電⼒等） ネットワーク（モバイル・有線・無線・LPWA） デバイス管理／データ収集・蓄積 アプリケーション／ミドルウェア／データベース データ分析／特定業務開発 データ分析／特定業務開発 センサー（温湿度・振動・位置・電⼒等） IIJ IoTサービス アプリケーション／ミドルウェア／データベース IoTシステムの「つなぐ」部分をもっと楽に。
7. 7 IIJ IoTサービスの機能 データハブ データストレージ デバイスモニタリング プライベート コネクタ デバイスコントロール クラウドアダプタ プライベート モバイルゲートウェイ IoT専⽤SIM • モバイルアクセス
8. 8 IIJ IoTサービスの機能 データハブ データストレージ デバイスモニタリング プライベート コネクタ デバイスコントロール クラウドアダプタ プライベート モバイルゲートウェイ IoT専⽤SIM • モバイルアクセス Today’s topics!
9. 9 IIJ IoTサービスの機能 データハブ データストレージ デバイスモニタリング プライベート コネクタ デバイスコントロール クラウドアダプタ プライベート モバイルゲートウェイ IoT専⽤SIM • モバイルアクセス データを蓄積する低コストストレージを提供 センサーデータ送信 データストレージ HTTP/TCP/UDP Amazon S3互換API HTTPS ブラウザアクセス ファイルアップロード/ ダウンロード HTTPS
10. 10 IIJ IoTサービスの機能 データハブ データストレージ デバイスモニタリング プライベート コネクタ デバイスコントロール クラウドアダプタ プライベート モバイルゲートウェイ IoT専⽤SIM • モバイルアクセス センサーデータの外部システムへの転送 センサーデータ送信 データハブ お客様システムA お客様システムB お客様システムC センサーデータ転送 HTTP/TCP/UDP HTTP/HTTPS インターネット
11. 11 以前のアーキテクチャと課題
12. 12 Spark App (データストレージ) 以前のアーキテクチャ Gateway Kafka Spark App (データハブ) Redis 顧客サーバ Object Storage HTTP-Client (データを顧客サーバへ転送する) Redis-Client (転送結果をRedisへ格納する) Aggregator (複数のデータを⼀つに束ねる) Uploader (束ねたデータをファイルにしてアップロード) Redis-Client (アップロードした結果をRedisへ格納する)
13. 13 以前のアーキテクチャと課題 ü処理をstreamingにしたい l マイクロバッチをやめたい ü機能拡張性・保守性をあげたい l 処理を分けたい üスケールが難しい l スケールアップしか⽅法がない
14. 14 Spring Cloud Data Flow の導⼊による 改善アプローチ
15. 15 Spring Cloud Stream Sink Source Processor Stream Spring Cloud Stream の基本的な概念 • Message を単位とした、Event-Driven な処理を実現することに特化したフ レームワーク • Source, Processor, Sink はそれぞれ Spring Cloud Stream で実装したアプリ ケーション(あるいはtopic)に相当する • Binder は、Kafka や RabbitMQ といった メッセージングシステム であり、 各コンポーネントは Binder を介して Message のやりとりを⾏う • Binder は EIP の “Channel” に相当 • Source, Processor, Sink を Binder で結合したものを Stream と呼ぶ Binder Binder
16. 16 Spring Cloud Stream Gateway HTTP-Client (データを顧客サーバへ転送する) Redis-Client (転送結果をRedisへ格納する) Gateway Server Service Activator Service Activator IoTデータ レスポンス データ Message Message Channel Channel HTTP- Client Redis- Client (Kafka topic) Source Processor Sink データハブ EIP Spring Cloud Stream Binder Binder
17. 17 Spring Cloud Stream Gateway Uploader (束ねたデータをファイル にしてアップロード) Redis-Client (アップロード結果をRedisへ 格納する) Gateway Server Aggregator Service Activator IoTデータ レスポンス データ Message Message Channel データストレージ EIP Aggregator (複数のデータを⼀つに 束ねる) Service Activator Channel Aggregator, Uploader Redis- Client (Kafka topic) Source Processor Sink Spring Cloud Stream Binder Binder
18. 18 Spring Cloud Stream Gateway Kafka Redis 顧客サーバ Object Storage Aggregator, Uploader Redis-Client HTTP-Client Redis-Client Streaming処理を 実現
19. 19 Spring Cloud Stream の機能拡張性 Question: 「データハブで、⼀つのデータに対して複数の顧客サーバへの転送が⾏ えるよう、機能拡張を⾏いたい。どのように設計する︖」 Answer: ⼀つのデータをクローンするProcessorアプリケーションを増やす。 Pseudo- Splitter Redis- Client (Kafka topic) Source Processor Sink HTTP- Client Processor HTTP- Client Redis- Client (Kafka topic) Source Processor Sink
20. 20 Spring Cloud Stream の機能拡張性 Pseudo- Splitter Redis- Client (Kafka topic) Source Processor Sink データハブ(機能拡張) Gateway Server Service Activator Service Activator Message Channel Message Channel (Pseudo-)Splitter Channel Message Gateway HTTP-Client (データを顧客サーバ へ転送する) Redis-Client (転送結果をRedisへ 格納する) IoTデータ レスポンスデータ HTTP- Client Processor Duplicator (データを複製する) 複製されたIoT データ Spring Cloud Stream EIP
21. 21 Spring Cloud Stream の機能拡張性 Gateway Kafka Redis 顧客サーバ Object Storage Aggregator, Uploader Redis-Client Pseudo- Splitter HTTP-Client Redis-Client コンポーネントを増 やすだけで機能拡張 を実現
22. 22 Spring Cloud Data Flow Question: 「Spring Cloud Stream で実装したアプリケーションをどこのサーバ で動かす︖アプリケーションの可⽤性をどう担保する︖Stream の定義 をどこで管理する︖実装したjarはどこに持っておく︖」 などなど … このような microservice 特有の複雑さを、どのように管理する︖ Answer: Spring Cloud Data Flowを導⼊する。
23. 23 Spring Cloud Data Flow Spring Cloud Data Flow • Spring Cloud Stream や Spring Task で実装されたアプリケーションのコン ポーネント間のパイプライン(Stream)の定義や、アプリケーションのデプロ イ/アンデプロイ実⾏、デプロイ状態の管理などを提供する マネジメント ツール • GUI, CLI 完備 • コンポーネント間のパイプラインをDSLで表現できる • Binder … メッセージングミドルウェア • Kafka, RabbitMQ, Azure EventHubs, Amazon Kinesis Stream … • Deployer … アプリケーションのランタイム環境 • local, Apache YARN(EOL), Apache Mesos, Kubernetes, Cloud Foundry :sourceTopic > pseudo-splitter | http-client > redis-client
24. 24 Spring Cloud Data Flow Kafka Aggregator, Uploader Redis- Client Pseudo- Splitter HTTP-Client Redis-Client Hadoop Cluster (YARN, HDFS) SCDF server streamのパイプライン やデプロイ状態を管理 Localに配置した jarをデプロイ アプリケーションの冗 ⻑性はYARN(とHDFS) が管理
25. 25 Spring Cloud Config, Spring Cloud Bus, Spring Cloud Netflix Question: 「Instanceで保持したDB情報の更新をどのように⾏う︖」 「Configのランタイムアップデートをどのように実現する︖」 Answer: Spring Cloud Config, Spring Cloud Netflix (Eureka), Spring Cloud Bus を 利⽤する。 • Spring Cloud Config • 「アプリケーション毎に分散するapplication.yml の、中央集権管理機能を提供するもの」 • Eureka • 「DNSのようなもの」 • Sring Cloud Bus • 「アプリケーションの状態の変化を、他のアプリケーションに伝播させて伝える仕組みを 提供するもの」
26. 26 Spring Cloud Config, Spring Cloud Bus, Spring Cloud Netflix Edge Server Event (ex. REST API) Eureka Server http-client Kafka http://192.168.10.13:21234/management/bus/refresh aggregator redis-client http-client http-client RDB ConfigServer (Spring Cloud Bus) http-client http-client http-client “Who is http-client ?” “192.168.10.13:21234” Register “http-client is 192.168.10.13:21234” Request Resources refresh refresh refresh
27. 27 スケーラビリティについて
28. 28 Spring Cloud Data Flow でのスケールアウト Question: 「どのようにスケールさせるのか︖」 Answer: Spring Cloud Data Flow で Stream をデプロイする時に、 起動するInstance数を指定する。 stream deploy --name datahub-stream --properties "deployer.http-client.count=3" 例: データハブのHTTP-Clientを3つ⽴ち上げたい場合
29. 29 Kafka Kafka Cluster App App App App App App Producer Broker Consumer Subscribe Publish http://kafka.apache.org/ Topic
30. 30 ConsumerClient ConsumerClient PartitionとConsumerClientの関係 Topic Data 1 Data 2 Data 3 Data 4 Data 5 Data 6 Data 7 Data 8 Data 9 Partitions = 3, ConsumerClient = 3 Topic Partitions = 3, ConsumerClient = 1 Partition-0 Partition-1 Partition-2 Partition-0 Partition-1 Partition-2 Data 1 Data 2 Data 3 Data 4 Data 5 Data 6 Data 7 Data 8 Data 9 ConsumerClient (ex. Processor App) ConsumerClient Throughput が3倍に
31. 31 PartitionとConsumerClientの関係 Partition数 : Consumer数 = 1 : 1 が最適︖ →必ずしもそうではない Partition数をわずかに⼤きくするとパフォーマンスが上がった さらにPartition数を⼤きくすると、パフォーマンスは⾼⽌まりした
32. 32 PartitionとConsumerClientの関係 • 𝑝: Partition数 • 𝑐: ConsumerClient数 • 𝑡: Throughput(無単位) • ⽬的関数を 𝑦 𝑝, 𝑐, 𝑤 = 𝑤!𝑝" + 𝑤# 𝑐" + 𝑤" 𝑝𝑐 + 𝑤$ 𝑝 + 𝑤% 𝑐 として、𝐸 𝑤 = ∑& (𝑦(𝑝&, 𝑐&, 𝑤) − 𝑡&)" が最⼩となる 𝑤 = 𝑤! 𝑤# 𝑤" 𝑤$ 𝑤% ' を求める。 ∴ 𝑤 = −𝟏. 𝟏𝟑 − 𝟐. 𝟐𝟑 𝟑. 𝟏𝟏 𝟑𝟔. 𝟓𝟗 𝟏𝟖𝟐. 𝟗𝟖 '. • 𝛻𝑦 𝑝, 𝑐 |()!,+)! = 36.59, 182.98 ∴ 𝑝 𝑐 = 182 36 ~ 5 1 → IoTサービスでは、およそ Partition数 : ConsumerClient数 = 5 : 1 が最適な⽐率であった。 最適な Partition数 と ConsumerClient数 の⽐率は何か︖ → Throughput が Partition数 と ConsumerClient数 をパラメータに持つ放物⾯ で近似できると仮定して、回帰曲⾯を出す。その後、求めた曲⾯の勾配ベクト ルの内、(p, c) = (0,0) 地点での pとcの⽐を求める。
33. 33 デモ
34. 34 IIJ-BKLT999-0001