OpenShift 101 入門 / Dojo OpenShift101 2020Jan24

OpenShift 101 入門 / Dojo OpenShift101 2020Jan24

2020/01/24(金) IBM Developer Dojo OpenShift 入門
の資料です。

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Kyoko Nishito

January 24, 2020
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  1. 3.

    本⽇のタイムテーブル 14:00-14:05 (5min) オープニング 14:05-15:00 (55min) OpenShift概要 ⽇本アイ・ビー・エム株式会社 デベロッパーアドボケイト ⻄⼾

    京⼦ 15:00-17:00 (120min) OpenShiftワークショップ ⽇本アイ・ビー・エム株式会社 デベロッパーアドボケイト ⻄⼾ 京⼦ 17:00-17:30 (30min) クロージング
  2. 6.

    本イベントでは、 IBM Cloud へのアクセスは上記URLから行ってください • IBM Cloud ログイン アカウントをすでにお持ちの方は、 こちらからログインしてください

    • IBM Cloud ライトアカウント作成 アカウントをお持ちでない方は、 ご登録をお願いします 【本⽇のお願い】 http://ibm.biz/dojo0124
  3. 12.

    コンテナを使った開発の流れ Dockerfileなど Docker イメージなど コンテナー レジストリ マニフェストで コンテナ⾃体の 詳細を記述 開発者

    コンテナー イメージ作成 イメージの 登録 開発者 アプリ実⾏ アプリ開発 3段階のプロセス
  4. 13.

    コンテナーのポータビリティ ü アプリケーション稼働に必要な依存ファイルを パッケージングできる ü 物理サーバーに固定されない → 同じアーキテクチャの環境であれば ポータビリティが存在する システム基盤

    (クラウド) ホストOS システム基盤 (オンプレミス) ホストOS コ ン テ ナ エ ン ジ ン App1 Bin/Lib s App2 Bin/Lib s App3 Bin/Lib s 「僕の環境では動いた」 問題が発⽣しない コ ン テ ナ エ ン ジ ン App3 Bin/Lib s
  5. 15.

    2. Kubernetesとは コンテナーの運⽤実⾏と管理を⾏うオーケストレーションツール • コンテナーが⼤量になってくると管理しきれない部分をカバー • 複数のDockerホストの管理 • 死活監視 •

    スケジューリング • スケーリング • 障害時のリカバリー • アプリ実⾏に必要なインフラリソースを管理 • 永続的なストレージ • ネットワーク • クレデンシャル情報 etc… • 宣⾔的設定モデル • 「あるべき状態」を記述すると、それを実現し続けようとしてくれる • 障害時も⾃動で復旧作業を実施
  6. 20.

    Deployment nワークロード定義体 –Pod –ReplicaSet –ClusterIPs –NodePort – (Ingress) Pod IP

    10.1.206.34 10.1.206.110 Cluster IP 10.0.0.142 169.56.42.73 Ingress IP Deployment
  7. 22.

    Kubernetesのまとめ • コンテナーのオーケストレーション・ツール • 理想状態を宣⾔すると、その状態を維持しようとしてくれる • 3つの主要コンポーネント • Pod, Deployment,

    Service • PodはDeploymentによって作成され、管理されます。 Deploymentによって作成されたPodへのアクセスは、 Serviceを使⽤することで容易になります。
  8. 25.

    © 2019 IBM Corporation OpenShiftは、Kubernetesとの互換性を維持しながら、CICD機能を強化、開発者 に代わって、ビルド、リポジトリ登録、デプロイを⾃動実⾏します。 OPENSHIFT 機能拡張 OpenShift CICD利⽤

    アプリケーション (コンテナ) Kubernetes アプリケーション (コンテナ) Ubuntu / CentOS… Linux Kubernetes アプリケーション (コンテナ) コンテナ ランタイム Linux OS コンテナ オーケストレーション Kubernetesの標準機能 で構築したアプリケーション どちらでも 動作可能 RHEL / RHCOS コンテナ ランタイム OpenShiftのまとめ
  9. 31.

    5-1. IBM CloudでOpenShiftを使う 1. IBM Cloud にログイン 本⽇は http://ibm.biz/dojo0124 にアクセスして

    右上の「ログイン」から ログインしてください 通常は https://cloud.ibm.com/ からログイン可能です ライトアカウント対象外です PAYGアカウントでお使い頂けます
  10. 38.

    5-2. OpenShift ワークショップ IBM Watson Visual Recognitionを使った node.jsの画像認識Webアプリ をOpenShift on

    IBM Cloudで実⾏する 【ワークショップ完了後のアプリ画⾯イメージ】 https://github.com/kyokonishito/watson- vr-node ソースはこちら︓
  11. 39.

    今回使⽤するIBM Watson API – Visual Recognition 2019年3⽉現在 Watson Assistant アプリケーションに⾃然⾔語インターフェースを追加して

    エンドユーザとのやり取りを⾃動化 Text to Speech テキスト⽂章を⾳声に変換する Speech to Text ⾳声をテキスト⽂章に変換する Visual Recognition 画像コンテンツに含まれる意味を検出する Discovery 先進的な洞察エンジンを利⽤して、デー タの隠れた価値を解明し、回答やトレン ドを発⾒する Discovery News Discovery上に実装され、エンリッチ情報 も付加されたニュースに関する公開デー タセット Personality Insights テキストから筆者の性格を推定する Language Translator テキストを他⾔語へ翻訳を⾏う Natural Language Understanding ⾃然⾔語処理を通じてキーワード抽出、エン ティティー抽出、概念タグ付け、関係抽出な どを⾏う Natural Language Classifier テキスト⽂章の分類を⾏う(質問の意図推定など) Tone Analyzer(⽇本語未対応) テキストから筆者の感情、社交性、⽂体を解析 Knowledge Studio コーディングなしに、業務知識から⽣成した 機械学習モデルで、⾮構造テキストデータか ら洞察を取得(学習⽀援ツール) ⼼理系 ⾔語系 照会応答系 知識探索系 ⾳声系 画像系 https://www.ibm.com/watson/jp-ja/developercloud/services-catalog.html
  12. 40.

    Watson Visual Recognition (画像認識) 画像認識「⼀般種別」(General Tagging): • 事前学習済みの分類器の出⼒を返す 画像認識「カスタム」: •

    識別を⾏いたいクラスのイメージを事前学習させ、 その分類器の出⼒を返す 事前学習 不要 事前学習 必要 https://www.ibm.com/watson/jp-ja/developercloud/visual-recognition.html 画像に写った物体・情景など様々なものを分析・認識するAIサービス
  13. 41.

    操作の流れ 1. ワークショップ⽤の環境へのIBM Cloud ID関連付け 2. OpenShiftをコマンド実⾏できる環境の準備 3. Visual Recognitionサービスの作成

    4. 資格情報のダウンロード 5. 資格情報のアップロード 6. 資格情報の編集 7. OpenShiftアプリの作成
  14. 42.

    1. ワークショップ⽤のIBM Cloud環境にご⾃⾝の IBM Cloud IDを関連付ける 注意事項 ・ブラウザはFirefoxをご利⽤ください ・本ワークショップ⽤のIBM Cloud環境はセミナー開催⽇を

    含めて約3⽇間限定でお使いいただけます ・IBM Cloud上で継続的にOpenShiftを検証する環境が 必要な場合は、5-1. OpenShiftをご利⽤ください ・ローカルでOpenShiftを検証する環境を構築されたい場合は、 Appendix. Minishiftをご利⽤ください
  15. 54.

    3. Visual Recognitionサービスの作成 Visual Recognitionを新規に作成する⽅は次のページに進んでください。 既に以前に作成済みの⽅は、作成済みのものが使⽤できます。 作成済みの⽅は以下の⼿順を参照しVisual Recognitionの管理の画⾯を表⽰後、 http://ibm.biz/watson-service-screen 当資料「4.

    Visual Recognitionサービスibm-credentials.env のダウンロード」まで進んでく ださい。 ブラウザー上で、新しいタブを開きます。 https://cloud.ibm.com/ にアクセスして、ダッシュボードを開きます。 XXXXXXX – IBM ではなく⾃分のアカウントになっていることを確認し、異なっ ている場合はクリックして変更します
  16. 63.

    6. ibm-credentials.env コピーと編集 6.1. ibm-credentials.env をコピー cp ibm-credentials.env ibm-credentials.env.nodevr ターミナルに下記コマンドを⼊⼒。

    出⼒例: 6.2. ibm-credentials.env.nodevr の権限変更 chmod o+r ibm-credentials.env.nodevr ターミナルに下記コマンドを⼊⼒。 出⼒例:
  17. 68.

    7.1. プロジェクトを作成する oc new-project watson-vr --display-name="watson-vr" -- description="Sample Watson Visual

    Recognition Node.js app" ターミナルに下記コマンドを⼊⼒し、新しいアプリケーション⽤に新しい プロジェクトを作成します。 (コマンドは1⾏です。コマンドは以下からコピペできます。 https://ibm.box.com/v/openshift-101-command) 7. Openshift アプリの作成 出⼒例:
  18. 71.

    7.3 ビルドログを表⽰します oc logs -f bc/watson-vr-node ターミナルに下記のコマンドを⼊⼒しビルドログを表⽰し、 「 Push successful

    」で終わるまで待ちます。 7.4 ロードバランサーのサービスを作成します oc expose dc watson-vr-node --port=3000 --type=LoadBalancer -- name=watson-vr-node-ingress ターミナルに下記のコマンドを⼊⼒し実⾏します。(コマンドは1⾏です) 7. OpenShiftアプリの作成
  19. 72.

    7.5. ロードバランサーのサービスを公開します oc expose service watson-vr-node-ingress ターミナルに下記のコマンドを⼊⼒し実⾏します。 7. OpenShiftアプリの作成 これで完了です!ターミナルに下記のコマンドを⼊⼒し実⾏し、その結果を

    参照して、OpenShift で実⾏されているアプリケーションにアクセスでき ます。 oc get route/watson-vr-node-ingress NAME HOST/PORT PATH SERVICES PORT TERMINATION WILDCARD watson-vr-node-ingress watson-vr-node-ingress-watson-vr.openshifttokyo17-0e3e0ef4c9c6d831e8aa6fe01f33bfc4-0002.jp- tok.containers.appdomain.cloud watson-vr-node-ingress 3000 None 以下のような出⼒があった場合は、 watson-vr-node-ingress-watson-vr.openshifttokyo17-0e3e0ef4c9c6d831e8aa6fe01f33bfc4-0002.jp- tok.containers.appdomain.cloud にブラウザでアクセスします。
  20. 73.

    7.6 ブラウザーでアプリケーションにアクセスします アプリケーションは表⽰できましたか? ボタンを押して動作確認してみましょう! 「ファイルの選択」から写真を選んだ後、各⻘ボタンを クリックして、Visual Recognitionの結果を確認しま す。 • Watsonで認識(Watson学習済みモデルを利⽤):

    • Watsonが写真を認識した内容を表⽰します。 • Watsonで認識(カスタムモデルを利⽤): • IBM提供の⾷品に特化したカスタムモデルFoodで認識し たクラスを表⽰します。 ※スマートフォンでの確認 ⼀番下にQRコードが表⽰されているので、それをスマートフォ ンのカメラで読んでアプリケーションのURLにアクセすると、ス マートフォンでも結果を確認できます。 スマートフォンでは「ファイルの選択」ボタンでその場で撮った 写真も認識可能です。
  21. 76.

    追加ワークショップ (オプション) • Node-RED on OpenShift Workshop starter (日本語版) https://qiita.com/yamachan360/items/786f70cb532443f

    38c16 • RedHat Japanのハンズオントレーニング ⽇本語訳 複数コンテナの連携: https://github.com/osonoi/minishift/tree/master/lab1 様々なデプロイメント⼿法: https://github.com/osonoi/minishift/tree/master/lab2
  22. 77.

    Appendix: Minishift とは • OpenShiftは、Kubernetesに、Red Hat社独⾃の拡張を加え、さらに、 Red Hatのソフトウェア保守とウェブや電話での問い合わせ対応 サービスを提供する企業向けKubernetesのプラットフォーム •

    OpenShiftは、Red Hat社が提供する有償サービス(サブスクリプション) のもとで利⽤できるソフトウェア • OpenShiftの学習やローカルの開発環境⽤に無償で提供されるのが、 Minishift (OpenShift 3.11に相当) 「MiniShiftに関する疑問の整理、「 Dockerから⼊るKubernetes」執筆打明け話とか、OKDやCRCとの整理など」 https://qiita.com/MahoTakara/items/3c1c208640518e832660 より抜粋
  23. 78.

    Appendix: Minishift ワークショップ 101 (オプション) Setup 1 「仮想化環境を構成する」の⽇本語版はこちら」 • Windows:

    ibm.biz/Bdz39H • Mac: ibm.biz/Bdz39E Setup 2 MinishiftのインストールおよびOpenShiftサーバーを開始し、 Lab1から順番に進める。 ibm.biz/openshift1
  24. 81.