GTB2020; Introduction to virtualization technology on GMO Tech Bootcamp

GMO Technology Bootcamp, 2020
仮想化基礎 @2020版
(座学)
GMO Internet, Inc.
System Division
Cloud Service Development Department
Naoto Gohko (@naoto_gohko)
(2019/05/18, 11:13 – (1コマ))

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郷古直仁(Gohko, Naoto)
mail: [email protected]
Twitter: @naoto_gohko
github ID: naototty
所属：GMOインターネットシステム本部
クラウドサービス開発部
略歴：Bekkoame, 3webなどホスティング
お名前.com VPS(VZ, KVM),
ConoHa
お名前.com Cloud
Z.com Cloud
GMOアプリクラウド
クラウド型IaaSサービスの開発をやっています
私は誰?

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Agenda
• 1) About us (GMO Internet Groupについて)
• グループのクラウドインフラサービス
• 2) 「仮想化」は「抽象化」、抽象化を⽣かしたツールの活⽤
• 3) 「仮想化」は「リソースの有効活⽤」
• 4) 「仮想化」は「冗⻑化」と「負荷分散」の始まり
• 5) 「仮想化」と「クラウド化」は「簡単DevOps」の活⽤
• 6) まとめ

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1)About US
(GMO Internet Group)

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Infrastructure Business
Bank and Trade

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The Cloud IaaS in our GMO Group

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OpenStack
• OpenStack Foundationで開発のIaaS cloud
– https://www.openstack.org/
– NASAとRackspaceがOSSとしてソースコードを持ち寄って開発が始まる
– ストレージ、ネットワーク
などの多くの仮想化技術
を⽣み出した
– 運⽤
• ConoHa (public)
• z.com Cloud (public)
• Pepabo private cloud

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Cloudstack
• Apache Foundationで開発のIaaS cloud system
– http://cloudstack.apache.org/
– もとは、商⽤のOSSで、Apache Found.に提供され開発が継続された
– 運⽤
• ALTUS cloud

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Public Clouds : Exp) OpenStack
We are offering four public cloud services.

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OpenStack Juno: 2 service cluster
Mikumo ConoHa Mikumo Anzu
Mikumo = 美雲
= Beautiful cloud
クラウド商材の仮想⼈格化???

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Cloud Provider (top 3) with Virtulization
• Amazon Web Service
– Xen based Hypervisor è Linux KVM based Hypervisor
– Network? Storage?
• Google Cloud
– Linux KVM based Hypervisor
– Andromeda SDN
• Microsoft Azure
– Hyper-V based Hypervisor
– BGP based networking
– Azure Managed Disk, Ultra Disk
– ref インフラ野郎Azureチーム:
• https://www.slideshare.net/slideshow/embed_code/key/gPmm4YB7nSmbob

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多くの仮想化技術に⽀えられている
クラウドシステム
どんな仮想化技術が使われているのか?
それを知る、そして、活⽤する

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えっ?_
仮想化って、?

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仮想化って?
VR?

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「かそうか」
VR[仮想現実]も「仮想化」という⾔葉の⼀つの
姿である
コンピューティングとして(コンピュータに)
「なに」を実現させるかの違い

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ここで疑問:
• 仮想化って?
– サービスを仮想化するってどういうこと?
• クラウドサービスとかいうけど?
– 「なに」を仮想化して「提供」しているの?
• なにがお得なの?
• 利⽤は簡単なの?

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以上のことについて、例を踏まえて触れ
ていく

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2)仮想化は抽象化、抽象化
を⽣かしたツールの活⽤

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Using Cloud and Virtulization on our Infrastructure
GMOグループのサービスは様々な仮想化技術を⽤いて提供されている
• Server
• Application
• Network
• DNS(Onamae.com), DNSaaS
• BGP
• VPN
• LB, L7LB
• Storage
• Block Storage
• Cloud Storage
• Blockchain
etc
仮想化技術 := リソース(Network, Server, Storage)を”何処かで”使っている

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世の中のいろんなサービス(EC, SNS, ゲーム)など
• どんなシステムの構成なのか
• どんな技術を使っているのか
• そのサービスは”どんな仮想化技術”を使ってい
るのか
「興味」
> 他のサービス事例などを⾃分に⽣かせるように

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世の中のいろんなサービス、ゲーム
どんなシステムなんだろうか?
>> そのための、きっかけとなる話

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仮想化 ABC
まずは、物理の抽象化
pA) 分割: 物理リソースの抽象化と分割、動的
利⽤を可能にする
pB) 結合: 複数の抽象化リソースを⼀つの抽象
化リソースとして利⽤可能にする
pC) 独⽴性: 複数の抽象化リソースはつねに、
複数のまま独⽴利⽤できる

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仮想化ってなんですか?: 抽象化リソースの提供: 分割
A) あるシステムのリソースを”抽象化(Object)”して、機能として”動的”に提供
できるようにすることができる
例)リソース:
仮想マシン
VLAN
コンテナ

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ex)仮想マシン

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ex) VLAN(仮想ネットワーク, VLANタギング: IEEE 802.1Q )
仮想マシンの仮装ネットワーク
として⽤いられる

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ex) コンテナ型: OS仮想化、アプリケーション仮想化
一般的に、コンテナは、OSを含めた、
「アプリケーションの可搬性」に優れる (かるい)
ハイパーバイザを利用したコンテナ(Windows container, Noah(mac), kata-container,
gVisor)なども考案されている

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仮想化ってなんですか?: 抽象化リソースの生成: 統合
B) あるシステムのリソースを”抽象化(Object)”して、あたらな”抽象化”リソースとして
見せることができる(複数のモノから、仮想的な一つのモノ)
例)リソース:
仮想メモリ
RAID
分散ストレージ
Load Balancer
Database

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ex) 仮想メモリ
OSの仮想メモリは、仮想アドレス空間
をアプリケーションから利用するものが
多い(仮想記憶)
その他、RDMA経由でネットワークアク
セスするなども考えられている

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ex) RAID disk
複数のdiskをつかって、大容量化や、
安全性を提供する
Network経由で複数のdiskを組み合わ
せる分散ストレージSDS(Software
Defined Storage)というものもある

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ex) Load Balancer 一番シンプルなLoad Balancer構成
後ろには複数台のwebサーバ
Load Balancerによって、1台のwebでは捌ききれないような、
大規模なwebトラフィックをさばくことができるようになる

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ex) Database (分散DB, 例)
一つの PostgreSQL RDBに
みえるが、実際は
・SQL層
・分散KV層
などの複数ノードに分かれて
いる
(他、Amazon Auroraなど)

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仮想化ってなんですか?: 抽象化リソースの独立性
C) あるシステムのリソースの”抽象化(Object)”は複数の独立したリソースとして常に
取り出すことができる(独立したモノ)
例)リソース:
VLAN
VXLAN
VPN

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ex) VLAN, VXLAN, (VPN)
全体では、一つの物理ネットワークだが、
VLANにより複数のネットワークとして使
うことが出来る
SWTICHの間は、物理線が1つだが、
VLAN同士で独立している

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ex) Load Balancer (Layer 7, Reverse Proxy)
.js, .html, .php HTTP
コンテンツやURLごとに、
それぞれのバックエンド
に振り分ける
PHPは動的にwebコン
テンツを生成するので
遅い
Jpg, JS, htmlなど静的
なファイルを分散して高
速に配信することで、
web表示の体感速度を
早めたりする

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ex) Load Balancer (API Gateway; ex: Traefik)
HOSTやURI path,
Methodごとに、振り
分け先を設定できる
POST
/api/buy/item ->
API
GET
/html/index.html
-> Web
みたいに処理をURI
ごとに分散できる

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Reverse Proxy, API Gateway
HTTP Method(GET, POST, PUT, DELETE) + URIごとに分散
• èバックエンドサーバを別々にできる
• è開発⼯程を別々にできる
開発の割り振り
ex) クラスごとのwebサーバの開発の分割 := マイクロサービス化
/servers :à server-sv:10080 :à 開発Group A
/users :à server-usr:11080 :à 開発Group B
• ConoHa APIでもこの技術は使われている
• è異なるAPI body(コンテンツ)のものを変換して配信できる(API Gateway)
• request JSON API :à backend XML API
コンテンツ(Layer 8)の変換のサポートするものもある
• ex) public service: IFTTT, Zapiar, n8n.io(OSS), Microsoft Flow
• ex) n8n.io : https://github.com/n8n-io/n8n

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抽象化 :: 仮想化の⼀歩
(Hardware依存を減らす)
以下、実例

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ex) コンピュータやシステムの抽象化: qemu, qemu-kvm
物理リソース論理リソース(仮想化) 抽象化されたリソース
CPU Core i7
Xeon E5-2670
qemu kvm
Core i7 (Emulation)
qemu kvm
Core i7
disk /dev/sda
HGST
WesternDigital
disk image
node.qcow2.img
/dev/sda
disk image
/dev/sda
/dev/vda (ConoHa)
Netw
ork
eth0
Broadcom NIC
Intel NIC(e1000)
eth0
Virt-io NIC
Intel NIC(e1000)
(Emulation)
eth0
物理リソースとして使っていたものから、システムとしての機能の部分
だけを抽出化して、システムで利⽤できるようにする
仮想化ソフトウェアがDeviceを仮想とし⾒せている

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仮想化する
Þ ソフトウェアでハードウェアを表現
できる(仮想化されたDriver)
Þ ソフトウェア(Tool)の組み合わせに
よって、⾼度な仮想化=クラウドへ
(Hypervisor +α)

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3) 仮想化はリソースの有
効活⽤

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物理的な制約を
論理的に解決するための技術
• ハードウェアの⾼速化、⾼機能化(仮
想化⽀援機能)などの進歩により実現
された
(汎⽤サーバの低価格、⾼性能)

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仮想化を助けたハードウェアの進化
CPU, Memory
• ムーアの法則に沿った半導体の進化
• Manycore Processer / GPU
Storage
• HDDから
• SSD(Flash Storage)への変化 (ConoHa)
Network
• 1G bps Networkから
• 10G bps Network (ConoHa)
• 40G bps Network
• 100G bps Network (GMO GPU cloud)

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仮想化はなぜ必要? : 効率的利⽤
決められたリソースを如何に効率良く使うのか?
• 例)8GB MemoryのノートPCを開発で活⽤するには?
• VMやコンテナを動かして、開発環境をON/OFFして切り替えて使う
• 例) 使⽤頻度が少ない古いアプリケーションは、vmにして、たまに使う
仮想化で少ないリソースを複数集めて、⼤きなリソースを提供する
• 例)最近のソーシャルゲームの通信した先にあるたくさんのサーバ
• 多くのゲームトラフィックを捌くための
• ネットワーク仮想化
• サーバ仮想化
• スレトージ仮想化
場合によっては、リソースの変更が容易
• メモリ割り当て変更

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ex) ConoHa WING: https://www.conoha.jp/wing/
商⽤Hosting OSである “CloudLinux” の以下の機能により、ユー
ザー空間をスレッド単位で仮想化している
• LVE (Linuxのプロセス・スレッドをuser IDごとにCPU,
Memory割当)
• CageFS (ストレージアクセスの仮想化、牢獄[jail]化)
コンテナ技術より派⽣したHosting仮想化技術
実現されること:
• webサービスの仮想化(Virtual Host)に
より、たくさんのユーザをHardwareに
収容できる
(CPU coreが多いサーバが必要)
• 仮想化によりAutoスケールup/downが容易

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ex) Lolipop Managed Cloud: https://mc.lolipop.jp/
Linux Container技術の⼀つ ”haconiwa” 実装により、FastContainerを実現
• ex) https://github.com/FastContainer/nginx-haconiwa
• アプリケーション・コンテナの実現
リソース活⽤と、負荷分散(スケールアウト)が実現
è オートスケールが実現、「早い」が特徴
ロリポップ！マネージドクラウド FastContainerの裏側
https://www.slideshare.net/ssuser6e4f0a1/fastcontainer
ref) 歴史から紐解くLinuxカーネルのコンテナ機能
https://speakerdeck.com/tenforward/cndt2019
Linuxコンテナ機能について学べます

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ex) ConoHa VPS
複数の仮想化の組み合わせ
• Linux KVMによる仮想化
• CPU, Memory, Disk(SSD)のリソースの分割提供
• VXLANにより、ネットワーク仮想化
• ユーザごとのNetworkの分割提供
• ロードバランサによる負荷分散ネットワークの提供
• ストレージ仮想化
• ブロックストレージの提供
• オブジェクトストレージの提供
• リソースサービスごとの管理
• マイクロサービス化

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ex) 仮想マシンによるリソース分割
仮想マシンのOSには、仮想化された
ハードのみ見える

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仮想マシン: ホストOS型、ハイパーバイザ型
今現在はこの区分は明
確ではなくなってきてい
る。
ホストOSにハイパーバイ
ザをKernel driverとして
もっているもの(Linux
KVM, Mac OS X+
xhyveなど)を利用するも
のもあり、わかりにくい

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仮想化する
Þ リソース分割でサーバリソースを有効活⽤でき
る
Þ ConoHaのように、クラウドサービスは⾃分と
他⼈を分離して独⽴性のあるリソースを提供で
きる
Þ Lolipop Managed Cloudのようにコンテナ活
⽤によるリソース提供を⾼速に実現することも
できる

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4)仮想化は冗⻑化と負荷分
散の始まり

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分散ストレージ
なぜ必要とされるのか
クラウドストレージの要件
• 利便性 (簡単に払い出し)
• 可⽤性 (冗⻑性)
• Scale out性能 (運⽤性のある簡単増設)
• ⾼速性
ストレージの仮想化は⾯倒な最後の領域

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どんな仮想化?
*) 複数のDISKを⼀つのストレージ領域として仮想的
に⾒せる
*) 集約した仮想ストレージ領域を、必要に応じて
リソースを切り出して提供する
*) 分散ストレージから分割したリソースは⾒た⽬上
独⽴して運⽤が可能である

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ストレージはバケツ!?のようなもの
1つ払い出しました
いっぱいになりました
2つ目を払い出しました
…
使う方数だけふえても、使いづらい è 数を増やしたら、容量と性能を増やせないか?

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データが増え続けるStorageと分散処理の両⽴
(かなり重要)⾜りないリソースに対して、スケールアウトできるIOPS
0
2
4
6
8
10
12
14
16
0 1 2 3 4 5 6
1K x IOPS
Number of Nodes

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分散ストレージ: Distributed Storage
商⽤製品
• ScaleIO (Dell EMC)
• SolidFire (NetApp)
• NexentaEdge (Nexenta)
• Storage Spaces Direct [S2D] (Windows Server 2019)
• Nutanix (Nutanix)
• … etc.
Opensource
• GlusterFS
• Ceph
• DRBD
• Lustre
• OpenIO
• … etc.

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Software Defined Storageの発生(ex: Ceph)
仮想化だけでなく
・ストレージの冗⻑化
・性能のスケールアウト
についても考えられるようになってきた
Linux KVM host

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S2D (Storage Spaces Direct) Windows server 2019
スケールアウトできる分散ストレージ
• レプリカ分散
• Erasure code
Windows 2016から
実装が始まる
Azure Storageから
⼀般向けに
利⽤
• Azure Stack

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Ceph
• Erasure code
利⽤
• NiftyCloud
• DigitalOcean
• DreamHost
• OVH
• CERN

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GlusterFS
• Erasure code
利⽤
• Facebook
• ConoHa
(image storage)

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Storage server: many NVMe SFF-8639
For Software Defined Storage? Ceph or ScaleIO or etc.
çNVMeの活⽤
(Softwareにより)
次世代Flash
ストレージの進化

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NVMe over Fabric (NVMeoF)
1) 多くの public cloudでは、50Gbps以上のネットワーク帯域で提供される
ようになってきた (25 Gbps x 4 = 100 Gbps = 400 Gbps / 4)
2) 100Gbps ó PCI-Eの速度を超える (NVMe over TCP)
3) Linux kernel 5.0などで、使えるようになる
(AWSなどで⾒えるnvme device)
$ sudo nvme list
Node SN Model Namespace
-------------- -------------- ---- ------------------ ---------
/dev/nvme0n1 VB1234-56789 ORCL-VBOX-NVME-VER12 1
/dev/nvme0n2 VB1234-56789 ORCL-VBOX-NVME-VER12 2
Usage Format FW Rev
-------------------------- ---------------- --------
2.15 GB / 2.15 GB 512 B + 0 B 1.0
2.15 GB / 2.15 GB 512 B + 0 B 1.0

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ex) NVMe over Fabric (NVMeoF): NVMeの仮想化

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冗⻑化(可⽤性)
x86サーバー
(ストレージ・
コントローラ)
JBOD(HDD/SSD)
HA
JBOD(HDD/SSD)
JBOD(HDD/SSD)
・・・
CPU RAM CPU RAM
x86 x86
SAS
ファイル/ブロック
(CIFS/SMB/NFS/iSCSI/FC)
冗⻑化とは、故障にあってもサービス
を継続するための仕組みのこと。
仮想技術でEndpointを作り出し、⽚
側のDownを検出したら(keepalive)、
サービスエンドポイントが、他⽅にマ
イグレーションする
ストレージ、ネットワーク機器など停
⽌困難なシステムに組み込まれている
左の例では、ストレージの”コント
ローラ”がHA(冗⻑化)され、ディスク
も複数本共有され冗⻑化されている
ex) ストレージ冗⻑化(可⽤性)

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ex) Virtual IPとストレージの冗⻑化
ARC (DRAM)
大容量キャッシュ
例: 256GB
SAS 12Gbps
x86サーバー
JBOD/ディスクエンクロージャ
書込み完了
ACK
HDDへのコミット(事後処理)
(シーケンシャル書込み)
SLOG/ZIL
Writeログ
SSD
プール
データディスク
HDD/SSD
書込み完了(ACK)
クライアント
書込み処理
Data
(未)
Dat
a
(未)
Dat
a
(完)
Dat
a
(完)
コミット
(HA後処理)
書込み完了
ACK
自動
HA
フェイル
オーバー
ARC (DRAM)
大容量キャッシュ
例: 256GB
Virtual IP (VIP) の
Fail over
Virtual IP Fail

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5)仮想化とクラウド化は簡
単DevOpsの活⽤、
Deployに⼯夫しよう

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クラウド化によって
・リソースとして抽象化された(CPU, Memory, DISK)を
APIでプログラマブルに利⽤できる
• è vagrant, terraform, ansible, pulumiなどの仮想
化、クラウド両⽅にインフラがdeployできるツール
・⼀つのクラウドで⾜りない分は、別のクラウドから追加
すれば良い
・アプリケーションの最適化と⾃動化

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仮想化とクラウドサービス: 開発者主体となる
開発者1stな環境
• 開発ツールがクラウドへのDeployに対応している
• 開発⽤のクラウドサービスの充実
• サービス間の連携(Hooks, RESTful API)
• クラウドのライフサイクル管理(⾃動化)による運⽤効率化
• Terraform, Ansible, Vagrant, Pulumiなどの活⽤
アプリケーションDeploy環境の変化
• コンテナと”Docker”の登場とアプリの動作環境の変更
• マイクロサービス化
• “Kubernetes”, “Rancher”などの登場
• 「次のリリースとしてのDeploy環境」 : Staging
• 現在稼働中の「本番環境」 : Production
これらをなるべく同じようなツールを⽤いて、アプリケーションを
開発・運⽤したい
è 複数Cloudの併⽤と開発でのインフラ⾃動化(code)

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vagrant : https://www.vagrantup.com/
適⽤範囲: 仮想化、クラウドへの開発環境のdeploy
plugin: あり、(rubygems)
仮想化VMとしてイメージを配布
起動して、プロビジョニング実⾏
クラウド⽤にはイメージを指定する
だけなので、有⽤
デメリット:
VM配布なので、ローカルキャッシュ
されるまで起動に時間がかかる

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terraform : https://www.terraform.io/
plugin: あり、(go binary)
DSLで記述
主にクラウドプロビジョニング
の⾃動化、構成のバージョン管理
クラウド⽤にはイメージを指定する
だけなので、有⽤
ConoHaはOpenStack driverが
活⽤できる

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pulumi : https://www.pulumi.com/
plugin: あり
js, pythonでも記述できる
よりプログラマブルに使える
ConoHaはOpenStack driverが
活⽤できる

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ansible : https://docs.ansible.com/
plugin: あり
pythonで作られ、yaml記述
GTBでハンズオンあり
(午後より)
ConoHaは
OpenStack cloud driverが
活⽤できる

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⾃前クラウドの構築
~ Private Cloudの構築 ~

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Public Cloud と Private Cloud の運⽤の使い分け
Private Cloud環境
• Deploymentするまでのローカル動作環境
• PCのCPU向上、メモリの搭載量の向上、仮想化技術
(HyperVisor)の搭載などにより実現できるようになった
• なんらかの変換処理がされるPoint
Public Cloud環境
• リソースの読めない「新規性サービス」の⽴ち上げ
• Private CloudであふれたリソースをPublicから借りる
• Public Cloud + Private Cloudで、運⽤の冗⻑性、継続性を保つ
これらをなるべく同じようなツールを⽤いて、アプリケーションを開発・運
⽤したい

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OpenStack, CloudStack,
AzureStackなどの出現
èPrivate Cloudの構築の敷居が
下がってきた

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ex) OpenStack構築 :
Private cloud構築 : OpenStack microstack
• https://microstack.run/
• PC上やサーバにsnapパッケージ(コンテナイメージ)で構築可能
• OpenStackの環境が⼿軽に構築可能
• 複数台構成も可能

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ex) OpenStack構築 : ubuntu VM簡単起動
インフラ構築も”multipass” を使ってubuntu VMを作成する
• https://multipass.run/
• “multipass” コマンドをWindows / Linux / Mac にインストールして
Ubuntu VMを構築するツール

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AzureStack: è Private CloudはHyper-Converged化する
Darryl van der Peijl [MVP]
Azure Stack - The Fabric Layer (2016/1/5)
https://www.linkedin.com/pulse/azure-stack-fabric-layer-darryl-van-der-peijl-mvp-

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AzureStack
AzureのPublic Cloudと全く同じサービスをローカルに構築
• ストレージ、ネットワークの仮想化が内蔵されている
• ストレージとコンピューティングノードの同⼀化
è HCI (Hyper-Converged Infrastructure) の実現
• public cloud / private cloudがマルチクラウドとして管理できる

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Cloud と PC 環境の使い分け
PCでの環境
• Deploymentするまでのローカル動作環境
• PCのCPU向上、メモリの搭載量の向上、仮想化技術(HyperVisor)の
搭載などにより実現できるようになった
• なんらかの変換処理がされるPoint
• Private Cloud on My Laptop(OpenStack, CloudStackを自分のPCで)
• Docker cluster development
Cloudでの環境
• 「結合テストなどのDeploy環境」 : (Combined)Testing Environment
• 「次のリリースとしてのDeploy環境」 : Staging
• 現在稼働中の「本番環境」 : Production
これらをなるべく同じようなツールを用いて、アプリケーションを開発・運用したい

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コンテナの活⽤
~ docker, LXC, Kubernetes ~

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Container (LXC, etc) (OS, App仮想化)
仮想化の種類と活⽤例
だがしかし、今現在最も注⽬され、発展途上である技術
Google:
>> 我々はXen, KVMなどの仮想化技術を⾃社サービスに使って
いない。独⾃のコンテナ技術をつかっており、Googleでは全部を
コンテナで実⾏している

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>> リソースアクセス(IO, CPU)へのオーバーヘッドが少
>> コンピューティングを効率よく実⾏できる
>> Baremetal Server + Container + クラスタ管理

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Docker
LXCなどのコンテナ技術を再発明、世代管理やリポジトリ管理など
の運⽤にひつような機能を追加
>> Vagrantのあとに出現

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Dockerムーブメント
Google, Amazon, Microsoft, …
それにあわせて、コンテナ技術の⾒直し、LXC(Linux container)の開発の活性
化、様々な社会変化が起こった
Dockerの哲学
• Unix哲学の「⼀つのことをするプログラム」
を「⼀つのアプリケーション」に置換
• Linux Foundationも標準化を推進 : CNCF
• https://www.cncf.io/
Cloud Native Computing Foundation

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Microsoft
次期 Hyper-Vでコンテナ技術の投⼊
Dockerでも管理できるようになる
>> Docker社と協⼒、
Windows Applicationでのコンテナによる
「ライフサイクル管理」による運⽤

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http://kubernetes.io/
クゥバネィテスと発⾳
èDocker本体にもオーケストレーション機能が含まれる(2016)
コンテナによる運⽤の⾃動化を⽬指し、実現してきている
⾃動⾞ベンダー
è ⾃動運転のプラットフォームに
アプリケーション更新、なども
⾃動運⽤に含めて採⽤

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kubernetes(クゥバネィテス) : k8s
IUUQTHJUIVCDPNLVCFSOFUFTLVCFSOFUFT
オープンソースにより開発される
Azure, AWS, GKE, Privateのk8sは
これにより相互運⽤性が保たれている
クラウドごとの “CloudProvider Driver” も
ここで開発

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LVCFSOFUFT ΫΡόωΟςε

֤ࣾͷίϯςφࢀೖ
։ൃ؀ڥ
• NJOJLVCF
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• NJDSPLVCF
• LVCFTQBXO
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• 0,% 0QFO4IJGU

1SPEVDULT
• 0QFO4IJGU
3VOUJNF͸ίϯςφԽ͞Εͨ΋ͷͳ
Βͱ֦େ
• ίϯςφ 7. #BSFNFUBM

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Container (LXC, etc) (OS, Appの仮想化)
PaaS系のコンテナ
Heroku(PaaS) https://www.heroku.com/
Cloud Foundry http://cloudfoundry.org/index.html
HP Helion Cloud PaaS
http://www8.hp.com/us/en/cloud/helion-devplatform-overview.html
IBM Bluemix http://www.ibm.com/developerworks/jp/bluemix/
さまざまなクラウドサービスが、コンテナ(or Docker)のキーワードに
Dockerを使って、様々なOpenSource(Free soft)でも開発が進むPaaS

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4)Rancher (Latest ver. 2.2.4) https://rancher.com/
2) 仮想化の種類と活⽤例
Docker cluster や kubernetes(クゥバネィテス) を管理、マルチユーザで運⽤

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CNCF: Rook.io https://rook.io
コンテナでも必要とされる、
ストレージの仮想化
Ceph
というストレージ(SDS)の
「コンテナによる運⽤性の
付加」と、
「コンテナ環境へのBlock
volume, File Server,
Object Storageの提供」
★CNCFがホストしている
というのも注⽬

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CNCF: Rook.io https://rook.io
StatefulSet なコンテナに
ストレージを提供
DB, KVS, noSQL
冗⻑性と⾃動運⽤

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Rancher: Project Longhorn
Longhorn
というのも
内部はiSCSIによる
Mirrorストレージの
⽣成のコンテナ運⽤

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Rancher Longhorn https://github.com/longhorn/longhorn

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Rancher Longhorn (OpenEBS based)
https://github.com/longhorn/longhorn
仮装的なiSCSI disk
がMirrorされている
(冗⻑性)

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ストレージの仮想化とSoftware Defined Storage
ストレージの仮想化
• ボトルネック(IO gateway)などが存在する
• しかし、Hardwareの⾼速化、ネットワークの⾼速化などにより、汎⽤の
Hardwareによっても、近年、実⽤的に構築できるようになってきた
• 前述の問題が物理的に改善する
• これにより、Nutanixなど製品、Windows serverのStorage spacesなど
のHyper Converged Infrastructureが注⽬されてきている
• DockerなどへのVolume Driverとしても提供されるようになってきた
• DockerへのVolumeとしても簡単に検証/利⽤できる
• KubernetesへのVolumeとしての利⽤、運⽤

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6) さいごに、まとめ

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仮想化基礎としてのまとめ #1
1) まずはグループのサービスについて
• クラウドインフラとして提供されるサービス
2) 「仮想化」は物理の「抽象化」、抽象化を⽣かしたツールの活⽤がキモ
• さまざまなツールによって、仮想的にみせてサービスを構築しよう
3) 「仮想化」は「リソースの有効活⽤」、複数リソースを稼働させてお得に
• CPU, Disk, Memory, Networkを有効活⽤でコストDown、うまいOvercommit
• 仮想ネットワークでリソース分割とセキュリテイの確保
• リソースのscale upでだめならscale outができるアプリケーション構成づくり
• そして、最終的にはマイクロサービスに⾏き着くかもしれない、仕事の負荷分散
にもなるかもね

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仮想化基礎としてのまとめ #2
4) 「仮想化」は「冗⻑化」と「負荷分散」のはじまり、安全運⽤できる環境を利⽤しよう
• 仮想ストレージは「冗⻑化」によりdiskの有効活⽤
• 仮想IP、LBによる冗⻑化の確保で安⼼確保
5) 「仮想化」と「クラウド化」は「簡単DevOps」の活⽤、Deployに⼯夫しよう
• vagrant, terraform, ansible, pulumi など仮想基盤の抽象化を利⽤して環境を構築
しよう
• 環境構築は、Desktopとオンプレミス、クラウドの使い分け「抽象化」によりツー
ルで素早く構築
• ⾃前クラウド構築も抽象化で構築
• Docker, kubernetes, k3s などコンテナの活⽤

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以上です

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GTB2020; Introduction to virtualization technology on GMO Tech Bootcamp

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Naoto Gohko

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