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IBM Developer Dojo
OpenShift入門~Watsonを使ったWebアプリを試そう~
Developer Advocate
Yasushi Osonoi
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出席の確認にこちらからログインしてください。
IBM Cloud へのアクセスは上記URLから行ってください
https://ibm.biz/Bdqmv6
• 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】
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1. コンテナとは?
https://developer.ibm.com/jp/new-builders/containerization/
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コンテナ以前の様⼦
コンテナ⾰命以前の港湾荷役
http://military.wikia.com/wiki/Battle_of_Pusan_Perimeter_logistics
⼤勢の作業員
倉庫に⼀時保管
物流の最⼤の
ボトルネック
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https://www.jsanet.or.jp/seminar/text/seminar_177.html
物流コンテナによる⾰命
コンテナの発明者は、全⽶有数のトラック
運送会社のオーナーとなったマルコム・
マクリーン（Malcom P. McLean）
国際貨物輸送の分野に
海陸⼀貫輸送という⼤変⾰
1970年代には世界の主要航路のコンテナ
化がほぼ完了した。わずか10年程度でこれ
ほど急激な形態の変化が起こったのは海運
史上でも他に例がない。
https://en.wikipedia.org/wiki/Malcom_McLean
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港湾荷役のボトルネックを解消
物流コストの削減とスピードアップ
コンテナ⾰命は業務改⾰
陸海⼀貫輸送
海上輸送
陸送（トラック） 陸送（鉄道）
港湾荷役 港湾荷役
コンテナ船
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いま、IT業界の
コンテナ⾰命が
始まる
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「仮想マシン(VM)」と「コンテナ」
コンテナは仮想マシン(VM)に⽐べてリソース効率がよい
スケールアウトが簡単
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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
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コンテナのまとめ
• 仮想マシン(VM)に⽐べてリソース効率がよい
• ボータビリティーが⾼い
• スケールアウトが容易
• 3段階のプロセスをコンテナのpushに使⽤することで、より
アジャイルなDevOpsと継続的インテグレーションおよびデ
リバリーが可能になる
動画を⾒たい⽅はこちら:
• https://developer.ibm.com/jp/new-builders/containerization/
⽂章での説明もあります
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2. OpenShift(Kubernetes)とは
https://developer.ibm.com/jp/new-builders/kubernetes/
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Kubernetesとは
12
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
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Kubernetesの代表的な機能
スケールアウト 負荷分散 バージョン管理
（ロールアウト）
ネットワーク管理
永続ストレージ管理
死活監視
⾃⼰復旧
CPU / Memory リソース管理
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Kubernetesで覚えておきたい概念
Pod
Kubernetes における最⼩の管理単位
- Podの中には １つ以上 の コンテナが含まれる
- Pod単位でスケールイン・スケールアウトする
- PodごとにIPアドレスがアサインされる
Pod IP
10.1.206.34 10.1.206.128
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Kubernetesで覚えておきたい概念
Deployment
Podを管理するための定義
- Podのアップデート、履歴
- Podの必要稼働数を定義(ReplicaSet)
- K8Sの Scheduler がどのノードにアサイン
するかは考慮してくれる
Pod IP
10.1.206.34
10.1.206.110
ノード ノード
ReplicaSet
- 必要数２
- 現⾏ 2
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Kubernetesで覚えておきたい概念
Service
Kubernetes外から TCP/IPでアク
セスするための定義
- K8Sクラスタ内で⼀意となるポートがアサイン
される
- K8Sクラスタのどのノードからアクセスしても
- 当該サービスにルーティングされる Pod IP
10.1.206.34
10.1.206.110
ノード ノード
30010 30010
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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する
3つの主要コンポーネント
! Pod
! Deployment
! Service
Kubernetesのまとめ
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。
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© 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とは
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Projects vs. Products
Production-Grade Open Source Project
quarterly minor releases, no Long Term Support
community support
platform certification: (AKS, EKS, GKE, IKS)
core framework / limited security
platform or user responsible to integrate beyond core
Production-Grade Open Source based Product
quarterly releases, support for major release 3+ years
enterprise support
ecosystem certification: platform and app containers
k8s core plus abstractions / dashboard / security
opinions and integration of common features
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© 2019 IBM Corporation
お時間あったら後で見てください
https://www.youtube.com/watch?v=qdwyPEHaUn8
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Red Hat OpenShift on IBM Cloud
IBM Cloud™上のRedHat®OpenShift®は、高度にスケーラブルで信頼性の高いIBM
Cloudプラットフォームで完全に管理されたOpenShiftクラスターを提供する包括的な
サービスです。 The WeatherCompany®で毎日2,500億のオンデマンド予測を維持す
るKubernetesサービスに直接統合されています。
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3.Dockerデモ
WebサーバーNGiNXをDockerで⽴ち上げてみましょう
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https://www.docker.com/products/docker-desktop
Docker Desktopはこちらからダウンロードできます。
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イメージ
Docker Hub
各クラウドサービスのレジストリーサービス
ユーザー作成レジストリー
イメージ
Docker pull
Docker push
コンテナー
実行中
コンテナ
停止
イメージリスト表示
Docker images
実行中リスト表示
Docker ps
Docker run
Docker commit
Docker stop
Docker start
削除
Docker rm
削除
Docker rmi
コンテナーのライフサイクル
docker hub
リスト表示
Docker ps -a
Docker desktop
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Container Registry
Container Registryはコンテナ・イメージを保管しておくための領域であり、Docker Hubはそのう
ちの一つです。Container Registryは様々な種類があり、環境・用途によって使い分けが可能です。
種類 概要 例
Docker Hub
様々なイメージが保管・公開されている。
公開されているイメージを取得したり、作成したイメージを保管し
たりすることができる。
料⾦を⽀払うことで、privateなレジストリとしても利⽤可能。
-
クラウド・サービス
様々なクラウド・ベンダーなどが提供しているサービス。
各ユーザーのPrivateな領域として利⽤可能。
料⾦によって、サイズやアクセス回数の制限がある。
IBM Cloud Container Registry
Amazon ECR
GCP Container Registry
Azure Container Registry
OSS ユーザー固有の環境に独⾃で作成するRegistry。
環境・導⼊作業などは必要だが、基本的に⾃由に利⽤可能。
NEXUS
OCR (OpenShift Container Registry)
また、各イメージはContainer Registryに作成された領域であるリポジトリ内に保存され、形式は下記の通りです。
<リポジトリ名>/<イメージ名>(:)
（例: ibmcom/websphere-liberty → ibmcomリポジトリ内のwebsphere-libertyイメージ）
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イメージの取得
docker hubに公開されているイメージを取得し、内部リポジトリに保管します。
l イメージをdocker hubからpullします。
> docker pull nginx
docker hub上のgihyodockerリポジトリ内のechoイメージの中で、
latestタグがつけられているものを取得する。
l 取得したイメージを確認します。
>docker images | grep nginx
l (option) コンテナー⼀覧を確認します。
>docker ps
この時点では、docker containerは作成されていません。
内部リポジトリー
(PC, Macなど）
docker hub
pull
イメージ イメージ
Webサーバーnginxを立ち上げてみましょう。
＊イメージのダウンロードにはインターネット回線の状況によりかなり時間がかかる場合があります。また容量もあるの
でテザリングでのダウンロードをする場合はお気をつけください。
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コンテナの起動
先ほど取得したイメージをコンテナ化し、実⾏してみましょう。
l イメージをコンテナ化して実⾏させます
> docker run -d -p 80:80 nginx
-d:バックグラウンドで実⾏
-p:ポートフォワーディング
l コンテナ⼀覧を確認します。
>docker ps
$ docker container run -d -t -p 9000:8080 gihyodocker/echo:latest
bab5bec32ab46be1d8387b59166ad94ee0bedebbc0b2a0641dda7666eddcfad1
Docker
Runtime(Docker
desktop)
イメージ
run
コンテナ
ポートフォワーディング（-p 80:80の場合）
Docker Engine
コンテナAの80ポートを
80番で公開
コンテナA
公開port
80
80 80
ポートフォワーディング アクセス
ユーザー
ユーザー
PC, Mac ブラウザ
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コンテナの起動（確認）
ブラウザーを立ち上げてアドレス
に”localhost”と入れてください。
PC, Macの場合 Play With Dockerの場合 コマンド入力後”80”を
クリックしてください。
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コンテナー、イメージの削除
それでは、使ったコンテナーの停⽌・削除と、イメージの削除をします。
l コンテナを停⽌します。
>docker stop <コンテナID>
l コンテナのSTATUSを確認してみましょう。
>docker ps
>docker ps -a
「docker ps」は、“稼働しているコンテナ”のみを表⽰します。
停⽌中のコンテナを⾒るために「-a」オプションを付与します。
l コンテナを削除します。
>docker rm <コンテナID>
削除前後で、コンテナが存在するか確認しましょう
l イメージを削除します。
>docker rmi nginx
削除前後で、イメージが存在するか確認してみましょう
>docker images | grep nginx
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ハンズオンワークショップ
4 OpenShift ワークショップ
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K8s
Deploy
Dockerhub等
Build
docker
レジストリ
Dockerfile
ソースコード
(Java, js, Py..etc)
Catalog
template
(JSON/YAML)
s2i
Build
lOpenShiftへの⼊⼒は様々なパターンがあります
OpenShiftへの様々な⼊⼒のパターン
Github等
file clipboard (folder)
【Dockerfile,ソース,Templateの置き場所】
公開されているイメージをそのまま取り込む
⾃作イメージを取り込む
(OpenShift上でBuild)
既存イメージにソースを注⼊ 直接実⾏
カタログに登録
DevOps Pipeline
アプリやミドルウエアといった直接的なソースではなく、
アプリやミドルウエアをOpenShift上どう動かすか、と
いう構成/定義類を雛型として記述したものです
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今回はGithub上にあるコードからアプリをOpenShift上にDeployします。①
このアプリはIBM Cloud のWatson Visual Recognition(画像認識)を利⽤しています。②
K8s
Deploy
Dockerhub等
Build
docker
レジストリ
Dockerfile
ソースコード
(Node.js)
Catalog
template
(JSON/YAML)
S2I
Build
(OpenShift上でBuild)
DevOps Pipeline
アプリやミドルウエアといった直接的なソー
スではなく、アプリやミドルウエアを
OpenShift上どう動かすか、という構成/定義
類を雛型として記述したものです
今回のハンズオンで⾏うこと
Github等
Visual Recognition (画像認識)
API
①
②
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4. 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︓
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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
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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
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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. IBM Cloud Shell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. OpenShiftアプリの作成
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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時から
24時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、4-1. 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
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1.1: 下記URLにFirefoxブラウザでアクセスする
https://dojoonline.mybluemix.net/
1.2: [Lab Key] 、[Your IBMid]にご⾃⾝のIDを
⼊⼒し、チェックボックスにチェックを⼊れて
[Submit]をクリックする
Lab Keyは
oslab です。
oslab
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1.3: Congratulations! が表⽰されたら [1. Log in IBM Cloud]
リンクをクリックする
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1.5: IBM Cloudダッシュボードの右上のアカウント情報の
右横の v をクリックする
1.6:[xxxxxxx – advowork] をクリックする
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1.7: IBM Cloudダッシュボードの右上のアカウント情報が
変更されたことを確認し、[リソースの要約]の
[Clusters]をクリックする
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1.8: Clustersの下のクラスター名をクリックする
※本ワークショップではこちらのクラスタを使⽤します
※クラスター名は⾃動的に割り当てられます
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1.9: [OpenShift Webコンソール]ボタンをクリックします。
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1.10: Securityの警告が表⽰された場合は、
[Advanced]→[Accept the Risk and Continue]を
クリックします。
(⾃⼰証明書を使⽤しているため警告が出ます)
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1.11: [OpenShift Container Platform]画⾯が表⽰されたら
右上のアカウント情報の隣の ▼ をクリックし、
[Copy Login Command]を選択する
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1.12: [Display Token] をクリックし、
[Log in with this token ]の下のコマンドをコピーする
マウスで選択して
クリップボードに
コピー
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2. IBM Cloud Shellの準備
2.1:ブラウザーで最初に開いていたIBM Cloudのクラスターの
概要が表⽰されているタブをクリックする
タブが⾒つからない場合は
cloud.ibm.comにアクセス
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2.2: 上のメニューからIBM Cloudシェルのアイコン
をクリック
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2.3: ブラウザで新しいタブが開き、しばらく待つとIBM
Cloud Shellのセッションが開始されます。
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2.4: 前章1.11でコピーしたコマンドをペーストし実⾏する
2.5:「Using project "default"」が表⽰されれば OKです
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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
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3.1 上部のメニューにある「カタログ」をクリックします
次に左側のメニューから“サービス”を選択してください。
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3.2 Visual Recognitionサービスの選択
1. 左側のメニューから「AI」をクリック
2. 下にスクロールして表⽰された「Visual Recognition」をクリック
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地域の選択は「ダラス」、価格プランに「ライト」が選択されていることを確認して、
「作成」をクリック
3.3 Visual Recognitionサービスを作成する
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3.4 Visual Recognitionサービスを作成確認、管理画⾯の表⽰
下の画⾯が出たら、作成完了です。
左のメニューから「管理」をクリックして次に進んでください。
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資格情報の「ダウンロード」をクリックし、⾃分のPCにibm-credentials.env
というファイルを保存します。
4. Visual Recognitionサービス
ibm-credentials.env のダウンロード
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5. ibm-credentials.env のアップロード
5.1. ブラウザーのIBM Cloud Shellのタブをクリックし
て表⽰します。
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5. ibm-credentials.env のアップロード
5.2. メニューバーのアップロードアイコンをクリック、
ibm-credentials.envを指定してアップロード
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5. ibm-credentials.env のアップロード
5.3 Completedになったら、XをクリックしてTransferの
ウィンドウを閉じる
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5. ibm-credentials.env のアップロード
5.4 ファイルアップロードを確認
ls
ターミナルに下記コマンドを⼊⼒し、確認します。
出⼒例:
尚、今後のコマンドは以下からコピペできます
https://ibm.box.com/v/openshift-101-command
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6.1. 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)
6. Openshift アプリの作成
出⼒例:
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6.2. アプリケーションの作成
ターミナルに下記のコマンドを⼊⼒し、 githubのソースコードから、アプ
リケーションを作成します。
(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)
oc new-app https://github.com/kyokonishito/watson-vr-node.git
--build-env-file=./ibm-credentials.env --build-env
CLASSIFIER_ID=food
6. OpenShiftアプリの作成
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6.2. アプリケーションの作成
出⼒例:
6. OpenShiftアプリの作成
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6.3 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。
6.4 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。コマンドは以下からコピペできます。
https://ibm.box.com/v/openshift-101-command)
6. OpenShiftアプリの作成
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6.5. 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。
6. 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。
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6.6 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。
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[オプション] ブラウザーでOpenShift Web Consoleに
アクセスして作成したアプリを確認 1/2(1.10で開いたWeb画⾯
です)
←Projectsをクリック
下にスクロールすると
watson-vr プロジェクト
があるので、クリックし
ます。
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[オプション] ブラウザーでOpenShift Web Consoleに
アクセスして作成したアプリを確認 2/2
↑このあたりをクリックするといろいろ情報が⾒れます
下にスクロール
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アプリケーション⼀式の削除
oc delete all -lapp=watson-vr-node
ターミナルに下記のコマンドを⼊⼒し実⾏します。
プロジェクトの削除
oc delete project watson-vr
ターミナルに下記のコマンドを⼊⼒し実⾏します。
[オプション]作成したアプリ・プロジェクトの削除
作成したものを削除したい場合のみ下記のコマンドを実⾏してください
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アカウントに関するお問い合わせなどはこちらに
https://www.ibm.com/jp-ja/cloud/support
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免責事項
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IBM Dojoは、開発者の⽅を対象に、IBM Cloudを主とした技術情報をお伝えする⽬的で開催して
います。講師や運営スタッフにより、開催毎に最適と判断した内容でお届けしています。
現在、ハンズオンを伴う講義はお客様の費⽤負担がない環境と⼿順でご案内しています。
講義終了後、想定外の費⽤が発⽣しないよう、不要になりました制作物はお客様ご⾃⾝で削除を
お願いいたします。講師陣はみなさまの利⽤状況を確認することはできません。
ご理解とご協⼒をお願いいたします。
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ご参加ありがとうございました。
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