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コンテナ管理とサーバーレス on Google Cloud Cloud Native Hiroshima #01

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森藤　敏之（もりとう） - @mmorito_0318 所属 - 株式会社エムネス - 遠隔画像診断センター - 医療支援サービス「LOOKREC」 イベント / 勉強会 - GCPUG - 広島支部 organizer - 中国DB勉強会 - 広島担当 - JP_Stripes - 広島 - Cloud Native JP - 広島 - その他

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Kubernetesの導入事例

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Kubernetesの導入事例 医用画像ファイルの変換処理

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DICOMファイル - DICOMファイル（.dcm） - CT、MR CR - 画像データとその他メタ情報のデータセット - 1検査が平均300枚くらいで構成される身体のスライス画像 - 致命的な欠点: 自分自身が合計何枚かを知らない 500KB 30MB

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DEMO

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あんまり参考にならない なぜなら多分これは 一般的な用途ではないから。

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一般的な用途 そもそもKubernetesを使う状況とは。

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サーバー データベース キャッシュ 一般的な用途

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データベース キャッシュ カスタマー向けサーバー クライアント向けサーバー クライアント向けサーバー LB 一般的な用途

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クライアント向け カスタマー向け データベース キャッシュ メンテナンス（管理者）向け LB

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ビジネス向け カスタマー向け データベース キャッシュ モニタリング メッセージ送信 データ加工（ ETL） DWH AI・ビッグデータ解析 メンテナンス（管理者）向け LB バッチ処理群

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ビジネス向け カスタマー向け バッチ処理群 データベース キャッシュ モニタリング メッセージ送信 データ加工（ ETL） DWH AI・ビッグデータ解析 メンテナンス（管理者）向け LB

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ビジネス向け カスタマー向け バッチ処理群 ストレージ データベース キャッシュ モニタリング メッセージ送信 データ加工（ETL） DWH AI・ビッグデータ解析 メンテナンス（管理者）向け LB ビジネス向け カスタマー向け バッチ処理群 ストレージ データ加工（ETL） メンテナンス（管理者）向け LB メッセージ送信

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つらい つらい。

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議論 マイクロサービスというのが良いらしい

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http://album.cloudit.co.jp/wp-content/uploads/2017/04/MSA1.jpg

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http://album.cloudit.co.jp/wp-content/uploads/2017/04/microservice.jpg

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マイクロサービス - サービスに合わせてチームを細分化しやすい - 細分化したチームで意思決定が速い - 変更が他へ影響を与えない - 各チームがスピーディにたくさんサービスを展開

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結論 マイクロサービス最高！

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マイクロサービスとは - サービスに合わせてチームを細分化しやすい - 細分化したチームで意思決定が速い - 変更が他へ与える影響が少ない - 各チームがスピーディにたくさんサービスを展開 !?

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ビジネス向け カスタマー向け バッチ処理群 データベース キャッシュ モニタリング メッセージ送信 データ加工（ ETL） DWH AI・ビッグデータ解析 メンテナンス（管理者）向け LB

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幸せの定義 本当にマイクロサービスは幸せなのか - コンポーネントが細分化されて今まで以上にワークフローが複雑 - どのコンポーネントがどこから呼ばれるのか - デバッグ・デプロイが超絶複雑に

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つらい どのみちつらい。

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複雑になる作業 - アプリケーションの全体像を 把握するのが難しい - 変更時の影響範囲も複雑化 - 毎回全ビルド、全リリース が必要 - コンポーネントが細分化されるため ワークフローが複雑化 - どのコンポーネントが どこから 呼ばれるのか管理が大変 - デバッグ・デプロイが超絶複雑に モノリシック マイクロサービス

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幸せになるために 様々なツールを駆使して、ワークフローを自動化しよう

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Docker サービスのパッケージ化

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Kubernetes コンテナの管理・運用

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http://nishadikirielle.blogspot.com/2016/02/kubernetes-at-first-glance.html

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Istio サービスメッシュの管理

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http://philcalcado.com/img/service-mesh/mesh3.png

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https://docs.google.com/presentation/d/1DOvrP3jhUurK3E1NtG2DcRd31qeW65rj98vsspCAY7c/edit#slide=id.p Control Plane API Mixer Service A Service B proxy proxy HTTP/1.1, HTTP/2, gRPC or TCP -- with or without mTLS Pilot Citadel Config data to Envoys TLS certs to Envoys Policy checks, telemetry Control Plane Pilot：サービス通信ポリシーを構成およびプッシュするための制御プレーン。 　　　（タイムアウト・リトライ・サーキットブレーカーなど） Mixier：Envoyからデータを収集し、アクセスコントロールを行う 　　　　プラグインモデルによる柔軟なポリシーの施行が可能 Citadel：アイデンティティと資格情報を管理し、 　　　　 相互TLSを使用したサービス間認証を行う[n,z] Data plane Envoy：通信を傍受してポリシーを適用するネットワークプロキシ

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Google Cloud の方向性

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Cloud Services Platform

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- マネージドIstio - Stackdriver によるサービス監視 - Container Registry, Cloud Build を活用した CI/CD - GKE on-prem によるハイブリット環境の構築 - GKE serverless add-on を使用したエンドポイントの抽象化 Cloud Services Platform

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https://4.bp.blogspot.com/-S3E4fro-TTI/W14x2CzsTtI/AAAAAAAAGI4/InS86LvJ_-MEaJK7obM7oWNoGF0VFCKQgCEwYBhgL/s1600/gcp_stackdriver_topology.png

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Knative https://github.com/knative/docs

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Googleの目指す未来 「最終的には、Google Cloud Functions、Google Kubernetes Engine、 Google App Engineなどの上の全てのアプリケーションが、 Istioのエンドポイントとして同じように見え、管理できなければならない。」 http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1808/28/news036.html

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これは誰向けなのか 組織の文化や既存の資産によって ベストプラクティスが大きく変わってくる http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1808/28/news036.html

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さいごに エムネスでは、 一緒に新しい技術に挑戦していける仲間を募集しています！

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ありがとうございました