I will tell you the passion of Kubernetes

1.

JAWS FESTA OSAKA 2018/10/26 ABEJA, Inc. Shogo Muranushi Kubernetes界隈のPassionate(熱量)伝えます

4.

4 略歴トピック • インフラエンジニア • AWSを採⽤しハマる • AWSをたくさん使う • 資格を5冠取得
• AWSでDeepLearning  プラットフォーム作る • インフラ => SRE Tech Lead • マイクロサービスで遊ぶ • プロダクトオーナーになる

5.

5 アジェンダ 1. Dockerとは 2. Dockerオーケストレーションツール云々 3. Kubernetesについて

6.

6 まずは質問 •Docker使ったことある⼈？ •KubernetesやECSのようなサービス・ツール使ったことある⼈？

7.

7 今⽇のゴール

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9 •Dockerとは •Dockerの歴史 •なぜDockerを使うのか •Dockerを本番運⽤する上で何が課題になるのか

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• 2013年リリース • コンテナ型仮想環境を提供 • コンテナにアプリケーションを内包させる • LinuxコンテナやWindowsコンテナあり • 様々なインフラやOSで動作
10 とは

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11 の歴史 • 2013年 • dotCloudがOSSで公開 • 2014年 • Googleは毎週20億のコンテナを起動していた
• 1.0リリース • 2015年 • マイクロソフト、Google、Red Hat、VMware、Amazon Web Servicesらと共同でコンテナの標準化団体「Open Container Initiative」の発⾜ • （2011年） • Heroku エンジニアが The Twelve-Factor App を提唱出展元:https://www.sdxcentral.com/cloud/containers/deﬁnitions/containers-vs-vms/

12.

12 The Twelve-Factor App (2011) Webアプリケーションを使いやすい形でスケーラブルにするための⽅法論 • I. コードベース •
バージョン管理されている1つのコードベースと複数のデプロイ • II. 依存関係 • 依存関係を明⽰的に宣⾔し分離する • III. 設定 • 設定を環境変数に格納する • IV. バックエンドサービス • バックエンドサービスをアタッチされたリソースとして扱う • V. ビルド、リリース、実⾏ • ビルド、リリース、実⾏の3つのステージを厳密に分離する • VI. プロセス • アプリケーションを1つもしくは複数のステートレスなプロセスとして実⾏する

13.

13 • VII. ポートバインディング • ポートバインディングを通してサービスを公開する • VIII. 並⾏性 •
プロセスモデルによってスケールアウトする • IX. 廃棄容易性 • ⾼速な起動とグレースフルシャットダウンで堅牢性を最⼤化する • X. 開発/本番⼀致 • 開発、ステージング、本番環境をできるだけ⼀致させた状態を保つ • XI. ログ • ログをイベントストリームとして扱う • XII. 管理プロセス • 管理タスクを1回限りのプロセスとして実⾏する The Twelve-Factor App (2011) Webアプリケーションを使いやすい形でスケーラブルにするための⽅法論

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14 なぜDockerを使うのか • リソース集約効率が上がる • 必要な⾔語やライブラリを閉じ込めるため、  ⼀つのサーバで複数の⾔語やバージョンを稼働させられる • 複数環境載せてもセキュリティ上分離可能（厳密には・・） •
環境の再現性が⾼い • アプリの実⾏環境構築が容易で、構築⾃体や問題発⽣の再現性が⾼い • ポータビリティ性が⾼い • どの環境でも動かすことが可能で、移⾏や複数環境構築が容易 • ローカルと本番の環境を限りなく合わせることも可能で、開発・テストが容易

15.

15 Dockerを本番運⽤する上で何が課題になるのか • 複数コンテナの管理 • 本番利⽤するときは1コンテナではなくWeb、App、DBなど複数コンテナ • 可⽤性 •
正しく稼働していること、⾃動でリカバリすること • オートスケール • 負荷に応じて⾃動でスケールすること • モニタリング、セキュリティ、etc • それらを管理するツールが必要になってきた

16.

16 オーケストレーションツール

17.

17 以下の課題を解決 • 複数コンテナの管理 • 本番利⽤するときは1コンテナじゃなく複数コンテナ • Web、App、DBなど種類も複数 • 可⽤性
• 正しく稼働していること、⾃動でリカバリすること • オートスケール • 負荷に応じて⾃動でスケールすること • モニタリング、etc • それらを管理するツールが必要になってきた

18.

18 オーケストレーションツールの歴史 • 2014 • GoogleがKubernetes、DockerがDocker swarm、AWSがECSを発表 • Mesos 0.21、Rancher
0.4リリース • 2015 • Docker swarm、Kubernetes 1.0リリース • CNCF（Cloud Native Computing Foundation）設⽴ • 2016 • Apache Mesos1.0 + Dockerサポート • Rancher1.0リリース

19.

19 オーケストレーションツールの歴史 • 2017 • Fortune 100企業のKubernetesの採⽤率は54％を突破と報道（Redmonk） • DockerがKubernetesの統合を発表 •
Azure、AWSもKubernetesマネージドサービス提供 • 2018 • Rancher2.0リリース + Kubernetesを標準に

20.

20 なぜKubernetesがデファクトスタンダードになったのか • 定期的なメジャーアップデート • 3ヶ⽉ごとにアップデートを繰り返し、エンタープライズからのフィードバックも反映。本番稼働に耐えうるソフトウェアとして信頼を得た。 • によるエコシステムの拡⼤ •
Kubernetesの成⻑と共にCNCFに各⼤⼿企業が参加 • Alibaba、AWS、Google、IBM、Microsoft、Oracle、Redhat、VMware、etc • 様々な良質なOSSがCNCFのエコシステムに • Prometheus、Fluentd、GRPC、containerd、cni、envoy、helm、etc • その他の要素含め、これらにより企業と開発者が集まるサイクルができて、圧倒的な速度で成⻑を遂げた

21.

21 と、⾔われていますが個⼈的には • 設計がイマドキ • ベストプラクティスに添えば、良い設計になる • エコシステムのOSSもセンスが良い • Istio(Envoy)、Kubeflow、Knative、etc
• マイクロサービスの課題を解決しやすい • UNIXの哲学、The Twelve-Factor App、コンテナデザインパターンを採⽤ • マイクロコンテナになる • マイクロサービス化していく • マイクロサービスの管理⾟い • Istio登場 <<=== イマココ

22.

22 Kubernetesは完璧か？使いこなすには？ • Kubernetesは銀の弾丸ではない • マイクロサービスに耐えうる組織設計と⽂化形成と相性が良い（メルカリさん） • 組織設計 = コンウェイの法則
• ⽂化形成 = 価値提供の速度向上・⽣産性向上を徹底する⽂化 • ただし、マイクロサービスには課題がある • 分散システムのトレーシング、多数のシステム管理、⼀貫性、テスト、、、 • 完璧ではないけど、徐々に良い⽅向に向かっています • コンウェイの法則 • 組織の設計するシステムは、その組織のコミュニケーション構造をそのまま反映した設計になる

23.

23 は？ • ECSは良い⼦です • うちのシステムの8割はECSで動いています • Kubernetesは学習コスト⾼い。ECSはシンプルで簡単。マスター管理不要 • まず使ってみるには超オススメ
• Fargateは⾼いし制限はあるが、EC2が不要なのでかなり楽になる • しかし • ある程度運⽤していくと⾊々⾜りないことに気付く • ECSとAutoScaleの溝 => Spotinstを使って埋めよう • エコシステムがKubernetesに⽐べて弱い

24.

24 使うならSpotinstは絶対オススメ

25.

25

26.

26 は何ができるのか • 複数のKubernetes Nodeの管理 • コンテナのスケジューリング • ローリングアップデート •
オートスケーリング • コンテナの死活監視 • 障害時のセルフヒーリング • サービスディスカバリ • ロードバランシング • ワークロードの管理 • ログの管理 • Infrastructure as Code • その他エコシステムとの連携や拡張 • ネットワークセキュリティ • モニタリング • 分散トレース • サービスメッシュ

27.

27 を使うには？ • マネージドサービス • AWS EKS、Google / GKE、Azure
/ AKS • ⾃前で作る • kubeadm、kube-aws、rancher、etc • 簡易に試す • minikube、Docker on Mac

28.

28 Kubernetesの⾯⽩いと思うところ掻い摘み • いわゆるコンテナオーケストレーションに関する部分はパスします • ⾯⽩いと思うところ • UNIXの哲学、The Twelve-Factor App、コンテナデザインパターンを踏襲しやすい
• Kubernetesの実装内容が最新技術の勉強になる • 宣⾔型アーキテクチャ • エコシステムが盛り上がっていて、最新の課題に対するアプローチやコンセプトが勉強になる • マイクロサービスの課題に対してIstio、サーバレスの課題に対してKnativeなど

29.

29 Design patterns for container-based distributed systems

30.

30 Design patterns for container-based distributed systems • 2016年に USENIX
Conference で発表された論⽂ • Single-container management patterns（コンテナ管理⽤の単⼀コンテナパターン） • Single-node, multi-container application patterns（シングルノードでのマルチコンテナパターン） • Sidecar pattern（サイドカーパターン） • Ambassador pattern（アンバサダーパターン） • Adapter pattern（アダプターパターン） • Multi-node application patterns（分散システムのためのマルチノードでのパターン） • Leader election pattern（リーダー選出パターン） • Work queue pattern（ワークキューパターン） • Scatter/gather pattern（スキャッター/ギャザーパターン）

31.

31 Sidecar pattern（サイドカーパターン） • メインコンテナの横に配置 • 例）Webサーバをメインコンテナとして配置し、サイドカーとしてホスト側のログを保存するコンテナを配置する（Fluentdなど） • メリット
• 開発の責任を分けやすくなり、独⽴してテストできる • サイドカーが異常になった場合にメインコンテナに  影響しない。ロールバックも個別に可能 • メインコンテナに CPUを優先的に割り当て、  サイドカーコンテナは空いた時間で処理する出展元:https://qiita.com/MahoTakara/items/03fc0afe29379026c1f3

32.

32 Ambassador pattern（アンバサダーパターン） • メインコンテナが外部とコミュニケーションをするときのプロキシになる • 例）Memcached や Redis のシャーディング⽤のツールとして利⽤される
twemproxy など • そのうち Kafka / AWS Kinesis / Google Cloud PubSub などを抽象化するパターンもあるかも • メリット • 開発者は外部とコミュニケーションをする  という関⼼事をアンバサダーにオフロード  できる（今回の例ではシャーディング）出展元:https://qiita.com/MahoTakara/items/03fc0afe29379026c1f3

33.

33 Adapter pattern（アダプターパターン） • アンバサダーとは異なり、外部とのインターフェースを標準化する • 例）システム内の全てのコンテナが同じモニタリングインターフェースを持つ • 今回の場合はモニタリングの共通I/Fに対応するためのアダプタコンテナを⽤意。アダプタコンテナで各アプリケーションの仕様を抽象化
出展元:https://qiita.com/MahoTakara/items/03fc0afe29379026c1f3

34.

34 Kubernetesの⾯⽩い実装宣⾔型アーキテクチャ

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Kubernetesの⾯⽩い実装：宣⾔型アーキテクチャ kubectl apply -f nginx.yaml kube-apiserver etcd apiVersion: v1 kind:
Pod metadata: name: nginx spec: nodeName: “” containers: - name: nginx-container 1) kube-apiserverにリクエスト 2) etcdにnodeNameが無い状態で書き込み

36.

Pod metadata: name: nginx spec: nodeName: “nodeA” containers: - name: nginx-container kube-scheduler 3) nodeName未割り当てを探して割り当て

37.

Pod metadata: name: nginx spec: nodeName: “nodeA” containers: - name: nginx-container 4) nodeNameが⾃分⾃⾝に割り当てられているPodがあれば、そのPodを起動する 37 kubelet In Server kubelet In Server kubelet In Server

38.

38 Kubernetes エコシステム

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39

40.

40 とは • 2017年3⽉にOSSとして公開、2017年12⽉に⼀躍時の⼈に、2018年7⽉にGA、12,000 star • コアの部分はLyft社が開発したEnvoyに、EnvoyをマネジメントするためにIstioを開発 • マイクロサービスの課題を解決するために⽣まれたサービスメッシュであるIstio •
負荷分散と特定バージョンへの安全なルーティング • 多様な⾔語で実装、分散システムのネットワーク越しでのエラーハンドリング • どのシステムで遅延しているのか、状況はどうなのか、どこで何が起こったのか • サービス間の認証認可 • サイドカープロキシとして、コンテナのProxyとして実装

41.

41 サービスメッシュ出展元:https://www.redhat.com/en/topics/microservices/what-is-a-service-mesh

42.

42 の主な機能 • HTTP、gRPC、TCPのトラフィックに対する⾃動的なロードバランスとヘルスチェック • 豊富なルーティングルール • カナリアリリース、Blue/Green、A/Bテスト • トラフィックコントロール
• タイムアウト、リトライ、サーキットブレーカー、フォルトインジェクション • 各種メトリクスの収集と分散トレーシング • トラフィックの暗号化、サービス同⼠の認証および認可出展元:https://www.redhat.com/en/topics/microservices/what-is-a-service-mesh

43.

43 のエコシステム

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45 とは • 2017年12⽉にGoogleがKubeconで発表 • 2018年5⽉にOSSで0.1を公開、現在は0.3、2018年12⽉にGA予定、4,700 star • Kubernetesのクラスターの上で機械学習のジョブを動かせる •
機械学習のジョブをコラボレーションと対話により訓練するJupyter Hubや、Tensorflow の訓練とホスティングなどが含まれる • まだ発展途上だが注⽬度が⾮常に⾼い

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48 とは • プロダクト名は「Knative」 • 2018年7⽉にGoogleが「現代的なサーバレスワークロードを構築、デプロイ、管理するための、Kubernetesベースのプラットフォーム」として公開 • まだまだベータレベル •
Kubernetes上でServerlessを実現するプロダクト • KubernetesでServerlessって、それServerlessじゃなくね・・？

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49 個⼈的⾒解 • Googleはオープン戦略をとっている？（というよりCNCFが標準化思考）

50.

50 結果 • みんなが集まる • さらに良いプロダクトが⽣まれる • Istio、Kubeflow、Knative、etc • より便利になる
• • みんなが集まる • さらに良いプロダクトが⽣まれる • より便利になる •

51.

51 今後どうなるか • 流⾏り廃りが激しいし数年後にはKubernetesに代わる何かが出てるかも • コンテナは古くなってサーバレスが主流になってるかも • でも、流⾏りの技術を通して業界の課題や解決⼿法のアプローチ、業界の流れが⾒えてくる • 概念やコンセプトは⾮常に参考になるし、⾃分の設計に活きてくる
• ということで、Kubernetes始めてみませんか？

52.

52 Tokyoリージョンまだ？！

53.

53 個⼈にとってKubernetesを学ぶと何が良いのか • 最新のコンセプトや概念を学べる • 命令型ではなく宣⾔型の設計 • マイクロサービスとその課題に対してのアプローチ • コンテナデザインパターン
• 拡張性を考えた実装 • 規格の標準化による拡⼤

54.

54 個⼈の成⻑なくして会社の成⻑なし

55.

55 どうすれば学べるか •（勉強）本を読む •（⾏動）触る •（実践）業務に⼊れてみる •（痛み）失敗して理解し成⻑する •（圧倒的成⻑）当たり前に使う環境に変える

56.

56 ご静聴ありがとうございました

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