GKE@AbemaTV

AbemaTV Developer Conference 2016

Transcript

1. GKE@AbemaTV Ryosuke Suto 2016/10/15 AbemaTV Developer Conference 2016
2. @strsk • 須藤涼介（Ryosuke SUTO） • （株）サイバーエージェント • 技術本部 • サービスリライアビリティグループ
3. Agenda • GKE is... • 選んだ理由 • 設計の話 • 運用、あれこれ
4. GKE is...
5. GKEとは • Google Container Engine • Kubernetesのフルマネージドサービス • 略すとGCEとかぶるため、KubernetesのK をとってGKE
6. Kubernetes くーばねいてぃす
7. Kubernetes（k8s）とは • Dockerのオーケストレーションツール • コンテナのグルーピングやネットワーク、 監視などをマニフェストファイル（YAML）で 管理する
8. Node1 Minion1 RC1 Pod1-1 Pod1-2 Pod2-1 Pod2-2 Service1 Service2 Kubernetesの構成 • Master：クラスタを管理 ◦ GKEでは表示されない • Minion：コンテナが起動するノード • Pod：コンテナのグループ • Replication Controller：起動するPod数や 環境変数を管理(Deployments) • Service：Pod郡のエンドポイント
9. GKE@AbemaTV
10. iOS GCP Load Balancing Cloud DNS Cloud Storage Compute Engine Redis Compute Engine MongoDB Stackdriver Monitoring Pub/Sub BigQuery Stackdriver Logging 画像基盤 広告基盤 Client Backend Monitor CDN API/web Container Engine（GKE） Gateway Media Proxy コメント ユーザー 課金 web etc Logging Compute Engine transcoder 社内基盤 ログ基盤 スタジオ／ロケ地 Studio transcoder ここの話
11. アーキテクチャ • GKE • GCE • GCS • Stackdriver • BigQuery • Cloud Pub/Sub • Redis, MongoDB • Varnish, Nginx
12. 選んだ理由 ワ　 ケ
13. GKE（k8s）を選んだ理由 • GKEがGAに（2015年8月） • k8sのフルマネージドサービス • 活発な開発、アップデート • microservicesとの親和性
14. 設計の話
15. SPEC • n1-highcpu-16 × 50node ◦ 16 vCPUs, 14.4 GB memory • 33 Services • 216 Pods
16. SPEC • default requests & limits ◦ cpu: 4000m ◦ memory: 3Gi
17. RequestsとLimits • Requests ◦ Pod起動時に必要なリソース • Limits ◦ Podのリソース制限
18. RequestsとLimits • RequestsとLimitsに開きがあると高負荷 時にMinionのリソースが枯渇する • Podスケール時にスケジュールしていた Limitsを超える可能性がある
19. RequestsとLimits • kubectl describe node [node]でリソース 全体の何％まで割り当てられているか確 認できる
20. 1(cluster)×N(services) • 追加機能でインフラの準備不要◯ • 運用コストの低減◯ • 各service同士はlocalhostで接続◯
21. 1(cluster)×N(services) • リソース消費の見極めが複雑化△ • レプリカ数が少ないPodは、タイミングに よって同じノードに起動してしまうことが ある△
22. Docker Image • 基本はAlpine Linux ◦ Docker向きの超軽量OS • デプロイの頻度が少ない、提供されていないパッ ケージがある場合はUbuntu
23. リリースフロー
24. Container Registry Container Cluster docker push deploy docker push push test Docker Hub
25. kubectl • リソースの作成 kubectl create -f xxx.yml • 設定内容の更新 kubectl apply -f xxx.yml
26. kubectl • Rolling-Update kubectl rolling-update xxx -f xxx.yml • Podのスケールアウト kubectl scale rc xxx --replicas=10
27. kubectl rolling-updateの課題 • v1.2.0以降、同じタグ指定で Rolling-Updateができない • 途中で失敗するとSelectorが中途半端 な状態で残ってしまう
28. kubetool
29. kubetool https://github.com/abema/kubetool • kubectlをラップした補助ツール • 一覧表示の改善 • カナリアリリース
30. kubetool • Podの一覧 kubetool pods • ReplicationControllerの一覧 kubetool rc
31. kubetool • Podの再作成 kubetool reload [rc] • RCのイメージ更新 kubetool update [rc] [version]
32. kubetool • Podを1台だけ再作成 kubetool reload [rc] --1 • 残りのPodも最新にする kubetool fix-version [rc]
33. 監視
34. Stackdriver Monitoring/Logging • 標準で取れるのはリソース状況のみ • Podの標準出力はLoggingへ • 強力なフィルター機能 • ログベースメトリクスの作成が可能
35. kube-ui • 各コンポーネントの情報一覧 • Podの消費リソース • スケール • YAMLファイルの編集
36. 運用、あれこれ
37. Terraformとの別離 • TerraformでInstance Templateを編集するとインスタ ンスが全台再作成される • 無停止でスケールアップ/ダウンする場合はテンプ レートを手動で付け替える必要がある • コード化…
38. ServiceのIPに接続できない • HTTP Load Balancerからは繋がる • LAN内のインスタンスやPodから接続で きない • v1.2.0でのバグ
39. Nodeアップグレード時に断発生 • 1台ずつアップグレードされるが、Podが 先に落ちないため数秒団が発生 • Node Pool機能で段階的にアップグレー ドする方法が良い
40. まとめ
41. GKEをつかってみた感想 • Docker導入の敷居が低くなる • デプロイ簡単 • リソース調整にはコツがいる • DevOpsが捗る
42. May the Docker be with you.