IBM Developer Dojo 2020-02-07 OpenShift

本資料は2020/02/07開催のDeveloper Dojo向けの資料です。

Transcript

1. IBM Developer Dojo OpenShift 101 Taiji Hagino Developer Advocate Developer Advocacy Tokyo City Team , IBM
2. 萩野 たいじ（Taiji Hagino） Sr. Developer Advocate, IBM Specialist in Node-RED/Node.js, Swift, Hyperledger Fabric @taiponrock フォロー、友達リクエストはお気軽に︕ 共著︓はじめてのNode-RED、DevRel Q&A 連載︓⽉間I/O Node-RED実践プログラミング
3. City Leader AKIRA ONISHI City Team TAIJI HAGINO KYOKO NISHITO AYA TOKURA NORIKO KATO Program Manager TOSHIO YAMASHITA Client Team YASUSHI OSONOI JUNKI SAGAWA DEVELOPER ADVOCATE in TOKYO Tokyo Team is a part of Worldwide Developer Advocate Teams!
4. 本⽇のタイムテーブル 14:00-14:05 (5min) オープニング 14:05-15:00 (55min) OpenShift概要 ⽇本アイ・ビー・エム株式会社 デベロッパーアドボケイト 萩野 たいじ 15:00-17:00 (120min) OpenShiftワークショップ ⽇本アイ・ビー・エム株式会社 デベロッパーアドボケイト 萩野 たいじ 17:00-17:30 (30min) クロージング
5. 学習の⽬的とゴール ⽬的 OpenShift概要について理解する ゴール Watsonを組み込んだWebアプリをOpenShiftで動かす このコースを学ぶ⽅の想定スキル コンテナ実⾏環境を初めて利⽤する⽅
6. 本⽇の資料 本⽇の資料はこちらからPCにダウンロードお願いし ます。URLをクリックしたり、コマンドをコピペしたりでき ますので、サイトでみるのではなく、ダウンロードをお勧めし ます。 http://ibm.biz/dojo20200207doc
7. 本イベントでは、 IBM Cloud へのアクセスは上記URLから行ってください • 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】 http://ibm.biz/dojo0207
8. 事前準備まだお済みでない⽅ 1. IBM Cloudアカウント(無料)の取得 ☆操作解説動画: https://ibm.biz/action1
9. ⽬次 1. コンテナ概要 2. Kubernetesとは 3. Red Hat OpenShiftとは 4. Minishift ワークショップ
10. 1. コンテナ概要 なぜ「今」 コンテナ/Docker/Kubernetesなどの テクノロジーが注⽬されているのか
11. What is Container (コンテナ)? https://youtu.be/1PPPUPcUkSs
12. 「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
13. 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
14. コンテナーのポータビリティ ü アプリケーション稼働に必要な依存ファイルを パッケージングできる ü 物理サーバーに固定されない → 同じアーキテクチャの環境であれば ポータビリティが存在する システム基盤 （クラウド） ホストOS システム基盤 （オンプレミス） ホストOS コ ン テ ナ エ ン ジ ン App1 Bin/Lib s App2 Bin/Lib s App3 Bin/Lib s 「僕の環境では動いた」 問題が発⽣しない コ ン テ ナ エ ン ジ ン App3 Bin/Lib s
15. 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
16. 2. Kubernetesとは 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
17. 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
18. Pod nKubernetes 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
19. ReplicaSet nPodを管理するための定義 –Podの必要稼働数を定義 –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 ReplicaSet - 必要数２ - 現⾏ 2 ノード ノード
20. Node Port nKubernetes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
21. Deployment nワークロード定義体 –Pod –ReplicaSet –ClusterIPs –NodePort – (Ingress) Pod IP 10.1.206.34 10.1.206.110 Cluster IP 10.0.0.142 169.56.42.73 Ingress IP Deployment
22. What is Kubernetes? https://youtu.be/zGXYRQ-8pU0
23. Kubernetesのまとめ • 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してくれる • 3つの主要コンポーネント • Pod, Deployment, Service • 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。
24. 3. Red Hat OpenShiftとは
25. What is OpenShift? https://youtu.be/KTN_QBuDplo
26. © 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のまとめ
27. 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。
28. KubernetesとOpenShiftの違い
29. KubernetesとOpenShiftの違い • Deploy: ソースコードからコンテナ作成とデプロイまでの⾃動化 • Manage: Webコンソールとコマンドラインの両⽅から操作可能。 実⾏状態のメトリックス監視とログ分析も提供 • 運⽤: Ansible Playbookを使ってオートスケーリングが可能 • Security: Project単位で簡単に管理可能
30. Kubernetes and OpenShift: What's the Difference? https://youtu.be/cTPFwXsM2po
31. ワークショップ 4-1. IBM CloudでOpenShiftを使う 4-2. OpenShift ワークショップ
32. 5-1. IBM CloudでOpenShiftを使う 1. IBM Cloud にログイン 本⽇は http://ibm.biz/dojo0207 にアクセスして 右上の「ログイン」から ログインしてください 通常は https://cloud.ibm.com/ からログイン可能です ライトアカウント対象外です PAYGアカウントでお使い頂けます
33. 5-1. IBM CloudでOpenShiftを使う 2. ダッシュボードから「カタログ」をクリック
34. 5-1. IBM CloudでOpenShiftを使う 3. フィルターに[ライト]がある場合は[x]をクリックして削除 ↑フィルターが消える
35. 5-1. IBM CloudでOpenShiftを使う 4. 左側のカテゴリーから「コンテナ」をクリック、 「Red Hat OpenShift Cluster」をクリック
36. 5-1. IBM CloudでOpenShiftを使う 5. Red Hat OpenShift Cluster作成画⾯が表⽰されます。 ただしライトアカウントでは作成できないため、 ライトアカウントの場合は「アップグレード」ボタンが表⽰されます。
37. 5-1. IBM CloudでOpenShiftを使う 6. 「 Red Hat OpenShift Cluster 」を作成します。動画で⾒てみましょう: https://youtu.be/UJ2frartWFk
38. 5-1. IBM CloudでOpenShiftを使う 補⾜情報: 3分でわかるIBM Cloudシリーズ(動画) • OpenShiftクラスターに対してocコマンドでアクセスする • OpenShiftクラスターにHelloWorldアプリをデプロイしてみよう IBM Demos (デモ動画サイト、英語): • Red Hat OpenShift on IBM Cloud
39. 5-2. 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︓
40. 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
41. 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
42. 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. OpenShiftをコマンド実⾏できる環境の準備 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. 資格情報の編集 7. OpenShiftアプリの作成
43. 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⽇を 含めて約3⽇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、5-1. 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
44. 1.1: 下記URLにFirefoxブラウザでアクセスする https://openshiftandaitoyko.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 講師にお尋ねください
45. 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
46. 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 – IBM] をクリックする
47. 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
48. 1.8: 下図⾚枠の部分をクリックする ※本ワークショップではこちらのクラスタを使⽤します ※数字は⾃動的に割り当てられます
49. 1.9: [OpenShift Webコンソール]ボタンをクリックします。
50. 1.10: [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 v をクリックし、 [Copy Login Command]を選択する ※後ほど使⽤する為、必要に応じてメモしておいてください
51. 2. OpenShiftをコマンド実⾏できる環境の準備 2.1: 下記URLに⼿順1で使⽤したものと同じFirefoxブラウザ でアクセスする https://shell.cloud.ibm.com passcodeは 講師にお尋ねください
52. 2.2: IBM Cloud Shell for Workshopサイトの右上の アカウント情報の v をクリックして[xxxxxxx - IBM] を選択する
53. 2.3: アカウント情報が更新されたことを確認し、左隣の ターミナルアイコンをクリックする 2.4: しばらくするとターミナルが表⽰される
54. 2.5: 前章1.10でコピーしたコマンドを⼊⼒し実⾏する 2.6: 「Welcome!」が表⽰されればログイン成功です
55. 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
56. 3.1 上部のメニューにある「カタログ」をクリックします
57. 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
58. 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
59. 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」をクリックして管理画⾯を表⽰します
60. 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
61. 5. ibm-credentials.env のアップロード 5.1. ブラウザーのIBM Cloud Shell for Workshopのタブ をクリックして表⽰します。
62. 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
63. 5. ibm-credentials.env のアップロード 5.3 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
64. 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:
65. 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) 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
66. 6.2. アプリケーションの作成 出⼒例: 6. OpenShiftアプリの作成
67. 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) 6. OpenShiftアプリの作成
68. 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。
69. 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。
70. [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) ←View All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。
71. [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 1/1 ←このあたりをいろいろクリックすると情報が⾒れます ↑ここもクリックするといろいろ情報が⾒れます
72. 追加ワークショップ (オプション) • Node-RED on OpenShift Workshop starter (日本語版) https://qiita.com/yamachan360/items/786f70cb532443 f38c16 • RedHat Japanのハンズオントレーニング ⽇本語訳 複数コンテナの連携: https://github.com/osonoi/minishift/tree/master/lab1 様々なデプロイメント⼿法: https://github.com/osonoi/minishift/tree/master/lab2
73. Appendix: Minishift とは • OpenShiftは、Kubernetesに、Red Hat社独⾃の拡張を加え、さらに、 Red Hatのソフトウェア保守とウェブや電話での問い合わせ対応 サービスを提供する企業向けKubernetesのプラットフォーム • OpenShiftは、Red Hat社が提供する有償サービス(サブスクリプション) のもとで利⽤できるソフトウェア • OpenShiftの学習やローカルの開発環境⽤に無償で提供されるのが、 Minishift (OpenShift 3.11に相当) 「MiniShiftに関する疑問の整理、「 Dockerから⼊るKubernetes」執筆打明け話とか、OKDやCRCとの整理など」 https://qiita.com/MahoTakara/items/3c1c208640518e832660 より抜粋
74. Appendix: Minishift ワークショップ 101 (オプション) Setup 1 「仮想化環境を構成する」の⽇本語版はこちら」 • Windows: ibm.biz/Bdz39H • Mac: ibm.biz/Bdz39E Setup 2 MinishiftのインストールおよびOpenShiftサーバーを開始し、 Lab1から順番に進める。 ibm.biz/openshift1
75. IBM Code Patterns https://ibm.biz/ibmcodejp 解説 + デモ動画 + ソースコードが揃ったアプリ開発パターン集
76. 開発者向けサイト IBM Developer ibm.biz/IBMDevJP 最新情報やスキルアップに役⽴つ6,000を超える技術記事を提供