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オンプレミスK8s基盤をまるごと VMで仮想化した検証環境とその活用

yamatcha
February 28, 2023

オンプレミスK8s基盤をまるごと VMで仮想化した検証環境とその活用

2023/02/27に行われた"CI/CD Conference 2023 前夜祭"での発表資料です

yamatcha

February 28, 2023
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Transcript

  1. オンプレミスK8s基盤をまるごと
    VMで仮想化した検証環境とその活⽤
    2023/02/27
    サイボウズ株式会社
    ⼭下 壮樹
    1

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  2. アジェンダ
    - ⾃⼰紹介
    - Necoの概要
    - dctest(仮想データセンタ環境)の概要
    - dctestの活⽤
    - まとめ
    2

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  3. 3
    Necoで実践している,オンプレK8s基盤の
    テスト環境についてお伝えします!

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  4. ⾃⼰紹介
    - ⼭下 壮樹 (Soju Yamashita)
    - 22卒⼊社
    - チームでは主にモニタリング関連とCI/CDのコンポーネントを担当
    - VictoriaMetricsとかLokiとか
    - Self hosted runner のコントローラとか
    4

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  5. Necoの概要
    5

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  6. Necoについて
    - サイボウズではkintoneやGaroon, サイボウズOfficeなどのサービスを提供
    - K8sやCephを使った新しい基盤でインフラ基盤を刷新するプロジェクト
    - 現⾏基盤はVMベースのアーキテクチャ
    - 本番運⽤も開始
    - ⼀部のサービスはNeco基盤で稼働中
    - Necoチームでは引き続きNeco基盤を開発/運⽤している
    - 成果の多くをOSSとして公開
    6

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  7. Necoのインフラについて
    - インフラ基盤を⼀から設計
    - ⾃社データセンタでK8s基盤を構築
    - サーバ管理システム, K8sエンジン,CNIを⾃作
    - K8sクラスタと各種ミドルウェアを管理し,PaaS相当の機能をテナントに提供
    - 1つのクラスタに複数のテナントが同居している構成
    - 本番クラスタではデータを複数リージョンにレプリケーション
    7

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  8. Necoのインフラ構成
    ⼈間 GitHub
    CKE
    sabakan
    管理サーバ
    (Ubuntu)
    Argo CD
    Neco CD
    Kubernetes
    Contour Grafana
    Loki
    Victoria
    Metrics
    Teleport MOCO
    Node
    (Flatcar)
    Coil
    Cilium
    Node
    (Flatcar)
    Coil
    Cilium
    Node
    (Flatcar)
    Coil
    Cilium
    構築/管理
    8
    Push

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  9. Necoのインフラについて
    - necoリポジトリで管理
    - K8s基盤を構築するところまで
    - sabakan(サーバ管理システム), CKE(Cybozu K8s Engine)などを管理
    - Neco CDのGitOpsでデプロイされる
    - neco-appsリポジトリで管理
    - K8s上に載せるアプリケーションを管理
    - Kustomize, Jsonnetを使ってマニフェストを管理
    - Argo CDのGitOpsでデプロイされる
    9

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  10. Necoのインフラ構成(再掲)
    neco
    neco
    10
    neco-apps
    ⼈間 GitHub
    CKE
    sabakan
    管理サーバ
    (Ubuntu)
    Kubernetes
    Contour Grafana
    Loki
    Victoria
    Metrics
    Teleport MOCO
    Node
    (Flatcar)
    Coil
    Cilium
    Node
    (Flatcar)
    Coil
    Cilium
    Node
    (Flatcar)
    Coil
    Cilium

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  11. dctestの概要
    11

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  12. Test Everything
    - Necoでは“データセンタの機能すべてをテストすること”を設計⽅針としている
    - テストしていないものは動かさない
    - 各コンポーネントについてもe2eテストを実施
    - カスタムコントローラをkindで試験するなど
    - インフラ構成についても統合的にテストしたい
    - サーバ管理システムからK8s上のアプリケーション
    まで全てひっくるめたテスト
    12
    各コンポーネントの
    e2eテスト
    機能単位のテスト
    ☜この部分
    インフラ構成のテスト

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  13. インフラ構成のテスト
    - Necoのシステムを含めたインフラ構成をテストしたい
    - Necoのシステム: サーバ管理システム,K8sエンジン,⾃作CNI等
    - 全ての要素が協調的に動作しているかを確認する,統合的なテストをしたい
    - パブリッククラウドのマネージドサービスではNecoのシステムを試験できない
    - sabakan,CKE等の試験が必要
    - 検証⽤のアドホックなクラスタを気軽に⽴てられない
    仮想マシンでデータセンタを再現した環境を
    作って,そこでインフラ構成の試験をしよう
    13

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  14. dctestの概要
    - dctestではVMを使ってデータセンタ構成を丸ごと仮想化
    - サーバをVMを使って表現
    - ルータ,スイッチはnetwork namespaceを使って表現
    - ネットワークスイッチの各機能を複数のソフトウェアを組み合わせて実現
    - いくつかのテスト観点に基づいて試験を実施
    - 0から基盤を構築できるか,前のバージョンからアップグレードできるか,など
    - dctest上でneco, neco-appsを構築するテストシナリオを⽤意
    14

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  15. ToR
    Switch
    ToR
    Switch
    Boot Server
    Compute
    Server
    Compute
    Server
    ToR
    Switch
    ToR
    Switch
    Boot Server
    Compute
    Server
    Compute
    Server
    ToR
    Switch
    ToR
    Switch
    Boot Server
    Compute
    Server
    Compute
    Server
    Core
    Switch
    Spine
    Switch
    Spine
    Switch
    Operation External
    dctest環境の構成
    - 本番DCを模擬した構成
    - 5ラック構成
    - サーバ15台
    - CLOSトポロジ
    - neco,neco-appsが動作
    - 必要なリソース
    - CPU30コア
    - メモリ100Gi
    namespace
    VM
    15

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  16. dctest環境を⽀える技術
    - Placemat
    - YAMLファイルの設定をもとにVMを使って仮想データセンタ環境を構築できる
    - NodeリソースによってVMへの多彩な設定が可能
    - プロビジョニングの⾃動化等
    - pmctlコマンドによってVMへのアクセス等もサポート
    16
    kind: Node
    name: worker-1
    interfaces:
    - net0
    volumes:
    - kind: raw
    name: data
    size: 10G
    cpu: 1
    memory: 2G
    smbios:
    serial: 1234abcd
    uefi: false
    Node
    Node Node Node
    IP:172.16.0.1
    IP:172.16.0.11 IP:172.16.0.101 IP:172.16.0.102
    net0
    IP:172.16.0.0/24

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  17. dctest環境のテストシナリオ(1)
    - dctest環境で実⾏する幾つかのテストシナリオを⽤意
    - Bootstrap試験: 0からのBootstrapを試験
    - Upgrade試験: リリースブランチからフィーチャーブランチへのUpgradeを試験
    - Reboot試験: ノードの再起動を試験
    - Placematで仮想データセンタを構築して,Bootstrapシナリオを実⾏するだけ
    でneco, neco-appsをデプロイしたdctest環境が完成する
    - 所要時間は1時間くらい
    - できた環境が正しく動作しているかどうかのチェックもされる
    17

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  18. dctest環境のテストシナリオ(2)
    18
    - Bootstrap試験
    - 管理サーバのセットアップ
    • BIOSやネットワークの設定,システムソフトウェア, etcd, Vaultなどのセットアップ
    - K8sノードのセットアップ
    • Compute Serverのネットブート,CKEによるK8sクラスタ構築,CNI等のセットアップ
    - K8s上で実⾏するアプリケーションのデプロイ
    - Upgrade試験
    - Neco CD, Argo CDでリリースブランチから更新し,正しく動作するかを確認する
    - Reboot試験
    - すべてのノードを再起動し,正しく完了するかを確認する

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  19. 詳しくはWEBで
    - データセンター仮想化ツール Placemat v2の紹介
    - Test Everything: データセンター仮想化と⾃動テストの取り組み
    - Necoのネットワーク - アーキテクチャと設計編
    - アーキテクチャ刷新プロジェクト「Neco」の紹介
    - https://github.com/cybozu-neco
    19

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  20. dctestの利⽤
    20

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  21. dctestのユースケース
    21
    - CIで利⽤する
    - 継続的にテストすることでシステムの整合性を担保
    - dctestによるテストが成功しない変更は原則取り込まれない
    - リポジトリのワークフローにdctestを実⾏する⼿順を記述することで実現
    - 検証⽤にアドホックなdctestを利⽤する
    - 障害が起こった際の再現などや,更新作業に利⽤
    - Placematを起動し,dctest環境を構築すれば良い

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  22. dctest on K8s
    - ステージング環境でdctestを動かすためにカスタムコントローラを開発
    - 元々はGCEで動かしていたが,Nested VMのため不安定だった
    - Meows
    - dctestを使ったCIを実現するために開発
    - K8s上でGitHub Actions self-hosted runnerを動作させる
    - Nyamber
    - dctestを使った検証を実現するために開発
    - K8s上でdctest環境を構築する
    22

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  23. dctest on K8s
    23
    GitHub
    開発者
    Meows
    Nyamber
    Kubernetes
    Runner Pod
    Placemat
    VM VM VM
    Kubernetes
    ステージング環境
    利⽤者
    Workflow kick
    Runner登録 仮想データセンタ上で
    テストを実⾏ 仮想データセンタに
    ログインして利⽤
    作成
    Dctest Pod
    Placemat
    VM VM VM
    Kubernetes

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  24. dctest on K8s
    24
    GitHub
    開発者
    Meows
    Nyamber
    Kubernetes
    Runner Pod
    Placemat
    VM VM VM
    Kubernetes
    ステージング環境
    利⽤者
    Workflow kick
    Runner登録
    仮想データセンタに
    ログインして利⽤
    作成
    Dctest Pod
    Placemat
    VM VM VM
    Kubernetes
    仮想データセンタ上で
    テストを実⾏

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  25. dctest on K8s
    25
    GitHub
    開発者
    Meows
    Nyamber
    Kubernetes
    Runner Pod
    Placemat
    VM VM VM
    Kubernetes
    ステージング環境
    利⽤者
    Workflow kick
    Runner登録 仮想データセンタ上で
    テストを実⾏ 仮想データセンタに
    ログインして利⽤
    作成
    Dctest Pod
    Placemat
    VM VM VM
    Kubernetes

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  26. Meowsの概要
    - K8s上でGitHub Actions self-hosted runnerを動作させる
    - RunnerPoolリソースを作ることでself hosted runnerを利⽤できる
    - 実⾏終了時にSlackで結果を通知
    - 失敗時は環境の削除を延期する
    - 何が原因で失敗したかdctest環境に
    ログインして確認できる
    - Slackから延命することも可能
    ⼈間
    RunnerPool
    リソース
    GitHub
    Meows
    Slack通知
    Workflow kick
    ランナー登録
    Workflow Run
    ⽣成
    作成
    Runner
    Pod
    K8sクラスタ
    26

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  27. Nyamberの概要
    - K8sクラスタ上にdctestを起動するためのカスタムコントローラ
    - 専⽤のカスタムリソースを作成することでdctestが⽴ち上がる
    ⼈間
    VirtualDC
    リソース
    dctest
    (Pod)
    Nyamber
    read create
    create
    access
    27

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  28. dctestの使いどころ
    - 障害発⽣時に起きた障害をdctestで再現
    - 新しいミドルウェアを⼊れた際に正しくデプロイされるかの確認
    - 管理ソフトウェアに実装した機能がクラスタで正しく動作するかの確認
    - 設定変更チェック
    - K8s, Ubuntu, ワーカノードのOSアップグレード
    - 取り込みたい修正をCIで試験する
    28

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  29. これまでにdctestで検証した項⽬
    - ラック故障時にストレージの可⽤性を確認する検証
    - 全台再起動によるPod Disruption Budget違反をチェックする検証
    - ネットワーク関連の移⾏の検証
    - 既存のCNIからCiliumへ置き換えるシナリオの検証
    - LoadBalancer移⾏シナリオの検証
    29

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  30. まとめ
    - NecoではオンプレでK8s環境を構築しており,サーバ管理システムやK8s管理
    システム,CNIなどを⾃作している
    - これらのシステムを統合的に試験するためにデータセンタの環境を丸ごと仮想
    化したdctest環境を利⽤
    - dctestは新機能追加や障害の再現,CIなど,さまざまなところで使われている
    - dctestをステージング環境で実⾏するためのカスタムコントローラを開発した
    31

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  31. 今後の展望
    - CIの実⾏時間を早くしたい
    - dctestの起動に1h近くかかってしまう
    - 特にArgo CDによるアプリケーションデプロイが遅い
    - Flaky Testを改善していきたい
    - 内部ネットワークのテストでタイムアウトするとか
    - 外部に依存しているテストは壊れがち
    32

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  32. ご清聴ありがとうございました!
    33

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  33. 新規アプリケーションをデプロイする場合
    - neco-appsに新たなミドルウェアをデプロイする場合を想定
    - ⼿順は以下の通り
    1. neco-appsでブランチを切って,⼊れたいミドルウェアの設定をする
    2. necoのブランチをリリースに,neco-appsのブランチを新たなブラ
    ンチに指定して,テストシナリオを流す
    3. dctestが⽴ち上がるので,あとは中で動作確認する
    - あとはCIで試験するだけ
    - テストシナリオにそのミドルウェアで動作確認⽤のシナリオを追加する
    新ブランチでミドルウェア追加
    ブランチ指定してdctest起動
    CI通るか確認
    想定通りに動作するか確認
    Ready for Review
    35

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  34. クラスタで起きた障害を再現したい場合
    - 本番/ステージングでなんらかの障害が発⽣した場合
    - 暫定対応を終えたら,原因究明をしたい
    - リリースブランチでdctestを起動
    - ⼿順を流して問題が再現するかを確認する
    - kindを使う場合よりも再現度の⾼い試験ができる
    - ネットワーク関連の問題は特に本番と同じ構成で試験したい
    場合が多い
    障害発⽣
    dctest起動
    再現⼿順を流して再現するか確認
    原因究明
    本番クラスタに適⽤
    36

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