DevOps, Immutable Infrastructure, Microservices and Chaos Engineering

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Transcript

1. DevOps, Immutable Infrastructure, Microservices そして Chaos Engineering Yoshiori Shoji
2. 自己紹介
3. 庄司 嘉織 @yoshiori
4. さて
5. Velocity 2009 の Flickr の発表で DevOps が言及されてから 10 年 IUUQTXXXTMJEFTIBSFOFUKBMMTQBXEFQMPZTQFSEBZEFWBOEPQTDPPQFSBUJPOBUqJDLS
6. Immutable Infrastructure Microservices Docker Kubernetes
 Chaos Engineering…
7. 個別の話をする事はあるけど 全体の繋がりというか流れを話す事は あまりないので 僕の見てきた世界で語ろうと思う
8. DevOps
9. 流石に説明はいらないと思うので省略 (ry
10. 二人の Fowler のお話
11. Immutable Infrastructure ここらへんで 12：35 くらいなら余裕すぎる進行
12. Immutable Infrastructure •Chad Fowler •とりあえずサーバ弄って 「あとで chef に書いてお くよ!」← 忘れる •不変にしておく •Blue-Green Deployment IUUQDIBEGPXMFSDPNJNNVUBCMFEFQMPZNFOUTIUNM
13. Blue-Green Deployment •実は 2010 年の時点で Martin Fowler によって提唱されてい た。 •Immutable Infrastructure の記 事の 3 年前 •ただ主題はサーバの不変性ではな く、デプロイの高速化と安定化、 ロールバックのしやすさなどだっ た。 IUUQTNBSUJOGPXMFSDPNCMJLJ#MVF(SFFO%FQMPZNFOUIUNM
14. Immutable Infrastructure の話に戻る
15. Immutable Infrastructure しかし、もっと注目に値するのは、新しいプログ ラミングパラダイムのように、このようにインフ ラストラクチャを考えることによって、私のシス テムをかなり根本的に見る方法が変わることで す。 新しいパターンとアンチパターンが出現します。 デプロイだけでなくアプリケーションコード（そ してチーム構造さえも）について私が考える方法 が変わりつつあります。 IUUQDIBEGPXMFSDPNJNNVUBCMFEFQMPZNFOUTIUNM
16. 僕らはまだその意味をわかっていなかった
17. Microservices ここらへんで 12：40 くらい?
18. Microservices •Martin Fowler •超巨大な Monolithic アプ リケーションからの離脱 •小さなサービスに分割し ていく •実は組織パターンの話 IUUQTNBSUJOGPXMFSDPNBSUJDMFTNJDSPTFSWJDFTIUNM
19. 実は組織パターンの話 •Conway の法則 •一つのデカいチームでやって もあまり意味がない ‣チームは機能横断(cross- functional)型 ‣DevOps IUUQTNBSUJOGPXMFSDPNBSUJDMFTNJDSPTFSWJDFTIUNM
20. でも急速に流行りすぎた
21. MicroservicePrerequisites •下記適性に合わないのであれば、マイクロサー ビススタイルを採用すべきではない ‣Rapid provisioning ‣Basic Monitoring
 少なくとも技術的な問題について（エラーの発 生回数、サービスの可用性など）は検出できる ようにするべきで、同時にビジネス上の問題 （発注処理の失敗など）をモニタリングするこ とも重要だろう。 ‣Rapid application deployment •Monolithic なシステムでも必要なのでまずは これを整えるべき IUUQTNBSUJOGPXMFSDPNCMJLJ.JDSPTFSWJDF1SFSFRVJTJUFTIUNM
22. ちゃんとまずは Monolithic で頑張るの大事
23. 例のアレ •20000+ specs, •1700+ models •50+ developers •技術の力でちゃんと何とかする ‣rrrspec ‣mamiya IUUQTTQFBLFSEFDLDPNB@NBUTVEBUIFSFDJQFGPSUIFXPSMETMBSHFTUSBJMTNPOPMJUI
24. そして Microservice へ…… ここらへんで 12：45 くらいだと順調
25. Docker
26. Docker •Application も Immutable を意識する事を強制 ‣ファイルをサーバにアップ ロードさせないとか ‣雑なキャッシュや学習結果 もサーバに置いておかない とか
27. ホントだった!!!
28. Container Orchestration
29. Container Orchestration •K8s や ECS •アプリケーションの実行を抽象化 (docker run) ‣アプリケーション毎にサーバを構築する のではなく、コンテナ実行環境の管理と 運用をする ‣Microservice 化によって多数のコンテナ 化されたアプリケーションを管理しなく てはいけなくなった。
30. Microservice + Container •microservice 化によって個々のサービスの小型化 •Docker でアプリケーションのポータビリティの向上 •Cookpad では 70+ のアプリケーションが協調して動く •各サービスは単純でもシステム全体としては複雑になる
31. たくさんのアプリを動かすのは技術的に解決出来ている たくさんのアプリをうまく繋げる事に課題が出てきた サービス間通信なんとかしたい
32. ServiceMesh ここらへんで 12：50 くらいだと間にあう
33. ServiceMesh •Cookpad では data-plane と して Envoy を採用し、 control-plane は自作 •サービスの通信の状況把握 •タイムアウト・リトライ・サー キットブレーカーをアプリケー ションからはがす
35. 他にもサービス間通信をテストしようとした。
 Pact という Consumer-Driven Contract testing のツールを使って。
36. 複雑になったアプリケーションの変更時の 影響範囲を知るためにテストを書くように 複雑になったサービス間通信の変更時も 影響範囲がわかるようにテストを書こうとした。 けど結局やめた(主に開発スピードとのミスマッチ)
37. Chaos Engineering ここらへんで 12：55 くらいだとギリ全部話せる
38. Chaos Engineering •分散システムにおいてシステムが不安定 な状態に耐えることの出来る環境を構築 するための検証の規律です •サーバを落す事ではない ‣多分最初に出た Netflix の Chaos Monkey の印象が強すぎてそう思ってい る人が多い ‣このコンテナ時代にインスタンス一個落 しても何もあまり得る物はない IUUQTQSJODJQMFTPGDIBPTPSH
39. Steady State •そのサービスの定常状態を計測出来るよう にする •Netflix では ‣毎秒どのくらいのユーザーが動画を見始めた か ‣毎秒どのくらいのユーザーがサインアップし た •Cookpadでは ‣レシピ閲覧数と検索数の比 IUUQTUFDIMJGFDPPLQBEDPNFOUSZ
40. IUUQTTQFBLFSEFDLDPNJULRBMJGFPGDIBPTFOHJOFFSJOHTUBSUJOHXJUISFTJMJFODF TMJEF
41. IUUQTTQFBLFSEFDLDPNJULRBMJGFPGDIBPTFOHJOFFSJOHTUBSUJOHXJUISFTJMJFODF TMJEF
42. まずは Staging 環境で 本番と同じメッシュ構造を構築し、 サービス間通信に障害を起こし影響を見る。 というのが Envoy 導入したのでやりやすい
43. サービス間通信の変更時に異常が起きない ように過剰にテストを書くのではなく、 もしサービス間通信に異常があった場合に どうなるのかを把握し影響範囲を最小限に 出来るようにしておく
44. Microservices •実は最初の Microservices の記事に 書いてある •マイクロサービスを採用するチームは サービスがユーザ体験に与える影響に ついて絶えず検討します。 •NetflixのSimian Armyは、アプリ ケーションの耐久性と監視についてテ ストするために、勤務時間内にサービ スやデータセンタさえに対しても障害 を誘発させます。 IUUQTNBSUJOGPXMFSDPNBSUJDMFTNJDSPTFSWJDFTIUNM
45. はい 時間余ったら喋る カナリア XaaS
46. というような事を考えたり話したりするのが 好きな人間です。 以上自己紹介でした。