狠狠撸

Azure の PaaS 型
コンテナ?プラット?フォーム
Azure Container Apps の
ご紹介と Java 対応について
マイクロソフト?コーポレーション
Sr. Cloud Advocate
寺田佳央

Introduction of Azure Container Apps for Java Developers

Classified as Microsoft Confidential
Azure Spring Apps
完全 Managed な Spring Boot アプリケーション
Azureのエコシステムとサービスへの完全統合
完全マネージドなインフラ組み込みのアプリケーション?ライフサイクル管理運用監視が容易
エンタープライズ対応
マイクロソフトとVMwareが共同で構築?運用?サポート
3
?2024 VMware, Inc. and Microsoft Corporation. All rights reserved.

Azure Spring Apps の提供終了のお知らせ
? 2024 年 9 月 30 日：Standard 従量課金および専用プランは 6
か月の提供終了期間に入り、2025 年 3 月 31 日に廃止
? 2025 年 3 月中旬：全ての Azure Spring Apps プランが 3 年
の提供終了期間に入り、2028 年 3 月 31 日に廃止
2 段階計画で廃止

Azure Spring Apps の移行先
プライマリの移行先として Azure Container Apps をお勧め

Azure Spring Apps にマイグレーション機能を提供
※ 2024 年 10 月中旬から利用可能

Azure における Cloud-Native の構築
AI
Applied AI Machine Learning
Cognitive Services
Azure
Kubernetes
Service
Azure
Container
Apps
Azure
Functions
Containers and serverless
Security
Azure
Active
Directory
Azure
Policy
Microsoft
Defender
Managed databases
Azure
PostgreSQL
Azure
Cosmos DB
Azure
SQL family
Azure
MySQL &
MariaDB
Cloud operations anywhere
Azure Arc
Development tools
GitHub
Azure API Management
Azure Container Registry
Visual Studio Code
Community
Storage
Azure
Storage
Azure DevOps

ビジネス?ユースケースに応じて選択
Azure App Service
(PaaS)
Azure Kubernetes Service
(Container)

Azure Container Apps
Serverless containers
OSS を利用したアプリのモダナイズ
アプリ開発に集中（インフラ管理軽減）
イベント駆動によるスケーリング
Envoy
Kubernetes KEDA DAPR
Kubernetes の学習や管理は不要
マイクロサービス対応
K8s 上で稼働するが
k8sを隠蔽

Azure Container Apps で何ができる？?
AUTO-SCALE CRITERIA
HTTP の同時接続数によるス
ケーす
CPU やメモリの使用状況
によるスケール
KEDA のスケール設定に基づ
きマイクロサービス毎にス
ケール
HTTP の同時接続数によるス
ケール
キューに届くメッセージ
数によるスケール
API エンドポイントバックエンド処理
マイクロサービス
Web
Apps イベント駆動
２つのリビジョンを持つ
アプリの振り分け
バックエンドでDBデータ変換
マイクロサービスの構築
Dapr も利用可能
カスタム?ドメイン、認証、
TLS が必要な Webアプリ
HTTP TRAFFIC
REVISION 2
REVISION 1
80% 20%
MICROSERVICE B
MICROSERVICE C
MICROSERVICE A
キューに届いたメッセー
ジの処理

Web アプリ、マイクロサービスが容易に !!
Web
HTTP TRAFFIC
REVISION 2
REVISION 1
80% 20%
MICROSERVICE B
MICROSERVICE C
MICROSERVICE A
ジの処理
開発?運用がとても簡単 !!

Azure Container Apps Env と Instance
Azure Container App Env
Container App 1
リビジョン 1 リビジョン 2
レプリカ
Container App 2
リビジョン 1 リビジョン 2
レプリカ
レプリカ
レプリカ
Azure Container App Env
? 複数のコンテナアプリを管理するグループ
? 共通の設定を一元管理(ネットワーク、ログ）
? 同一環境のアプリ間で通信が容易
Azure Container App
? 実際に稼働するコンテナ化アプリケーション
? 個々のアプリケーションのスケーリングやリ
ソースの割り当てを管理
リビジョン
? アプリの特定バージョン
? 新しいリビジョンを作成し、アプリの更新や
設定変更を実施
? リビジョン毎に設定を保持
レプリカ
? 実行中のインスタンス
? 負荷に応じスケールアウト?スケールインを
実施

az containerapp up --name $CONTAINER_APP_NAME
-g $RESOURCE_GROUP
--location $LOCATION
--environment $CONTAINER_ENVIRONMENT
--artifact ./target/**.jar
--ingress external
--target-port 8080
--query properties.configuration.ingress.fqdn
jar, war の成果物から Container App を作成
2
az containerapp env create --name $CONTAINER_ENVIRONMENT
--enable-workload-profiles
-g $RESOURCE_GROUP
--location $LOCATION
Container Apps Env 構築
1
初めはたった２コマンド（YAML 不要)

リビジョンを利用したカナリアリリース
Ingress

リビジョンを利用したカナリア?リリース
Mode を single から multiple に変更
az containerapp update -n $CONTAINER_APP_NAME -g $RESOURCE_GROUP
--artifact ./target/aaa.jar --revision-suffix test1
--min-replicas 0 --max-replicas 10 --enable-java-agent
新しいリビジョンでデプロイ (注意：up ではなく update)
1
az containerapp ingress traffic set -n $CONTAINER_APP_NAME
-g $RESOURCE_GROUP
--revision-weight latest=20 OLD_REV_NAME=80
80:20 の比率でリクエストの振り分け (新規：20, 既存 : 80)
2

HTTP
{
"name": "http-rule",
"http": {
"metadata": {
"concurrentRequests": 50
}
}
}
CPU
{
"name": "cpu-rule",
"custom": {
"type": "cpu",
"metadata": {
"type": "Utilization",
"value": "50"
}
}
}
Memory
{
"name": "mem-rule",
"custom": {
"type": "memory",
"metadata": {
"type": "AverageValue",
"value": "512"
}
}
}
Event-driven
artemis-queue, kafka,
aws-cloudwatch, aws-
kinesis-stream, aws-sqs-
queue, azure-blob, azure-
eventhub, azure-
servicebus, azure-queue,
cron, external, gcp-
pubsub, huawei-cloudeye,
ibmmq, influxdb, mongodb,
mssql, mysql, postgresql,
rabbitmq, redis, redis-
streams, selenium-grid,
solace-event-queue, ..
Support for scale to zero and specifying minimum/maximum replicas Support for specifying minimum/maximum replicas
KEDA
TCP
水平方向への自動スケール

Application autoscaling made simple
Open-source, extensible, and vendor agnostic
Kubernetes-based Event
Driven Autoscaler
Drive the scaling of any container
based on a growing list of 35+
event sources, known as: scalers
keda.sh
Intelligently scale your event-driven
applications
Out-of-the-box scalers for various vendors,
databases, messaging systems, telemetry
systems, CI/CD, and more
Event-driven Built-in scalers
Support for triggers across variety of cloud
providers & products
Bring rich scaling to every workload
Vendor-agnostic Rich capabilities
Metrics Adapter | Controller | Scaler

Azure Functions の統合
Pub/Sub の開発、環境構築が容易 (Dapr)
Web
HTTP TRAFFIC
REVISION 2
REVISION 1
80% 20%
MICROSERVICE B
MICROSERVICE C
MICROSERVICE A
ジの処理
イベント駆動処理

Azure Function の ACA への統合
Azure Function
※ Azure Service Bus, Event Hub, Event Grid, CosmosDB
Azure Queue などのトリガーを利用

Microservices using any language or framework
Any cloud or edge infrastructure
Distributed Application
Runtime
Portable, event-driven, runtime for
building distributed applications
across cloud and edge
dapr.io
Microservices written in any code or framework
HTTP API gRPC API
Service-to-
service
invocation
State
management
Publish
and
subscribe
Resource
bindings
and triggers
Actors Observability Configuration
Secrets
Hosting infrastructure
Azure Arc On-premises

Dapr components
Observability
Prometheus AppInsights Jaeger
Zipkin
Bindings
& Triggers GCP
Storage
AWS
S3 Kafka
Azure
Storage Twilio
Swappable YAML files with
resource connection details
Over 100 components available
Create components for your resource at:
github.com/dapr/components-contrib
State
Stores Firebase Cassandra
Redis
Azure
CosmosDB
AWS
DynamoDB
Secret
Stores AWS
Secrets Manager
Azure
KeyVault
GCP
Secret Manager
HashiCorp
Vault
Kubernetes
Secret
PubSub
Brokers Redis
AWS
SQS
Azure
Service Bus
RabbitMQ
GCP
Pub/Sub

Any Dapr
pub/sub
Publish and subscribe
Create event-driven,
loosely coupled
architectures where
producers send events
to consumers via topics.
Container App A (Publisher)
Containerized application sidecar
Container App B (Subscriber)
Containerized application sidecar
Dapr を利用した Pub/Sub

手動の長時間処理?スケジューリング処理
Web
HTTP TRAFFIC
REVISION 2
REVISION 1
80% 20%
MICROSERVICE B
MICROSERVICE C
MICROSERVICE A
ジの処理
バックエンド処理?時間指定処理

Jobs
Run containerized tasks
that execute for a finite
duration and exit
E.g. data processing,
machine leargnin, etc.

本番环境への适用に向けて

GitHub Actions
integration
Container app 1
Revision 1 Revision 2
Buildcontainer
usingGitHubAction
GitHubrepository
Code check-in
AzureContainer Registry
Env
Replica Replica
Container(s) Container(s) Container(s) Container(s)
Replica Replica
CI/CD 環境の容易な構築

レジリエンス(障害復旧)機能 – プレビュー
? タイムアウト
? 再試行
? サーキット?ブレーカー
? 接続プール
az containerapp resiliency create
-g $RESOURCE_GROUP n $CONTAINER_APP_NAME
--recommended
デフォルトの推奨レジリエンスポリシーの作成
※ デフォルト?ポリシーは変更可能

Application Logging
Container Console Logs: stdout/stderr from your
application containers
System Logs: generated by Azure Container Apps service
Azure Monitor Metrics
CPU, Memory, Network in/out, Replica count, etc. for a
Container App
Environment Logging
System logs of the Container Apps Environment
Log Streaming
? Container App: Near real-time system and console logs
? Environment: Near real-time system logs
Container Console
Connect to debug and run shell command inside the
container
Azure Monitor Log Analytics
? Ingest application logs with a small delay
? Run queries to see logs
Alerts
Alerts based on metrics and log data
障害対応?監視 (Observability)

Log Stream (ログのリアルタイム表示）

Console ログイン、メトリクス表示

セキュリティ：パスワードレス - Managed ID

Azure Container Apps に対する
Java の拡張機能

ソースコード/成果物からデプロイ
? Java
? C#
? JavaScript
? Python
? Go
? Dockerfile
az containerapp up --source .
ソースコードからコンテナ?ビルド、デプロイ
az containerapp up --artifact ./target/aa.jar
jar, war 成果物からコンテナ?ビルド、デプロイ

Container Apps 内の Java アプリでメモリを
効率的に使用 (プレビュー)
https://paketo.io/docs/reference/java-reference/#memory-calculator
? 単一 Java アプリケーションがコンテナーで実行されている場合
? ソース?コードまたは JAR からデプロイする場合
? コンテナーのメモリが 1 GB 未満の場合
? JVM 引数でメモリに関する引数が指定された場合
? BP_JVM_FIT=“false” が指定された場合
有効になる条件
無効になる条件
Calculated JVM Memory Configuration: -XX:MaxDirectMemorySize=10M -Xmx1498277K
有効な場合下記をログに出力

JVM のメトリクスを自動収集
jvm.memory.used
jvm.memory.total.used
jvm.memory.total.committed
jvm.memory.total.limit
jvm.memory.committed
jvm.memory.limit
jvm.buffer.memory.usage
jvm.buffer.memory.limit
jvm.buffer.count
jvm.gc.count
jvm.gc.duration
jvm.thread.count
az containerapp update -n $CONTAINER_APP_NAME
-g $RESOURCE_GROUP
--artifact ./target/aaa.jar
--revision-suffix test1
--min-replicas 0 --max-replicas 10
--enable-java-metrics
--enable-java-agent

サービス?レジストリ (Eureka Server)
az containerapp env java-component
eureka-server-for-spring create
--resource-group $RESOURCE_GROUP
--name jjug-eureka-server
Azure Spring Apps で提供していた機能を
Azure Container Apps 側で再実装

Config Server
az containerapp env java-component
config-server-for-spring create
--resource-group $RESOURCE_GROUP
--name jjug-config-server
--configuration
spring.cloud.config.server.git.uri=
https://github.com/aa/spring-config

その他の Spring Component
az containerapp env java-component --help

ご兴味をお持ちくださった方へ

OpenAI に接続する Java アプリを ACA にデプロイ

Fine Collection with Azure Container Apps (Dapr を利用)
aka.ms/acaJavaWorkshop

Fine Collection with Azure Container Apps
Let’s start!

Azure に関するご質問、ご相談
GitHub Copilot や AI にご興味のある方（展示会場２）
5番でお待ちしています！

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