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さくらインターネット株式会社
Shuji Yamada (山田 修司)
@uzyexeMar 20, 2019
现场!実物!実践!
マルチクラスタを運用するときの課題とコツ
さくらインターネット技術本部 エンジニア
「さくらのクラウド」運用担当などののち、
現在はコンテナホスティング「Arukas」の開発に着手
(山田 修司)
2
SHUJI YAMADA
データセンター運用、サーバ運用、ネットワーク運用、
クラウド運用、コンテナ運用、Chef運用、Zabbix運
用、GitHub Enterprise運用、Slack運用???
3
運用づくしの12年!
(運用馬鹿)SHUJI YAMADA
4
What is Arukas?
现场!実物!実践!マルチクラスタを运用するときの课题とコツ
6
登録ユーザー数?
20K+
コンテナ起動回数 (累計)?
210K+
稼働イメージ数 (タグ別) ?
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ユーザーの出身国 ?
80カ国以上
Something for everyone
7
コントロールパネル
CONTROL PANEL
现场!実物!実践!
ノード3
ノード4
ノード5
ノード1
ノード2
ノード3
ノード4
ノード5
ノード1
ノード2
Cluster Cluster
障害時には自動で収容変更
分散型高可用性クラスタの基本的動作
TYPICAL BEHAVIOR
API Server
Scheduler
Controller?
Manager
KVS
Master Worker Node 1
Pod 1
Docker
Agentproxy
Storage Monitoring Logging Registry
Network
Pod 2
Pod 3
Worker Node 2
Pod 4
Docker
Agentproxy
Pod 5
Pod 6
Cluster
11
Worker Node
Storage
Master
? I/O性能(IOPS)
? inode数
? 通信コネクション数
? メモリ搭載量
? コンテナ収容数
? 通信コネクション数
? 通信帯域
? 通信帯域Networking
ボトルネック
BOTTLE NECK
12
? トラフィックが溢れる
? キューがどこかで詰まる
? コンテナがクラックされる
? 誰かがコインを掘りはじめる
? KVSのデータが吹き飛ぶ
? Docker が気絶する
? コネクションが張れなくなる
? NTP同期失敗してコントローラー気絶
? バージョンアップして壊れる
? 再起動毎にマイグレーションの高負荷
? スパムメールを転送しはじめる
? エージェントが突然気絶する
コンテナあるある
TYPICAL ERRORS
13
?トラブルを引き起こす障害点が増える
?学習コストが増加する
?未知のエラーと遭遇しやすくなる
?小さいほうが信頼性は高い
コンポーネントが増えると???
PAIN
ブルーグリーンデプロイメント!
サービスメッシュ!
ローリングアップデート!
Istio!Envoy!
Spennier!
IoT / Fog!
Deep Leaning!
HPC!
CI/CD!
Devが抱く理想
\?コンテナ管理プラットフォーム?/
カナリアリリース!
オートスケール!
メトリクス管理!
マルチクラウド対応!
仮想ネットワーク!
ロードバランシング!
マルチテナント対応!
ログの統合管理!
リニアスケール!
再起動したら直れ!
Opsが抱く理想
\?データセンターOS?/
自動構築!
セキュリティ!
Container
Container
DevOps
REAL?
Docker KubernetesVPS
ServerServer
Load Balancer Load Balancer
API?
Code
API?
Code
Bin/Libs Bin/Libs
ServerServer
Web?
Code
Web?
Code
Bin/Libs Bin/Libs
Database
API URL Web URL
ServerServer ServerServer
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Container
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Node
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Node
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API URL Web URL
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API URL
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CDN
Secondary
Primary
LB
Service B
Service A
Ingress?
Controller
Cloud Vendor A
DB
DB
LB
LB
Service B
Service A
Cloud Vendor B
DB
DB
Cluster A
Cluster B
Cluster C
API URL
Web URL
CDN
Secondary
Primary
LB
Service B
Service A
Ingress?
Controller
Cloud Vendor A
DB
DB
LB
LB
Service B
Service A
Cloud Vendor B
DB
DB
Cluster A
Cluster B
Cluster C
21
?クラスタを活用すると???
?コンテナのワークロードは最適化できる
?しかし、クラスタを自分達の手で管理すると???
?人的なワークロードが爆増
トレードオフ?
TRADE-OFF?
22
?クラスタを活用すると???
?コンテナのワークロードは最適化できる
?しかし、クラスタを自分達の手で管理すると???
?人的なワークロードが爆増
?マネージドサービスを使うのが「ベストプラクティス」
トレードオフ?
TRADE-OFF?
23
?基本的には2個のクラスタがあればOK
?プロダクションクラスタ
?ステージングクラスタ
?完全なクラスタ分離が必要なければ、名前空間で対処する
?ワークロード単位
?チーム単位
クラスタをいくつ用意すべきか?
HOW MANY CLUSTERS?
24
?ベアメタルのほうが安価で高性能だが???
?クラウドなら、いつでも柔軟にノードを追加できる
?既にノードがたくさんある場合???
?小さいノードを追加していく戦略がオススメ
クラスタをスケールするならクラウド一択
SCALING
25
?あまり物理的に距離が離れると???
?KVS間でのデータ同期に遅延が発生する
?データ同期待ちでキューが貯まりやすくなる
?同一データセンター内にまとめて収容するのがベスト
?分散冗長よりも「データバックアップのほうが大切」
一つのクラスタを地理的に分散すべきか?
RISKS
26
サービス稼働中のArukasを東京に移設
石狩
Master
Work Node ワークノード
東京
Master
Work Node
IP付け替えながら?
Masterを移設
シャットダウンしながら
Work Nodeを移設
ちなみに、地理的に横断した事例???
CASE
27
5台以上からは読取専用モードで追加
KVS 3台 KVS 5台 KVS 7台
同期モード:5台
読取専用モード:2台
同期モード:5台
読取専用モード:0台
同期モード:3台
読取専用モード:0台
(データ同期待ちによる遅延を抑制)
28
?オートスケールの実行要件は日々変化していく
?頻繁にスパイクするような負荷が発生しないなら???
?オートスケールは「無効」にすべき
?ノードを手動で追加していく戦略のほうが最良
Work Node のオートスケール
AUTO SCALING
29
?リミット設定に到達したコンテナは揮発する
?大きなリソースを使用するコンテナの再起動はコスト
?一方、メモリリークが発生するとリソースを喰い尽くす
?リミットは平常時リソースの100%強で設定すべき
CPU と RAM を制約すべきか
CPU / RAM LIMITATION
30
?2つのコンテナが同一ファイルに同時に書き込もうとすると
データ破損を引き起こす
?回避するには???
?NFS や GlusterFS を使う(ロックをサポートしている)
?独自の書き込みロック機構を実装する
共有ボリュームへの書き込み
SHARED VOLUME
现场!実物!実践!マルチクラスタを运用するときの课题とコツ
チーム文化
33
1. ソフトウェア品質の問題
2. ヒューマンエラー
? 自動化の不足、人手不足、連携不足、手順書の不備
3. 顧客対応
? 障害報告、説明対応、etc…
運用の生産性を低下させる要因
PRODUCTIVITY
34
設計ポリシーがない
運用ガイドラインがない
セキュリティポリシーがない
横展開するキーマンがいない
構築は簡単。運用は???
INDIVISUALIZATION
属人化フラグ
35
1. 責任を明確に定義する
2. サービス維持に必要なアクセス権限の管理
3. ダメージを抑制するための仕組みづくり
4. 問題への対処と診断に必要なツールの導入
クラスタ管理者の役割
OWNER ROLE
Monitoring Alerts
Emergency Response On-Call and Tickets
Change Management Provisioning
37
? Monitoring & Metrics
? Datadog
? On-Call and Ticket
? PagerDuty
? Exception / Error Tracking
? BugSnag
? Automate Browser Testing
? Browser Stack
問題検出と問題解決
Operate
38
利便性と複雑性は表裏一体
TRADE-OFF
自動化 抽象化 標準化
ブラックボックス化
見える化する仕組みがなければ隠 されやすい
39
オペレーターからイネーブラーへ
From Operators to Enablers
40
運用できるインスタンス数?
10倍増
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