masterノードが冗長化されたKubernetes環境をデプロイするためのAnsibleプレイブックを書いた。 github.com 一応ローカルの環境では動いたので、大丈夫だと思う。。。 インベントリファイルhostsに複数masterホストを指定してmngipと一緒に書いておけば、それらで冗長化される。 以下のドキュメントを参考にmasterの冗長化をやってみたのでメモしておきます。 http://kubernetes.io/docs/admin/high-availability/ コンテナ型仮想化とは何か？ Kubernetes とは何か？ 1.

Kubernetesコントロールプレーンは、クラスターで実行されている以下のプロセスで構成されています。 Kubernetes Master :kube-apiserver、kube-controller-manager、kube-scheduler の3プロセスの集合です。これらのプロセスはクラスター内の一つのノード上で実行されます。

ちなみに、現時点の最新版のkubeadm 1.8ではMasterを冗長化したクラスタの構築自動化はまだ実現できておらずkubernetes/kubeadm #216で開発中です。 言い訳.

Masterの前段に立つロードバランサーの冗長化; Ingress Controllerの前に配置するロードバランサーの冗長化; ストレージ. Self-healing – 耐障害性; 3. はじめに 皆さん、こんにちは。レッドハットの中井です。Red Hat Enterprise Linux (RHEL)やその関連製品を利用する方々に向けて、レッドハットの最新技術情報をお届けするコラム Redisの冗長化の仕組みには、大きく分けてReplication、Redis Cluster、Redis Sentinelの3つがあります。 ReplicationはデータのMasterとなるRedisを設定し、そのデータをコピーします （厳密にはMasterがSlaveに対して値の更新をかけます） 。 次に、TiKVについて説明します。TiKVはもともとTiDBのバックエンドデータストアとして使用されていた分散KVSで、2019年の5月にCNCFプロジェクトのSandboxからIncubatingに昇格したミドルウェアです。Incubatingプロジェクトは、とてもよくできたプロジェクトが並んでいるため、将来の期待も高まっています。MySQLを構成する際には、一般的にMaster-Slave構成などのHA構成をとり、Master障害時にはSlaveを昇格させるといった処理やLoadBalancerのメンバーを入れ替えるといった処理が必要になります。これでクライアント実装の準備が整ったので、基本的なgRPC Webリクエストの実装方法を見てみましょう。下記のコードはVue.jsを用いた実装で、Cartマイクロサービスを例にしています。JavaScriptに慣れている人はサッと実装できてしまうかもしれませんが、実はPromiseインスタンスを作るコードはすでに用意されています。それがPromiseClientです。このクライアントはリクエストを発行するPromiseを返してくれるため、私たちはそれをasync関数内で、awaitを用いて待ってあげるだけでよいのです。例えばpresslabs/mysql-operatorでは、下記のようなマニフェストでMySQLクラスタを作成できます。Kubernetesクラスタ上でコンテナを起動させる際には、KubernetesノードがコンテナイメージをPullできないといけません。Operatorを使用すると、例えば「kind: MysqlCluster」リソースを作成した際に、このMysqlCluster用のStatefulSetを自動的に作成してくれます。また、データベースの障害状況に応じてServiceリソースのメンバーを入れ替えたり、自動的にバックアップを取得するなど、人間が今まで行っていたような運用を任せることができるようになります。※この記事は2020年4月9日時点の情報をもとに記載しています。テストベッド環境も進化をし続けているため、最新の状態はdevelopブランチの状態を確認してください。CI/CDから少し話題が逸れますが、今回は下記の2 つのOSSを用いて開発環境も整備しています。ArgoCDなどを用いず、クラスタ外のCIツールがKubernetesクラスタに対してマニフェストを適用するPush型のアーキテクチャは、CIOpsと呼ばれています。このアーキテクチャの場合、CIツールがKubernetesクラスタに対して強い権限を持ってしまったり、複数クラスタに対する認証情報の管理が必要であったりと、セキュリティ上の問題が起きやすいため注意が必要です。このOperatorを使っていてよいと感じた点は、TopicをCRDで管理しているところです。このように明示的にリソースを宣言することで、そのMessage Queueがどのようなキューを持っているのかが明確になるところが「Kubernetes-nativeらしいな」という気持ちになりました。これを参照することで、マニフェストの設定例や実装例を知ることができ、さらに自分で変更して試すこともできるようになります。例えば、adminとuserのマイクロサービスがあったときに、外部からのリクエストはadminが受け、userに対してリクエストを送る構成だったとします。その場合、下記のように数珠つなぎでリクエストが伝搬される構成をとるのが一般的です。このテストベッドでは、上述したようなミドルウェアを全て組み込むため、ECサイトを題材に構成しています。ECサイトは万人が理解しやすく、コンポーネントも多いためマイクロサービスにしやすいことも採用の意図です。そしてRedis Sentinelは、Managed Replicationのようなもので、Sentinelという別のノードが各種Redisノードの設定を管理して、Masterの障害時にReplicationの設定を書き換えてくれます。こちらはシャーディングは行いませんが、高可用性を提供します。そしてこのOperatorでは、このRedis Sentinelを利用しています。この前提があるなかでuserマイクロサービスを開発する場合、全てのマイクロサービスをローカルで動作させるのはマシンリソースの問題やデータの問題で難しい場合があります。今回のテストベッド環境もシステム全体では大量の計算資源を必要とするため、Macなどの端末上で全てを動作させることはできません。例えば、サービス間で直接通信をしないことによって、リクエストを受ける側のサービスが捌ききれなくなってしまったときも、送る側がタイムアウト待ちからのコネクション溢れで落ちるといったことがなくなります。また、開発時もどのトピックに流すかということだけ決めておけば、送る先のAPIを理解せずとも実装を進めることができます。MinIOは、S3互換のAPIを持っているため、AWS CLIからMinIOのファイルをやり取りすることが可能です。今回は、productマイクロサービスで商品画像を保管する部分でもMinIOを利用している他、mysql-operatorがデータベースをバックアップする際に利用する保存先としても利用しています。クライアントは、上記のような処理を行う認証エンドポイントを叩いた後、そのトークンを受け取ってCookieに保存します。以降は、その値を参照してgRPC Webリクエストヘッダーにその情報入れてリクエストを発行します。protoc-gen-grpc-webのインストールについては公式ドキュメントを参照してください。コード生成は複数のジェネレーターを使って同時に行うことができるため、開発時は以下のように実行していました。GitOpsでは「アプリケーションソースコードのリポジトリ」と「マニフェストファイルのリポジトリ」を用意しておき、CIとCDが適切に分離された状態でパイプラインを構成していきます。なお、リポジトリではなくディレクトリなどでもかまいません。「エンジニアHub」は、「20代と30代の若手Webエンジニアを応援する」をテーマに、若手Webエンジニアの活躍の様子や、最新の技術情報/Tipsを広くお届けするためのWebメディアです。エン・ジャパン株式会社と株式会社はてなが共同で作った編集部にて運営しています。Queue Groupは送られたメッセージをSubscribeしているいずれかのクライアントに送るというもので、メッセージをWorkerのどれか1つで処理するようなモデルとは相性がよいです。Conn.ChanQueueSubscribe()という関数でQueue GroupとしてSubscribeでき、メッセージはGoの機能であるChannelを介して送られてきます。上記のOSSを用いて、今回はGitOpsの環境を構築しています。Kubernetes環境におけるCI/CD環境といえばGitOpsが一番有名ではないでしょうか。テストベッド環境では、ブラウザのUI画面を含め、全てのマイクロサービスがgRPCでやりとりをしています。gRPCの実装に関しては詳しい記事がWeb上にたくさんあるため、このセクションでは、ブラウザからgRPC通信を行うgRPC Webと、認証・認可の仕組みに重点をおいて述べていきます。Kubernetes側が行うべき設定としては、ContourがバックエンドサーバーにHTTP/2で流すようにするため、Serviceに対して次のAnnotationを追加してあげる必要があります。現在、Kubernetesとそれを取り巻くエコシステムは急速に発達しており、便利なツールやミドルウェアが日々生まれています。これはとてもよいことですが、一方で「どのミドルウェアをどうやって運用すればよいのか？」「どのようにアプリケーションと結合すればよいのか？」と混乱してしまう方も多いかもしれません。また、ローカルのプロセスがuser-dbに接続しようとした際には、リモートのuser-dbに対してリクエストが送られます。TelepresenceではKubernetesのPod NetworkやService Networkに疎通性があるだけではなく、クラスタ内DNSでの名前解決も行えるようになっています。Vitessは、CNCFのプロダクトのひとつで、MySQLのMaster-Slave構成のペアを複数構成して、自動的にシャーディングを行うことでWriteに対してもスケーラブルにできます。アプリケーションはVTGateと呼ばれるプロキシを介してアクセスを行うことで、リクエストが適切に分散されるような構成となっています。今回は、テストベッドの性質上、モノレポ構成でディレクトリを切って、1つのリポジトリの中にソースコードもマニフェストも格納しています。こういった管理は、人力でやっているところもあれば、スクリプトなどを作って自動化しているところもあるでしょう。Kubernetes-nativeな方法ではOperatorが担当します。Redisは、広く使われている有名なKVSです。永続化、シャーディング、レプリケーション、メッセージングなどさまざまな機能を持っていながら、操作は非常にシンプルでなじみやすいのが特徴です。今回は、狭義でのKubernetes-nativeなテストベッドを作るべく、全体を設計しています。パースに使用しているParseWithClaims()の第3引数は、検証用の鍵を取得するための関数が定義できます。この関数には未検証のパース済みトークンが渡ってくるため、例えば複数の暗号化方式を使用している場合には、ここでトークンのヘッダーを参照することによって、適切な検証鍵を返すといった実装も可能になります。Redis Clusterは、シャーディングと高可用性を提供する機能で、マルチマスター構成になっており、キーのハッシュに応じて保存するMasterを決定します。また、Masterが落ちると、SlaveがMasterに昇格します。最後に、オブジェクトストレージでは、MinIOを利用しています。かつて、Rookが提供していたMinIO用のOperatorがあったのですが、すでに廃止されています。現在推奨されているのは、MinIO公式が提供しているminio-operatorです。今回はそちらを利用しました。NATSは、メッセージ配信として「At Most Once」と「At Least Once」の機能を備えていますが、本テストベッドで使用しているNATS Serverは、前者のAt Most Onceになります。つまり、メッセージの受け取り手がいなかったりすると、メッセージは消失します。最後にgRPCを用いたサーバー・クライアント通信について説明します。gRPCはHTTP2上でRPC通信を行うプロトコルです。IDLを用いてAPI仕様の記述ができるため、送信・受信するメッセージの形式が明確になり、サーバー・クライアントの実装がしやすくなるという利点があります。さて、これを用いてサーバーと通信するわけですが、そもそもサーバーはgRPCしか受け付けていないため、下記のようにどこかでリクエストを変換するプロキシを挟む必要があります。このプロキシによって、ブラウザ・プロキシ間はgRPC Webで通信が行われ、プロキシ・サーバー間でgRPC通信が行われるようになります。マイクロサービスは11個に分かれており、基本的にデータストアはそれぞれ異なったものを使用しています。各サービスの役割については、このプロジェクトの本質ではないため説明を省きますが、サービス名でいくらか理解していただけると思います。今回はコンテナイメージをビルドし、その後にマニフェストを更新するプルリクエストを送るパイプラインを組んでいます。このテストベッドでは、Kubernetes-nativeなエコシステムを中心的に利用しつつ、次の3点を紹介しました。最後に、トークンを検証する方法について説明します。クライアントによって設定されたリクエストヘッダーはContext内に保存されており、google.golang.org/grpc/metadataパッケージのFromIncomingContext()を使うと簡単にその値を取得できます。本記事では、このテストベッドの利用方法、アーキテクチャ、使用したミドルウェアの運用、実装などについて説明していきます。このひとつとして、クラウドネイティブ界隈ではNATSが有名です。Kubernetesやインフラ監視ツールPrometheusのインテグレーションが充実しており、CNCFでもIncubatingプロジェクトに入っています。Harborへの登録後は、コンテナイメージの脆弱性スキャナーであるClairによってチェックされます。なお、実務でGitOps環境を構築する場合には、ブランチ戦略を踏まえてステージング用のクラスタとプロダクション用のクラスタを用意したり、ソースコードのリポジトリに対してプルリクエストが作られた際にKubernetesの環境を作るなどして、より複雑なGitOps環境を用意することもあります。また、ステートフルなアプリケーションの根幹となるバックエンドストレージについても紹介します。それ以外は、開発環境でも既存のマニフェストをそのまま使えるでしょう。現時点では一部発展途上な部分もありますが、今後はクラウドネイティブが一般的になる世界が来ることでしょう。ぜひ皆さんも体験してみてください。アプリケーション開発者によってソースコードのリポジトリにコミットが行われると、GitHubからTekton TriggersにWebhookが送られるように設定しておきます。プロダクション構成では、Cephクラスタが動作するノードはTaintsなどを用いて専用ノードにした方が安定しそうですが、今回は実際のワークロードのコンテナと混在させたハイパーコンバージド構成にしています。Kubernetes-nativeなエコシステムを実現する最強テストベッド環境です。さまざまなミドルウェアを運用したマイクロサービスをフルgRPCなサービス間通信で実現するだけでなく、CI/CDと開発環境も用意しています。幸い、私たちはKubernetes界隈に長らく身を置いているため、KubeConなどさまざまなクラウドネイティブ系カンファレンスから伺える特定のコミュニティの盛り上がり具合や、CNCFプロジェクトへの採択状況から、「どのような技術・ミドルウェアが流行しているのか」をある程度認識していました。その知識をもとに、Kubernetes上で開発する際によく使われそうなミドルウェアを中心にピックアップして、このテストベッドで動かすことにしました。Kubernetes上で提供するブロックストレージ、共有ファイルシステム、オブジェクトストレージについて紹介します。こうした記述を読むと、従来のようにREST APIをgRPCに変換するサーバーが必要なのかと思われるかもしれませんが、gRPC Webでは自前でプロキシを実装する必要がないため、負担が相当に軽減されています。また、gRPCに近い形で仕様が策定されているため、プロトコル変換のオーバーヘッドも非常に小さいです。海外でも「Kubernetes-native」という単語を見かけるようになりましたが、私たちはこの語句を、広義では「Kubernetesを前提として作られているもの」、狭義では上記の例のように「KubernetesのCRDを用いてマニフェストで全て定義や設定することが可能なもの」だと認識しています。このように複数のRaftがある場合、クライアントはリクエストをする際に対象のキーがどのRaftグループに属するのか、そのRaftグループのLeaderのIPが何であるのかを知る必要があります。それを教えてくれるのがPDであり、Redis Sentinelに似たような役割を果たします。この仕様上、毎回PDに問い合わせる必要がありますが、ここはgRPCで問い合わせることによって、コネクションの確立によるレイテンシを小さくしようとしています。次に、Claimのデータ構造を定義しています。基本的に書かなければいけないのはユーザー定義のClaim名であり、有効期限として入れたexpフィールドは予約済みのClaim名となっているため、jwt.StandardClaimsという構造体を埋め込むだけで定義できます。そして受け取ったトークンをパースして、Validならそのトークンは改ざんされていない正しいトークンであると判断できます。その作業を序盤のうちから排除することで、アプリの開発に費やす時間を増やすことができます。今回はKubernetes-nativeをテーマとして掲げているため、CI/CD環境には下記のOSSを選定しました。前者は開発があまり芳しくありません。一方で、後者はPlanetScale社というVitessのSaaSを提供する開発力のある会社が開発しているため、今後が期待されます。現状で後者はまだpre-alphaステージで、OSS公開を進めている段階なので、より開発が進めば、将来的にはこのテストベッドにも組み込んでいく予定です。ローカルのプロセスを立ち上げるには、docker runを実行する方法が一般的です。しかし今回はローカル側でもKubernetesクラスタを立ち上げることで、docker runの代替を行いました。この方法は既存のマニフェストを利用できるため、環境変数やSecretの設定などもそのまま流用できるといったメリットがあります。言い換えると、KubernetesのOperatorという仕組みは、運用ナレッジをプログラム化し、Kubernetesのライフサイクルに合わせて管理を委譲することができる機能とも言えます。Message Queueはその名の通り、メッセージのキューイングを行って、サービス間の仲介をする仕組みです。これにより、システムに疎結合性をもたらすことができます。ヘッダー名は、x-testbed-tokenとしましょう。HTTPのヘッダー名は基本的に大文字小文字を区別しないため、予期しないバグを防ぐためにも小文字で統一しておくとよいかもしれません。このリクエストヘッダーの値は、リクエストを発行する関数の第2引数に設定することが可能です。Sentinelに毎回問い合わせるとパフォーマンスに影響があるため、基本的にKeepAliveを用いてノードに接続します。Masterに障害が起きてFailoverすると自動的にコネクションが切られるため、そのときはSentinelへの問い合わせからやり直します。マニフェストのリポジトリにマージされた後は、CDフェーズに入ります。ArgoCDは、Kubernetesクラスタ上でコンテナとして動作しています。マニフェストリポジトリを監視しており、変更があるとクラスタの内部からKubernetesに対してマニフェストを適用するPull型のアーキテクチャを取っています。※クラウドネイティブな時代では、アプリケーションだけでなくそれを支える基板側も適切にアップデートされていかなければなりません。そのため、このテストベッドで利用されているOSSは時流の流れとともに別のクラウドネイティブなプロダクトに置き換えられていく予定です。また、そうした提案やコントリビューションもお待ちしております。ステートフルなミドルウェアの代表格といえばデータベースです。一般的なWebシステムであれば、特にMySQLなどのリレーショナルデータベースが用いられることが多いのではないでしょうか。本セクションでは、MySQLベースのRDBをKubernetes上で提供するものとしてpresslabs/mysql-operatorと、Vitessについて紹介します。それでは、実際に今回のテストベッド環境でGitOps環境がどのように作られているか、下図の内容を順に解説していきます。今回ミドルウェアとして利用したOSSは次の一覧の通りです。圧巻ですね。今回のテストベッドでは、さまざまなKubernetes-nativeなエコシステムを採用しています。このセクションでは、そのなかでもステートフルなミドルウェアについて紹介します。一般的に、コンテナ技術はステートフルなアプリケーションには不向きとされていますが、その運用を助けるOperatorにより、今後はそういった認識が徐々に変わってくると思われます。このテストベッドを手元の環境やクラウドで動かしたい場合は、テストベッドのリポジトリの指示に従って、準備してください。ここで活躍するのがTelepresenceです。TelepresenceではローカルのプロセスがあたかもリモートのKubernetesクラスタのDeploymentリソースのコンテナとして存在するかのような構成を再現します。つまり、userを開発する際、リモートクラスタでadminからuserへのリクエストが送られた場合には、リモートクラスタのadminからローカルのプロセスへリクエストが転送されてきます。presslabs/mysql-operatorでは、Master向けのServiceとMaster-Slave全体向けのServiceが作成されています。このときにMasterのPodが停止すると、Operatorが自動的にSlaveからMasterに昇格させ、ServiceのEndpointsの調整も行ってくれるようになっています。Telepresence＋ローカルKubernetesで環境を構築する場合には、下記の通りいくつか考慮しなければならない点があります。以上でだいたいのニーズに応えられると思いますが、もしかしたら1つのアクションの中で複数のリクエストを送信したいということがあるかもしれません。ここで呼び出したgRPC Webクライアントはリクエストを非同期で行うため、1つ前のリクエストの結果を使って次のリクエストをしたい場合は、Promiseを使用して結果を待機する必要があります。KVSは、構造がシンプルなデータの格納や、高速なアクセスのためのデータキャッシュなどに使われるデータベースで、アプリケーション開発において非常に重要な要素のひとつです。本セクションではその中でも、RedisとTiKVについて紹介します。注意点として、Redis Sentinelでは各種ノードをSentinelが管理しているため、直接Masterにアクセスせず、SentinelにMasterの情報を問い合わせる必要があります。Slaveの取得についても同様です。これにより得られたエンドポイントに対してアクセスして、各種の操作を行う必要があります。このように、Operatorを利用することで特定のアプリケーションの管理を任せることができるため、運用負荷を減らすことが期待されています。今回は、ローカルマシンでの開発中に生じたファイル変更をコンテナイメージのビルドやKubernetesクラスタへ反映させるためにSkaffoldを利用しているため、上記もSkaffoldの機能を使って解決することが可能です。また、今回はモノレポ構成なので、このパイプラインが特定のマイクロサービスに対する更新かどうかを判断するためにTektonのConditionという仕組みも利用しています。「更新通知を受け取る」をクリック！ブログの更新通知をメールやアプリで受け取ることができます。このとき、Tekton Triggersでは下記のようなEventListenerリソースのマニフェストを記載しておくだけで、Webhook先のURLをKubernetes Serviceとして払い出してくれます。これだけでgRPC Webリクエストを送ることができます。後は、返ってきたレスポンスのフィールドを参照して、好きなように処理を記述できます。アプリケーションのデプロイ、インフラの構成変更といった作業は、オーケストレーションツールであるKubernetesを使った環境でも非常に面倒です。アプリを修正するたびにコンテナイメージをビルドして、マニフェストのタグを書き換えるというのはとても単調で退屈な作業ではないでしょうか。ブロックストレージをKubernetes上で提供するソフトウェアとしては、CNCFがホストしているRookをはじめとして、Rancher Labs社が開発しているLonghornや、StorageOSなどがあります。このテストベッドでは、Rookを利用しています。NATSにおけるメッセージングの種類は、「Pub-Sub」「Request-Reply」「Queue Group」の3つがあります。

まず、master用に1台、node用に最低1台、サーバーを用意する必要があります。 今回は、vagrantを2つ、master, node用に用意をして構築をしました。 このページで、手順で特に指定がないものは、全てmasterサーバーで実行してください。 masterの環境. Service – Pod へのアクセス; コンテナ型仮想化とは何か？ Deployment – Pod の配備と冗長化; 5.
コンテナは1台のホスト上で起動することよりも、クラスタ化されたホスト群の中に複数分散配置して冗長化・負荷分散することが一般的です。コンテナをクラスタ化するソフトウェアはいくつかありますが、Kubernetesがほぼデファクトスタンダードにな Kubernetesとは、Dockerなどの仮想コンテナのクラスタリングを行うためのサービスです。etcd, kubernetes, flannelをインストールします。/etc/kubernetes/configファイルでkubernetesのマスターサーバーを指定します。/etc/hostsに設定した、ホスト名と、API Serverの設定をします。etcdのデフォルト設定ではローカルホストからしかetcdにアクセスできないようになっているので、外部から接続できるようにします。nodeとの通信のために、2379番, 8080番のポートを開ける。このページで、手順で特に指定がないものは、全てmasterサーバーで実行してください。opensslコマンドを使用して、kubernetesのAPI認証に使用される鍵ファイルを/etc/kubernetes/serviceaccount.keyとして作成します。/etc/kubernetes/controller-managerにも、同様に鍵ファイルの指定をします。ちなみに、kubectlコマンドは設定ファイルとして~/.kube/configファイルを参照するので、kubectlコマンドを使用せず、手動で~/.kube/configを作成することもできます。

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