Google Cloud Platform Japan Blog
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コンテナ クラスターと VM
2015年3月5日木曜日
* この投稿は、米国時間 2 月 27 日、
Software Engineer の Brendan Burns によって投稿されたもの
の抄訳です。
これまで、 Kubernetes や Google Container Engine に関する記事を連載してきました。まだ読んでないようでしたら、まずは過去の
Kubernetes についてのポスト
を読んでおくことをお勧めします。
コンテナは VM のインフラストラクチャーを最大限活用できる新しいレイヤーとして注目されています。このポストでは、VM でコンテナ ベースのアプリケーションを動かすとどうなるのかについて見ていきましょう。なぜコンテナ クラスターはデプロイ時のリスクを減らせるのか、なぜモジュラー型のアプリケーションにしていこうとするのか、なぜリソースの共有をするのか、これらの疑問について話していきます。
コンテナ イメージ
アプリケーションをコンテナ化する構成要素として、まずあげられるのはコンテナ イメージ。アプリケーション コンポーネントを実行するために必要な依存関係が全て含まれていて、VM 環境に例えるとするなら ISO イメージに該当します。ISO イメージには、OS から何から全てが含まれますが、コンテナ イメージに含まれるのはアプリケーション コンポーネントだけです。そして他のコンテナと、OS やそのホスト マシンを共有してブートすることができます。VM 環境で動かす ISO イメージのサイズに比べると、コンテナで動かすアプリケーションは、Linux ディストリビューションや VM の数にもよりますが、数 GB 小さく、より速くデプロイ可能に、より管理が簡単になるわけです。
デプロイメントのリスクを低減
プロダクションの VM にアプリケーションをデプロイしようとしたとき、何かがおかしくて直ぐにロールバックしたことはありませんか? 例えば、コード自体は開発者のマシン上で普通に動いていたのに、いったんデプロイメント プロセスをはじめると、インストールが、よくわからない理由で失敗していたりとか。
コンテナ イメージだと、オフライン(プロダクションへのデプロイメントではないという意味で)でも実行でき、コンテナ クラスターにデプロイできるものとしても使うことができるため、デプロイメントに影響するイシュー(インストールの失敗など)を事前に把握し、プロダクション時に起こりうる問題を取り除いておくことができます。これができることで、他のイシューに対応して修正作業に多くの時間を使うことができて、仮に問題が起こったとしても単にコンテナ イメージを前のバージョンと置き換えれば簡単にロールバックを行うこともできて、デプロイメントのリスクを大幅に低減できるわけです。
モジュラー アプリケーション コンポーネント
アプリケーションを設計して構築して、と進めていくと、使っている VM にもっといろんな要素を追加したくなってきますよね。そのとき難しいのはスケールさせることを考えるときで、こういった要素をモジュールに分けて、それぞれが個別にスケールできるようにする必要がでてきます。VM の許容範囲を超えた瞬間、ユーザーにサービスを提供できなくなることを避けるには、アーキテクチャーを変えずに直ぐにリソースを追加できるようにしておかなければなりません。
Kubernetes コンテナ クラスターを作るとき(例えば、
Google Container Engine
を使って)アプリケーションに論理的な演算リソース、メモリーやストレージリソースを加えていきます。それを拡張するのは簡単で、アプリケーション コンポーネントがどこで動いているのかを気にする必要はなく、やらなければならないことは以下 2 つです。
コンテナをホストする VM を作る
VM 上で、コンテナを作成し動かす
アプリケーション コンポーネントのためにコンテナを使い、アプリケーションを勝手にモジュラー化してくれる仮想レイヤーとして Kubernetes を使うことで、これだけ簡単になります。もちろん、上手くスクリプトを書けば VM でモジュラリティを確保することもできるでしょう。でもコンテナだと、モジュラー化されたアプリケーションとして設計しない方が難しい!ということです。
共有リソースと予測
アプリケーションで使うコンテナを同時に動かすためには、コンテナがどこまで何をしてよいのかを決めておく必要があります。コンテナ クラスターでは、必要なリソースとリソースの空き具合を宣言的に定義することでそれを行います。ただしこれは、制限することで安全で信頼された領域としてコンテナを使う、ということではなく、今使っている VM のリソースの中で VM を最大限に活用していくためにコンテナを動かす、ということです。
次に直面することになるであろう問題は、複数の開発チームのメンバーがいて、複数のアプリケーションがあるという状況で、いかにキャパシティを予測していくかということです。そこで Kubernetes をチームでマシーンをシェアするために使うと、カーネルのリソース分割によって、それぞれが他に影響されることなく保護されるようになるというわけです。さて、これでチーム、アプリケーション全体でリソースを見れるようになって、使用状況がわかるようになりました。そこからよりコストパフォーマンスの高いやリ方でハードウェア リソースを使えるように、今後の状況を予測していけるようになるでしょう。
まとめ
コンテナ クラスターからアプリケーションを切り離すことで、オペレーション面で、アプリケーションを管理するタスクと、マシンを管理するタスクとを分離することができるようになります。またモジュラー化されたアプリケーションは、スケール性能に優れ、管理しやすくなる。デプロイメントの前にコンテナ イメージを作っておくと、あとになってインストールで問題が発生するリスクを低減できます。さらにリソースを共有することで、リソースの有効活用を促進し、今後の状況予測をできるようなります。そして何よりもクラウドをもっとスマートにしてくれます。
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-Posted by Brendan Burns, Software Engineer
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