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Google のインフラ技術から考える理想の DevOps
Etsuji Nakai
Cloud Solutions Architect at Google
2017/02/14 ver1.0
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▪Etsuji Nakai
Cloud Solutions Architect at Google
Twitter @enakai00
好評発売中
DevOps を支える隠された視点
そもそも DevOps って何でしたっけ?
▪ 開発チームと運用チームが一緒に会議すること?
▪ 開発チームが運用までやっちゃうこと?
▪ 運用チームがコードを書いて開発すること?
https://ja.wikipedia.org/wiki/DevOps
http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/COLUMN/20131113/517746/
http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1307/02/news002.html
Site Reliability Engineer
▪ Google の運用チームの名称
●
開発者と同じスキルセット+インフラの知識
●
運用作業 + 運用効率を改善するためのコード開発
●
運用作業は、業務時間の 50% 以下に制限
Google が開発した分散ソフトウェア技術の例
▪ 全世界のデータセンターで共通化されたインフラの提供
▪ スケーラブルで運用効率性の高いアプリケーションを実現する機能を提供
▪ インフラを隠蔽して、アプリケーションレベルでの開発/管理に集中
公開論文から読み解くインフラ技術の「思想」
▪ 「謎技術」の実体は、徹底的な合理主義 
▪ 「技術的制約」に対する恐ろしいほどの洞察力
●
この制約を受けいれることが何が可能になるのか?
●
この制約を打破することで何が可能になるのか?
https://research.google.com/pubs/papers.html
http://www.school.ctc-g.co.jp/columns/nakai2/
理想の DevOps を実現するための隠された視点
▪ レイヤーごとの責任分界点を明確にすることで、「本質的でない依存関係」をな
くして、全体最適化を実現
●
無駄な依存関係がないからこそ、インフラ・開発・運用の 3 チームが健全な協力関係を
確立可能に
▪ その上で「真に重要な依存関係」に叡智を結集
●
スケーラブルで運用効率性の高いアプリケーションに
必要なインフラ技術の提供
●
運用段階での効率性や安定性、スケーラビリティの確
保を前提としたインフラ/アプリケーションの設計
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この先生きのこるために・・・
▪ インフラを構成するソフトウェアの特性を深く理解して、最適なアプリケーシ
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https://github.com/GoogleCloudPlatform/gke-gobang-app-example http://www.slideshare.net/strsk/google-container-engine-kubernetes
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Google が開発した
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●
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●
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ベルでの管理に集中
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ョンデプロイの最適化
http://research.google.com/pubs/pub44843.html
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基盤とアプリケーションの
明確な責任分界点
Google が開発したデータストア技術の例
▪ Google File System / Colossus
●
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●
大容量ファイルのシーケンシャルな読み込みと追記処理に特化してチューニング
●
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●
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●
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●
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Google が開発したデータストア技術の例
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●
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●
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実質的に無限のスケーラビリティ(レイテンシーは Bigtable より劣る)
▪ Spanner
●
MegaStore の欠点を克服するために再実装された分散データストア
●
RDB に類似したテーブル構造と SQL トランザクションを実現
●
原子時計による時刻同期システムを用いて、分散データベースにおける性能問題を解決
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●
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●
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●
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●
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●
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●
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●
イベントデータの永続性と処理の一貫性を基盤レベルで保証
制約の受け入れによる
スケーラビリティの実現
アプリケーションの開発生産性に
フォーカスした機能実装
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Borg / Omega
▪ Google のデータセンターで稼働するミドルウェア/アプリケーションの多数が
稼働する標準基盤
●
Web Search
●
Gmail, Google Docs
●
Bigtable, MapReduce, FlumeJava, MillWheel
●
Google File System, Bigtable, Megastore
●
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●
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●
etc…
▪ OSS として再実装したものが Kubernetes
https://research.google.com/pubs/pub43438.html
(参考) Colossus について
▪ Google File System の後継として開発
▪ Google における標準的な分散ファイルシステムとして利用
▪ 詳細情報は未公開
Google File System
▪ Google におけるファイルアクセスのパターンを分析して仕様を決定
●
大容量ファイルのシーケンシャルな読み込みと追記処理に特化してチューニング
●
他の操作(部分書き換えなど)も可能ではあるが、性能は出ない
▪ 冗長性の確保などは基盤側で実装
●
64MB のチャンクに分割して複数サーバーに複製保存
●
サーバー障害時は自動的に切り替え
並列データ処理の結果を受け渡し大容量データの受け渡し
http://research.google.com/archive/gfs.html
Google File System
19
チャンクサーバー プライマリセカンダリ セカンダリ
データフロー
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▪ データフローを最適化することで書き込み性能を向上
●
クライアントから複数のチャンクサーバーに対してシリアルにデータ転送
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Bigtable
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●
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Bigtable
▪ Row Key の一定範囲ごとに Tablet に分割にして、分散アクセスを実現
●
Tablet の実体はバックエンドの GFS に保存( Tablet サーバーが障害停止しても、他の
Tablet サーバーが引き継ぎ可能)
●
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上のファイルに対する追記処理のみで、高速なランダムアクセスを実現
Spanner
▪ 複数データセンターにまたがった分散データベース
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タンプの値と書き込み間隔を調整)
●
原子時計と GPS を用いたタイムサーバーにより、高精度な時刻同期を実現
http://research.google.com/archive/spanner.html
まとめ
理想の DevOps を実現するための隠された視点
▪ レイヤーごとの責任分界点を明確にすることで、「本質的でない依存関係」をな
くして、全体最適化を実現
●
無駄な依存関係がないからこそ、インフラ・開発・運用の 3 チームが健全な協力関係を
確立可能に
▪ その上で「真に重要な依存関係」に叡智を結集
●
スケーラブルで運用効率性の高いアプリケーションに
必要なインフラ技術の提供
●
運用段階での効率性や安定性、スケーラビリティの確
保を前提としたインフラ/アプリケーションの設計
基盤開発
アプリケーション開発
運用
SRE基盤開発チーム
決して「謎技術」ではありません!
Google のインフラを一般開放した Google Cloud Platform
VIRTUAL NETWORK
LOAD BALANCING
CDN
DNS
INTERCONNECT
Management Compute Storage Networking Data
Machine
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