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Azure container as a service v0.1.19.1213
- 1. Ayumu Inaba Cloud Solution Architect Microsoft Japan Microsoft Azure Container as a Services 1
- 2. Agenda Container 技術の概要 Azure における Container 2
- 3. Why Container ？ 3 ‘Write-once, Run-anywhere’ マイクロサービス アーキテクチャ対応 Dev/Test の効率化 確実な Production 環境の配置 Developer Community の成⻑ アプリケーションのポータビリティ 開発, QA, 運⽤環境の標準化 OS やインフラ環境の抽象化 リソース配分の最適化 ⾼速起動、スケーラビリティの確保 DevOps Developers Operations
- 6. コンテナと仮想マシンの違い 6 ハードウェア ハイパーバイザー (Hyper-V、vSphereなど) 仮想マシン 仮想マシン OSカーネル OSカーネル コンテナー コンテナーランタイム/ライブラリー アプリ ランタイム/ ライブラリー ランタイム/ ライブラリー アプリ アプリ コンテナーイメージ
- 7. Docker コンテナー UNIX、BSD、Linuxの世界でコンテナー技術は昔からあった OSの各種リソース管理機能を活用してリソースを分離する dotCloud (現 Docker) 社が自社 PaaS 向けに作ったコンテナー の仕組みを OSS にしてブレイク アプリ開発者視点でうれしい機能、周辺ツールに力を入れている イメージ作成、配布の仕組み、差分イメージ形式など 標準化の勢いで Docker の影響力は 弱まりつつあるが広く普及している 7 OS カーネル コンテナー コンテナー ランタイム/ ライブラリー ランタイム/ ライブラリー アプリ アプリ +周辺ツール コンテナーイメージレジストリから コンテナーを Pull して Run すれば環境ができる
- 8. コンテナーイメージ コンテナーは コンテナー“イメー ジ” を元に生成・実行される コンテナーイメージはベースイメージにライブラリやラ ンタイムを重ねて作る（レイヤー） 重ねるレイヤーは Dockerfile と呼ばれる定義ファ イルに記載してソースコードとして管理 Dockerfile にはイメージに含めるライブラリ、アプリ、 環境変数、実行コマンドなどを指定 Dockerfile をビルドすると新しいイメージが作成さ れる 8 debian:stretch-slim Python:3.6.2-slim html2test, urllib3, sh wordcount.py
- 9. Dockerfile sample FROM mcr.microsoft.com/dotnet/core/sdk:3.0 WORKDIR /src COPY . . RUN dotnet publish -c Release -o /app WORKDIR /app ENV ASPNETCORE_URLS http://+:80 EXPOSE 80 ENTRYPOINT ["dotnet", "docker-demo.dll"] 9
- 11. Public / Private Container Registry Docker Hub Docker 社が運営するコンテナを公開・共有するた めのサービス 各企業が提供する公式イメージなども多く公開され ている 個人利用も可能（無償） https://hub.docker.com Azure Container Registry コンテナイメージを共有するための Azure の 1 サー ビス（有償） アクセスコントロールによって非公開のレジストリとし て使用する https://myreg.azurecr.io 11
- 12. Build - Publish - Deployment 12 ubuntu:17.04 FROM ubuntu:17.04 RUN apt-get –y update RUN apt-get install nginx MyWeb:1.0 MyApp:1.0 FROM MyWeb:1.0 RUN git clone https://... RUN dotnet build … RUN dotnet run …
- 13. アプリ開発者からみたメリット アプリの起動が速く、簡単で、再現性が高い 仮想マシンだと OS、ランタイム、ライブラリ、アプリのバージョンを一致させてインストール コンテナなら docker run の 1 行 インストールが混じらないので依存関係地獄から解放される マシンインスタンス上で複数種・複数バージョンのアプリやライブラリを分離できる 導入先のマシンの環境を壊さない（コンテナにすべて含まれている） 開発のスピードが速く、運用も楽になる 性能拡張をしたいときは同じイメージからコンテナを複製して負荷分散 短時間で元の環境に戻せるので回復性も高く 13
- 14. [補足]アプリ配布における仮想マシンの課題 事前セットアップ方式 あらかじめアプリ等をセットアップ済みの VM イ メージを作成（面倒） イメージサイズが大きく、デプロイに時間がかかる デプロイ時セットアップ方式 起動後に毎回セットアップが行われるので利用開 始までに時間がかかる セットアップ後のテストが難しい 14 ホストマシン 仮想マシン アプリ、ライブ ラリ、ランタイム、 etc… カスタム VM イメージ マスター VM イメージ ホストマシン 仮想マシン アプリ、ライブ ラリ、ランタイム、 etc… 各 VM には OS 領域などかなりの 部分が重複している（コスト） そしてわかりにくい環境固有の差分 も発生しがち（保守） 各 VM には OS 領域などかなりの 部分が重複している（コスト） そしてわかりにくい環境固有の差分 も発生しがち（保守） コンテナ技術によって緩和可能なアプローチ コンテナではあまりやらないアプローチ
- 15. [補足]構成管理における秘伝のタレ問題 差分ベースの構成管理によるシステム再現性の低下 構成管理が属人化・ブラックボックス化するほどリスクが高まる→保守の負担 スケール変更や移行性にも問題が起こりやすい デプロイ失敗時に巻き戻しが困難 15 初期 保守 保守 保守 保守 保守 OS MW App v1 V2 Update V3 update patch patch Config Config Config Bug Fix Bug Fix Bug Fix Bug Fix Docker file App Source Code 必要なソフトウェアス タック、バージョンを宣 言的に管理
- 16. コンテナの実装例 ： Azure Cloud Shell Web ブラウザ上で実行できるコマンドラインインタフェース Microsoft がメンテする Ubuntu ベースのコンテナの CLI にブラウザからアタッチ コンテナなのでいつでもきれいな環境、永続化領域 $HOMEは Azure Files へ保存 16 ブラウザ ユーザー コンテナ Azure Files コンテナ イメージ From Ubuntu Bash, sh, tmux, dig, Azure CLI, AzCopy, vim, nano, git, make, maven, kubectl, sqlcmd, iPython client, .NET core, Go, Java, Node.js, Ansible, etc…
- 19. Container as a Service More Control Less Agile Less Control More Agile
- 20. 共通デプロイ単位としての Docker Container 20 Optionsofcompute Azure Web App for Containers Service Fabric Ma en Azure Kubernetes Service (AKS) Leverage the Azure platform designed for your container needs Keep using the platform of your choice, running great on Azure Azure Container Registry Docker Hub, private registry Visual Studio tools InteliJ Jenkins Redhat Openshift Container Platform Kubernetes
- 22. コンテナ オーケストレーター デファクトの Kubernates をマネージド サービスとして提供 AKS : Azure Kubernates Service 22 Kubernetes core concepts for AKS https://docs.microsoft.com/azure/aks/concepts-clusters-workloads
- 23. IaaS の自由度 ＋ PaaS の利便性 23 Infrastructure Host OS Docker Infrastructure Host OS Docker Infrastructure Host OS Docker ストレージ サーバー ネットワーク OS ミドルウエア ハイパバイザ ランタイム アプリケーション データ ストレージ サーバー ネットワーク OS ハイパバイザ ランタイム アプリケーション データ ミドルウエア Container PlatformIaaS PaaS ミドルウェア ランタイム アプリケーション データ Container Scalability, Reliability, Portability, etc… 依存関係地獄 からの解放 開発制約条件 からの解放
- 24. Backend as a Service と一緒に （不可能ではないが）コンテナにデータを保持すべきではない 永続性の必要な “データ” は Docker エコシステムを活かした CI/CD と相性が悪い せっかくクラウドを使うならば PaaS 系のデータサービスに任せてしまった方が良い 24
- 26. ML Ops 26 Data Scientist Virtual Machine Kubernetes 学習に必要な ツール・ライブ ラリをコンテナ イメージで管理 任意の環 境へデプ ロイ 学習済みの モデルもコン テナで管理 価値の提供
- 27. Microsoft Confidential n 本資料は情報提供のみを目的としており、本資料に記載されている情報は、本資料作成時点でのマイクロソフトの見解を示したものです。状況等の変化により、内容は変更される場合があります。本資料 に特別条件等が提示されている場合、かかる条件等は、貴社との有効な契約を通じて決定されます。それまでは、正式に確定するものではありません。従って、本資料の記載内容とは異なる場合がありま す。また、本資料に記載されている価格はいずれも、別段の表記がない限り、参考価格となります。貴社の最終的な購入価格は、貴社のリセラー様により決定されます。マイクロソフトは、本資料の情報に対 して明示的、黙示的または法的な、いかなる保証も行いません。 © 2018 Microsoft Corporation. All rights reserved. Microsoft, Windows, その他本文中に登場した各製品名は、Microsoft Corporation の米国およびその他の国における登録商標または商標です。 その他、記載されている会社名および製品名は、一般に各社の商標です。