Bluemix大勉強会 - サーバーレス・アプリ開発のはじめかた

© 2017 IBM Corporation
⽇本アイ･ビー･エム
システムズ・エンジニアリング株式会社
Bluemixソリューション今関靖⼀郎
サーバーレス・アプリ開発のはじめかた

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ご注意
この資料は⽇本アイ・ビー・エム株式会社および⽇本アイ・ビー・エムシステムズ・エンジニアリング株式会社の
正式なレビューを受けておりません。
資料の内容には正確を期するよう注意しておりますが、この資料の内容は2017年6⽉現在の情報であり、製品の新
しいリリース、修正などによって動作／仕様が変わる可能性があります。
当資料は、資料内で説明されている製品の仕様を保証するものではありません。従って、この情報の利⽤またはこ
れらの技法の実施はひとえに使⽤者の責任において為されるものであり、資料の内容によって受けたいかなる被害
に関しても⼀切の補償をするものではありません。
また、ＩＢＭ、ＩＢＭロゴおよびibm.comは、世界の多くの国で登録されたInternational Business Machines
Corporationの商標です。他の製品名およびサービス名等は、それぞれＩＢＭまたは各社の商標である場合がありま
す。現時点でのＩＢＭの商標リストについてはhttp://www.ibm.com/legal/copytrade.shtmlをご覧ください。

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⾃⼰紹介
q 今関靖⼀郎 (Imazeki Seiichiro)
¦ ⽇本アイ・ビー・エムシステムズ・エンジニアリング株式会社所属
q 現在何している⼈?
¦ IBM Bluemix Platform (PaaS)を中⼼に研修講師、提案活動、技術⽀援、問題判別等諸々
とりあえず何でもやってます
¦ Qiitaでたまに記事も書いています: Ra1nmaker
q 最近のお気に⼊りサービスBest 3
1. IBM OpenWhisk 2. Cloud Automation Manager (CAM) 3. Data Science Experience (DSX)
for 分析
IaaSレベルの
環境構築の⾃動化サーバーレス
Ra1nmaker Qiita 検索

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FaaS (Function as a Service)
本⽇のテーマ
Cloud Foundry
(2014年6⽉~)
IBM Containers
(2015年2⽉~)
OpenWhisk
(2016年2⽉~)
2014
2015
2016
ü 制御されたコンテナー環境
ü Bluemixの標準
ü 様々なサービスと容易に連携
ü ⾔語の単位で提供され、利⽤
・・・
ü 可搬性のあるコンテナー環境
ü Bluemixのサービスと連携
ü MWの単位で提供され、利⽤
ü 脆弱性確認機能を提供
• WebSphere Liberty profile
• IBM Integration Bus
• その他カスタム・イメージ
ü イベント駆動型
ü 事前に処理を定義し、イベント
発⽣時のみ計算リソースを確保
し、処理を⾏う
. .
.
.
Event
昨年からBluemix Platformで提供されているアプリの実⾏環境「IBM OpenWhisk」に
ついてお話ししていきます
PaaS (Platform as a Service) CaaS (Container as a Service)

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本セッションの⽬的
サーバーレスとは〇〇だ1
IBM OpenWhiskとは〇〇だ2
IBM OpenWhiskを利⽤したシステム開発の進め⽅は○○3
q 以下の内容を把握いただくことを⽬的に進めていきます
1. IBM OpenWhisk概要
2. IBM OpenWhiskでの開発
IBM OpenWhiskは○○なときに利⽤を検討しよう4

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この章で触れる内容
ü サーバーレス/FaaS (Function as a Service)の概要
ü IBM OpenWhiskの概要

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サーバーレス・アーキテクチャーとは?
「⾮常駐型プロセス」を必要なときに呼び出し、実⾏するシステム・アーキテクチャー
ランタイム*
(サーバー or コンテナー)
従来のアーキテクチャー
ü APサーバー・プロセスは常駐プロセスとして
稼働し続け、リクエストを待つ
ü 複数の処理を1つのプロセス上で実⾏する
ü 稼働させる台数は事前に決める必要がある
* ランタイム: アプリの実⾏環境
APサーバー
アプリ
処理A
処理B
常に稼働
複数の処理を
実装
サーバーレス・アーキテクチャー
ü 呼び出されたら処理を⾏うプロセスを起動
ü 処理が終わったらプロセスは停⽌ or 削除
ü 1つのプロセス上で1つの処理のみ実施する
ü 事前に何台プロセスを動くかは考慮不要
利⽤者
Endpoint
処理A
Controller
New
New
処理A
処理B
処理B
*Endpoint: 処理を受け付けるコンポーネント, Controller: 処理を制御するコンポーネント
実⾏後
停⽌ or 削除
呼ばれたら
⽣成し実⾏
利⽤者

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サーバーレスの実現: FaaS (Function as a Service)
イベント*に合わせて関数を呼び出し、処理を実⾏する基盤を提供するサービス
Over
Alarm
Commit
イベント*:ユーザーや他のプログラムが実⾏した操作
様々なイベントをトリガーに
Click
イベントに対する関数を呼び出し、実⾏
センサーでの異常発⽣
指定時刻の経過
Webhook機能
を持つサービス
でのイベント発⽣
Webページ上での
ボタンのクリック
FaaS (Function as a Service)
BaaS (Backend as a Service)などなど
データベースメッセージング分析系, AI, その他
New
サービスに対する設定ユーザー・データ
・・・
ランタイム (⾮常駐プロセス)
Endpoint, Controller
などの制御基盤
関数A 関数B
New
実⾏条件
⽣成
関数から呼び出し
: FaaS利⽤者が設定/⽤意するもの

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FaaSでの実装: データの処理を意識した開発
q 「データをどう処理するか」の考え⽅で関数を開発していく
¦ 「状態」は⼊出⼒されるデータ、「処理」は関数と分離して設計/開発を⾏う
¦ 関数の書き⽅や利⽤できるライブラリーはFaaSの提供プロバイダーに依存する
q 利⽤する⾔語の関数の書き⽅がわかっていれば、誰でも簡単に始められる
¦ データをどう処理するか、の⼿続きをまずは純粋に実装すれば簡単に動くものができる
⼊出⼒を必須とした関数を積み重ねてデータを処理していくスタイルで開発
データデータ’ データ’’
関数関数’
Twitter
のつぶやき
つぶやき
を整形
整形された
つぶやきデータ
感情分析
(Watson Tone Analyzer)
感情タグを含む
Twitterつぶやき
⼊⼒⼊⼒出⼒出⼒
例) Twitterデータのエンリッチメント処理

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サーバーレス/FaaSって何が嬉しいの?
ランニング・コスト
ランニング・コスト, スケーリング, インテグレーションの3点にメリットがある
インテグレーションスケーリング
常時プロセスを稼働させないと
いけないため、アイドル時も課⾦
従来 (常駐型)
処理を実⾏したぶんだけの課⾦
100ms単位で切り上げで処理時間を計算
サーバーレス/FaaS
従来 (常駐型)
従来 (常駐型)
拡張のタイミング/トリガーの検討が必要
拡張にかかる時間が数⼗秒 ~ 数分
拡張が前提の仕組みで、イベント発⽣
ごとにスケーリングするので考慮不要
提供されているサービスからデータを
受け取る仕組みを提供
連携したいサービスに合わせて
インターフェースを実装する必要がある
1ヶ⽉ 2ヶ⽉
X万円 × 3ヶ⽉…
…
関数
300秒
3ヶ⽉
1ヶ⽉ 2ヶ⽉ …3ヶ⽉
900秒 600秒New
…
New
New
・・・
スケーリングの条件?
何台が適切?
呼び出しに依存し
スケーリング
各⽉実⾏した秒数分の課⾦
設定のみ

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IBM OpenWhisk
IBM Bluemix Platformが提供する、FaaS (Function as a Service)実⾏環境
※ 2017年6⽉時点、⽶国南部地域でのみ提供されています
Docker (その他⾔語)Node.js (v6) Python (v3/v2) Swift (v3) JavaTM (v8)
開発に利⽤できる⾔語: 5種類
サービスとの連携
４種類のデフォルト・ランタイムと⾃由に実装できるDockerを選択できる
Bluemix内外のサービスとの連携するための標準パーツが事前に定義
ドキュメント指向データベース
Cloudant NoSQL Database
メッセージング基盤
IBM MessageHub (Kafka)
翻訳API
Watson Translator
⾳声認識/発話
Watson Speech to Text
Text to Speech
気象情報/天気予報API
Weather Company Data
Slack
GitHub
モバイルへのPush通知
Push Notification
Full Managedな基盤
ü 開発者の責任領域は⾃⾝で開発する関数のコードと実⾏履歴の管理のみ
ü 専⽤のコマンドライン・インターフェース or GUIで簡単セットアップ/操作
オープンソースとして公開 FaaSの仕組みをオンプレなど、別の場所にも導⼊できる
OpenWhiskの制御基盤の運⽤管理はIBMにお任せ

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OpenWhiskはオープンな仕様として外部に公開中
[引⽤] http://openwhisk.org/
[引⽤] https://github.com/apache/incubator-openwhisk
Apache OpenWhiskとしてApache License V2.0で公開

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OpenWhiskのアーキテクチャー
Dockerをベースに構成され、関数(アクション)はコンテナー上で実⾏される
*詳細はdeveloperWorks - IBM Bluemix OpenWhisk: What’s Under the Hood from a Customer Point of Viewを参照
CLI iOS SDK UI
Controller
NGINX
Cloudant or CouchDB
CONSUL
Registrator
Activator
Invoker
ActionAction
APIエンドポイントとして
動くプロキシー
API呼び出しの制御と管理
認証情報や資産(コード等)
のデータを保管
DNSの提供
Slave (ActivatorとInvoker)の
ヘルス・ステータスを保持
コンテナーをConsulに
⾃動登録/削除
Apache Kafka Zookeeper
トリガーに合わせて
アクションを呼び出す
Controller, Activator, Invoker間
をつなぐメッセージ・バス
コンテナー・プールの管理
とアクションの実⾏
コンテナー上で関数を実⾏
※ OpenrestyベースのAPI Gatewayコンポーネントを提供
IBM OpenWhiskの場合はAPI Connectが4⽉より提供
API Gateway

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OpenWhiskの⽤語
ルール
アクション
シーケンス
フィード
トリガー
イベント
結果 (Result)
イベントを
受け取る
時間経過, DB更新
などなど
受け取ったイベントに
対し、処理対象を指定
トリガーとアクション
を紐付ける
アクション同⼠を
連続でつなぐ
データを処理する関数
Wanted

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この章で触れる内容
ü IBM OpenWhiskでの開発の進め⽅

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OpenWhiskでの開発の進め⽅
アクション (関数) の作成アクションの⾃動化設定テスト / 動作確認
2. ルールに従ってコード作成
⾔語: Node.js
メモリー : 256MB
タイムアウト: 60秒
1. アクションの定義
3. シーケンスの作成 (オプション)
( )
or
or
トリガー & ルールの作成
API Gatewayの設定
API Connectの設定
{ API }
ü メソッド/パス
ü APIキー
ü レート制限
ü CORS
ü XXが起きたらACTを呼び出す
ü メソッド/パス
ü 認証
ü アセンブル
ü APIプランなど
テスト実⾏とモニタリング
APIのアクセス確認
実⾏!!
{ API }
実⾏!!GET https://~
GET https://~
APIのアクセス確認
Automated
Web API (simplified)
Web API (complicated)

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OpenWhiskでの開発に使うインターフェース
以下の2種類のインターフェースをベースにOpenWhiskで開発を進める
1. Webブラウザー 2. CLI (テキスト・エディター＋wskコマンド)
簡単に始めて、テストができる⾃動化、細かく設定し動かせる

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実装例: お天気予報ボットを作ってみる
Push Message
LINEやSlack
⼣⽅16:00に通知
時間になったら実⾏
毎⽇16:00に呼び出しT
天気予報の情報を取得
提供のアクションを使⽤A
取得した天気予報情報を加⼯
通知可能な形に変換A
LINE/Slackに通知
仕様に合わせて通知A
S
このような形でユーザーに通知
T : トリガーA : アクション S : シーケンス R : ルール
R

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デモに必要なもの
q Bluemixのアカウント [必須]
¦ [⼿順] IBM Bluemixフリートライアルアカウント作成⼿順
q Weather Company Data for Bluemixサービスのデプロイ [必須]
¦ ⽶国南部地域でスペースを作り、カタログの「データ & 分析」から⽤意
qLINE or Slackのアカウント [お好きに]
¦ LINE:
nLINE Business Centerアカウントを⽤意
¦ Slack:
nIncoming Webhookの設定がわかれば簡単にセットアップできる
Web ( )

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OpenWhiskのWebコンソールから開発開始!!
トップ画⾯から
開発画⾯へ
クリック

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( )
1 23 1BN
M ( .0
1 ( )
(
5
1 6N :
( )
1. アクションの定義
Step1. 「アクションの作成」をクリック
Step2. アクション名や⾔語(実⾏ランタイム)などを指定し、作成
LINE/Slack

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アクション(関数)の定義の仕⽅は2種類ある
Web アクションスタンダード・アクション
ü データ処理のためのアクション
ü 出⼒はJSONフォーマットで返却
ü Web応答を返すためのアクション
ü コンテンツやヘッダーの⽣成が可能
ü 認証なしで実⾏できるURLを提供
JSON形式のデータ
出⼒
{
"result": "ok",
"score": "1.0"
}
アクション
{
"type": "car",
"color": "red"
}
JSON形式のデータ
⼊⼒
HTML
</>
アクション
出⼒
HTTP
リクエスト
HEADER 1
HEADER 2
APIEndpoint
レスポンス
データ処理応答のため
の処理
データ処理⽤のスタンダード(標準)とWeb応答を返すためのWebの2種類が提供
⼀⽅的な通知なので
スタンダードで!!

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( )
1 23 1BN
M ( .0
1 ( )
(
5
1 6N :
( )
2. ルールにしたがってコードを作成
Step1. エディター画⾯で関数を作成
Step2. 関数ができたら「ライブにする」で保存
Step3. 「このアクションを実⾏」で動作確認
LINE/Slack

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アクションの実装ルール
def main(dist):
:
key = dist.key
:
:
return {"result": "OK", ・・・}
関数 (コード断⽚){
"key": "sample"
"msg": "test",
:
}
⼊⼒: JSON形式のデータ
{
"result": "OK"
:
}
出⼒: JSON形式のデータ
ルール1.
main関数が呼び出されるので*1
main関数に必要な処理を記載
ルール2.
⼊⼒は必ずJSON形式
データ構造は⾃由に指定可能
ルール3.
出⼒は必ずJSON形式
後続の処理に合わせて定義
*1) wskコマンドラインでアクションを作成する場合は別名の関数を呼び出しに指定することも可能
⼊⼒/出⼒のデータ・フォーマットに気をつけて、各⾔語に合わせて関数を作成
デフォルト・パラメーター
設定もできる
"error"は予約語なので
使わない
Python

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( )
1 23 1BN
M ( .0
1 ( )
(
5
1 6N :
( )
3. シーケンスの作成 (オプション) (1/4)
Step1. 「パブリック・パッケージの参照」を選択
Step2. Weather Dataパッケージのforecastアクションを選択
アクションを選択
WEATHERを選択
インスタンスを指定
認証情報を紐付ける
Step3. 「シーケンスにリンク」をクリック
LINE/Slack

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( )
1 23 1BN
M ( .0
1 ( )
(
5
1 6N :
( )
Step4. つなげたいアクションを選択
Step5. 「シーケンスに追加」をクリック
アクションを選択
LINE/Slack

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( )
1 23 1BN
M ( .0
1 ( )
(
5
1 6N :
( )
Step6. 設定したシーケンスのアクション実⾏順を確認
Step7. アクションを追加するなら「拡張」を選択
Weather Dataの
Forecastアクションを実⾏
Forecastアクション後
のデータを加⼯
LINE/Slack

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( )
1 23 1BN
M ( .0
1 ( )
(
5
1 6N :
( )
Step8. シーケンス作成完了後、「これは適切なようです」をクリック
Step9. シーケンス名を指定し、「アクション・シーケンスの保存」をクリック
何の処理か
わかるように命名
通知のための
アクションを追加
LINE/Slack

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シーケンス実装のルール: パラメーターの受け渡し
前のアクションの出⼒がそのまま次に実⾏するアクションの⼊⼒になるため注意が必要
function (params){
return {"message":"Action1: " + params.message}
}
{"name":"John"}
"John"
{"message":" Action1: John"}
アクション1の出⼒
アクション1
アクション1への⼊⼒
アクション1のみ実⾏した場合
アクション1, アクション2の順で実⾏する場合
function (params){
return {"message":"Action1: " + params.name}
}
{"name":"John"}
{"error": "The action did not return a dictionary."}
function (params){
return {"message":"Action2: " + params.arg}
}
アクション1への⼊⼒
アクション1
"arg"キーは
指定されていない
アクション2が
実⾏エラーとなる
アクション2

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4. トリガー & ルールの作成 (1/4)
Step1. 実⾏したいシーケンスを選択し、「⾃動化」をクリック
ü &
Step2. 「PERIODIC」を選択し、「新規アラーム」をクリック
/
!!
16:00

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Step3. 実⾏したい時刻の条件や実⾏時の⼊⼒値、トリガー名を指定
ü &
1⽇に1回なら
DAILYを選択
実⾏したい時刻を
UTCで指定
トリガー名は設定が
わかるように指定*
*) 2017年6⽉の時点でトリガーの設定の参照/変更はできない
Step4. 「定期的なトリガーの作成」をクリック
/
!!
16:00

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Step5. 作成したアラームが選択し、「次へ」をクリック
ü &
Step6. 問題がなければ「これは適切なようです」をクリック
/
!!
16:00

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Step7. ルール名を⼊⼒し、「ルールの保存」をクリック
ü &
/
!!
以上で設定完了!!
あとは時間まで待つか
テスト実⾏して動作確認
16:00
16:00
LINE/Slack

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Step1. 作成したトリガーの「」アイコンをクリック
ü &
/
!!
Step2. 必要に応じてJSON⼊⼒値を指定し,「この値で実⾏」をクリック

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Step3. 実⾏したアクションの結果は「モニター」画⾯で参照できる
ü &
/
!!
直近200件までの
アクティビティーを表⽰

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以上、通知の実装は完了!!

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API Gateway機能によるWeb API公開
組み込みのAPI Gatewayを利⽤し、セキュアにアクションをAPI公開する機能を提供
API公開のための設定 API公開後の管理
どのアクションを
どのメソッドで呼び出すか指定
APIキーによる認可の有無や
APIのレート制約を指定
APIドキュメントの⽣成/公開
APIの利⽤状況の確認

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API公開機能を利⽤した実装例
送信
応答 (200 ok)
APIGateway
Signatureの確認
送信データの妥当性確認A
MessageHubに送信
メッセージをパブリッシュA
S
LINEにReply Message
Reply Tokenを利⽤した応答A
Webアクション(Raw HTTP)で構成
メッセージ送信
アクションの呼び出し
T MessageHubからサブスクライブ
MessageHubで
⾮同期連携
メッセージ送信
Web ( )

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API Connectを活⽤した実装
Slack
Marvel Developer API
Slash Command
JSONフォーマット
に加⼯
「Spider-Man」と聞くと画像をくれる
送信
APIConnect
アクションの呼び出し
画像の送信
Web ( )

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IBM OpenWhiskの利⽤をはじめるユースケース
以下の代表的なユースケースに該当するなら、OpenWhiskの適⽤を検討してみる
スケジュール実⾏Webシステムのバックエンド
モバイルのバックエンド
データ処理 (クレンジング, エンリッチメント)
Cognitiveなサービスを活⽤したデータ処理
チャットボットのバックエンドメッセージ基盤を利⽤したデータ処理
センサー・デバイスからの不定期実⾏
バックエンド (Backend) データ処理 (Data Processing) ⾃動化 (Automated)
まずはスケジュール実⾏や
Webシステムのバックエンドなど
実装が容易なものから利⽤を検討

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OpenWhisk (サーバーレス)に向かないケース
q 求められる応答時間がシビアな処理 (ms単位)
¦ 処理時間はプロセスの起動時間も含まれる、コールドスタートは特に遅い
n 起動時間はばらつきが⽣じやすく、それゆえ安定した応答時間は保証できない
n (経験的に)定期的に処理を呼び出す、余計なパッケージは追加しない、などを意識
q ⻑時間かかる/延々とかかる処理
¦ ⽬安として5分以上かかる処理は避ける
n OpenWhiskのアクション実⾏タイムアウトの最⼤値は5分 (300秒)
n 機械学習のトレーニング処理やビデオ・ストリーミングは厳しい
l 餅は餅屋でそれ⽤の基盤/サービスを使うのが適切
q ⼤量データを裁く処理
¦ １度に1GB以上を越える処理はまず避ける
n アクションの割り当てメモリーサイズの最⼤は512MB
n オンメモリーにデータを載せすぎるとLinuxのOoM Killerの餌⾷に・・・
要注意!!

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q 以下の内容をお伝えいたしました
本セッションのまとめ
サーバーレスとは、「⾮常駐型プロセス」を必要なときに呼び出し、実⾏する
システム・アーキテクチャーだ1
IBM OpenWhiskとは、IBMが提供するFull ManagedなFaaS実⾏環境だ2
IBM OpenWhiskを利⽤したシステム開発
の進め⽅は右図の通り3
IBM OpenWhiskはP.40の代表的なユース
ケースに該当するなら利⽤を検討4
( ) /
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1 G
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ü
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ü 3/ T
fl Stniw b
3/W a f
!!
!!GET https://~
GET https://~
3/W a f
I B
: 3/ G B A
: 3/ B A

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サンプルも提供されていますので、試してみてください
q 以下のリンクにチュートリアルやデモ・サンプルが公開
¦ https://github.com/apache/incubator-openwhisk-external-resources#applications
例: OpenWhisk Dark Vision
動画をフレームに分けて
Visual Recognitionで処理
OpenWhiskとWatson Visual Recognitionを活⽤した動画/静⽌画の分析Webアプリケーション・サンプル
デモ
https://openwhisk-darkvision.mybluemix.net/#!/
ソースコード
https://github.com/IBM-Bluemix/openwhisk-darkvisionapp

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よくある質問: あれ、Node-REDと似てない?
より直感的にコーディングレスに開発できる反⾯、複雑化や運⽤に配慮が必要
Node-RED: デバイス, API, オンライン・サービスのコーディネーション・ツール (http://nodered.org/)
ブラウザ・ベースのUIで処理フローを作成し、直接実⾏環境にデプロイ
冗⻑化の実装: 従来の常駐プロセス型なので冗⻑化の⽅法は検討
- HTTP/HTTPS: Load Balancerを別途⽤意
- MQTT: KafkaのConsumer Groupの仕組みを活⽤
ヒープの監視は重要
- フローが複雑/多くなれば、1プロセスが消費するメモリーは増加
ユーザーは基盤の
冗⻑性を意識せず開発
フローの複雑化: 適当に作るとスパゲッティー状態に・・・
- ⽬からウロコ！Node-REDのデザインパターン10選を参考にブラッシュアップ⾔語にこだわらなくて良い
1つの関数でシンプルに実装
関数の単位でメモリー割当て
データ量次第だがOoMは起きにくい

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