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kubernetes初心者が
Knative Lambda Runtimeを
紐解きながら触ってみた
Kubernetes Novice Tokyo #13
2021/09/21
藤田拳斗
 掲載内容は個人の見解であり、所属する企業や組織の立場、戦略、意見を代表するものではありま
せん
 記載されている会社名、商品名、またはサービス名は、各社の商標登録または商標です
自己紹介
藤田拳斗
普段触れる技術
・AWS
・Kubernetes(KFServing, Knativeなど)
始めて半年、、伸びしろ!
@fujikenairplane
今回の発表用に作りました
フォローお願いします!
CKA
学習中
CKAD
学習中
Agenda
1. Knative Lambda Runtimeの概要
2. Knative Servingを利用したアプリケーションのデプロイ
3. Tektonを利用したgithubからdockerhubへのビルド・デプロイ
4. Knative Lambda Runtime (KLR) の実践
5. まとめ
Knative Lambda Runtimeの概要
普段AWSを利用しているが、、
・AWSが対応していない国でシステムを利用したい
・ロックインを防ぐためにマルチクラウド化を進めたい
・コストがかかる部分がある、一部オンプレミスに戻したい
⇒最近触れ始めたKubernetesで、何か解決できないか。。
せっかくだしAWSと絡めて学習すればシナジー生めるのでは。。
※AWSが嫌いなわけではありません。むしろ好きです。
大事なのでもう一回言います、好きです
AWSバンザイ
\(^o^)/
Knative Lambda Runtimeの概要
オンプレミス・マルチクラウド
(k8s環境下)への置き換え
Knative Serving
Tekton
AWS Lambda
AWSのサーバーレスコンピューティングサービス
サーバーのプロビジョニングや管理、ワークロード対応のクラスタース
ケーリングロジックの作成、イベント統合の維持、ランタイムの管理を
行わずにコードを実行できる(FaaS)
 2019/1にtriggermesh社(LF, CNCF加盟)が発表
 現在はv1.9.0
 開発思想
 Knativeを利用するクラスタ上で、AWS Lambdaの完全なポータビリティを提供し、ファンクションを書
き換える必要のないサーバレスクラウドインフラを実現する
 利用できる言語
• Python, Node.js, Go, Ruby, Java
(参考) Lambdaで利用できる言語
• Python, Node.js, Go, Ruby, Java, C#, Powershell
 Knative ServingとTekton、Custom AWS Lambda runtimesを使ってAWS Lambdaの
環境をKubernetesクラスタ内のPodに構築する
Knative Lambda Runtimeの概要
Knative Lambda Runtimeの概要
Task.yaml
Handler.py
Service.yaml
(Dockerfile)
②
⓪
①
Lambdaで実行したい関数を定義
したファイル
Tektonを利用して、Custom AWS Lambda
runtimesと実行したい関数を含んだLambda
実行環境Podを構築する際に使う、Container
Imageをビルドする枠組みを作るファイル
Tektonを利用してビルドしてImageを作成し、
Knative Servingを利用して、Tektonでビルド
したContainer Imageから、 Lambda実行環
境Podを構築し、全体を管理するファイル
Knative Lambda Runtimeの概要
Service
Route Configuration
Revision
PipelineResource
TaskRun
Task
Container
Image
Code
Pod
tm/aws-custom-runtime
bootstrap
aws/aws-lambda-python
Handler.py
Service
Knative Lambda Runtimeの概要
Service
Route Configuration
Revision
PipelineResource
TaskRun
Task
Container
Image
Code
Pod
tm/aws-custom-runtime
bootstrap
aws/aws-lambda-python
Handler.py
Service
①Custom AWS Lambda
runtimesとHandler.pyを含
んでビルドする枠組みを作る
Knative Lambda Runtimeの概要
Service
Route Configuration
Revision
PipelineResource
TaskRun
Task
Container
Image
Code
Pod
tm/aws-custom-runtime
bootstrap
aws/aws-lambda-python
Handler.py
Service
②Taskの枠組みを利用する
TaskRunを作成し、ビルド実
行してImageを作成する
Knative Lambda Runtimeの概要
Service
Route Configuration
Revision
PipelineResource
TaskRun
Task
Container
Image
Code
Pod
tm/aws-custom-runtime
bootstrap
aws/aws-lambda-python
Handler.py
Service
③Knative Servingの
Serviceを作成し、Revision
がImageからPodを構築する
Knative Servingを利用したアプリケーションのデプロイ
Service
Route Configuration
Revision
PipelineResource
TaskRun
Task
Container
Image
Code
Pod
tm/aws-custom-runtime
bootstrap
aws/aws-lambda-python
Handler.py
Service
Knative Servingを利用したアプリケーションのデプロイ
 2018/7 Google Cloud Next’18で発表
 現在はPre-release (v0.25.0)
 2019/11 GCPのサーバレスサービスであるCloudRun(AWSでいうところの
Lambda)で基盤として利用されている(GA)
 開発思想
Kubernetes上でインフラストラクチャの運用、管理が不要なサーバレスアーキテクチャ
を実現する
 機能
• Serving
Istion等を利用して、運用・管理を楽にする機能、ゼロスケールでコンテナ管理
する機能
• Eventing
イベントドリブンな処理を可能にする機能
Knative Servingを利用したアプリケーションのデプロイ
トラフィックをRevisionに紐づける。
KubernetesのIngress/Serviceリ
ソースを作成し管理する
Route, Configurationを管理し、
ワークロードのライフサイクル全体
を管理する。
KubernetesのDeploymentリ
ソースのあるべき姿を定義する。
Revisionを作成し管理する。
Configurationのスナップショット。
KubernetesのDeploymentリソー
スやKPA (KnativeAutoScaler)
を作成する。
Knative Servingは運用・管理の際に4つのリソースを管理している
Knative Servingを利用したアプリケーションのデプロイ
Serviceへの外部からの
アクセスを管理する
単一のエンドポイントを提
供する
コンテナを内部に含み稼
働する
Deploymentのレプリカ
数を負荷に応じて自動
的にスケールさせる
ReplicaSetを管理し、
アップデートやロールバック
を実現する
Podのレプリカを作成し、
指定した数のPodを維持
する
Knative Servingを利用したアプリケーションのデプロイ
各リソースごとにマニフェストを作成し、管理することが必要になる
各リソース間で依存関係がある(特にmetadata.labels)
今回はオンプレミスなのでNodePortで外部
疎通させたが、クラウド環境だと
LoadBalancer, Ingressを選択できる
Knative Servingを利用したアプリケーションのデプロイ
Knativeリソースを利用することで、これほどシンプルに管理することができる
Knative Servingを利用したアプリケーションのデプロイ
Knative管理下のPodの挙動
Podが必要とされたら立ち上がり始める
Podの中身にも依るが数秒~数十秒で
立ち上がる
※あまりにも時間がかかる場合は、最
低Pod数を1に設定することも可能
※時間によってはタイムアウトしてしまう
可能性もあるため、アプリケーション側で
工夫が必要になる
一定時間利用されないと、Podを終了
する
KPA (Knative Pod Autoscaler) によりPodのスケーリングを行う
デフォルトだとPodに対してリクエストがあった際にPodを起動、リクエストがないと自動的にPodを停止するという挙動となる
初回リクエスト時には、レスポンスに遅延が生じる可能性がある
Tektonを利用したgithubからdockerhubへのビルド・デプロイ
Service
Route Configuration
Revision
PipelineResource
TaskRun
Task
Container
Image
Code
Pod
tm/aws-custom-runtime
bootstrap
aws/aws-lambda-python
Handler.py
Service
Tektonを利用したgithubからdockerhubへのビルド・デプロイ
 Continuous Delivery Foundationプロジェクトのうちの一つ
 Knative Buildがv0.7.0まで存在していたが、以降からはTektonを推奨
 Cloud NativeなCI/CDソリューション
 機能・コンポーネント
• Pipelines: CI/CDワークフローの基礎となるブロック
• Triggers: CI/CDワークフローのイベントトリガー
• CLI: CI/CDワークフロー管理のコマンドラインインタフェース
• Dashboard: Pipeline向けWeb UI
Tektonを利用したgithubからdockerhubへのビルド・デプロイ
PipelineResource Task
TaskRun
1 2
3
Taskで利用するリソースを定義する 各Stepの内容や使用するContainer
Image、パラメータを指定する
Taskを実行するために利用する。実行する
Taskの指定やTask内で利用する
Input/Outputリソースを指定
※必要に応じて、Secret(認証情報を保
存する)やServiceAccount(Podで認証
情報を利用する際に紐づける)を作成する
Tektonを利用したgithubからdockerhubへのビルド・デプロイ
PipelineResource Task
TaskRun
1 2
3
Taskで利用するリソースを定義する 各Stepの内容や使用するContainer
Image、パラメータを指定する
Taskを実行するために利用する。実行する
Taskの指定やTask内で利用する
Input/Outputリソースを指定
Inputとなる、Dockerfile
が置かれているgithubの
URLを指定
Outputとなる、Docker
Imageが置かれる予定の
DockerHubを指定
Tektonを利用したgithubからdockerhubへのビルド・デプロイ
PipelineResource Task
TaskRun
1 2
3
Taskで利用するリソースを定義す
る
各Stepの内容や使用するContainer
Image、パラメータを指定する
Taskを実行するために利用する。実行する
Taskの指定やTask内で利用する
Input/Outputリソースを指定
どのImageを使ってどのよ
うにビルドするのかを表す
各Stepを定義している
パラメータとしてInputとな
るgithubのパスを指定。
PipelineResourceを利
用している
Tektonを利用したgithubからdockerhubへのビルド・デプロイ
PipelineResource Task
TaskRun
1 2
3
Taskで利用するリソースを定義す
る
各Stepの内容や使用するContainer
Image、パラメータを指定する
Taskを実行するために利用する。実行する
Taskの指定やTask内で利用する
Input/Outputリソースを指定
実行するTaskを指定する
PipelineResourceを利
用し、input/outputのリ
ソースを指定する
Tektonを利用したgithubからdockerhubへのビルド・デプロイ
外部リソース
Input
外部リソース
Output
※Lambdaは初回動作とその後の動作で動
作時間が異なる
TektonでもPod内のContainerの作成・起動
に関しては差はなかったが、環境内に
Container Imageが存在しない分初回は遅く
なっていた
1回目: 8m27s、2回目: 2m13s
Knative Lambda Runtimeの実践
Service
Route Configuration
Revision
PipelineResource
TaskRun
Task
Container
Image
Code
Pod
tm/aws-custom-runtime
bootstrap
aws/aws-lambda-python
Handler.py
Service
③Knative Servingの
Serviceを作成し、Revision
がImageからPodを構築する
①Custom AWS Lambda
runtimesとHandler.pyを含
んでビルドする枠組みを作る
②Taskの枠組みを利用する
TaskRunを作成し、ビルド実
行してImageを作成する
Knative Lambda Runtimeの実践
handler.py (リクエストが届いた時間を含むメッセージを返す)
Knative Lambda Runtimeの実践
task.yaml (抜粋)
GitなどのコードレポジトリからDockerfileを持ってくる
のではなく、Handler.py, Custom AWS Lambda
runtimesを含むDockerfileをTask内で定義して
いる
通常のビルドする際の定義する部分
Knative Lambda Runtimeの実践
service.yaml
関数を指定(handler.pyで定義さ
れたendpointという関数)
関数がリクエストされるトリガーを設定
ランタイムを指定
デプロイ実行
Tekton TaskRunを作成し、ビルドし
てContainer Imageを作る
Knative Serving Serviceを作成し、
Lambda実行環境Podを構築する
Knative Lambda Runtimeの実践
実行結果
ログ情報
ランタイム
bootstrap
TektonでビルドされたContainer Image
Custom AWS Lambda runtimes
Knative Lambda Runtimeの実践
HTTP request
API Gateway Lambda
検証した簡易的アーキテクチャ
AWS Lambda KLR
初回処理時間 146.15 ms 数 s (Podの起動時間)
処理時間 1.26 ms ~1 s
メモリ 128 MB (52MB 利用) ~2 MB
利用しているメモリが大きいとはいえ、
やはり早いさすがAWS
コンソール上で少し設定するだけで実
行できる
まとめ
・Lambdaは別のAWSサービスとの連携が利点だが、KLRではその利点を利用できない
・Knativeが環境内に構築されている必要があるが、Knative自体が運用管理を楽にするために複数のリソー
スを常時利用しているために比較的大規模なアーキテクチャで利用推奨なので、簡易的なものには使いづらい。
そのため、導入までのステップが大きく判断が難しい
利用したい環境で他クラウドでマネージドなFaaSがある場合、オンプレミスでリソースの管理をすることを考
えると、Lambdaとの差分を埋める方が良い場合も、、
AWS Lambda KLR
実行できる環境 AWSのみ オンプレミス、IaaSが存在する各クラウド
運用・管理 コンソール上/CLIで少々設定 k8sを理解できる人材が必要
性能
※p32を参考
メモリ使うが早い メモリにもよるが、podの立ち上げに時間か
かる可能性あり
セキュリティ IAMを利用することで容易に設定できる K8sの基本的なセキュリティを利用する必
要がある
LambdaとKLRの比較
参考にしたもの
私自身まだまだ初心者ではございますが、これから始めようという方もいるかもしれないので、、
・”Kubernetes完全ガイド 第2版” 著者:青山真也
言わずと知れた参考書、k8sとは?という段階で利用。全体的な理解に使えた。
・Udemy “Certified Kubernetes Administrator (CKA) with Practice Tests”
・Udemy “Kubernetes Certified Application Developer (CKAD) with Tests”
参考書読むの疲れて手を動かして学習したいときに利用。図が非常にわかりやすい。資格勉強でも利用。
字幕でkubernetesを読み込んでくれていないのが少し悲しいところ。
ご清聴ありがとうございました。
【参考】 Custom AWS Lambda runtimes
Service
Route Configuration
Revision
PipelineResource
TaskRun
Task
Container
Image
Code
Pod
tm/aws-custom-runtime
bootstrap
aws/aws-lambda-python
Handler.py
Service
【参考】 Custom AWS Lambda runtimes
tm/aws-
custom-runtime
bootstrap
aws/aws-
lambda-python
Handler.py
Next Invocation API
Invocation Response
API
Invocation Error API
Initialization Error API
bootstrap
Handler
(Function)
Runtime API
Invoke
error
error
response
event
KLRアーキ内のPod
AWS Lambda 実行環境
Invoke

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Editor's Notes

  1. LF: Linux Foundation CNCF: Cloud Native Computing Foundation