클라우드 서비스운영 플랫폼 가루다 패스트캣 송상욱 대표이사

1. 클라우드 서비스운영 플
랫폼 가루다
OpenCloudEngine
패스트캣 CTO 송상욱
swsong@fastcat.co

2. Agenda
• Docker
• Mesos
• Garuda
• Billing
• Metering
• Billing/metering구현
• 패턴분석

4. Docker
• 오픈소스 컨테이너
– 여러개의 App을 단일 호스트에서 구동하기 위한
개념
– chroot와 가상화의 중간정도의 개념
– 가상화와 비슷하지만, Guest 운영체제가 필요없
는 가벼운 대안제시.
– 이식성 - 가상머신, 클라우드, PC 어디서든 실행
가능.
• Immutable Infrastructure 구현
– 한 번 설정한 운영 환경은 변경하지 않는다
– 호스트 OS와 운영환경 분리
– 운영환경만 이미지화하여 재사용

5. 가상화

6. Docker
https://www.docker.com/whatisdocker/

7. 도커의 성능

8. Docker hub
• 수많은 개발자들이 다양한 도커 이미지를
올리고/받고/검색할 수 있는 공식 도커 이
미지 저장소
• https://registry.hub.docker.com/

9. Mesos

10. Mesos 소개
• 분산 시스템 커널
– 리눅스 커널과 동일하며, 단지 추상화 레벨만
다르다.
• 모든 머신에서 동작하며, 실행 어플리케이션에
대해 리소스관리와 스케쥴링 API를 제공.
• Mesosphere : Mesos 서비스 제공
• Mesos 프레임워크 : Marathon, Chronos,
Aurora..
• Marathon은 작업(컨테이너)관리담당이며,
Chronos는 작업스케쥴러이다.

11. Mesos 소개
• 아파치 Top Level 프로젝트
• 트위터, 에어비앤비, 미소스피어가 사용
• GCE 기반의 Mesos 서비스
(https://google.mesosphere.com/)
• 운영시 10000대 노드까지 확장가능
• 패키지와 서포트는 미소스피어 담당
• 기본적으로 Docker지원
• 튜토리얼 코스
http://docs.mesosphere.com/intro-course/

12. 클라우드시대의 Apps

13. Mesos 노드추상화
• Static Partitioning은 스케일과 장애대응이 어렵다.
• Mesos의 노드들은 모든 Task에 대해 공유된다.

14. Mesos 동작구성도
• Mesos에서 Docker는 작업의 Type중 하나이다.
• Zookeeper를 통해 HA를 구성한다.
• Scheduler는 Marathon을 사용하거나, 직접 개발이 가능하다.

15. Mesos 구성도1
• Marathon은 PaaS플랫폼
• Kubernates 지원 https://github.com/mesosphere/kubernetes-mesos

16. Mesos 구성도2
• 하이브리드 Cloud 구성가능
• Batch 작업은 Chronos로 지원

17. Mesos 프레임워크
• Meta-Frameworks / HA Services: Aurora,
Marathon
• Distributed Cron: Chronos
• Containers: Docker
• Continuous Integration: Jenkins, GitLab
• Big Data: Hadoop, Spark, Storm, Kafka, C
assandra, Hypertable, MPI
• Python workloads: DPark, Exelixi

18. Mesos 프레임워크
마라톤은 Rails, Django등을 실행할 수 있으며, 어플리케이션을 시작,정지, 스케
일링 할수 있는 REST API를 제공한다.

19. Mesos 동작원리
1. 슬레이브에 여유 리소스가 생기면, 마스터에게 여유정보를 통
보한다.
2. 할당정책에 따라서, 마스터는 얼마나 많은 리소스가 각 프레
임워크에 할당되었는지 결정한다.
3. 그다음, 마스터가 제안를 보내고, 스케줄러는 어는 제안 리소
스가 받아들여졌는지 선택한다.
4. 프레임워크가 제안 리소스를 받아들이면, 실행할 작업내용을
Mesos에게 보낸다.
5. 적합한 리소스를 실행기에 할당한 슬레이브에게 마스터는 차
례대로 작업들을 보낸다.
6. 최종적으로, 프레임워크는 작업을 실행하게 된다.

20. Scheduler 개발
import org.apache.mesos.MesosSchedulerDriver;
import org.apache.mesos.Protos;
import org.apache.mesos.Protos.*;
import org.apache.mesos.Protos.TaskID;
import org.apache.mesos.Scheduler;
import org.apache.mesos.SchedulerDriver;
public class MyScheduler implements Scheduler {
// Override Scheduler Functions like resourceOffers, etc.
}
* 리소스 할당등의 스케쥴러를 개발할수 있다.

21. Executor개발
import org.apache.mesos.Executor;
import org.apache.mesos.ExecutorDriver;
import org.apache.mesos.MesosExecutorDriver;
import org.apache.mesos.Protos.Environment.Variable;
import org.apache.mesos.Protos.*;
import org.apache.mesos.Protos.TaskID;
import org.apache.mesos.Protos.TaskStatus;
public class MyExecutor implements Executor {
// Override Executor Functions such as launchTask, etc.
}
* 작성실행기등의 Executor를 개발할수 있다.

22. 참고자료
• https://docs.mesosphere.com/
• http://abhishek-tiwari.com/post/building-
distributed-systems-with-mesos
• http://www.slideshare.net/Docker/buildin
g-web-scale-apps-with-docker-and-meso
s

23. Garuda

24. 시스템 구성도
Garuda master
Master Node
Docker
Registry
DB
Garuda console
Load balancer
ProxyDMZ
REST API
Web UI
Firewall
Internet
Master
Slave
Master Master
Slave Slave ...
Cluster
ZK
Internal Firewall
Admin
http://<appId>.mydomain.com
* 색이 칠해진 박스는 하나의 VM Instance를 나타낸다.
App Store

25. Master Node
Garuda master
Garuda console
• 웹 어드민을 제공하는 데몬
• Listening on 80 port
• 웹 UI 제공
• Running on Tomcat, Jetty or JBoss
• 실제 모든 작업은 Manager 데몬으로 REST API
를 호출함으로서 수행된다.
• 시스템관리와 클러스터 컨트롤을 제공하는 데몬
• REST API listening on 8080 port
• 내부컴포넌트는 API Listener와 Console, Cloud
Controller, Cloud Watch등이 있다.
• REST API listening on 8080 port (Embedded)
Management
Cloud Controller
REST API
Jetty *:8080
Garuda master
• 전체시스템관리
• APP 메타데이터 관리
• 사용자 관리
• 클러스터 관리 / 컨트롤
• Mesos 통신
• Scale-in/out 담당
Master Node
Cloud Watch
• App 사용량을 감지하여 Scale-in/out 결정

26. Cluster
• Marathon Slave의 역할로 실제 사용자 어플리
케이션이 실행되는 서버
• 최소 1개이상으로 계속 추가가능
• Marathon Master의 역할로 작업분배를 담당
• HA를 위해 3개로 구성하여 Zookeeper와 통신
• Leader로 선정된 Master 하나만 Active이며 나머지 2
개서버는 Standby.
Master
Slave
Master Master
Slave Slave ...
Mesos-slave
HAProxy
Mesos-master
Marathon
zookeeper
• Marathon framework 기반의 작업을 실행
• Master, Slave, Garuda master와 통신한다.
Docker Daemon • Docker 작업이 실행가능하도록 daemon 설치
Slave
Cluster
Master
• Marathon에서 자동설정해주는 프록시
HAProxy
• Marathon에서 자동설정해주는 프록시
• 로드밸런서가 직접 Slave를 바라보므로, 사용할일은 없음.
• Master에 설치되는 Daemon들은 모두 HA가 가능하므로,
같은 인스턴스에 함께 설치하여 노드를 절약하도록 한다.

27. Clusters
• 클러스터는 App을 실행하는 환경을 제공하며, App을 제
어한다.
• Mesos + Marathon을 사용한다.
• Master 구성
– Mesos-master
– Marathon
– Zookeeper
– HAProxy
• Slave 구성
– Mesos-slave
• Mesos는 ZK Quorum을 위해 3대가 소요되며, Active-
Standby 로 사용된다.
• Controller와의 통신은 Mesos와 Marathon의 고유 REST
API를 사용한다.

28. Clusters 구성도
Mesos-master
Zookeeper
HAProxy
Master #1
Mesos-master
Zookeeper
HAProxy
Master #2
Mesos-master
Zookeeper
HAProxy
Master #3
Marathon Marathon Marathon
Mesos-slave
Slave #1
Mesos-slave
Slave #2
Mesos-slave
Slave #3
각 Mesos-slave는 리더로 선출된 Mesos-master 와 통신한다.
Mesos Master
Mesos Master
Active(리더선출)
Standby
Marathon
Marathon
범례

29. Load Balancer
• 서브도메인에 App ID가 입력되므로, App별로 분기해준다.
Load balancer
HAProxy
mesos-marathon-bridge
Cron
• 로드밸러서는 Public IP를 부여받으며 외부에서 인터넷에서
접속이 가능하며 DMZ 영역에 위치한다.
• 로드밸런싱과 프록시 기능을 동시에 수행한다.
• 주기적으로 Marathon의 작업정보를 확인하여 변경사항이
있다면 HAProxy 설정파일을 업데이트하고 리로드한다.
• mesos-marathon-bridge스크립트를 주기적으로 실행한다.
frontend http-in *:80
acl hello8 hdr_end(host) -i hello8.fastcatsearch.com
use_backend hello8_server if hello8
acl tomcat4 hdr_end(host) -i tomcat4.fastcatsearch.com
use_backend tomcat4_server if tomcat4
#default_backend tomcat4_server
backend hello8_server
balance leastconn
server hello8_1 104.236.89.167:31009 check maxconn 1000
backend tomcat4_server
balance leastconn
server tomcat4_1 104.236.89.167:31324 check maxconn 1000
haproxy.cfg 예시

30. 가루다 - 클러스터 - App Store
Garuda
App Store - A
Node
AWS Cluster ( Service A )
Node Node ...
Node
Openstack Cluster ( Service B )
Node Node ...
Node
AWS Cluster ( Service C )
Node Node ...
Node
Openstack Cluster ( Service D )
Node Node ...
App Store - B
App Store - C
App Store - D
...
관리
Admin

31. 관리콘솔

32. 관리자 클러스터 관리흐름도
템플릿 설정
클러스터생성
클러스터 선택
클러스터 삭제
클러스터 확인
클러스터 추가

33. 클러스터 추가
템플릿 선택

34. 클러스터 설정
클러스터 아이디와 도메인 입력

35. 클러스터 생성완료

36. AWS 구성화면
현재는 AWS만 지원.
2015년도 하반기에 Openstack 지원예정.

37. 앱 스토어

38. 조직 APP 배포흐름도
조직 가입 플랫폼 선택
App 업로드
App 갯수설정
App 디플로이
App 서비스
관리자 로그인

39. 홈

40. 로그인

41. 조직 홈

42. 여러 앱 관리

43. 조직 내 사용 리소스

44. 앱 실행 정보

45. 앱 상태정보

46. 즉각적인 스케일 변경

47. 자동 서브도메인 제공

48. 제공 플랫폼
현재 제공
* tomcat7
* wildfly8.2 (Jboss)
* apache2 (php)
향후 추가제공 예정
* Django(python)
* Ruby on rails
* node.js

49. 제공 리소스

50. 자동 부하 확장

51. 데모시연

52. 패턴분석

53. 사용자 패턴분석
• Subscriber에게 더 나은 Plan 제공
• Provider는 최대 수익지점 예측
• 조용한 사용자

54. 서비스 사용률, 서비스별 사용비율, 조직별 사용비율, 사용위치정보, 그
리고 상세 데이터 테이블까지 대시보드에서 한눈에 확인할 수 있다.
Kibana를 통한 서비스사용 패턴분석
http://www.elasticsearch.org/overview/kibana

55. Claim 대응
http://www.elasticsearch.org/overview/kibana
(”basic service" OR ”advance service") AND uengine

56. Fastcat분석기를 통한 검색패턴분석
http://fastcatsearch.org/viewInOnePage/24

57. http://fastcatsearch.org/viewInOnePage/24
Fastcat분석기를 통한 검색패턴분석

58. http://fastcatsearch.org/viewInOnePage/24
Fastcat분석기를 통한 검색패턴분석

59. 끝