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![1.1: 下記URLにFirefoxブラウザでアクセスする
https://openshiftworkshop19tokyo.mybluemix.net
1.2: [Lab Key] 、[Your IBMid]にご⾃⾝のIDを
⼊⼒し、チェックボックスにチェックを⼊れて
[Submit]をクリックする
oslab](https://image.slidesharecdn.com/openshift20200109-200108003312/85/Openshift-20200109-33-320.jpg)
![1.3: Congratulations! が表⽰されたら [1. Log in IBM Cloud]
リンクをクリックする](https://image.slidesharecdn.com/openshift20200109-200108003312/85/Openshift-20200109-34-320.jpg)
![1.5: IBM Cloudダッシュボードの右上のアカウント情報の
右横の v をクリックする
1.6:[xxxxxxx – IBM] をクリックする](https://image.slidesharecdn.com/openshift20200109-200108003312/85/Openshift-20200109-35-320.jpg)
![1.7: IBM Cloudダッシュボードの右上のアカウント情報が
変更されたことを確認し、[リソースの要約]の
[Clusters]をクリックする](https://image.slidesharecdn.com/openshift20200109-200108003312/85/Openshift-20200109-36-320.jpg)
![1.8: [xxxopenshifttokyo xx]をクリックする
※本ワークショップではこちらのクラスタを使⽤します
※数字は⾃動的に割り当てられます](https://image.slidesharecdn.com/openshift20200109-200108003312/85/Openshift-20200109-37-320.jpg)
![1.9: [OpenShift Webコンソール]ボタンをクリックします。](https://image.slidesharecdn.com/openshift20200109-200108003312/85/Openshift-20200109-38-320.jpg)
![1.10: [OpenShift Container Platform]画⾯が表⽰されたら
右上のアカウント情報の隣の v をクリックし、
[Copy Login Command]を選択する
※後ほど使⽤する為、必要に応じてメモしておいてください](https://image.slidesharecdn.com/openshift20200109-200108003312/85/Openshift-20200109-39-320.jpg)
![2.2: IBM Cloud Shell for Workshopサイトの右上の
アカウント情報の v をクリックして[xxxxxxx - IBM]
を選択する](https://image.slidesharecdn.com/openshift20200109-200108003312/85/Openshift-20200109-41-320.jpg)
![Alibaba Cloud で Docker を動かしてみよう [Hands-on]](https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/20170614mastercloudhandson-170615073058-thumbnail.jpg?width=640&height=640&fit=bounds)
Openshift 20200109
- 1. IBM Developer Advocacyteam OpenShift + AI 入門 Yasushi Osonoi Client Developer Advocate
- 2. 本⽇のタイムテーブル 14:00-14:05 (5min) オープニング 資料ダウンロードなど 14:05-15:00 (55min) What is Container/Kubernetes/OpenShift? 15:00-16:30 (90min) OpenShift on IBM Cloud <ワークショップ> 16:30-17:00 (30min) クロージング
- 3.
- 4.
- 5. 出席の確認にこちらからログインしてください。 IBM Cloud へのアクセスは上記URLから行ってください https://ibm.biz/Bdztds •IBM Cloud ログイン アカウントをすでにお持ちの方は、 こちらからログインしてください • IBM Cloud ライトアカウント作成 アカウントをお持ちでない方は、 ご登録をお願いします 【本⽇のお願い】
- 6. ⽬次 1. What isContainers (コンテナ)? 2. What is Kubernetes? 3. What is OpenShift? 4. KubernetesとOpenShiftの違い 5. ワークショップ: OpenShift⼊⾨
- 7. 1. What isContainers (コンテナ)? https://developer.ibm.com/jp/new-builders/containerization/
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- 10.
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- 12. What is Container(コンテナ)? https://youtu.be/1PPPUPcUkSs
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- 15. コンテナのまとめ • 仮想マシン(VM)に⽐べてリソース効率がよい • ボータビリティーが⾼い •スケールアウトが容易 • 3段階のプロセスをコンテナのpushに使⽤することで、より アジャイルなDevOpsと継続的インテグレーションおよびデ リバリーが可能になる 動画をもう⼀度⾒たい⽅はこちら: • https://developer.ibm.com/jp/new-builders/containerization/ ⽂章での説明もあります
- 16. 2. What isKubernetes? https://developer.ibm.com/jp/new-builders/kubernetes/
- 17. 2. What isKubernetes? https://youtu.be/zGXYRQ-8pU0
- 18. Kubernetesとは 18 コンテナーの運⽤実⾏と管理を⾏うオーケストレーションツール • コンテナーが⼤量になってくると管理しきれない部分をカバー • 複数のDockerホストの管理 •死活監視 • スケジューリング • スケーリング • 障害時のリカバリー • アプリ実⾏に必要なインフラリソースを管理 • 永続的なストレージ • ネットワーク • クレデンシャル情報 etc… • 宣⾔的設定モデル • 「あるべき状態」を記述すると、それを実現し続けようとしてくれる • 障害時も⾃動で復旧作業を実施
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- 20. Kubernetesのまとめ 動画をもう⼀度⾒たい⽅はこちら: • https://developer.ibm.com/jp/new-builders/kubernetes/ ⽂章での説明もあります • コンテナーのオーケストレーション・ツール •理想状態を宣⾔すると、その状態を維持しようとしてくれる • 3つの主要コンポーネント • Pod, Deployment, Service • PodはDeploymentによって作成され、管理されます。 Deploymentによって作成されたPodへのアクセスは、 Serviceを使⽤することで容易になります。
- 21. 3. What isOpenShift?
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- 23. © 2019 IBMCorporation OpenShiftは、Kubernetesとの互換性を維持しながら、CICD機能を強化、開発者 に代わって、ビルド、リポジトリ登録、デプロイを⾃動実⾏します。 OPENSHIFT 機能拡張 OpenShift CICD利⽤ アプリケーション （コンテナ） Kubernetes アプリケーション （コンテナ） Ubuntu / CentOS… Linux Kubernetes アプリケーション （コンテナ） コンテナ ランタイム Linux OS コンテナ オーケストレーション Kubernetesの標準機能 で構築したアプリケーション どちらでも 動作可能 RHEL / RHCOS コンテナ ランタイム OpenShiftのまとめ
- 24. Red Hat OpenShifton IBM Cloud IBM Cloud™上のRedHat®OpenShift®は、⾼度にスケーラブルで信頼性の⾼いIBM Cloudプラットフォームで完全に管理されたOpenShiftクラスターを提供する包括的な サービスです。 The WeatherCompany®で毎⽇2,500億のオンデマンド予測を維持す るKubernetesサービスに直接統合されています。
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- 26. 4. OpenShift ワークショップ 4-1.OpenShift + AI
- 27. 4-1. OpenShift+AI ワークショップ IBMWatson Visual Recognitionを使った node.jsの画像認識Webアプリ をOpenShift on IBM Cloudで実⾏する 【ワークショップ完了後のアプリ画面イメージ】 本⽇はこちらを 操作してみましょう
- 28. 今回使⽤するIBM Watson API– Visual Recognition 2019年3⽉現在 Watson Assistant アプリケーションに⾃然⾔語インターフェースを追加して エンドユーザとのやり取りを⾃動化 Text to Speech テキスト⽂章を⾳声に変換する Speech to Text ⾳声をテキスト⽂章に変換する Visual Recognition 画像コンテンツに含まれる意味を検出する Discovery 先進的な洞察エンジンを利⽤して、デー タの隠れた価値を解明し、回答やトレン ドを発⾒する Discovery News Discovery上に実装され、エンリッチ情報 も付加されたニュースに関する公開デー タセット Personality Insights テキストから筆者の性格を推定する Language Translator テキストを他⾔語へ翻訳を⾏う Natural Language Understanding ⾃然⾔語処理を通じてキーワード抽出、エン ティティー抽出、概念タグ付け、関係抽出な どを⾏う Natural Language Classifier テキスト⽂章の分類を⾏う(質問の意図推定など) Tone Analyzer(⽇本語未対応) テキストから筆者の感情、社交性、⽂体を解析 Knowledge Studio コーディングなしに、業務知識から⽣成した 機械学習モデルで、⾮構造テキストデータか ら洞察を取得(学習⽀援ツール) ⼼理系 ⾔語系 照会応答系 知識探索系 ⾳声系 画像系 https://www.ibm.com/watson/jp-ja/developercloud/services-catalog.html
- 29. Watson Visual Recognition(画像認識) 画像認識「⼀般種別」(General Tagging): • 事前学習済みの分類器の出⼒を返す 画像認識「カスタム」: • 識別を⾏いたいクラスのイメージを事前学習させ、 その分類器の出⼒を返す 事前学習 不要 事前学習 必要 https://www.ibm.com/watson/jp-ja/developercloud/visual-recognition.html 画像に写った物体・情景など様々なものを分析・認識するAIサービス
- 30. 本日の IBM CloudLab Key Lab Key (⼿順1.2) oslab Passcode (⼿順2.1) ikslab
- 31. 操作の流れ 1. ワークショップ⽤の環境へのIBM CloudID関連付け 2. OpenShiftをコマンド実⾏できる環境の準備 3. Visual Recognitionサービスの作成 4. 資格情報のダウンロード 5. 資格情報のアップロード 6. 資格情報の編集 7. OpenShiftアプリの作成
- 32. 1. ワークショップ⽤のIBM Cloud環境にご⾃⾝の IBMCloud IDを関連付ける 注意事項 ・ブラウザはFirefoxをご利⽤ください ・本ワークショップ⽤のIBM Cloud環境はセミナー開催⽇を 含めて約3⽇間限定でお使いいただけます ・IBM Cloud上で継続的にOpenShiftを検証する環境が 必要な場合は、5-1. OpenShiftをご利⽤ください ・ローカルでOpenShiftを検証する環境を構築されたい場合 は、
- 33. 1.1: 下記URLにFirefoxブラウザでアクセスする https://openshiftworkshop19tokyo.mybluemix.net 1.2: [LabKey] 、[Your IBMid]にご⾃⾝のIDを ⼊⼒し、チェックボックスにチェックを⼊れて [Submit]をクリックする oslab
- 34. 1.3: Congratulations! が表⽰されたら[1. Log in IBM Cloud] リンクをクリックする
- 35. 1.5: IBM Cloudダッシュボードの右上のアカウント情報の 右横のv をクリックする 1.6:[xxxxxxx – IBM] をクリックする
- 36.
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- 39. 1.10: [OpenShift ContainerPlatform]画⾯が表⽰されたら 右上のアカウント情報の隣の v をクリックし、 [Copy Login Command]を選択する ※後ほど使⽤する為、必要に応じてメモしておいてください
- 40.
- 41. 2.2: IBM CloudShell for Workshopサイトの右上の アカウント情報の v をクリックして[xxxxxxx - IBM] を選択する
- 42.
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- 44. 3. Visual Recognitionサービスの作成 VisualRecognitionを新規に作成する⽅は次のページに進んでください。 既に以前に作成済みの⽅は、作成済みのものが使⽤できます。 作成済みの⽅は以下の⼿順でVisual Recognitionの管理の画⾯を表⽰して http://ibm.biz/watson-service-screen 「4. Visual Recognitionサービスibm-credentials.env のダウンロード」まで進んでください。 ブラウザー上で、新しいタブを開きます。 https://cloud.ibm.com/ にアクセスして、ダッシュボードを開きます。 1840867-IBMではなく⾃分のアカウントになっていることを確認し、異なって いる場合はクリックして変更します
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- 46. 3.2 Visual Recognitionサービスの選択 1.左側のメニューから「AI」をクリック 2. 下にスクロールして表⽰された「Visual Recognition」をクリック
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- 49. 管理の「ダウンロード」を クリックし、⾃分のPCに ibm-credentials.env という ファイルを保存します。 4. VisualRecognitionサービス ibm-credentials.env のダウンロード
- 50. 5. ibm-credentials.env のアップロード 5.1.ブラウザーのIBM Cloud Shell for Workshopのタブ をクリックして表⽰します。
- 51. 5. ibm-credentials.env のアップロード 5.2.メニューバーのアップロードアイコンをクリック、 ibm-credentials.envを指定してアップロード
- 52. 5. ibm-credentials.env のアップロード 5.3ファイルアップロードを確認 ls ターミナルに下記コマンドを⼊⼒し、確認します。 出⼒例:
- 53. 6. ibm-credentials.env コピーと編集 6.1.ibm-credentials.env をコピー cp ibm-credentials.env ibm-credentials.env.nodevr ターミナルに下記コマンドを⼊⼒。 出⼒例: 6.2. ibm-credentials.env.nodevr の権限変更 chmod o+r ibm-credentials.env.nodevr ターミナルに下記コマンドを⼊⼒。 出⼒例:
- 54. 6. ibm-credentials.env コピーと編集 6.3メニューバーの鉛筆(Edit)アイコンをクリックして、 エディターを⽴ちあげる 上半分にエディターが開きます
- 55. 6. ibm-credentials.env コピーと編集 6.4左側のEXPLORERからibm-credentials.env.nodevr をダブルクリックして開きます。 ダブルクリック
- 56. 6. ibm-credentials.env コピーと編集 6.5VISUAL_RECOGNITIONで始まっていない⾏(1〜4 ⾏⽬と最後の⾏)を削除します。 削除前 削除後
- 57. 6. ibm-credentials.env コピーと編集 6.6「File」メニューをクリックし、「Save」をクリッ クして保存します。
- 58. 7.1. プロジェクトを作成する oc new-projectwatson-vr --display-name="watson-vr" -- description="Sample Watson Visual Recognition Node.js app" ターミナルに下記コマンドを⼊⼒し、新しいアプリケーション⽤に新しい プロジェクトを作成します。 (コマンドは１⾏です) 7. Openshift アプリの作成 出⼒例:
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- 60. 7.2. アプリケーションの作成 ターミナルに下記のコマンドを⼊⼒し、 githubのソースコードから、アプ リケーションを作成します。 (コマンドは１⾏です) ocnew-app https://github.com/kyokonishito/watson-vr-node.git -- build-env-file=./ibm-credentials.env.nodevr --build-env CLASSIFIER_ID=food 7. OpenShiftアプリの作成
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- 64. 7.3 ビルドログを表⽰します oc logs-f bc/watson-vr-node ターミナルに下記のコマンドを⼊⼒しビルドログを表⽰し、「 Push successful 」で終わるまで待ちます。 7.4 ロードバランサーのサービスを作成します oc expose dc watson-vr-node --port=3000 --type=LoadBalancer -- name=watson-vr-node-ingress ターミナルに下記のコマンドを⼊⼒し実⾏します。(コマンドは１⾏です) 7. OpenShiftアプリの作成
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- 66. 7.5. ロードバランサーのサービスを公開します oc exposeservice watson-vr-node-ingress ターミナルに下記のコマンドを⼊⼒し実⾏します。 7. OpenShiftアプリの作成 これで完了です!ターミナルに下記のコマンドを⼊⼒し実⾏し、その結果を 参照して、OpenShift で実⾏されているアプリケーションにアクセスでき ます。 oc get route/watson-vr-node-ingress NAME HOST/PORT PATH SERVICES PORT TERMINATION WILDCARD watson-vr-node-ingress watson-vr-node-ingress-watson-vr.openshifttokyo17-0e3e0ef4c9c6d831e8aa6fe01f33bfc4-0002.jp- tok.containers.appdomain.cloud watson-vr-node-ingress 3000 None 以下のような出⼒があった場合は、 watson-vr-node-ingress-watson-vr.openshifttokyo17-0e3e0ef4c9c6d831e8aa6fe01f33bfc4-0002.jp- tok.containers.appdomain.cloud にブラウザでアクセスします。
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- 68. 7.6 ブラウザーでアプリケーションにアクセスします アプリケーションは表⽰できましたか? ボタンを押して動作確認してみましょう! 「ファイルの選択」から写真を選んだ後、各⻘ボタンを クリックして、Visual Recognitionの結果を確認します。 •Watsonで認識（Watson学習済みモデルを利⽤): • Watsonが写真を認識した内容を表⽰します。 • Watsonで認識（カスタムモデルを利⽤): • IBM提供の⾷品に特化したカスタムモデルFoodで認識し たクラスを表⽰します。 ※スマートフォンでの確認 ⼀番下にQRコードが表⽰されているので、それをスマートフォ ンのカメラで読んでアプリケーションのURLにアクセすると、ス マートフォンでも結果を確認できます。 スマートフォンでは「ファイルの選択」ボタンでその場で撮った 写真も認識可能です。
- 69. 5. OpenShift ワークショップ 5-1.コンテナーイメージからのデプロイ 4-2. ソースコードからのデプロイ 4-3. 追加ワークショップ
- 70. 5-1. コンテナーイメージからのデプロイ • Webコンソールからアプリのデプロイをしてみましょう。 右上のメニューから Add to Project -> Deploy Image を選択してください。 https://hub.docker.com/r/openshiftkatacoda/blog-django-py/
- 71. 5-1. コンテナーイメージからのデプロイ • Webコンソールからアプリのデプロイをしてみましょう。 ①openshiftkatacoda/blog-django-py と入力 ② 検索をクリック ② 画像が出たらDeployをクリック
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- 74. 5-2. ソースコードからのデプロイ • Webコンソールからアプリのデプロイをしてみましょう。 右上のメニューから Add to Project -> Brawse Catalog を選択してくださ い。 https://github.com/openshift-katacoda/blog-django-py
- 75. 5-2. ソースコードからのデプロイ • Webコンソールからアプリのデプロイをしてみましょう。 ①Language ② Python ③Pythonをクリック
- 76. 5-2. ソースコードからのデプロイ • Webコンソールからアプリのデプロイをしてみましょう。 ①Django-pyと入力 ② https://github.com/openshift-katacoda/blog-django-py ② Createをクリック
- 77. 5-2. ソースコードからのデプロイ Routeが自動的に作られます。左のメニューから Application-> Routeをクリックしてください。
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- 79. 5-2. 追加ハンズオン • WebUIからアプリのデプロイをしてみましょう。 • https://github.com/osonoi/minishift/tree/master/lab1
- 80. • Rubyプロジェクト • ocnew-app https://github.com/sclorg/ruby-ex • oc expose dc ruby-ex --type=LoadBalancer --name=ruby-ex-ingress • oc get --export svc ruby-ex-ingress 5-3. 追加ハンズオン https://github.com/sclorg/rails-ex http://rails-postgresql-example-myproject.192.168.99.112.nip.io/
- 81. • Railsプロジェクト • gitclone https://github.com/osonoi/rails-ex.git • cd rails-ex/ • oc new-app openshift/templates/rails-postgresql.json -p SOURCE_REPOSITORY_URL=https://github.com/osonoi/rails-ex • oc start-build rails-postgresql-example • oc get pods –w • (数分待つ） 5-3. 追加ハンズオン https://github.com/sclorg/ruby-ex http://rails-postgresql-example-myproject.192.168.99.112.nip.io/ このIPアドレスは環境により異なります。
- 82. 5-3. 追加ハンズオン • RedHatJapanのハンズオントレーニング ⽇本語訳 様々なデプロイメント⼿法: https://github.com/osonoi/minishift/tree/master/lab2 (Blue Green Deployment, Canary Deployment, Roling Update) • Node-RED on Minishift https://github.com/yamachan/node-red-workshop- starter/blob/japanese-readme/README-ja.md
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