2013/07/27 PyFes で話した Fabric のスライドです。

1. Fabric + Amazon EC2で
快適サポート生活
2013/07/27
@shiumachi

2. アジェンダ
• 前回のおさらい:
Fabric
とは
• サポートにおける課題
• EC2
を使った検証環境の構築

3. お前誰よ？
• Sho
Shimauchi
(
@shiumachi
)
• Cloudera
の問い合わせ担当
←付録B、C、D書きました

4. おことわり
• 今日話す内容は、私が個人で行っているもの
で、会社全体でやってるわけじゃないです
• あくまでこういうやり方もありますよ、というア
イデア程度のものと認識してください

5. 2013.03

7. drillbitsによる
Fabric
の紹介

8. Fabric
• Python製デプロイ・システム管理支援ツール
• アプリケーションのデプロイやシステム管理
のコマンドをSSHで実行
• 作成したスクリプトはコマンドラインから実行
可能

9. 特長

10. 特長
マジ簡単

11. Fabricスクリプトの例
from
fabric.api
import
run
def
host_type():
run('uname
-­‐s')

12. Fabricスクリプトの例
from
fabric.api
import
run
def
host_type():
run('uname
-­‐s')
関数名
=
実際のコマンド

13. Fabricスクリプトの例
from
fabric.api
import
run
def
host_type():
run('uname
-­‐s')
関数名
=
実際のコマンド
リモートマシンで
実行するコマンド

14. Fabricコマンドの実行例
$
fab
-­‐H
localhost,linuxbox
host_type

15. Fabricコマンドの実行例
$
fab
-­‐H
localhost,linuxbox
host_type
ターゲットのホスト名
“localhost”
と
“linuxbox”

16. Fabricコマンドの実行例
$
fab
-­‐H
localhost,linuxbox
host_type
ターゲットのホスト名
“localhost”
と
“linuxbox”
関数をコマンド
として実行

17. Fabricコマンドの実行例
$
fab
-­‐H
localhost,linuxbox
host_type
[localhost]
run:
uname
-­‐s
[localhost]
out:
Darwin
[linuxbox]
run:
uname
-­‐s
[linuxbox]
out:
Linux
Done.
DisconnecUng
from
localhost...
done.
DisconnecUng
from
linuxbox...
done.

18. Fabricコマンドの実行例
$
fab
-­‐H
localhost,linuxbox
host_type
[localhost]
run:
uname
-­‐s
[localhost]
out:
Darwin
[linuxbox]
run:
uname
-­‐s
[linuxbox]
out:
Linux
Done.
DisconnecUng
from
localhost...
done.
DisconnecUng
from
linuxbox...
done.
localhost
linuxbox

19. Fabricコマンドの実行例
$
fab
-­‐H
localhost,linuxbox
host_type
[localhost]
run:
uname
-­‐s
[localhost]
out:
Darwin
[linuxbox]
run:
uname
-­‐s
[linuxbox]
out:
Linux
Done.
DisconnecUng
from
localhost...
done.
DisconnecUng
from
linuxbox...
done.
localhost
linuxbox
リモートマシンで
コマンドが実行された

20. マジ簡単

21. 2013.04

25. マジ大人気

26. 話は変わって、サポートの話
• ベンダーサポートのメイン業務は障害対応
• 障害対応のキモは現象再現
• 現象再現のキモは環境再現

27. 理想
全てのお客様の環境の複製を
社内に持っている

28. 理想
全てのお客様の環境の複製を
社内に持っている
現実
そんなの無理

29. サポートの観点からの検証環境
種類
長所
短所
ローカルマシンのVM
手軽に使える
(VM起動ソフト以外は)無料
リソースの制約が厳しい
(CPU、メモリ、ディスク全て)
社内共有サーバ
比較的豊富なリソースを確保
できる
全員で共有するので1人当たり
の設備投資は比較的安価
サーバ自体の専有が難し
い
破壊的な検証ができない
長期的に見れば安くても、
イニシャルコストは結構か
かる
クラウド環境
手軽に使える
イニシャルコストがかからない
破壊的な検証も容易
ネットワークがない環境だ
と使用不能
ランニングコストは結構か
かる

30. サポート用環境と他の環境の違い
構築期間
運用期間
環境の種類
Webサービスの環
境
数日〜数週間
1年〜数年
(ただし頻繁に更新
する)
そこそこ多い
エンタープライズシ
ステム
数ヶ月〜数年
数年以上
ほとんどない
サポート用環境

31. サポート用環境と他の環境の違い
構築期間
運用期間
環境の種類
Webサービスの環
境
数日〜数週間
1年〜数年
(ただし頻繁に更新
する)
そこそこ多い
エンタープライズシ
ステム
数ヶ月〜数年
数年以上
ほとんどない
サポート用環境
数分〜数時間
(設計含む)
数時間〜数日
コンポーネントの組
み合わせ数だけあ
る(事実上無限)

32. サポート用環境と他の環境の違い
構築期間
運用期間
環境の種類
Webサービスの環
境
数日〜数週間
1年〜数年
(ただし頻繁に更新
する)
そこそこ多い
エンタープライズシ
ステム
数ヶ月〜数年
数年以上
ほとんどない
サポート用環境
数分〜数時間
(設計含む)
数時間〜数日
コンポーネントの組
み合わせ数だけあ
る(事実上無限)
しかも、「間違った」
環境を構築する必
要もある

33. サポート対象のソフト
• 約20種類
• メジャーバージョン2つ、それぞれにマイナー
バージョンが5つ、計10バージョン
• これらのバージョンが組み合わせて使用され
る

34. Hadoop:
サーバの数が多い
マスタ1
マスタ2
マスタ3
スレーブ
スレーブ
スレーブ
スレーブ
スレーブ
スレーブ
スレーブ
スレーブ
クライアント
管理
サーバ

35. 解決策:
fabric
+
EC2
スポットインスタンス
• 環境の組み合わせ数が多く、しかも毎回異な
る
– chef
/
ansible
などよりも毎回カスタマイズして構
築する方が速い
• 環境は使い捨て
– スポットインスタンスなら安く済ませられる

36. Amazon
EC2
スポットインスタンス
• 安い
– m1.large
だと価格は通常の20%以下
– 1時間あたり6.7円
• 永続化できない
– 停止したら削除
m1.large
通常のインスタンス
35円
/
時間
m1.large
スポットインスタンス
6.7円
/
時間

37. 基本戦略
• ローカル環境(VMなど)で再現できるなら、極
力そちらを使う
• EC2
を使うのは必要な場合だけ(サーバ間の
通信の問題やソフトウェアの組み合わせ時の
調査など)

38. 基本戦略
• ローカル環境(VMなど)で再現できるなら、極
力そちらを使う
• EC2
を使うのは必要な場合だけ(サーバ間の
通信の問題やソフトウェアの組み合わせ時の
調査など)
• 手動でやった方が早いかどうかのトリアージ
が重要
– サポートは1分1秒を争う仕事

39. 現象再現までの流れ
インスタンスの起動
OS周りの構築
ソフトウェアの環境構築
現象再現の試行開始
テストデータの投入

40. 現象再現までの流れ
インスタンスの起動
OS周りの構築
ソフトウェアの環境構築
現象再現の試行開始
テストデータの投入
手動で起動している
毎回必要な数も違うた
め、スクリプト化するより
手動の方が速い
頻度が上がったら自動
化するかも

41. 現象再現までの流れ
インスタンスの起動
OS周りの構築
ソフトウェアの環境構築
現象再現の試行開始
テストデータの投入
Fabric
で構築スクリプト
を保持
作成後はAMI(EC2上の
ディスクイメージみたい
なやつ)として保存
ここは
Chef
/
ansible
を
使ってもいいかも

42. 現象再現までの流れ
インスタンスの起動
OS周りの構築
ソフトウェアの環境構築
現象再現の試行開始
テストデータの投入
どのコンポーネントをインス
トールするか、などをFabric
コマンドから選択
インストール後の設定もここ
で行う
バージョンの違いはここで吸
収する

43. 現象再現までの流れ
インスタンスの起動
OS周りの構築
ソフトウェアの環境構築
現象再現の試行開始
テストデータの投入
調査対象のソフトや、お客
様のユースケースによって
テストデータの種類が異な
る
まだ自動化できてないので、
データ生成から自動化した
い

44. 現象再現までの流れ
インスタンスの起動
OS周りの構築
ソフトウェアの環境構築
現象再現の試行開始
テストデータの投入
多くの場合手動での作業
同一の手順が増えたら自動
化する

45. 実際のスクリプトはこんな感じ

46. サポートとしてのFabricの使い方
• 「手順書書くよりFabric」
• 「メモ帳に残すよりFabric」
• 大抵は同じ環境は二度と使わない
• しかし、場合によっては一週間後に使うかもし
れない
• サポートは救急隊員
– 手動の方が早い場合も多い
– 自動・手動のバランスをとりましょう

47. よくある質問
Q.
冪等性はどうなるの？
A.
Chef
とか Ansible
を使ってください
Q.
インストールにも
Fabric
は使えるの？
A.
以下の場合は最初から
Chef
/
Ansible
を使いま
しょう。
-­‐ 環境の再利用性が高い
-­‐ そこそこ複雑な構成
これらのツールは学習コストが高いので考えなしに
突撃するのはおすすめしない

48. よくある質問
Q.
実運用するときにfabfileを1つだけ作るのか、
それとも分けた方がいいのか
A.
場合によりますが、今後修正・拡張するなら
分けた方がいいかと
Q.
fabtool
とか
cuisine
はいつ使えばいいの？
A.
fabric
だけで書くのがめんどくなったと感じた
ときに調べればいいと思います

49. よくある質問
Q.
sudo
するときにパスワード入れるのめんどくさい
A. /etc/sudoers
に NOPASSWD
追加してください
Q.
同じIPを env.host
に設定するとどうなるの？
A.
ダブりは削除されます
Q.
標準出力のサイズが大きいとどうなるの？
A.
プロセスが止まって結果が返ってこなくなるかも
Q.
SSHのポートが22番と異なるときはどうすればいい？
A.
host:port
で普通に指定できます

50. おしまい