Tech Dojo 02/09 IBM Japan CSM

Tech Dojo
マルチクラウド時代に必要な
k8s管理ソリューションとは
~Cluster APIのご紹介~
日本アイ・ビー・エム株式会社
テクノロジー事業本部カスタマーサクセス
カスタマーサクセスマネージャー
黒沢勇
2022/2/9
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マルチクラウド時代に必要な
k8s管理ソリューションとは
~Cluster APIのご紹介~
日本アイ・ビー・エム株式会社
テクノロジー事業本部カスタマーサクセス
カスタマーサクセスマネージャー
黒沢勇
2022/2/9

アンケートへのご協力をよろしくお願い致します。
Group Name / DOC ID / Month XX, 2020 / © 2020 IBM Corporation 2
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Who Are you?
自己紹介
氏名:黒沢勇
出身:神奈川県川崎市
現職: IBM CSM
趣味: 自宅ラボ、ゲーム、積みプラモ
得意技術：仮想化、k8s、クラウド管理自動化可視化
Twitter: https://twitter.com/Torlek96
Linkedin: https://www.linkedin.com/in/kurosaway-b7486714b/

現在の自宅ラボ
現在はIntel NUC４台をVMware ESXiとして使用
Corei7, 64GB DDR4を４台なので大抵のことはできる
Twitter: https://twitter.com/Torlek96
Linkedin: https://www.linkedin.com/in/kurosaway-b7486714b/

Agenda
Group Name / DOC ID / Month XX, 2020 / © 2020 IBM Corporation
1. マルチクラウド時代のk8sが持つ課題
2. Cluster API の紹介
3. Cluster API のDemo
4. Red Hat Advanced Cluster Managmentのご紹介

マルチクラウド時代のk8sが持つ課題
Customer Success, IBM Technology Sales, Japan / 12, 2021 / © 2021 IBM Corporation 6

kubernetesの振り返り
7
マニフェスト
(Yamlファイル)
開発者
フロントは2pod、
バックエンドは 3pod、
DB podは
この永続ストレージを使って、
port はこの番号を開けて、
LBの分散方式はラウンドロビン
各コンテナのイメージは
docker hubの
このURLのやつを使って
Master Node

8
コンテナ
bin/lib
アプリ
コンテナ
bin/lib
アプリ
Software LB
(Ftont用)
Software LB
(Backend用)
コンテナ
bin/lib
アプリ
コンテナ
bin/lib
アプリ
コンテナ
bin/lib
アプリ
マニフェスト
(Yamlファイル)
開発者
Master Node
マニフェストの
ルールに従って
Deploy

9
コンテナ
bin/lib
アプリ
コンテナ
bin/lib
アプリ
Software LB
(Ftont用)
Software LB
(Backend用)
コンテナ
bin/lib
アプリ
コンテナ
bin/lib
アプリ
コンテナ
bin/lib
アプリ
マニフェスト
(Yamlファイル)
開発者
Master Node
ホストのダウンで
コンテナが落ちた

10
コンテナ
bin/lib
アプリ
コンテナ
bin/lib
アプリ
Software LB
(Ftont用)
Software LB
(Backend用)
コンテナ
bin/lib
アプリ
コンテナ
bin/lib
アプリ
コンテナ
bin/lib
アプリ
マニフェスト
(Yamlファイル)
開発者
Master Node
Master nodeが
障害を検知して
別のホストに
Deploy

11
コンテナ
bin/lib
アプリ
コンテナ
bin/lib
アプリ
コンテナ
bin/lib
アプリ
Software LB
(Ftont用)
Software LB
(Backend用)
コンテナ
bin/lib
アプリ
コンテナ
bin/lib
アプリ
コンテナ
bin/lib
アプリ
マニフェスト
(Yamlファイル)
開発者
Master Node
Master nodeが
障害を検知して
別のホストに
Deploy

もし複数のクラスタがあったら？？
12
AWS用マニフェスト
開発者
コンテナ
bin/lib
アプリ
コンテナ
bin/lib
アプリ
コンテナ
bin/lib
アプリ
Azure用マニフェスト
GCP用マニフェスト
• Yamlファイルの管理だけでも煩雑
アプリの可搬性がなくなる
• セキュリティポリシーなどの
適用が判断しにくくなる
• コンテナ化しただけで、
本質的に基盤はサイロ化したまま

Kubernetesを利用した時の期待と実際
Kubernetes を利用した時の期待
Kubernetes を利用した時の実際
• どこでも同じように環境を意識せずアプリケーションをデプロイ
• アプリケーションごとに適切なリソースが管理され、
自動的にスケールアップ、スケールダウンする
• クラスタのライフサイクルが管理され、バージョンアップがされる
• アプリケーションに適用されたポリシーに一貫性がない
(クラスタでバラバラ)
• バージョンアップがされずに放置されているクラスタが出てくる
• 暴走したシステムが他のシステムに迷惑をかける
(Noisy Neighbor問題)

マルチクラウド時代のk8sが持つ課題
マルチクラウド時代=k8sにおいてはマルチクラスタ時代を指す
管理対象となる
クラスター数増大
可搬性を生かすことの
困難さ
各システムの
ガバナンス維持
• 稼働環境を意識しながらアプリを
デプロイしなければならない
• システム全体の可視性の低下
• クラウド・ベンダーごとに異なるツール
• セキュリティポリシーが
システムによっては適用されていない
• 権限管理が適切に行われていない

Cluster API の紹介

Cluster API
どこのk8sでもまとめてデプロイ、まとめてバージョンアップ、管理監視
• 現在の課題
n k8s クラスターの作成、管理手法が
プラットフォームにより違うため範囲の広い勉強が必須
• Cluster APIによる解決
ü どのプラットフォームに対しても同じ方法で
k8s クラスターの作成、ライフサイクル管理が可能
ü 業界標準のDefacto Standard (Amazon, Google, VMwareも使用)
• Cluster API 提供機能
ü 仮想マシン、ネットワーク、ストレージを含めてまとめてデプロイ
ü スケールアウト、スケールアップをコマンド１発で実行
ü ノードの生死監視
ü アップグレードの自動化

Cluster APIの概要
17
Amazon Elastic Kubernetes Service （EKS）
Microsoft Azure Kubernetes Service （AKS）
Google Kubernetes Engine（GKE）
on VMware, OpenStack
オンプレ環境 kubernetes
Cluster APIをインストールした
Bootstrap 環境
Cluster APIでデプロイした
管理クラスタ
ラップトップのDocker環境
Laptop
Docker
Clustectl
cluster.yaml ファイルに沿って
管理クラスタをデプロイ
yamlファイルに沿って
クラスタを各クラウドにデプロイ

Cluster APIのセットアップ概要
Quick Startを試そう！
前提条件
n ローカル環境にkubectlがインストールされている
n kindがインストールされている or 管理用のkubernetesクラスターがデプロイされている
(本資料はkindを使用してdockerを使うことを前提に説明)
n Clusterctlがインストールされている
• Cluster API の管理クラスターのライフサイクルを管理するためのCLIツール
https://cluster-api.sigs.k8s.io/user/quick-start.html
Laptop
Docker
現在の状態
Clustectl
kubectl

n 管理用Clusterを作成
n Dockerを使用するための初期化を実行
Management
Cluster
cat > kind-cluster-with-extramounts.yaml <<EOF
kind: Cluster
apiVersion: kind.x-k8s.io/v1alpha4
nodes:
- role: control-plane
extraMounts:
- hostPath: /var/run/docker.sock
containerPath: /var/run/docker.sock
EOF
kind create cluster --config kind-cluster-with-
extramounts.yaml
clusterctl init --infrastructure docker
Laptop
Docker

n ネットワークを設定
n 作成するWorkroad クラスターの設定を
yamlファイルで作成
Management
Cluster
※特別なネットワークを使用する場合、
以下のコマンドでネットワークを設定
export SERVICE_CIDR=["10.96.0.0/12"]
export POD_CIDR=["192.168.0.0/16"]
export SERVICE_DOMAIN="k8s.test"
clusterctl generate cluster capi-quickstart --flavor
development ¥ --kubernetes-version v1.23.3 ¥ --control-
plane-machine-count=3 ¥ --worker-machine-count=3 ¥ >
capi-quickstart.yaml
Laptop
Docker

n kubectl apply でクラスタをデプロイ
n デプロイしたクラスタにCalicoを適用
Management
Cluster
kubectl apply -f capi-quickstart.yaml
Laptop
Docker
capi-quickstart.yaml
Contorl plane Worker node
kubectl --kubeconfig=./capi-quickstart.kubeconfig
apply -f
https://docs.projectcalico.org/v3.21/manifests/calico.ya
ml

Cluster APIが用意するリソース( 1 )
n Machine リソース
• クラスタを構成するnodeを定義するリソース
• VMのスペックなどを決定
• kubelet のバージョンなど内部で使用するkubernetesのバージョンもコントロール可能
n Machine Deployment リソース
• クラスタを構成する複数nodeを定義するリソース
• kubernetes における Deployment とよく似た振る舞いをする
n MachineSet リソース
• クラスタを構成する複数nodeを定義するリソース
• kubernetes における Replicaset とよく似た振る舞いをする

Cluster APIが用意するリソース( 2 )
n Cluster リソース
• Kubernetes Clusterをspecとして抽象化したもの
• Cluster名や、使用するネットワークを指定
n MachineHealthCheck
• ノードが健全ではない状態を定義
• タイムアウト時間を設定し、タイムアウトしたノードの代わりに新しいノードを作成

FAQ
n どのインフラで使える？使えない？
• https://cluster-api.sigs.k8s.io/reference/providers.html
を参照。紹介していないインフラだとAlibabaやOpenstackでも使用可能
n どのバージョンをサポートしている？
• Kubernetesのサポート対象である、N, N-1, N-2に対応
https://cluster-api.sigs.k8s.io/reference/versions.html#supported-kubernetes-versions
• Cluster APIとの対応テーブルは下記を参照
https://cluster-api.sigs.k8s.io/reference/versions.html#release-components
• clusterctl
Clusterctlは最新版を使用することを強く推奨
バージョンアップする際にはclusterctlからバージョンアップを行う

Cluster API のDemo

Red Hat Advanced Cluster Managementのご紹介

Red Hat Advanced Cluster Management (ACM)
Red Hat ACMの主な機能
n 管理対象のクラスターの可視化
• クラスターのモニタリング機能
• リソースの検索機能
n クラスターのライフサイクル管理
• クラスタの作成/削除/アップグレード
n マルチクラスターへのアプリケーションのデプロイ
n マルチクラスターに対する一貫したポリシー適用
• セキュリティポリシーをマルチクラスターに適用
• ポリシー違反の検知と修正

他参考コンテンツ
Red Hat 花田様のblog記事
” ACM 2.1のリリース (Red Hat Advanced Cluster Management 2.1)
～たくさんの Kubernetes クラスターを簡単に管理したい”
https://rheb.hatenablog.com/entry/2020/12/21/%E3%81%9F%E3%81%8F%E3%81%95%E3%82%93%
E3%81%AE_Kubernetes_%E3%82%AF%E3%83%A9%E3%82%B9%E3%82%BF%E3%83%BC%E3%82
%92%E7%AE%A1%E7%90%86%E3%81%97%E3%81%9F%E3%81%84_%EF%BD%9E_ACM_2.1%E3%
81%AE%E3%83%AA%E3%83%AA
インストールガイド動画
https://www.redhat.com/ja/about/videos/RHACM-Kubernetes-installation-overview
ライフサイクル管理動画
https://www.redhat.com/en/about/videos/RHACM-Kubernetes-cluster-lifecycle-overview
セキュリティポリシーなどの適用動画
https://www.redhat.com/ja/about/videos/RHACM-Kubernetes-policy-engine-overview

@2021 IBM Corporation
IBM Cloud
IBM Cloud Pak for Multi Cloud Management
ハイブリッド環境全体を可視化する
ユーザーインターフェース
⾃動化コンポーネント
コンテナ & VM クラスター管理インフラ & サービス管理
アプリケーション・
ライフサイクル管理
チャージバック
& レポーティング
クラウド・ワークロード
プロテクション&コンプライアンス
パートナー
連携
Terraform Automation Ansible Automation
モニタリング
分析、トラブル
シューティング
イベント
管理、修復
Day 2
IBM Cloud Pak for Multicloud Management のさらなる進化
n IBM Cloud Pak for Watson AIOps への進化
–AI/MLを IT運⽤データに適⽤、複雑化するクラウド・ネイティブ環境の管理容易化にフォーカス
管理対象
管理機能
イベント集約とノイズ削減
動的トポロジー管理
メトリック異常予兆検知
AI、機械学習分析
ChatOps, コラボレーション
トラディショナル・ワークロード
OEM製品
ログ集約
Day 0 Day 1 Day 2
クラウド・ネイティブ・ワークロード
コンテナ環境
Red Hat OpenShift, IKS, AKS, EKS GKE
従来型ワークロード
仮想化環境
OpenStack、RHEV、VMware、パブリッククラウド
IBM Watson AIOps
Kubernetes
セキュリティー
GitOps
ログ異常検知
過去対応チケット情報連携
IBM Observability with Instana
クラウドネイティブ環境向け
Application Performance Monitoring

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IBM Cloud
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31
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Color palette
Black
R0 G0 B0
#000000
Magenta 100
R42 G10 B24
#2a0a18
Magenta 90
R81 G2 B36
#510224
Magenta 80
R116 G9 B55
#740937
Magenta 70
R159 G24 B83
#9f1893
Magenta 60
R209 G39 B113
#d12771
Magenta 50
R238 G83 B150
#ee5396
Magenta 40
R255 G126 B182
#ff7eb6
Magenta 30
R255 G175 B210
#ffafd2
Magenta 20
R255 G214 B232
#ffd6e8
Magenta 10
R255 G240 B247
#fff0f7
White
R255 G255 B255
#ffffff
Purple 100
R28 G15 B48
#1c0f30
Purple 90
R49 G19 B94
#31135e
Purple 80
R73 G29 B139
#491d8b
Purple 70
R105 G41 B196
#6929c4
Purple 60
R138 G63 B252
#8a3ffc
Purple 50
R165 G110 B255
#a56eff
Purple 40
R190 G149 B255
#be95ff
Purple 30
R212 G187 B255
#d4bbff
Purple 20
R232 G218 B255
#e8daff
Purple 10
R246 G242 B255
#f6f2ff
Blue 100
R0 G17 B65
#001141
Blue 90
R0 G29 B108
#001d6c
Blue 80
R0 G45 B156
#002d9c
Blue 70
R0 G67 B206
#0043ce
Blue 60
R15 G98 B254
#0f62fe
Blue 50
R69 G137 B255
#4589ff
Blue 40
R120 G169 B255
#78a9ff
Blue 30
R166 G200 B255
#a6c8ff
Blue 20
R208 G226 B255
#d0e2ff
Blue 10
R237 G245 B255
#edf5ff
Teal 100
R8 G26 B28
#081a1c
Teal 90
R2 G43 B48
#022b30
Teal 80
R0 G65 B68
#004144
Teal 70
R0 G93 B93
#005d5d
Teal 60
R0 G125 B121
#007d79
Teal 50
R0 G157 B154
#009d9a
Teal 40
R8 G189 B186
#08bdba
Teal 30
R61 G219 B217
#3ddbd9
Teal 20
R158 G240 B240
#9ef0f0
Teal 10
R217 G251 B251
#d9fbfb
Gray 100
R22 G22 B22
#161616
Gray 90
R38 G38 B38
#262626
Gray 80
R57 G57 B57
#393939
Gray 70
R82 G82 B82
#525252
Gray 60
R111 G111 G111
#6f6f6f
Gray 50
R141 G141 B141
#8d8d8d
Gray 40
R168 G168 B168
#a8a8a8
Gray 30
R198 G198 B198
#c6c6c6
Gray 20
R224 G224 B224
#f4f4f4
Gray 10
R244 G244 B244
#f4f4f4
Cool Gray 100
R18 G22 B25
#121619
Cool Gray 90
R33 G39 B42
#21272a
Cool Gray 80
R52 G58 B63
#343a3f
Cool Gray 70
R77 G83 B88
#4d5358
Cool Gray 60
R105 G112 B119
#697077
Warm Gray 50
R143 G139 B139
#8f8b8b
Warm Gray 40
R173 G168 B168
#ada8a8
Warm Gray 30
R202 G197 B196
#cac5c4
Warm Gray 20
R229 G224 B223
#e5e0df
Warm Gray 10
R247 G243 B242
#f7f3f2

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