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捕鯨! 詳解Docker 
株式会社co-meeting 
パブリッククラウドエバンジェリスト 
吉田パクえ
http://www.co-meeting.co.jp/ 
Happy Work! Happy Life! 
株式会社co-meetingは、法人向けソフトウェアの開 発・販売に10年以上携わってきた4人のメンバーによっ て創業されたITベンチャー企業です。人生において大き な時間を占める「仕事をしている時間」。 
co-meetingは、世界中の「仕事をしている人」に向け て、仕事時間を充実させ人生を豊かにするWebサービス を提供していきます。
パブリック 
クラウド 
えばんじぇりすと 
吉田パクえ 
http://fb.com/pakuepakue
1. クラウドの啓蒙活動 
講演、セミナー、執筆etc 
2. マーケティング支援 
1. 商品企画、記事広告 
2. 総合的なアドバイス 
3. イベントの企画、司会、登壇 
3. 企業向け 
1. “クラウド”コンサルテーション 
プランニングから新規事業開発支援まで 
2. “クラウド”社員教育 
新入社員・営業・技術指導 
3. 自社主催イベントへの協力 
4. その他 
1. 特定非営利活動法人aipセミナー講師 
2. CompTIA Mobility+ Subject Matter Expert 
3. 学生向けセミナーや地域活性化へのお手伝い 
4. 放送大学非常勤講師 
パクえのお仕事
Dockerはなぜ生まれたのか
クラウド(IaaS)の仕組み 
仮想 
サーバ 
作成・変更 
削除・複製 
・中にサーバができる 
・サーバの管理は利用者の責任 
・OSより上を管理する 
・数分で手に入る
クラウドの実際 
物理 
サーバ 
物理 
サーバ 
物理 
サーバ 
仮想化基盤 
管理 
仮想化基盤 
仮想化基盤 
仮想 
サーバ 
仮想 
サーバ 
仮想 
サーバ 
作成・変更 
削除・複製 
実際は自動化された 
仮想化基盤の管理機構を 
経由している 
<パターン> 
・全て共有 
・仮想基盤を占有 
・物理サーバを占有
入手は早くなったけど・・・ 
仮想 
サーバ 
OS 
ミドルウェア 
アプリケーション 
OSの管理 
ミドルウェアの管理 
アプリの開発と管理 
が面倒なのは相も変わらず 
・仮想サーバを取り出せない 
・サーバ構築作業も自動化 
・冪等性が保障しにくい 
Immutable Infrastructure 
Blue-Green Deployment 
面倒なものは捨ててしまえ 
作り直せばいいじゃん
“作り直す”=冪等性の担保 
冪等性 
ある操作を1回行っても複数回行っても結果が同じであることをいう概念 
構築そのものをプログラムしてしまう 
自動化・再現性の向上
重宝されたのは“手順化”の仕組み 
正確にはChefではなく、Chef-soloが使われるようになった 
新しい課題 
・Chef-soloは環境にクライアントを入れる必要がある。 
・Rubyで書くため、Rubyを知る必要がある。 
・異なるOSによって手順が異なるためレシピを作るのが 
かなり手間がかかる 
・もともと大型の環境を想定しており、仕組みが煩雑 
最近はこっちのほうが人気 
Pythonでできている
アプリ開発者が求めるものは? 
・完成したものをそのまま持ち込みたい 
(もしくは、全く同じことを保障してほしい) 
・VMではサイズが大きいので運びにくい 
・作るのをもっと早くしたい 
OS 
ミドルウェア 
アプリケーション 
ここだけで何とかしたい!
昔からあった技術の復興~コンテナ 
OS 
ミドルウェア 
アプリケーション 
コンテナ 
コンテナ実行基盤 
物理or 仮想 
サーバ 
ミドルとアプリで塊を作り、 
その下に基盤を設けることで 
どこでも動く状態を確保する
実際のところを見てみよう ~新規のサーバを稼働させる
デモについて 
•デモで実際に行った手順は以下にて公開してあります。 
https://gist.github.com/yuyalush/5ddd4668fca01f58e25e 
是非、同じくやってみてください。
デモ:公開イメージをカスタマイズ 
dockerhub 
images 
pull 
container 
run 
tar 
save 
ps 
start / stop 
restarttop 
commit 
Server 
カスタマイズする 
運び出せる 
1 
2 
3 
4 
5
完全に同じものを迅速に作り出せる 
images 
container 
run 
Cloud A 
Server 
・仮想イメージの複製よりも早い 
・同一性が担保される 
・OSの起動が無いので早い 
・コンテナのサイズはとても小さい 
container 
container
デモ:クラウド間の移動 
Server 
images 
container 
run 
tar 
load 
Server 
images 
container 
commit 
tar 
Save 
Cloud A 
Cloud B 
scp 
構築環境 
本番環境 
・数コマンドで実施できるのでお手軽 
・シェルコマンドのみなので、自動化もしやすい 
・ダウンタイムの発生をコントロールする仕組みが必要 
同じ稼働環境
ポイント 
•コンテナはイメージからの差分しか持たない 
•runコマンドでコンテナ作成と実行 
•psコマンドでコンテナの一覧 
•rmコマンドでコンテナの削除 
•Commitコマンドでimageに昇格させ、使い回しが可能になる 
•カーネルの上位で動くため、サイズが小さい 
•仮想サーバ:ディスクイメージのサイズ(20GB~30GB) 
•コンテナ:実行する部分+アルファ(100MB~2GB) 
•動き出すまでにハードの起動やOSの起動が無い 
•アプリの起動と比較すると、サーバの作成や起動はとても遅い
実際のところを見てみよう ~開発したものを他へ持っていく
Docker Hubでの公開イメージを活用 
無料イメージを使い 
コンテナを作成する。 
稼働させるソースコードは 
独自のものを準備する流れです。 
最新版のRubyやRailsの 
インストールを割愛できる
Dockerfileを作り、 
ローカルでビルドし 
Runで動き出すそうだ。
Ruby:2.1.5のイメージを使い、必要なインストールを行っている。 
実行したところにあるソースコードを練りこんで、最後にサーバを起動している。
これまでのデモを組み合わせます 
images 
container 
run 
Dockerfile 
build 
tar 
save 
commit 
CloudA/ Server 
ソースコード入り 
構築の自動化 
運び出せる 
1 
2 
3 
4 
5 
Server 
images 
container 
run 
tar 
load 
本番環境 
同じ稼働環境 
CloudB/ Server 
scp 
6 
7 
8 
9
Dockerfileを作成 
<下準備> 
1、イメージを作るマシンにはDockerとアプリの開発環境を作っておく 
2、今回は簡単なRailsアプリの可動環境を作ります 
・RubyとRailsのセットアップを実施 
・簡易なアプリを作る 
<作業> 
1、RailsのアプリのディレクトリにDockerfiileを作成し、 
以下を一行書く。 
FROM rails:onbuild 
Server 
Dockerfile 
Cloud A 
構築環境 
ソース 
コード
イメージの構築 
docker–t build [イメージの名前]. 
文字が流れてビルドが実施される。 
Server 
Dockerfile 
Cloud A 
images 
ソース 
コード 
完了後にimagesで確認すると、 
完成したイメージが 
格納されているのが確認できる 
初回のbuildはかなり時間がかかる。 
Tips diskI/Oが早い環境を使うと効果あり。
作成されたイメージの稼働を確認する 
dockerrun –d –p 3000:3000 bookshelf-app 
Server 
Dockerfile 
Cloud A 
images 
container 
run 
ソース 
コード 
ソース 
コード
ソースコードを書き換える 
タイトルを「書籍一覧」へ 
Server 
Dockerfile 
Cloud A 
images 
container 
ソース 
コード 
ソース 
コード
イメージのリビルド 
量が少ないとほぼ一瞬で終わる 
Server 
Dockerfile 
Cloud A 
images 
ソース 
コード
もう一度コンテナを作り直す 
Server 
Dockerfile 
Cloud A 
images 
container 
run 
ソース 
コード 
ソース 
コード 
container 
ソース 
コード
イメージをファイルへ出力する 
docker save –output=bookshelf.tar bookshelf-app 
885MBでした 
Server 
tar 
Cloud A 
images 
save
別のクラウドへ転送する 
Server 
tar 
images 
Cloud A 
Server 
tar 
images 
Cloud B 
scp
イメージを取り込む 
Dockerload –input=bookshelf.tar 
Server 
tar 
images 
Cloud A 
Server 
tar 
images 
Cloud B 
container 
ソース 
コード 
Dockerfile 
ソース 
コード
起動して動作を確認する 
Server 
tar 
images 
Cloud A 
Server 
tar 
images 
Cloud B 
container 
ソース 
コード 
Dockerfile 
ソース 
コード 
run 
container 
ソース 
コード
Dockerを読み解くポイント
Dockerにまつわる誤解 
英語https://devopsu.com/blog/docker-misconceptions/ 
日本語http://postd.cc/docker-misconceptions/ 
誤解その1:Dockerを習得したら、他のシステムツールを学ぶ必要はない 
誤解その2:Dockerコンテナごとに1つのプロセスだけを持たせる 
誤解その3:Dockerを使えば、構成管理(CM)ツールを使う必要はない 
誤解その4:今すぐDockerを使うべき 
誤解その5:速度と一貫性を実現するためにはDockerを使うべき
粒度が変化していることに注意! 
物理 
サーバ 
仮想化基盤 
管理 
仮想 
サーバ 
仮想 
サーバ 
仮想 
サーバ 
仮想サーバ 
DockerEngine 
コ ン テ ナ 
コ ン テ ナ 
コ ン テ ナ 
コ ン テ ナ 
仮想サーバのリソースを共有する 
つまり、サーバの管理自体は必要!
コンテナはロールで作ること 
DockerEngine 
コンテナ 
コ ン テ ナ 
DockerEngine 
コ ン テ ナ 
コ ン テ ナ 
コ ン テ ナ 
コ ン テ ナ 
APP 
DB 
スケールさせにくい 
スケールさせやすい
どこにいるか、外から解らない 
DockerEngine 
コ ン テ ナ 
コ ン テ ナ 
コ ン テ ナ 
コ ン テ ナ 
仮想サーバ 
DockerEngine 
コ ン テ ナ 
コ ン テ ナ 
コ ン テ ナ 
コ ン テ ナ 
仮想サーバ 
DockerEngine 
コ ン テ ナ 
コ ン テ ナ 
コ ン テ ナ 
コ ン テ ナ 
仮想サーバ 
・むしろ管理するものが増えてる 
・仮想サーバが飛ぶと被害はむしろ増えている 
管理レイヤーが必要
どれが楽かは場合による 
Docker 
サーバ 
サーバ 
Docker 
サーバ 
Docker 
サーバ 
Docker 
構成管理系 
サーバ 
サーバ 
Web 
サーバ 
Web 
サーバ 
Web 
サーバ 
サーバ 
クラウドイメージ系 
サーバ 
サーバ 
Web 
サーバ 
Web 
サーバ 
Web 
サーバ 
Web
スケーラブルなアプリへの開発方針に 沿っているかが重要なポイント 
http://12factor.net/ 
http://orangain.hatenablog.com/entry/12factor-ja 
•コードベース バージョン管理されている1つのコードベースと複数のデプロイ 
•依存関係 依存関係を明示的に宣言し分離する 
•設定 設定を環境変数に格納する 
•バックエンドサービス バックエンドサービスをアタッチされたリソースとして扱う 
•ビルド、リリース、実行 ビルド、リリース、実行の3つのステージを厳密に分離する 
•プロセス アプリケーションを1つもしくは複数のステートレスなプロセスとして実行する 
•ポートバインディング ポートバインディングを通してサービスを公開する 
•並行性 プロセスモデルによってスケールアウトする 
•廃棄容易性 高速な起動とグレースフルシャットダウンで堅牢性を最大化する 
•開発/本番一致 開発、ステージング、本番環境をできるだけ一致させた状態を保つ 
•ログ ログをイベントストリームとして扱う 
•管理プロセス 管理タスクを1回限りのプロセスとして実行する
簡単な話・・・ 
アプリ稼働環境として使うなら、以下の4つは個別に用意すること。 
1、ロードバランサー 
各コンテナへリクエストを分散させる 
2、データの永続化部分 
つまりDBはサービス使うか、自分で作っておく 
3、キャッシュ部分 
・L7のロードバランスで固定させる 
・RedisなどのKVS使ってセッション情報を共有する 
4、ログ 
コンテナの中に残すと後で読めない 
それ以外にも 
・コンテナの死活監視が必要 
・構成管理も要るよ 
・環境変数にコネクト先を入れる仕組み 
(もしくは、それに相当する何か)
Dockerを補強する動き
Kubernetes : クーバネティス
Pod 
Pod 
かなりややこしい。。。 
DockerEngine 
コ ン テ ナ 
コ ン テ ナ 
コ ン テ ナ 
コ ン テ ナ 
DockerEngine 
コ ン テ ナ 
コ ン テ ナ 
コ ン テ ナ 
コ ン テ ナ 
Master 
Proxy 
PrivateImages 
Master: 各Pod内のコンテナを監視し、決められた数を生成する 
Proxy: どこに通信するかを調整する
ログについてはFluentdになりました 
https://github.com/GoogleCloudPlatform/kubernetes/blob/master/contrib/logging/fluentd-ek/README.md
Dockerを扱う専用OSの登場 
etcd : 実体はKVS。クラスタ間での設定を共有する 
ISOイメージで134MBほど
CoreOSによるクラスター管理 
Apache2.0ライセンスによるオープンソース提供
個人的な印象 
•難しすぎる 
•超巨大な構成の中で使わないと効果を発揮できない 
•そもそも、サーバのリソースが共有になるので 物理サーバを使うor 巨大なインスタンスを使う でもしないと、管理工数増が目立ってしまうのでは? 
•クラウドベンダーが管理機構を含めて用意してくれないと 事実上使えないと考えてます。
各ベンダーの最新動向
You will be billed for those instances according toCompute Engine's pricing, 
until the clusters are deleted.
CoreOSの狙い 
つまり、クラウドベンダーがDockerのクラスタ管理機構を 
独自に提供するようにすること。
Kubernetes Visualizerのリリース
Amazonは? 
2014/11/12辺りに何かありそう・・・ 
https://gigaom.com/2014/11/09/887434/
Amazon EC2 Container Service 
http://aws.typepad.com/aws_japan/2014/11/aws_container.html 
•簡単なクラスター管理-ECSはDockerコンテナから成るクラスターをセットアップし管理します。 ECSはコンテナの起動や終了を行い、クラスターのステート情報を保持します。複数のアベイラビリ ティゾーンにまたがる数万のコンテナを保持するクラスターに簡単にスケールすることができます 
•ハイパフォーマンス-アプリケーションのビルディングブロックとしてコンテナを用いることができ ます。数秒で数千のコンテナを起動、停止、管理できます 
•柔軟なスケジューリング-ECSは組み込みスケジューラーを持っており、可用性、効率性の面でコン テナをクラスター上で適切に管理します。ECSはステート情報へのアクセスを提供しますが、もちろ ん、独自のスケジューラーや既存のオープンソースのスケジューラを用いてサービスAPIを利用するこ とも可能です 
•拡張可能でポータブル-ECSはオンプレミスで用いるのと同様のDockerデーモンを用います。オンプ レミスで用いたものを容易にAWSに持ち込み、持ち出すことが可能です 
•リソースの効率的利用-コンテナ化されたアプリケーションはリソースを非常に効果的に使えます。 単一のEC2インスタンスの上で複数のお互いに関係のないコンテナを走らせることができます。例え ば、同じインスタンスの上で、短期間だけ画像処理を行うコンテナと、長期間にわたって動かすWeb サービス用のコンテナを同時に動かすことができます 
•AWSの他サービスとの統合-ECS上のアプリケーションは、もちろん、Elastic IPアドレスやリソース タグ、Virtual Private Cloud (VPC)といったAWSの機能を利用できます。コンテナはEC2やS3と同様に 新しいレベルのビルディングブロックとして用いることができるでしょう 
•セキュアなサービス-VPCの中のEC2インスタンスでタスクを動かすことができます。タスクはIAM ロール、セキュリティグループなどのAWSセキュリティ機能を活用できます。コンテナはマルチテナ ント環境で動作し、定義されたインタフェースを通じてお互いに会話することができます。コンテナ が稼働するEC2インスタンスも完全に所有しコントロールできます。 
以下、抜粋
説明から読み解く 
1、クラスター管理のサービス 
EC2のインスタンスを追加することで、以降の管理をしてくれる 
2、タスクベース 
JSONにてタスクを設定することで、元となるイメージや必要な 
コンテナ数を確保してくれたりする。コンテナ同士のリンクも可能。 
すでに、アプリケーションが必要とするサービス群(DB,キャッシュ, 
メッセージング,ストレージなど)があるため、フロント側の管理に 
特化したサービスになっている印象
IBM BluemixでもDocker対応
OSの動き
Ubuntu Core 
Ubuntuさんは管理機構などを用意せず、コンテナ技術に特化したOSの準備まで
Project Atomic 
構成管理にはKubernetesを使っている
次世代WindowsServerでもコンテナーが動く 
http://weblogs.asp.net/scottgu/docker-and-microsoft-integrating-docker-with-windows-server-and-microsoft-azure
その他
こんなのも登場 
日本時間で2014/11/12
最大のポイントは、Herokuの 
ワークフローをそのまま持ち込めること
LB、死活監視、ロギング、構成管理も持っている
CI環境のサービスdorone.io 
オープンソース版が公開されており、 
テスト環境としてDockerを使っている 
http://blog.drone.io/2014/2/5/open-source-ci-docker.html
慌ただしいDocker
http://blog.docker.com/2014/12/announcing-docker- machine-swarm-and-compose-for-orchestrating- distributed-apps/ 
Docker環境構築を 
楽にするツール 
クラスタリング環境の 
管理機能 
コンテナの管理機構 
を作っているそうです
http://blog.docker.com/2014/12/docker-announces-docker-hub-enterprise/ 
DockerHub Enterpriseのリリース 
Dockerで作られたイメージを 
保存しておくリポジトリ。 
プライベート環境にHubを構築できる。 
IBMがパートナーシップを結んだと 
発表があり販売する。 
BluemixやSoftLayerでの展開がありそう。
CoreOSが独自にコンテナ作るとか言い出した 
https://coreos.com/blog/rocket/ 
Dockerには根本的な 
ところで問題があり、 
かつ機能が増え続けている 
ことへの懸念から 
独自の技術へシフト 
するというのが主張 
当面はDockerもサポート 
する体制を維持するようだ
まとめ
これまでを振り返って感じること 
•そもそも管理レイヤーがSPOF(単一障害点)にならないように しないと本番で使える気がしない。 
•もし物理サーバレベルでの障害が起きた場合、これまで以上に 可動部分が被害を受ける。それに耐えられるような構成を組む必要があ るため、かなり大がかりな仕組みが求められる。 
•ホストマシンのカーネルパニックが起きたら、全部影響を受けるので、 結果的には障害リスク箇所が増えていると感じる。 
•管理レイヤーの構成や維持にかかる労力が相当かかるので、 ベンダーからのメニューで補強されないとしんどい。 小規模構成なら、これだけの管理レイヤーにかかる工数のほうが むしろ重荷になりかねないのが現状かと。 
•クラウド環境で使う場合、稼働リソースが課金ポイントになるため 相当リソースをうまく使わないと厳しい。 小さ目サーバを多数、コンテナ少なめ:お金が厳しい 大き目サーバを少数、コンテナ多め:リスクが高い
まとめ(というか私見) 
•Dockerは流行っているので、勉強しておくのはしておこう 
•アプリケーションの開発を12facoterAppsに従い、アーキテク チャーを変えられるかが今後のカギとなる 
•もし使うなら、まずはDevOps環境として。 
•次に、セットアップのスクリプトを作るとき 
•本番で使うためには課題が多い。 ベンダーからメニューも提供され始めているのでしばし待て。 
•現在はサーバベースのリソース課金であるが、今後はプロセス課 金の方向になるかも。(というか、PaaSはすでにそうだしね)
捕鯨! 
詳解Docker 
完 
2014/12/15までの情報を元に作ってます。 
明日、また大きな変化が起きるかもしれない 
そんな日々が続いているお話でした。

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