KustomizeでKubernetes YAMLを管理する
Kubernetes YAMLの壁で述べたようにKubernetesのYAML管理はKubernetesユーザにとって長年の課題だ．コミュニティでは様々なツールが議論されてきた．先日SIG-CLIから登場したkustomizeは将来的にkubectlに統合される前提で開発されている+他のツールと比べても非常に筋が良い（と感じている）．本記事ではkustomizeが登場した背景とKustomizeを使って何ができるのかをまとめる． Declarativeであること Declarative ConfigurationはKubernetesの重要な機能の一つだ．KubernetesユーザはKubernetes APIに対してあるべきDesiredな状態を宣言（Declare）することでKubernetesはその状態になるように動き続ける．例えばユーザが「Podを5つ動かす」という状態を宣言すると
Competing With Unicornsを読んだ
Competing with Unicorns: How the World’s Best Companies Ship Software and Work Differently The Agile Samuraiの作者でありSpotifyにおいてAgile CoachとEngineerを努めたJonathan Rasmussonによる本．本書はUnicornもしくはTech companyがどのようにチームをつくり，組織をスケールさせ，文化を作っているのかについて書いている．タイトルにUnicornとあり複数の企業を扱ってるように見えるが，基本的には作者のSpotifyにおける体験が基になっておりSpotifyの話が中心になっている． なぜMicroservicesか?ではMicroservicesの最終ゴールは組織にあると書いた．これは共通の見解（のはず）である一方で，Microse
なぜMicroservicesか?
現職においてMonolithアーキテクチャからMicroservicesアーキテクチャへの移行とその基盤の構築に関わって2年近くが経った．未だ道半ばであるがこれまでの経験や日々のインプットをもとにいろいろ書いておこうという気持ちになった．本記事ではそもそもMicroservicesアーキテクチャとは何かを整理し，なぜやるべきか?・なぜ避けるべきかを整理する． Microservices? Microservicesアーキテクチャとは「Single purpose，High cohesion，そしてLoosly Couploedなサービスを組み合わせてシステムを構築する」アーキテクチャ手法である．それぞれの原則をまとめると以下のようになる． Single purpose: 一つのことに集中しておりそれをうまくやること Loose coupling: サービスは依存するサービスについて最小限の
Golangの新しいGCアルゴリズム Transaction Oriented Collector（TOC）
http://golang.org/s/gctoc Goの新しいGCのProposalが出た．まだProposal段階であり具体的な実装はないが簡単にどのようなものであるかをまとめておく． GoのGCはGo1.5において単純なStop The World（STW）からConcurrent Mark & Sweepへと変更され大きな改善があった（詳しくは“GolangのGCを追う”に書いた）．先の記事に書いたようにGo1.5におけるGCの改善は主にレイテンシ（最大停止時間）に重きが置かれいた．数値目標として10msが掲げられGo1.6においては大きなヒープサイズ（500GB）においてそれを達成していた． GCの評価項目はレイテンシのみではない．スループットやヒープの使用効率（断片化の対処）なども重要である．Go1.6までのGCではそれらについて大きく言及されていなかった（と思う）．例えばスル
Service meshとは何か
Microservicesの世界においてService meshは大きなキーワードになった．KubeCon 2017やKubeCon 2018 EUにおいても多くのセッションをService mesh（もしくはその代表格であるIstio）が占めており注目の高さも伺える．もちろんMicroservicesを進めるMercariにおいても導入を検討しており今後重要なコンポーネントの1つになると考えている．本記事ではそもそもなぜService meshという考え方が登場したのか，なぜ重要なのか? その実装としてのIstioとは何で何ができるのか? について簡単にまとめてみる． 参考文献 Service meshを一番理想的な形でサービスに使い始めその考え方を広めたのはLyftだ（と思う）．LyftはIstioのコアのコンポーネントであるEnvoyを開発しそれを用いてService meshを構築
DockerfileのONBUILD| SOTA
DockerfileのONBUILD Docker 0.8においてONBUILDというDockerfile用のコマンドが導入された．0.8ではOSXのdocker clientが脚光を浴びたが，このONBUILDはかなり強力な機能．リリースノートはこちら．ONBUILDの公式ドキュメントはこちら． ONBUILDを使うと，次のビルドで実行するコマンドをイメージに仕込むことができるようになる．つまり，ベースイメージにONBUILDによるコマンドを仕込み，別のDockerfileでそのベースイメージを読み込みビルドした際に，そのコマンドを実行させるということが可能になる．要するに，親DockerfileのDockerfileコマンドを子Dockerfileのビルド時に実行させることができる機能． これは，アプリケーション用のイメージを作るときや，ユーザ特有の設定を組み込んだデーモン用のイメージ
高速に自作パッケージをGithubにリリースするghrというツールをつくった
高速に自作パッケージをGithubにリリースするghrというツールをつくった tcnksm/ghr・Github ghrを使えば，1コマンドでGithubにリリースページの作成とそこへのパッケージのアップロードが可能になる．複数パッケージのアップロードは並列で実行される． デモ 以下は簡単な動作例． 上のデモでは，v0.1.0タグでリリースを作成し，pkg/dist/v0.1.0以下の6つのファイルを並列でアップロードしている（ghrをghrでリリースしている）．1ファイルあたり，2.0M程度なのでまあま速いかと．アップロード結果は，ここで見られる． 背景 “Go言語のツールをクロスコンパイルしてGithubにリリースする” 上で書いたようにcurl使って頑張ってAPIを叩いていたが，やっぱシェルスクリプトは嫌だし，アップロードが遅い． Githubへのリリースを行う専用ツールでaktau
KubernetesでGPUを使う
KubernetesでGPUを使う 一般的なWebアプリケーションと比較してMachine Leaning（ML）は複雑なインフラを要求する．Data processingを行う環境やModelのTraining/Validationを行う環境，実際にサービスからModelを利用するためのServingの環境といった複数の異なる環境が必要であり，WorkloadによってはCPUだけではなくGPUも必要になる．これらを効率的に扱うためのインフラを構築・運用するのは容易でなくGoogle and Uber’s Best Practices for Deep Learningにあるようにこれまで培われてきたDevOpsの知見を結集していく必要がある． このような複雑なMLのインフラとしてContainerとKubernetesが利用されることが多くなってきている．特に複数の環境間のPortabi
Kubernetes YAMLの壁
Kubernetes に入門しようする人を躊躇させる原因のひとつは間違いなくYAMLによる設定ファイルだろう．Kubernetesにアプリケーションをデプロイするとき，例えそれがシンプルなサーバーアプリケーションであっても，多くのYAMLファイルを手で記述する必要がある．初心者を慄かせるその大量のYAMLはよくwall of YAML（YAMLの壁）などと揶揄される． 初心者でなくてもKubernetesのYAMLは煩わしい．YAML自体は単なるKubernetes APIへのリクエストボディであり慣れてしまえば実はそんなに難しくない．しかし記述する内容のほとんどがBoilerplateであり何度も書いていると飽き飽きする（実際にはほとんどがコピペだが）．あるアプリケーションの開発環境と本番環境のYAMLファイルをいかに効率的に管理するかについて決定的な方法もない． そもそもKuberne
Golangのエラー処理とpkg/errors
GoConでは毎回エラー処理について面白い知見が得られる．Go Conference 2014 autumn においては（実際のトークではないが）居酒屋にて@JxckさんがRob Pike氏から以下のようなテクニックを紹介してもらっていた． Errors are values - The Go Blog Golang Error Handling lesson by Rob Pike これはWrite（やRead）のエラー処理が複数続く場合にerrWriter を定義して複数のエラー処理を一箇所にまとめてコードをすっきりとさせるテクニックであった． そして今回の Go Conference 2016 spring のkeynoteにおいてもDave Cheney氏から（僕にとっては）新たなエラー処理テクニックが紹介された． Gocon Spring 2016 実際に使ってみて/コードを読ん
SREとしてMercariに入社した | SOTA
1月16日よりMercariにてSRE/BSE（Backend System Engineer）として働いてる． これまではとある会社で社内向けのPaaSエンジニアとして働いてきた（ref. PaaSエンジニアになった）．PaaSの目標である「アプリケーション開発者の効率を最大化」を突き詰めながら少人数のチームでいかにScalableなプラットフォームを構築するかに注力してきた．Cloud FoundryやDockerといったインフラの最前線とも言える技術やアーキテクチャに触れ，かつその中で自分の技術的な柱である自動化に取り組むことができたのは非常に刺激的で自分に大きなプラスになった． その一方でPaaSというプラットフォームはその性質上サービスそのものからは中立的になることが避けられない（だからこそScalabilityを実現できるのだが）．よりサービスに近い部分，サービスの成長に直結す
Systems Performanceを読んだ
Brendan Greggによる“Systems Performance: Enterprise and the Cloud”を読んだ． Linux（Solaris）のパフォーマンスの分野でBrendan Greggという名前を聞いたことがあるひとは多いと思う．名前を知らなくてもが書いているブログやカンファレンスでの発表資料を見かけたことはあると思う．また彼が開発したFlame Graphにお世話になってるひともいるのではないか（ref. GolangでFlame Graphを描く）．とにかくパフォーマンスに関して常に先端にいるひとである． そんな彼がSystems（ここでいうSystemsとはCPUやメモリといったハードウェアとKernelやOSといったソフトウェアを指す）のパフォーマンスについて内部のアーキテクチャーを含め徹底的に解説したのが本書である．面白いに決まってる． 本書の根底
Go1.7のcontextパッケージ
Go1.7ではgolang.org/x/net/contextがcontextパッケージとして標準パッケージに仲間入りする．そしていくつかの標準パッケージではcontextパッケージを使ったメソッド/関数も新たに登場する．contextパッケージは今後さらに重要な，Gopherは普通に扱うべき，パッケージになると考えられる．本記事ではそもそもcontextパッケージとは何か？なぜ登場したのか？なぜ重要なのか？どのように使うべきか？についてまとめる． contextパッケージが初めて紹介されたのは2014年のThe Go Blogの記事 “Go Concurrency Patterns: Context”である．この記事ではなぜGoogleがcontextパッケージを開発したのか，どのように使うのか具体的な検索タスクを例に解説されている．まだ読んだことがない人はそちらを先に読むと良い． co
GolangでAPI Clientを実装する
特定のAPIを利用するコマンドラインツールやサービスを書く場合はClientパッケージ（SDKと呼ばれることも多いが本記事ではClientと呼ぶ）を使うことが多いと思う．広く使われているサービスのAPIであれば大抵はオフィシャルにClientパッケージが提供されている．例えば以下のようなものが挙げられる． https://github.com/aws/aws-sdk-go https://github.com/Azure/azure-sdk-for-go https://github.com/PagerDuty/go-pagerduty https://github.com/hashicorp/atlas-go 特別使いにくい場合を除けば再実装は避けオフィシャルに提供されているものを使ってしまえばよいと思う（まともなものなら互換性などをちゃんと考慮してくれるはずなので）．一方で小さなサービ
Golangにおけるinterfaceをつかったテスト技法 | SOTA
最近何度か聞かれたので自分がGolangでCLIツールやAPIサーバーを書くときに実践してるinterfaceを使ったテスト技法について簡単に書いておく．まずはinterfaceを使ったテストの基本について説明し次に自分が実践している簡単なテクニックをいくつか紹介する． なおGolangのテストの基本については @suzuken さんによる「みんなのGo言語」 の6章が最高なので今すぐ買ってくれ！ 前提 自分はテストフレームワークや外部ツールは全く使わない．標準のtestingパッケージのみを使う．https://golang.org/doc/faq#Packages_Testing にも書かれているようにテストのためのフレームワークを使うことは新たなMini language（DSL）を導入することと変わらない．最初にそれを書く人は楽になるかもしれないが新しくプロジェクトに参入してきたひ
GolangのGCを追う
Go1.5とGo1.6でGoのGCのレイテンシが大きく改善された．この変更について「ちゃんと」理解するため，アルゴリズムレベルでGoのGCについて追ってみた． まずGoのGCの現状をパフォーマンス（レイテンシ）の観点からまとめる．次に具体的なアルゴリズムについて，そして最後に実際の現場でのチューニングはどうすれば良いのかについて解説する． GoのGCの今 最初にGoのGCの最近の流れ（2016年5月まで）をまとめる． Go1.4までは単純なStop The World（STW）GCが実装されていたがGo1.5からは新たなGCアルゴリズムが導入された．導入の際に設定された数値目標は大きなヒープサイズにおいてもレイテンシを10ms以下に抑えることであった．Go1.5で新たなアルゴリムが実装されGo1.6で最適化が行われた． 以下は公開されているベンチマーク．まずはGo1.5を見る． Gophe
Hashicorp Ottoを読む
Hashicorpから2015年秋の新作が2つ登場した． Otto - HashiCorp Nomad - HashiCorp Ottoがなかなか面白そうなのでコードを追いつつ，Ottoとは何か? なぜ必要になったのか? どのように動作するのか? を簡単にまとめてみる． バージョンは 0.1.0 を対象にしている（イニシャルインプレッションである） Ottoとは何か? 公式はVagrantの後継と表現されている．が，それはローカル開発環境の構築も担っているという意味で後継であり，自分なりの言葉で表現してみると「OttoはHashicorpの各ツールを抽象化し開発環境の構築からインフラの整備，デプロイまでを一手に担うツール」である．ちなみにOttoという名前の由来はAutomationと語感が似ているからかつ元々そういう名前のbotがいたからとのこと． なぜOttoか? なぜVagrantで
Go言語でファジング
この記事はGo Advent Calendar 2015の21日目の記事です． 今年もGoコミュニティーから多くのツールが登場した．その中でも異彩を放っていたのがGoogleのDynamic testing toolsチームの@dvyukov氏によるgo-fuzzである． go-fuzzはGo関数のファジングを行うツールである．このツールはとても強力で標準パッケージで100以上，golang.org/x/パッケージで40以上，その他を含めると300以上のバグを発見するという実績を残している（cf. Trophies）． 本記事ではこのgo-fuzzの紹介を行う． ファジングとは? Fuzz testing - Wikipedia, the free encyclopedia ソフトウェアの脆弱性検出におけるファジングの活用 「ファジング」とはソフトウェアのテスト手法である．テスト対象となる
好きなPodcast
twitterでちょっとつぶやいてたけど，最近自分がよく聴いてるPodcastをまとめてみる．Tech系以外もすこし混じってる．他にオススメあれば教えてください． 日本語 Rebuild - Podcast by Tatsuhiko Miyagawa - Podcastを聴くという習慣はここから始まった．大学院生のころからずっと聴いてる．Liveもできる限り聴いてる．大ファン．取り上げる技術もすごい尖っていて面白い．全エピソード好きだけど，敢えてあげるなら，“3: MessagePack”，“14: DevOps with Docker, chef and serverspec”，“27: Dragon Quest, Docker and AngularJS”，“35: You Don’t Need API Version 2”, “37: N Factor Auth”，“42: When
Go言語でLet's EncryptのACMEを理解する
Let’s Encrypt TL;DR Let’s EncryptのベースのプロトコルであるACMEを理解する． まずACMEをベースとしたCAであるboulderをローカルで動かす．次にACMEのGo言語クライアントライブラリであるericchiang/letsencrypt（非公式）を使い実際にboulderと喋りながら証明書発行を行い，コードとともにACMEが具体的にどのようなものなのかを追う． はじめに 証明書というのは面倒なもの，少なくともカジュアルなものではない，というイメージが強い．それは有料であることや自動化しにくいなどといったことに起因している（と思う）．そのようなイメージに反して近年登場する最新の技術/プロトコルはTLSを前提にしているものが少なくない（e.g., HTTP2）． このような背景の中で登場したのがLet’s Encryptと呼ばれるCAである．Let’s
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
