新しいLinux namespaceである「CPU Namespace」について - inductor's blog
はじめに この記事は、以下のlwn.netの記事を抄訳したものです。 lwn.net CPU Namespaceのご紹介 これはCPU namespaceのインターフェスとそのメカニズムを証明するための初期プロトタイプです。 現状におけるCPUリソースの制限方法 Linuxカーネルでは、タスクのCPUリソースを制御するために2つの方法を提供します。 cgroup cpuset: 該当のグループにアタッチされた単一または複数のタスクの集合に対し、CPUリソースを制限するためのメカニズムです。 syscall sched_setaffinity: CPUの集合に対して特定のタスクをピニングするためのシステムコールです（訳注: NUMA利用時の条件下などにおいてよく利用される手法）。 また、カーネルはシステムにおいて利用可能なCPUリソースを閲覧可能にするために3つの方法を提供します。 sys/
CIOpsとGitOpsの話 - inductor's blog
はじめに GitOpsという言葉が生まれたのが自分の知る限り2017年頃なのですが、世の中にあるCI/CDの仕組みはまだほとんどがCIOpsもしくは手動のオペレーションによって成り立っていると思っていて、かつては自分もそうだったのですが「Gitで管理されていればGitOpsなんでしょ？」という勘違いを払拭したくてこのエントリーを書いています。 GitOpsとCIOpsは全然違う まず前提としてGitOpsの明確な定義を知らないという場合、あなたの思う「Gitを契機とした自動デプロイの仕組み」は基本的にはCIOpsです。GitOpsとCIOpsは思ったよりも大きな違いがあって、そもそもGitOpsの必要性が分かっていない場合、自動化によって成立しているデプロイはCIOpsが基本です。 CIOpsとGitOpsの一番の違いは、Push型かPull型かである CIOpsの場合、例えばGitHub
軽量Dockerイメージに安易にAlpineを使うのはやめたほうがいいという話 - inductor's blog
はじめに やめろ、ではなく、やめたほうがいい。です。自分のユースケースに合ってるか今一度確認することを推奨します。基本的にはAlpineは避けたほうが良い、というのが2021年時点での私の認識です。 なんで？ libcに一般的な互換性が不足しているからです。Ruby、Python、Node.jsなどでNativeモジュールをバンドルしているアプリケーションの場合、パフォーマンスの劣化や互換性の問題にぶち当たる場合があります。 superuser.com あとは他のベースイメージの軽量化もそれなりに進んできていて、Alpineが定番軽量イメージと言う認識は2018年頃には消えつつあったかなという認識でいます。 どうすりゃええねん ※Debian Slimがあるやんってツッコミ結構もらったんですが、Slimは当たり前過ぎてもう紹介しなくていいかなっていう甘えで省略していました。よろしくおねがい
Kubernetes 1.20からDockerが非推奨になる理由 - inductor's blog
追記: Kubernetes側での公式のアナウンスが2本出ているのでこちらも合わせてご覧ください。 kubernetes.io kubernetes.io Kubernetesコミュニティを眺めていたら、やたらめったら色んな人達が1.20 RCのリリースノート引っ張り出して「Dockerが非推奨になるからちゃんと対策を検討してね！！！」とアナウンスをしていて、挙げ句SIG Contributexではその対策に追われてバタバタしている自体を観測しました。 CNCF Ambassador Slackでもだいぶ燃え上がっていて、見かねて dev.to に記事を投稿したのでそれをかんたんに日本語にまとめてみようと思います。英語のほうはこちらをご覧ください。 dev.to 追記2. 影響範囲を知りたい場合はまずこちらをお読みください blog.inductor.me 追記2. 影響範囲を知りたい場合
Kubernetesにおける秘匿情報の扱い方を考える - inductor's blog
はじめに KubernetesではWebアプリケーションから業務用のワークフロー（バッチ処理とか）に至るまで様々なアプリケーションを動かすことができるが、現実世界において苦労するポイントの1つは、ワークロードに秘匿情報を渡すための方法である。 例えば、アプリケーションの上でデータベースに接続するために必要なエンドポイントの情報やパスワードなどの認証情報は、アプリケーションのソースコードに直接書くことはご法度だし、コンテナ化する際に内包することも原則タブーである。また環境変数として注入する場合でも、その情報が物理ディスクに残ってしまう場合などを考え最新の注意を払う必要がある。 ここではKubernetes上のワークロードに秘匿情報をできるだけ安全にわたすための方法を運用者・開発者の目線で考える。 Kubernetesが持つ外部情報注入の仕組み Kubernetesの場合、アプリケーションに情
社内勉強会にて監視に関して発表した資料を公開します - inductor's blog
はじめに こんにちは。inductorです。 今回は、社内のSRE技術共有会にて、MLOpsチームにおける監視の考え方や取り組みについて発表したので、その資料を展開します。 speakerdeck.com ご意見ご感想お待ちしております！
Amazonが作ったサーバレスアプリケーションのための軽量VM、Firecrackerの論文を読み解く -その1- - inductor's blog
このエントリーについて このエントリーを書き始めた経緯は下記にあります。 blog.inductor.me 1. はじめに(Introduction) サーバーレスコンピューティングは、[4、16、50、51]などのパブリッククラウド環境と[11、41]などのオンプレミス環境の両方で、ソフトウェアやサービスをデプロイ、管理するためにますます一般的になっているモデルです。サーバーレスモデルは、サーバーの運用やキャパシティ管理、自動スケーリング、従量制の価格設定、イベントおよびストリーミングデータのソースとの統合など、いくつかの理由において魅力的です。コンテナは、Dockerによって最も一般的なかたちで具体化され、運用オーバーヘッドの削減や管理性の向上など、同様の理由で一般的になっています。コンテナとサーバーレスは、従来のサーバープロビジョニング処理に比べて明確な経済的利点を提供します。マルチ
Googleが作った分散アプリケーション基盤、Borgの論文を読み解く -その1- - inductor's blog
このエントリーについて このエントリーを書き始めた経緯は下記にあります。 inductor.hatenablog.com 上記の理由の通り、目的は論文を翻訳することだけではなく、最終的にこれを踏まえて自分の見解をつらつらと書いていくところにもあります。 おそらく一番時間がかかるのはそれなので、一旦は翻訳を一通り終えた上で更に頑張っていきます。ゆっくりお待ちいただければと思います＞＜ 1. Introduction(まえがき) Borgが内部的に呼び出すクラスター管理システムは、Googleが実行するすべてのアプリケーションを許可、スケジュール、起動、再起動、および監視します。この論文ではその方法を説明します。 Borgには3つの主な利点があります。 リソース管理と障害処理の詳細を隠すため、ユーザーは代わりにアプリケーション開発に集中できます。 非常に高い信頼性と可用性で動作し、同じことを行
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