Infrastructure as Dataとは何か
最近GCPから登場したKubernetes YAMLのPackage managerであるKptは「Infrastructure as Data（Configuration as Data）」という考えかたを基礎としてそれを推し進めようとしている．それ以外にもKubernetesのEcosystemには（明示はされていなくても）この考え方が中心にある．Infrastructure as Codeとは何が違うのかなど歴史を振り返りつつまとめてみる． （指針はBorg, Omega, and Kubernetesという論文にあるが「Infrastrcuture as Data（Configuration as Data）」という言葉を明確に定義した文章はない．この記事はReferencesに挙げるいくつかのPodcastにおける@kelseyhightowerの発言や，それに反応する@bgra
Kubernetesがいかに自動化の考え方を変えたか? | SOTA
先日Japan Container Days v18.12の基調講演で話をさせていただく機会があった．内容としてはMercari のMicroservices Platformの基盤として「なぜ」Kubernetesを選択したか？ついて現状や今後の展望を踏まえて紹介をした． Microservices Platform on Kubernetes at Mercari 「なぜ」の回答としては，CRDやAdmission webhookといった拡張機構を使うことで今後起こりうる様々なWorkloadに特化したPaaSや抽象化レイヤーを書いていけるExtensibilityの高さとそのBuilding BlockとしてのEcosystemの強さを挙げた． このトークのExtensibilityの文脈で話したくて時間がなかったのが「Kubernetesがいかに我々の自動化に対する考え方を変えたか
Go言語でテストしやすいコマンドラインツールをつくる
本記事はGo Advent Calendar 2014の18日目の記事です． Go言語は，クロスコンパイルや配布のしやすさからコマンドラインツールの作成に採用されることが多い．自分もGo言語でいくつかのコマンドラインツールを作成してきた．例えば，GitHub Releaseへのツールのアップロードを簡単に行うghrというコマンドラインツールを開発をしている． コマンドラインツールをつくるときもテストは重要である．Go言語では標準テストパッケージだけで十分なテストを書くことができる．しかし，コマンドラインツールは標準出力や標準入力といったI/O処理が多く発生する．そのテスト，例えばある引数を受けたらこの出力を返し，この終了ステータスで終了するといったテストは，ちゃんとした手法が確立されているわけではなく，迷うことが多い（少なくとも自分は結構悩んだ）． 本記事では，いくつかのOSSツール（得に
Dockerのイメージはどこにある?
Dockerのイメージはどこにある? Where are Docker images stored? 非常にわかりやすいまとめ．ただ，自分の環境とはディレクトリ構造などが若干異なった (バージョンが異なる?) ので，自分で手を動かしながらまとめなおしてみた． 今回用いるDockerのバージョンは以下． $ docker -v Docker version 0.7.2 ubuntuレポジトリを取得する $ docker pull ubuntu $ docker images REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED VIRTUAL SIZE ubuntu 12.04 8dbd9e392a96 8 months ago 128 MB ubuntu latest 8dbd9e392a96 8 months ago 128 MB ubuntu precise 8dbd9e39
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
Writing An Interpreter In Goを読んだ
Thorsten Ballによる“Writing An Interpreter In Go”を読んだ． 技術界隈のブログを見ているとたまにSteve Yeggeの「If you don’t know how compilers work, then you don’t know how computers work」という言葉に出会う．その度に学生のときにコンパイラの授業を受けなかったこと後悔し，社会人になって挑戦しようとして挫折したことを思い出して悲しい気持ちになる．@rui314さんのCコンパイラをスクラッチから開発してみたを読んではかっこいいなと思いつつ僕には無理だなあと心が折れていた． どの言語を書いていてもコンパイラ（もしくはInterpreter）は切っても離せないものであり内部の動きがどうなっているかを知っておきたいという欲求はプログラマーなら誰しもあると思う（少なくとも僕に
GolangでAmazon EchoのSmart Home Skillを書く
Amazon Echo（以下Alexa）はAmazonが開発・販売している音声アシスタント+Bluetoothスマートスピーカーである．音楽を流す，今日の天気やニュースを聞く，Googleカレンダーの予定を聞く，TODOを追加する，家電を操作するなどなど… といった多くのことを全て音声を通じて実行することができる（こちらの動画がわかりやすい）． 現時点（2016年8月）では音声認識は英語のみで対応地域もUSのみとなっている（例えば天気を聞くと地域を指定しない限りUSの天気が返ってくる）．また連携できるサービスも日本で使えるものは少ない．ただ発表当時から「これは完全に買いだ」と思っており先日GopherCon2016で渡米したときにいきおいで購入した（自分は音声アシスタントはSiriなどのスマートフォンに搭載されているものよりも据え置き型のものに未来を感じている．実は大学院では会話ロボットの
Go1.7のSubtestsとSub-benchmarks
Go1.7ではSubtestsとSub-benchmarksという機能がtestingパッケージに導入される．これを使うとテスト関数/ベンチマーク関数の中にテスト/ベンチマークを定義できるようになる．テストの場合はテストに階層を持たせることができ，ベンチマークの場合はTable Driven的にベンチマークを記述することができるようになる．さらに一連のテスト/ベンチマークに対して共通のsetupとtear-downを持たせることもできる． テストの場合はTable Driven Testsで十分なことも多く恩恵は少ないかもしれない．それよりもベンチーマークで効果を発揮することが多い． 例えば以下のように異なる設定値を使ってFooのベンチマークをとるとする．今までであればそれぞれ設定値ごとにベンチマーク関数を準備する必要があった． func BenchmarkFoo1(b *testing.
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
Go言語でCPU数に応じて並列処理数を制限する
負荷のかかる処理を制限なしに並列化しても意味ない．処理の並列数を予測可能な場合は，当たりをつけて最適化するのもよいが，不明確な場合は，CPU数による制限が単純な1つの解になる． TL;DR CPU数に応じたバッファ長のChannelを使ってセマフォを実装する． 実例 mitchellh/gox goxはGo言語製のツールを並列コンパイルするツール．コンパイルの処理は重いため，デフォルトで並列処理数をCPU数で制限している． 簡単な例 例えば，以下のような単純な並列処理を考える．heavy()（重い処理）を並列で実行する． package main import ( "fmt" "sync" "time" ) func heavy(i int) { fmt.Println(i) time.Sleep(5 * time.Second) } func main() { var wg sync.W
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
GolangでFlame Graphを描く
アプリケーションのパフォーマンス問題の解決やチューニングで大切なのは問題のコアやボトルネックに最短パスで到達することである． 基本的なパフォーマンス分析の入り口はアプリケーションのスレッドがon-CPUで時間を消費しているかoff-CPUで時間を消費しているかを理解するところから始まる．on-CPUの場合はそれがuserモードかkernelモードかを特定し，さらにCPUプロファイリングによってどのcode pathがCPUを消費しているのかの分析に向かう．off-CPUの場合はI/OやLock，pagingといった問題の分析に向かう． Flame Graphはon-CPUでのパフォーマンスの問題が発覚した時に行うCPUプロファイリングを助ける．どのcode pathがボトルネックになっているのかを1つのグラフ上で理解できる．本記事ではFlame Graphとは何か? なぜ必要なのか? を解
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
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
Go言語とHTTP2
http2 in Go 1.6; dotGo 2015 - Google スライド 2015年の5月にRFCが出たばかりのHTTP2が2016年の2月にリリース予定のGo1.6で早くも利用可能になることになっている．HTTP2の勉強も兼ねてGo言語におけるHTTP2実装を追ってみる． 以下ではまず実際にHTTP2サーバを動かしChromeで接続してみる．次に現状コードがどのように管理されているかを追う．最後に実際にコードを動かしながらHTTP2の各種機能を追う．なお参照するコードはすべて以下のバージョンを利用している（まだWIPなのでコードなどは今後変わる可能性があるので注意）． HTTP2とは? HTTP/2に関してはスライドやブログ記事，Podcastなど非常に豊富な情報がインターネット上に存在する．そもそもHTTP2とは何か?なぜ必要なのか?などを理解したい場合は参考に挙げた記事など
Go1.5はクロスコンパイルがより簡単 | SOTA
Go1.5はクロスコンパイルがより簡単 Cross compilation just got a whole lot better in Go 1.5 | Dave Cheney Go 1.5: Cross compilation — Medium Go言語の良さの一つにあらゆるOS/Archに対するクロスコンパイルがとても簡単に行えることが挙げられる．今まで（Go1.4以前）も十分に便利だったがGo 1.5ではさらに良くなる． 今までの問題を敢えて挙げるとターゲットとするプラットフォーム向けのビルドtool-chain準備する必要があるのが煩雑であった（cf. Go のクロスコンパイル環境構築 - Qiita） $ cd $(go env GOROOT)/src $ GOOS=${TARGET_OS} GOARCH=${TARGET_ARCH} ./make.bash --no-clea
Docker社を訪問した
Google I/O 2015のためにサンフランシスコを訪れたついでにDocker社に遊びに行った．Docker社はサンフランシスコのダウンタウンを南に下った475 Brannan St.にある（ちなみに275にはGitHub社がある）． 迎えてくれたのはNathan．Nathanとは昨年東京で開催されたCommunities meetup Chef, Docker, Openstack, Puppetで出会った．その後もtwitterで絡んでおり今回訪問させてもらうことになった． まず，近くにカフェ（Blue Bottleで焙煎された豆を使っていた）がありコーヒーを片手に近況などをゆっくり話した．NathanはDocker Machineをメインに担当していて，最近追加した機能や今後の予定などについて語ってくれた．今はv0.3.0に向けてRCを出して絶賛テスト中とのこと．Docker M
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
Herokuの'docker:release'の動き
Herokuの'docker:release'の動き Introducing ‘heroku docker:release’: Build & Deploy Heroku Apps with Docker HerokuがDockerを使ったツールを提供し始めた．一通り触ってコードもちょっと読んでみたので現時点でできること，内部の動きについてまとめる． TL;DR Herokuのデプロイ環境とおなじものをDockerでつくれる Buildpackを使わないでDockerfileからSlugを作れる 自分の好きなDockerイメージをHeroku上で動かせるようになるわけではない． 何ができるのか まず何ができるようになったのかについて簡単に書く．プラグインをインストールするとDockerコマンドが使えるようになる． $ heroku plugins:install heroku-docker
CoreOSクラスタ内のDockerコンテナの動的リンク
CoreOSクラスタ内のDockerコンテナの動的リンク Dynamic Docker links with an ambassador powered by etcd 上記の記事を参考にCoreOSのクラスタ内で複数ホスト間にまたがりDockerコンテナを連携させる方法について検証した． 背景と問題 複数ホストにまたがりDockerのコンテナを接続する方法としてはAmbassador パターンが有名である．これはトラフィックを別ホストへforwardすることに特化したコンテナを立てる方法で，ホストに無駄な設定なし，かつDockerコンテナのみで行えるシンプルな方法である．例えば，あるホストからredis-cliを使って，別ホストで動くredisに接続する場合は以下のように接続する． (redis-cli) --> (ambassador) ---network---> (ambassad
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