GKE Autopilot を半年運用してみて...めっちゃラク！ - Beatrust techBlog
Beatrust で SRE をやっている Yuta（中川 裕太）です．運用がラクにできように色々と改善したり，セキュリティ向上したり，インフラ作ったり API 開発したりしています． 今回のブログでは，Google App Engine (GAE) から Google Kubernetes Engine (GKE) Autopliot へ移行し半年間運用してみて感じたメリットやハマりポイントについて紹介します． モチベーション Beatrust では初期立ち上げの開発コストを下げるため，もともと GAE を用いて開発運用してきました．様々なお客様にご利用いただく中で，嬉しいことに今後 10 倍，100 倍のユーザ数成長が見込めるようになってきました．そういった状況下で以下のような GAE の課題も顕在化しており，インフラの抜本的見直しを実施する必要がありました． GAE では Auto
Kubernetes基盤における運用フローのController化と継続的な改善 / kubernetes-controller-improvements
動画はこちらから https://cadc.cyberagent.co.jp/2022/program/kubernetes-controller-improvements/ 青山 真也 CyberAgent - CIU ソフトウェアエンジニア / KaaS プロダクトオーナー 2016年新卒入社。Kubernetes/CloudNative領域のCA Developer Experts。CloudNative Days Tokyo のCo-chair、Kubernetes Meetup TokyoのOrganizerなどコミュニティ活動にも従事。著書に『Kubernetes完全ガイド』等。 CyberAgent group Infrastructure Unit の Dev チームでは、これまで約 5 年間 Kubernetes を拡張しながらサービスを提供するためのプラットフォームとし
Kubernetesの負荷試験で絶対に担保したい13のチェックリスト - Enjoy Architecting
概要 ここ最近、Kubernetesクラスタを本番運用するにあたって負荷試験を行ってきました。 Kubernetesクラスタに乗せるアプリケーションの負荷試験は、通常の負荷試験でよく用いられる観点に加えて、クラスタ特有の観点も確認していく必要があります。 適切にクラスタやPodが設定されていない場合、意図しないダウンタイムが発生したり、想定する性能を出すことができません。 そこで私が設計した観点を、汎用的に様々なPJでも応用できるよう整理しました。 一定の負荷、スパイク的な負荷をかけつつ、主に下記の観点を重点的に記載します。 Podの性能 Podのスケーラビリティ クラスタのスケーラビリティ システムとしての可用性 本記事ではこれらの観点のチェックリスト的に使えるものとしてまとめてみます。 確認観点 攻撃ツール 1: ボトルネックになりえないこと Podレベル 2: 想定レイテンシでレスポ
悩みに悩んだ Kubernetes Secrets の管理方法、External Secrets を選んだ理由 | PLAID engineer blog
悩みに悩んだ Kubernetes Secrets の管理方法、External Secrets を選んだ理由#ops#Kubernetes#k8s#gitops#secret
個人で運用しているサーバーを Kubernetes に整理する - Unyablog.
個人で運用している VPS に Kubernetes を乗せて既存のシステム（Web アプリとか Slack Bot とか Cron ジョブとか）をガッと移行した。 もともとは itamae 使って Systemd でサービス立ち上げていたのだけど、ソフトウェア依存とか権限分離とか冪等性とか面倒になってきて、うおお Docker でデプロイするぞ！となっていた。 初めは Docker Compose で立てようと思っていたけど、k8s のほうが楽しそうなので k8s にした。実際楽しいので良いと思う。 何を使って Kubernetes を立てるか Microk8s メリット デメリット kubeadm メリット デメリット 他に考えたこと ネットワークプラグイン Volume 周り オブジェクト管理 アプリケーションの移行 感想・補足 何を使って Kubernetes を立てるか Micr
Kubernetesを１年間運用してわかった３つのこと - SMARTCAMP Engineer Blog
スマートキャンプ、エンジニアの入山です。 弊社で技術的挑戦の意味も込めて始めたKubernetes（k8s）も、小規模ながら運用を開始して1年以上が経ちました！ 現在では、k8sでのインフラを採用したプロダクトが無事に本番リリースを迎え、ユーザーが本番稼働を行うまでになっており、躓きながらも少しずつ運用知見が溜まってきています。 今回は、k8sを実際に運用してわかった３つの知見を紹介したいと思います！ PodのNode配置が偏る 解決策 ローリングアップデート時にダウンタイムが発生する 解決策 Pod削除時にコンテナによってプロセスが終了するタイミングが異なる 解決策 最後に PodのNode配置が偏る k8sではPodを新規作成する場合に、kube-schedulerが各ノードのリソース使用状況等から判断した最適なNodeへスケジューリング（配置）を行います。 しかし、このスケジューリン
EKS を運用してみて感じた課題感 | Basicinc Enjoy Hacking!
旧 ferret では DB に MongoDB を採用しており、EC2で自前で運用しておりました。 そのため、プライマリーで稼働している EC2 のリタイア通知に恐怖したり、Linux カーネルのアップデート当てるための再起動や MongoDB のアップデートどうやっていくか・・・など様々な保守運用まつわる課題に悩まされていました。 今回のリニューアルで Aurora に移行でき、保守周りを AWS に投げられる幸せや保守コストの削減を実感できております。 現在だったら Document DB がありますが、リニューアルを検討した時にはまだ発表されていなかったのと、mongoid が開発する上で ActiveRecord とは違う挙動をするので辛い部分が多く、 RDBMS を使いたかったという理由もあり結局採用されなかったんじゃないかなと思います。 前置きが長くなりましたが、 今日は E
ワークフロー基盤としてのEKSクラスター運用のポイントとEKS on Fargate検証 - Gunosy Tech Blog
本記事は、Gunosy Advent Calendar 2019 17日目の記事です。 昨日の記事は、中村さんによる Pythonしか知らない新卒がGunosyに入るとこうなる - Gunosy Tech Blog でした。 はじめに ワークフロー基盤について システム概要 その日はいきなり訪れた 原因究明 対策 反省点 まとめ EKS on Fargateについて 検証のポイント 検証内容 まとめ 最後に はじめに はじめましてこんにちは、Gunosy Tech Lab1 Data Reliability & MLOps Group2の大関（@mageyuki）と申します。 弊チームでは、 Gunosyにおける統合データ基盤 集約したデータを活用した機械学習基盤 Gunosyの社是である「数字は神よりも正しい」を根底から支える、重要な2つの基盤の開発運用を行っています。 私は主にAWS上
我々は Kubernetes の何を監視すればいいのか？
freee では仮想マシンのインフラ監視に Mackerel を使っていますが、Kubernetes を使っているところは前例にとらわれずゼロベースで見直そうとしています。現状は Elastic Stack と Mackerel のハイブリット構成になっています。 Elastic Stack による Kubernetes モニタリングシステムの紹介 - freee Developers Blog どの SaaS を使うかを決める前に、そもそも Kubernetes の何を監視すればいいのか？ というところから考え直しています。宣言的なマニフェストにより Kubernetes が自律的にあるべき状態を保ってくれるのであれば、これまでの監視とは異なってくるはずです。 監視の観点として、ここでは通知レベルを用いて次の 3 つに分類します。 None: メトリクスは収集するが通知しない Notic
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