Zero Touch Productionとは何か
GoogleのSREとSecurityによるBuilding Secure Reliable Systems という本の中で「Zero Touch Production (ZTP) 」という考え方が紹介されていた．これはインフラの権限管理やインフラの構築そのものの指針となる概念であり，自分がそうあるべきだとずっと思ってきた考え方でもある．これはどのような考え方なのか?をこれまでの歴史を踏まえて具体的なツールや事例とともにまとめておく． Zero Touch Production Building Secure Reliable Systems においてZero Touch Production (ZTP) は以下のように定義されている． The SRE organization at Google is working to build upon the concept of least
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
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
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
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.
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
Go言語と暗号技術（AESからTLS）
最近マスタリングTCP/IP SSL/TLS編や暗号技術入門を読んでいた．理解を深めるためにGo言語で標準のcryptoパッケージを触り/実装を読みながら読んだ． cryptoパッケージは他の標準パッケージと同様に素晴らしい．Go言語にはどのような暗号化手法が実装されているのか実例を含めてざっとまとめる．なお本文に書ききれなかったものを含め全ての実装例はtcnksm/go-cryptoにある． 共通鍵暗号 まずは共通鍵暗号をみる．共通鍵暗号は暗号化と復号化に同じ鍵を用いる暗号化方式である．共通鍵暗号はブロック暗号とストリーム暗号の2種類に分けることができる．ブロック暗号は特定の長さ単位で暗号化を行う方式であり，ストリーム暗号はデータの流れを順次処理していく方式である． Go言語にはブロック暗号としてDES（Data Encryption Standard），DESを繰り返すtriple-D
Google Omegaとは何か? Kubernetesとの関連は? 論文著者とのQA（翻訳） | SOTA
エンタープライズ向けのKubernetesサポートを行っているkismatic Inc.による“Omega, and what it means for Kubernetes: a Q&A about cluster scheduling”が非常に良いインタビュー記事だった．Google Omegaとは何か? 今までのスケジューリングと何が違うのか? 何を解決しようとしているのか? 今後クラスタのスケジューリングにはどうなっていくのか? をとてもクリアに理解することができた． 自分にとってスケジューリングは今後大事になる分野であるし，勉強していきたい分野であるのでKismaticの@asynchio氏と論文の共著者であるMalte Schwarzkopf氏に許可をもらい翻訳させてもらった． TL;DR 2013年に発表されたOmega論文の共著者であるMalte SchwarzkopfがG
Apache Kafkaに入門した
Apache kafka 最近仕事でApache Kafkaの導入を進めている．Kafkaとは何か? どこで使われているのか? どのような理由で作られたのか? どのように動作するのか（特にメッセージの読み出しについて）? を簡単にまとめておく（メッセージングはまだまだ勉強中なのでおかしなところがあればツッコミをいただければ幸いです）． バージョンは 0.8.2 を対象に書いている． Apache Kafkaとは? 2011年にLinkedInから公開されたオープンソースの分散メッセージングシステムである．Kafkaはウェブサービスなどから発せられる大容量のデータ（e.g., ログやイベント）を高スループット/低レイテンシに収集/配信することを目的に開発されている．公式のトップページに掲載されているセールスポイントは以下の4つ． Fast とにかく大量のメッセージを扱うことができる Scal
1コマンドでkubernetesを立ち上げるboot2kubernetesというツールをつくった | SOTA
1コマンドでkubernetesを立ち上げるboot2kubernetesというツールをつくった tcnksm/boot2kubernetes kubernetes 1.0がリリースされた．これから実際に試す機会も増えそうなのでDockerを使って簡単に（1コマンドで）kubernetesクラスタを立てるコマンドをつくった． デモ 以下はOSX上でシングルNodeのkubernetesクラスタを立ててkubectlでリクエストを投げるデモ． 使い方 以下のコマンドでクラスタを立ち上げる． $ boot2k8s up このコマンドで必要なDockerイメージがPullされコンテナが起動する．boot2docker上でDockerを動かしている場合ローカルからkubectlでクラスタにアクセスするにはport forwardが必要になる．その場合boot2k8sはport forwardサーバ
Go言語のDependency/Vendoringの問題と今後．gbあるいはGo1.5
Go言語のDependency/Vendoringは長く批判の的になってきた（cf. “0x74696d | go get considered harmful”, HN）．Go1.5からは実験的にVendoringの機能が入り，サードパーティからはDave Chaney氏を中心としてgbというプロジェクベースのビルドツールが登場している．なぜこれらのリリースやツールが登場したのか?それらはどのように問題を解決しようとしているのか?をつらつらと書いてみる． Dependencyの問題 最初にGo言語におけるDependecy（依存解決）の問題についてまとめる．Go言語のDependencyで問題なのはビルドの再現性が保証できないこと．この原因はimport文にある． Go言語で外部パッケージを利用したいときはimport文を使ってソースコード内にそれを記述する．このimport文は2通りの
Golang Cross Compiler on Heroku (with Docker)
Golang Cross Compiler on Heroku (with Docker) Heroku unveils new CLI functionality heroku docker:release (cf. “Heroku | Introducing ‘heroku docker:release’: Build & Deploy Heroku Apps with Docker”). You can run Heroku’s Cedar environment on Docker container and test your application in local environment (Environment parity). In addition to that, you can create Slug from that docker image and deplo
Go言語でプラグイン機構をつくる
dullgiulio/pingo Go言語でのプラグイン機構の提供方法は実装者の好みによると思う（cf. fluentd の go 実装におけるプラグイン構想）．Go言語はクロスコンパイルも含めビルドは楽なのでプラグインを含めて再ビルドでも良いと思う．が，使う人がみなGo言語の環境を準備しているとも限らないし，使い始めてもらう障壁はなるべく下げたい．プラグインのバイナリだけを持ってこればすぐに使えるという機構は魅力的だと思う． Go言語によるプラグイン機構はHashicorpの一連のプロダクトやCloudFoundryのCLIなどが既に提供していてかっこいい．net/rpcを使っているのは見ていてこれを自分で1から実装するのは面倒だなと思っていた． dullgiulio/pingoを使うと実装の面倒な部分を受け持ってくれて気軽にプラグイン機構を作れる． 使い方 サンプルに従ってプラグインを
Content Addressable DockerイメージとRegistry2.0
Content Addressable DockerイメージとRegistry2.0 Docker 1.6: Engine & Orchestration Updates, Registry 2.0, & Windows Client Preview | Docker Blog Docker1.6が出た．コンテナやイメージのラベリング（RancherOSの“Adding Label Support to Docker 1.6”がわかりやすい）や，Logging Driversといった新機能が追加された．今回のリリースで自分的に嬉しいのはDockerイメージがContent-addressableになったこと（#11109）． 今までDocker Regitryを介したイメージのやりとりはイメージの名前とタグ（e.g., tcnksm/golang:1.2）しか使うことができなかった．タグは
Go言語のCLIツールのpanicをラップしてクラッシュレポートをつくる
mitchellh/panicwrap Go言語でpanicが発生したらどうしようもない．普通はちゃんとテストをしてそもそもpanicが発生しないようにする（もしくはトップレベルでrecoverする）．しかし，クロスコンパイルして様々な環境に配布することを，もしくはユーザが作者が思ってもいない使いかたをすることを考慮すると，すべてを作者の想像力の範疇のテストでカバーし，panicをゼロにできるとは限らない． panicが発生した場合，ユーザからすると何が起こったか分からない（Go言語を使ったことがあるユーザなら「あの表示」を見て，panicが起こったことがわかるかもしれない）．適切なエラーメッセージを表示できると良い．開発者からすると，そのpanicの詳しい発生状況を基に修正を行い，新たなテストケースを追加して二度とそのバグが発生しないようにしておきたい． mitchellh/panicw
CoreOS Meetup Tokyo #1 を開催した
CoreOS Meetup Tokyo #1 を開催した CoreOS Meetup Tokyo #1 - connpass 今回のMeetupは，etcd2.0のリリースやrktの登場，5月のCoreOS Fest 2015，また各社のCoreOSの導入事例の兆しを受けての開催．といってもCoreOSの利用事例はまだ少ないと感じたため，CoreOSだけではなくその関連技術やプラットフォームをテーマとした．それでも20分の発表8本というとても濃いMeetupとなり非常に勉強になった．またそこまで人は集まらないと思っていたところ100人枠に350人の応募があり，注目の高さにも驚いた（次回は抽選にするなど考慮します）． 発表資料は全て，CoreOS Meetup Tokyo #1 - 資料一覧 - connpassにまとめてある．が，簡単にMeetupの内容をまとめておく．各種テーマが散ってい
Go言語のツールが最新バージョンであるかをユーザに伝えるためのgo-latestというパッケージをつくった
Go言語のツールが最新バージョンであるかをユーザに伝えるためのgo-latestというパッケージをつくった tcnksm/go-latest Webアプリケーションとは異なり，コマンドラインツールやモバイルアプリはバージョンアップがユーザに委ねられる．そのため一度リリースしてしまうとバージョンアップをしてもらうのが難しくなる（バグを含めてしまった場合にロールバックもできない cf. “Mobile First Development at COOKPAD #deploygate”）．とにかくしっかりテストをしてそもそもバクを含めないというのも大切だが，完璧なソフトウェアは存在しないので，アップデートは常に必要になる． モバイルアプリとは異なり，Go言語でツールを書いきバイナリとして配布した場合は，最新のバージョンがすでに存在していることをユーザに伝える仕組みはそもそもない．ので，最新のバー
ACIのディスカバリーの仕様 | SOTA
ACIのディスカバリーの仕様 App Container Image Discovery “AppcとCoreOS/Rocket” に書いたようにAppc Specではインターネット上に配置したApp Container Image（ACI）のURLとそれを検証するための署名のURLをACIの名前から解決する方法も仕様として定めている．その仕様がなかなか面白いので簡単にまとめておく． なぜ必要か Dockerではイメージの配布にDockerHubやDocker Registryを使う．使うしかない．イメージ取得をするにはRegistryと話す必要があり拡張性がない．.tar形式にして自分の好きなストレージに置くこともできるが気軽さは失われる．これらを踏まえてAppc specでは普通に使われているWebの技術/仕様（HTTPS+HTML）を用いて誰でもそれを実装できるようにしている． ディ
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