SRE NEXT 2023 https://sre-next.dev/2023/schedule/#jp093
こんにちは。開発部門 開発部 Data AI Strategyセクション データ基盤 Unitの小野です。 2020年8月に入社してから早3年。SREエンジニアとして、日々業務改善に励んでいます。 ここ一年ほど、DAOという組織改善プロジェクトを推進していく中で、Google Kubernetes Engine (GKE)を使ったGKE共通デプロイ基盤の整備も進めてきました。 ※ DAOについての詳細はSREエンジニアが組織改善プロジェクトを立ち上げてみたを参照ください SREエンジニアの責務の一つは、プロダクトのリリースサイクルを極限まで短くし、次々と新しいサービスを世の中にリリースすることです。ChatGPTのような誰でも簡単に扱えるAIモデルが誕生したことで、プロダクト開発競争は今後ますます激しくなっていくと予想しており、SREエンジニアの責務の重要性をヒシヒシと感じています。 そう
こんにちは。データ基盤グループ データエンジニアリングチームの宮口です。 この記事ではGoogle Cloud Platform(以下、GCP)のサービスの1つであるGoogle Kubernetes Engine(以下、GKE)のクラスタを手動アップグレードした話を紹介します。 私が所属するデータエンジニアリングチームでは、社内システムに保存されたデータをGCPのBigQueryにニアリアルタイムで同期するシステムや、BigQueryに保存されている大容量のデータを低レイテンシなAPIとして提供するシステムなど、モノタロウのビジネスを裏側で支えるシステムの管理を行っています。それらのシステムは全てのコンポーネントをコンテナ化しており、その実行環境としてGKEを採用しています。 また、それとは別に社内でGKE共通環境と呼んでいる、マルチテナント方式のクラスタによるアプリケーション実行基盤を
はじめに Kubernetes(以下 k8s)のための宣言型 GitOps 継続的デリバリツールである Argo CD に入門するため下記の公式チュートリアルに取り組んでみた。 Getting Started - Argo CD - Declarative GitOps CD for Kubernetes 前提として、今回使用した環境は以下になる。 macOS Monterey 12.2.1 Docker Desktop for Mac kubectl v1.22.1 1. Install Argo CD Argo CD 用の Namespace を作成して進めていく。 $ k create ns argocd namespace/argocd created $ kubectl apply -n argocd -f https://raw.githubusercontent.com/ar
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