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  • メルカリのマイクロサービス/Kubernetes運用事例はバイブルだ - orangeitems’s diary

    多くの人に見てほしいスライド メルカリのマイクロサービス/Kubernetes運用事例を拝見しました。 speakerdeck.com こちら、中身はメルカリにおけるマイクロサービス・Kubernetesの実際の運用状況をまとめた内容になっています。 この内容が欲しかった。 この世の中で、会社のITサービス基盤をKubernetesにてマイクロサービス化できている企業はほとんどいません。言い切ります。まだ仮想マシンのWEB+AP+DBの3層構成のままです。もしくは、AWS Lambraなどサーバレスでマイクロサービス化した事例は多数出てきていますがこれは基盤にKubernetesが使われている可能性はあるにしろ、ユーザーは意識していません。 Kubernetesをエンタープライズに適用する。このケースではGCEですが企業としてどのようなオペレーションになるのか、どういう思考錯誤があるのかが

      メルカリのマイクロサービス/Kubernetes運用事例はバイブルだ - orangeitems’s diary
    • 2024年のRailsと自由について考える

      えにしテック15周年記念カンファレンスの発表資料です。 https://enishi-tech-15th-anniv-conf.peatix.com/ 資料中で参照しているURLは以下です: https://github.com/rails/rails/milestone/87 https:…

        2024年のRailsと自由について考える
      • AWS ECS Fargate のCPU性能と特徴 | 外道父の匠

        ちょいとした用途において、カジュアルにFargateの起動/停止を繰り返して、気ままに負荷全開かけていたら、あまりの違和感にCPU割り当てについて調査することにしました。 最近こんなことばっかやってる気がしますが、気に食わんかったからムカムカ解消に書くしかないんや。半分くらいブラックボックス与太話な感じで夜露死苦です。 はじまり とある処理を全開でFargateにやらせて、cpu=1024(100%), 2048(200%), 4096(400%) でどのくらい RPS (requests per second) でるかを計測していると、想定通りならほぼ比例でRPSが伸びるはずが、全然そうならないパティーンに遭遇。 並列過剰やエラー・バグ起因ではないことをほぼ確させた上で、まさかCPUガチャじゃあるまいなと試したら、まんまCPUガチャでしたということで、EC2からある話ではありますが、現在

          AWS ECS Fargate のCPU性能と特徴 | 外道父の匠
        • docker composeのserviceをグループ化

          docker composeではserviceごとにprofilesという属性を指定できて、起動時にこれを指定することで関連する一連のserviceだけを起動させられる。 どういうシーンで使えるのか。例えばとあるRailsアプリでは、一部の開発者はMySQLやRedisなどのデータストアだけdocker composeで起動して開発し、他の開発者は加えてRubyもdocker composeで起動して開発している。osxfsが遅すぎて、ファイルへの読み書きが頻発する処理がmacOSのDockerでは使い物にならないからだが、この話は今回どうでもいい。さてこのとき、データストア用のserviceに適当な名前のprofileを割り当てておくことで、個々のserviceの名前を逐一指定しなくても起動でき、将来の変更にも強くなって嬉しい。 # profile導入前 docker compose u

            docker composeのserviceをグループ化
          • 社内コードを公開せずに内部で共有する方法 - Qiita

            Read this article in English. はじめに 見つけやすく、インストールしやすいソフトウェアパッケージは、開発者にとって使いやすいです。React、Ruby on Rails、Airflow のような有名な OSS は良い事例です。しかし、社内の非公開のコードは、企業秘密として世間から隠されることが多いです。権限を持っている人のみ見ることができて、オープンソースのように npm gem や pip で簡単にインストールすることもできません。 その結果、社内のコードがうまく再利用されなくなる(あるいはできなくなる)ことがあります。各チームはそれぞれ独立したコードベースを持ち、他のチームにコードを共有したくても、満足がいく解決策を導き出すことが難しかったりします。戦略を立てないままでは、それぞれの独立したコードベースを充実させ続け「社内共通のライブラリー」が遠い夢のよう

              社内コードを公開せずに内部で共有する方法 - Qiita
            • ラズパイでもAmazon ECSを動かせる、「Amazon ECS Anywhere」が正式リリース。ラズパイやオンプレミスのコンテナ環境をAWSから集中管理可能

              ラズパイでもAmazon ECSを動かせる、「Amazon ECS Anywhere」が正式リリース。ラズパイやオンプレミスのコンテナ環境をAWSから集中管理可能 Amazon Web Services(AWS)は、AWS上のコンテナ基盤サービスである「Amazon ECS(Elastic Container Service)」を、オンプレミスなど任意のサーバなどで実行可能にする「Amazon ECS Anywhere」の正式リリースを発表しました。 With Amazon ECS Anywhere, you can run and manage container-based applications on customer-managed infrastructure, including on-premises on your own virtual machines and bar

                ラズパイでもAmazon ECSを動かせる、「Amazon ECS Anywhere」が正式リリース。ラズパイやオンプレミスのコンテナ環境をAWSから集中管理可能
              • 1コンテナ複数プロセスはやめておいた方が良い話 - Qiita

                概要 Docker コンテナの原則として「1コンテナ1プロセス」1というものがありますが、あえてこの原則を破りたいときがあるかもしれません。 公式: Run multiple services in a container 有志翻訳: コンテナー内での複数サービス起動 上記ドキュメントのラッパースクリプトを利用する方法には重大な問題があり、本番環境で使用するべきではありません。 (よりによって「本番環境でのアプリ運用」の項目にある) 公式ドキュメントに書かれているのに、死ぬというのはおかしいじゃないか それが罠だという証拠 ちなみに supervisord を利用する方法は問題ありません。 また、コンテナ向けに最適化された s6-overlay2 を利用する方法もあります。 ラッパースクリプトの問題点 プロセスの graceful shutdown が実行されない(プロセスに SIGKIL

                  1コンテナ複数プロセスはやめておいた方が良い話 - Qiita
                • Docker DesktopとAmazon ECS(Elastic Container Service)が連係可能に。DockerとAWSが協業

                  Docker DesktopとAmazon ECS(Elastic Container Service)が連係可能に。DockerとAWSが協業 WindowsやMacでDocker環境を利用できる「Docker Desktop」と、Amazon Web Services(AWS)のコンテナ環境であるAmazon ECS(Elastic Container Service)との連係が、DockerとAWSから発表されました(Dockerの発表、AWSの発表)。 From Docker Straight to AWS? Why, yes you can. Read about our collaboration with @AWSCloud https://t.co/Hy1Nvq3m0r #AWS #Docker #Containers #Cloud pic.twitter.com/92gL

                    Docker DesktopとAmazon ECS(Elastic Container Service)が連係可能に。DockerとAWSが協業
                  • AWS導入~スケールまでの変遷を事例に学ぶ - コンテナ化のために「みてね」が選んだ構築戦略 - エンジニアHub|Webエンジニアのキャリアを考える!

                    AWS導入~スケールまでの変遷を事例に学ぶ - コンテナ化のために「みてね」が選んだ構築戦略 これからAWSを導入する、AWSに入門するといった方に向け、AWSの導入のための基本的な戦略や考え方を事例で紹介します。多岐にわたるAWSの機能をいかに活用するか。サービス立ち上げから、その後のスケールまで、実際の現場でどのようにAWSを活用しているかを、株式会社ミクシィで「みてね」のインフラをリードする清水勲さんが語ります。 今や全世界のWebを支えるクラウドとして欠かせない存在となったAWS(Amazon Web Services)。さまざまな規模、目的のWebで活用されている中、持続的・永続的なサービス設計・開発・運用をするには、日々の情報収集と、時代に合わせたアップデートが求められます。 今回、株式会社ミクシィが提供する「家族アルバム みてね」でのAWS活用事例をもとに、AWS活用のヒント

                      AWS導入~スケールまでの変遷を事例に学ぶ - コンテナ化のために「みてね」が選んだ構築戦略 - エンジニアHub|Webエンジニアのキャリアを考える!
                    • 仕事でPythonコンテナをデプロイする人向けのDockerfile (1): オールマイティ編 | フューチャー技術ブログ

                      BusterとかStretchという名前が見慣れない方もいるかもしれませんが、これはLinuxディストリビューションとしてシェアの大きなDebianのコードネームです。 Debianバージョンが少し古いStretchの方がちょびっとサイズが小さかったりはしますが、まあ実用的にはサポートが長い方がいいですよね。slimを使ってGCCとかのコンパイラを自前でダウンロードしている記事とかもたまに見かける気がしますが、マルチステージビルドであれば、そんなにケチケチしなくていいのと、パッケージダウンロードは逐次処理なので遅く、処理系が入ったイメージのダウンロードの方が高速です。並列で処理されるし、一度イメージをダウンロードしてしまえば、なんどもビルドして試すときに効率が良いです。また、多くのケースでネイティブのライブラリも最初から入っており、ビルドでトラブルに遭遇することはかなり減るでしょう。 Py

                        仕事でPythonコンテナをデプロイする人向けのDockerfile (1): オールマイティ編 | フューチャー技術ブログ
                      • App Engine VS Cloud Run

                        Cloud Run CPU 0.08 ~ 8 Core (2nd gen は最小 0.5~) Memory 128 MiB ~ 32 GiB (2nd gen は最小 512MiB~) Deploy App Engine は Deploy (gcloud app deploy) を実行すると Cloud Build が暗黙的に動いて Deploy が行われるが、これがなかなか時間がかかる。 開発環境だと CI でとりあえず main branch に merge されたら、Deploy したりするけど、Deploy を Skip してもよいような時でも CI 回してると Deploy を待つことになって、ちょっとめんどうに感じる。 更にこの仕組みは成果物は Deploy しないと生まれないので、CI と CDを分離しづらい。 Cloud Run は Container Registry a

                          App Engine VS Cloud Run
                        • 開発とトラブルシュートに役立つ!クラウド時代のアプリケーションログ埋め込みと活用法

                          ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog Yahoo! JAPANアプリの通知系バックエンドシステムを主に担当しているエンジニアの福盛です。 Yahoo! JAPANアプリの通知系バックエンドシステムについては、以下の記事でも紹介しています。もし興味があればこちらも参照ください。 チームのスキル向上にもつながるシステム刷新 〜 Yahoo! JAPANアプリ「お知らせ」機能の開発事例 Scalaで使うMessage Queue 〜 Yahoo! JAPANアプリのお知らせ送信でのApache Pulsarの活用 今回は開発とトラブルシュートの効率を大幅に向上する、アプリケーションログの埋め込みと活用方法について紹介いたします。 本記事では「JavaおよびScalaで構築さ

                            開発とトラブルシュートに役立つ!クラウド時代のアプリケーションログ埋め込みと活用法
                          • ZOZOTOWNマイクロサービスの段階的移行を支えるカナリアリリースとサービス間通信における信頼性向上の取り組み - ZOZO TECH BLOG

                            はじめに SRE部プラットフォームSREチームの川崎 @yokawasa です。 ZOZOTOWNではモノリシックなアーキテクチャーから、優先度と効果が高い機能から段階的にマイクロサービス化を進めています。本記事では、そのZOZOTOWNの段階的なマイクロサービス移行で実践しているカナリアリリースとサービス間通信の信頼性向上の取り組みについてご紹介します。 なお、ZOZOTOWNのリプレイス戦略ついてはこちらのスライドが参考になります。 speakerdeck.com さて、ZOZOTOWNマイクロサービスプラットフォーム(以下、プラットフォーム)はAWS上に構築しており、コンテナーアプリ基盤にマネージドKubernetesサービスであるEKSを採用しています。また、複数サービスを単一Kubernetesクラスターで稼働させる、いわゆるマルチテナントクラスター方式を採用しています。 下記イ

                              ZOZOTOWNマイクロサービスの段階的移行を支えるカナリアリリースとサービス間通信における信頼性向上の取り組み - ZOZO TECH BLOG
                            • 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

                              • モノレポの開発環境でDocker ComposeをやめてTaskfileを導入した話

                                こんにちは、Sally社 CTO の @aitaro です。 マーダーミステリーアプリ「ウズ」とマダミス制作ツール「ウズスタジオ」、マダミス情報サイト「マダミス.jp」を開発しています。 はじめに この記事ではウズの開発当初から利用していた Docker Compose をやめることにした背景についてご紹介します。 Docker Compose は各マシンの開発環境での差異を吸収するというメリットがあり、多くの開発現場で導入されていますが、Docker Composeの抱えているデメリットを勘案して、最終的に一部を残して辞める決断をしました。 Docker Composeの特徴 Docker Composeは、複数のコンテナを定義し、管理するためのツールです。ウズの開発環境では、バックエンド、フロントエンド、データベースなどをそれぞれコンテナ化して、Composeで一括管理していました。こ

                                  モノレポの開発環境でDocker ComposeをやめてTaskfileを導入した話
                                • Red Hat、ローカルマシンにコンテナとKubernetes環境などを構築する「Podman Desktop 1.0」正式リリース

                                  Red Hat、ローカルマシンにコンテナとKubernetes環境などを構築する「Podman Desktop 1.0」正式リリース Red Hatは、ローカルマシンにLinuxのコンテナとKubernetes環境を手軽に構築できる「Podman Desktop 1.0」を正式リリースしました。 Windows、macOS、Linuxに対応し、デスクトップアプリケーションからコンテナエンジンのPodman、Docker、OpenShift Localなどを簡単にインストールでき、最新の状態に保つことができます。 コンテナの実行やKubernetesの操作など Podman Desktopの主な機能は以下の通り。 コンテナとポッド関連 コンテナとポッドのビルド、ラン、マネージ、デバッグ Kubernetes上もしくはKubernetesなしでのポッドの実行 内蔵のターミナル機能でコンテナへの

                                    Red Hat、ローカルマシンにコンテナとKubernetes環境などを構築する「Podman Desktop 1.0」正式リリース
                                  • GitHubによるDockerコンテナレジストリ「GitHub Packages Container registry」が正式サービスに

                                    GitHubによるDockerコンテナレジストリ「GitHub Packages Container registry」が正式サービスに GitHubは、Dockerイメージの共有や公開ができるリポジトリサービス「GitHub Packages Container registry」が正式サービスとなったことを発表しました。 Container registry for GitHub Packages is now generally available! Check out how it can improve your development experience.https://t.co/qCe9DteR6d — GitHub (@github) June 21, 2021 GitHub Container Registryは、GitHubでソフトウェアパッケージを扱う機能である「G

                                      GitHubによるDockerコンテナレジストリ「GitHub Packages Container registry」が正式サービスに
                                    • AWS のコンテナ: 選択方法

                                      コンテナは現代のアプリケーション開発の重要な要素です。コンピューティングリソースを整理し、アプリケーションデプロイのコンテンツを管理するための標準的な方法となっています。 コンテナは、個別に再現可能なコンピューティング環境を提供します。また、パッケージ化と依存関係管理を簡素化する方法も提供します。非常に大規模なマルチクラスター環境のオーケストレーションからウェブアプリケーションのオーケストレーションまで、あるいはノートパソコンで作業のテストや概念実証を行うことまで、クラウドにデプロイするソフトウェアを構築し始めるのに最適な方法です。 この意思決定ガイドは、モダンアプリケーション開発に適した AWS コンテナサービスを開始して選択する際に役立ちます。 この 4 分間の短時間の動画は、AWS Summit DC 2022 において、AWS の Principal Technical Accou

                                        AWS のコンテナ: 選択方法
                                      • Docker Buildにおけるリードタイム短縮のための3つの改善ポイント | PLAID engineer blog

                                        Dockerfile効率化のベストプラクティスを、リードタイム(CI/CDの実行時間)を短縮し開発生産性を向上させる為に行うべき事という観点でまとめました。 1.Docker Daemonへの転送ファイル削減 2.Docker Imageのサイズ削減 3.cacheの有効活用

                                          Docker Buildにおけるリードタイム短縮のための3つの改善ポイント | PLAID engineer blog
                                        • コンテナ環境でのJavaトラブルシューティング

                                          JJUG CCC 2023 Fall

                                            コンテナ環境でのJavaトラブルシューティング
                                          • これから始める人のためのKubernetes&CloudNative入門

                                            OSC 2020 Online/Fukuokaの資料です。

                                              これから始める人のためのKubernetes&CloudNative入門
                                            • Amazon ECSで動かすRailsアプリのDockerfileとGitHub Actionsのビルド設定 - メドピア開発者ブログ

                                              CTO室SREの@sinsokuです。 Dockerイメージのビルドを高速化するため、試行錯誤して分かった知見などをまとめて紹介します。 AWSのインフラ構成 assetsもECSから配信し、CloudFrontで /assets と /packs をキャッシュする構成になっています。 Rails on ECS デプロイ時にassetsが404になる問題 以前の記事に詳細が書かれているため、ここでは問題の紹介だけしておきます。 Rails等のassetsファイルをハッシュ付きで生成し配信するWebアプリケーションの場合、ローリングアップデートを行うと、アップデート時に404エラーが確立で発生してしまいます。 引用: メドピアのECSデプロイ方法の変遷 Dockerfile 実際のDockerfileには業務上のコード、歴史的な残骸などが含まれていたので、綺麗なDockerfileを用意しま

                                                Amazon ECSで動かすRailsアプリのDockerfileとGitHub Actionsのビルド設定 - メドピア開発者ブログ
                                              • Raspberry PiでAWS互換のコンテナ環境を作れるAmazon ECS Anywhere。AWSがコンテナとKubernetesでハイブリッドクラウド/マルチクラウド対応へ大きく踏み出す

                                                AWSの競合であるGoogle CloudやMicrosoft Azureは、すでにコンテナとKubernetesをベースとしたハイブリッドクラウド/マルチクラウドのソリューションであるAnthosとAzure Arcを展開しています。 AnthosもAzure Arcも、Kubernetesによってクラウド基盤やオンプレミスを抽象化したうえでコンテナのポータビリティを用いることで、自社クラウドのアプリケーションをオンプレミスでも他社のクラウドでも実行可能にすることを基本的な仕組みとしています。 「Amazon ECS Anywhere」と「Amazon EKS Anywhere」も、これらと似たソリューションを提供するものといえます。 コンテナのポータビリティとKubernetesのインフラ抽象化の機能を活用することで、AWS上のコンテナアプリケーションが簡単にオンプレミスや他社クラウド

                                                  Raspberry PiでAWS互換のコンテナ環境を作れるAmazon ECS Anywhere。AWSがコンテナとKubernetesでハイブリッドクラウド/マルチクラウド対応へ大きく踏み出す
                                                • インフラ基盤技術のセキュリティとこれから

                                                  InfraStudy #6 https://forkwell.connpass.com/event/187694/ での発表資料 ターミナルの画像は GIF なのでスライド内のリンクか https://gist.github.com/mrtc0/16f169e679674e43dfbb33ae5b0c4d5e を参照してください。動画は https://www.youtube.com/watch?v=X8HvH3dF6ZM です。

                                                    インフラ基盤技術のセキュリティとこれから
                                                  • AWSがDocker Hubの代替サービスを発表予告。パブリックにコンテナイメージを公開可能で50GBまで無料、AWSからなら何度でもプルし放題に

                                                    Amazon Web Services(AWS)は、数週間以内にDockerコンテナイメージをパブリックに公開できる新たなコンテナレジストリサービスを発表すると明らかにしました。 Docker Hubの無料プランはプル回数を制限へ 現在、Dockerコンテナイメージのパブリックなレジストリとして事実上の標準となっているのは、Docker社が運営するDocker Hubでしょう。 Docker Hubは誰でもコンテナイメージを公開でき、また、誰でも公開されたイメージを取得(プル)できます。しかしDocker社は今年夏の時点で15ペタバイトにまで膨れ上がったDocker Hubのサービスの無料プランをこのまま続けていくのは難しいと判断し、無料プランに対しては以下の制限を加えることを発表しました。 6カ月以上使われなかったコンテナイメージは削除する アノニマスユーザーからのプルは6時間で100回

                                                      AWSがDocker Hubの代替サービスを発表予告。パブリックにコンテナイメージを公開可能で50GBまで無料、AWSからなら何度でもプルし放題に
                                                    • AWS FargateではなくECS on EC2を選ぶメリット〜コスト編〜 - Uzabase for Engineers

                                                      このブログは NewsPicks Advent Calendar 2022 1日目の記事です。 qiita.com NewsPicksのSREチームでリーダーをしている安藤です。 NewsPicksに入社して1年が経ちましたが、最近は円安により親の顔よりもAWS Cost Explorerを見る毎日です。 ということで、コストの話をしていきたいと思います。 NewsPicksでのコンテナ移行について ECS on EC2とは? コンテナの実行環境としてFargate or EC2を選択する時の評価基準 実際、Fargateはどれだけ割高なの? CPU性能の比較 コンピューティング料金の比較 パフォーマンスに対するコスト コストに対して、マネージドサービスのメリットが上回るか 終わりに NewsPicksでのコンテナ移行について NewsPicksでは、Amazon ECSによる全面コンテナ

                                                        AWS FargateではなくECS on EC2を選ぶメリット〜コスト編〜 - Uzabase for Engineers
                                                      • Google CloudがBigQueryでAWS、Azure上のデータを動かさずに分析できる「BigQuery Omni」を発表

                                                        Google Cloudは2020年7月14日(米国時間)、アナリティクスサービス「BigQuery」のマルチクラウド対応を発表した。Amazon Web Services(AWS)やMicrosoft Azure上のデータを動かすことなく、BigQueryによるマルチクラウドのデータ分析ができる。 Google Cloudは同日、AWSの「Amazon S3」に対応したプライベートα版の提供を開始した。Azureへの対応は近い将来(「soon」)に行うという。 BigQuery Omniでは、Google Cloudがマルチクラウド対応を進めるマネージドKubernetesサービス、「Anthos」を活用する。BigQuery OmniとしてAWSやAzureに展開するAnthosクラスタ上で、BigQueryのクエリエンジンである「Dremel」をマネージドサービスとして動かす。その上

                                                          Google CloudがBigQueryでAWS、Azure上のデータを動かさずに分析できる「BigQuery Omni」を発表
                                                        • 改めてECSのデプロイ方法を整理する - NRIネットコムBlog

                                                          こんにちは。梅原です。 今日はECSのデプロイタイプについて改めて整理します。 ECSのデプロイ方法は3つあります。 ローリングアップデート Blue/Greenデプロイ 外部デプロイ の3つです。 この記事ではローリングアップデートとB/Gデプロイについて流れをおさらいします。 ECSの前段にALBを置いた構成を例にします。 ローリングアップデート ローリングアップデートの流れを見る B/Gデプロイ B/Gデプロイの流れを見る ローリングアップデートとB/Gデプロイの比較 最後に ローリングアップデート ローリングアップデートとは、稼働中のECSタスクをそのまま新しいタスクに置き換える方法です。一番オーソドックスなデプロイ方法なのではないでしょうか。 ECSのみでデプロイすることができ、設定箇所も主に後述する2つだけなので手軽にできます。ですがデプロイ中は新旧のタスクが混ざる状態となるた

                                                            改めてECSのデプロイ方法を整理する - NRIネットコムBlog
                                                          • `COPY --chmod` reduced the size of my container image by 35%

                                                            $ podman history vamc19/nomad:latest ID CREATED CREATED BY SIZE COMMENT ... <missing> 36 minutes ago /bin/sh -c apt-get update && apt-get insta... 94.4 MB 374515aec770 36 minutes ago /bin/sh -c # (nop) COPY file:6dbfa42743cc65... 87.7 MB 22cd380ad224 36 minutes ago /bin/sh -c # (nop) LABEL maintainer="Vamsi"... 0 B FROM docker.io/library/ubuntu:21.10 ... The layer created by COPY is 87.7MB, which

                                                            • Google、一人称視点シューティングや大規模多人数参加型ゲームなどの基盤となる「Google Cloud Game Servers」を正式サービスとして提供開始

                                                              Googleは、Google Cloud上の専用ゲームサーバサービス「Google Cloud Game Servers」を正式サービスとして提供開始しました。 「Google Cloud Game Servers」は、FPS(First Person shooter/一人称視点シューティングゲーム) や MMO(Massively Multiplayer Online/大規模多人数参加型オンラインゲーム)などを実現する基盤を提供するゲームサーバサービスです。 一般に、FPSやMMOなどでは、大量に存在するプレイ中のプレイヤーの状況を保持し、ゲームの進行に合わせてリアルタイムに更新、制御する機能がバックエンドサービスとして必要です。 こうしたバックエンドサービスはクラウドのユースケースとして代表的なものの1つとして、通常はゲームごとに個別に開発され、運用されてきました。 Google Cl

                                                                Google、一人称視点シューティングや大規模多人数参加型ゲームなどの基盤となる「Google Cloud Game Servers」を正式サービスとして提供開始
                                                              • 「Rancher Desktop 1.0」正式リリース。Win/M1 Mac/Intel MacにコンテナとKuberntes環境を簡単に構築、設定できるElectronベースのアプリ

                                                                「Rancher Desktop 1.0」正式リリース。Win/M1 Mac/Intel MacにコンテナとKuberntes環境を簡単に構築、設定できるElectronベースのアプリ SUSEは、インストールして起動するだけでWindows やMac上に簡単にDockerコンテナとKubernetes環境が導入される「Rancher Desktop 1.0」を正式リリースしたと発表しました。 SUSEがRancher Labsを買収して最初の大きなプロダクトとなります。Windows、M1 Mac、Intel Mac、Linuxに対応します。 At SUSE, we want to make the experience of working with #Kubernetes on your desktop easier and simpler, which is why we are

                                                                  「Rancher Desktop 1.0」正式リリース。Win/M1 Mac/Intel MacにコンテナとKuberntes環境を簡単に構築、設定できるElectronベースのアプリ
                                                                • 自作して学ぶKubernetes Scheduler | メルカリエンジニアリング

                                                                  Mercari advent calender の21日目を担当します@sanposhihoです。現在大学の学部4回生で、メルカリでは内定者インターンとして、メルカリのホーム画面などのバックエンドを担当するチームに所属しています。 また、最近は個人的にKubernetesやその周辺のOSSにコントリビュートをしていて、特にKubernetesのコントロールプレーンのコンポーネントのうちの一つであるkube-scheduler周りを触ってることが多いです。 後で詳しく説明しますが、kube-schedulerはPodをどのNodeで実行するかを決定しているコンポーネントです。NodeAffinityや比較的新しいものだとPod Topology Spread Constraintsなど、Podのスケジュールの制約を指定できる機能も基本的にこのkube-schedulerに実装されています。

                                                                    自作して学ぶKubernetes Scheduler | メルカリエンジニアリング
                                                                  • Docker is Updating and Extending Our Product Subscriptions | Docker

                                                                    Editor’s Note: Be sure to check out the Pricing page for the latest Docker Desktop packages and features! Docker is used by millions of developers to build, share, and run any app, anywhere, and 55% of professional developers use Docker every day at work. In these work environments, the increase in outside attacks on software supply chains is accelerating developer demand for Docker’s trusted cont

                                                                      Docker is Updating and Extending Our Product Subscriptions | Docker
                                                                    • Kubernetes: kube-scheduler をソースコードレベルで理解する - チェシャ猫の消滅定理

                                                                      はじめに Kubernetes において、Pod を配置するための Node を決定する手続きをスケジューリングと呼び、デフォルトのクラスタでは kube-scheduler がその責務を担っています。本記事ではこの kube-scheduler のソースコードを時系列に沿って追いつつ、どのようなロジックで Pod を配置する Node が決定されるのかを解説します。 なお、本記事は Kubernetes の内部実装について学ぶ勉強会 Kubernetes Internal #3 の補足資料を意図して執筆されました。本文中で参照しているソースコードのバージョンは v1.19.4 です。 Kubernetes Internal #3 録画 スケジューラの概要 ソースコードを読むに先立つ予備知識として、スケジューリングの大まかな流れと Scheduling Framework の概要に触れてお

                                                                        Kubernetes: kube-scheduler をソースコードレベルで理解する - チェシャ猫の消滅定理
                                                                      • 大規模ゲームインフラとしての Kubernetes とノーメンテナンス運用

                                                                        Reliable_and_Performant_DNS_Resolution_with_High_Available_NodeLocal_DNSCache.pdf

                                                                          大規模ゲームインフラとしての Kubernetes とノーメンテナンス運用
                                                                        • JITとコードの暖気の実体 - #chiroito ’s blog

                                                                          どうも、趣味でOpenJDKのコミッタをしてます。 とあるブログを読んでいたら気になる点があったので検証してみました。 JITと暖気 Javaプロセスはアプリケーションを動かしながら必要に応じてバックグラウンドでバイトコードをネイティブコードにコンパイルします。このコンパイル時にはCPUリソースを使用します。 コンパイルにはいくつかのレベルがありますが、コンパイルされる前やレベルの低いコンパイルのコードはCPUのリソース効率が悪かったり、アプリケーションの処理中にコンパイルが実行されるとCPUリソースを奪いあったりなどが問題になります。 そのため、Java のアプリケーションで性能を気にする要件がある場合、本番に近いリクエストを投げてコードをJITコンパイルする事があります。これをよく暖気と言います。これにより本番のリクエストが来る前にコードを最適化し、よりCPUリソース効率の高いコードで

                                                                            JITとコードの暖気の実体 - #chiroito ’s blog
                                                                          • Pull Requestをすぐ動作確認! マイクロサービスでのプレビュー環境の作り方 - LIVESENSE ENGINEER BLOG

                                                                            こんにちは、かたいなかです。 最近、マイクロサービスアーキテクチャを採用した環境でプレビュー環境の実現方法についていくつかのパターンを比較し整理する機会がありました。 今回の記事では、プレビュー環境を構築するための要件をなるべく特定の技術に依存せずに紹介したあとで、ArgoCD、Istio、OpenTelemetryを使用した実装例をご紹介します。 目次 目次 プレビュー環境とは プレビュー環境の構成要素 PRごとのアプリケーションやルーティングの設定のデプロイ ヘッダ伝播 および ヘッダによるルーティング 実装例 ArgoCD ApplicationSet Istio OpenTelemetry Baggageヘッダ挿入用Proxy 動作確認 まとめ 補足: 実装例で考慮していないこと 画像等のCORS DBのアクセス権限 参考 プレビュー環境とは ここでのプレビュー環境とは、Pull

                                                                              Pull Requestをすぐ動作確認! マイクロサービスでのプレビュー環境の作り方 - LIVESENSE ENGINEER BLOG
                                                                            • 反面教師にするにはぴったり?/#半沢直樹エピソードゼロ に関するネットからのツッコミ集

                                                                              みお @mio_1020 @IcEar 半沢直樹が飛ばされた先のセキュリティシステムをリニューアルすることになったんだけど、それにウイルス仕掛けて証券顧客の財産引き出されそうになる話 2020-01-04 00:30:23 魔人 テラ @reigurekku 半沢直樹の続編、これを深夜帯に回したTBSの判断は正しい。 だって余りに『酷すぎて』観るに堪えないから。 いくら俳優陣が良い演技をしようと作品の内容が『動画で学ぶセキュリティ』レベルではどうにもならない。 多分TBSも完成した映像を見て言葉を失った筈である。 trendmicro.com/ja_jp/security… 2020-01-04 00:08:34

                                                                                反面教師にするにはぴったり?/#半沢直樹エピソードゼロ に関するネットからのツッコミ集
                                                                              • MackerelにおけるKubernetes利用の取組みとこれから / Kubernetes Meetup Tokyo #22

                                                                                MackerelにおけるKubernetes利用の取組みとこれから / Kubernetes Meetup Tokyo #22

                                                                                  MackerelにおけるKubernetes利用の取組みとこれから / Kubernetes Meetup Tokyo #22
                                                                                • Managed Kubernetesサービス開発者の自宅k8sクラスタ全容

                                                                                  となっています。 構成図 クラスタを構成するものを図にすると以下のようになります。 この中の一部コンポーネントは次節以降で登場します。 Kubernetes基盤 クラスタの基盤部分についてどのような構成になっているのか説明します。 kubeadm クラスタの構築自体については kubeadm を利用しています。 kubeadm を利用したクラスタの構築方法については公式のドキュメントが参考になります。 Static Pod と systemd kubeadm でデプロイすると kube-apiserver 等は Static Pod で、kubelet は systemd 以下で動作するようになります。 kube-apiserver は意外にメモリを食ってしまうのでそのまま動作させているとメモリ不足になることがあります。(ありました) なので kube-apiserver と etcd の

                                                                                    Managed Kubernetesサービス開発者の自宅k8sクラスタ全容