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
なぜMicroservicesか?
現職においてMonolithアーキテクチャからMicroservicesアーキテクチャへの移行とその基盤の構築に関わって2年近くが経った．未だ道半ばであるがこれまでの経験や日々のインプットをもとにいろいろ書いておこうという気持ちになった．本記事ではそもそもMicroservicesアーキテクチャとは何かを整理し，なぜやるべきか?・なぜ避けるべきかを整理する． Microservices? Microservicesアーキテクチャとは「Single purpose，High cohesion，そしてLoosly Couploedなサービスを組み合わせてシステムを構築する」アーキテクチャ手法である．それぞれの原則をまとめると以下のようになる． Single purpose: 一つのことに集中しておりそれをうまくやること Loose coupling: サービスは依存するサービスについて最小限の
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
DockerHub公式の言語Stack
DockerHub公式の言語Stack DockerHub Official Repos: Announcing Language Stacks | Docker Blog DockerHubには公式のレポジトリがある．そこにはUbuntuやCentos，MySQLやPostgres，MongoといったDockerイメージがコミュニティーベースで，つまりより汎用的に使える形で開発され集められており，ベースイメージとして簡単に使えるようになっている． 今までは，OSのディストリビューションや，Webサーバ，DBなどがメインだったが，公式として各種プログラミング言語のベースイメージも公開された．現状（2014年9月時点）では，c/c++(gcc)，clojure，golang，hylang，java，node，perl，PHP，python，rails，rubyがある． 特徴 この公式の言語s
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
Hashicorp Ottoを読む
Hashicorpから2015年秋の新作が2つ登場した． Otto - HashiCorp Nomad - HashiCorp Ottoがなかなか面白そうなのでコードを追いつつ，Ottoとは何か? なぜ必要になったのか? どのように動作するのか? を簡単にまとめてみる． バージョンは 0.1.0 を対象にしている（イニシャルインプレッションである） Ottoとは何か? 公式はVagrantの後継と表現されている．が，それはローカル開発環境の構築も担っているという意味で後継であり，自分なりの言葉で表現してみると「OttoはHashicorpの各ツールを抽象化し開発環境の構築からインフラの整備，デプロイまでを一手に担うツール」である．ちなみにOttoという名前の由来はAutomationと語感が似ているからかつ元々そういう名前のbotがいたからとのこと． なぜOttoか? なぜVagrantで
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
Dockerの諸問題とRocket登場の経緯
2014年の後半あたりからDocker，Docker Inc.への批判を多く見かけるようになった（もちろんもともと懸念や嫌悪を表明するひとはいた）．それを象徴する出来事としてCoreOSチームによる新しいコンテナのRuntimeであるRocketのリリースと，オープンなアプリケーションコンテナの仕様の策定を目指したApp Containerプロジェクトの開始があった． CoreOS is building a container runtime, Rocket 批判は，セキュリティであったり，ドキュメントされていない謎の仕様やバグだったり，コミュニティの運営だったり，と多方面にわたる．これらは具体的にどういうことなのか？なぜRocketが必要なのか？は具体的に整理されていないと思う．これらは，今後コンテナ技術を使っていく上で，オーケストレーションとかと同じくらい重要な部分だと思うので，ここ
Dockerコンテナ接続パターン (2014年冬)
本記事はDocker Advent Calendar 2014の1日目の記事です． Dockerによるコンテナ化はリソース隔離として素晴らしい技術である．しかし，通常は1つのコンテナに全ての機能を詰め込むようなことはしない．マイクロサービス的にコンテナごとに役割を分け，それらを接続し，協調させ，全体として1つのサービスを作り上げるのが通常の使い方になっている． コンテナ同士の接続と言っても，シングルホスト内ではどうするのか，マルチホストになったときにどうするのかなど様々なパターンが考えられる．Dockerが注目された2014年だけでも，とても多くの手法や考え方が登場している． 僕の観測範囲で全てを追いきれているかは分からないが，現状見られるDockerコンテナの接続パターンを実例と共にまとめておく． なお今回利用するコードは全て以下のレポジトリをcloneして自分で試せるようになっている．
複数プロジェクトを抱えるチームでのデプロイ自動化
複数プロジェクトを抱えるチームでのデプロイ自動化 1つのチームで，10以上のプロジェクト，コードベースを抱える場合にどのようにデプロイの自動化を進めたか，工夫したこと，考慮したことなどをまとめておく． デプロイツールには，Python製のfabricを採用しているが，他のツールでも同様のことはできそう．なお，fabricの基本的な使い方などは既にインターネット上に良い記事がたくさんあるので書かない（最後の参考の項を見てください）． fabricの選択 シェルスクリプトとCapistranoを考慮した． まず，シェルスクリプトは人によって書き方が違うため，統一が難しくメンテナンスコストも高い．また共通化も難しい． 次に，Capistranoは，裏でやってくれることが多く，学習コストも高い．プロジェクトによってはかなり特殊な環境へのデプロイも抱えているため，Capistranoの前提から外れる
わかりやすいREADME.mdを書く
GitHubなどに自分のツールやライブラリを公開するとき，README.mdは重要な役割を担っている．レポジトリを訪れたユーザが自分のツールを使ってくれるか否かの第一歩はREADME.mdにかかっている，と言っても過言ではない．実際自分が使う側になったときも，まずREADME.mdを読んで判断していると思う． 成功しているプロジェクトを参考にしつつ，自分が実践していることをまとめておく．ここに書いていることはあくまで（自分の中で）最低限的なものである．プロジェクトが成長していくにつれてREADMEはあるべき姿に成長していくべきだと思う． READMEの役割 README.mdには大きく2つの役割がある． プロジェクト，ツールの使い方，インストール方法 プロジェクト，ツールの宣伝 元々READMEは前者の役割しかなかったが，GitHubの仕組み上，後者の役割も徐々に重要になっている． さらに
Dockerとtmuxを連携するdmuxというツールをつくった | SOTA
Docker + tmux = dmux ! dmuxを使うと現在起動中のtmuxのwindowにおいて，新しくpaneをつくりそこでDockerコンテナを起動することができる．使い捨て，かつ高速に起動するクリーンな環境でコマンドを試したり，ツールを入れて使ってみたりなどといったことができる．また，プロセスと途中で止めて，後にそれを再開することもできる． デモ 以下は簡単な動作例． 上のデモでは，以下のことが可能であることを示している． dmux initにより新しいpaneでコンテナを起動し，そこにアタッチする dmux stopでプロセスを停止してpaneを削除する dmux startで停止したプロセスを再開して再びコンテナにアタッチする（for文が途中から再開している） dmux deleteでコンテナとpaneを削除する なぜつくったか Dockerのv0.12.0で追加されたp
HerokuのAPIデザイン
Herokuが自ら実践しているAPIデザインガイドをGithubに公開した． “HTTP API Design Guide” このガイドは些細なデザイン上の議論を避けて，ビジネスロジックに集中すること目的としている．Heroku特有なものではなく，一般にも十分適用できる知見となっている． 最近は，モバイル向けにAPIをつくることも多いため，勉強もかねて抄訳した．なお内容は，HTTP+JSONのAPIについて基本的な知識があることが前提となっている． 適切なステータスコードを返す それぞれのレスポンスは適切なHTTPステータスコード返すこと．例えば，“成功"を示すステータスコードは以下に従う． 200: GETやDELETE，PATCHリクエストが成功し，同時に処理が完了した場合 201: POSTリクエストが成功し，同時に処理が完了した場合 202: POSTやDELETE，PATCHリク
使いやすいシェルスクリプトを書く
できればシェルスクリプトなんて書きたくないんだけど，まだまだ書く機会は多い．シェル芸やワンライナーのような凝ったことではなく，他のひとが使いやすいシェルスクリプトを書くために自分が実践していることをまとめておく． ヘルプメッセージ 書いてるシェルスクリプトが使い捨てではなく何度も使うものである場合は，本体を書き始める前に，そのスクリプトの使い方を表示するusage関数を書いてしまう． これを書いておくと，後々チームへ共有がしやすくなる．とりあえずusage見てくださいと言える．また，あらかじめ書くことで，単なるシェルスクリプトであっても自分の中で動作を整理してから書き始めることができる．関数として書くのは，usageを表示してあげるとよい場面がいくつかあり，使い回すことができるため． 以下のように書く． function usage { cat <<EOF $(basename ${0})
Vagrant1.6のDocker provider
Vagrant1.6のDocker provider Feature Preview: Docker-Based Development Environments Vagrant 1.6からDocker providerがサポートされた．つまり，VagrantでVMだけでなくコンテナも管理できるようになった． この機能はネイティブでDockerをサポートしてないOSXでも使え，この場合は裏側でProxy VM（boot2docker box）が勝手に立ち上がって，その上でコンテナが立ち上がる．つまり，以下のようになる． OSX -> (Proxy VM) -> Docker Container OSXの場合，これは今までboot2dockerを使ってやってきたのと変わらない．ただ，Docker providerを使うと，boot2dockerの立ち上げまで面倒を見てくれる． 何が嬉しいのか
公式のDocker client for OSXがリリース
公式のDocker client for OSXがリリース 2014.01.02にOSXのdocker clientがリリースされた．DockerはGoで書かれているので，OSX上で自分でビルドして使ってる人もいたが，今回は公式のバイナリリリース．さらに，Homebrewのhomebrew-binaryレポジトリにFormulaも追加され，すぐに使えるようになった． clientなので，VMもしくはリモートに立てたDocker deamonに対してローカルからコマンドが叩けるようになったということ．とりあえず，ローカルにVM立てて触ってみた． tcnksm/docker-osx まず，dokcer clientのインストール． $ brew update $ brew tap homebrew/binary $ brew install docker Vagrantfileは以下のようにす
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