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Kubernetesで実践するクラウドネイティブDevOps

by John Arundel, Justin Domingus, 須田一輝, 渡邉了介

February 2020

Intermediate to advanced

384 pages

5h 31m

Japanese

O'Reilly Japan, Inc.

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　　1.1　クラウドの創造　　　1.1.1　時間を買う　　　1.1.2　Infrastructure as a Service　　1.2　DevOpsの黎明　　　1.2.1　DevOpsに対する無理解　　　1.2.2　ビジネスにとってのメリット　　　1.2.3　Infrastructure as Code　　　1.2.4　ともに学ぶ　　1.3　コンテナの到来　　　1.3.1　これまでの状況　　　1.3.2　常識を打ち破った箱　　　1.3.3　ソフトウェアのコンテナへの格納　　　1.3.4　プラグ＆プレイ型アプリケーション　　1.4　コンテナのオーケストラを指揮する　　1.5　Kubernetes　　　1.5.1　BorgからKubernetesへ　　　1.5.2　Kubernetesが高い価値を誇る理由　　　1.5.3　Kubernetesもいずれ消え去るのか　　　1.5.4　Kubernetesは万能ではない　　1.6　クラウドネイティブ　　1.7　運用の将来　　　1.7.1　分散型のDevOps　　　1.7.2　集中管理が残る領域　　　1.7.3　開発者生産性工学　　　1.7.4　皆さんこそが将来　　1.8　まとめ
　　2.1　最初のコンテナの実行　　　2.1.1　Docker Desktopのインストール　　　2.1.2　Dockerの概要　　　2.1.3　コンテナイメージの実行　　2.2　デモアプリケーション　　　2.2.1　ソースコードの内容　　　2.2.2　Goについて　　　2.2.3　デモアプリケーションが動作する仕組み　　2.3　コンテナのビルド　　　2.3.1　Dockerfileの理解　　　2.3.2　最小限のコンテナイメージ　　　2.3.3　docker image buildの実行　　　2.3.4　イメージの命名　　　2.3.5　ポート転送　　2.4　コンテナレジストリ　　　2.4.1　レジストリの認証　　　2.4.2　イメージの命名とプッシュ　　　2.4.3　イメージの実行　　2.5　ようこそKubernetesへ　　　2.5.1　デモアプリケーションの実行　　　2.5.2　コンテナが起動しない場合　　2.6　Minikube　　2.7　まとめ
　　3.1　クラスタのアーキテクチャ　　　3.1.1　コントロールプレーン　　　3.1.2　ノードのコンポーネント　　　3.1.3　高可用性　　3.2　セルフホスティング型Kubernetesのコスト　　　3.2.1　想像以上に面倒な作業　　　3.2.2　初期セットアップだけの問題ではない　　　3.2.3　痒いところに手が届くわけではないツール　　　3.2.4　Kubernetesは難しい　　　3.2.5　管理のオーバヘッド　　　3.2.6　まずはマネージドサービスから　　3.3　マネージドKubernetesサービス　　　3.3.1　Google Kubernetes Engine（GKE）　　　3.3.2　クラスタのオートスケール　　　3.3.3　Amazon Elastic Container Service for Kubernetes（EKS）　　　3.3.4　Azure Kubernetes Service（AKS）　　　3.3.5　OpenShift　　　3.3.6　IBM Cloud Kubernetes Service　　　3.3.7　Heptio Kubernetes Subscription（HKS）　　3.4　ターンキー方式のKubernetesソリューション　　　3.4.1　Stackpoint.io　　　3.4.2　Containership Kubernetes Engine（CKE）　　3.5　Kubernetesインストーラ　　　3.5.1　kops　　　3.5.2　Kubespray　　　3.5.3　TK8　　　3.5.4　Kubernetes The Hard Way　　　3.5.5　kubeadm　　　3.5.6　Tarmak　　　3.5.7　Rancher Kubernetes Engine（RKE）　　　3.5.8　Puppet Kubernetesモジュール　　　3.5.9　Kubeformation　　3.6　購入か構築か：本書の推奨事項　　　3.6.1　実行するソフトウェアを減らす　　　3.6.2　可能ならマネージドKubernetesを使用　　　3.6.3　ベンダロックインの問題　　　3.6.4　どうしても必要なら標準のKubernetesセルフホスティングツールを使用　　　3.6.5　選択肢が限られる場合　　　3.6.6　ベアメタルとオンプレミス　　3.7　クラスタレスのコンテナサービス　　　3.7.1　Amazon Fargate　　　3.7.2　Azure Container Instances（ACI）　　3.8　まとめ

　　4.1　Deployment　　　4.1.1　スーパバイズ機能とスケジューリング　　　4.1.2　コンテナの再起動　　　4.1.3　Deployment情報の取得　　4.2　Pod　　4.3　ReplicaSet　　4.4　望ましい状態の維持　　4.5　Kubernetesスケジューラ　　4.6　YAML形式のリソースマニフェスト　　　4.6.1　リソースがデータ　　　4.6.2　Deploymentマニフェスト　　　4.6.3　kubectl applyの使用　　　4.6.4　Serviceリソース　　　4.6.5　kubectlを用いたクラスタへのクエリ　　　4.6.6　リソース管理の次の段階　　4.7　Helm：Kubernetesパッケージマネージャ　　　4.7.1　Helmのインストール　　　4.7.2　Helmチャートのインストール　　　4.7.3　チャート、リポジトリ、リリース　　　4.7.4　Helmリリースのリスト表示　　4.8　まとめ
　　5.1　リソースの理解　　　5.1.1　リソースの単位　　　5.1.2　リソース要求　　　5.1.3　リソース制限　　　5.1.4　コンテナは小さく保つ　　5.2　コンテナのライフサイクル管理　　　5.2.1　Liveness probe　　　5.2.2　ブローブの遅延と頻度　　　5.2.3　他のタイプのプローブ　　　5.2.4　gRPC probe　　　5.2.5　Readiness probe　　　5.2.6　ファイルベースのReadiness probe　　　5.2.7　minReadySeconds　　　5.2.8　Pod Disruption Budget　　5.3　Namespaceの使用　　　5.3.1　Namespaceを使った作業　　　5.3.2　Namespaceの選択基準　　　5.3.3　Serviceのアドレス　　　5.3.4　リソースのクオータ　　　5.3.5　リソース要求とリソース制限のデフォルト値　　5.4　クラスタのコストの最適化　　　5.4.1　Deploymentの最適化　　　5.4.2　Podの最適化　　　5.4.3　Vertical Pod Autoscaler　　　5.4.4　ノードの最適化　　　5.4.5　ストレージの最適化　　　5.4.6　未使用リソースのクリーンアップ　　　5.4.7　余剰キャパシティのチェック　　　5.4.8　リザーブドインスタンスの使用　　　5.4.9　プリエンプティブ（スポット）インスタンスの使用　　　5.4.10　ワークロードのバランスの維持　　5.5　まとめ
　　6.1　クラスタのサイジングとスケーリング　　　6.1.1　キャパシティ計画　　　6.1.2　ノードとインスタンス　　　6.1.3　クラスタのスケーリング　　6.2　適合性のチェック　　　6.2.1　CNCF認定　　　6.2.2　Sonobuoyによる適合性テスト　　6.3　検証と監査　　　6.3.1　K8Guard　　　6.3.2　Copper　　　6.3.3　kube-bench　　　6.3.4　Kubernetesの監査ロギング　　6.4　カオステスト　　　6.4.1　本番だけが本番　　　6.4.2　chaoskube　　　6.4.3　kube-monkey　　　6.4.4　PowerfulSeal　　6.5　まとめ
　　7.1　kubectlを極める　　　7.1.1　シェルエイリアス　　　7.1.2　フラグの短縮形の使用　　　7.1.3　リソースタイプの省略　　　7.1.4　kubectlコマンドの自動補完機能　　　7.1.5　ヘルプの表示　　　7.1.6　Kubernetesリソースに関するヘルプの表示　　　7.1.7　より詳細な出力の表示　　　7.1.8　JSONデータとjqの活用　　　7.1.9　オブジェクトの監視　　　7.1.10　オブジェクトに関する記述　　7.2　リソースを使った作業　　　7.2.1　命令的なkubectlコマンド　　　7.2.2　命令的コマンドを使うべきではない場合　　　7.2.3　リソースマニフェストの生成　　　7.2.4　リソースのエクスポート　　　7.2.5　リソースの差分チェック　　7.3　コンテナを使った作業　　　7.3.1　コンテナのログの閲覧　　　7.3.2　コンテナへのアタッチ　　　7.3.3　kubespyによるKubernetesリソースの監視　　　7.3.4　コンテナポートの転送　　　7.3.5　コンテナでのコマンド実行　　　7.3.6　トラブルシューティングのためのコンテナ実行　　　7.3.7　BusyBoxコマンドの使用　　　7.3.8　BusyBoxのコンテナへの追加　　　7.3.9　コンテナへのプログラムのインストール　　　7.3.10　kubesquashによるライブデバッグ　　7.4　ContextとNamespace　　　7.4.1　kubectxとkubens　　　7.4.2　kube-ps1　　7.5　Kubernetesのシェルとツール　　　7.5.1　kube-shell　　　7.5.2　Click　　　7.5.3　kubed-sh　　　7.5.4　Stern　　7.6　独自のKubernetesツールの構築　　7.7　まとめ
　　8.1　コンテナとPod　　　8.1.1　コンテナとは何か　　　8.1.2　コンテナの構成要素　　　8.1.3　Podの構成要素　　8.2　コンテナのマニフェスト　　　8.2.1　イメージ識別子　　　8.2.2　latestタグ　　　8.2.3　コンテナのダイジェスト　　　8.2.4　ベースイメージのタグ　　　8.2.5　ポート　　　8.2.6　リソース要求とリソース制限　　　8.2.7　イメージのプルに関するポリシ　　　8.2.8　環境変数　　8.3　コンテナのセキュリティ　　　8.3.1　非rootユーザとしてのコンテナ実行　　　8.3.2　rootコンテナのブロック　　　8.3.3　読み取り専用ファイルシステムの設定　　　8.3.4　権限昇格の無効化　　　8.3.5　ケイパビリティ　　　8.3.6　Podのセキュリティコンテキスト　　　8.3.7　Podのセキュリティに関するポリシ　　　8.3.8　Podのサービスアカウント　　8.4　ボリューム　　　8.4.1　emptyDirボリューム　　　8.4.2　永続ボリューム　　8.5　再起動ポリシ　　8.6　Image Pull Secret　　8.7　まとめ
　　9.1　Label　　　9.1.1　Labelとは何か　　　9.1.2　セレクタ　　　9.1.3　セレクタの高度な使い方　　　9.1.4　Labelの他の使い方　　　9.1.5　LabelとAnnotation　　9.2　Node Affinity　　　9.2.1　ハードAffinity　　　9.2.2　ソフトAffinity　　9.3　PodのAffinityとAnti-Affinity　　　9.3.1　Podの同居　　　9.3.2　Podの分離　　　9.3.3　ソフトAnti-Affinity　　　9.3.4　Pod Affinityを使ってもよい場合　　9.4　TaintとToleration　　9.5　Podコントローラ　　　9.5.1　DaemonSet　　　9.5.2　StatefulSet　　　9.5.3　Job　　　9.5.4　CronJob　　　9.5.5　Horizontal Pod Autoscaler　　　9.5.6　PodPreset　　　9.5.7　OperatorとCustom Resource Definition（CRD）　　9.6　Ingressリソース　　　9.6.1　Ingressルール　　　9.6.2　IngressによるTLS終端　　　9.6.3　Ingressコントローラ　　9.7　Istio　　9.8　Envoy　　9.9　まとめ
　　10.1　ConfigMap　　　10.1.1　ConfigMapの作成　　　10.1.2　ConfigMapからの環境変数の設定　　　10.1.3　ConfigMapからの環境全体の設定　　　10.1.4　コマンド引数での環境変数の使用　　　10.1.5　ConfigMapからの設定ファイルの作成　　　10.1.6　設定変更に伴うPodの更新　　10.2　KubernetesのSecret　　　10.2.1　環境変数としてのSecretの使用　　　10.2.2　Secretのファイルへの書き込み　　　10.2.3　Secretの読み取り　　　10.2.4　Secretへのアクセス　　　10.2.5　保存データの暗号化　　　10.2.6　Secretの保持　　10.3　機密情報管理の戦略　　　10.3.1　バージョン管理を通じた機密情報の暗号化　　　10.3.2　機密情報のリモート保存　　　10.3.3　専用の機密情報管理ツールの使用　　　10.3.4　本書の推奨事項　　10.4　SOPSによる機密情報の暗号化　　　10.4.1　SOPSの概要　　　10.4.2　SOPSによるファイルの暗号化　　　10.4.3　KMSバックエンドの使用　　10.5　まとめ
　　11.1　アクセス制御とパーミッション　　　11.1.1　クラスタ別のアクセス管理　　　11.1.2　ロールベースのアクセス制御（RBAC）の導入　　　11.1.3　ロールの理解　　　11.1.4　ユーザに対するロールのバインディング　　　11.1.5　必要なロールの判断　　　11.1.6　cluster-adminに対するアクセスの保護　　　11.1.7　アプリケーションとデプロイ　　　11.1.8　RBACのトラブルシューティング　　11.2　セキュリティスキャン　　　11.2.1　Clair　　　11.2.2　Aqua Security　　　11.2.3　Anchore Engine　　11.3　バックアップ　　　11.3.1　Kubernetesをバックアップする必要性　　　11.3.2　etcdのバックアップ　　　11.3.3　リソース状態のバックアップ　　　11.3.4　クラスタ状態のバックアップ　　　11.3.5　大小のディザスタ　　　11.3.6　Velero　　11.4　クラスタのステータスの監視　　　11.4.1　kubectl　　　11.4.2　CPUとメモリの使用率　　　11.4.3　クラウドプロバイダのコンソール　　　11.4.4　Kubernetes Dashboard　　　11.4.5　Weave Scope　　　11.4.6　kube-ops-view　　　11.4.7　node-problem-detector　　11.5　参考文献　　11.6　まとめ
　　12.1　Helmによるマニフェストのビルド　　　12.1.1　Helmチャートの内部構成　　　12.1.2　Helmテンプレート　　　12.1.3　変数の補完　　　12.1.4　テンプレートにおける値の引用　　　12.1.5　依存関係の指定　　12.2　Helmチャートのデプロイ　　　12.2.1　変数の設定　　　12.2.2　Helmリリースにおける値の指定　　　12.2.3　アプリケーションのHelmによる更新　　　12.2.4　以前のバージョンへのロールバック　　　12.2.5　Helmチャートリポジトリの作成　　　12.2.6　Helmチャート内のSecretのSOPSによる管理　　12.3　Helmfileによる複数チャートの管理　　　12.3.1　Helmfileの内容　　　12.3.2　チャートのメタデータ　　　12.3.3　Helmfileの適用　　12.4　高度なマニフェスト管理ツール　　　12.4.1　ksonnet　　　12.4.2　Kapitan　　　12.4.3　kustomize　　　12.4.4　kompose　　　12.4.5　Ansible　　　12.4.6　Kubeval　　12.5　まとめ
　　13.1　開発ツール　　　13.1.1　Skaffold　　　13.1.2　Draft　　　13.1.3　Telepresence　　　13.1.4　Knative　　13.2　デプロイ戦略　　　13.2.1　ローリングアップデート　　　13.2.2　Recreate　　　13.2.3　maxSurgeとmaxUnavailable　　　13.2.4　ブルーグリーンデプロイ　　　13.2.5　レインボーデプロイ　　　13.2.6　カナリアデプロイ　　13.3　Helmによる移行処理　　　13.3.1　Helmのフック機能　　　13.3.2　フック失敗時の対応　　　13.3.3　他のフック　　　13.3.4　フックのチェーン化　　13.4　まとめ
　　14.1　継続的デプロイとは何か　　14.2　おすすめのCDツール　　　14.2.1　Jenkins　　　14.2.2　Drone　　　14.2.3　Google Cloud Build　　　14.2.4　Concourse　　　14.2.5　Spinnaker　　　14.2.6　GitLab CI　　　14.2.7　Codefresh　　　14.2.8　Azure Pipelines　　14.3　CDのコンポーネント　　　14.3.1　Docker Hub　　　14.3.2　Gitkube　　　14.3.3　Flux　　　14.3.4　Keel　　14.4　Cloud BuildによるCDパイプライン　　　14.4.1　Google CloudとGKEのセットアップ　　　14.4.2　デモリポジトリのフォーク　　　14.4.3　Cloud Buildの導入　　　14.4.4　テスト用コンテナのビルド　　　14.4.5　テストの実行　　　14.4.6　アプリケーションコンテナのビルド　　　14.4.7　Kubernetesマニフェストの検証　　　14.4.8　イメージのパブリッシュ　　　14.4.9　Git SHAタグ　　　14.4.10　最初のビルドトリガの作成　　　14.4.11　トリガのテスト　　　14.4.12　CDパイプラインからのデプロイ　　　14.4.13　デプロイトリガの作成　　　14.4.14　ビルドパイプラインの最適化　　　14.4.15　パイプライン例の適応化　　14.5　まとめ
　　15.1　オブザーバビリティとは何か　　　15.1.1　監視とは何か　　　15.1.2　ブラックボックス監視　　　15.1.3　「アップ」の意味　　　15.1.4　ロギング　　　15.1.5　メトリクスの導入　　　15.1.6　トレーシング　　　15.1.7　オブザーバビリティ　　15.2　オブザーバビリティパイプライン　　15.3　Kubernetesにおける監視　　　15.3.1　外部からのブラックボックス型チェック　　　15.3.2　内部ヘルスチェック　　15.4　まとめ
　　16.1　メトリクスとは実際のところ何か　　　16.1.1　時系列データ　　　16.1.2　カウンタとゲージ　　　16.1.3　メトリクスは何を語れるか　　16.2　優れたメトリクスの選択　　　16.2.1　サービス：REDパターン　　　16.2.2　リソース：USEパターン　　　16.2.3　ビジネスメトリクス　　　16.2.4　Kubernetesのメトリクス　　16.3　メトリクスの分析　　　16.3.1　単純な平均の問題点　　　16.3.2　単純平均、中央値、外れ値　　　16.3.3　パーセンタイルの把握　　　16.3.4　メトリクスデータへのパーセンタイルの適用　　　16.3.5　最悪を知ることこそ一般の関心事　　　16.3.6　パーセンタイルを超えて　　16.4　メトリクスのダッシュボードによるグラフ化　　　16.4.1　すべてのサービスで標準レイアウトを使う　　　16.4.2　マスタダッシュボードで情報ラジエータを構築　　　16.4.3　壊れていくもののダッシュボード　　16.5　メトリクスに基づくアラート　　　16.5.1　アラートの問題点　　　16.5.2　オンコールを地獄にすべきではない　　　16.5.3　緊急かつ重要で対処可能なアラート　　　16.5.4　アラート、時間外呼び出し、夜間起床の追跡管理　　16.6　メトリクス管理のツールとサービス　　　16.6.1　Prometheus　　　16.6.2　Google Stackdriver　　　16.6.3　AWS CloudWatch　　　16.6.4　Azure Monitor　　　16.6.5　Datadog　　　16.6.6　New Relic　　16.7　まとめ

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6章クラスタの運用

テトリスから何か学んだことがあるとすれば、間違いが積み重なると成果は消え去ってしまうことだ。

――Andrew Clay Shafer（Pivotal社テクノロジ担当シニアディレクタ）

Kubernetesクラスタを構築したとして、それが健全に運用され適切に実行されているかどうかは、どうすれば判断できるでしょうか。需要に対処するために運用規模を拡張しながらも、クラウドのコストを最小限に維持するには、どうすればよいでしょうか。この章では、本番のワークロードでKubernetesクラスタを運用する際に直面する諸問題と、その解決に役立つツールについて検討します。

3章で説明したように、Kubernetesクラスタについては、可用性、認証、アップグレードその他、考慮すべき重要事項が数多くあります。著者らが推奨するように、優れたマネージドKubernetesサービスを利用する場合には、こうした問題の大半についてユーザのために相応の対応が取られているはずです。

とはいえ、クラスタを実際にどう活用していくかはユーザ次第です。この章では、クラスタのサイジングとスケーリング、クラスタがKubernetes標準に準拠しているかどうかのチェック、セキュリティ上の問題の発見、Chaos Monkeyのようなツールを用いたインフラの耐障害性テストなどの方法も学びます。

6.1　クラスタのサイジングとスケーリング

クラスタにはどれほどの大きさが必要でしょうか。セルフホスティングのKubernetesクラスタでは、また、ほぼすべてのマネージドサービスでも、クラスタの継続的なコストに直接の影響を及ぼすのはノードの数とサイズです。クラスタのキャパシティ（容量、収容能力）が小さすぎると、ワークロードは適切に実行されないか、トラフィックが大渋滞を起こして実行に失敗するでしょう。キャパシティが大きすぎれば、資金を無駄にすることになります。 ...