“k8s”タグの記事

  • |コンテナ - Kubernetesチュートリアル|12 min read
    #container#k8s#tutorial#AWS#tracing

    分散トレーシング(OpenTelemetry / AWS X-Ray)

    前回はOpenTelemetryとJaegerを使って、エンドツーエンドでトレース情報を収集・可視化をしました。 ここで利用したJaegerは分散トレーシングに特化したOSSプロダクトで高機能ではありますが、実際に運用する場合は、その構成を慎重に検討する必要があります。 例えば、以下の対応が必須で必要となるでしょう...

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  • |コンテナ - Kubernetesチュートリアル|23 min read
    #container#k8s#tutorial#tracing

    分散トレーシング(OpenTelemetry / Jaeger)

    今回はアプリケーションのパフォーマンスに焦点を当てます。 アプリケーションのパフォーマンスを分析するにはどうすれば良いでしょうか? 従来は処理時間等の情報をログに残し、これを集計することが多かったと思います。 単一サービスで構成されるシステムではこれで事足りることが多いですが、多数のサービスで構成されるマイクロサービスとなるとそうはいきません...

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  • |コンテナ - Kubernetesチュートリアル|13 min read
    #container#k8s#tutorial#AWS#logging

    ログ収集・分析(Fluent Bit / Amazon CloudWatch)

    前回はログの収集にFluent Bit、その分析にAWS OpenSearchを使用しました。 AWS OpenSearchは、非常に高機能な検索とリッチなUIを提供しますが、デメリットもあります。 まず、OpenSearch自体のセットアップ作業が別途必要です。特に、高スループットが予想される商用環境では、マルチノードでクラスターを組む必要がありますし、構成に応じてかなりのコストが発生します...

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  • |コンテナ - Kubernetesチュートリアル|16 min read
    #container#k8s#tutorial#AWS#logging

    ログ収集・分析(Fluent Bit / AWS OpenSearch)

    今回はログの収集と分析に焦点を当てます。 いつの時代もアプリケーションが出力するログは、障害解析やアクセス/証跡管理に欠かせません。 マイクロサービスのような分散アーキテクチャを採用した場合、1つのアプリケーションは複数のサービスで構成されることになります。 このため、管理対象ログファイルの数は以前と比較すると飛躍的に多くなり、ファイルレベルでなく、全体のログを一元管理するためのバックエンドサービスは不可欠と言えます...

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  • S3 の静的 Web サイトをセキュアに Envoy でホスティング

    庄司です。 モダンな UI のフレームワークは静的なコンテンツとしてパッケージングされることが主流となっています。これは変化の激しい UI とそれと比較すれば比較的変化のスピードが遅くてよいバックエンドとの関係で理にかなっています。UI のこうした静的なコンテンツの配信では多くの SaaS 製品で CloudFront のような CDN が利用されています。しかし、エンタープライズで利用されるフロントエンドの場合には VPN を通じたアクセスのみを許可している場合が多くあります...

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  • |コンテナ - Kubernetesチュートリアル|17 min read
    #container#k8s#tutorial#AWS#metrics

    メトリクス収集・可視化 - OpenTelemetry / CloudWatch

    前回はPrometheusとGrafanaを利用して、Kubernetesおよびアプリケーションに関するメトリクスの収集・可視化を行いました。 今回はOpenTelemetryとCloudWatchを使って同じことをしてみましょう。 OpenTelemetryとは? # OpenTelemetryは、メトリクス、トレース、ログ等のテレメトリー[1]情報のやりとりに関するインターフェースを規定する仕様です(現状ログはまだドラフトです)...

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  • |コンテナ - Kubernetesチュートリアル|15 min read
    #container#k8s#tutorial#metrics

    メトリクス収集・可視化 - Prometheus / Grafana

    今回のテーマはモニタリングです。 アプリケーションの運用が開始されると、ピーク時間帯や各種イベントに応じてシステム負荷は大きく変動します。 特に、マイクロサービスアーキテクチャでは、臨機応変なスケーラビリティや、無駄なのないリソース効率性とそれに応じたコスト最適化が求められます。 このような状況下では、各サービスレベルできめ細かい情報を収集・可視化することがより重要となります。 モニタリング編では、以下の項目に焦点を当て、それぞれハンズオン形式で実施してみたいと思います...

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  • |ブログ|11 min read
    #container#k8s#Security

    KubernetesのPod Security(PSS/PSA)

    Kubernetesのv1.21で、今までPodセキュリティを担っていたPodSecurityPolicy(PSP)が非推奨となりました[1]。このままいくとPSPはv1.25で削除される予定です。 Kubernetesコミュニティ(Auth Special Interest Group)では、現在これに代わるものとして新たにPod Security Standardsを規定し、これをもとにPodのスペックを検証するPod Security Admissionを開発しています...

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  • |コンテナ - Kubernetesチュートリアル|24 min read
    #container#k8s#tutorial

    Podスケジューリング - NodeAffinity / TaintToleration

    Kubernetesで作成したPodは、Node[1]が割り当てられ、コンテナランタイムを通して実行されます。 Nodeは、多数のVMでクラスタ構成され、データセンター障害に備えて物理的に分散して配置されることが一般的です。 また、コスト最適化やワークロード要件を満たすために、コア数やメモリ容量だけでなく、OS種類やCPU/GPU、SSD/HDD等様々なスペックを持っていることもあるでしょう...

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  • |コンテナ - Kubernetesチュートリアル|12 min read
    #container#k8s#tutorial#auto-scaling

    オートスケーリング - Horizontal Pod Autoscaler(HPA)

    商用環境で実際にサービスが運用されると、時間帯やイベント等、様々な要因によってトラフィックが変動し、それに合わせてシステム負荷も増減します。 コンテナ以前の従来のシステムでは、あらかじめ最大のスループットを見積もり、それに合わせてサーバーのサイジングをすることが一般的でした。 ただ、これはほとんどのケースでオーバースペックとなり、費用対効果が良いとは言えない状況でした...

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