Oracle code one 2018 報告会概要

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Oracle Code One 2018 Overview
Chihiro Ito (@chiroito)
Akihiro Nishikawa
Oracle Groundbreaker🥑
Oracle Corporation Japan
1

Overview
3

Oracle Code One Oracle Open World
4
Oracle Code One とは
Java以外
Java
Oracleに関すること

スケジュール
21日(日) 22日(月) 23日(火) 24日(水) 25日(木)
5
事前登録
蟹One
セッション
JCP
セッション
BBQ
セッション
Live
セッション
Geek Bike Ride
12時(4時)
24時(16時)
8時(24時)
18時(10時)
12時(4時)
24時(16時)
8時(24時)
18時(10時)

セッション情報
https://developer.oracle.com/codeone https://events.rainfocus.com/widget
/oracle/oow18/catalogcodeone18

Oracle Code One Feedback Meetup
7
@TOKYO
2018/11/17
@SENDAI
2019/2/2
@NAGOYA
2018/11/30
@TOYAMA
2019/1/26
@GINOWAN
2018/12/8
@HIROSHIMA
2019/1/19
@OKAYAMA
2019/1/18
@OSAKA
2018/11/24
@KUMAMOTO
2019/1/11
@FUKUOKA
2019/1/12
@SAPPORO
2019/2/9

Georges Saab
@gsaab
VP, Oracle Java Platform Group
Chair, OpenJDK Governing Board
8

Oracle Code Oneへようこそ
セッション
有志によるセッション(BoF)
チュートリアル
ハンズオン
405
45
16
41
9

Javaの良いところを維持します
Javaがオープンで無料であり続けることを保証する
継続的なプラットフォームの完成度を実現する
品質とセキュリティへの投資を継続する
オープンで透明な開発を維持する
開発者の生産性と互換性への投資する
10

Javaに対するOracleのコミットメント
機能強化とイノベーションをより早く提供します
Javaをもっとオープンにします
Javaエコシステムへ支援し続けます
11

オラクルが最近オープンソース化したものは何か
Javaをもっとオープンにします
Application Class Data Sharing
(OpenJDK 10)
Project ZGC
(OpenJDK 11)
Flight Recorder
(OpenJDK 11)
Mission Control
(Project in OpenJDK and builds)
共有アーカイブ内の標準拡張ディレクトリとアプリ
ケーションクラスパスからクラスを配置できる
実行中のJavaアプリケーションに関する診断
データとプロファイリングデータを収集
数テラバイトのヒープをサポートする低遅延
ガベージコレクタ
最小限のパフォーマンスオーバーヘッドでJavaア
プリケーションを監視および管理
12

OpenJDKコミュニティの多くの貢献に感謝します
みんなで作った JDK 11
JDK 11 で修正された 2468 の課題
様々な組織で働いている開発
者や個人あわせて500人以上
によって貢献されました
blogs.oracle.com/java-platform-group/building-jdk-11-together
13

Portola
ZGC
Loom
Valhalla
Panama
Amber
14
Graal VM
JDK Flight Recorder
Skara

15
現在の配列のレイアウト
Project Valhalla
final class Point {
final int x;
final int y;
}
headerPoint[] pts =
header
x
y
header
x
y
header
x
y
header
x
y
header
x
y

16
我々が望む配列のレイアウト
Project Valhalla
headerheader
x
y
x
y
x
y
x
y
Point[] pts =
value class Point {
int x;
int y;
}
Value Types:
コードはクラスのように書き、
プリミティブの配列のように動く

Project Panama
• JVMの外側にある関数とデータ
• シンプルに、安全に、かつ高性能にJNIを置き換える
• 通常のJavaコードを通じて低レベルなハードウェア機能へアクセスする
– ベクター演算、特別なメモリタイプ（例えば不揮発性メモリ）
• ビッグデータや機械学習
17

Project Loom
• 簡単にもっと拡張できる並行処理モデル
– 事実上ブロックを無くす
• “Fibers”という軽量スレッドと継続
– 何百万のFiberを単一のJVMで生成できる
18

Project “Amber”
• Java言語の改革
– 動的なクラスファイル定数
– Raw String リテラル
– Switch式
– パターンマッチング
19

Java in a World of Containers
Mikael Vidstedt @MikaelVidstedt
Director, Java Virtual Machine
Java Platform Group, Oracle

Java in a World of Containers
• 管理付きランタイム・言語
• ハードやOSに依存しない
• JVM によって保証されたセキュリティと安全性
• 信頼性：互換性は設計目標
• 可搬性：実行環境が変更されても、JVM が安定した運用を保つ
• 豊富なエコシステム
21
Javaの特徴はコンテナに適していると言えるのでは？
コミットメント：コンテナ利用において最適な選択肢であり続けること

Docker に関する改善
• JDK-8146115: Docker container detection and resource configuration usage
(jdk8, jdk10+)
• JDK-8186248: More flexible, percentage based heap sizing flags (jdk10+)
• JDK-8179498: Namespace aware attach (jdk10+)
• JDK-8193710: Docker container aware jcmd (jdk11+)
• JDK-8203357: JDK internal Container Metrics API (jdk11+)
22
https://mjg123.github.io/2018/01/10/Java-in-containers-jdk10.html

Javaランタイムのカスタマイズ
• デフォルトのJDK を含むDockerイメージ: ~530 MB
– 必要なもの
java.{lang,util,...}.*, javax.management.*,
...
– 必要ではないもの
corba, jaxws, ...
• JDK 9 で導入されたモジュールシステム (“Jigsaw”)
– JDK 自体をモジュール化
– カスタムの JRE を生成するツール
• アプリが必要とするモジュールや機能だけを含む
23

java.corba
java.se
java.se.ee
java.transaction
java.xml.ws
java.sql
java.sql.rowset
java.xml.bind
java.jnlp
java.activation
java.desktop
java.management.rmi
java.xml.crypto
java.transfer
java.compiler java.rmi
java.xml
java.instrument java.logging
java.management
java.naming
java.scripting
java.security.jgss
java.base
java.prefs
java.security.sasl
java.xml.ws.annotation
java.smartcardio
Java SE モジュール
24
company.application

Javaカスタムランタイム
25
java.sql
java.sql.rowset
java.activation
java.transfer
java.xml
java.logging
java.naming
java.base
company.application

JREサイズの最適化
• java.base のみ
– 多くのアプリケーションにとって十分
• “netty”
– 多くの（過半数？）のアプリにとって十分なモジュール
– java.base, java.logging, java.management,
java.xml, jdk.management, jdk.unsupported
– （netty 自体は含まれていない）
• 更に最適化できる
– jlink --compress (25%+ の圧縮)
26

ベースイメージ（OS）サイズの最適化
• 合計サイズの大きな因子
• OS の中身は殆ど影響なし
– 最低限：Java が動作する
• ”slim” というイメージはユーザスペースの
機能の殆どを取り除いたもの
27

OpenJDK Project “Portola”
• Alpine/musl への JDK ポート
• Alpine Linux はとにかく軽い（4.4MB）
– “musl” C ライブラリを利用
• 是非プロジェクトに参加してください！
– http://openjdk.java.net/projects/portola
– http://hg.openjdk.java.net/portola/portola
– portola-dev@openjdk.java.net
• Early access binaries
– http://jdk.java.net/12
28

JVM のサイズ – その他

• 5MB 未満！
– Java SE の仕様を準拠
• しかし... 機能は乏しい
– JIT なし
– Serial GC のみ
– デバッグや保守性などのための機能
は殆どなし
• 現実的ではないが、研究などの目
的には有用
30
“minimal” VM

• 約20MB のHelloWorld
– Alpine ベースイメージ込み
• minimal より小さいな JVM も存在
する（制限付き）
– Oracle Labs の SubstrateVM
31
“minimal” Docker イメージ

JDK 12 起動時間 (CDS アーカイブ)

JDK 12 Application Class Data Sharing 起動時間

The Z Garbage Collector
Scalable Low-Latency GC in JDK 11
Per Lidén (@perliden)
Consulting Member of Technical Staff
Java Platform Group, Oracle
October 24, 2018

数テラバイトヒープ GCによる最大停止時間
簡単なチューニングアプリの性能低下を防ぐ
ゴール
10msTB
15%

どのフェーズが並行なのか?
Serial Parallel CMS G1 ZGC
Marking - - ✔* ✔* ✔
Relocation/Compaction - - - - ✔
Reference Processing - - - - ✔
Relocation Set Selection - - - - ✔
StringTable Cleaning - - - - ✔
JNI WeakRef Cleaning - - - - ✔
JNI GlobalRefs Scanning - - - - ✔**
Class Unloading - - - - ✔**
Thread Stack Scanning - - - - -
36
**) Old Gen Only
**) Post JDK 11

ZGC フェーズ
並行して
Mark/Remap
停止して Mark 終了停止して Relocate 開始停止して Mark 開始
並行してRelocate
の準備
並行して
Relocate
GC サイクル
< 10 ms < 10 ms < 10 ms

Colored Pointers
• ZGCの設計の中核をなすコンセプト
• メタデータは64-bit ポインタの未使用bitに格納します。
– 32-bit は対応しません
– CompressedOopsによるメモリ圧縮は対応しません
38
オブジェクトのアドレス (42 bits, 4TB アドレス空間)
64-bit オブジェクトポインタ
未使用 (18 bits)
カラー

Mode: Composite
Heap Size: 128G
OS: Oracle Linux 7.4
HW: Intel Xeon E5-2690 2.9GHz
2 sockets, 16 cores (32 hw-threads)
SPECjbb®2015 is a registered trademark of the Standard Performance
Evaluation Corporation (spec.org). The actual results are not represented
as compliant because the SUT may not meet SPEC's requirements for
general availability.
39
SPECjbb®2015 – Score
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
ZGC Parallel G1
(Higher is better)
max-JOPS (Throughput) critical-JOPS (Throughput with latency requirements)
50%
29%

1
10
100
1000
ZGC Parallel G1
GCPauseTimes(ms)
Logarithmic scale
(Lower is better)
Average 95th percentile 99th percentile 99.9th percentile Max
40
SPECjbb®2015 – 停止時間
1.96
1.10
156
306
211
544

有効化
-XX:+UnlockExperimentalVMOptions -XX:+UseZGC
41

将来の予定
• 短期的な予定
– 並行クラスアンロード
– ZGC を本機能として取り込む
• 長期的な予定
– 世代別GC
– ミリ秒以下の最大停止時間
– 他のプラットフォームの対応
– Graal JIT 対応
42

ZGC プロジェクト
zgc-dev@openjdk.java.net
http://wiki.openjdk.java.net/display/zgc/Main
43
購読して参加して、ぜひフィードバックしてください

ZGC プロジェクト
http://hg.openjdk.java.net/jdk/jdk
http://hg.openjdk.java.net/zgc/zgc
44
ソースコード

Diagnose Your Microservices
Open Tracing / Oracle Application Performance Monitoring Cloud
Marcus Hirt / Consulting Member of Technical Staff
John Sullivan / Senior Director of Product Management
OMC
October, 2018

モノリシック vs. マイクロサービス
46
モノリシックなアプリケーションは、
そのすべての機能を1つのプロセスに集約し、
複数のサーバにモノリスを複製することで拡張します。
マイクロサービス・アーキテクチャは、
機能の各要素を個別のサービスに配置し、
これらのサービスをサーバ全体に分散し、
必要に応じて複製することによって拡張します。

クラウドでのマイクロサービス
47

Open Tracing
• ベンダーに依存しない分散トレーシングAPI
– ライブラリ作成者は、1つのAPIを使用して複数のベンダーをサポートできます。
– お客様は、ベンダー・ロックインを心配することなくコンテキスト情報を追加できます。
• Open Tracing とは...
– トレースおよびトレース関連情報を生成するアプリケーション・レベルAPI。
– コンテキスト伝播用のAPI。
– 主な貢献者はLightStep、Jeager、Skywalking、Datadog。
• GitHub上の仕様と言語固有のAPIはこちら:
https://github.com/opentracing
48

JDK Flight Recorder (JFR)
• 実稼働時間のプロファイリングと診断のためのJVMテクノロジ。
• 民間航空機のFlight Data Recorderに似ています。
• JDK11でオープンソース化されました
• Hotspotランタイムチームによって継続的に機能が追加されます。
• Oracleでは本番システムの問題を解決するために長年使用してきました
「Oracle Fusion Applicationsでは、何十万ものFlight Recordingを
作成し、そのレコーディングだけを使用して問題の95%を把握で
きます。」
-Joe Albowicz、Oracle(Fusionアプリケーション開発)
49

しかし...
• 何千ものJavaプロセスがあるとしたらどうでしょう。
• どのように記録を出力するのか?
• 記録をどこに保存するのか?
• ログとログを処理する手段も必要な場合はどうすればよいでしょうか。
• 分散トレーシングを使った既存のメトリックが必要な場合はどうする？
50

隅々へのトランザクション可視化、コードレベルの可視性
• すべての出入口を測定します。
• サービスおよび階層全体の
パフォーマンスを測定します。
• 不十分な場合、ユーザ定義の
カスタムトレースポイント
(OpenTracing、POJOなど)を作成。
• 時間や場所を問わずにデータを監
視するための診断機能を活用で
きます。
51

APMにOpenTraceを追加されたカスタム・コールの例
52

Java EE/Jakarta EE/MicroProfile
Java Server-Side Development and Microservices Track
54

Community KeynoteのIBMの枠
左から
• Ian Robinson@IBM
• Will Lyons@Oracle
• Mark Little@Red Hat
• David Blevins@Tomitribe
一番右はMCのPratik Patel@IBM
56
KeynoteでJakarta EEについて触れた時間（約5分）

セッション数
Java Server-Side Development and Microservices
23
12
24
86/618
Java EE
Jakarta EE
MicroProfile
52
40
158
Kubernetes
Docker
Container

Why?
EclipseCon
Europe
(10/23-25)
Jakarta EEへの
移行期間

Jakarta EEのおさらい
• Cloud Native Javaのための仕様
• ホストはEclipse Foundation
• Java EEテクノロジーを進化させていく
• 目標
– より速いリリースサイクル
– 参加の障壁を下げる（TCK...）
– コミュニティの立ち上げ
– コミュニティのためにJakarta EEブランドを管理
59

2017年9月に発表
Technology
Community
& Vendors
Sponsorship
✓ Nimble
✓ Flexible
✓ Open
✓ Compatible

2018年は移行期間
• Oracleから
– Java EE 8の参照実装
– TCK
– ドキュメント
• Eclipse GlassFish 5.Xのビルド
• 仕様策定プロセスの定義
• 互換性チェックのプロセス策定
• テクノロジーの進化、MicroProfileとの統合
• OracleはJava EEのサポートを継続
61
✓ Nimble
✓ Flexible
✓ Open
✓ Compatible

Jakarta EE Working Group Strategic Members

Jakarta EE Working Group Participating Members

High Level Roadmap for Jakarta EE
Oracle
GlassFish 5.X
Eclipse
GlassFish 5.1
Eclipse
GlassFish “Next”
Java EE 8
Java EE 8 Jakarta EE 8
ソースコードやTCKを移管
Jakarta EE Next

Eclipse GlassFish 5.1のリリーススケジュール
65
Java EE 8の検証のためにEclipse FoundationにJava EE 8 TCKをライセンス許諾済み
日時予定
2018/9/21 GlassFishのビルドに必要な全てのコードを寄贈
2018/9/23 Eclipse GlassFishのビルド開始
2018/10/1 Eclipse Glassfishに対してJava EE 8 CTS（Compatibility Test Suite）によるテスト開始
2018/10/22 Eclipse GlassFish 5.1-RC1リリース
2018/10/29 CI/CDリリースパイプライン完了
2018/11/5 全てのコンポーネントをEclipse版に置き換え
2018/11/30 リリースレビューの完了
2018/12/14 Eclipse GlassFish 5.1のリリース（全CTSテスト完了）

新仕様策定プロセス
• Jakarta EE Specification Committee
が策定
• フィードバックはオープンに受付
– Jakarta EE Communityメーリングリストを
通じたフィードバック（望ましい方式）
– ドキュメントに対するコメント
• アプローチ
– Jakarta EEにおけるJCPに変わるもの
– できる限りオープンソースの開発方式
に近づける
– 再利用可能なEclipseプロセスを作成
– code-first開発を可能に
– 高品質の仕様を作成
66
Eclipse Foundation Specification Process (EFSP)
https://tinyurl.com/ybh8sx8j

JCPとEFSP
Specification First
Led by Spec Lead
Public Communication
ドキュメントとTCKはClosed Source
1個の参照実装
（Reference Implementation）
Code First
Collaborative
Public Communication
ドキュメントとTCKはOpen Source
1個以上の互換実装
（Compatible Implementations）

1800名超の開発者からのアンケートを基に
Jakarta EE Technical Directions
Top
3
改善すべきポイント
1. Microservicesのサポート強化
2. Kubernetesとのネイティブ統合
3. より速い技術革新
Top
Microservices構築時に利用するフレーム
ワークの上位は、
Jersey, Spring, Eclipse MicroProfile, Node.js
& Kubernetes
67%
回答者の67％が現在Microservices構築中
もしくは今後1年以内に構築予定
40%
Java EEを使用する上で最大の課題がメモリ
要件と感じている人は。回答者の40％
#1
Javaアプリケーション開発にJava EEを選択し
た理由の第1位は安定性
60%
microservicesのサポート向上を優先すべき
と考える人が回答者の60％

Jakarta EE Technical Directions – Community Voices
• Jakarta EEからのメッセージやDirectionに影響
• 24のコミュニティから74件の詳細な回答
• 回答の一部
– CDIで出来る範囲の拡大、CDI仕様への整合性向上
– コミュニティ内で一番多い質問は、Java 11と Modularity
– MicroProfile、Microservices、Cloudは引き続き関心が高い
– Jakarta NoSQL（JNoSQL）によるエコシステムの拡大
69
https://docs.google.com/document/d/1y-
Vs4d9Iotw0HqsiTxG5UCm7ua0w35vJZkGVmS_hFrw/edit#

WebLogic Server
• Kubernetes Operator Patternを活用
• 管理：WebLogic Server Kubernetes Operator
https://github.com/oracle/weblogic-kubernetes-operator
• 監視：WebLogic Monitoring Exporter for Prometheus
https://github.com/oracle/weblogic-monitoring-exporter
• 移行：Oracle WebLogic Server Deploy Tooling
https://github.com/oracle/weblogic-deploy-tooling
70
Kubernetesでの動作をサポート、WebLogic Server管理をシンプルにするツールを提供
Kubernetes
Operator
WebLogic WebLogicWebLogic

Project Helidon
• 2種類のプログラミングモデル
– Helidon SE: 関数型、透過的、CDIなし
– Helidon MP: Eclipse MicroProfile実装、
宣言型、Java EE開発者向け
(JAX-RS, CDI, etc.)
• Jakarta EEやMicroProfileテクノロジーの
再利用
• Oracle Cloudサービスとの統合
71
Microservices開発のためのJavaライブラリをオープンソースとして公開
Helidon MPHelidon SE
Netty
JAX-RS
WebServerConfig Security
CDI JSON-P/B
Oracle
Cloud
Integrations
Smaller
Larger
Spring Boot
Microframeworks
MicroProfile Based
Open Liberty
Full-Stack

Eclipse MicroProfile

Individuals, organizations, vendors
Community

https://wiki.eclipse.org/MicroProfile/Implementation
MicroProfileの実装

Eclipse MicroProfile 2.0 (2018/6)
MicroProfile 2.0
JAX-RS 2.1JSON-P 1.1CDI 2.0
Config 1.3
Fault
Tolerance 1.1
JWT
Propagation
1.1
Health
Check 1.0
Metrics 1.1
Open Tracing
1.1
Open API 1.0
Rest Client
1.1
JSON-B 1.0
■新規
■アップデート
■前リリース（MicroProfile 1.4）から変更なし

Eclipse MicroProfile 2.1 (2018/10)
MicroProfile 2.1
Config 1.3
Fault
Tolerance 1.1
JWT
Propagation
1.1
Health
Check 1.0
Metrics 1.1
Open Tracing
1.2
Open API 1.0
Rest Client
1.1
JSON-B 1.0
■新規

Eclipse MicroProfile 2.2 (2019/2) -- Roadmap
MicroProfile 2.2
Config 1.4
Fault
Tolerance 2.0
JWT
Propagation
1.1
Health
Check 1.1
Metrics 2.0
Open Tracing
1.2
Open API 1.0
Rest Client
1.2
JSON-B 1.0
Reactive
Messaging
1.0
Reactive
Operators 1.0
■新規

その他
• Reactive Streams Operatorsプロジェクトをスタンドアロンでリリース予定
– https://github.com/eclipse/microprofile-reactive-streams
• MicroProfileのリリースサイクルを年3回に変更
– 2月1日
– 6月1日
– 10月1日
78

現在議論中のトピック
• Long Running Actions
• Reactive Streams
• Reactive Events
• Data Access
• Event Data
• Service meshes
• Concurrency
79

• Microframework
• Functional Style
• Reactive
• Transparent
• MicroProfile
• Declarative Style
• CDI, JAX-RS, JSON-P
• Familiar to Java EE developers

Java Microservice Frameworks
Smaller
Larger
Spring Boot
Microframeworks
MicroProfile Based
Open Liberty
Full-Stack
Dropwizard

Architecture
Helidon SE
Netty
WebServer SecurityConfig
Helidon MP
CDI JAX-RS JSON-P

Reactive WebServer
• 関数型ルーティングモデル＋
リアクティブFlow API
• Netty上に構築
• OpenTracingおよび Metricsに
対応
• JAX-RS, JSON-P support
• 静的コンテンツのサポート
Config
• 柔軟な型付き設定モデル
• 複数のデータソース
• 階層型モデル
• 動的なアップデート
• 拡張可能
84
Security
• 認証・認可
• アウトバウンド・セキュリティ
• 監査
• 拡張可能
• 組込済みのプロバイダ
– OIDC
– JWT
– Google Login
Helidon SE

Helidon SE
import io.helidon.webserver.Routing;
import io.helidon.webserver.WebServer;
public static void main(String[] args)
{
WebServer.create(
Routing.builder()
.get("/greet", (req, res) ->
res.send("Hello World!"))
.build()).start();
}
Helidon MP
import javax.ws.rs.ApplicationPath;
import javax.ws.rs.core.Application;
public class GreetService {
@GET
@Path("/greet")
public String getMsg() {
return "Hello World!";
}
}
85
SE/MPの違い（Hello World）

CDI ExtensionsをPreviewとして
現在の最新リリース：0.10.5
Helidon MP
Helidon SE
Microprofile 1.2に対応
• WebServer, Config, Security
• JSON-P
• Metrics
• OpenTracing
• HTTP/2 (experimental)
CDI Extensions MicroProfile ConfigとCDI 2.0 を使用し、種々のサービスとの統合
を実現するためのCDI Extension（開発者プレビュー）

Archetype
Helidon SE
mvn archetype:generate -DinteractiveMode=false ¥
-DarchetypeGroupId=io.helidon.archetypes ¥
-DarchetypeArtifactId=helidon-quickstart-se ¥
-DarchetypeVersion=0.10.5 ¥
-DgroupId=io.helidon.examples ¥
-DartifactId=quickstart-se ¥
-Dpackage=io.helidon.examples.quickstart.se
Helidon MP
mvn archetype:generate -DinteractiveMode=false ¥
-DarchetypeGroupId=io.helidon.archetypes ¥
-DarchetypeArtifactId=helidon-quickstart-mp ¥
-DarchetypeVersion=0.10.5 ¥
-DgroupId=io.helidon.examples ¥
-DartifactId=quickstart-mp ¥
-Dpackage=io.helidon.examples.quickstart.mp

コンテナで実行
Docker
Kubernetes
docker build -t quickstart-se target
docker run --rm -p 8080:8080 quickstart-se
kubectl create -f target/app.yaml
kubectl get service

Java 8, 11, 12...
$ docker images quickstart-se
REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE
quickstart-se 12-oracle 35675acf14d4 7 days ago 468MB
quickstart-se 11-oracle c3d347de8d23 7 days ago 469MB
quickstart-se 8-alpine fae858de0489 7 days ago 88.6MB
quickstart-se 8-slim 3a505f8068dc 7 days ago 210MB

jlinkで約1/3にまでコンパクトに
quickstart-se 12-oracle-custom edafa9a43204 7 days ago 172MB
quickstart-se 11-oracle-custom acc0127977c8 7 days ago 172MB

Alpine Linuxでもっとコンパクトに...
quickstart-se 12-alpine-custom d948b732d796 7 days ago 58.4MB
quickstart-se 12-alpine ba31e688dcb6 7 days ago 341MB
quickstart-se 12-oracle-custom edafa9a43204 7 days ago 172MB
quickstart-se 11-oracle-custom acc0127977c8 7 days ago 172MB

今後の予定
• MicroProfile 2.x対応
• Reactive HTTP Client
• GraalVMとの統合
• Project Starter UI
• Reactive storage (NoSQL, ADBA)
• Open API
• Eventing
92

Resources
93
https://github.com/oracle/helidon
@helidon_project
https://helidon.slack.com
https://helidon.io

Additionally...
94

Oracle Cloud Infrastructure: Complete Services
ストレージ
NVMe, Block, File, Object, Archive
リザーブドIOPSブロックストレー
ジは他社より98%安価, 高いス
ケールが可能
コンピュート
ベアメタル, GPU, 仮想マシン
52物理CPUコア(104vcpu),
8 GPU, 768 GB RAM, 51 TB
local NVMe SSD, 500万IOPS
データベース
ベアメタル,仮想マシン, RAC, Exadata
秒間数百万トランザクションま
で。 RACとActive Data Guardを
完全にサポート
ネットワーク
VCN, ロードバランサ
予約されたIP、サブネット、セキュリ
ティリスト、ファイアウォール、LBを備
えた分離されたプライベートネット
ワーク
コンテナ
コンテナとKubernetes
フルマネージド, Kubernetesに
認定されたサービス
エッジ
DNS, VPN, FastConnect, Email
グローバルDNS, グローバル専
用接続は97%安価, email 配信
CLOUD AT CUSTOMER
IaaS, PaaS, Exadata On-premises
サブスクリプション価格のクラウドイ
ンフラストラクチャ、PaaS、および
Oracleが管理するデータベース
RAVELLO
VMware や KVMの移行
既存のネットワークを維持
したまま、VM環境をクラウ
ドに移行
DATA MOVEMENT
ストレージアプライアンス,データ転送
ソフトウェアNASゲートウェイ、フル・
チェーンの管理によるデータ取り込
みサービス(HDDまたはアプライアン
ス)

Container Engine for Kubernetes と Registry
Customer ManagedOracle Managed
OCI Container Engine
for Kubernetes
Cluster Management
Container Engine
Dashboard
Oracle Cloud Infrastructure
OCI Registry
In-flight and at rest
data encryption
VM based Clusters and Nodes
Bare Metal Clusters and Nodes
Customer’s OCI
Account/Tenancy
HA - 3 Masters/etcd
across 3 ADs
Cloud Native
• 標準の Docker と Kubernetes
• レジストリを統合
• 仮想ネットワークとストレージとの
統合
開発者フレンドリー
• 合理化されたワークフロー
• REST API
• 組み込まれたクラスタ
• オープンな標準に対応
Enterprise Ready
• シンプルなクラスタの操作
• ベアメタルの性能が出て可用性が
高いIaaS
• チームベースのアクセス制限
• 自立化したクラスタ

Oracle Cloud Infrastructure (OCI) の能力を生かす
Kubernetesクラスター構成
• ハイパフォーマンスな次世代IaaS上にKubernetesクラスターを構築
• Availability Domainを横断してクラスターを構成し、高可用性を実現
Kubernetes クラスター
Availability Domain 1 Availability Domain 2 Availability Domain 3

エンタープライズグレードのパフォーマンス
• ミッションクリティカルなクラスターを運用するのに最適な基盤
– 高速SSDを搭載したベアメタル（非仮想）サーバー
– 3つのAvailability Domains (AD) でリージョンを構成。AD間、AD内のホスト間を、低レ
イテンシー、広帯域のN/Wで接続
高性能次世代IaaSがもたらすハイパフォーマンス
98
https://www.accenture.com/t20171003T083750Z__w__/us-
en/_acnmedia/PDF-62/Accenture-Enterprise-Workloads-Meet-Cloud.pdf
OCIOther
AD1
AD2 AD3
AD間: 1Tb/s, < 500µs
AD内: 25Gb/s, < 100µs
第3者機関によるN/W性能検証結果

エンタープライズグレードの可用性
• Master Nodeをデフォルトで冗長化
• etcdを自動で定期バックアップ
デフォルトでHA構成のKubernetesクラスターを提供
Kubernetes クラスター
Availability Domain 1 Availability Domain 2 Availability Domain 3
Object Store Object StoreObject Store
Master Node Master Node Master Node

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