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Docker
Orchestration
이종현
NAVER 서비스플랫폼 개발센터
1
Contents
1. Abstraction
2. Backgrounds
3. Docker Orchestration
4. Build Pool & Shipdock
5. Demo 동영상
2
1.
Abstraction
3
4
이런 이야기를 해보려고 합니다…
git repo
naver
developer
CLI/UI
build
docker registry
80
compose
cluster manage
docker cluster #1
docker cluster #2
push
pull
push
pull
config load
base
store
containerize
5
이런 이야기는 하지 않습니다.
도커
각종 설정 방법
직접 만들지 않는 것들
…
2.
Backgrounds
6
소개
저는 2007년부터 네이버에서 빌드/배포를 담당하고 있습니다.
7
many sources package repository many services
소스를 어떻게 효율적으로 서비스화 할지 고민 합니다.
3000+ modules
20000+ opr/mon
8
소스, 빌드/배포, 성공적…
네이버의 많은 개발자와 부서의 …
빌드 서비스를 정의하면…
네이버 개발자 들의 소스를 배포 가능하게 (package) 만드는 일
9
sources building package
빌드 서비스의 고민
10
Conflict
공유의 문제
효율성의 문제
네이버의 서비스마다 “서로 다른 빌드 환경” 을 원한다.
Customization
빌드 서비스의 효율성을 위해…
11
빌드를 위한 자원을 공유하면서 커스터마이징이 가능하도록.
SHARE !
배포 서비스를 정의하면…
빌드한 패키지를 서비스 할 수 있는 상태로 만드는 것
12
servicedeployingpackage
배포 서비스의 고민
네이버 서비스들의 “상태” 를 관리해주고 싶다.
13
rollback
deploy
이분, 저분, 마구 수정해도 항상 원하는 상태로 갈 수 있음!
1.0 1.1
1.2
1.2.1
2.1
2.0
3.0
서비스의 “상태” 를 이미지로 배포
14
deploy
rollback
1.0 2.0 3.0
1.2.1 2.1
“deploy == rollback”
Docker 를 주목한 이유
가상 머신보다 가벼운 컨테이너
 효율적인 리스스 공유
이미지 빌드, 이미지 배포, 이미지 롤백
 서비스의 상태를 관리
“Write Once, Run Anywhere”
 빌드/배포를 단순하게
15
Deview 2014 의 도커 발표자료를 참고하세요 ^^
(http://deview.kr/2014/session?seq=20 )
16
Docker 에 대한 설명은 다루지 않습니다.
3.
Docker
Orchestration
17
Docker Orchestration 이란 …
여러 개의 컨테이너로 하나의 서비스를 구성하는 것
18
http://svc.io:80
tcp:6380tcp:3306
http://svc.io:80
Orchestration 이 필요한 이유
19
Composition
 여러 종류의 컨테이너로 구성된 서비스의 설정 및 연동
Replication
 Scalability, Fault Tolerance, High Availability
“Write Once Run Anywhere”
 같은 이미지가 Local/Cluster 에서 모두 동작할 수 있도록
Orchestration 의 요소 (4가지 정도만 …)
20
1. Scheduling
 클러스터의 적절한 노드에 컨테이너를 실행 (# of)
(CPU, MEM, Storage, Context, …)
2. Networking
 컨테이너 사이/외부와의 네트워킹
(L2 Overlay, L4 Load Balancing, HTTP Proxy, …)
21
3. Discovery
 컨테이너/그룹을 찾아내는 방법
(Membership, KV Store, DNS, …)
4. Logging / Monitoring / Alerting
 로그를 보고, 상태를 확인하고 이상을 감지
…
Orchestration 의 요소 (4가지 정도만 …)
어떤 것을 선택/조합할 것인가 ?
22
Docker Ecosystem
Orchestration 검토의 시작
23
“Native Clustering for Docker”
“Standard Docker API”
24
Docker Swarm
https://blog.docker.com/2014/12/docker-announces-orchestration-for-multi-container-distributed-apps/
Native Cluster, Docker API 는 매력적인 Feature
만족스럽지 않음…
 Docker Orchestration API
 Replication 상태 관리
Heavy Development (0.4.0 에서 많이 개선)
 언젠가는 다시 검토 (하지만 지금은 아니라고 판단.)
25
Docker Swarm 일단 포기
“Google Style” 클라우드 서비스 관리
서비스에 적합한 Docker 클러스터를 가장 빠르게 구축
 Pods, Replication Controllers, Labels, Services, …
안정성 (Ver 1.0, Google Cloud Engine)
http://stackoverflow.com/questions/26705201/whats-the-difference-between-apaches-mesos-and-googles-kubernetes 26
Kubernetes
비교적 원하는 기능이 “예상대로” 동작했고,
현 시점에서 가장 앞선 구현체 중 하나로 판단.
더 필요한 것들.
 Docker API, Orchestration API
 External Traffic (Discovery, Forwarding)
 Multi-Cluster 관리
 …
27
Kubernetes 선택
28
이제 Orchestration 이 정해졌으니 …
UI
build
docker registry
80
compose
cluster
orchestration
cluster #1
cluster #2
naver
developer
OCUSF
4.
Build Pool &
ShipDock
29
ShipDock
Milestone
30
Build
Pool
Service
Cluster
Jenkins Dockerize
Containerized Service Test
Service Containerize
ShipDock
Build Pool
31
Build
Pool
Service
Cluster
Build Pool
Jenkins 를 Docker 컨테이너로 제공
 Fast Pre-built 서버 제공
 Jenkins 관리 효율화 (생성, 백업, 이중화, …)
 Kubernetes 에 대한 개발/운영 경험
32
Build Pool Design
33
CoreOS
Flannel
ETCD
Kubernetes
SkyDNS
Docker Registry (1.0)
docker registry (1.0)
kubernetes
kube-api
naver
developer
request
image
pull/push
image
create
current build/deploy system
Build Pool 의 효과
Fast Build
 빌드 자원의 공유로 고성능 빌드 가능
Pre-Built
 C/C++, Java, Android, node.js, …
No management
34
평균 빌드 시간 비교
VM 1core (38 sec)
VM 2core (23 sec)
BP (13 sec)
2배
3배
+ Docker Orchestration 구축 경험
Lesson Learned
Stateless
Container Data
Multi-Cluster
35
컨테이너는 Stateless 해야 한다.
Jenkins 의 누적 데이터를 Container 에 저장
주기적인 이미지 백업 (일 단위)
문제점:
 백업이 제대로 되고 있는지 확인하기 어려움
 State 변경하기 어려움 (ex. Environment Variable)
36
컨테이너 데이터의 저장 방법이 필요하다.
37
컨테이너 종료 시 삭제
 Instant, No backup
컨테이너 종료 후에도 보관
 여러 컨테이너 사이에 공유 (중복 데이터)
 Label 등으로 특정 컨테이너에 바인딩
Multi-Cluster 관리가 필요하다.
38
비교적 이른 시점부터 Multi-Cluster 를 고려 해야…
컨테이너가 Cluster 별 설정이 필요한 경우가 생김.
Ex) Multi-IDC, Network ACL, …
ShipDock
ShipDock
39
Build
Pool
Service
Cluster
ShipDock : “Shipping Docker”
Docker Test Pool
- 기반 기술과 “돌아가는 버전” 확보
Continuous Deployment
- 소스 푸쉬를 서비스에 반영
Platform As A Service 준비
- “Write Once, Run Anywhere”
40
Shipdock 구조
41
dogsight (UI/CLI)
dorothy (builder)
docker registry
doh (manage)
kubernetes
kube-api
consul
HTTP Proxy
In-bound traffic
docker-api+
naver
developer
Our Implementations
DOH : “Docker’s Orchestration Headquarter”
Multi-Cluster
 여러 Docker 클러스터 관리 (+ Scheduling)
Transparency
 kubernetes, swarm
Customized API
 Orchestration API
42
Dorothy
“Docker Based Builder”
like
인스턴트하게 Docker 컨테이너를 생성하여 이미지 빌드/푸쉬
Jenkins 보다 가볍고 Stateless 한 빌드를 구성하기 위해
43
Docksight
Shipdock 의 Dash Board / Control UI
GUI 와 CLI 를 지원
여러 클러스터를 지원하는 적절한 UI/CLI 를 찾지 못했음.
44
Docker Registry
V2.x 로 오면서 많은 부분 개선
 Pull Performance
 Webhook, …
일부 보완 필요
 이미지 Search (Elastic Search)
 Trusted Image Registry
 Proxy / Mirroring, Webhook, …
45
Consul
ETCD 외에 다른 Service Discovery 검토 목적
목적이 명확한 점이 매력
Membership, Consensus
Cluster KV Store
DNS for Container/Group
46
Internal
 Kubernetes
External
 HTTP Proxy (nginx)
 Kube-proxy 에 대한 1 Hop 을 줄이기 위해
47
Networking
kubernetes
consul
HTTP Proxy
In-bound traffic
5.
Demo 동영상
48
49
Dorothy
1) Source Push
2) Source Build
3) Image Upload
50
Containerize
1) Create Compose Info
2) Start Service
3) Scale-Out Service
51
Blue-Green Deploy
1) Current Status
2) Deploy (new version)
3) Updated Status
4) Done (or Back)
Q&A
52

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