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さくらのクラウド
サービス開発とDC運用
さくらインターネット研究所 鷲北 賢
さくらインターネット株式会社
2021/5/6
自己紹介
• 鷲北 賢(わしきた けん)
• 1998年4月入社
• バックボーンのお守りからサービス開発まで
─ 初期の専用サーバ、データセンター構築
─ オンラインゲームプロジェクト
─ さくらのクラウド開発マネージャー、などなど
• 2009年より、さくらインターネット研究所 所長
─ 仮想化技術の研究(Linux KVM)
─ 高性能リソースを分割するより小型計算機を集めて高性能化する
ほうに興味あり
• @ken_washikita、https://facebook.com/ken_washikita
2
もくじ
1. クラウドとは
2. クラウドサービス開発の背景
3. さくらのクラウドの中身
4. スケジュールとデプロイ
5. データセンターエンジニアの業務例
6. 今後のクラウドサービス
3
4
クラウドって
なんでしたっけ
NISTによるクラウドの定義
• On-demand self-service.
A consumer can unilaterally provision computing capabilities, such as server time and network storage, as needed automatically without requiring human
interaction with each service provider.
• Broad network access.
Capabilities are available over the network and accessed through standard mechanisms that promote use by heterogeneous thin or thick client platforms (e.g.,
mobile phones, tablets, laptops, and workstations).
• Resource pooling.
The provider’s computing resources are pooled to serve multiple consumers using a multi-tenant model, with different physical and virtual resources
dynamically assigned and reassigned according to consumer demand. There is a sense of location independence in that the customer generally has no control
or knowledge over the exact location of the provided resources but may be able to specify location at a higher level of abstraction (e.g., country, state, or
datacenter). Examples of resources include storage, processing, memory, and network bandwidth.
• Rapid elasticity.
Capabilities can be elastically provisioned and released, in some cases automatically, to scale rapidly outward and inward commensurate with demand. To
the consumer, the capabilities available for provisioning often appear to be unlimited and can be appropriated in any quantity at any time.
• Measured service.
Cloud systems automatically control and optimize resource use by leveraging a metering capability at some level of abstraction appropriate to the type of
service (e.g., storage, processing, bandwidth, and active user accounts). Resource usage can be monitored, controlled, and reported, providing transparency
for both the provider and consumer of the utilized service.
https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/Legacy/SP/nistspecialpublication800-145.pdf
5
NISTによるクラウドの定義
• Software as a Service (SaaS).
The capability provided to the consumer is to use the provider’s applications running on a cloud infrastructure. The
applications are accessible from various client devices through either a thin client interface, such as a web browser (e.g.,
web-based email), or a program interface. The consumer does not manage or control the underlying cloud infrastructure
including network, servers, operating systems, storage, or even individual application capabilities, with the possible
exception of limited userspecific application configuration settings.
• Platform as a Service (PaaS).
The capability provided to the consumer is to deploy onto the cloud infrastructure consumer-created or acquired
applications created using programming languages, libraries, services, and tools supported by the provider. The
consumer does not manage or control the underlying cloud infrastructure including network, servers, operating systems,
or storage, but has control over the deployed applications and possibly configuration settings for the application-hosting
environment.
• Infrastructure as a Service (IaaS).
The capability provided to the consumer is to provision processing, storage, networks, and other fundamental computing
resources where the consumer is able to deploy and run arbitrary software, which can include operating systems and
applications. The consumer does not manage or control the underlying cloud infrastructure but has control over
operating systems, storage, and deployed applications; and possibly limited control of select networking components
(e.g., host firewalls).
https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/Legacy/SP/nistspecialpublication800-145.pdf
6
7
さくらにとって
インフラとは?
比較的低レイヤなインフラの例
• 土地、建物
8
比較的低レイヤなインフラの例
9
• 電力、空調
• 非常用設備
比較的低レイヤなインフラの例
• ラック、ケーブル
• ゲート、警備
10
さくらでは「ハード」と呼ばれるインフラの例
• サーバ
• ネットワーク
• ストレージ
11
さくらでは「ミドル」と呼ばれるインフラの例
12
2009年のさくらの状況
• 低レイヤからコントロールできる強みを生かして;
─ 低価格で高性能なサーバサービスを提供
• 仮想化技術が未成熟と考えていた
─ オーバーヘッドが無視できないほど大きい
─ ストレージに負荷が集中する
─ 仮想化では価格は低減できない
ハードウェアでサービスを
提供することにこだわっていた
13
AWS EC2の台頭による方針転換
• 仮想化技術を使ったVPSが登場
─ 性能では劣るものの話題にはなった
• AWS EC2が話題に
─ アメリカで振興サービスが利用開始
─ 日本でも盛んに研究されるようになった
• 2011年3月、東京リージョンの開設発表
即日、さくらのIaaS開発決定
14
15
というわけで
これでわかる
さくらのクラウド
の作り方
さくらのクラウド(初回MTGのアジェンダより)
• しっかりとしたサーバ基盤を作る
─ PaaS、SaaSをホストできるIaaSとする
─ 目標はさくらのレンタルサーバをホストすること
• サーバ/ネットワーク/ストレージを仮想化する
• 時間課金を実現する
• ミーティングは短く
16
VMをホストするサーバ
• ハイパーバイザを準備(KVMを採用)
• オーダーが来たらポンと作成する
• サーバはCPUとメモリ
を提供
• ネットとディスクは
別に作成する
ホストサーバ
VM
17
ディスク領域を保持するストレージ
• ストレージ上に領域を切り出しVMに
ディスクとして接続
• サーバとストレージを分離することで
柔軟性を確保
18
ホストサーバ
VM disk
ストレージ
仮想ネットワークのエッジ
• VMホストの仮想ポートをホスト内の
OVS(OpenVSwitch)に接続
• OVSを、物理ポートを
介してクラウドL2網へ
• 問題はテナントを
分離するプロトコル
19
ホストサーバ
OVS
VM
物理回線の内に
仮想ポート・仮想SW・
仮想回線リンクを通す
VM
テナント分離のための仮想ネットワーク(1)
20
このような仮想システムをIaaS上に展開する場合
ルータ FW
LB
Webサーバ Webサーバ
DBサーバ DBサーバ
VPN
インターネット VPN
テナント分離のための仮想ネットワーク(2)
21
網内でユニークなVLANを各回線に割り当てる
VLAN101 VLAN102
VLAN103
VLAN104
VLAN105
VLAN106
ルータ FW
LB
Webサーバ Webサーバ
DBサーバ DBサーバ
VPN
インターネット VPN
テナント分離のための仮想ネットワーク(3)
22
VLAN101
VLAN102
VLAN103
VLAN104
VLAN105
VLAN106
ルータ FW LB WEB WEB DB DB VPN
ホストサーバA ホストサーバB ホストサーバC
L2網(コアスイッチ、エッジスイッチ、仮想スイッチ)
仮想スイッチ 仮想スイッチ 仮想スイッチ
インターネット VPN
VMをホストサーバに配置し、割り当てたVLANに接続
物理構成はこんな感じ
23
エッジスイッチ エッジスイッチ エッジスイッチ エッジスイッチ
ホストサーバ ホストサーバ ホストサーバ ホストサーバ
ルータ ルータ ルータ ルータ
インターネット インターネット
仮想スイッチ 仮想スイッチ 仮想スイッチ
仮想スイッチ
VM VM VM VM VM VM VM VM
コアスイッチ コアスイッチ
たくさんのVLANを
通しておく
LAG
bonding
タグVLAN
タグVLAN
タグVLAN
APIとUI
• 構成要素の制御はすべてAPIで行う
• UI(コンパネ)はAPIを叩くインター
フェースとして構成
24
API
UI
ホスト
サーバ
ストレージ
ネットワーク
2011年のスケジュール
25
3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
3/2 社長に呼び出される
3/10 キックオフミーティング
担当ごとに調査・検討
仕様摺り合わせ/UIデザイン合宿
機材選定・テスト
発注・構築準備
API/UI開発
βサイト構築
オープンβ@大阪
発注・構築準備
石狩サイト構築
API/UIデプロイ
API/UIデプロイ
11/15
サービス開始
デバッグ・テスト
11月のスケジュール
26
10/31 1 2 3 4 7-14 11/15
機材納品・開梱
ホストサーバOSイメージ作成
機材設置・電源投入
config/接続
ネットワーク単体試験
バックボーン接続試験
テスト・イメージコピー
ホストサーバ単体試験
結合試験
後片付け
システム起動
最終試験
石
狩
IDC
開
所
と
同
時
に
リ
リ
ー
ス
デプロイ開始
サーバの開梱と設置
27
• 本来ならDCOPが納品受
付してくれる
• しかしOPチームが存在
しないので通路で開梱
• キッティングルームが
整備されていないので
通路で組立
• 負荷がゼロなので空調
ファンが回っていない
※ 第3号棟は超すばらし
い設備が整っています
ラッキング後のサーバ
28
• 本来ならDCOPチーム
のすばらしいラッキン
グ作業で組み上がる
• しかし(以下同文)
• 研究所のヘルプ要員と
新規事業室の開発要員
が組み上げた
※ 後で「配線ルール違
反」と怒られました
ルータとスイッチのセットアップ
29
• 一応キッティング
ルームで作業中
• ところが机がないの
で台車で作業してい
るありさま
• 車で20分のところに
PCショップがあって
ケーブルやキーボー
ドは充実している
• ホームセンターで安
全靴も買える
ところでイメージコピーっていう工程はなに?
30
本来のホストサーバ構築
31
• KickstartとAnsibleで全自動化されている
─ラッキングした後、電源を入れるだけ
ADMIN-SW
[1] [2] [3] [4]
HOST-1
HOST-2
HOST-3
HOST-4
1. 電源を入れるとSWにMACが聞こえてくる
2. show mac tableで対応表を取得
3. 割当ラックとポート番号からサーバ名とIP
アドレスを決定
4. ホストをブートしKickstartでOSをセット
アップ
5. Ansibleでサーバ個別の設定を実行
クラウドシステムに組み込み
TFTP server
PXEBOOT
サーバ担当が直面した現実
32
• だが、インフラが整っていることが前提
─管理ネットワークが存在し、
─TFTPサーバが存在し、
─完全に動作するパッケージがあって、
─MACアドレステーブルが完備していれば。
• しかし(以下同文)
─当時の石狩IDCには文字通り「何もナイ」
サーバ担当がやったこと
33
① 仮組みしたシステムで
ホストのマスターを作成
② マスターを物理
コピーして2台に
増やして…
サーバ担当がやったこと
34
③ 倍々に増やし、10台の
コピーマシンで120台まで
コピーし続けた
35
おわかり
いただけましたか?
CLOUD NATIVEの時代
36
37
データセンター
エンジニアの
業務例
CLOUD NATIVEの時代なのに…
• どのようなクラウドサービスも、裏では
ハードウェアで動いている
• 物理インフラ無しでは何もできない
• さくらのクラウドの場合
─50,000VMを収容するために
2000台のホストと5PBのストレージを運用
• 今もせっせと機材を構築し続けている
38
さくらインターネットの場合
• パブリック・サービスが多い
─特定用途にチューニングできない
─あらゆる用途で及第点を取らなければならない
─ 機材の性能を安定かつ最大まで搾り取る
• 垂直統合されたデータセンター事業者
─単一事業者が土地をもち、コンパネを開発する
─ すべてのコストをコントロールできる
39
例:サーバ選定業務
• サービス仕様理解
─ サーバスペックへの落とし込み
• 機種選定
─ 候補選定、手配
─ テスト設計、実施
─ 結果の報告、検討、決定
• 調達
─ 調整、納品、検品
• 設置
─ ラック設計、配線設計
─ 手配、実施
40
用途はもちろんだが
提供価格に対する
集積度やパーツ構成
を加味してスペック
を決定する
さくらには特定事業者
への依存がなく
節目ごとに3~4社のコ
ンペを実施する
技術面だけでなくコス
トで導入断念というこ
ともよくある
運用しやすさも選定の際の
大きな要素でDCOPの反対で
機種変更になることも
逆にサービス側エンジニアの
意見でラック仕様を変更する
こともある
例:ネットワークエンジニア
• 実は分業が進んでいる
─ BORDER/InterDC/Service
• サービスは「先端的、柔軟」
─ 仕様や顧客要望に応じて変化が求められる
─ ネットワーク以外の機材も絡むため、障害対応体制も若干異なる
• ボーダーは「保守的、堅実」
─ 安定運用が絶対命題
─ そのために手間をかけた運用ルールを自らに課して実行している
─ 一方でDDOS自動検知システムを自作するなど「さくららしさ」も忘れない
• 利用しているプロトコルは多種多様
─ eBGP、iBGP、OSPF、MPLSなど
• 利用している機材も多種多様
─ Brocade(Foundry)、Juniper、ARISTA、Apresia(伝統的にCISCOが苦手)
41
一般論で言うと
• 基礎知識として;
─ サーバ/ネットワーク/ストレージ
─ バランスの取れた幅広い知識が必要
• その上で専門知識として;
─ 特定分野や、開発/運用/管理などの職種ごとのスペ
シャリストとして知識を深める
• 自分の領分と隣接分野、さらにその先まで
─ 広げていかないと話が通じない、納得できない
42
43
クラウドの今後
CNCFによるCLOUD NATIVEの定義
クラウドネイティブ技術は、パブリッククラウド、プライベートクラウド、ハイ
ブリッドクラウドなどの近代的でダイナミックな環境において、スケーラブルな
アプリケーションを構築および実行するための能力を組織にもたらします。 こ
のアプローチの代表例に、コンテナ、サービスメッシュ、マイクロサービス、イ
ミュータブルインフラストラクチャ、および宣言型APIがあります。
これらの手法により、回復性、管理力、および可観測性のある疎結合システムが
実現します。 これらを堅牢な自動化と組み合わせることで、エンジニアはイン
パクトのある変更を最小限の労力で頻繁かつ予測どおりに行うことができます。
Cloud Native Computing Foundationは、オープンソースでベンダー中立プロ
ジェクトのエコシステムを育成・維持して、このパラダイムの採用を促進したい
と考えてます。 私たちは最先端のパターンを民主化し、これらのイノベーショ
ンを誰もが利用できるようにします。
44
https://github.com/cncf/toc/blob/main/DEFINITION.md
10年後の予想(期待)
• 超個体型データセンター構想
─ さくらインターネット研究所
• 社会情勢を見ていると;
─ Kubernetesを代表とするコンテナ・オーケストレーション
─ インフラのさらなる抽象化・スケールアップ
─ COVID-19に対応するIT技術/サービス
• 個人的には;
─ 超many core(たとえばCerebras)
自分の話は低レイヤ寄りになるので
みなさんの意見をうかがいたいです
45

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