By Jorge Castro, Duffie Cooley, Kat Cosgrove, Justin Garrison, Noah Kantrowitz, Bob Killen, Rey Lejano, Dan “POP” Papandrea, Jeffrey Sica, Davanum “Dims” Srinivas | Wednesday, December 02, 2020 Update: Kubernetes support for Docker via dockershim is now removed. For more information, read the removal FAQ. You can also discuss the deprecation via a dedicated GitHub issue. Kubernetes is deprecating

こちらはLivesense アドベントカレンダー 2020 およびKubernetes3 アドベントカレンダー1日目の記事です。 こんにちは、転職会議のSREのかたいなかです。 転職会議では2020年の一年間をかけてインフラ基盤をECSからEKSに移行してきました。 この記事では構築したEKS基盤やECSからの移行の中で工夫した点を紹介します。 なぜEKS移行？ 古くなっていたECS基盤を刷新する上で、ECSで再度作り直すのではなくEKSを選んだのは主に以下のような理由です。 IaCを更に推し進めGitOpsの考えを採用し、開発者がSREにレビュー以外で依存することなく主体的にインフラを変更できる状態を作るため ArgoやIstioといったKubernetesネイティブに開発されているツールを採用することでの恩恵を将来的に受けられるようにするため 純粋な技術的興味 採用を決めた当時は技術的

AWSとRed Hatが「Red Hat OpenShift Service on AWS」発表。AWS上のフルマネージドサービスとして。なぜAWSとRed Hatは手を組んだか？ 「Red Hat OpenShift Service on AWS」は、DockerコンテナとKubernetesを中心としたRed Hatのクラウドネイティブ基盤ソフトウェアの「OpenShift」を、AWS上でフルマネージドサービスとして提供するもの。両者が共同でサポートするとしています。 ユーザーはAWS上でOpenShiftを利用することに加え、オンプレミスやほかのクラウド上でOpenShiftを利用することによるハイブリッドクラウドやマルチクラウドの構築も容易になります。 AWSとRed Hatはなぜ手を組んだか？ 現在、DockerコンテナとKubernetesを組み合わせたクラウドネイティブ基盤ソ

データプラットフォームグループの野本です。主に機械学習基盤の構築やそれにまつわるアプリケーションの開発をしています。 以前までの記事で現在 Kubernetes を利用して機械学習基盤の構築を進めているという紹介をしましたが、機械学習システムに付きものだと思われるワークフローのジョブ管理に Argo という Kubernetes 上で動作するワークフローエンジンを導入し使いはじめまてみました。まだ色々試している段階でもあるのですが現状でどんな感じで使っているのか紹介してみようと思います。 ワークフローエンジンの選定に関して 現在機械学習基盤では先に紹介した以前の記事 や マルチコンテナ構成による機械学習アルゴリズムとアプリケーションの疎結合化 のような形で機械学習システムの構築を進めています。特に後者の具体例のように各アプリケーションを疎結合にうまく動かせるように出来るのが理想です。 これ

kubernetesでもぷよぷよがしたいので同じ色のPodが4個くっついたらdeleteされるcustom controller「くべくべ」を作ったGokubernetes Kubernetes使ってると、Nodeにえらい数のPodが溜まってくじゃないですか。消したくなりますよね。連鎖してほしいですよね。なりません？なので、4つ同じ色のPodが4個くっついたらdeleteされる、爽快感のあるカオスエンジニアリング用のcustom contollerを作りました。 deleteされるだけでは寂しいので、deleteされていく様子を見るためのkubectl pluginも作りました。合わせて使うとこんな感じになります。 左側の●のひとつひとつがPodです。Nodeが列に対応してます。6Node構成です。各色8個ずつpodを立てていて、右側にreplicasetの増減を置いてみました。 レポジト

2019年新卒入社。基盤エンジニアリング本部兼クラウド本部所属のKubernetes大好きエンジニア。自宅ラックマウントサーバ勢。休日はコスプレしたり、バイクに乗ったり、絵を描いたり、サーバメンテしたり、激渋旅館を巡ったりしてます。 こんにちは、IIJの韮塚(にらづか)です。 私は名古屋支社の技術部に所属しており、普段はインフラ中心のSI業務と開発向け社内ツールの管理業務をしています。 みなさん、Kubernetesは触っていますか？ いま世の中ではKubernetesが急速に普及しつつあります。 大手クラウドベンダーは独自にカスタマイズしたKubernetesをサービスとして提供しており、多くのWebサービスがその基盤を利用して稼働しています。 中にはYahoo!やサイボウズのように、自社内で独自にカスタマイズしたKubernetesを持っており、その上で自社サービス提供するような会社も

Microservices Platform Teamの@deeeeeeetと@dragon3です． Microservices Platform TeamではGoogle Kubernetes Engine（GKE）をメインのコンポーネントとして利用し，その上にメルカリとメルペイのMicroservicesを動かすための基盤を構築しています．メルカリのMicroservices化のプロジェクト自体は2年ほど前から始めており，GKEも当時に構築したものを今日まで運用し続けてきました． この2年間でGKEからは多くの機能がリリースされました．その中のほとんどはそのまま有効にすることができますが，中にはClusterを作り直す必要があるものもあります．例えばRoutes-based ClusterをVPC-native Clusterに，Zonal ClusterをRegional Clust

速習！論理レプリケーション ～基礎から最新動向まで～（PostgreSQL Conference Japan 2022 発表資料）