GKE のワークロードから GCP サービスへ 安全 にアクセスする 〜 Workload Identity 入門 〜
初めに GKE（Google Kubernetes Engine） を利用したアプリケーション開発において、GKE クラスタ内で実行されているワークロードから GCP サービスにアクセスすることは頻繁にあります。 アプリケーションから GCP サービスを扱うためには Google Cloud API に対して、HTTP / gRPC リクエストを送信します。基本的に クライアント ライブラリ を使い実装することが多いかと思います。 本記事ではアプリケーションから GCP サービスにアクセスする際の "認証" について触れます。GKE 上のワークロードが安全且つ管理しやすい方法で GCP サービスにアクセスするために重要です。 認証方法はいくつかあるのですが、特に推奨されている Workload Identity を用いたアプリケーション認証方法にフォーカスを当て紹介しようと思います！ クラ
GKE(Google Kubernetes Engine) Autopilotの限定公開クラスタにIAPを利用してアクセスする | Tech-Tech
エヌデーデーの関口です。 このTech-Techが始まった初期の頃に、限定公開クラスタの紹介をしましたが、当時はAutopilotがなかったので、少々複雑に考えなければならない部分がありました。 今回はAutopilot版の限定公開クラスタを作成してみて、IAPを利用してアクセスするという記事です。 まあ、ネタとしては既に出尽くされた感のあるものですが、最後の方に少しだけ実験的な事をやっていますので、最後までご覧ください。 GKE AutopilotとはGKEはコンテナオーケストレーションのソフトウェアであるKubernetes(k8sと略します)をGoogle Cloud上でマネージドに提供しているサービスです。 k8s自体は、複数のノードと呼ばれる仮想(or物理)マシンを一つのプラットフォームとして、その上で更に複数のコンテナなどを稼働させておくことができるものです。 すでにk8sのこ
Skaffoldを利用してGKEクラスタでの高速Docker開発を試す - Qiita
GKE (Google Kubernetes Engine) とは Kubernetes (k8sと略す) という、Dockerコンテナのオーケストレーションツールが広く使われ始めています。 k8sをGCPのマネージドサービスとして提供されているものがGKEです。 当社では、GKEを2年以上本番運用しています。 当社の技術基盤に興味がある方は、詳しくはまず下記 Tech Blog の記事を参照いただければ幸いです。 https://allabout-tech.hatenablog.com/entry/2017/12/08/080800 Skaffoldとは CI/CDワークフローを高速に回すk8s用のツールです。 ローカルで開発したアプリケーション用コードを、k8sクラスタにデプロイするまでの、 いずれの段階においても自動化を行ってくれるものです。 今はアルファからベータ版になったところで
Google Kubernetes Engine 上でコールド スタートによるレイテンシを減らす 4 つの方法 | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2024 年 1 月 27 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 Kubernetes でワークロードを実行しているなら、「コールド スタート」の経験がおありではないでしょうか。コールド スタートとは、ワークロードがまだホストされたことがない新しいノードにスケジュールされ、Pod をあらためてスピンアップする必要が生じ、アプリケーションの起動が遅れる現象を指します。起動に時間がかかると応答が遅くなり、ユーザー エクスペリエンスの悪化につながります。特に、アプリケーションがトラフィックの急増に対処するために自動スケーリングが行われるときに、この影響が顕著になります。 コールド スタートでは、何が起きているのでしょうか。コンテナ化されたアプリケーションを Kubernetes 上でデプロイするには、通常、コンテナ イメージの pull、コ
Kubernetes初学者が担当したGKE移行プロセスの全貌 - Gaudiy Tech Blog
はじめまして。Gaudiyでエンジニアをしているあんどう（@Andoobomber）です。 クラウドネイティブ全盛の世の波に乗り、この度 Gaudiy では Cloud Run から Google Kubernetes Engine (GKE) への移行を行いました。 この記事では、その移行プロセスの全体像を共有し、得られた教訓と今後の展望を探ってみたいと思います。 1. Before After: 移行の概観 1-1. Before 1-2. After 2. なぜGKE環境に移行したのか 3. 移行のプロセス 3-1. Kubernetesを学ぶ (1週間: 2023/10/01~) 3-2. Dev on GKE環境作成 (2-3週間) 3-3. Staging on GKE環境作成 (2日) 3-4. Private Clusterへの移行 (1-2週間) 3-5. Prod on
カプコン: Cloud Spanner や GKE を用いて『ストリートファイター6』のためのクロスプレイ プラットフォームを構築 | Google Cloud 公式ブログ
カプコン: Cloud Spanner や GKE を用いて『ストリートファイター6』のためのクロスプレイ プラットフォームを構築 『ストリートファイター』や『バイオハザード』、『モンスターハンター』など、世界中で愛されるゲームシリーズでその名を知られる株式会社カプコン（以下、カプコン）。その最新 AAA タイトル『ストリートファイター6』では、ユーザーのすそ野を広げる意欲的な取り組みを多数実施して注目を集めています。そこに Google Cloud のテクノロジーがどのように役立てられているのか、開発の中核メンバーにお話を伺いました。 利用しているサービス: Cloud Spanner, Memorystore for Redis, Google Kubernetes Engine, Anthos Service Mesh, Cloud Monitoring, Cloud Logging
GKEクラスタ内部であってもイベントを直接転送できるEventarcの意外な落とし穴 - Assured Tech Blog
こんにちは。エンジニアの岩松です。たまにVisionalグループの軽音部でベースを弾いています。最近エフェクターを買ってみたのですが、欲しいものが次々と増えてきて困っています。 この記事はGCP(Google Cloud Platform) Advent Calendar 2023 15日目の記事となります。( Assured Tech Blog でアドベントカレンダーは初参加！ 🎉 ) TL;DR Eventarcを使えばイベントドリブンなリソース連携をマネージドかつ手軽に管理できる イベント転送先にはGKEクラスタ内部のエンドポイントも直接指定できるのでPub/Subや Cloud StorageのイベントをPush型で処理しやすくなる Terraform経由だとEventarcが作成ができず、関連リソースが🧟♂️になるバグと遭遇したが、サポートとやりとりを続けて解消できた やり
Config Connectorを試してみる
クラウドエース SRE ディビジョンの松島です。 今回はGKEの追加機能である Config Connector について、調査及び動かしてみた結果を投稿します。 目次 Config Connector とは Config Connector でできること Config Connector を試してみる Config Connector の使い所 最後に Config Connectorとは Config Connector は、 Kubernetes を使用して Google Cloud リソースをするための Kubernetes アドオンです。 Config Connector でできること Kubernetes 側の操作で Google Cloud リソースを作成できる Pod などを作成するのと同じようなマニフェストで Google Cloud リソースを定義し、kubectl a
https://lp.cloudplatformonline.com/rs/808-GJW-314/images/App_Modernization_OnAir_q2_0623_Session.pdf
Terraformの代わりにGCP Config Connectorを使った - Qiita
apiVersion: compute.cnrm.cloud.google.com/v1beta1 kind: ComputeAddress metadata: name: sample-ip spec: location: global 作成可能なリソース 最新情報はこちらで確認ください。先日GAになったみたいですが、頻繁にドキュメントは更新されています。 2020年2月時点で75種類のリソースが作成可能で、かなり多いです。 Terraformで作れるやつはだいたい作れそうで、APIの叩いているのでパラメータはほぼ同じでした。 メリット kubernetes の Service や Deployment と一緒にyamlで管理できて同じライフサイクルに入れられます。 ちょっと使いたいだけでTerraformは少し重たいので、Config Connectorはライトでかなり楽です。 （ちょ
あえて手動アップグレードを選ぶ〜マネージドサービス(GKE)で手作業による対応をした話〜 - MonotaRO Tech Blog
こんにちは。データ基盤グループ データエンジニアリングチームの宮口です。 この記事ではGoogle Cloud Platform（以下、GCP）のサービスの1つであるGoogle Kubernetes Engine（以下、GKE）のクラスタを手動アップグレードした話を紹介します。 私が所属するデータエンジニアリングチームでは、社内システムに保存されたデータをGCPのBigQueryにニアリアルタイムで同期するシステムや、BigQueryに保存されている大容量のデータを低レイテンシなAPIとして提供するシステムなど、モノタロウのビジネスを裏側で支えるシステムの管理を行っています。それらのシステムは全てのコンポーネントをコンテナ化しており、その実行環境としてGKEを採用しています。 また、それとは別に社内でGKE共通環境と呼んでいる、マルチテナント方式のクラスタによるアプリケーション実行基盤を
コンテナオーケストレーションとGoogle Kubernetes Engine（GKE）の特徴とその活用 | gihyo.jp
本連載は、Google Cloudのアプリ開発とDBプロダクトにおけるスペシャリスト達が、Google Cloudプロダクトを利用した、クラウドネイティブな開発を実践する方法を解説しています。 第2回では、Google Cloudが提供するフルマネージドなKubernetesプラットフォームであるGoogle Kubernetes Engineのアーキテクチャや特徴を紹介します。この記事を読むことでGoogle Kubernetes Engineのユースケースや利点について理解できます。 対象となる読者として、クラウドを利用したアプリケーションプラットフォームを開発/運用するエンジニア、またそのプラットフォーム上でアプリケーションを開発するエンジニアを想定しています。 Kubernetesとは KubernetesはOSSのコンテナオーケストレーションシステムです。 Google内部で利用
Cloud Storage FUSE が GKE と AI ワークロード向けに最適化 | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2023 年 8 月 25 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 Google Cloud の Cloud Storage は、AI ワークロードへのトレーニングと処理に必要な大量のトレーニング データ、モデル、チェックポイントを格納でき、クラウド ストレージ システムの特徴であるスケール、パフォーマンス、シンプルさ、優れた費用対効果を備えています。ただし、AI ワークロードが実際にそのデータにアクセスする際、常に簡単にアクセスできるとは限りません。AI ワークロードのほとんどが、Cloud Storage から提供されるオブジェクト セマンティクスではなく、ファイル システム セマンティクスを必要とするからです。 Linux の Filesystem in Userspace（FUSE）は、ファイル システムを Linux カーネル
完全マネージドな k8s ! GKE Autopilot を解説する
Kubernetes / GKE ファンの皆様こんにちわ。Google Cloud の Kazuu (かずー) です。GKE Autopilot が GA になりました。弊社公式ブログに続きまして、GKE Autopilot を日本語で解説していきたいと思います。 本記事は以下、3 部構成となります。 GKE Autopilot 概要GKE Autopilot を試してみるGKE Autopilot がハマりそうなユースケースは？ 1. GKE Autopilot 概要GKE Autopilot は GKE の新しいモードです。Control Plane に加えて、Node が完全マネージドになります。これまでの GKE では Node はユーザー自身が必要台数分作成し、以後の Day 2 オペレーション (e.g. アップグレード) 等も気に掛ける必要がありました。GKE Autopil
コンテナ プラットフォームの新たな進化について | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2023 年 8 月 30 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 Google Cloud は、コンテナ化されたワークロードを実行するための最適な場所になるという使命を担ってきました。それは 2014 年に始まり、Google の内部クラスタ管理システムである Borg を元に、Google は Kubernetes を発明し、世界初のマネージド Kubernetes サービスである Google Kubernetes Engine（GKE）を導入しました。GKE は、現在利用できる最もスケーラブルな、業界をリードする Kubernetes サービスです1。2019 年には、当社はコンテナとサーバーレスの利点を組み合わせた初のサーバーレス プラットフォームである Cloud Run をリリースしました。現在 Cloud Run は、ク
Google Cloud Next '23 速報を日本語で解説(1日目) - G-gen Tech Blog
G-gen の杉村です。2023年8月29日〜31日 (現地時間)、Google Cloud Next '23 が米国・サンフランシスコで開催されました。当日は多くの Google Cloud / Google Workspace 関連の新機能や新サービスが発表されました。その全てではありませんが、重要な発表のいくつかをお伝えします。当記事では一日目、すなわち8月29日 (火) の発表を取り上げます。 はじめに 総評 参考リンク 二日目・三日目 生成 AI Duet AI in Google Workspace Duet AI in Google Cloud Vertex AI の生成 AI 関連機能強化 責任ある AI (Responsible) 機械学習向けコンピュートリソース (A3 VM / Cloud TPU v5e) 業界特化の PaLM データ分析とデータベース BigQue
DeNA 的 GKE 運用 ~ Pod 集約率編 ~ [DeNA インフラ SRE] | BLOG - DeNA Engineering
はじめに こんにちは。インフラエンジニアの松浦です。 IT 基盤部に所属し、全世界向けのゲームタイトルのインフラ運用を担当しています。 先日あるプロジェクトで Google Kubernetes Engine (以降 GKE) でインフラを構築することになり、そこで GKE のコスト削減のために、 ノード 数削減すなわち Pod 集約率の向上 (1台のノードで出来るだけ多くの Pod を動かす) に取り組みました。 今回はそこで行ったことをご紹介します。 概要 今回のプロジェクトでは、 Kubernetes (以降 K8s) の Horizontal Pod Autoscaler 使用してアプリケーション Pod をオートスケールさせます。 このため、スケールアウト・スケールイン後 (Pod の増減により クラスタオートスケーラー (以降 CA) がノードを増減させた後) でも、Pod 集
![DeNA 的 GKE 運用 ~ Pod 集約率編 ~ [DeNA インフラ SRE] | BLOG - DeNA Engineering](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/1252489982a7fafcf1805c0cb00d4c02b4ee5b92/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fengineering.dena.com%2Fblog%2F2023%2F06%2Fgke-optimization%2Fcover.png)
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1,800万人が利用する『家族アルバム みてね』におけるK8s基盤のアップグレード戦略と継続的改善 / FamilyAlbum's upgrade strategy and continuous improvement for K8s infrastructure
