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Micro-services
sous Docker et
Kubernetes
Présentation:
Sébastien Coutu
Qui suis-je?
● Tech lead DevOps chez Mnubo, startup IoT
● 5 ans dans le monde Big Data
● 19 ans d’expérience en opérations.
● Amateur d’escalade et d’ébénisterie.
Qu’est-ce que mnubo offre?
● Une plateforme SaaS pour l’analytique de données d’objets connectés
● “Data”, “Analytics”, “Intelligence” as a service
● Marchés visés:
○ Produits consommateurs
○ Produits commerciaux
○ Agriculture
○ Industriel léger
● Des applications quasi-monolithiques
● Des performances très variables
● Des déploiements à tous les quelques mois: les nouvelles fonctionnalités
se faisaient attendre trop longtemps.
● Des déploiements qui prennent entre 6 à 12 heures à exécuter.
L’architecture des services de mnubo il y a 2 ans.
● Identifier où le temps est perdu.
● Identifier les changements architecturaux requis pour changer la
situation.
● Identifier les technologies pouvant aider à changer la situation.
● Mettre en place les bons éléments humains pour pousser le changement.
Comment donner un coup de barre?
Pourquoi une infrastructure basée sur des micro-services?
● Afin d’éviter des blocs monolithiques d’applications
● Afin d’être capable de “scaler” indépendamment les différents
composants.
● Afin d’améliorer la vitesse de mise en production des fonctionnalités.
● Afin d’améliorer la vélocité générale du développement.
Premier composant de la solution: Docker
Cas d’utilisation typiques:
● Environnements avec micro-services
● Intégration continue
● Déploiement continu: déploiements automatisés
“Une plateforme ouverte pour applications distribuées pour développeurs et
administrateurs de systèmes.”
- Source
http://www.docker.com
Pourquoi des conteneurs?
● Packaging
○ Toutes les dépendances sont “bundlées” à l’intérieur du conteneur
○ Aucun conflit de versions possible
○ Diminue les “moving parts” lors de mises à jour.
● Simplification des serveurs
○ Seul requis au niveau des opérations est de fournir un kernel et
une version de docker compatible.
○ Les conteneurs sont isolés entre eux.
○ Il est possible de restreindre les ressources allouées aux
conteneurs.
Pourquoi des conteneurs?
● Simplification de l’automatisation
○ Conventions requises entre les opérations et le développement.
○ La même “image” est utilisée sur le laptop du développeur, en
intégration, en QA et sur le serveur de production.
● Réutilisation des couches identiques.
○ Chaque conteneur est bâti en utilisant des couches qui sont
réutilisables entre les images.
○ Espace disque utilisé est minimisé sur les serveurs.
○ Rapidité de téléchargement des couches différentes seulement.
Prochain composant de la solution: Kafka
Cas d’utilisation typiques:
● Messaging
● Agrégation de logs et de métriques
● Tracking d’activité web
● Stream processing
● Event sourcing
“Kafka est une plateforme de streaming distribuée”
- Source:http://kafka.apache.org
Prochain composant de la solution:
Persistance des données
Les technologies de base sont identifiées, ensuite?
● Migration d’un modèle semi-monolithique vers un modèle de
micro-services
● La multiplication des micro-services
● L’architecture d’un pipeline qui “scale”
● Révision complète des outils de build
● Révision complète des outils de déploiement
Rendre les micro-services immuables
● S’assurer que les configurations ne changent pas.
○ Définir des environnements au besoin
○ Maximiser l’utilisation de paramètres par défaut
○ Ne PAS utiliser de nom d’hôte dans les fichiers de configuration, toujours des alias.
● Éviter les différences entre les environnements.
○ Certaines ne peuvent être évitées: Paramètres RAM, nombre de réplicas, etc.
● Utiliser les mêmes conteneurs du laptop du développeur/Jenkins jusqu’à
la production.
Déployer et orchestrer les micro-services
● Nous désirons déployer les micro-services là où il y a des ressources
disponibles.
● Nous désirons maximiser l’utilisation des machines abritant les
micro-services.
● Nous désirons accéder dynamiquement et répartir la charge entre les
conteneurs d’une même application.
Prochain composant de la solution:
Déploiement et orchestration des conteneurs
Assembler les micro-services sous une même adresse
● En premier lieu: routage HTTP fait par un serveur Apache
○ Beaucoup de coupures de sessions lors de changement d’API.
○ Health-checking non adéquat
● En second lieu: routage HTTP fait par HAproxy
○ Scale beaucoup mieux mais aucune modification programmatique facile.
● Maintenant: Séparation de la couche d’encryption SSL et du routage HTTP
Prochain composant de la solution:
Routage d’API HTTP
Prochain composant de la solution:
Visibilité sur l’infrastructure
● Une plateforme basée sur plus de 20 micro-services.
● Des performances prévisibles.
● De multiples déploiements chaque jour sont possibles.
● Les “downtime” ne sont plus requis pour la majorité des déploiements.
● Plus de 80% du pipeline est automatisé.
L’architecture des services de mnubo aujourd’hui
● Jenkins
● Docker Registry
● SBT
● Gitlab
● Artifactory
Outils d’infrastructure
Crédits image
Deuxième Partie: Google Kubernetes
Crédits image
Qu’est-ce que Kubernetes (K8s)?
● Un système d’orchestration de conteneurs Docker.
● Il permet de placer dynamiquement les conteneurs là où les ressources
sont disponibles.
● Il comporte un système d’auto-découverte pour router les requêtes là où
les conteneurs sont démarrés.
Où trouver Kubernetes?
● La documentation et le lien vers les sources sont disponibles sur
http://kubernetes.io/
● Kubernetes est disponible en ligne chez Google avec le Google Container
Engine (GKE)
● Le projet fourni également des instructions pour l’installation locale ou
sur plusieurs fournisseurs “cloud”.
Principaux éléments de Kubernetes
● Master
● Worker node
● Compte de services
● Namespace
● Pod
Principaux éléments de Kubernetes (suite)
● Volume
● Label
● Service
● Replication Controller
● Secret
Architecture de K8s sous Docker (local)
● Déploiement simple
“tout-en-un” sur la
même machine.
● Permet de se
familiariser avec les
différents composants.
● Fonctionnalité complète
présente.
* Image tirée de la documentation de Kubernetes
Architecture de K8s sous Docker (multi-noeud)
● Les noeuds de travail
doivent avoir une
connectivité réseau
directe (flanneld) entre
les Pods.
● Les composants
peuvent être mis en
haute-disponibilité.
● Déploiement typique de
production.
* Image tirée de la documentation de Kubernetes
Comment configurer et interagir avec Kubernetes
● En utilisant l’API HTTP(s)
● À l’aide de l’utilitaire kubectl, utilitaire CLI se connectant à l’API HTTP.
● En utilisant un des modules Python:
○ kubernetes-py*
○ python-kubernetes-wrapper
○ pykube
○ python-k8sclient
● En utilisant des outils d’automatisation:
○ Salt
○ Puppet
○ Ansible
* Avertissement: Je suis l’auteur de cette librairie mise en ligne par mnubo.
Définition d’un objet
● La définition d’un objet permet à Kubernetes de comprendre ce que
l’usager désire accomplir.
● Elle peut être écrite en YAML ou en JSON. (YAML est préférable)
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: nginx
spec:
containers:
- name: nginx
image: nginx
ports:
- containerPort: 80
Création d’un Pod
● Créer un fichier avec la définition du Pod, ensuite:
● Vérifier que le Pod a bel et bien été créé:
$ kubectl create -f docs/user-guide/walkthrough/pod-nginx.yaml
$ kubectl get pod
● Pour effacer le Pod
$ kubectl delete pod nginx
● En supposant que l’IP du Pod est accessible tester l’accès au Pod
$ curl http://$(kubectl get pod nginx -o go-template={{.status.podIP}})
Persistance des données - Volumes
● Les volumes permettent de persister les données de Pod au travers de
redémarrage de conteneurs et même selon le volume, au travers de
redémarrage sur différents noeuds.
● Ils sont définis au niveau du Pod:
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: redis
spec:
…
volumes:
- name: redis-persistent-storage
emptyDir: {}
Persistance des données - Volumes (Suite)
● Ils sont par la suite associés à un ou plusieurs conteneurs pour être
utilisés.
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: redis
spec:
containers:
- name: redis
image: redis
ports:
- containerPort: 6389
volumeMounts:
- name: redis-persistent-storage
mountPath: /data/redis
volumes:
- name: redis-persistent-storage
emptyDir: {}
Grouper des Pod - Labels
● Pour sélectionner des Pod une fois créés, nous utilisons des “labels”:
● Les “labels” seront par la suite utilisés pour cibler des Pod:
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: nginx
labels:
app: nginx
spec:
containers:
- name: nginx
image: nginx
ports:
- containerPort: 80
$ kubectl get pods -l app=nginx
Accéder des Pod via un Service
● Un service permettra
d’exposer un port réseau
d’un ou plusieurs Pod à
d’autres.
● Ils sont utilisés comme
système de découverte
automatisé.
● Ils utilisent des “labels”
comme sélecteurs pour
cibler un ou des Pod.
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: nginx-service
spec:
ports:
- port: 8000 # the port that this service should serve on
# the container on each pod to connect to, can be a name
# (e.g. 'www') or a number (e.g. 80)
targetPort: 80
protocol: TCP
# just like the selector in the replication controller,
# but this time it identifies the set of pods
# to load balance traffic to.
selector:
app: nginx
Cycle de vie d’un Service
● Créer un fichier avec la définition du service, ensuite:
● Vérifier que le service a bel et bien été créé:
$ kubectl create -f docs/user-guide/walkthrough/service.yaml
$ kubectl get service
● Pour effacer le service
$ kubectl delete service nginx-service
Répliquer des Pod - Replication Controller
● Un replication controller
permet de créer de multiples
Pod identiques.
● Ils permettent de recréer un
Pod sur un noeud différent
si un noeud disparaît.
● Ils utilisent les labels pour
retracer les Pod qu’ils ont
créé.
apiVersion: v1
kind: ReplicationController
metadata:
name: nginx-controller
spec:
replicas: 2
selector:
app: nginx
template:
metadata:
labels:
app: nginx
spec:
containers:
- name: nginx
image: nginx
ports:
- containerPort: 80
Cycle de vie d’un Replication Controller
● Créer un fichier avec la définition du replication controller
● Utiliser l’utilitaire kubectl pour créer le replication controller:
● Vérifier que le replication controller a bel et bien été créé:
$ kubectl create -f docs/user-guide/walkthrough/replication-controller.yaml
$ kubectl get rc
● Pour effacer le replication controller
$ kubectl delete rc nginx-controller
● Vérifier que la quantité de réplicas est valide:
$ kubectl get pod -l app=nginx
Liens utiles
● Kubernetes-dashboard: Une interface web permettant de visualiser les
différents éléments de Kubernetes.
● Cluster DNS: Service permettant d’utiliser des noms de domaine pour
trouver un élément Kubernetes à la place d’une adresse IP.
● kubectl pour usagers Docker
● Accéder aux logs applicatifs
● Surveillance du cluster
● Exécuter des commandes dans un Pod
● Exemples de logiciels dans Kubernetes
Crédits image
Démonstration: minikube
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Sébastien Coutu

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  • 2. Qui suis-je? ● Tech lead DevOps chez Mnubo, startup IoT ● 5 ans dans le monde Big Data ● 19 ans d’expérience en opérations. ● Amateur d’escalade et d’ébénisterie.
  • 3. Qu’est-ce que mnubo offre? ● Une plateforme SaaS pour l’analytique de données d’objets connectés ● “Data”, “Analytics”, “Intelligence” as a service ● Marchés visés: ○ Produits consommateurs ○ Produits commerciaux ○ Agriculture ○ Industriel léger
  • 4. ● Des applications quasi-monolithiques ● Des performances très variables ● Des déploiements à tous les quelques mois: les nouvelles fonctionnalités se faisaient attendre trop longtemps. ● Des déploiements qui prennent entre 6 à 12 heures à exécuter. L’architecture des services de mnubo il y a 2 ans.
  • 5. ● Identifier où le temps est perdu. ● Identifier les changements architecturaux requis pour changer la situation. ● Identifier les technologies pouvant aider à changer la situation. ● Mettre en place les bons éléments humains pour pousser le changement. Comment donner un coup de barre?
  • 6. Pourquoi une infrastructure basée sur des micro-services? ● Afin d’éviter des blocs monolithiques d’applications ● Afin d’être capable de “scaler” indépendamment les différents composants. ● Afin d’améliorer la vitesse de mise en production des fonctionnalités. ● Afin d’améliorer la vélocité générale du développement.
  • 7. Premier composant de la solution: Docker Cas d’utilisation typiques: ● Environnements avec micro-services ● Intégration continue ● Déploiement continu: déploiements automatisés “Une plateforme ouverte pour applications distribuées pour développeurs et administrateurs de systèmes.” - Source http://www.docker.com
  • 8. Pourquoi des conteneurs? ● Packaging ○ Toutes les dépendances sont “bundlées” à l’intérieur du conteneur ○ Aucun conflit de versions possible ○ Diminue les “moving parts” lors de mises à jour. ● Simplification des serveurs ○ Seul requis au niveau des opérations est de fournir un kernel et une version de docker compatible. ○ Les conteneurs sont isolés entre eux. ○ Il est possible de restreindre les ressources allouées aux conteneurs.
  • 9. Pourquoi des conteneurs? ● Simplification de l’automatisation ○ Conventions requises entre les opérations et le développement. ○ La même “image” est utilisée sur le laptop du développeur, en intégration, en QA et sur le serveur de production. ● Réutilisation des couches identiques. ○ Chaque conteneur est bâti en utilisant des couches qui sont réutilisables entre les images. ○ Espace disque utilisé est minimisé sur les serveurs. ○ Rapidité de téléchargement des couches différentes seulement.
  • 10. Prochain composant de la solution: Kafka Cas d’utilisation typiques: ● Messaging ● Agrégation de logs et de métriques ● Tracking d’activité web ● Stream processing ● Event sourcing “Kafka est une plateforme de streaming distribuée” - Source:http://kafka.apache.org
  • 11. Prochain composant de la solution: Persistance des données
  • 12. Les technologies de base sont identifiées, ensuite? ● Migration d’un modèle semi-monolithique vers un modèle de micro-services ● La multiplication des micro-services ● L’architecture d’un pipeline qui “scale” ● Révision complète des outils de build ● Révision complète des outils de déploiement
  • 13. Rendre les micro-services immuables ● S’assurer que les configurations ne changent pas. ○ Définir des environnements au besoin ○ Maximiser l’utilisation de paramètres par défaut ○ Ne PAS utiliser de nom d’hôte dans les fichiers de configuration, toujours des alias. ● Éviter les différences entre les environnements. ○ Certaines ne peuvent être évitées: Paramètres RAM, nombre de réplicas, etc. ● Utiliser les mêmes conteneurs du laptop du développeur/Jenkins jusqu’à la production.
  • 14. Déployer et orchestrer les micro-services ● Nous désirons déployer les micro-services là où il y a des ressources disponibles. ● Nous désirons maximiser l’utilisation des machines abritant les micro-services. ● Nous désirons accéder dynamiquement et répartir la charge entre les conteneurs d’une même application.
  • 15. Prochain composant de la solution: Déploiement et orchestration des conteneurs
  • 16. Assembler les micro-services sous une même adresse ● En premier lieu: routage HTTP fait par un serveur Apache ○ Beaucoup de coupures de sessions lors de changement d’API. ○ Health-checking non adéquat ● En second lieu: routage HTTP fait par HAproxy ○ Scale beaucoup mieux mais aucune modification programmatique facile. ● Maintenant: Séparation de la couche d’encryption SSL et du routage HTTP
  • 17. Prochain composant de la solution: Routage d’API HTTP
  • 18. Prochain composant de la solution: Visibilité sur l’infrastructure
  • 19. ● Une plateforme basée sur plus de 20 micro-services. ● Des performances prévisibles. ● De multiples déploiements chaque jour sont possibles. ● Les “downtime” ne sont plus requis pour la majorité des déploiements. ● Plus de 80% du pipeline est automatisé. L’architecture des services de mnubo aujourd’hui
  • 20. ● Jenkins ● Docker Registry ● SBT ● Gitlab ● Artifactory Outils d’infrastructure
  • 22. Deuxième Partie: Google Kubernetes Crédits image
  • 23. Qu’est-ce que Kubernetes (K8s)? ● Un système d’orchestration de conteneurs Docker. ● Il permet de placer dynamiquement les conteneurs là où les ressources sont disponibles. ● Il comporte un système d’auto-découverte pour router les requêtes là où les conteneurs sont démarrés.
  • 24. Où trouver Kubernetes? ● La documentation et le lien vers les sources sont disponibles sur http://kubernetes.io/ ● Kubernetes est disponible en ligne chez Google avec le Google Container Engine (GKE) ● Le projet fourni également des instructions pour l’installation locale ou sur plusieurs fournisseurs “cloud”.
  • 25. Principaux éléments de Kubernetes ● Master ● Worker node ● Compte de services ● Namespace ● Pod
  • 26. Principaux éléments de Kubernetes (suite) ● Volume ● Label ● Service ● Replication Controller ● Secret
  • 27. Architecture de K8s sous Docker (local) ● Déploiement simple “tout-en-un” sur la même machine. ● Permet de se familiariser avec les différents composants. ● Fonctionnalité complète présente. * Image tirée de la documentation de Kubernetes
  • 28. Architecture de K8s sous Docker (multi-noeud) ● Les noeuds de travail doivent avoir une connectivité réseau directe (flanneld) entre les Pods. ● Les composants peuvent être mis en haute-disponibilité. ● Déploiement typique de production. * Image tirée de la documentation de Kubernetes
  • 29. Comment configurer et interagir avec Kubernetes ● En utilisant l’API HTTP(s) ● À l’aide de l’utilitaire kubectl, utilitaire CLI se connectant à l’API HTTP. ● En utilisant un des modules Python: ○ kubernetes-py* ○ python-kubernetes-wrapper ○ pykube ○ python-k8sclient ● En utilisant des outils d’automatisation: ○ Salt ○ Puppet ○ Ansible * Avertissement: Je suis l’auteur de cette librairie mise en ligne par mnubo.
  • 30. Définition d’un objet ● La définition d’un objet permet à Kubernetes de comprendre ce que l’usager désire accomplir. ● Elle peut être écrite en YAML ou en JSON. (YAML est préférable) apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: nginx spec: containers: - name: nginx image: nginx ports: - containerPort: 80
  • 31. Création d’un Pod ● Créer un fichier avec la définition du Pod, ensuite: ● Vérifier que le Pod a bel et bien été créé: $ kubectl create -f docs/user-guide/walkthrough/pod-nginx.yaml $ kubectl get pod ● Pour effacer le Pod $ kubectl delete pod nginx ● En supposant que l’IP du Pod est accessible tester l’accès au Pod $ curl http://$(kubectl get pod nginx -o go-template={{.status.podIP}})
  • 32. Persistance des données - Volumes ● Les volumes permettent de persister les données de Pod au travers de redémarrage de conteneurs et même selon le volume, au travers de redémarrage sur différents noeuds. ● Ils sont définis au niveau du Pod: apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: redis spec: … volumes: - name: redis-persistent-storage emptyDir: {}
  • 33. Persistance des données - Volumes (Suite) ● Ils sont par la suite associés à un ou plusieurs conteneurs pour être utilisés. apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: redis spec: containers: - name: redis image: redis ports: - containerPort: 6389 volumeMounts: - name: redis-persistent-storage mountPath: /data/redis volumes: - name: redis-persistent-storage emptyDir: {}
  • 34. Grouper des Pod - Labels ● Pour sélectionner des Pod une fois créés, nous utilisons des “labels”: ● Les “labels” seront par la suite utilisés pour cibler des Pod: apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: nginx labels: app: nginx spec: containers: - name: nginx image: nginx ports: - containerPort: 80 $ kubectl get pods -l app=nginx
  • 35. Accéder des Pod via un Service ● Un service permettra d’exposer un port réseau d’un ou plusieurs Pod à d’autres. ● Ils sont utilisés comme système de découverte automatisé. ● Ils utilisent des “labels” comme sélecteurs pour cibler un ou des Pod. apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: nginx-service spec: ports: - port: 8000 # the port that this service should serve on # the container on each pod to connect to, can be a name # (e.g. 'www') or a number (e.g. 80) targetPort: 80 protocol: TCP # just like the selector in the replication controller, # but this time it identifies the set of pods # to load balance traffic to. selector: app: nginx
  • 36. Cycle de vie d’un Service ● Créer un fichier avec la définition du service, ensuite: ● Vérifier que le service a bel et bien été créé: $ kubectl create -f docs/user-guide/walkthrough/service.yaml $ kubectl get service ● Pour effacer le service $ kubectl delete service nginx-service
  • 37. Répliquer des Pod - Replication Controller ● Un replication controller permet de créer de multiples Pod identiques. ● Ils permettent de recréer un Pod sur un noeud différent si un noeud disparaît. ● Ils utilisent les labels pour retracer les Pod qu’ils ont créé. apiVersion: v1 kind: ReplicationController metadata: name: nginx-controller spec: replicas: 2 selector: app: nginx template: metadata: labels: app: nginx spec: containers: - name: nginx image: nginx ports: - containerPort: 80
  • 38. Cycle de vie d’un Replication Controller ● Créer un fichier avec la définition du replication controller ● Utiliser l’utilitaire kubectl pour créer le replication controller: ● Vérifier que le replication controller a bel et bien été créé: $ kubectl create -f docs/user-guide/walkthrough/replication-controller.yaml $ kubectl get rc ● Pour effacer le replication controller $ kubectl delete rc nginx-controller ● Vérifier que la quantité de réplicas est valide: $ kubectl get pod -l app=nginx
  • 39. Liens utiles ● Kubernetes-dashboard: Une interface web permettant de visualiser les différents éléments de Kubernetes. ● Cluster DNS: Service permettant d’utiliser des noms de domaine pour trouver un élément Kubernetes à la place d’une adresse IP. ● kubectl pour usagers Docker ● Accéder aux logs applicatifs ● Surveillance du cluster ● Exécuter des commandes dans un Pod ● Exemples de logiciels dans Kubernetes