Hbstudy41 auto scaling

hbstudy#41 × IDCF クラウドハンズオン

Fabric と Monit を使って
オートスケーリングを自作してみよう

2013 年 2 月 2 日

@tafujish

hbstudy#41×IDCF クラウドハンズオン

目次
0. この文書について .................................................................. 3
1. IDCF クラウド上に仮想マシンを作成してみる.......................................... 4
1) ポータルサイトから作業用の仮想マシンを作成 .................................... 4
2) SSH 接続するためのネットワーク設定 ............................................. 4
2. Fabric をインストールして触ってみる................................................ 5
1) 作業用 VM(CentOS 6.3)に SSH ログイン ............................................ 5
2) Fabric をインストール .......................................................... 5
3) 秘密鍵を設置 .................................................................. 5
4) fabfile を作成し実行 ........................................................... 5
3. Fabric から Redis をインストールしてみる............................................ 7
1) EPEL リポジトリを追加し、Redis をインストール .................................. 7
4. Fabric から API 経由で仮想マシンを作成してみる ...................................... 8
1) リポジトリを追加し、API ツールインストール ..................................... 8
2) API キーとシークレットキーを設置 ............................................... 9
3) 仮想マシン作成 ............................................................... 10
4) /etc/hosts に名前登録 ......................................................... 12
5. 作成した仮想マシンを Fabric からセットアップしてみる .............................. 13
1) ユーザー追加 ................................................................. 13
2) sshd 設定 ..................................................................... 13
3) /etc/hosts に名前登録 ......................................................... 14
4) Redis のクライアントをインストール ............................................ 15
5) コンテンツを設置 ............................................................. 15
6) Monit インストール ............................................................ 17
7) Web 公開 ...................................................................... 18
6. 自動でスケールアウトしてみる ..................................................... 18
1) cron スクリプト設置 ........................................................... 19
2) 負荷をかけます ............................................................... 21
7. [Appendix]ロードバランサーに自動追加 ............................................. 22

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0. この文書について
この文書は、hbstudy#41 のハンズオンにて、フロンティアのクラウドサービスセルフタイプ
IDC （以
下、IDCF クラウド）を用い、オートスケーリング構成を作成する手順です。
動作検証は行っておりますが、自己責任でどうぞご利用ください。

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1. IDCF クラウド上に仮想マシンを作成してみる
※IDCF クラウドの操作方法については、エントリーガイド（pp.21-27）を参照してください

1) ポータルサイトから作業用の仮想マシンを作成
https://noahcloud.jp/ へアクセスし、配布したユーザ名/パスワードにてログインします。
以下の設定で仮想マシンを作成します。

テンプレート [LATEST] CentOS 6.3 64-bit
VM タイプ M4 ( Hourly ) 2CPU, 4GB RAM
ディスク選択必要ありません
仮想マシン名任意
グループ名任意
SSH Keys SSH 鍵生成
※生成後、秘密鍵をローカルにコピーしてください

2) SSH 接続するためのネットワーク設定
ポータルサイトで TCP22 番を開放するようポートフォーワーディングルールとファイアウォール
を設定します。
※ここでの設定は、仮想マシン作成後（ステータスが Running）になった後に実施してください
「リソース」＞「ネットワーク」＞「ファイアウォール」にて、TCP22 番を開けます。
この後、HTTP も使うので、TCP80 番も開けてください。
「リソース」＞「ネットワーク」＞「ポートフォーワーディング」にて、TCP22 番を転送します。
※ネットワーク設定については、エントリーガイド（pp.29-31）を参照してください

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2. Fabric をインストールして触ってみる

1) 作業用 VM(CentOS 6.3)に SSH ログイン
ローカルの環境から、作成した仮想マシンに SSH 接続します。

2) Fabric をインストール
以下のコマンドで、Python 他必要なパッケージをインストールします。

# yum install python python-devel gcc -y

次に、pip（Python パッケージ管理ツール）をインストールします。

# curl http://python-distribute.org/distribute_setup.py | python
# curl https://raw.github.com/pypa/pip/master/contrib/get-pip.py | python

Fabric のインストールは超カンタン。

# pip install fabric fexpect

3) 秘密鍵を設置
Fabric は SSH で接続します。
仮想マシン作成時に保管した SSH 秘密鍵を、
作業用 VM に設置します。

# vi ~/.ssh/id_rsa
～保存した秘密鍵の内容をコピペ～
# chmod 600 ~/.ssh/id_rsa
※SCP 等のファイル転送でもかまいません

4) fabfile を作成し実行
fabfile.py という名前でファイルを作成し、以下の内容を記述します。
今後は、このファイルに追記していくことになります。
ここでの内容は、「uname –s」コマンドでホストタイプを確認する host_type 関数を作成します。

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【~/fabfile.py】
from fabric.api import *

def host_type():
run('uname -s')

Fabric は次のように実行します。
# fab –H [ホスト名または IP アドレス] <コマンド>

# fab -H localhost host_type
[localhost] Executing task 'host_type'
[localhost] run: uname -s
[localhost] out: Linux
[localhost] out:

Done.
Disconnecting from localhost... done.

コマンドオプション等詳細はヘルプをどうぞ。
# fab --help

複数のサーバを指定して実行する場合は、「,」で繋げます。
# fab –H localhost,host1,host2 check_hostname

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3. Fabric から Redis をインストールしてみる

1) EPEL リポジトリを追加し、Redis をインストール
オートスケール用のデータ格納先として Redis を使います。Redis は EPEL リポジトリからパッケー
ジインストールします。Fabric のコードは、fabfile.py に追記していきます。

【~/fabfile.py】
from fabric.contrib.files import *

def setup_repo_epel():
sudo("""
yum -y localinstall
http://dl.fedoraproject.org/pub/epel/6/x86_64/epel-release-6-8.noarch.rpm
""")

def setup_redis():
setup_repo_epel()
sudo("""
yum -y install redis
""")
comment("/etc/redis.conf",r"bind 127.0.0.1")
sudo("""
chkconfig redis on
service redis restart
""")
※epel-release-6-8.noarch.rpm がなければ最新のバージョンに置き換えてください

Fabric を実行します。Redis サービスが起動できれば成功。

# fab -H localhost setup_redis
[localhost] Executing task 'setup_redis'
[localhost] sudo:
yum -y localinstall
http://dl.fedoraproject.org/pub/epel/6/x86_64/epel-release-6-7.noarch.rpm
～略～
[localhost] out: redis-server を起動中: [ OK ]
[localhost] out:

7 / 24


[localhost] out:

Done.

4. Fabric から API 経由で仮想マシンを作成してみる

1) リポジトリを追加し、API ツールインストール
IDCF から提供している CloudStack API を実行するためのコマンドラインツールをインストールする
ため、IDCF のリポジトリ追加と API ツールを yum インストールします。

【~/fabfile.py】
def install_idcf_api():
run("""
yum -y localinstall
http://repo.cloud.idc.jp/Linux/CentOS/6/idc/x86_64/idcf-release-8-0.0.idcf.el6.noarch.rpm
yum -y install idcf.compute -y
idcf-compute-api -v
""")

Fabric を実行します。idcf-compute-api コマンドを実行してバージョンがでれば成功。

# fab -H localhost install_idcf_api
[localhost] Executing task 'install_idcf_api'
[localhost] run:
yum -y localinstall
～略～
[localhost] out: idcf-compute-api v0.10.0
[localhost] out:

Done.

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2) API キーとシークレットキーを設置
API アクセスのための情報を、~/idcfrc に記述します。

【~/.idcfrc】
[account]
host=https://api.noahcloud.jp/portal/client/api
api_key=ここに API キーを入れる
secret_key=ここにシークレットキーを入れる
API キーおよび秘密鍵は、IDCF クラウドのポータル右上の「マイプロファイル」をクリックすると
表示されます。（最新のエンドポイントの情報は FAQ を参照します）

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3) 仮想マシン作成
API ツールを使ってスケールさせる WEB サーバー用仮想マシンを作成します。仮想マシン作成のジョ
ブ投入後、作成完了まで確認し続けます。ID は下記のものを利用し、keypare（SSH 秘密鍵）は、作
業用仮想マシン作成時に作成した鍵の名前を指定します。

テンプレート：[LATEST] CentOS 6.3 64-bit 2008
VM タイプ：S2 ( Hourly ) 1CPU, 2GB RAM 22
ゾーン：jp-east-t1v 1

【~/fabfile.py】
import json
import os,sys,time
SCALE_GROUP = "sclgrp"

def setup_idcf_vm(displayname="scale"):
resp = local("""
idcf-compute-api deployVirtualMachine
--keypair {keypair}
--displayname {displayname}
--group {group}
--templateid {templateid}
--serviceofferingid {serviceofferingid}
--zoneid {zoneid}
""".format(keypair="testkey", #your ssh-key name
displayname=displayname,
group=SCALE_GROUP,
templateid="2008", #(2008) [LATEST] CentOS 6.3 64-bit
serviceofferingid="22", #(22) S2
zoneid="1"),capture=True)
print resp

retval = json.loads(resp, 'UTF-8')
ret = retval["deployvirtualmachineresponse"]
vm_id = ret["id"]
jobid = ret["jobid"]
wait_job(jobid)

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print "__vmid__,%d" %vm_id

def wait_job(jobid):
while True:
resp = local("""
idcf-compute-api queryAsyncJobResult --jobid {jobid}
""".format(jobid=jobid),capture=True)

retval = json.loads(resp, 'UTF-8')
ret = retval["queryasyncjobresultresponse"]

if ret["jobstatus"] == 1:
print resp
break
else:
time.sleep(30)

Fabric を実行します。仮想マシンができあがり、IP アドレス等の設定情報が返ってくれば成功。

# fab -H localhost setup_idcf_vm:displayname=scale00
[localhost] Executing task 'setup_idcf_vm'
～略～
[localhost] local:
idcf-compute-api queryAsyncJobResult --jobid 123294

{
"queryasyncjobresultresponse": {
"jobid": 123294,
"jobprocstatus": 0,
"jobresult": {
"virtualmachine": {
～略～
"jobresultcode": 0,
"jobresulttype": "object",
"jobstatus": 1
}
}

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Done.

4) /etc/hosts に名前登録
作業用 VM の hosts に今作成した仮想マシンの名前を「monitor」として登録します。
※以降の手順では、IP アドレスではなく「monitor」という名前を使います

【~/fabfile.py】
def setup_hosts(ip=None,host_name=None):
print ip
print host_name
if ip and host_name:
append("/etc/hosts",
["{0} {1}".format(ip,host_name)],
use_sudo=True)

Fabric を実行します。アドレスは、
IP 今作成された仮想マシンの IP アドレスに変更してください。

# fab -H localhost setup_hosts:ip=10.1.2.124,host_name=monitor

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5. 作成した仮想マシンを Fabric からセットアップしてみる

1) ユーザー追加
作成した仮想マシンに、ユーザー：devops を作成し、sudo の実行権限設定をします。

【~/fabfile.py】
SUDOERS = "devops"

def setup_sudoers(user=SUDOERS):
run("""
useradd {user}
usermod -a -G wheel {user}
mkdir -p -m 700 /home/{user}/.ssh
cp /root/.ssh/authorized_keys /home/{user}/.ssh/
chown -R {user}:{user} /home/{user}
chmod 600 /home/{user}/.ssh/authorized_keys
""".format(user=user))
uncomment("/etc/pam.d/su",r"auths+sufficients+pam_wheel.sos+trust use_uid")
uncomment("/etc/sudoers",r"%wheelsALL=(ALL)s+NOPASSWD:sALL")

Fabric を実行します。devops ユーザーで SSH ログインできれば成功。

# fab -H monitor setup_sudoers
[monitor] Executing task 'setup_sudoers'
～略～
Done.
Disconnecting from monitor... done.
# ssh devops@monitor
～略～
[devops@ホスト名 ~]$
[devops@ホスト名 ~]$ exit
#

2) sshd 設定
作成した仮想マシンに、sshd の設定をします。root ログイン禁止、空のパスワード禁止。

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【~/fabfile.py】
def sshd_config(user=SUDOERS):
comment("/etc/ssh/sshd_config",r"^PermitRootLogin yes")
uncomment("/etc/ssh/sshd_config",r"PermitEmptyPasswords no")
append("/etc/ssh/sshd_config",
["PermitRootLogin no",
"AllowUsers {0}".format(user)])
run("service sshd restart")

Fabric を実行します。実際にログインして確認しても OK。
失敗して二度とログインできなくなったら仮想マシンを再作成！

# fab -H monitor sshd_config
[monitor] Executing task 'sshd_config'
～略～
[monitor] out: sshd を起動中: [ OK ]
[monitor] out:
[monitor] out:

Done.

3) /etc/hosts に名前登録
作成した仮想マシンの hosts にデータ格納先（Redis）サーバを「redis-server」として登録します。
Fabric は先ほど作ったものを利用します。
※IP アドレスは、作業用 VM の IP アドレスに変更してください。

# ifconfig eth0
～略～
# fab -u devops -H monitor setup_hosts:ip=10.1.1.94,host_name=redis-server
[monitor] Executing task 'setup_hosts'
10.1.2.23
redis-server
[monitor] sudo: echo '10.1.2.23 redis-server' >> /etc/hosts

Done.

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4) Redis のクライアントをインストール
Redis のパッケージをインストールするのみです。

【~/fabfile.py】
def setup_redis_cli():
setup_repo_epel()
sudo("""
yum -y install redis
""")

# fab -u devops -H monitor setup_redis_cli
[monitor] Executing task 'setup_hosts'
～略～

Done.

5) コンテンツを設置
Python CGI をコンテンツとして作成します。
今回はホスト名を表示するだけ。

【~/hello_py.cgi】※http://repo.cloud.idc.jp/Tmp/hello_py.cgi に置いてます
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
html = '''
<HTML>
<HEAD>
<TITLE>test</TITLE>
</HEAD>
<BODY>
<HR>
<DIV ALIGN="center">
<H1>%s</H1>
<HR>
</DIV>
</BODY>
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</HTML>
'''
import socket
name = socket.gethostname()
print html % name

今作成したコンテンツを、サーバーにアップロードします。

【~/fabfile.py】
from fabric.operations import *

def setup_cgi():
sudo("""
yum -y install httpd
chkconfig httpd on
service httpd start
""")
put("~/hello_py.cgi","/var/www/cgi-bin/hello_py.cgi",use_sudo=True)
sudo("chmod 755 /var/www/cgi-bin/hello_py.cgi")
run("curl -s http://localhost/cgi-bin/hello_py.cgi | sed -e 's/<[^>]*>//g'")

# fab -u devops -H monitor setup_cgi
～略～
[monitor] out: i-1063-23685-VM
[monitor] out:

Done.

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6) Monit インストール
WEB サーバの負荷状況は monit から監視します。
まず、Monit の監視設定を作成します。
1 分のロードアベレージが 2 を超えたら、Redis にプッシュします。

【~/loadavg.rc】
check system loadavg
if loadavg (1min) > 2 then exec "/usr/bin/redis-cli -h %(redis_server)s rpush
scale:%(scale_group)s:up %(host_name)s"
※2 行目の if からは 1 行で書いてください

次に Monit をインストールする Fabfile を作成します。

【~/fabfile.py】
def hostname():
return run("hostname")

def setup_monit():
setup_repo_epel()
sudo("""
yum -y install monit
""")
upload_template("loadavg.rc","/etc/monit.d",use_sudo=True,backup=False,
context=dict(redis_server="redis-server",
host_name=hostname(),
scale_group=SCALE_GROUP))
sudo("""
chkconfig monit on
service monit restart
""")

Fabric を実行します。Monit のサービスが起動できれば成功。

# fab -u devops -H monitor setup_monit
～略～
[monitor] out: monit を起動中: monit: generated unique Monit id ～ and stored to
'/root/.monit.id'
[monitor] out: [ OK ]
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Done.

7) Web 公開
ポータルサイトで HTTP をロードバランシング設定し公開します。
「リソース」＞「ネットワーク」＞「ロードバランサー」にて、80 番のルールを作成し、作成した
サーバを分散先として登録します。
※ロードバランサー設定については、エントリーガイド（pp.32）を参照してください

http://【公開 IP アドレス】/cgi-bin/hello_py.cgi
へ接続し動作確認。

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6. 自動でスケールアウトしてみる

1) cron スクリプト設置
Redis の状態を見て、スケールアウトさせるスクリプトを設置します。
まず、スクリプトの中で実行する、稼働中の VM の数える Fabric を作成します。

【~/fabfile.py】
def count_idcf_vms():
with hide('running', 'stdout', 'stderr'):
resp = local("""
idcf-compute-api listVirtualMachines --state Running
""",capture=True)
retval = json.loads(resp,'UTF-8')
ret = retval["listvirtualmachinesresponse"]
count = ret["count"]
print count

動作を確認します。

# fab -u devops -H monitor count_idcf_vms
[monitor] Executing task 'count_idcf_vms'
2

Done.

スケールを制御するスクリプトを設置します。

【~/scale.sh】※http://repo.cloud.idc.jp/Tmp/scale.sh に置いてます
#!/bin/bash
queue="scale:sclgrp:up"
lock_key="scale:sclgrp:lock"
incrd_key="scale:sclgrp:incrd"

path="`dirname $0`"
log_file="scale.log"
log() {
echo [`date`] $1 >> ${path}/${log_file}

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}

log "-------------------------"
queue_count=$(redis-cli llen $queue | awk '{print $1}')
log "queue_count: $queue_count"

if [ $queue_count -gt 0 ]; then
vm_name=$(redis-cli lpop $queue | awk '{print $1}')
log "queued by: $vm_name"

locked=$(redis-cli get $lock_key | awk '{print $1}')
incrd=$(redis-cli get $incrd_key | awk '{print $1}')
if [ -z "$locked" ]; then
locked=0
fi
if [ -z "$incrd" ]; then
incrd=0
fi
log "locked: $locked"
log "incrd: $incrd"
vm_count=$(fab -f ~/fabfile.py -H localhost count_idcf_vms | awk 'NR==2 {print $0}')
log "vm_count: $vm_count"
if [ $locked -lt 1 ]; then
redis-cli incr $lock_key
redis-cli incr $incrd_key
fab -f ~/fabfile.py -H localhost setup_idcf_vm:displayname=scale_$incrd
redis-cli set $lock_key 0
redis-cli del $queue
else
log "not deploying new vm"
fi
fi

# cd ~
# chmod +x scale.sh
# crontab –e
*/3 * * * * /root/scale.sh

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2) 負荷をかけます
stress コマンドで負荷をかけます。

【~/fabfile.py】
def setup_stress():
sudo("yum -y install stress")

def do_stress():
run("stress --cpu 8 --timeout 10m")

stress コマンドをインストール後、実行します。

# fab -u devops -H monitor setup_stress
# fab -u devops -H monitor do_stress

以上で、負荷がかかり始め、数分で VM が作成されるはずです。ポータルサイトをご覧ください。
VM が作られるまでの過程を確認するには、monitor サーバーで Monit の動作を確認。
SSH で別セッションを張ってみてください。

[devops@ホスト名 ~]$ tail -f /var/log/monit
[JST Dec 6 16:11:33] error : 'loadavg' loadavg(1min) of 3.5 matches resource limit
[loadavg(1min)>2.0]
[JST Dec 6 16:11:33] info : 'loadavg' exec: /usr/bin/redis-cli

redis-server でスケールスクリプトの動作を確認。

# tail -f ~/scale.log
[Thu Dec 6 18:34:01 JST 2012] -------------------------
[Thu Dec 6 18:34:01 JST 2012] queue_count: 0
[Thu Dec 6 18:35:01 JST 2012] -------------------------
[Thu Dec 6 18:35:01 JST 2012] queue_count: 1
[Thu Dec 6 18:35:01 JST 2012] queued by: i-1063-16861-VM
[Thu Dec 6 18:35:01 JST 2012] locked: 0
[Thu Dec 6 18:35:01 JST 2012] incrd: 0
[Thu Dec 6 18:35:02 JST 2012] vm_count: 2

ポータルから scale_0 という仮想マシンができていることを確認してください。
作成されていれば成功。
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7. [Appendix]ロードバランサーに自動追加
時間が余ればこちらもお試しください。
自動で作成された仮想マシンが、自動でロードバランサーに組み込まれるところを作ります。

ポータルから設定したロードバランサーのルール ID を確認します。

# idcf-compute-api listLoadBalancerRules
{
"listloadbalancerrulesresponse": {
"count": 1,
"loadbalancerrule": [
{
"account": "hbstudy1",
"algorithm": "roundrobin",
"cidrlist": "",
"domain": "70000001277",
"domainid": 1278,
"id": 42849,
以下略

ロードバランサーに追加する Fabric を作成します。

【~/fabfile.py】
def add_balancing_server(vmid):
resp = local("""
idcf-compute-api assignToLoadBalancerRule
--id {id}
--virtualmachineids {virtualmachineids}
""".format(id="42849", #your ID of the load balancer rule
virtualmachineids=vmid),capture=True)
print resp
※ルールの ID は先に確認したものに置き換えてください。

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スケールスクリプトを修正します。（赤字のところを追記）

【~/scale.sh】※http://repo.cloud.idc.jp/Tmp/scale2.sh に置いてます
#!/bin/bash
queue="scale:sclgrp:up"
lock_key="scale:sclgrp:lock"
incrd_key="scale:sclgrp:incrd"

path="`dirname $0`"
log_file="scale.log"
log() {
echo [`date`] $1 >> ${path}/${log_file}
}

log "-------------------------"
queue_count=$(redis-cli llen $queue | awk '{print $1}')
log "queue_count: $queue_count"

if [ $queue_count -gt 0 ]; then
vm_name=$(redis-cli lpop $queue | awk '{print $1}')
log "queued by: $vm_name"

locked=$(redis-cli get $lock_key | awk '{print $1}')
incrd=$(redis-cli get $incrd_key | awk '{print $1}')
if [ -z "$locked" ]; then
locked=0
fi
if [ -z "$incrd" ]; then
incrd=0
fi
log "locked: $locked"
log "incrd: $incrd"
vm_count=$(fab -f ~/fabfile.py -H localhost count_idcf_vms | awk 'NR==2 {print $0}')
log "vm_count: $vm_count"
if [ $locked -lt 1 ]; then
redis-cli incr $lock_key
redis-cli incr $incrd_key
# fab -f ~/fabfile.py -H localhost setup_idcf_vm:displayname=scale_$incrd

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vm_id=$(fab -f ~/fabfile.py -H localhost setup_idcf_vm:displayname=scale_$incrd |
grep "__vmid__" | cut -d',' -f2)
fab -f ~/fabfile.py -H localhost add_balancing_server:vmid=$vm_id
redis-cli set $lock_key 0
redis-cli del $queue
else
log "not deploying new vm"
fi
fi

この後、負荷をかけて自動で作成された仮想マシンはロードバランサーに追加されます。
ポータルからロードバランサーの設定を確認してみてください。

この状態では、追加された仮想マシンでは httpd が動おらず、ヘルスチェックに失敗するので HTTP
の通信は分散されません。

httpd のインストール、コンテンツのアップロードが必要です。
まだ時間が余っている人は考えてみてはいかがでしょうか。。。。

ここまでの fabfile は以下の URL に置いています。
http://repo.cloud.idc.jp/Tmp/fabfile.py

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