C#ユーザー会 //build/ 2016振り返り 勉強会 Service Fabric概要、背景、概念的なことを中心としています。

1. Azure Service Fabric 概要
Takekazu Omi
takekazu.omi@kyrt.in
2016/5/21 R.1.0
C#ユーザー会 //build/ 2016振り返り 勉強会

2. 自己紹介
近江 武一
JAZUG Azure Storage 担当（自称）
Microsoft MVP for Azure
http://www.slideshare.net/takekazuomi
kyrt inc 2
kyrt.in
github.com/takekazuom
i
white paper
監訳
2016/5/21

3. はじめに
Service Fabric の背景
2016/5/21 kyrt inc 3

4. 2015/4/20 Azure Service Fabric を発表
 Service Fabric は、高度な制御プラットフォーム
 開発者や ISV は、拡張性とカスタマイズ性の高いクラウド サービスを構築可
 ミッションクリティカルなクラウド サービスを提供してきたマイクロソフトの経験を基
礎として開発
 5 年以上にわたって実際に運用
 基盤となるテクノロジは、Azure のコア インフラストラクチャに使用（実証済）
 Skype for Business、Intune、Event Hubs、DocumentDB、Azure SQL
Database 、Bing Cortana などの基盤で利用
 毎秒 5 億回を超える評価に対応可能な拡張性
BUILD 2016 でGA
2016/5/21
http://blogs.msdn.com/b/windowsazurej/archive/2015/04/23/announcing-azure-service-fabric-reducing-complexity-in-a-hyper-scale-
world.aspx
kyrt inc 4

5. Service Fabric 概要
分散型システム プラットフォーム
1. スケーラブル
2. 信頼性が高く
3. 管理しやすい
‘エンタープライズ クラスの Tier-1 クラウド スケール サービスを構築、
管理のための次世代のミドルウェア プラットフォーム’
2016/5/21
https://azure.microsoft.com/ja-jp/documentation/articles/service-fabric-overview/
kyrt inc 5

6. Battle-hardened for over 5 years
Azure Core Infrastructure thousands of machines
Azure Document DB billions transactions/week
Intune 800k devices
Skype for Business Hybrid Ops
Event Hubs 20bn events/day
Azure SQL Database 1.4 million databases
Bing Cortana 500m evals/sec
PowerBI
2016/5/21
出典: BUILD 2015 2-640 Microsoft Azure Service Fabric Architecture
kyrt inc 6

7. Divide and rule
Azure そのものが突きつけられた課題
⇨５年ほど前から社内利用
分割して統治せよ
⇨モノリシックな大きなものではなく、分割された複
数のサービスの組み合わせでアプリケーションを
作成
kyrt inc 72016/5/21

8. Applications composed of
microservices
2016/5/21
https://azure.microsoft.com/ja-jp/documentation/articles/service-fabric-overview/
kyrt inc 8

9. 事例
2016/5/21 kyrt inc 9

10. Regional Network Manager Microservices
kyrt inc 102016/5/21
ONS 2015: Wednesday Keynote - Mark Russinovich https://youtu.be/RffHFIhg5Sc

11. Credit: ESO/L. Calçada
Empire building, economic price wars,
real-time space twitch-combat.
• Millions of players concurrently in single
contiguous universe.
• 50,000+ simultaneous players, real-time
in the same battle.
• 267 million networked application
messages per second. (23 trillion per
day)
https://channel9.msdn.com/Events/Build/2016/B874

12. Service Fabric Cluster
Age of Ascent Architecture
Spatial
(In Space)
Gaia
(stateless)
Trade Inventory Production CommsNavigation
PlayerAccount CrewCommerce Alliance
Avatar
(stateless)
AI Events
web browser
or device
game
function
services
CDN
aggregate
services
physics
service
routing
services
https://channel9.msdn.com/Events/Build/2016/B874

13. Cloud Scale Application
2016/5/21 kyrt inc 13

14. Cloud Scale Application 基本戦略
 Reliable
⇨ 複製を持つ – replication
⇨ CDP:Data Replication and Synchronization Guidance
https://msdn.microsoft.com/en-us/library/dn589787.aspx
 Scalable
⇨ partition分割する – partitioning
⇨ CDP:Data Partitioning Guidance
https://msdn.microsoft.com/en-us/library/dn589795.aspx
 Low latency
⇨ データとコードを近くに配置 – data locality
⇨ CDP:Caching Guidance
https://msdn.microsoft.com/en-us/library/dn589802.aspx
 運用の自動化（後述）
kyrt inc 142016/5/21

15. 運用の自動化:クラウドアプリケーションの重要な課題
プロビジョニング
デプロイ
監視
アップグレード
削除
2016/5/21
Service Fabric
プラットフォーム
kyrt inc 15

16. kyrt inc 162016/5/21

17. Microservices
はじめに
kyrt inc 172016/5/21

18. マイクロサービスとは
 全ての機能を盛り込んだ
モノリシック（一枚岩の）
なアプリケーションではな
く、分割された複数の
サービスの組み合わせ
でアプリケーションを作る
アーキテクチャ
 James Lewis が書いた
Martin Fowler 氏の Blog
(日本語訳)で有名に
2016/5/21 kyrt inc 18

19. Microservices 論点 by James Lewis
1.Componentization via Services
別プロセスで動作するサービスによっ
てアプリケーションのコンポーネント化
2.Organized around Business
Capabilities
ビジネス機能ごとにサービスを構築（コ
ンウェイの法則）
3.Products not Projects
プロジェクトではなくプロダクトにフォー
カス
4.Smart endpoints and dumb pipes
スマートなエンドポイントとダムバイプ
5.Decentralized Governance
分散統治
6.Decentralized Data Management
分散データ管理
7.Infrastructure Automation
インフラ自動化
8.Design for failure
失敗を前提とした設計
9.Evolutionary Design
進化する設計
kyrt inc 192016/5/21
コンウェイの法則
「システムを設計する組織は、その構造をそっくりまねた構造の設
計を生み出してしまう」
(原文: "Organizations which design systems are constrained to
produce designs which are copies of the communication
structures of these organizations.")

20. 超解説
1. アプリケーションを 小さなService群の組み合わせで構築
2. Serviceは個別にデプロイできるような単位がいい
3. Service間はhttpのような軽量なプロトコルにしてSmart Endpointの実
装にしよう
4. Serviceはビジネス機能の粒度にして、チームを構成しよう
5. Serviceが異なる言語で記述されたり別のデータストレージ技術を使う
はありだ
6. インフラの自動化でMicroservicesの構築、デプロイ、運用の複雑さを
減少しよう
kyrt inc 202016/5/21
Microservice は、ソフトウェアのコンポーネント化、コンポーネントの
組み合わせによるアプリケーションの構築という話しの正常進化

21. Martin Fowler氏の問題提起
Microservice の導入は根本的な複
雑さをシステムにもたらし、生産性を
低下させる。
ターゲットシステムの複雑さがある値
を超えた場合にだけ、 Microservice
にはメリットがある。
右図：縦軸が生産性、横軸が複雑さ
参照：MicroservicePremium
⇨ http://martinfowler.com/bliki/Mic
roservicePremium.html
kyrt inc 212016/5/21

22. Service Fabric の目標
A：Microserviceのもたらす生産性の低下を小さく
B: 生産性の低下と複雑さの関係のスレッショルドを左へ
C: Microserviceのもたらす生産性の向上を大きく
kyrt inc 222016/5/21
生産性
生産性
システムの複雑さ システムの複雑さ
AA
B
B
C
C
Bを左へ

23. Service Fabric Cluster
Service Fabric は Cluster を構成する
2016/5/21 kyrt inc 23

24. Cloud Service (PaaSv1)
モダンなクラウドアプリケーションでは、高可用、スケーラブルを実現するために、「Immutable
InfrastructureとDisposable Components」という戦略を取ります。Azureだと、Web/Worker
Roleで実装されるCloud Serviceがそれです。
この戦略では、各Nodeは状態を持たず、Node障害の場合に容易に代替Nodeを割り当てて対
応でき、処理能力が足りない場合はNodeを追加することでスケールすることができます。
PaaSv1では、全てのRoleは仮想マシンの専有配置
です。(Node=Instance)
そのため、OSの設定やランタイムのインストールな
ど細かいことを自由にできるという大きなメリットが
ありますが「もう少し配置に自由度が欲しいよね」と
いうのが今回の話しです。
2016/5/21 kyrt inc 24

25. 例：Availability
可用性を保った構成とするためには、最低２つ
のNodeに配置する必要がある
その結果、Roleの粒度を小さくするとNode(=イ
ンスタンス)の数が増える
CDP: Compute Partitioning Guidance で言う、
logical decomposition と、physical partition の
考慮事項が複雑となる
⇨ https://msdn.microsoft.com/en-us/library/dn589773.aspx
2016/5/21 kyrt inc 25

26. Static Partitioning 問題
 このようにRoleの分割が静的に行われているのを、Static
Partitioning （静的分割？）と言う
 Static Partitioning は、Role を増やせば、増すほど扱いづら
くなります。ワークロードを事前に予測することが難しい場合
もあり、リソースの利用効率という観点からはムダが生じや
すい仕組み
 A:複数のRoleをNodeに入れてしまえばいいのでは？
Service Fabricでは、Nodeが複数のServiceをホストする
2016/5/21 kyrt inc 26

27. Cluster: System View
2016/5/21
Failover
manager
Cluster
manager
Naming
Image store
System Services
kyrt inc 27

28. Compute Partitioning
複数のNodeから構成されたClusterを使い。
Node内に複数のサービスをホスト出来るように
することで、高密度で柔軟な構成を取ることが可
能になりました
CDP：Compute Partitioning Guidance
https://msdn.microsoft.com/en-
us/library/dn589773.aspx
kyrt inc 282016/5/21

29. Sam Newman 著、佐藤 直
生 監訳、木下 哲也訳
2016年02月 発行
ISBN978-4-87311-760-7
原書:Building Microservices
https://www.oreilly.co.jp/books/9784873117607/
kyrt inc 292016/5/21

30. kyrt inc 302016/5/21

31. IaaSとPaaSの統合
2016/5/21 kyrt inc 31

32. VM Extensions
Mesosphere/Swarm
Marathon/Chronos/Swarm
VMs and VM Scale Sets
Azure Public CloudPrivate CloudInfrastructure
IaaS and IaaS+
Container/Service
scheduling
Open Choice at Every Layer
Cluster Management
Federation /
Reliability
Management
Testability
Hosting
Communication
Application model
ZK

33. no lock-in to a specific cloud
https://msdn.microsoft.com/en-us/magazine/mt595752.aspx
2016/5/21 kyrt inc 33

34. Azureの次世代 PaaS
Resource Manager Template
⇨宣言的なリソース管理
VM Scale Set
⇨Container サポート
Service Fabric
⇨Open - Windows/Linux, C#/Java サポート
kyrt inc 342016/5/21
ONS 2015: Wednesday Keynote - Mark Russinovich https://youtu.be/RffHFIhg5Sc
BUILD 2015: 3-618 The Next Generation of Azure Compute Platform with Mark Russinovich

35. Service Fabric
⇨ PaaS V2, Reliable Service, Process base
VM Scale Set
⇨ Next Gen Worker Role, elastic autoscale で
迅速に同一のVMを作成
IaaS+（Managed IaaS）
⇨ VM Extension, Backup, Monitoring
IaaS
⇨ Windows, Linux, custom Image
2016/5/21 kyrt inc 35

36. ARM template
kyrt inc 362016/5/21

37. 解説
1. 基本は、LB + VM Scale Set + Cluster
2. Cluster はクラスタの定義
⇨ Diagnostics Storage Account の設定
⇨ 管理用の EndPoint 定義 など、Service Fabric
のサブシステムで使う情報を定義
3. 各ノードで動作するService Fabric のサブ
システム は、VM Extension で導入
kyrt inc 372016/5/21

38. Service Fabric Explorer
kyrt inc 382016/5/21

39. Application Model
アプリケーションモデル
2016/5/21 kyrt inc 39

40. Application Model 図
kyrt inc 402016/5/21
Cluster
Application
Service
Code Package
Data Package
Configuration Package
ApplicationManifest.xml
ServiceManifest.xml
https://azure.microsoft.com/en-us/documentation/articles/service-fabric-application-model/

41. Application
SFでは、Applicationは複数のServiceで構成される
Applicationの全体の構成内容は、
ApplicationManifest.xml に定義
⇨ ApplicationのType、Version
⇨ パーテーション分割スキーマ、インスタンス数、リプリケー
ション係数、配置等
⇨ 含まれるServiceの情報
kyrt inc 412016/5/21

42. Service
 Serviceの構成内容は、 ServiceManifest.xmlに定義
⇨ ServiceのType、Version
⇨ ヘルスチェックの設定、負荷分散のメトリック等のservice meta
dataを指定
⇨ SetupEntryPoint 、StartupTask的なやつ
 Serviceは、Code、Data、Configで構成され、Codeは
processにホストされる
 Serverが複数partitionで構成される場合は、別ノードへ展開
される
kyrt inc 422016/5/21

43. kyrt inc 432016/5/21
Node 1

44. Nodeでの実行
Clusterは複数のNode構成されApplication
がClusterにDeplyされると各ノードでCodeが
実行される
Node内では、複数のApplicationが動作する
この例では、Node0では、MyAppのActorの
プライマリ、WordCountの１つ目と2つ目の
partitionのセカンダリが動いている
kyrt inc 442016/5/21

45. Serverの配置
MyAp
p.A
MyAp
p.S
WC.S
P1
WC.S
P2
WC.SL CM FM FA NS 1 NS 2 NS 3
Node 0 P S S S S S S S S
Node 1 P S ○ S S S P S S
Node 2 S P P S S S P S
Node 3 S S P S S P S S P
Node 4 S S S P S S S S
kyrt inc 452016/5/21

46. Service Fabric Programing model
プログラミングモデル概要、Stateful Service と、 Partitioning
2016/5/21 kyrt inc 46

47. Service Fabric Programming Models
Reliable Actors APIReliable Services API
Azure Private Clouds
Applications composed of microservices
High
Availability
Hyper-Scale
Hybrid
Operations
High Density Rolling
Upgrades
Stateful services
Low Latency
Fast startup &
shutdown
Container
Orchestration &
lifecycle management
Replication &
Failover
Simple
programming
models
Load balancing
Self-healingData Partitioning
Automated
Rollback
Health
Monitoring
Placement
Constraints
Service Fabric
参照：https://channel9.msdn.com/Events/Build/2015/3-618

48. プログラミングモデル
kyrt inc 482016/5/21
reliable service reliable actor guest executable
stateless service stateful service
※赤枠がステートフル

49. Framework の選択
RELIABLE ACTORS APIS RELIABLE SERVICES APIS
問題領域が数多くの独立な状態とロジッ
クで構成
複数のコンポーネントの間のロジックを自
分で制御したい
外部との対話をあまり必要としない
single thread のオブジェクトである
reliable collections (like .NET
Dictionary and Queue) の保存は自分で
管理したい
platform が通信を管理 通信やpartitioning schemeの管理、通
信か自分で行いたい
kyrt inc 492016/5/21
https://azure.microsoft.com/ja-jp/documentation/articles/service-fabric-choose-framework/

50. Stateful and Stateless
Nodeへの状態の保存、レイテンシーの向上
2016/5/21 kyrt inc 50

51. 概要
Stateful Service は、Reliable Collection で実装
Actor は、 基本Stateful前提（属性でコントロールでき
る）
Reliable Collection は、レイテンシーの向上に貢献
CDP: Caching Guidance の別解
https://msdn.microsoft.com/en-us/library/dn589802.aspx
kyrt inc 512016/5/21
Service Fabric Application Scenarios
https://azure.microsoft.com/en-gb/documentation/articles/service-fabric-application-scenarios/

52. ☆Reliable Collection
重要：状態の永続化に利用
kyrt inc 522016/5/21
Jazug Tokyo Night 第１回 Azure Fabric Service Reliable Collection の紹介
http://www.slideshare.net/takekazuomi/azure-fabric-service-reliable-collection

53. 基本的な構造
状態をローカルでサービス インスタンスに格納、Node間レプリケーションで
高い可用性を実現
 読み取りはローカルで実行され、待機時間が短く高スループット
 書き込みはネットワーク IO が最小となり、待機時間が短く高スループット
kyrt inc 532016/5/21
https://azure.microsoft.com/ja-jp/documentation/articles/service-fabric-reliable-services-reliable-collections/

54. stateless services + external store
kyrt inc 542016/5/21

55. stateful services
kyrt inc 552016/5/21

56. Partitioning
スケーラブルなサービスの構築の中心的なパターン
2016/5/21 kyrt inc 56
https://azure.microsoft.com/ja-jp/documentation/articles/service-fabric-concepts-partitioning/

57. パーティション分割
パーティション分割は、スケーラブルなサービス
の構築の中心的なパターン
パーティション分割とは、広義では状態 (データ)
の分割に関する概念
Scalable
⇨CDP:Data Partitioning Guidance
https://msdn.microsoft.com/en-
us/library/dn589795.aspx
kyrt inc 572016/5/21

58. Stateful Service のパーティション分割
ApplicationManifest.xml ファイルに、パー
ティション定義を記述
パーティションのルーティングはService
Fabric のランタイムで提供
（ServicePartitionResolver.GetDefault()）
接続先のNodeと該当データの割当は
Service Fabric のランタイムで管理
kyrt inc 582016/5/21

59. Actor
Actor
2016/5/21 kyrt inc 59

60. 続きは、Tokyo Jazug Nightで
第2回 Tokyo Jazug Night
2016-06-16（木）19:00 - 21:30
https://jazug.doorkeeper.jp/events/45265
kyrt inc 602016/5/21

61. Actor とは何か？
 Carl Hewitt 1973
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%A2%E3%
82%AF%E3%82%BF%E3%83%BC%E3%83%A
2%E3%83%87%E3%83%AB
 Isolated components（ single-thread ）
 code とstate をencapsulate
 Asynchronous communication
kyrt inc 612016/5/21

62. Service Fabric に置けるActor
StatefulとStatelessの2種類
ActorProxy経由の簡単な呼び出し
kyrt inc 622016/5/21
ActorId actorId = ActorId.NewId();
string applicationName = "fabric:/CalculatorActorApp";
ICalculatorActor calculatorActor = ActorProxy.Create<ICalculatorActor>(actorId, applicationName);
double result = calculatorActor.AddAsync(2, 3).Result;
Garbage Collection
⇨Active Actor table へのadd/remove
⇨Actor lifecycle and Garbage Collection

63. Concurrency
 logical context は、単
一のthread で実行
（STA）
 Actors runtime allows
reentrancy by default
 state の復元、保存は
自動
https://azure.microsoft.com/e
n-
gb/documentation/articles/ser
vice-fabric-reliable-actors-
introduction/
kyrt inc 632016/5/21

64. 終
kyrt inc 642016/5/21

65. kyrt inc 652016/5/21

66. 参考資料
2016/5/21 kyrt inc 66

67. Service Fabric documentation
http://azure.microsoft.com/en-
us/documentation/services/service-fabric/
BUILD 2015, The Next Generation of Azure
Compute Platform with Mark Russinovich
https://channel9.msdn.com/Events/Build/2015/3-618
Microsoft Azure Service Fabric Architecture
https://channel9.msdn.com/Events/Build/2015/2-640
Deep Dive into Microsoft Azure Service Fabric
Reliable Actors
https://channel9.msdn.com/Events/Build/2015/2-66
2016/5/21 kyrt inc 67

68. Service Fabric documentation
http://azure.microsoft.com/en-
us/documentation/services/service-fabric/
BUILD 2015, The Next Generation of Azure
Compute Platform with Mark Russinovich
https://channel9.msdn.com/Events/Build/2015/3-618
Microsoft Azure Service Fabric Architecture
https://channel9.msdn.com/Events/Build/2015/2-640
Deep Dive into Microsoft Azure Service Fabric
Reliable Actors
https://channel9.msdn.com/Events/Build/2015/2-66
2016/5/21 kyrt inc 68

69. Service Fabric documentation
http://azure.microsoft.com/en-
us/documentation/services/service-fabric/
BUILD 2015, The Next Generation of Azure
Compute Platform with Mark Russinovich
https://channel9.msdn.com/Events/Build/2015/3-618
Microsoft Azure Service Fabric Architecture
https://channel9.msdn.com/Events/Build/2015/2-640
Deep Dive into Microsoft Azure Service Fabric
Reliable Actors
https://channel9.msdn.com/Events/Build/2015/2-66
2016/5/21 kyrt inc 69

70. Building MicroServices with Service Fabric
https://channel9.msdn.com/events/Build/2016/T69
3
Service Fabric Deploying and Managing
Applications with Service Fabric
https://channel9.msdn.com/Events/Build/2016/
P431
Azure Service Fabric for Developers
https://channel9.msdn.com/Events/Build/2016/
B874
kyrt inc 702016/5/21

71.  大規模分散システムの現在 – Twitter, 丸山不二夫
⇨ http://www.slideshare.net/maruyama097
 Evolution of The Twitter Stack,
Chris Aniszczyk
⇨ http://www.slideshare.net/caniszczyk/twitter-
opensourcestacklinuxcon2013
 GoogleがBorgの詳細を公開, Abel Avram
⇨ http://www.infoq.com/jp/news/2015/04/google-borg
 mesos, omega, borg: a survey, Andrew Wang
⇨ http://www.umbrant.com/blog/2015/mesos_omega_borg_survey.html
 YARN の紹介
⇨ http://www.ibm.com/developerworks/jp/analytics/library/bd-yarn-intro/
2016/5/21 kyrt inc 71