鐵人賽2020

This article is part of 從零開始的 Infrastructu as Code: Terraform Get-started examples / SOP on Github Introducation to Terraform Iac: Speaker transcript Presentation Check my website chechia.net for other blog. Follow my page to get notification. Like my page if you really like it :) 上面講了很多 terraform 的操作範例，應該看到這裡，對於 terraform 基本上是什麼東西，應該有些概念了。然而這樣還不能算是學會 terraform，這種工具的東西一定要有實際操作過的經驗才算是學會。 可以直接參考 Terraform 官方的 Get-started 文件來操作學習，我這邊也提供一個 Git repository 讓大家上手，當作初次操作的框架。 提供做為範例的原始碼 這個 Github Repository 是我給社群演講所使用的範例，第一次使用的可以參考 https://github.com/chechiachang/terraform-playground tree ├── README.md ├── SOP.md ├── aws/ ├── azure/ └── gcp/ TL;DR 選擇使用的雲平台，這邊提供三家範例，例如我這邊使用 gcp，當然你就要準備 GCP 的帳號，並且下載有執行權限的用戶 credential json key 等等。 ...

先占虛擬機與 Kubernetes 在 GCP 使用先占虛擬機，會需要面對先占虛擬機的額外限制 資料中心會 (可預期或不可預期地) 終止先占虛擬機 先占虛擬機不能自動重啟，而是會被資料中心終止後回收 GCP 不保證有足夠的先占虛擬機 節點的終止會造成額外的維運成本，例如 管理多個節點，容忍先占虛擬機的移除，自動補充新的先占虛擬機 管理多個應用複本，節點終止時，維護整體應用的可用性 將移除節點上的應用，重新排程到其他可用節點 動態維護應用複本的服務發現 (Service Discovery) 與服務端點 (Endpoints) 意思是應用關閉重啟後，換了一個新 IP，還要能持續存取應用。舊的 IP 要主動失效 配合應用的健康檢查 (Health Check) 與可用檢查 (Readiness Check)，再分配網路流量 這些需求，必須要有自動化的管理工具，是不可能人工管理的，想像你手上使用 100 個先占節點，平均每天會有 10% - 15% 的先占節點被資料中心回收，維運需要 補足被移除的 15 個節點 計算被移除的應用，補足移除的應用數量 移除失效的應用端點，補上新的應用端點 持續監控應用狀態 … 沒有自動化管理工具，看了心已累 (貓爪掩面) 我們使用 Kubernetes 協助維運自動化，在 GCP 上我們使用 GKE，除了上述提到的容器應用管理自動化外，GKE 還額外整合先占虛擬機的使用 啟用先占虛擬機的節點池 (node-pool)，設定節點池的自動拓展，自動補足先占節點的數量 GKE 自動維護先占虛擬機的 labels 關於 GKE 的先占虛擬機的完整細節，請見GCP 官方文件。這份文件底下也提供了 GCP 官方建議的先占虛擬機最佳實踐 架構設計需要假設，部分或是全部的先占虛擬機都不可用的情形 Pod 不一定有時間能優雅終止 (graceful shutdown) 同時使用隨選虛擬機與先占虛擬機，以維持先占虛擬機不可用時，服務依然可用 注意節點替換時的 IP 變更 避免使用有狀態的 Pod 在先占虛擬機上 (這點稍後的文章，我們會試圖超越) 使用 node taint 來協助排程到先占虛擬機，與非先占虛擬機 總之，由於有容器自動化管理，我們才能輕易的使用先占虛擬機。 ...

先占虛擬機，技術文件二三事 第一篇的內容大部份還是翻譯跟講解官方文件。後面幾篇才會有實際的需求與解決方案分析。 Google 先占虛擬機官方文件 使用不熟悉的產品前一定要好好看文件，才不會踩到雷的時候，發現人家就是這樣設計的，而且文件上寫得清清楚楚。以為是 bug 結果真的是 feature，雷到自己。先占虛擬機是用起來跟普通虛擬機沒什麼兩樣，但實際上超級多細節要注意，毛很多的產品，請務必要小心使用。 以下文章是筆者工作經驗，覺得好用、確實有幫助公司，來跟大家分享。礙於篇幅，這裡只能非常粗略地描述我們團隊思考過的問題，實際上的問題會複雜非常多。文章只是作個發想，並不足以支撐實際的業務，所以如果要考慮導入，還是要 多作功課，仔細查閱官方文件，理解服務的規格 深入分析自身的需求 基於上面兩者，量化分析 什麼是先占虛擬機器(Preemptible Instance) 先占虛擬機器，是資料中心的多餘算力，讀者可以想像是目前賣剩的機器，會依據資料中心的需求動態調整，例如 目前資料中心的算力需求低，可使用的先占虛擬機釋出量多，可能可以用更便宜的價格使用 目前資料中心算力需求高，資料中心會收回部分先占虛擬機的額度，轉化成隨選付費的虛擬機 (pay-as-you-go) 由於先占虛擬機會不定時（但可預期）地被資料中心收回，因此上頭執行的應用，需要可以承受機器的終止，適合有容錯機制 (fault-tolerant) 的應用，或是批次執行的工作也很適合。 先占機器的優缺點 除了有一般隨選虛擬機的特性，先占虛擬機還有以下特點 比一般的虛擬機器便宜非常多，這也是我們選用先占虛擬機優於一般虛擬機的唯一理由 先占虛擬機有以下限制，以維運的角度，這些都是需要考量的點。 GCP 不保證會有足夠的先占虛擬機 先占虛擬機不能直接轉換成普通虛擬機 資料中心觸發維護事件時(ex. 回收先占虛擬機)，先占虛擬機不能設定自動重啟，而是會直接關閉 先占機器排除在 GCP 的服務等級協議 (SLA)之外 先占虛擬機不適用GCP 免費額度 費用粗估試算 至於便宜是多便宜呢？這邊先開幾個例子給各位一些概念。 以常用的 N1 standard 虛擬機：https://cloud.google.com/compute/vm-instance-pricing#n1_standard_machine_types Hourly Machine type CPUs Memory Price (USD) Preemptible price (USD) n1-standard-1 1 3.75GB $0.0550 $0.0110 n1-standard-2 2 7.5GB $0.1100 $0.0220 n1-standard-4 4 15GB $0.2200 $0.0440 n1-standard-8 8 30GB $0.4400 $0.0880 n1-standard-16 16 60GB $0.8800 $0.1760 n1-standard-32 32 120GB $1.7600 $0.3520 n1-standard-64 64 240GB $3.5200 $0.7040 ...

關於資源評估 架構團隊提供虛擬機給應用，有個問題時常出現：應該分配多少資源給應用？例如：後端準備一個 API server，SRE 這邊要準備多少什麼規格的機器？ 以往使用虛擬機直接部署應用時，會需要明確規劃各群虛擬機，各自需要執行的應用，如果沒有做資源的事前評估，有可能放上機器運行後就發生資源不足。 導入 Kubernetes 後，透過節點池 (Node Pool) 形成一個大型資源池，設定部署的政策後，讓 Kubernetes 自動調度應用： 每一個節點的資源夠大，使得應用虛擬機器上所佔的比例相對較小，也就是單一應用的調度不會影響節點的整體負載 如果節點太小，調度應用就會有些侷促，例如：一個 API server 均載時消耗 1 cpu 滿載時消耗 2 cpu。準備 3 cpu 的虛擬機，調度應用時幾乎是遷移整台虛擬機的負載 此外還有機會因為上篇提到的資源保留，造成調度失敗。如果準備 24 cpu 的機器，調度起來彈性就很大，對節點的性能衝擊也比較低 只需要估計整體的資源消耗率計算需求，配合自動擴展，動態器補足不足的資源 例如：估計總共需要 32 cpu ，準備 36 cpu 的虛擬機，當滿載時依據 cpu 壓力自動擴容到 48 cpu 希望整體資源的使用率夠高，當然預留太多的資源會造成浪費 要控管 Kubernetes 的資源使用量也可設定資源需求與資源限制，延伸閱讀。 估計得越準確，當然實際部署的資源掌握度就越高，然而筆者過去的經驗，團隊在交付源碼時未必就能夠做出有效的資源消耗評估，那有沒有什麼辦法可以幫助我們？ 資源需求估估看 如果應用開發團隊，有先作應用的 profiling，然後 release candidate 版本有在 staging 上作壓力測試的話，維運團隊這邊應該就取得的數據，做部署前的資源評估。 應用在不同狀態或是工作階段，會消耗不同的資源 例如：運算密集的 batch job 可能會有 控制節點 (master node) 啟動後會佔有一定的資源，一般來說不會消耗太多，只是需要為控制節點優先保留資源 工作節點 (worker node) 啟動時會需要預留足夠的資源，接收工作後會逐漸增加資源使用，拉到滿載 例如：面向用戶的服務，可能會有 ...

需求規劃 使用先占節點比起使用一般隨選虛擬機，會多出許多技術困難需要克服，只有節省下的成本大於整體技術成本時，我們才會選用先占節點。因此這邊要進行成本精算，重新調整的架構下，實際到底能省多少錢。務必使用 Google Cloud Pricing Calculator 精算成本。 另外，雖然先占虛擬機會有很多額外的限制與技術困難，但實務上還是要對比實際的需求，有些限制與需求是衝突的，有些限制則完全不會影響我們的需求。前者當然會帶給我們較高的導入難度，後者可能會非常輕鬆。 這邊想給大家的概念是，務必先明確需求，再討論技術。這點很重要，技術的適用與否，不是由個人的喜好決定，唯一的判斷標準，是能不能有效率的滿足需求。 所以這邊先定義我們以下幾個需求： 執行短期的 batch job 執行長期的 user-facing API server 執行長期的 stateful 資料庫、儲存庫 Batch Job 常見的範例，例如 使用網路爬蟲 (crawler) 去抓取許多網站的所有內容 使用 GPU 進行機器學習的 Model Training 大數據計算 MapReduce 這些任務的核心需求，很簡單直接 盡快完成整體工作 盡可能節省大量算力成本 例如：我手上的機器學習 Model 粗略估計 10000 小時*GPU 的算力需求，才能產出一個有效的Model。由於大量的算力需求，一般來說都會選擇分散式的運算框架 (ex. MapReduce) ，將真正消耗算力的工作，使用分而化之 (divide and conquer) 的架構設計，將分配任務的控制節點 (master)，與實際進行運算的工作節點(worker) 拆分。基於原本的分散式架構，幾乎可以無痛地將工作節點轉移到先占虛擬機上。 根據上述的需求，這類的工作特性可能有 CPU / GPU 算力需求高的運算節點 (Worker) Worker 本身是無狀態的 Stateless 可控的即時負載 將整體工作切分成任務單元 (task)，分配給工作節點 任務單元的狀態外部保留，工作節點可容錯 (fault-tolerent)，任務單元可復原 由於先占虛擬機可能是浮動價格，這類工作可以根據優先程度，調整合適的工作時間，例如在資料中心算力需求低，先占虛擬機的費用低廉時，啟用較多的工作節點加快運算，如果費用高時，可以降低先占虛擬機的使用，延後工作，甚至是調用不同區域，費用低的工作節點，來降低整體的成本。 執得注意的是，這類任務的控制節點 (master)，也許是集中式的，也許是分散式的，需要根據性質考量，是否適合放在先占虛擬機上。有些架構控制節點可以容錯，然而錯誤發生後會需要復原狀態，這時會消耗額外的算力，可能會拖緩整體進度，造成算力的消耗。也許就可以考量使用隨選虛擬機配合使用。 User-facing services 常見的範例，例如 ...