分散システムのアーキテクチャの探究

分散システムを扱う場合、コンテナを使用してサービスを構築するだけでは不十分です。アーキテクチャの選択を考慮し、適切なツールを使用して支援する必要があります。

アプリケーション アーキテクチャは、大規模なモノリスの時代から分散設計パターンへと移行しています。このトレンドを推進する主な要因の 1 つは、クラウド コンピューティングの出現とその非常に優れたスケーラビリティです。モノリシック アプリケーションの構築と管理に慣れている企業の場合、この変革の過程では、全員が古い設計手法を再学習し、一連の新しいパターンに適応する必要があります。次に、分散アプリケーション モデルに切り替えるときに習得する必要があるアーキテクチャの知識について学習します。

スケジューリング/オーケストレーション管理: 数百のインスタンスの管理から数千のインスタンスの管理まで、ホスト間でサービス インスタンス/コンテナをシームレスにオーケストレーション/スケジュールできる必要があります。この規模の拡大に対応するために、ワークロードのスケジューリングとオーケストレーションは、分散システムを実装するための重要な前提条件になります。 Docker Swarm、Kubernetes、Mesos、Marathon などのツールは、この分野を代表する代表的なツールです。

サービスの検出/登録: コンテナベースのサービスは常にオンラインとオフラインを繰り返すため、実行時にサービスを登録/登録解除し、サービス エンドポイントを検出するための管理メカニズムが必要です。 Consul、Zookeeper、etcd、Confd、Eureka などの製品は、このタスクを適切に実行できます。これらの製品のほとんどは、サービス インスタンス間での着信トラフィックの負荷分散もサポートしています。

システム ステータス管理/クラスター管理: クラスターが拡張するにつれて、サービス リソース、インスタンスの数、ホストの場所、各サービスの負荷内容など、クラスターのシステム ステータスを管理する必要があります。この目標を達成するには、クラスター管理ツールを使用してシステムの状態を追跡する必要があります。このようなオプションには、Docker Swarm Agents、Kubernetes Nodes/Masters、Mesos Slaves、Containership などがあります。

データ ストレージ: コンテナー ストレージの一時的な性質により、コンテナーの寿命を超えて存続するデータは、外部に永続的に保存する必要があります。 Docker Volume Plugin、Flocker、Kubernetes Persistent Volumes などはすべて、このような問題を解決するための理想的なオプションです。

ネットワーク: 各コンテナは異なるプロセスで実行されるため、サービス間のアクセスを管理および分離する必要があります。複数のコンテナが同じホスト上で実行できるため、ネットワーク リソースを安全に共有するには、コンテナを分離して安全なグループを確立する必要があります。同様に、各コンテナは他のホストでホストされているサービスを検出し、シンプル モードを使用してアクセスする必要があります。この分野では、Flannel、Weaveworks、Calico が優れています。

監視/監査/記録: 実行中のコンテナが何千もある場合、それらを監視/監査/記録するのは明らかに簡単な作業ではありません。分析のために、各コンテナからデータ/ログ レコードを抽出する必要があります。この点では、Loggly、Fluentd、ログエントリ、datadog、ELK スタックはすべて良い選択肢です。

これらに加えて、分散アプリケーションを構築する際には、コンテナ システムやコンテナ ランタイムなどの問題も考慮する必要があります。さらに、アプリケーション ランタイム、デプロイメント管理、DNS、セキュリティ、SSO/OAuth、API ゲートウェイ、サーキット ブレーカー メカニズム、パフォーマンス/スケーラビリティ モードなども、注意を払うべき重要な問題です。