タイトル: 世界におけるKubernetes活用状況と企業向けプライベートクラウド基盤 スピーカー1: Ippei Suzuki (クリエーションライン) スピーカー2: Kazufumi Saito (IBM), @capsmalt -------------- 2018年6月11日開催 「Think Japan IBM Code Day」 DG-1セッション (13:15-14:00) #tjdev https://ibmevent.jp/event/thinkjapan2018devdaytop/session_group.php

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5. 鈴木いっぺい
クリエーションライン（株）CSO
＝＝＞ CNCF Silver Member, Linux
Foundation Silver Memberに登録
アメリカ ロサンゼレス在住（1994年∼）
気温：29度C
月に一回、日本に帰国
日本酒エヴァンジェリスト
週末ミュージシャン
Kubernetesエコシステム業界でのネット
ワーク

6. CNCF Silver Member
ここ
https://landscape.cncf.io/
cncf=member&grouping=landscape&land
scape=kubernetes-certified-service-
provider

7. KCSP（Kubernetes Certified Solution Partner)
ここ
CKA(Certified Kubernetes Administrator)を3人以上保有
Kubernetesコミュニティに対する貢献
エンタプライズユーザに対するソリューション事業モデル
https://landscape.cncf.io/cncf=member&grouping=landscape&landscape=kubernetes-certified-service-provider

8. KTP (Kubernetes Training Partner）
ここ
https://www.cncf.io/certification/training/
日本国内でのKubernetesの技術トレーニング、及び
CKA/CKAD（Kubernetes資格試験）の提供を準備計画中

9. Kubernetes導入はKubernetesだけじゃない
インフラ
コン
テナ
エンジン
OS
フレームワーク
運用管理
On-Premise DC
AWS
GCP
Azure
OpenStack
VMWare EXSi
Bare Metal
RHEL
CoreOS
Windows
OpenShift
Atomic
CoreOS rkt
Docker
オー
ケストレーショ
ン
Native Kubernetes
Docker Swarm
Terraform
Mesos
Amazon ECS
GKE
ACS
IKS
ICP
Monitoring
Service Mesh
Storage Portability
Network Portability
Security
Legacy Integration
新しいレイヤー

10. Kubernetes導入は「手段」であり、「目的」では無い
Kubernetes
+
Docker
データ分析 (AI, マ
シンラーニング)
マイクロサービス
DevOps導入
アジャイル開発
クラウド
ネーティブ化
クラウド
移行
ユーザのゴールは別：DevOps, マイクロサービス, データ分析基盤, アジャイル開
発, 仮想マシン運用, 開発環境の改善, クラウドネーティブ化、等
いずれも目指す事は同じ：
コスト削減
スピード／アジリティ強化
イノベーション：今までできなかった事を実現

11. Kubernetes導入事例の分類
https://kubernetes.io/case-studies/
”Kubernetes User Case Studies”
から抽出

12. Kubernetes導入事例の分類
https://kubernetes.io/case-studies/
”Kubernetes User Case Studies” から抽出

13. Kubernetes導入、国別の分類
アメリカが先導し、欧州がそれを追うモデル
中国での導入は急激に伸びている（中国での事例は特に規模が大きい）

14. コンテナ化の対象は何か？
主要業務
業務全てのクラウドネーティブ化す
る事例多し（主として一つのアプリ
からスタート、最終的にAll-In する
モデル）
特定アプリ
キーとなるアプリを
クラウドネーティブ化
データ分析基盤
Polyglot Persistence環境
（マルチDBエンジン）を
全てコンテナ化
インフラ
グローバルDC運用で仮想マシン
を環境ごとプロビジョンする
仕組み
（例：K8S pod on OpenStackアプ
ライアンス）

15. Kubernetes導入のプラットホーム
• 社内データセンタ（プライベートクラウドやベアメタル環境を含む）にK8Sを導入するケース
が意外に多い
• パブリッククラウド上でのK8s実装も50％近いが、シングルクラウドがほとんど
（ マルチクラウド環境はまだ少ない）
• プラットホームが不明のケースもある（意図的に事例に記載していない）
社内データセンタ
不明
ベアメタルクラウドシングルクラウド
マルチクラウド
ハイブリッド
クラウド

16. コンテナ技術の導入実態調査（日本／米国／中国）
3つの情報リソースからデータを抽出、分析、比較
日本での実態：Japan Container Days(2018/04/18開催) の事
前アンケード集計
米国での実態：CNCFブログ(2017/12/06)
“Cloud Native Technologies Are Scaling Production
Applications”
中国での実態：CNCFブログ(2018/03/26)
“CNCF Survey: China is Going Native with Cloud”

17. コンテナの活用フェーズ
使って
ない
POC 開発環境 テスト/
QA環境
本番環境
米国は本番環境への移
行が促進
中国は本格的な導入が
目立つ
日本はまだ開発中心
の黎明期

18. コンテナの規模
米国 中国日本
米国：
大規模システムが半数以上
中国：
幅広い分散は
普及率高い証
拠？日本：
小規模クラスター
がほとんど

19. 採用されたオーケストレーション技術
米国 中国日本Kubernetes
DockerSwarm
Rancher
Mesos
Chef/Ansible/
Puppet/Salt
ShellScript
OpenShift
CloudFoundry
Heroku
Pivotal
AmazonECS
GCE
MSAKS
Tectonic
OracleCloud
NotUsing
米国：
K8S、Mesos、
Dockerの大手が
存在感強し
中国：
広い分散が
目立つ
日本：
迷いが多い中K8S
が一歩リード

20. コンテナを実装するインフラ
米国 中国日本
AWS
GCP
MSAzure
IBMCloud
Fujitsu
他クラウド
VPS/レンタル
サーバ
OpenStack
DigitalOcean
AlibabaCloud
OracleCloud
Packet
SAPCloud
On-Premise
使っていない
米国：
AWS他米国
クラウドも多い
中国：
Alibaba強
Open Stack強
全体：
On Premise多い
日本：
国産クラウド
含め分散

21. Kubernetes導入に対する課題
米国 中国
米国：
ストレージ、セキュリティ
などへ運用へ関心が移行
中国：
信頼性、ベンダ系のベー
シックな悩み多し

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WebSphere Application Server
(WAS) Liberty
Japan Container Days 2018
(https://thinkit.co.jp/article/14034)
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Cloud Native Meetup Tokyo Cloud Native Developer JP

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