Enviar búsqueda
Cargar
Rancherを活用した開発事例の紹介 ~Rancherのメリットと辛いところ~
•
8 recomendaciones
•
7,063 vistas
Recruit Technologies
Seguir
2017/05/17 Rancher Meetup Tokyo #6での、藤原の講演資料になります
Leer menos
Leer más
Tecnología
Denunciar
Compartir
Denunciar
Compartir
1 de 29
Descargar ahora
Descargar para leer sin conexión
Recomendados
リクルートのWebサービスを支える「RAFTEL」
リクルートのWebサービスを支える「RAFTEL」
Recruit Technologies
リクルート式AIの活用法
リクルート式AIの活用法
Recruit Technologies
リクルートにおけるPaaS活用事例
リクルートにおけるPaaS活用事例
Recruit Technologies
RANCHERを使ったDev(Ops)
RANCHERを使ったDev(Ops)
Recruit Technologies
リクルートのWebサービスを支える共通インフラ「RAFTEL」
リクルートのWebサービスを支える共通インフラ「RAFTEL」
Recruit Technologies
Spring “BigData”
Spring “BigData”
Recruit Technologies
3万人が利用するリクルートのワイヤレス環境 ~リアクティブからプロアクティブへ~
3万人が利用するリクルートのワイヤレス環境 ~リアクティブからプロアクティブへ~
Recruit Technologies
Struggling with BIGDATA -リクルートおけるデータサイエンス/エンジニアリング-
Struggling with BIGDATA -リクルートおけるデータサイエンス/エンジニアリング-
Recruit Technologies
Recomendados
リクルートのWebサービスを支える「RAFTEL」
リクルートのWebサービスを支える「RAFTEL」
Recruit Technologies
リクルート式AIの活用法
リクルート式AIの活用法
Recruit Technologies
リクルートにおけるPaaS活用事例
リクルートにおけるPaaS活用事例
Recruit Technologies
RANCHERを使ったDev(Ops)
RANCHERを使ったDev(Ops)
Recruit Technologies
リクルートのWebサービスを支える共通インフラ「RAFTEL」
リクルートのWebサービスを支える共通インフラ「RAFTEL」
Recruit Technologies
Spring “BigData”
Spring “BigData”
Recruit Technologies
3万人が利用するリクルートのワイヤレス環境 ~リアクティブからプロアクティブへ~
3万人が利用するリクルートのワイヤレス環境 ~リアクティブからプロアクティブへ~
Recruit Technologies
Struggling with BIGDATA -リクルートおけるデータサイエンス/エンジニアリング-
Struggling with BIGDATA -リクルートおけるデータサイエンス/エンジニアリング-
Recruit Technologies
爆速でAndroidアプリを ビルドするための仕組み DeNA TechCon #denatechcon
爆速でAndroidアプリを ビルドするための仕組み DeNA TechCon #denatechcon
Yosaku Toyama
Case study of DevOps for Hadoop in Recruit.
Case study of DevOps for Hadoop in Recruit.
Recruit Technologies
Struggle against cross-domain data complexity in Recruit group
Struggle against cross-domain data complexity in Recruit group
Recruit Technologies
<インフラ管理者向け>チームでのAI開発を支援するAI開発プラットフォームKAMONOHASHI
<インフラ管理者向け>チームでのAI開発を支援するAI開発プラットフォームKAMONOHASHI
Kamonohashi
JJUG CCC リクルートの Java に対する取り組み
JJUG CCC リクルートの Java に対する取り組み
Recruit Technologies
DLモデル開発中の雑務が嫌で支援プラットフォームを作った話
DLモデル開発中の雑務が嫌で支援プラットフォームを作った話
Kamonohashi
[Developers Summit 2015 講演資料] リクルートテクノロジーズ 14,000件/秒の配信を実現した リクルートのモバイルアプリを支え...
[Developers Summit 2015 講演資料] リクルートテクノロジーズ 14,000件/秒の配信を実現した リクルートのモバイルアプリを支え...
Recruit Technologies
システム高速化フォーラム向け プッシュ通知基盤のアーキテクチャ
システム高速化フォーラム向け プッシュ通知基盤のアーキテクチャ
Recruit Technologies
iOSレガシーコード改善ガイド〜マンガボックス開発における事例〜
iOSレガシーコード改善ガイド〜マンガボックス開発における事例〜
Kentaro Matsumae
Pepper+独自会話エンジン
Pepper+独自会話エンジン
Recruit Technologies
Node.jsStreamについて
Node.jsStreamについて
Recruit Technologies
DeNAが取り組む Software Engineer in Test
DeNAが取り組む Software Engineer in Test
Masaki Nakagawa
Cocos2d-x 3.0を使ったゲーム “消滅都市” の開発事例
Cocos2d-x 3.0を使ったゲーム “消滅都市” の開発事例
gree_tech
B2B2Cなヘルスケアサービスの作り方
B2B2Cなヘルスケアサービスの作り方
Tomohiro MITSUMUNE
リクルートのビッグデータ活用基盤とデータ活用に向けた取組み
リクルートのビッグデータ活用基盤とデータ活用に向けた取組み
Recruit Technologies
DLLAB Engineer Days:AIチームが履歴やリソース管理で疲弊してたので開発基盤作ってOSS化した話
DLLAB Engineer Days:AIチームが履歴やリソース管理で疲弊してたので開発基盤作ってOSS化した話
Kamonohashi
<AI開発者向け>Deep Learningへの取り組み、およびKAMONOHASHIのご紹介
<AI開発者向け>Deep Learningへの取り組み、およびKAMONOHASHIのご紹介
Kamonohashi
6万行の TypeScript 移行とその後
6万行の TypeScript 移行とその後
Shingo Sasaki
運用で泣かないアーキテクチャで動く原稿作成支援システム ~リクルートにおけるDeepLearning活用事例~
運用で泣かないアーキテクチャで動く原稿作成支援システム ~リクルートにおけるDeepLearning活用事例~
Recruit Technologies
A3RT - the details and actual use cases of "Analytics & Artificial intelligen...
A3RT - the details and actual use cases of "Analytics & Artificial intelligen...
DataWorks Summit/Hadoop Summit
Tableau活用4年の軌跡
Tableau活用4年の軌跡
Recruit Technologies
カーセンサーで深層学習を使ってUX改善を行った事例とそこからの学び
カーセンサーで深層学習を使ってUX改善を行った事例とそこからの学び
Recruit Technologies
Más contenido relacionado
La actualidad más candente
爆速でAndroidアプリを ビルドするための仕組み DeNA TechCon #denatechcon
爆速でAndroidアプリを ビルドするための仕組み DeNA TechCon #denatechcon
Yosaku Toyama
Case study of DevOps for Hadoop in Recruit.
Case study of DevOps for Hadoop in Recruit.
Recruit Technologies
Struggle against cross-domain data complexity in Recruit group
Struggle against cross-domain data complexity in Recruit group
Recruit Technologies
<インフラ管理者向け>チームでのAI開発を支援するAI開発プラットフォームKAMONOHASHI
<インフラ管理者向け>チームでのAI開発を支援するAI開発プラットフォームKAMONOHASHI
Kamonohashi
JJUG CCC リクルートの Java に対する取り組み
JJUG CCC リクルートの Java に対する取り組み
Recruit Technologies
DLモデル開発中の雑務が嫌で支援プラットフォームを作った話
DLモデル開発中の雑務が嫌で支援プラットフォームを作った話
Kamonohashi
[Developers Summit 2015 講演資料] リクルートテクノロジーズ 14,000件/秒の配信を実現した リクルートのモバイルアプリを支え...
[Developers Summit 2015 講演資料] リクルートテクノロジーズ 14,000件/秒の配信を実現した リクルートのモバイルアプリを支え...
Recruit Technologies
システム高速化フォーラム向け プッシュ通知基盤のアーキテクチャ
システム高速化フォーラム向け プッシュ通知基盤のアーキテクチャ
Recruit Technologies
iOSレガシーコード改善ガイド〜マンガボックス開発における事例〜
iOSレガシーコード改善ガイド〜マンガボックス開発における事例〜
Kentaro Matsumae
Pepper+独自会話エンジン
Pepper+独自会話エンジン
Recruit Technologies
Node.jsStreamについて
Node.jsStreamについて
Recruit Technologies
DeNAが取り組む Software Engineer in Test
DeNAが取り組む Software Engineer in Test
Masaki Nakagawa
Cocos2d-x 3.0を使ったゲーム “消滅都市” の開発事例
Cocos2d-x 3.0を使ったゲーム “消滅都市” の開発事例
gree_tech
B2B2Cなヘルスケアサービスの作り方
B2B2Cなヘルスケアサービスの作り方
Tomohiro MITSUMUNE
リクルートのビッグデータ活用基盤とデータ活用に向けた取組み
リクルートのビッグデータ活用基盤とデータ活用に向けた取組み
Recruit Technologies
DLLAB Engineer Days:AIチームが履歴やリソース管理で疲弊してたので開発基盤作ってOSS化した話
DLLAB Engineer Days:AIチームが履歴やリソース管理で疲弊してたので開発基盤作ってOSS化した話
Kamonohashi
<AI開発者向け>Deep Learningへの取り組み、およびKAMONOHASHIのご紹介
<AI開発者向け>Deep Learningへの取り組み、およびKAMONOHASHIのご紹介
Kamonohashi
6万行の TypeScript 移行とその後
6万行の TypeScript 移行とその後
Shingo Sasaki
運用で泣かないアーキテクチャで動く原稿作成支援システム ~リクルートにおけるDeepLearning活用事例~
運用で泣かないアーキテクチャで動く原稿作成支援システム ~リクルートにおけるDeepLearning活用事例~
Recruit Technologies
A3RT - the details and actual use cases of "Analytics & Artificial intelligen...
A3RT - the details and actual use cases of "Analytics & Artificial intelligen...
DataWorks Summit/Hadoop Summit
La actualidad más candente
(20)
爆速でAndroidアプリを ビルドするための仕組み DeNA TechCon #denatechcon
爆速でAndroidアプリを ビルドするための仕組み DeNA TechCon #denatechcon
Case study of DevOps for Hadoop in Recruit.
Case study of DevOps for Hadoop in Recruit.
Struggle against cross-domain data complexity in Recruit group
Struggle against cross-domain data complexity in Recruit group
<インフラ管理者向け>チームでのAI開発を支援するAI開発プラットフォームKAMONOHASHI
<インフラ管理者向け>チームでのAI開発を支援するAI開発プラットフォームKAMONOHASHI
JJUG CCC リクルートの Java に対する取り組み
JJUG CCC リクルートの Java に対する取り組み
DLモデル開発中の雑務が嫌で支援プラットフォームを作った話
DLモデル開発中の雑務が嫌で支援プラットフォームを作った話
[Developers Summit 2015 講演資料] リクルートテクノロジーズ 14,000件/秒の配信を実現した リクルートのモバイルアプリを支え...
[Developers Summit 2015 講演資料] リクルートテクノロジーズ 14,000件/秒の配信を実現した リクルートのモバイルアプリを支え...
システム高速化フォーラム向け プッシュ通知基盤のアーキテクチャ
システム高速化フォーラム向け プッシュ通知基盤のアーキテクチャ
iOSレガシーコード改善ガイド〜マンガボックス開発における事例〜
iOSレガシーコード改善ガイド〜マンガボックス開発における事例〜
Pepper+独自会話エンジン
Pepper+独自会話エンジン
Node.jsStreamについて
Node.jsStreamについて
DeNAが取り組む Software Engineer in Test
DeNAが取り組む Software Engineer in Test
Cocos2d-x 3.0を使ったゲーム “消滅都市” の開発事例
Cocos2d-x 3.0を使ったゲーム “消滅都市” の開発事例
B2B2Cなヘルスケアサービスの作り方
B2B2Cなヘルスケアサービスの作り方
リクルートのビッグデータ活用基盤とデータ活用に向けた取組み
リクルートのビッグデータ活用基盤とデータ活用に向けた取組み
DLLAB Engineer Days:AIチームが履歴やリソース管理で疲弊してたので開発基盤作ってOSS化した話
DLLAB Engineer Days:AIチームが履歴やリソース管理で疲弊してたので開発基盤作ってOSS化した話
<AI開発者向け>Deep Learningへの取り組み、およびKAMONOHASHIのご紹介
<AI開発者向け>Deep Learningへの取り組み、およびKAMONOHASHIのご紹介
6万行の TypeScript 移行とその後
6万行の TypeScript 移行とその後
運用で泣かないアーキテクチャで動く原稿作成支援システム ~リクルートにおけるDeepLearning活用事例~
運用で泣かないアーキテクチャで動く原稿作成支援システム ~リクルートにおけるDeepLearning活用事例~
A3RT - the details and actual use cases of "Analytics & Artificial intelligen...
A3RT - the details and actual use cases of "Analytics & Artificial intelligen...
Destacado
Tableau活用4年の軌跡
Tableau活用4年の軌跡
Recruit Technologies
カーセンサーで深層学習を使ってUX改善を行った事例とそこからの学び
カーセンサーで深層学習を使ってUX改善を行った事例とそこからの学び
Recruit Technologies
新卒2年目が鍛えられたコードレビュー道場
新卒2年目が鍛えられたコードレビュー道場
Recruit Technologies
リクルートにおけるセキュリティ施策方針とCSIRT組織運営のポイント
リクルートにおけるセキュリティ施策方針とCSIRT組織運営のポイント
Recruit Technologies
Company Recommendation for New Graduates via Implicit Feedback Multiple Matri...
Company Recommendation for New Graduates via Implicit Feedback Multiple Matri...
Recruit Technologies
EMRでスポットインスタンスの自動入札ツールを作成する
EMRでスポットインスタンスの自動入札ツールを作成する
Recruit Technologies
HadoopをBQにマイグレしようとしてる話
HadoopをBQにマイグレしようとしてる話
Recruit Technologies
ユーザー企業内製CSIRTにおける対応のポイント
ユーザー企業内製CSIRTにおける対応のポイント
Recruit Technologies
ユーザー企業内製CSIRTにおける対応のポイント
ユーザー企業内製CSIRTにおける対応のポイント
Recruit Technologies
「リクルートデータセット」 ~公開までの道のりとこれから~
「リクルートデータセット」 ~公開までの道のりとこれから~
Recruit Technologies
事業とUXデザイン
事業とUXデザイン
Recruit Technologies
銀行ロビーアシスタント
銀行ロビーアシスタント
Recruit Technologies
企業文化をサービスデザインスタイルに
企業文化をサービスデザインスタイルに
Recruit Technologies
LT(自由)
LT(自由)
Recruit Technologies
UXDの職能要件とキャリアパスについて
UXDの職能要件とキャリアパスについて
Recruit Technologies
リクルートテクノロジーズが語る 企業における、「AI/ディープラーニング」活用のリアル
リクルートテクノロジーズが語る 企業における、「AI/ディープラーニング」活用のリアル
Recruit Technologies
リクルートグループの現場事例から見る AI/ディープラーニング ビジネス活用の勘所
リクルートグループの現場事例から見る AI/ディープラーニング ビジネス活用の勘所
Recruit Technologies
ユーザーからみたre:Inventのこれまでと今後
ユーザーからみたre:Inventのこれまでと今後
Recruit Technologies
リクルートにおけるマルチモーダル Deep Learning Web API 開発事例
リクルートにおけるマルチモーダル Deep Learning Web API 開発事例
Recruit Technologies
Destacado
(19)
Tableau活用4年の軌跡
Tableau活用4年の軌跡
カーセンサーで深層学習を使ってUX改善を行った事例とそこからの学び
カーセンサーで深層学習を使ってUX改善を行った事例とそこからの学び
新卒2年目が鍛えられたコードレビュー道場
新卒2年目が鍛えられたコードレビュー道場
リクルートにおけるセキュリティ施策方針とCSIRT組織運営のポイント
リクルートにおけるセキュリティ施策方針とCSIRT組織運営のポイント
Company Recommendation for New Graduates via Implicit Feedback Multiple Matri...
Company Recommendation for New Graduates via Implicit Feedback Multiple Matri...
EMRでスポットインスタンスの自動入札ツールを作成する
EMRでスポットインスタンスの自動入札ツールを作成する
HadoopをBQにマイグレしようとしてる話
HadoopをBQにマイグレしようとしてる話
ユーザー企業内製CSIRTにおける対応のポイント
ユーザー企業内製CSIRTにおける対応のポイント
ユーザー企業内製CSIRTにおける対応のポイント
ユーザー企業内製CSIRTにおける対応のポイント
「リクルートデータセット」 ~公開までの道のりとこれから~
「リクルートデータセット」 ~公開までの道のりとこれから~
事業とUXデザイン
事業とUXデザイン
銀行ロビーアシスタント
銀行ロビーアシスタント
企業文化をサービスデザインスタイルに
企業文化をサービスデザインスタイルに
LT(自由)
LT(自由)
UXDの職能要件とキャリアパスについて
UXDの職能要件とキャリアパスについて
リクルートテクノロジーズが語る 企業における、「AI/ディープラーニング」活用のリアル
リクルートテクノロジーズが語る 企業における、「AI/ディープラーニング」活用のリアル
リクルートグループの現場事例から見る AI/ディープラーニング ビジネス活用の勘所
リクルートグループの現場事例から見る AI/ディープラーニング ビジネス活用の勘所
ユーザーからみたre:Inventのこれまでと今後
ユーザーからみたre:Inventのこれまでと今後
リクルートにおけるマルチモーダル Deep Learning Web API 開発事例
リクルートにおけるマルチモーダル Deep Learning Web API 開発事例
Similar a Rancherを活用した開発事例の紹介 ~Rancherのメリットと辛いところ~
Rancherを活用した開発・運用効率の改善への取り組み
Rancherを活用した開発・運用効率の改善への取り組み
Michitaka Terada
IBM Rational Team Concertに触れてみた
IBM Rational Team Concertに触れてみた
You&I
Rails on GKEで運用するWebアプリケーションの紹介
Rails on GKEで運用するWebアプリケーションの紹介
Makoto Haruyama
20160115nodered design patterns
20160115nodered design patterns
BMXUG
AITCシニア技術者勉強会 「今さら聞けないWebサイト開発」 vol2
AITCシニア技術者勉強会 「今さら聞けないWebサイト開発」 vol2
近藤 繁延
ゼロからのプログラミングRails講座 Codeanywhere版
ゼロからのプログラミングRails講座 Codeanywhere版
DIVE INTO CODE Corp.
.NET アプリを改善して実践する継続的インテグレーション
.NET アプリを改善して実践する継続的インテグレーション
Yuta Matsumura
Cedec2015_「消滅都市」運用の一年
Cedec2015_「消滅都市」運用の一年
gree_tech
2018年度新入社員研修実績紹介
2018年度新入社員研修実績紹介
CASAREAL, Inc.
CIサーバを制圧せよ! - プロジェクトメトリクスと自動化技術の活用よる混乱の収拾と「最強」の組織の育成
CIサーバを制圧せよ! - プロジェクトメトリクスと自動化技術の活用よる混乱の収拾と「最強」の組織の育成
Rakuten Group, Inc.
チラシルiOSでの広告枠開発
チラシルiOSでの広告枠開発
Satoshi Takano
グラフィック仮想化セミナ - 伊藤忠テクノソリューションズ株式会社様
グラフィック仮想化セミナ - 伊藤忠テクノソリューションズ株式会社様
Dell TechCenter Japan
CODT2020 ビジネスプラットフォームを支えるCI/CDパイプライン ~エンタープライズのDevOpsを加速させる運用改善Tips~
CODT2020 ビジネスプラットフォームを支えるCI/CDパイプライン ~エンタープライズのDevOpsを加速させる運用改善Tips~
Yuki Ando
プライベートクラウド作ってみました
プライベートクラウド作ってみました
Koji Hasebe
インフラチームとCCoEの関係.pptx
インフラチームとCCoEの関係.pptx
ssuser5c7ee4
Dangerでpull requestレビューの指摘事項を減らす
Dangerでpull requestレビューの指摘事項を減らす
Shunsuke Maeda
201110 01 Polytech Center 1
201110 01 Polytech Center 1
openrtm
ドリコムのインフラCI
ドリコムのインフラCI
Go Sueyoshi (a.k.a sue445)
テストマネジメントツールSquash TMを利用した継続的テスト改善
テストマネジメントツールSquash TMを利用した継続的テスト改善
Mizuho Wakai
QualityとDeliveryを両立させるために僕らがやったこと
QualityとDeliveryを両立させるために僕らがやったこと
Takeshi Sekiguchi
Similar a Rancherを活用した開発事例の紹介 ~Rancherのメリットと辛いところ~
(20)
Rancherを活用した開発・運用効率の改善への取り組み
Rancherを活用した開発・運用効率の改善への取り組み
IBM Rational Team Concertに触れてみた
IBM Rational Team Concertに触れてみた
Rails on GKEで運用するWebアプリケーションの紹介
Rails on GKEで運用するWebアプリケーションの紹介
20160115nodered design patterns
20160115nodered design patterns
AITCシニア技術者勉強会 「今さら聞けないWebサイト開発」 vol2
AITCシニア技術者勉強会 「今さら聞けないWebサイト開発」 vol2
ゼロからのプログラミングRails講座 Codeanywhere版
ゼロからのプログラミングRails講座 Codeanywhere版
.NET アプリを改善して実践する継続的インテグレーション
.NET アプリを改善して実践する継続的インテグレーション
Cedec2015_「消滅都市」運用の一年
Cedec2015_「消滅都市」運用の一年
2018年度新入社員研修実績紹介
2018年度新入社員研修実績紹介
CIサーバを制圧せよ! - プロジェクトメトリクスと自動化技術の活用よる混乱の収拾と「最強」の組織の育成
CIサーバを制圧せよ! - プロジェクトメトリクスと自動化技術の活用よる混乱の収拾と「最強」の組織の育成
チラシルiOSでの広告枠開発
チラシルiOSでの広告枠開発
グラフィック仮想化セミナ - 伊藤忠テクノソリューションズ株式会社様
グラフィック仮想化セミナ - 伊藤忠テクノソリューションズ株式会社様
CODT2020 ビジネスプラットフォームを支えるCI/CDパイプライン ~エンタープライズのDevOpsを加速させる運用改善Tips~
CODT2020 ビジネスプラットフォームを支えるCI/CDパイプライン ~エンタープライズのDevOpsを加速させる運用改善Tips~
プライベートクラウド作ってみました
プライベートクラウド作ってみました
インフラチームとCCoEの関係.pptx
インフラチームとCCoEの関係.pptx
Dangerでpull requestレビューの指摘事項を減らす
Dangerでpull requestレビューの指摘事項を減らす
201110 01 Polytech Center 1
201110 01 Polytech Center 1
ドリコムのインフラCI
ドリコムのインフラCI
テストマネジメントツールSquash TMを利用した継続的テスト改善
テストマネジメントツールSquash TMを利用した継続的テスト改善
QualityとDeliveryを両立させるために僕らがやったこと
QualityとDeliveryを両立させるために僕らがやったこと
Más de Recruit Technologies
リクルートにおける画像解析事例紹介と周辺技術紹介
リクルートにおける画像解析事例紹介と周辺技術紹介
Recruit Technologies
A3RT -The details and actual use cases of“Analytics & Artificial intelligence...
A3RT -The details and actual use cases of“Analytics & Artificial intelligence...
Recruit Technologies
Hadoop’s Impact on Recruit Company
Hadoop’s Impact on Recruit Company
Recruit Technologies
リクルートにおけるデータのインフラ化への取組
リクルートにおけるデータのインフラ化への取組
Recruit Technologies
DataRobot活用状況@リクルートテクノロジーズ
DataRobot活用状況@リクルートテクノロジーズ
Recruit Technologies
求職サービスの検索ログを用いたクエリのカテゴリ推定とその活用事例の紹介
求職サービスの検索ログを用いたクエリのカテゴリ推定とその活用事例の紹介
Recruit Technologies
リクルート式 自然言語処理技術の適応事例紹介
リクルート式 自然言語処理技術の適応事例紹介
Recruit Technologies
Más de Recruit Technologies
(7)
リクルートにおける画像解析事例紹介と周辺技術紹介
リクルートにおける画像解析事例紹介と周辺技術紹介
A3RT -The details and actual use cases of“Analytics & Artificial intelligence...
A3RT -The details and actual use cases of“Analytics & Artificial intelligence...
Hadoop’s Impact on Recruit Company
Hadoop’s Impact on Recruit Company
リクルートにおけるデータのインフラ化への取組
リクルートにおけるデータのインフラ化への取組
DataRobot活用状況@リクルートテクノロジーズ
DataRobot活用状況@リクルートテクノロジーズ
求職サービスの検索ログを用いたクエリのカテゴリ推定とその活用事例の紹介
求職サービスの検索ログを用いたクエリのカテゴリ推定とその活用事例の紹介
リクルート式 自然言語処理技術の適応事例紹介
リクルート式 自然言語処理技術の適応事例紹介
Rancherを活用した開発事例の紹介 ~Rancherのメリットと辛いところ~
1.
Rancherを活用した 開発事例の紹介 ~Rancherのメリットと辛いところ~ 1(C) Recruit Technologies
Co.,Ltd. All rights reserved. ITS SRE ISG/ G
2.
自己紹介 名前: 藤原 涼馬 所属:
リクルート テクノロジーズ株式会社 業務内容: インフラエンジニア いろんなサービスのインフラ構築手伝い 最近はバックエンドのコード書いたりも Docker /Rancher歴: ほぼ1年 Rancher関連の活動: Rancher JPコミュニティ コアメンバー Rancher meetup登壇 リリースノートの翻訳(v1.5.0とv1.6.0、あと他にもなんかあったはず) Rancher JPのslackでしゃべる(素子のアイコンです) 2(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. All rights reserved.
3.
リクルートテクノロジーズとは 3(C) Recruit Technologies
Co.,Ltd. All rights reserved.
4.
リクルートテクノロジーズの役割 4(C) Recruit Technologies
Co.,Ltd. All rights reserved. 開拓 実装・展開活用・進化
5.
目次 • 本発表の目的について • プロジェクトの概要 •
Rancherのプロジェクトでの活用について • Rancherを使うメリット • Rancherを使っていてつらいところ • まとめ 5(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. All rights reserved.
6.
本発表の目的 本発表を通じて以下の内容をざっくり 理解していただけると嬉しいです • 具体的にプロジェクトの中でどんな形でRancherを利用しているのか • Rancherを利用することで何が嬉しいのか、どんな効果があるのか •
Rancherのつらいところはどんなところか • 結局Rancherってどうなのか 6(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. All rights reserved. こうやれば良い! といった虎の巻ではないです (あくまでもイチ事例と使ってみての所感)。
7.
プロジェクトの概要 プライベートクラウド基盤(Fleet)の構築プロジェクト • 新規サービスの立ち上げを迅速化 • セルフサービス型でVM構築・OS設定・MW導入・NW設定を可能にする ことで即応性と柔軟性を確保 7(C)
Recruit Technologies Co.,Ltd. All rights reserved. 今回の発表はこのプロジェクトでの “クラウド環境を利用するユーザへのGUIとそのバックエンド”の アプリケーションとコンテナ環境構築が範囲です。
8.
システムの規模 8(C) Recruit Technologies
Co.,Ltd. All rights reserved.
9.
Docker Rancher/Cattle システムの構成 アプリケーションとしてはREST APIによる連携を用いたマイクロサービス アプリケーション本体はDB等も含めて全てコンテナ化 9(C) Recruit
Technologies Co.,Ltd. All rights reserved. 主要なもののみ、他にも多数のコンテナあり コンテナ化されている コンポーネント
10.
開発体制概要 • アジャイルによる開発(特別なことはやっていないはず) • Aチーム
+ Bチーム + インフラチームの3チーム体制(計 30人程度) 10(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. All rights reserved. BチームAチーム インフラチーム マネジメント (プロジェクトリーダーなど) サービスの企画 DC管理(NW・ストレージ のHWやVMWare周り) ・セキュリティ など 技術統括
11.
Rancherのプロジェクト内での活用について プロジェクト内でのRancherの利用について 3つの視点から説明します。 ① 環境構築 – 環境内におけるコンテナ構成、コンテナ間の関連をコード化 ②
ビルド※ – コンテナイメージのビルドと保存 ③ デプロイ – ビルドしたコンテナの環境への配置(既存コンテナの更新) 11(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. All rights reserved. ※ Rancher
12.
① 環境構築 Rancherのカタログを用いて環境を記述 • 独自カタログを作成してコンテナ以上のレイヤについて環境全体を定義 •
独自カタログの作成方法についてはmeetup#4の資料を参照 12(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. All rights reserved. https://www.slideshare.net/m-daichang/rancher- compose?ref=https://rancherjp.connpass.com/event/47273/presentation/
13.
② ビルド 13(C) Recruit
Technologies Co.,Ltd. All rights reserved. Dockerfile アプリケーション コード アプリケーション コード (単体テスト済み) ビルド + 単体テスト Jenkins コンテナイメージビルド Jenkins コンテナ イメージ Container Registry 1. ソースコードのビルドと 単体テストを自動実行 (コードプッシュ時・MR時に実施) 2. コンテナイメージのビルド と保存を自動で実行 (特定ブランチでは自動実行・他は手動でパイプラインを実行) 特別なことは何もやっていません
14.
③ デプロイ 1. スタック内のサービスを選択 14(C)
Recruit Technologies Co.,Ltd. All rights reserved. 2. イメージのタグ名そのほかを修正 3. アップグレードボタンをクリック Rancher CLIも活用することで、ビルド+テスト+デプロイ まで全てを自動化することも可能ですが、 そこまでは取り組んでいません
15.
Rancherを使うメリット ① カタログによる環境構成のコード化 ② ビルド・デプロイフローの定型化 +上記によるプロジェクト全体の雰囲気の変化 もちろん他にも細々とした部分はあります。 15(C)
Recruit Technologies Co.,Ltd. All rights reserved.
16.
① カタログによる環境構成のコード化 (1/2) •
Dockerfileによって個別コンポーネントの動作環境をコード化 • カタログによって、環境全体をコード化 • 環境の面数を増やす際の手間を削減 16(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. All rights reserved. 短時間で確実に同一環境を構築することができるようになった <開発面を増やす時でも所要時間は合計15分程度(待ち時間含む)> GUI上で指定された 項目を入力し、 起動ボタンを クリックすれば 立ち上げは完了
17.
① カタログによる環境構成のコード化 (2/2) 17(C)
Recruit Technologies Co.,Ltd. All rights reserved. 全面的に環境をつくりなおすという 思い切った判断も軸に含まれるようになった※ 短時間で確実に同一環境を構築することができようになった <開発面を増やす時でも所要時間は合計15分程度(待ち時間含む)> ※
18.
② ビルド・デプロイフローの定型化 (1/3)
サービス更新の容易化 • GUIを使って、定型的にシステムを構成するサービスを更新できる 18(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. All rights reserved. GUIで作業を完結できるので、 Docker CLIの知識がなくてもデプロイが可能になった Jenkins パイプラインを実行する だけでビルド完了 (Dockerfileによって パイプラインそのものの 複雑さも軽減できている)
19.
② ビルド・デプロイフローの定型化 (2/3)
切り戻しの定型化 • 切り戻しが短時間かつ容易に実施可能できる※ 19(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. All rights reserved. 何か誤りがあっても用意かつ確実に切り戻しできることで エンジニアの学習コストとストレスを軽減できた ※ただしDBのスキーマなどが変更されていない場合に限る
20.
② ビルド・デプロイフローの定型化 (3/3)
結果としてどうなったか 20(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. All rights reserved. チーム内の全員が様々なコンポーネントの デプロイを容易に実施可能になりました。 開発環境へのデプロイの頻度も多い日は10回/日を軽く超えています。 1. Docker CLIの知識がなくてもビルド・デプロイが可能 2. 切り戻しが確実にできる 上記2つを確実に実施できるようになった結果、 開発環境では積極的にデプロイ&テストが行われるように
21.
Rancherをつかうことによるメリットまとめ 21(C) Recruit Technologies
Co.,Ltd. All rights reserved. ①カタログによる 環境構成のコード化 ②ビルド・ デプロイフローの 定型化 障害発生時に 思い切った判断 (丸ごと作り直し)も 考慮に含められるようになった チームメンバー全員が様々なコ ンポーネントのデプロイを 実施できるようになった デプロイ頻度が高くなり、 こまめなテストを行える ようになった
22.
Rancherをつかうことによるメリットまとめ 22(C) Recruit Technologies
Co.,Ltd. All rights reserved. ①カタログによる 環境構成のコード化 ②ビルド・ デプロイフローの 定型化 障害発生時に 思い切った判断 (丸ごと作り直し)も 考慮に含められるようになった チームメンバー全員が様々な コンポーネントのデプロイを 実施できるようになった デプロイ頻度が高くなり、 こまめなテストを行える ようになった 開発メンバーが特定のコンポーネントだけでなく積極的に 色々なコンポーネントに関わろうとしているのは 強烈なメリットだと感じています
23.
Rancherを使っていてつらいところ ① カタログの肥大化 ② Rancherのアップデートが速い ③
日本語情報が少ない 23(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. All rights reserved. どちらかというと ”悩んでるので聞いてください”的 な内容になります
24.
① カタログの肥大化 環境全体を単一のカタログに詰め込もうとするとカタログが肥大化。 • 単純にymlが大きくなって見通しが悪くなる •
Configuration Optionsの項目数が増える • 現在、65項目(デフォルト値の指定はできるがやはりギョッとする & 心理的な障壁は大 きくなる、サービス単位でのデプロイと比較すると実施できるメンバーは少ない) 24(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. All rights reserved. ↓ Rancher zookeeper 完全に私見ですが、 • 一定以上のサイズになってしまったカタログは分割 • 定期的にConfiguration Optionsの項目を見直す しかないと思います。
25.
② Rancherのアップデートが速い • 月一回のリリースという驚異のスピードに追従するのが大変 •
一度振り落とされると次回アップグレードしようとした時に辛くなります 25(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. All rights reserved. アップデート手順自体はドキュメント※が充実しているので、 現時点では地道にフォローするしかないのかなと感じています。 (または求むLTS版) ※ https://docs.rancher.com/rancher/v1.6/en/upgrading/
26.
③ 日本語情報が少ない Rancher自体の日本語情報があまり多くないです(最近は事例含めて増えてきました) 26(C) Recruit
Technologies Co.,Ltd. All rights reserved. ) Qiita (2017/5/12 ) • 英語情報のキャッチアップ • ここ(Rancher meetup)や懇親会、Slackで悩み相談 • 地道な学習 & 情報発信(Give & Givenを作る) 積もる悩み
27.
Rancherを使っていてつらいところまとめ 27(C) Recruit Technologies
Co.,Ltd. All rights reserved. ①カタログの肥大化 ② Rancherのアップデートが早い カタログの分割 設定項目の見直しと削減 つらいところ 解決策? こまめなアップデート ③ 日本語情報の少なさ • 英語情報のキャッチアップ • コミュニティの活用 • 地道な学習 & 情報発信 コミュニティとして利用事例などの情報を集約して ベストプラクティスを整理する??
28.
逆にRancherなしだったらどうだったかと考えると、 完遂は無理だっただろうというのが所感です まとめ Rancherを使っていてどうだったか、どうするか 28(C) Recruit
Technologies Co.,Ltd. All rights reserved. メリット について つらいところ • 一人のメンバーが単一のコンポーネントだけでなく、様々 なコンポーネントに主体的に携われるようになった ⇨ 継続 (メリットをより大きくするための方策を検討・検証することも含めて) • 現時点で辛い部分はある • 辛い部分を解消するための活動を地道にすすめる ⇨ コミュニティを経由した各種ノウハウの共有・ 蓄積の活発化(meetup, もくもく会, ドキュメント日本語化) コミュニティコアメンバー として頑張る部分
29.
ご清聴ありがとうございました 29(C) Recruit Technologies
Co.,Ltd. All rights reserved.
Descargar ahora