■24/6/21 11:00PM
BT
あそびはここで終わりにしようぜ~
Big TableCloud Bigtableを触ってみよう - Uzabase for Engineersでっかいテーブル、読み書き低レイテンシー、RDBは負荷高いときにレプ数位でスケールが難しいがBTはするので正規化せずに単一テーブルにしておく感じrow keyが主役データを追加するのに3パターンある(行追加、列追加、セル追加) 行に複数カラムファミリーにカラムが幾つか入れられるのでKVSだが結局Where句みたいに使う? 行キー「企業ID#日付」,COLUMN FAMILY「STOCK PRICE」,COLUMN「HI PRICE」「LO PRICE」に対してJSONデータを入れておく等 時間はバージョン管理として持っている 複雑な条件は無理でデータを事前整理して入れておき、JSONカラムを使ったりで一行にまとめスキャンを一発で済ます等で高スループットのみ Google検索のようにキーワードを入れると、検索結果が数多く一瞬で返る等 複雑な条件はDataprocを使うらしい
Big table構成Bigtableを徹底解説! - G-gen Tech Blogインスタンスの中に一つ以上のクラスタ(ゾーン別に設定しレプリケーション)> 各クラスタには1つ以上の同数のノード クラスタに table > 複数Column family > 複数Column > セルbigtable_app_profilesで転送クラスタ先の設定する(単一行トランザクション設定を含む) -マルチクラスタ(自動フェイルオーバ、単一行transaction不可でレプリケーションによる不整合あり) -シングルクラスタ(手動フェイルオーバ、一行transaction) デフォルトをマルチにして、通常のクラスタ転送をシングル、問題があるときだけアプリで判定しマルチに行くBigtableで複数クラスタ構成におけるデータ整合性の保証 - Carpe Diem (hatenablog.com)
スキーマ: テーブル 行キー(row key) カラムファミリー(カページコレクションポリシーを含む) カラム更新したデータはタイムスタンプによりセル内で保存される 解消するにはガベージコレクション 期限切れ値、バージョン数で設定する
仕様:KVS、行指向の行単位でスキャン各テーブルのインデックス (行キー)は1つのみで一意である必要がある行は、行キーの辞書順に並べ替えられます。列は、列ファミリー別にグループ化され、列ファミリー内で辞書順に並べ替えられます列ファミリーは特定の順序では保存されません集計列ファミリーには集計セルが含まれます行レベルでアトミック (複数行だと知らんという意) アトミック性:トランザクション整合性がある(一部の操作だけ実行した状態とならずに)
特定の行にread/writeが集中するより分散が良いBigtable のテーブルはスバース、空白行での消費はない
cbt CLI の概要 | Bigtable Documentation | Google Cloudcbt リファレンス | Bigtable Documentation | Google Cloudgcloud components updategcloud components install cbt(-/cbtrcに以下記載すれば-projectと-instance はデフォルト値で省略できる)cd ~echo project unco > ~/.cbtrcecho instance = chinco >> ~/.cbtrccbt -project unco listinstancescbt -instance chinco listclusterscbt -project unco -instance chinco ls | grep kuso-t テーブル名取得cht -project unco -instance chinco ls kuso-table カラムファミリやポリシー等取得cbt -project unco -instance chinco deletefamily kuso-table shikko-familycbt -project unco -instance chinco deletetable kuso-table テーブルを消せばカラムファミリも削除になる
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■24/5/9 12:00AM
Pubsub
■pubsubPublisher app → |GCPの壁| Topic(Schema) → Subscription 1や2 |GCPの壁| → Subscriber app
サブスクライバーappにPull/PushさせるPull/Pushのサブスクリプションをトピックに紐づける設定をしておく
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【図解付き】Cloud Pub/Subに概要や使い方についてわかりやすく解説 - KIYONO Engineer Blog (kiyono-co.jp)Pub/Sub サービスの概要 | Pub/Sub ドキュメント | Google CloudGCPのCloud PubSubで考慮すること - Carpe Diem (hatenablog.com)Pub/Sub の割り当てと上限 | Pub/Sub ドキュメント | Google Cloudアプリで簡単にPubsubにパブリッシュや、サブスクもできるので、アプリ間の連携にPubsubが使える • 非同期処理(画像処理とか重めのもの • IDの種類 (message id, subscription id, topic id, ack id, project idあたりがアプリでは使われるっぽい ※ack idはpull時のみでPushのときはhttpステータスコードが200でackとなるGCP - Pub/Sub サービス概要 #GoogleCloud - QiitaPub/Sub メッセージの作成とレスポンス | Python 用 App Engine フレキシブル環境に関するドキュメント | Google Cloudトピック(メッセージのパブリッシュ先)
• スキーマ/外部アクセス許可/リテンション/GCS/バックアップの設定がある (Push/Pullの設定はない) • パブリッシュ側のベストプラクティス (JWT) Pub/Sub トピックにパブリッシュするためのベスト プラクティス | Pub/Sub ドキュメント | Google CloudサブスクライバのPushとPull (PushはEndpointが必要、デフォルトはpull) GCP - Pub/Sub サービス概要 #GoogleCloud - Qiita • at-least-once (少なくとも1回) 配信を提供します • 同じ順序指定キーを持ち、同じリージョンに存在している場合は、メッセージの順序指定を有効にできます • サブスクライバーが31日間未使用、またはサブスクリプションが未更新の場合、サブスクリプションは期限切れ • メッセージ数が多いとpull向き サブスクリプション タイプを選択する | Pub/Sub ドキュメント | Google Cloudpushはhttpsが必要? push サブスクリプションを作成する | Pub/Sub ドキュメント | Google Cloud • push エンドポイントのサーバーには、認証局が署名した有効な SSL証明書が必要でhttps • Cloud run でEvent Arcを設定するとサブスクが自動作成されrunのデフォルトhttpsのURLが使われるが、これはPullよりPushで安定した • CronバッチならPullで安定するのでは?大量リクエストはPull向きとある(Pullは失敗処理込みの話かも知れん)トピックのリテンション:デフォルトなし、最小値:10分、最大値:31日サブスクのリテンション:デフォルト値:7日、最小值:10分、最大値:7日 サブスクリプション プロパティ | Pub/Sub ドキュメント | Google Cloudpubsub ack期限(Ack Deadline)
•デフォルト60秒> 設定10分>ack延長で最大1時間まで伸ばせると思われる リース管理で確認時間を延長する | Pub/Sub ドキュメント | Google Cloud •exactly onceを設定しなければ期限の延長は保証されない •ack期限を過ぎる、あるいはNackを返す場合、メッセージは再配送される •ack応答期限の延長は99パーセンタイル(上位1%の値よりも小さい値のうち最大の値)で modifyAckDeadlineを返し、延長してもMaxExtension (ack期限を延長 する最大値) 60minまで?
modifyAckDeadlineリクエストを定期的に発行すればよいらしいメッセージの再試行を強制するには
•nack リクエストを送信 •高レベルのクライアント ライブラリを使用していない場合は、ackDeadlineSeconds を0に設定して modifyAckDeadline リクエストを送信するexactly once
1 回限りの配信 | Pub/Sub ドキュメント | Google Cloud •pullなら設定できる。他には、Cloud Dataflowを組み合わせる(プログラムコードでDataflowを使う感じかり、あるいはmessageについているunique idを利用して、KVS を用いたステート管理をして自前で重複を排除する •再配信は、メッセージに対してクライアントによる否定確認応答が行われた場合、または確認応答期限が切れる前にクライアントが確認応答期限を延長しな かった場合のいずれかか原因で発生することがある。 ※exactly onceはエラーでも再配信でPubsubパニックしないようにしたいために使うものではない?pubsubはトピックにPublishされたメッセージをDataflowに引き継げる •Apache Beamのウィンドウ処理とセッション分析とコネクタのエコシスエムがある •メッセージ重複の削除ができる •pubsub>dataflow>BQやGCS: この流れでログ等をストーリミングで入れ込めるBQサブスクリプション (PubSubはBigQuery Storage Write API を使用してデータを BigQueryテーブルに送信、GCSサブスクもある) Langganan BigQuery | Dokumentasi Pub/Sub | Google Cloud BigQuery サブスクリプションの作成 | Pub/Sub ドキュメント | Google CloudサブスクライバーApp側のコードでのフロー制御によりちょっと待てよのトラフィック急増対応 フロー制御を使用して一時的な急増を処理する | Pub/Sub ドキュメント | Google Cloudデッドレタートピック (配信試行回数が見れる)やエラーでの再配信 メッセージ エラーの処理 | Pub/Sub ドキュメント | Google Cloud • Pub/Subサブスクリプションにデッドレタートピックを設定しておくと、一定の回数再送信が失敗したメッセージの宛先がデッドレタートピックに変更され貯められるメッセージのフィルタ、同時実行制御により多いメッセージに対応 サブスクリプションからのメッセージをフィルタする | Pub/Sub ドキュメント | Google CloudPubsubをローカルでエミュレートする エミュレータを使用したローカルでのアプリのテスト | Pub/Sub ドキュメント | Google Cloudpubsubのスナップショットやリテンションクイックスタート: スナップショットまたはタイムスタンプまでシークして Pub/Sub でメッセージを再生する | Pub/Sub ドキュメント | Google Cloudトピックにリテンションを設定しスナップショット作成> 過去のサブスクしたメッセは見えなさそうサブスクにリテンションを設定しスナップショット作成> 過去のAckしたメッセは見えなさそうスナップショットでどう使うのか? cloud pubsubで配信済みのメッセージを再送する #PubSub - Qiita キューがたまっているときに撮るものと思われる。またシーク時間のポイントを設定する意味がある スナップショットとシークを使いこなして特定期間の再実行を行う機能 スナップショットで再実行する シークは指定時間か最後のスナップショット以降のサブスク再実行(実際pushでrunが再実行された)Pubsubにどんなメッセージが入ってきているか確認する方法 pull形式ならAckしなければpullボタンで拾い見れる (トピックでパブリッシュしてサブスクでPull し見る) トラブルシュートはログを見るかデッドレタートピックかGCSバックアップを見る?デッドレターキュー(ドロップしたものの確認と救済?) サブスクでDLQのONしデッドレタートピックを設定し転送する>GCSにもバックアップできる DLTでメッセージ(実行済みOR未実行)の再生データ形式:スキーマを使うか、スキーマなしならdataで取得できる トピックのスキーマを作成する | Pub/Sub ドキュメント | Google Cloud Cloud Pub/Subの概要とPythonでの実践 - case-kの備忘録from google cloud import pubsub_v1from avro.io import DatumReader, BinaryDecoderfrom avro schema import Parseproject_id="your-project-id"subscription id="your-subscription-id"subscriber pubsub_v1.SubscriberClient()subscription_path = subscriber.subscription_path(project_id, subscription_id)avro_schema = Parse("""{"type": "record","name": "Avro"."fields": [{"name": "ProductName","type": "string","default":""},{"name": "SKU","type": "int","default": 0}}def callback(message): print(f"Received message: {message}") reader = DatumReader(avro_schema) decoder = Binary Decoder (message.data) avro_record = reader.read(decoder) message_id=message.message id message.ack() print("Message ID: (message_id}") product_name = avro_record['ProductName'] sku= avro_record['SKU'] print("Product Name: (product_name}") print("SKU: (sku}")subscriber.subscribe(subscription_path, callback=callback)
def callback(message): print("Received message: (message)") data message data message_id=message.message_id message.ack() print("Date (data)") print("Message ID: (message_id)")
Pub/SubでStreamingPull APIを使用してメッセージをリアルタイムで処理する - G-gen Tech Blog
StreamingPull API を使用するとアプリとの間で永続的な双方向接続が維持され、Pub/Sub でメッセージが利用可能になるとすぐに pullされる。1 つの pull リクエストで 1 つの pull レスポンスが返る通常の 単項 Pull と比較すると、高スループット・低レイテンシ。必要なメッセージを残す処理をしたりも?GCP側の問題であっても通信が切れた場合は別サーバに繋ぎなおすためmodifyAckDeadlineも切れ再配信されるバグがある
/// BANGBOO BLOG /// - GCP runs off functions pubsub on scheduler
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■24/4/27 11:27PM
HELM
Helm Templateについて色々説明してみる #kubernetes - QiitaHighway to Helm (zenn.dev)Helmの概要とChart(チャート)の作り方 #Docker - QiitaHelm | 一般的な慣習
helmはコマンド一発だが生k8sはマニフェストファイルの数だけkubectl apply(delete)を繰り返す必要がある helm upgrade chart名 -f 環境毎yamlファイル
文法覚えるより繰り返した方がええんじゃないhelmはテンプレートフォルダ以下がマニフェスのようなもの ループ処理が記述可、関数が使える、関数を作れる
helmは基本はテキストの整形用と言える(ヘルパー関数やビルトイン関数を使い外部ファイルを取り込んで変形したり、変数yamlを環境yamlで上書きし外部の値を使う等で沢山のGKEアセットをループ的に生成しようとしている)
helm create <チャート名>templates/ マニフェスト (テンプレート)env/ 自分で作成するが環境毎に異なる値の入る変数を記述┣dev.yaml┣prd.yamlvalues.yaml 繰り返す値等 (dev/prd.yamlが優先され上書きされる) helm upgrade-install <release名> <Helmチャートの圧縮ファイル名>
●●helmテンプレートの文法 (.ファイル名.親.子で表す、.はルートオブジェクト、Valuesはvaluesオブジェクト、$変数:=値、ymlインデントはスペース2つ)●templates/deployment.yaml{{ $env := Values.environment }}{{ $serviceAccountName := Values.serviceAccountName }}image: {{ .Values.deployment.image }}:{{.Values deployment.imageTag }} //nginx:latestserviceAccountName: {{ $serviceAccountName }}-{{ $env }} //sample-sa-dev↑●values.yamldeployment: image: nginx imageTag: latestserviceAccountName: sample-sa●env/dev.yamlenvironment: dev
※values.yaml よりdev/prd.yamlが優先され上書きされ.Valueで使う
●●helmテンプレートのループ (range~end)●templates/es.yamlspec: nodeSets: ((- range .Values.es.nodeSets }} name: {{ .name }} config: node.attr.zone: {{ .zone }} {{- end }}↑●values yamies: nodeSets: - name: node-a zone: asia-northeast1-a - name, node-b zone: asia-northeast1-b
●●helmテンプレートのIF (if-end)●templates/ingress.yaml((- if .Values.ingress.enabled -))apiVension: networking k8s.io/v1kind: Ingress{(- end }}●env/prd.yamlingress: enabled: true●env/dev.yamlingress: enabled: false
●●helmテンプレートの複数値 (toYaml、nindentは関数)●templates/ingress.yamlmetadata: annotations: {{- toYaml .Values.ingress.annotations | nindent 4 }}●values.yamlingress: annotations: kubernetes.io/ingress.global-static-ip-name: sample-ip-name kubernetes.io/ingress.class: "gce-internal"
●●その他中括弧内側の前後にダッシュ {{--}} をつけることができ、前に付けた場合は前の半角スペースを、 後ろにつけた場合は改行コードを取り除くhoge: {{- $piyo := "aaa" -}} "fuga"/* */で囲まれた部分はコメント構文{{-/* a comment */ -}}
.Releaseでリリースの情報を使用できる
{{ .ReleaseName }}とか{{ .ReleaseNamespace }}
●●_helpers.tpl
Helmの_helpers.tplを使える人になりたい #kubernetes - Qiitahelm create [チャート名]で自動でtemplates ディレクトリに_helpers.tplが作成されるが、 partialsやhelpersと呼ばれる共通のコードブロック (defineアクションで定義されtemplateアクションで呼び出される)や、ヘルパー関数などが定義される。_アンスコ始まりのファイルは、他のテンプレートファイル内のどこからでも利用できるという共通部品。 これは内部にマニフェストがないものとみなされる。種類としては、values.yamlが差し替え可能な変数、ローカル変数が定義したTemplateファイル内でのみ使える変数、_helpers.tplはチャート内で自由に使える変数●templates/_helpers.tpl{{- define "deployment" -}}apiVersion: apps/v1kind: Deploymentmetadata: labels: app: {{.name }} name: {{ .name }}-deploymentspec: replicas: {{ .replicas }} selector: matchLabels: app: {{ .name }} template: metadata: labels: app: {{.name}} spec: containers: - image: {{ .image }} name: {{ .name }}{{- end -}}●values.yamlnginx: replicas: "1" name: nginx image: docker.io/nginx:1.25.1httpd: replicas: "3" name: httpd image: docker.io/httpd:2.4.57●deployment-nginx.yami{{ include "deployment" .Values.nginx }}
※{{ include "deployment" 引数 }}で関数を呼ぶ
●●英語サイトだともっと情報がある
Helm | Built-in Objects
.Filesなどのビルトインオブジェクトがあったりと、、、
GKEクラスタを作成しておくkubectlでArgo adminとシークレット作成?brew install argocdArgo cd設定ファイルリポジトリのcloneargocd cluster add <context name>argocd repo add <repo url> --ssh-private-key-path ~/.ssh/id_rsaargocd-configuration に設定を追加argocd-insallation に設定を追加argo cd上からinstallationをsyncするargocd login --grpc-web --sso dev-argocd.dev.bb.com
===ArgoはSettingsにリポジトリ、クラスター、プロジェクト、他にUserの設定 アプリ設定でhelmのパス等を指定(Argo内部でhelm upgradeでなくkubectrl applyに変換しでやってもらえるお作法:helmコマンドのインストール不要でArgoでhelm文法が使える)
総務省|報道資料|「クラウドの設定ミス対策ガイドブック」の公表 (soumu.go.jp)
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