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3번째 포스팅이다.

11/23 "Kubernetes Meetup" 1Day에서 발표한 이야기 연장선으로 작성한다.

고객에게 오퍼링을 위해 준비한 내용과 Kubernetes monitoring과 연계한 내용에 대해서 적어보려고 한다. 최근 발표를 다니면서 많이 받는 질문이 실제 사용할만 한가?라는 질문과 어떻게 활용해야 하는지에 대한 질문들을 많이 받는다. 오늘 최근 Spinnaker Summit 2018에서 중요하게 다뤘던 Kayenta 프로젝트를 가지고 이야기 해보려고 한다.

Kayenta​

Kayenta는 자동 Canary 분석 오픈소스(Automated Canary Service(ACA))로 Spinnaker의 마이크로서비스중 하나로 동작한다.
Automated Canary Deployments에 사용되고 자세한 내용은 canary documentation을 확인하면 된다.

새 종류의 하나인 Canary는 1차 세계대전중에 인간이 해를 입기 전에 독성가스를 탐지하는 용도로 사용되었다고 한다. DevOps에서는 CD(Continuous Deployment) 프로세스의 일부로 사용되며 Canary 릴리즈는 새로운 버전의 Software를 Production에 배포하는 위험을 줄여주는 기술이라고 생각하면 된다.

Canary 신규 버전의 Software를 안정적인 기존 버전과 함께 배포하고 특정사용자나 일부 대상에게 트래픽 일부를 흘려 기존 사용자에게 영향을 최소하하고 새로운 버전의 문제를 신속하게 발견하고 이전의 안정된 버전으로 트래픽을 다시 라우팅시키는것이 주요 기능이라고 보면 된다.

보통 품질 테스트 용도로 현재 운영 버전과 신규 버전의 주요한 지표(주로 Prometheus Metric)를 비교하여 평가를 진행하는데 이를 단위 테스트나 통합 테스트를 대체하여 사용해서는 절대 안된다.
위에서 언급하였듯이 예기치 않은 위험을 최소화 하거나 문제를 신속하게 발견하는 것을 주 목적으로 하기 때문이다.

Spinnaker에서는 기본적으로 3가지 Cluster(Logical Application Group)를 사용한다.

• Production Cluster - 현재 실행중인 운영 버전으로 Replica는 임의로 변경할 수 있다.
• Baseline Cluster - Production Cluster와 동일한 버전으로 실행됨
• Canary Cluster - 변경된 신규 버전의 Software로 실행됨

기본적으로 수동으로 진행할 경우에는 로그와 수집된 메트릭을 분석하고 객관적인 지표로 평가를 진행하는게 기본이다. 하지만 직접 사람이 하는 일이라 메트릭 데이터를 보다 보면 편견과 착오가 발생할 수 밖에 없다.

그래서 Netflix는 ACA(Automated Canary Service)라고 하는 자동화된 접근 방식을 통해 카나리 분석을 진행하고 있다. 수동으로 계산된 여러가지 지표를 가중치 기반으로 점수를 내리고 원하는 점수에 도달하면 배포하는 자동화된 방식이다.

Requirements​

• spinnaker cluster - 1.8+ (1.9.3 이상 추천)
• halyard - 1.0+
• kubernetes cluster - 1.9+
• metric services - datadog, prometheus, stackdriver, signalfx
• persistent storage - S3(or compatible S3), minio, GCS

Kayenta Service 추가하기​

이번 포스팅에서는 아래 환경으로 작성하였다.

• spinnaker cluster - 1.10.5
• halyard - 1.11
• kubernetes cluster - 1.9.7
• metric services - prometheus
• persistent storage - compatible S3(IBM Object Storage)

일단 기존 halyard config를 백업하자.

$ hal backup create
+ Create backup
  Success
+ Successfully created a backup at location:
/Users/ddii/halbackup-Wed_Nov_28_13-35-31_KST_2018.tar

나중에 복구는 아래와 같이 하면 된다.

$ hal backup restore --backup-path <backup-name>.tar

기존 halyard config를 살펴보면 아래와 같이 canary.enabled=false 로 되어있는 것을 확인 할수 있다.

currentDeployment: default
deploymentConfigurations:
- name: default
  canary
    enabled: false

canary analysis을 활성화 한다.

$ hal config canary enable

그리고 default judgement algorithm은 NetflixACAJudge-v1.0 로 되어있다 다른 걸 이용하려면 다음과 같이 설정할수 있다.

$ hal config canary edit --default-judge CUSTOM_JUDGE

메트릭 소스로 prometheus를 설정한다. 물론 기존에 사용중인 prometheus endpoint url이 필요하다.

hal config canary prometheus enable
hal config canary prometheus account add my-prometheus --base-url http://YOUR_PROMETHEUS_SERVER:PORT

여기서는 IBM Cloud Object Storage(S3 Compatible)을 사용하였지만 aws로 설정한다.

$ hal config canary aws enable
$ hal config canary aws account add my-s3 --bucket spin-bucket --endpoint \
    s3.seo-ap-geo.objectstorage.service.networklayer.com --access-key-id ACCESS_ID \
    --secret-access-key
$ hal config canary aws edit --s3-enabled=true

여러개의 메트릭을 동시에 설정 및 수집이 가능하므로 그중 prometheus 및 관련 account를 기본으로 설정한다.

$ hal config canary edit --default-metrics-store prometheus
$ hal config canary edit --default-metrics-account my-prometheus
$ hal config canary edit --default-storage-account my-s3

모든 spinnaker cluster가 준비된 상태의 컨피그는 아래와 같다.

currentDeployment: default
deploymentConfigurations:
- name: default
  canary:
    enabled: true
    serviceIntegrations:
    - name: google
      enabled: false
      accounts: []
      gcsEnabled: false
      stackdriverEnabled: false
    - name: prometheus
      enabled: true
      accounts:
      - name: my-prometheus
        endpoint:
          baseUrl: http://YOUR_PROMETHEUS_SERVER:PORT
        supportedTypes:
        - METRICS_STORE
    - name: datadog
      enabled: false
      accounts: []
    - name: aws
      enabled: true
      accounts:
      - name: my-s3
        bucket: spin-bucket
        rootFolder: kayenta
        endpoint: s3.seo-ap-geo.objectstorage.service.networklayer.com
        accessKeyId: ACCESS_ID
        secretAccessKey: ACCESS_KEY
        supportedTypes:
        - OBJECT_STORE
        - CONFIGURATION_STORE
      s3Enabled: true
    reduxLoggerEnabled: true
    defaultMetricsAccount: my-prometheus
    defaultStorageAccount: my-s3
    defaultJudge: NetflixACAJudge-v1.0
    defaultMetricsStore: prometheus
    stagesEnabled: true
    templatesEnabled: true
    showAllConfigsEnabled: true

Spinnaker Cluster를 재배포하게 되면 아래와 같이 spin-kayenta deployments가 추가된 것을 확인할 수 있다.

$ hal deploy apply

$ kubectl get pod
NAME                                READY     STATUS    RESTARTS   AGE
spin-clouddriver-555cfc9765-kvnl8   1/1       Running   0          6d
spin-deck-85845b5b48-49ncm          1/1       Running   0          6d
spin-echo-5f9dd4d8ff-mvt7g          1/1       Running   0          6d
spin-fiat-5b945645d8-s2qcq          1/1       Running   0          6d
spin-front50-5c57fcf587-tqz28       1/1       Running   0          6d
spin-gate-57576b8c45-w5v6r          1/1       Running   0          6d
spin-kayenta-6dcd7767d6-rgb9w       1/1       Running   0          6d
spin-orca-788df6b9cc-tk6lk          1/1       Running   0          6d
spin-redis-6c87c456fc-6qbl2         1/1       Running   0          6d
spin-rosco-f6f845d49-btjnd          1/1       Running   0          6d

이후 Dashboard에 접속하고 application중 하나의 Config에 들어가면 Features에 Canary메뉴가 생긴것을 확인할 수 있다. 사용설정하고 캐싱하는데 시간이 다소 필요하고 Tasks 메뉴에서 해당 job에 대한 내용을 확인할수 있다.

이후 application delivery 메뉴를 보면 pipelines, canary configs, canary reports라는 메뉴가 생기게 된다.

simple deploy pipeline 추가​

https://cloud.google.com/solutions/automated-canary-analysis-kubernetes-engine-spinnaker 가이드 처럼 구성해봐도 되나 stackdriver를 써야하고 prometheus metric을 활용한 가이드가 필요해서 적어보고자 한다.

새로 파이프라인을 추가한 다음

Pipeline Actions - Edit Pipeline JSON 에서 https://raw.githubusercontent.com/ddiiwoong/canary-demo-spinnaker/master/simple-deploy.json 을 추가해준다.

해당 json pipeline을 추가하고 나면 다음과 같은 화면을 확인할수 있다.

반드시 Deploy Config, Deploy Stage에서 배포할 Account 지정을 해야한다.

sampleapp image - ddiiwoong/canary-demo-spinnaker:latest

해당 pipeline내의 sampleapp은 python flask 기반으로 구성되어 간단히 internal 500 error를 원하는 비율을 configmap 변수로 구현할 수 있다. prometheus python client를 사용하여 Gauge, Counter, Metric 서버를 간단하게 구성을 해보았다. 그리고 코드내에서 500 error rate를 구한 이유는 18년 11월 기준 spinnaker kayenta 버전에서는 PromQL(rate,irate와 같은 함수) 지원이 되지 않는다. 개발중인 코드에 포함이 된것을 확인하였고 12월 kubecon때 정식 릴리즈에 포함될거라 생각한다.

#!/usr/bin/env python

from random import randrange
from flask import Flask
from prometheus_client import start_http_server, Gauge, Counter
import os

app = Flask('kayenta-tester')
c = Counter('requests', 'Number of requests served, by http code', ['http_code'])
g = Gauge('rate_requests', 'Rate of success requests')

responce_500 = 0
responce_200 = 0
rate_responce = 0

@app.route('/')
def hello():
    global responce_500
    global responce_200
    global rate_responce
    if randrange(1, 100) > int(os.environ['SUCCESS_RATE']):
        c.labels(http_code='500').inc()
        responce_500 = responce_500 + 1
        rate_responce = responce_500 / (responce_500+responce_200) * 100
        g.set(rate_responce)
        return "Internal Server Error\n", 500
    else:
        c.labels(http_code = '200').inc()
        responce_200 = responce_200 + 1
        rate_responce = responce_500 / (responce_500+responce_200) * 100
        g.set(rate_responce)
        return "Hello World!\n"

start_http_server(8000)
app.run(host = '0.0.0.0', port = 8080)

해당앱을 Start Manual Execuction을 통해 배포한다. Comfirm Execution창에서 SUCCESS_RATE를 원하는 값(예:70%)으로 선택하고 배포를 하고 나면 Infrastructure - Clusters 메뉴에서 해당 샘플앱을 확인할 수 있다.

실제 해당 서비스를 접속해보면 위에 설정한 SUCCESS_RATE 비율로 200화면과 500에러를 확인할 수 있다.

해당 메트릭의 통계를 확인하기 위해 curl을 반복적으로 실행하는 injection container 를 실행한다.

kubectl -n default run injector --image=alpine -- \
    /bin/sh -c "apk add --no-cache --yes curl; \
    while true; do curl -sS --max-time 3 \
    http://sampleapp:8080/; done"

5분정도 후에 Prometheus로 접속하여 코드내 작성한 rate_requests 메트릭을 확인해본다.
PromQL은 아래 쿼리를 실행하였다.

rate_requests{app="sampleapp",version="prod"}

아래 그림과 같이 4개의 pod에서 70% 정도 200 OK, 30% 정도 500 Error가 발생하는 것을 확인할 수 있다.

이 메트릭을 Spinnaker 에서 확인하기 위해 Canary Pipeline을 만들자.

https://raw.githubusercontent.com/ddiiwoong/canary-demo-spinnaker/master/automated-canary.json를 JSON으로 Pipeline을 생성한다.

Stage별로 살펴 보기전에

• Prerequisite
  Canary Config 구성이 먼저 필요하다. Delivery - Canary Configs 메뉴에서 신규 컨피그를 작성한다.
  • Configuration Name - kayenta-test
  • Filter Templates 메뉴를 먼저 생성한다. Canary, Baseline구분을 위해 version 정보를 선택하였다.
  • Metrics - Add Metric 은 분석을 위한 Prometheus Metric을 설정하는 단계로 error_rate가 증가(increase)하면 Pipeline을 중단시키고 Metric은 앞에서 확인한 rate_requests를 지정한다. Filter Template은 위에서 지정한 version을 선택한다.
  • SCORING - 어짜피 예제는 한가지 Metric분석으로 0점 아니면 100점으로 나올것이므로 Maginal 75, Pass 95를 설정한다.

1. 1st Stage
   • Configuration - Pipeline 실행시 초기 입력값(0-100, 10단위)으로 설정가능한 successRate 라는 Parameter를 설정한다.
2. 2nd Stage
   • Find Baseline - 위에서 작성한 기본 Deploy Pipeline이 선택되었는지와 확인한다.
   • Deploy Canary Config - 앞에서 선택한 새로운 Parameter(successRate)를 신규 배포할 Canary Pod ConfigMap으로 설정하는 단계이다.
3. 3rd Stage
   • Deploy Canary - yaml manifest로 Canary 버전을 배포한다. Replicas는 1로 설정하였고 배포될 Account(K8s Cluster)를 지정한다.
   • Deploy Baseline - yaml manifest로 Baseline 버전을 배포한다. 위와 동일하게 Replicas는 1로 설정하였고 배포될 Account(K8s Cluster)를 지정한다.
4. 4th Stage
   • Canary Analysis - 중요한 Canary 분석 단계로 아래와 같이 설정을 확인한다. Prerequisite에서 설정한 Config(kayenta-test)를 선택하고 짧은 분석을 위해 1분(60초) 간격으로 3번 수행을 하도록 한다. Filter Template에서 지정한 version(version="${scope}") 분석을 위해 Baseline, Canary 설정을 하고 Location은 Namespaces로 생각하면 된다.
5. 5th Stage
   • Deploy to Production - Canary 분석이 통과하였을 경우 운영에 배포
   • Delete Canary, Delete Baseline - 성공이던 실패이던 Canary, Baseline 배포본을 삭제
6. 6th Stage
   • Successful deployment - Canary 분석이 통과하였을 경우 최종 완료 표기하는 단계

설정이 마무리가 되면 저장을 하고 Canary 분석에 들어간다. 최초에 successRate을 70으로 배포했다면 그 이하로 설정했을 경우에는 아래와 같이 Score 0점으로 배포가 실패하고 Pipeline이 종료된다.

70 이상으로 설정하게 되면 Score 100점으로 정상 배포됨을 확인할 수 있다.

정리​

간단하게 Spinnaker 와 Prometheus Metric을 활용하여 Kayenta 기반 Canary 배포를 해봤다. 현재 Spinnaker 1.10에서 istio가 지원된다고 하니 다시 한번 확인하고 istio 기반 canary 배포와 함께 사용하는 방법을 더 연구해봐야 할 것 같다.

올해 AWS re:invent 끝나고 작년보다 큰 현자타임이 왔다. 오픈소스로 먹고사는 사람들의 기분은 다 비슷할거 같다고 생각이 든다. 12월 11일 부터 Kubecon이 열린다고 하니 Kubernetes 관련한 새로운 프로젝트와 기능들에 집중해서 남들보다 한발 나아가야하지 않을까? 오픈소스로 먹고사시는 분들 다들 힘냈으면 좋겠다.

이전 포스팅 Spinnaker on Kubernetes #1에서 검토할때는 많이 개념을 이해하기 어려웠던것 같지만 어느정도 시간이 지났고 또 몇일 후에 발표도 있어서 다른 이야기를 해보고자 한다.

지난 포스팅에 대충 집고 넘어간 용어들에 대한 정리를 다시 하고 기본적인 사상들을 정리해보고자 한다. 허접한 플랫폼 엔지니어 생각이니 언제든 다른 의견을 환영하는 바이다.

What is spinnaker? (+History)​

최근 트렌드인 멀티 클라우드를 지향하는 오픈소스 플랫폼이다.
2014년 Netflix의 Asgard로 시작되어 2015년에 오픈소스화 되었다.
빠른 속도와 신뢰도있는 소프트웨어 릴리즈를 위해 만들어졌으며 대부분의 메이저 클라우드 프로바이더들을 지원한다.(AWS,GCP,Azure,openstack..)
현재 Netflix, Google, MS, Veritas등이 Contribution을 하고 있다.

왜 Spinnaker를 써야하지?​

여러가지 이유가 있겠지만

• Multi-Cloud용 Continuous Delivery/Deployment Platform 으로 대체가 가능
• 다양한 pipeline 형태로 배포가 가능하고 Rollback이 쉬움
• 빠른 배포가 가능하고 여러번 배포가 용이함
• 유연한 pipeline management system을 가지고 있음
• 다양한 배포전략을 가진다(Blue-Green, Rolling Red/Black, Canary)
• community 활동 활발 (github, slack) - 답은 잘 안해줌 ㅠㅠ
• VM과 Container 동시에 통합관리 가능
• CI통합 용이(Jenkins)
• CLI를 통한 설치 및 관리(halyard)
• VM, Helm Packaging 가능
• RBAC 지원
• Notification - Email, Slack, Hipchat등
• Safe Deployment - Judgement (승인기능)
• Chaos Monkey Built-in

이정도면 무조건 써야하지 않을까?

Jenkins vs Spinnaker​

Kubernetes vs Spinnaker​

Deploy Pipeline​

Spinnaker를 사용할때 기본적으로 아래와 같은 파이프라인으로 구성한다.
수동으로 UI나 API로 트리거링할수 있고, 자동으로 Jenkins 등과 트리거 연동하여 빌드완료시 배포되도록 할수 있다.

Deployment Strategies​

Spinnaker에서의 배포전략은 다음과 같이 제공된다.

Red / Black (same as Blue / Green)​

• 동일한 양의 instance로 이루어진 새로운 Server Group을 생성한다
• 신규 Server Group이 정상상태가 되면 LB는 신규 Server Group에 트래픽을 분산한다.

Rolling red/black​

• 이전과 동일하지만 인스턴스별 또는 그룹별로 rolling

Canary​

• 가장 작은 개수의 인스턴스를 교체시키고
• 새로운 버전으로 트래픽을 분산시킨다 (1~5프로)
• 새로운 버전에 이슈가 없을때까지 테스트를 진행하고
• 특정시간까지 이슈가 없으면 배포를 늘려간다.

용어정리 2탄​

이전 post에서 정리한걸 다시 복기하고 추가적인 내용을들 적어봤다.

사용하면서 혼돈이 많이 생기는 부분이다 이게 GCE나 EC2를 쓰면 용어 매칭이 쉬운데 k8s를 위한 별도의 메뉴가 아닌 기능을 통합하다보니 용어가 조금 혼동스럽게 구성이 되었다.
특히 Load Balancer 부분은 Service로 매핑되고 퍼블릭 k8s에서 제공하는 Type LoadBalancer는 미지원한다.
그리고 모든 Resource들은 Deploy, Delete, Scale, Rollout(Undo, Pause, Resume)을 지원하며 Versioning이 지원된다. Versioning은 여기에 설명된 대로 strategy.spinnaker.io/versioned annotation을 통해 manifest별로 재정의가 가능하다.

Application Management​

Spinnaker에서 Application 이란 배포하려는 서비스를 나타내는 구조라 생각하면 된다.

• pipeline
• Clusters, Server Group의 집합이며, firewall과 loadbalancer를 포함한다.
• Canary Config

Cluster​

Kubernetes의 Cluster가 아니라 Spinnaker에서 Server Group의 논리적인 그룹

Server Group​

기본자원인 서버그룹은 배포할수 있는 artifacts(vm image, docker image, source)와 인스턴스(pod) 수, Auto-Scaling, metadata 등 기본 구성등을 가지고 있다.
서버그룹은 LoadBalacer나 Firewall 도 선택적으로 연결되고, vm이나 pod 형태로 배포된 application의 집합체라 볼수 있다.

Cloud Provider​

• IaaS - AWS, GCP, Azure, Oracle, Openstack
• PaaS - Google App Engine
• Orchestrator - K8s, DC/OS
• Docker v2 Registry

Account​

Cloud Provider에 인증하기 위한 Spinnaker에서만 사용하는 Account Name

Pipeline​

Pipeline은 주요 배포 관리도구로 사용된다. Stage라고하는 일련의 Action으로 구성되며 파이프라인을 따라 Stage간 매개변수 전달이 가능하다.
수동으로 시작하거나, Jenkins 작업완료, Docker Registry 신규 Docker 이미지, Cron일정 또는 다른 Stage와 같은 이벤트에 의해 자동으로 트리거링되도록 구성할수 있다.
Pipeline 실행중에(시작/완료/실패) mail, slack, hipchat(사라짐)을 통해 Alert가 가능하다.

Stage (atomic building block)​

Pipeline이 수행할 동작을 말한다.
Deploy, Resize, Disable, Manual Judgement 등을 수행할수 있다.

• Stage - Multiple steps
• Step - 진행되기전에 교정/폴링이 필요한 tasks
• Task - 특정 Cloud Platform으로 동시에 여러 API호출
• Operation - 단위 API

정리​

용어나 개념은 어느정도 정리된듯 하고 다음 포스팅에서는 실제 multi cluster 환경에서 deploy하고 pipeline을 사용하는 내용을 적어볼 예정이다.

지난번 OpenInfraDay발표때 질문을 해주셨는데 요즘 Spinnaker를 많이들 쓰거나 검토를 많이 하는것으로 알고 있다.

Spinnaker를 설치하는 내용은 많이 있으니 아래 halyard로 설치하는 포스트를 참고하면 된다.

윤상준의 기술 블로그 - Spinnaker 설치하기

이번에 이야기하고자 하는 부분은 실제 Spinnaker를 설치하고 난 후 운영상에 고려해야할 부분들과 팁들을 공유해보려고 한다.

사실 Spinnaker를 구성하면서 가장 어려웠던 부분들은 용어, halyard config 관리와 custom resourse 인식부분 이였다. 나머지들은 뭐 튜토리얼을 따라가면 별로 어렵진 않으니 아래 내용을 차근차근 따라가면서 이해하면 될것 같다.

용어들​

사용하면서 혼돈이 많이 생기는 부분이다 이게 GCE나 EC2를 쓰면 용어 매칭이 쉬운데 k8s를 위한 별도의 메뉴가 아닌 기능을 통합하다보니 용어가 조금 혼동스럽게 구성이 되었다.
특히 Load Balancer 부분은 Service로 매핑되고 퍼블릭 k8s에서 제공하는 Type LoadBalancer는 미지원한다.
그리고 모든 Resource들은 Deploy, Delete, Scale, Rollout(Undo, Pause, Resume)을 지원하며 Versioning이 지원된다. Versioning은 여기에 설명된 대로 strategy.spinnaker.io/versioned annotation을 통해 manifest별로 재정의가 가능하다.

Spinnaker Server Group으로 분류 된 항목은 모두 Spinnaker의 클러스터 탭에 표시가 된다. 가능한 경우 모든 포드가 표기되지만, 해당 Workloads 이외의 CRD(Custom Resource Definition)는 halconfig에서 아래와 같이 customResources config를 추가하면 deploy는 가능하나 Spinnaker UI에서 보이지는 않는다.

kubernetes:
      enabled: true
      accounts:
      - name: my-k8s-account
        customResources:
        - kubernetesKind: GameServer

이유는 바로 다음 링크처럼 (CRD의 경우 별도 Build필요) 별도로 Java를 빌드해야 한다. Spinnaker Slack에 문의를 몇번했는데 질문하는 사람만 있고 답은 아무도 안해준다는...
https://spinnakerteam.slack.com/

Jenkins 연동​

Spinnaker, Jenkins integration 상세내용 공식문서

Jenkins와 연동하면서 가장 어이없이 헤맨부분은 아래 그림처럼 되어있어야 하는데 Security Realm을 Jenkins Default admin 계정만을 가지고 integration 하려다가 계속 실패하였다. Delegate to servlet container 말고 Jenkins 자체 사용자 DB로 별도 계정을 생성하고 아래 그림처럼 설정을 해야한다.

위 설정 이후 아래와 같이 Spinnaker UI에서 Jenkins API연동이 가능하다.

오늘은 여기까지만 하고 다음글에서는 배포전략이나 Network Policy 연동등을 상세히 적어볼 예정이다.

6월 28일에 Openinfraday에서 발표한 내용

발표 영상​

Custom Resource 에 대한 내용은 상세하게 더 정리해야겠다.