GKE – הבלוג של חץ ביז

כשצריך תשתית של עננים ציבוריים – מקומית

חברות רבות התחילו להשתמש בענן ציבורי ולהעביר אליו תשתיות שלהם לאחר המרה. חלק מהחברות רק מתחילות להשתמש בעננים ציבוריים וחלקן עדיין חושבות על כך, אולם יש חלק מהחברות שהיו רוצות להשתמש בעננים ציבוריים אולם הרגולטור או סיבות אחרות מונעות זאת, אך יחד עם זאת הן היו שמחות להשתמש בתשתית כזו – אם היתה תשתית שהם היו יכולים להכניס ל-Data Center שלהם או אם היה Region ישראלי מקומי (בחלק מהמקרים).

לפני כחודשיים כתבתי פוסט על Azure Stack (ועל "אחיו" – Azure Stack HCI), הפתרון של מיקרוסופט לחברות שדורשות ענן ציבורי בתשתית שנמצאת מקומית או ב-DC של אותן חברות. מאז אותו פוסט גם אמזון עדכנה את הפרטים לגבי המוצר המתחרה שלה: Outpost. לפי ה-FAQ העדכני והפוסט הזה שפורסם לפני מספר ימים מתאר אלו שרותים יהיו זמינים ב-Outpost. גם כאן, כמו עם Azure Stack, אתה לא יכול להשתמש בשרתים או סטורג' משלך, והשרות בעצם כולל השכרה/רכישה של ברזלים יחודיים של ספק הענן, וכמו בכל ההצעות – אתה חייב חיבור אינטרנט לאותה תשתית מכיוון שמי שמנהל את אותה תשתית ענן ציבורי שנמצאת מקומית ב-DC שלך – זה ספק הענן הציבורי בלבד.

לפני כחודש פרסמתי פוסט על פרויקט "נימבוס" – הפרויקט שבו שואפת ממשלת ישראל להוציא מכרז לספקי ענן ציבורי (כל חברה יכולה להתחרות, אבל היא צריכה לעמוד בכמה תנאים שרוב מוחלט של ספקי הענן המקומי לא יכולים לעמוד בהם בין כה) – כדי להקים Region מקומי, על כל המשתמע מכך. מאז קיבלתי עוד מספר פרטים על כך ולמרות שלא חתמתי סודיות לאף אחד בנושא, אני אמתין שמשרד האוצר יפרסם יותר פרטים. מה שכן אפשר לפרסם – זה שה-Region יהיה זמין גם לציבור הישראלי והוא יהיה זמין אצל אותו ספק ענן ציבורי זוכה בדיוק כמו Regions אחרים, ולא מדובר בעצם בפרויקט כמו Govcloud של אמזון לממשל הפדרלי בארה"ב, כלומר חברות ישראליות שמוגבלות ע"י הרגולטור לאחסן את הנתונים רק בישראל, יוכלו להשתמש בשרות זה ולחסוך רכישה של מכונות יעודיות מספקי ענן ציבורי.

גם גוגל החלה להציע פתרון משלה לאלו שרוצים תשתית ענן ציבורי אך מקומית ב-DC שלהם, אם כי הוא שונה מהמתחרים. אם אצל המתחרים השלב הראשון הוא רכישת/השכרת ברזלים, בגוגל פשוט ממליצים לך להשתמש בתשתית המקומית שלך או בתשתית הענן הציבורי שלהם או של אחרים ושם המוצר הוא Anthos. עם Anthos הלקוח מקבל את פלטפורמת הקונטיינרים של (Google Cloud (GKE לשימוש מקומי. זה לא בדיוק נשמע משהו מלהיב – אחרי הכל, לרוב החברות יש מאות ואלפי מכונות VM שהם לא רוצים/לא יכולים להמיר לקונטיינרים ולכן גוגל כוללים בחבילה גם את Anthos Migrate שמאפשר לך להעביר מכונות VM (בשלב זה מכונות מבוססות לינוקס בלבד) מ-VM ישירות לקונטיינר, כאשר המערכת של גוגל מנתחת את ה-VM, מקימה קונטיינרים, מזרימה אליהם את המידע ותוך רגעים ספורים אתה יכול להשתמש בקונטיינרים במקום במכונות ה-VM, גם כשהמכונות VM עדיין לא הועברו בשלמותם לפתרון של גוגל.

לגבי שאר ספקי הענן הציבורי:

ל-IBM יש Cloud Private שנותן לך בעצם Kubernetes עם שרותים נוספים של IBM שירוצו מקומית.
ל-Alibaba, Huawei, Baidu יש גם פתרונות מקומיים אבל אני בספק אם הלקוח הישראלי החשדן יסכים לשכור מהם שרותים שישבו מקומית.
Oracle מציעים את Oracle Cloud at customer – שכוללים את "רוב" השרותים שהם מציעים בענן (אחרי שנברתי בערימת מסמכים רוויי Buzzwords – קשה להבין מה הם בדיוק נותנים, מה עוד שהתיעוד שלהם לגבי ספקי ענן מתחרים לוקה בחסר ולכן לא מומלץ לסמוך על התיעוד שלהם).
VMware – נכון, VMWare היא אינה ספק ענן ציבורי, אבל עם מוצר כמו Tanzu אתה יכול להרים תשתית קונטיינרים/Kubernetes מקומית (PKS) ובעננים ציבוריים גדולים.

לסיכום: אם אתה צריך תשתית ענן מקומית ב-DC שלך אך ללא שום חיבור אינטרנט (גם לא לציוד המקומי של ספק הענן הציבורי) אז כל הפתרונות הללו לא יעזרו לך כי כולם מנוהלים ע"י ספק הענן הציבורי. אם אתה צריך תשתית ענן מקומית ב-DC אבל יכול לספק לתשתית הענן הציבורי חיבור אינטרנט (מהיר וסינכרוני, זו הדרישה אצל כולם) – אז יש לכם מספר הצעות. אם לעומת זאת אתם חושבים שתצטרכו זאת אולי בעתיד (עוד שנתיים שלוש), יכול להיות שפרויקט נימבוס הממשלתי להקמת Region ע"י אחד מספקי הענן הציבורי בארץ – אולי יוכל לעזור לכם ואולי לא (אם לדוגמא נניח מיקרוסופט זכתה אבל אתם מעדיפים את הפתרונות של אמזון, אז פתרון כזה לא יעזור לכם).

יש לך גיבויים למכונות שלך בעננים?

כפרילאנסר שנותן שרותים ללקוחות שמריצים תשתית בעננים ציבוריים, אני מוצא את עצמי לא פעם מתפלא על תשובה שאני מקבל על שאלה פשוטה: יש לך גיבויים ל-Instances הללו שהרמתם? במקרים רבים התשובה היא "לא", או ש"יש לנו גיבוי לנתונים". גיבוי לנתונים זה טוב, אבל אם אין לך Image שאתה יכול להרים תוך דקה ושיתחבר לנתונים הללו (אם הם נמצאים בשרות כמו EFS או ב-S3) – אתה תהיה בבעיה.

כמו בענייני אבטחה, רבים נוטים לשכוח שספקי ענן לא נותנים אחריות לגבי השירותים שאתם משלמים עליהם. אם הלך לך ה-DATA – זו בעיה שלך, וזו לא דעה שלי. אם נסתכל בתנאי השרות של AWS, סעיף 4.11 קובע בפירוש את הדברים הבאים לגבי EC2 לדוגמא:

"As part of using Amazon EC2, you agree that your Amazon EC2 resources may be terminated or replaced due to failure, retirement or other AWS requirement(s). We have no liability whatsoever for any damages, liabilities, losses (including any corruption, deletion, or destruction or loss of data, applications or profits), or any other consequences resulting from the foregoing. "

במילים אחרות: מכונות יכולות להיתקע או להתקלקל וברגע שתפעיל את ה-Instance מחדש, הוא אוטומטית יופעל על מכונה תקינה, אך יחד עם זאת, הדיסק הוירטואלי שלך שרץ על EBS – זה משהו אחר. EBS יכול להתקלקל (אמזון מתחייבים על Five Niners, כלומר 99.999%) ואמזון תעשה את המאמצים לשחזר, אך אם הם לא יצליחו, הם לא יהיו אחראים ל-DATA שאיבדת.

כל הדברים הללו נמצאים בהסכם הרישוי לא רק באמזון, אלא אצל כל ספק ענן ציבורי (ואני משער שגם בעננים מקומיים).

אז מה ניתן לעשות? להלן מספר אפשרויות:

כל ספק ציבורי מאפשר ליצור Snapshot לדיסקים שנמצאים ב-Instnace. השימוש ב-Snapshot יכול להיות הן לשחזור, והן להמרה ל-Image (אם אתם רוצים ליצור Image חדש ל-Instances חדשים). יצירת ה-Snapshot נעשית "מבחוץ" (בין אם דרך ממשק ה-Web, דרך ה-SDK/CLI, או דרך כלי אוטומציה שתבחרו) ואין צורך ב-Agent כלשהו. ההוראות לבצע זאת ב-AWS נמצאות כאן.
Immutable מול Mutable: רוב האנשים שמגיעים מעולם הוירטואליזציה שרצה On Prem ומתחילים להשתמש בעננים ציבוריים – עובדים בשיטה שנקראת Mutable: יש לנו VM, עליו רץ כמעט הכל: האפליקציה, שרת ה-Web, אולי גם שרת SQL וכו' וברוב המקרים ה-DATA נשמר מקומית. בשיטה הזו גם המתודה לשדרג לגרסאות חדשות ולשנות דברים היא די בעייתית (במקרים רבים אפליקציות מצריכות שינויי הגדרות בין גירסה לגירסה, לדוגמא), ואם לא מדובר ב-instance יחיד אלא כמה וכמה – זה נהיה יותר מורכב, והשדרוג לא תמיד מצליח.
שיטת ה-Immutable היא שיטה הרבה יותר קלה לעבודה: אנחנו מכינים Image Master שאינו כולל DATA, אך כולל את כל ההגדרות שאנחנו צריכים, ובעת ה-Deploy של ה-Image אנחנו נריץ סקריפט שנמצא בתוך ה-Image שיבצע את השינויים וההגדרות האחרונים שאנחנו רוצים (אפשר לדוגמא לכתוב סקריפט קצר של 2-3 שורות שימשוך מ-GIT את הסקריפט שיבצע עדכון הגדרות, לא לעדכן/להתקין חבילות אחרת זה רק יאיט את הזמן עד שהמכונה תהיה זמינה – את זה תעדכנו ב-Master Image). ב-Instance החדש שום דבר לא נשמר מקומית: לוגים עוברים לשרתי עיבוד (Elastic וחבריו), SQL רץ במקום אחר (שרות מנוהל או ממכונה אחרת), קבצים שצריך להנגיש מגיעים מ-EFS או S3, כך שבשרת עצמו שום דבר מהותי לא יכתב, ואם צריך – נוכל למחוק מיידית את ה-Instance ללא נזקים. את ה-Image הזה נוכל לעשות Deploy בכל כמות שנרצה (לא לשכוח לחבר אותם ל-Load Balancer). בשיטה הזו אין צורך לגבות את המכונות, אבל כן כדאי לגבות את ה-DATA שנשמר במקומות אחרים מחוץ ל-Instance.
למעוניינים, יש בלינק הזה קליפ שמסביר זאת בצורה יותר מוחשית.
קונטיינריזציה/אורקסטרציה: עם קונטיינרים, אין שמירה של הדברים, הואיל וכשקונטיינר מפסיק לעבוד, הוא "מת" ולכן עבודה עם קונטיינרים מחייבת עבודה מול אחסון חיצוני. חשוב: את ה-Volume של הקונטיינר (או PV/PVC במקרים של Kubernetes או OpenShift) למפות למקור חיצוני. Kubernetes/OpenShift יודעים לתמוך במגוון מקורות כמו NFS, וגם Docker יודע לדוגמא לתמוך ב-NFS (תמיכה ב-iSCSI ל-Docker – בדרך).

לסיכום: כשעוברים מתשתית מקומית לענן ציבורי צריך "לשנות דיסקט" וצריך לעשות זאת כמה שיותר מוקדם. גם אם יש לכם 2 מכונות וירטואליות בענן הציבורי – מומלץ מאוד לבנות אותן כפי שתואר לעיל ולא לנסות לייבא את המכונה הקיימת מ-vSphere. ברוב המקרים ניתן לוותר על שרותים ואפליקציות רבות שיותקנו במכונה הואיל וספקי ענן ציבורי מציעים את אותם שרותים כמנוהלים (זה תלוי בתקציב שלכם). ואין צורך בדיסק גדול (הנתונים מגיעים מבחוץ). אם אתם מבצעים Deploy גדול בהמשך, מומלץ לעדכן תדיר את ה-Master Image כדי שיכלול עדכונים (אחרת הקמת מכונות חדשות בעת גידול פתאומי תהיה איטית מאוד).

קונטיינרים וגדילה, צרכים מול מציאות

עבדכם הנאמן ממשיך בביקורים בחברות גדולות במשק הישראלי בנסיון להסביר יותר לגבי קונטיינרים, מערכות אורקסטרציה לקונטיינרים (מה שמבוסס Kubernetes), תמיכה ב-CI/CD וכו', אך אחד הדברים שקשה להעביר להנהלות השונות, הוא עניין ה-Scaling הרוחבי, שהוא אחד ההבדלים המהותיים בין עבודה עם מכונות VM ו-Scale קבוע, לבין קונטיינרים עם Scale דינמי.

אני אתן דוגמא מהמציאות לכשל של עבודה "קלאסית" – של מכונות VM שאמורות לקבל מענה: זוכרים שהיו בחירות מקומיות? אז משרד הפנים הוציא מכרז להצגת תוצאות אמת, חברה מסויימת זכתה והקימה. בזמן אמת, כאשר מאות אלפי אזרחים ניסו להיכנס במקביל לאתר – האתר קרס. כמו תמיד בארץ, הוחלפו האשמות הדדיות, היו טענות על פריצות לאתר (לא היתה פריצה) אך בסופו של יום – האתר, לעניות דעתי, זכה בתוצאה "נכשל" – הוא לא סיפק את הסחורה בזמן אמת. מדוע? כי הוא לא תוכנן לעמוד בעומסים, לא בוצעה (כנראה) סימולציה של כניסת מאות אלפי גולשים סימולטנית וכו'.

אפשר לראות את התוצאות הללו גם אצל חברות אחרות, כאשר יש תנועה מאוד גדולה עקב מבצעים ("בלאק פריידיי" וכו') – אתם תמצאו לא מעט אתרים שמציגים הודעות שגיאה, לא מגיבים, קשה לסיים רכישה וכו'.

אם היינו לוקחים אתר מסחרי ו"ממירים" אותו לעבודה כקונטיינרים על ענן ציבורי כלשהו, רוב התקלות היו נמנעות, כי מערכת כמו Kubernetes/OpenShift יודעות לבצע Scaling אוטומטית אם פשוט מגדירים זאת, בין אם מדובר בגדילה או בהקטנה, בהתאם לעומסים. אתם עובדים עם אמזון וצריכים עכשיו להרים 500 קונטיינרים וכבר הגדרתם את הכל באותו ענן? תוך דקות ספורות הכל יהיה למעלה ואם תצטרכו יותר קונטיינרים עקב עומסים, יקח למערכת שניות ספורות להוסיף קונטיינרים, וזה אחד ההבדלים הגדולים בין קונטיינרים ל-VM (או EC2 Instance): ל-VM לוקח מספר דקות כדי להיווצר ולהיות מוגדר לעבודה יחד עם השאר. גרוע מכך: אם המערכת רצה On Premise, אז בעצם צריך לנחש כמה מכונות להקים ומערכות וירטואליה אינן טובות בהוספה אוטומטית של מכונות VM (וכמובן – בענן ציבורי יש הרבה יותר משאבים ממה שיש On Premise או בכל ספק Hosting מקומי).

קונטיינרים הם דברים חד פעמיים, שנהרסים בתום עבודה (או כשהם קורסים עקב שגיאה/באג), וכשמתחילים להשתמש בכלי CI/CD עם קונטיינרים, כמות הקונטיינרים שתרוץ במקביל מתחילה לטפס במהירות. אם לדוגמא נשתמש בכלי כמו Jenkins עם תמיכה בקונטיינרים ונגדיר את Jenkins לעקוב אחרי כל מיני Repositories של קוד שמפתחים כותבים, ברגע שמבצעים Commit, מערכת Jenkins תקים קונטיינר ותבנה בתוכו את הקוד. נניח שיש לנו מספר Repositories ומספר עבודות ב-Jenkins שזה מה שהן עושות, נראה שהמערכת מהר מאוד תקים מספר קונטיינרים, ואם נגדיר את המערכת להריץ טסטים על קונטיינרים שנבנו מ-Build אחרון, נקבל מספר כפול ותוך זמן קצר כולם יכולים לראות שמשאבים מנוצלים במהירות, הן מבחינת Compute וכמובן מבחינת אחסון (תסתכלו על הגרפים של ה-VM שמריצים את ה-Kubernetes/OpenShift). היתרון הגדול כמובן בקונטיינרים, זה שהכל נבנה מאפס, ואין יותר "אצלי זה עובד אז אם לך לא עובד, זו בעיה שלך".

אין שום בעיה להריץ מערכות כמו OpenShift או Kubernetes על מכונות וירטואליות ולהשתמש בסטורג' המרכזי – לצרכים הפנימיים, כאשר מדובר בכמה עשרות קונטיינרים שרצים סימולטנית. אפשר תמיד להגדיל את המכונות הוירטואליות מבחינת CPU, זכרון ודיסקים וירטואליים.

אבל הבעיה מתחילה שצריכים להריץ קונטיינרים ומערכת כמו OpenShift/Kubernetes – כדי לשרת את הקהל בחוץ. כמות הגולשים היא דינמית, והמערכת צריכה להיות בנויה בצורה שונה בהשוואה לעבודה מול מערכות VM או EC2 Instances. דוגמא פשוטה: אם אנחנו רוצים לכתוב תכנים החוצה מהקונטיינר (שוב, קונטיינר הוא דבר חד פעמי וכשהוא נהרס, המערכת מוחקת הכל אלא אם הקונטיינר נבנה עם הגדרות של כתיבה חיצונית בדרכים מסויימות), זה שלאותו VM יהיה גם 10 טרהבייט דיסק קשיח וירטואלי לא יעזור במאומה כי שיטת אחסון הנתונים היא שונה, יהיה צורך במקרים רבים וכשיש כמות גדולה של כתיבה ודרישה לשרידות רצינית – להשתמש ב-Object Storage שמבוצע ב-Scale Out שאינו בנוי על VM שמאוחסן על איזה Datastore ב-vSphere, וכאן כבר יש צורך או בסטורג' Scale Out קנייני שיודע לתמוך ב-Object Storage או להקים מערכת שתרוץ כ-VM על הברזלים וגם הקונטיינרים ירוצו על הברזלים עצמם ללא וירטואליזציה (למעט קונטיינרים מסויימים שאיננו סומכים עליהם ונוכל להריץ אותם עם וירטואליזציה קטנה כמו עם Kata Containers) ומעל זה יכול להיות שנצטרך להריץ איזה Load Balancer כלשהו (אם כי מערכות Kubernetes/OpenShift נותנות פתרון Load Balancing אבל לא בטוח שחברות ירצו להשתמש בו לצרכים של אתרים חשופים). פתרונות כאלו לא יתנו לנו גמישות מקסימלית כמו שרות הרצת קונטיינרים שספקי הענן מציעים (בגלל שלהם יש הרבה יותר משאבים).

אם יש משהו שלא קל לשכנע חברות גדולות לעשות, זה לרכוש סטורג' חדש (שתומך טבעית ב-Object Storage) או לרכוש תוכנה כמו Ceph שתתן זאת ושתותקן על הברזלים, ולהתחיל להריץ קונטיינרים על ברזלים כדי לקבל מקסימום ביצועים וגולשים. לכך, יש 4 פתרונות:

ענן פרטי עם OpenStack: הפתרון הזה יכול לתת לנו את הכל ביחד. אנחנו יכולים להשתמש בסטורג' קנייני כלשהו ולחבר אותו ל-OpenStack כדי לקבל שרותים כמו Object Storage, Block Storage וכו' או שאנחנו יכולים להקים VM בכל שרת ולהריץ עליו Ceph.
עבודה במצב Hybrid: יש לנו מקומית מערכת OpenShift או Kubernetes פנימית שעליה אנחנו מבצעים פיתוח וכו', ואת האתרים הציבוריים אנחנו נשתמש בשרותי הקונטיינרים שספק הענן שבחרנו מציע. אם לדוגמא החברה משתמשת ב-Azure, אז הם יכולים להשתמש בשרות AKS. באמזון יש את אותו שרות (בערך) שנקרא EKS (או Fargate ששם אמזון מנהלת את ה-Kubernetes ואתה מריץ את הקונטיינרים) ובענן של גוגל יש את GKE. ה-Hybrid מומלץ לחברות שהרגולטור אוסר עליהן להוציא הכל החוצה.
עבודה "באותו ענן" – במקומות בהן בחרו לעבוד לדוגמא עם Azure, ניתן לרכוש מיצרן השרתים המועדף עליכם את Azure Stack – זהו פתרון שרץ על הברזלים אצלכם מקומית עם חיבור ל-Azure, כך שאפשר להשתמש באותם שרותים, מקומית או בענן בחוץ. עם עננים אחרים, אתם משתמשים בשרותי ה-Kubernetes של ספק הענן כך שהשינויים להריץ דברים מקומית או בענן הם די מינוריים וניתן להפריד את ההגדרות לקבצים שונים. בהמשך השנה, גם אמזון וגם גוגל יציעו לכם ברזלים ותוכנה להריץ את השרותים שאתם מריצים בענן – מקומית ובענן, כמו ה-Azure Stack.
שימוש ב-OpenShift – מערכת OpenShift קיימת לשימוש מקומי בשרתים שלכם או ב-OpenShift בענן שקיים אצל כל ספקיות הענן.

לסיכום: רוב החברות שמריצות קונטיינרים מקומית, עושות זאת על מכונות וירטואליות. אין שום בעיה עם זה, אולם אם רוצים לגדול לכמות רצינית של קונטיינרים, כדאי לחשוב על פתרון אחר, "מחוץ לקופסא" שיתן מענה דינמי לכמות גולשים שמגיעה ולצרכים של החברה. אל תנסו לחשוב על Scale Up, תחשבו על Scale Out.

אם יש לכם שאלות, אתם מוזמנים לפנות אליי.