2020年08月

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【やってみた】IBM Cloud Pak for Applications導入してみた:概要編

IBM Cloud Pak for Applicationsの新規販売は終了いたしました。
今後のアプリケーションランタイムソリューションは、2021年1月15日に発表されたWebSphere Hybrid Editionとなります。


こんにちわ。
てくさぽ BLOG メンバーの佐野です。

今回はIBM Cloud Pakシリーズの1つである「Cloud Pak for Applications」の導入を弊社内で検証してみたので3回シリーズで検証で得られた知見をお伝えします。

第1回目の本記事では、概要編として検証の目的・背景や環境周りをご紹介いたします。

 

*連載の続きはこちら
【やってみた】IBM Cloud Pak for Applications導入してみた:OpenShift導入編(第2回)
【やってみた】IBM Cloud Pak for Applications 導入してみた:Cloud Pak for Applications 導入編(第3回)

 

Cloud Pak for Applicationsの導入検証をした
背景・目的

以前のブログでCloud Pak for Dataの導入について紹介をしました。
その際はIBMの製品であるIBM Cloud Privateをコンテナ基盤としたCloud Pak for Data 2.1の導入であったため、インストーラを実行するとIBM Cloud PrivateとCloud Pak for Dataの両方を導入できました。
その後、Cloud Pakシリーズを導入するための基盤としてOpenShift Container Platform(以下OpenShift)に一本化となり、OpenShiftを導入した上でCloud Pakシリーズを導入する方式となりました。

Cloud Pakシリーズを導入するためにOpenShiftが前提となるなら、OpenShiftのスキル習得しなくては!ということでOpenShiftの導入スキルを習得することを主な目的として導入の検証をしてみることにしました。

OpenShiftだけを導入したのではCloud Pak導入までの確認ができないため、手順や製品の中身を確認した上で一番導入が簡単にできそうなCloud Pak for Applicationsの導入もしてみよう。ということになったのが今回の検証をすることになった背景です。

 

OpenShift/Cloud Pak for Applicationsを利用する
メリット

さて、何故Cloud Pakシリーズを動かすための基盤がOpenShiftに一本化されたのでしょうか?
この説明のためにはIBMの戦略とRed Hatを買収した目的を理解する必要があります。

まず、IBMは企業向け(の中でも特に大企業向け)のソフトウェアソリューション提供を強みにしている会社です。
10年前であればサーバーといえば自社データセンターに置くものでしたがAWSやAzureといったパブリッククラウドが普及し、アプリケーションを稼働させる環境が自社データセンター内に留まらず、パブリッククラウドで動かすことも多くなってきています。
IBMとしても手をこまねいているわけではなく2013年にSoftLayer社を買収し本格的にパブリッククラウド市場へ参入していますが、2020年3月時点のシェアを見ても決して成功している状況ではありません。
そんな中2018年10月にRed Hat社を買収すると発表し、2019年7月に買収が完了しました。

これらの動きから見て取れるIBMの戦略は、どのクラウドであってもIBMソフトウェアを稼働させることができる「ハイブリッドクラウド・マルチクラウド化の推進」です。
それを実現するために、既にAWSやAzure上でもサービスとして提供されているOpenShiftを共通基盤として据えることが必要だったのです。

OpenShift上で稼働するCloud Pakシリーズであればお客様がクラウド上(自社データセンター含む)で動かしたい、といった場合であってもほとんど対応することができ、Cloud Pakのコンポーネントがコンテナ化されているため、単独で提供されている製品よりも可用性・拡張性にも優れます。

Cloud Pakシリーズの中でもCloud Pak for Applicationsはお客様が開発したアプリケーションのモダナイゼーションを支援するツールが含まれており、Cloud Pak for Applications上で現在のアプリケーションを動かしつつ、モダナイゼーション支援ツールを使ってアプリケーションのクラウドネイティブ化を進めることができます。
もちろん、企業として担保すべきガバナンスや品質を維持・向上させるための機能も含んでいます。
このCloud Pak for Applicationsを使うことでアプリケーションをモダナイゼーションし稼働させることができる、ということが大きなメリットです。

 

導入検証環境

導入検証で利用した環境ですが、今回はAWSを利用しました。
理由としては、IaaSとしてシェアが高いサービスであり、AWS上での知見を得ておくことで構築プロジェクトでも役立てることができると考えたためです。

導入方式

AWS上で検証することを決めたわけですが、AWS上での構築方法を調べると大きく2種類あることが分かりました。
1つはIPI(Installer Provisioned Infrastructure)と呼ばれる方法、もう1つがUPI(User-Provisioned Infrastructure)と呼ばれる方法です。
簡単に違いを上げると、IPIではドメイン名などの初期設定を定義してインストーラーを実行すると自動的にOpenShiftのノードが展開され、利用可能となります。
インストールが自動化されているので展開は楽ですが、設定がある程度固まった状態での展開となるため細かい変更ができません。また、最小のWorkerノード数もAWSの場合では3ノードであるため、導入検証するには少し勿体ないです。
UPIではユーザー自身がロードバランサーやOpenShiftのノードを導入・設定する必要がありますが、設定を自身で決められるので柔軟性が高いといえます。またOpenShiftとしての最小構成でWorkerノード2台の構成とするためには自身でインストール時に設定する必要があります。
今回は最小構成でCloud Pak for Applicationsの導入検証をするため、UPIでの導入検証をしています。

導入検証の環境

今回導入検証をする環境について簡単に説明をします。
環境・サーバー構成の概要図は以下となります。

簡単に構成を説明します。
OpenShift 4.2での導入検証を行うため、Masterノード(Control Plane)を3台が最小構成です(図の中央)。Workerノードは2台となります(図の右側)。
それ以外にはDNSのサービスであるRoute 53でOpenShift用のインターネットドメインを登録・管理しています。(図の左側中段)
ユーザーからのアクセスを3台のMasterノードが受けるために外部ロードバランサーが必須で、MasterノードからWorkerノードへのトラフィック用に内部ロードバランサーも構成しています。(それぞれInternetGatewayとControl Planeの間、Control PlaneとWorkerの間)
また、永続ストレージ用にNFSサーバーを構築し、OpenShift環境に割り当てすることでデータを保管します。(図の右下)
特長的なのは図の左下にあるBootstrapというサーバーで、OpenShiftのインストールコマンドをインストール作業用PCで実行した後はこのBootstrapサーバーから各ノードへOpenShiftのインストールを実行します。初期導入が完了した後にはこのサーバーを削除します。(図の左下)
なので、Bootstrapサーバーは本番運用が始まった時には削除して稼働していない状態となります。インストール専用マシンですね。

インストールを実行するための作業用端末も別途必要となり、こちらはLinuxかMacがOS要件です。WindowsがNGなので用意するのが意外と大変かもしれません。(図の左端)
今回の検証ではVirtual Box上にCentOSを導入し、インストール作業を実施しています。

 

最後に

第1回目の本記事でCloud Pak for ApplicationsをOpenShift上に導入検証をする目的とその環境・構成がどのようになっているかがご理解頂けたと思います。

第2回ではOpenShiftを実際に導入した手順と苦労した点についてお伝えしますので次回のブログもご覧ください!

 

この記事に関するご質問は下記までご連絡ください。

エヌアイシー・パートナーズ株式会社
技術支援本部
E-Mailnicp_support@NIandC.co.jp

 

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2021年12月28日

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2021年12月28日

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新しく登場した IBM Power10 はまさに「アジリティー」と「摩擦レス」をキーワードとして誕生していますね。 釘井) そのとおりです。この「アジリティー」を象徴する機能として、IBM Power10 には「Dynamic Capacity」が備わっています。以前の IBM Power でも一部のモデルで提供されていましたが、このバージョンで全面展開となります。 どういう仕組みかというと、同じサーバーモデルでエンタープライズプールという形で "チームを組む" ことによって、コアやメモリーといったリソースを全サーバーで共有が可能になります。 超過して使いそうな可能性がある場合は、従量制課金の考え方でそれぞれのサーバーでリソースを事前購入して搭載しておきます。 このようにしておけば、ふだんは最小限に見積もった容量で利用し、一時的に利用が増えるというときも特段の準備なく用意しておいたリソースで事業を継続できます。超過使用量は分単位で課金計算が行われ、それはハードウェア管理コンソールを通じて Cloud Management Console で自動管理されたデータで確認できます。 そして、一時的な利用増大が終了すればまた元の状態に戻れます。 これまでは、利用が増えればサーバーを追加するしか選択肢がなく、調達するまでのタイムラグをどうしのぐか、という問題がありました。さらに、利用が減っても一度増やしたサーバーを減らすのは簡単ではありません (図2)。 [caption id="attachment_109018" align="alignnone" width="547"] 図2:Dynamic Capacityを用いたシナリオ例[/caption] - なるほど。ちなみにリソースを事前購入しておくのはなぜですか。 Cloud Management Console で使用量が確認できるのであれば、すべてオンデマンドで課金計算してもいいように思います。 釘井) 事前購入の方が、発生するコストを想定しやすいからです。 クラウド利用でも見受けられることですが、日本のお客様はコストが予想以上に膨らむことを懸念されます。事前購入はコストコントロールに配慮した仕組みです。 将来的に「Dynamic Capacity」は、IBM Cloud上で動く IBM Power Virtual Server を含めた利用も可能になる予定です。これを併用することによって、より急激な利用増大ニーズにも対応しやすくなります。 コロナ禍でマスク販売サイトやワクチン接種予約サイトへのアクセス集中を私たちは経験しましたが、産業界でも同様のことは起きています。 システムの拡大・縮小対応がますます現実的になる中、ニーズは高いと思われます。 - 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よくわかりました。 それでは「AI」という方向性についてはいかがですか。 AI活用といえば、お客様は「IBM Power AC922」などを用いてディープラーニングによる機械学習を行ってきたかと思うのですが、それが IBM Power10 でも行えるようになるのでしょうか。 釘井) AI活用には、学習と推論という2つの側面があります。 膨大なシステムリソースが必要になる学習には、引き続き「IBM Power AC922」のようなGPUを搭載したサーバーが有利です。 しかし、完成したモデルにデータを投入して推論させる段階になると、必ずしも GPUマシンを用いる必要はありません。 たとえるなら、レーシングコースを走るなら F1カーが最適ですが、街なかを走行するのにも F1カーに乗りますか?ということになります。 IBM Power10 は「Train Anywhere, Deploy Here」をキーワードに掲げ、データの蓄積された場所、つまり基幹システム上で推論を実行することを想定しています。 その意味では「すでにモデルはいくつか作り上げた、そこに生のデータを当てて検証を繰り返し、さらに精度を向上させていきたい」といった、AI活用がある程度進んだお客様にお勧めしたい機能です。 このサーバーは、Matrix Math Assist (以下 MMA) という行列計算などを専門として処理するエンジンが IBM Power10 のチップに組みこまれており、MMA につながるメモリーまわりの帯域幅やキャッシュ容量も増えているため、膨大なデータを高速に処理することができます。 例えば、同じ筐体内に業務システムを動かす IBM i や AIX の区画、AI を動かす Linux区画を置き、IBM i や AIX の区画に続々入ってくる日時の営業トランザクションや製品の需要情報を Linux区画に送って推論を行い、その最新計算結果をまた業務システム側に反映する、といった利用法が考えられます。 「データのある場所でAIを実行しよう」が、IBM Power10 のメッセージです。   後編「さらなる経営課題に応えるIBM Power10」~へ進む     この記事に関するお問い合わせ エヌアイシー・パートナーズ株式会社 企画本部 事業企画部 この記事に関するお問い合せは、「こちら」からお願いします。   関連情報 IBM Power10 (製品情報) - 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