このトピックでは、Container Service for Kubernetes (ACK) の一般的なシナリオについて説明します。
DevOpsと継続的な配信
最適な連続配送パイプライン
ACKはJenkinsと統合され、アプリケーション展開へのコード送信をカバーするDevOpsパイプラインを自動化します。 パイプラインは、コードが自動テストに合格した後にのみコードがデプロイのために送信されることを保証します。 パイプラインは新しく効率的な方法です。 複雑なデプロイと遅いイテレーションを含む従来の配信モデルを使用しないことをお勧めします。
メリット
DevOpsパイプラインの自動化
コード更新からコードビルド、イメージビルド、アプリケーション展開まで、DevOpsパイプラインを自動化します。
環境の整合性
同じアーキテクチャに基づいてコードとランタイム環境を提供できます。
継続的なフィードバック
各統合または配信に関するフィードバックを即座に提供します。
推奨サービスの組み合わせ
Elastic Compute Service (ECS) とACK。
マイクロサービスアーキテクチャ
ビジネスの反復を加速するアジャイルな開発と展開
運用環境のワークロードは、複数のマイクロサービスアプリケーションに分割されます。 これらのマイクロサービスアプリケーションは、Alibaba Cloudイメージリポジトリによって管理されます。 Alibaba Cloudは、マイクロサービスアプリケーションのカナリアリリースをスケジュール、調整、デプロイ、実装できます。 したがって、機能の更新に集中できます。 本番環境では、アプリケーションをマイクロサービスに分割できます。 マイクロサービスは、高い結合、低い結合、および高いフォールトトレランスを特徴とする。 マイクロサービスの運用プロセスは、Alibaba Cloudサービスが提供するマイクロサービスガバナンス機能に依存します。
次の利点は、コードと設定を変更する必要なしに実装できます。
アプリケーションの更新中のリスクの排除
構成管理、グレースフルスタートとシャットダウン、エンドツーエンドのカナリアリリースなどの機能に基づいて、アプリケーションの更新中のリスクを排除します。
時折の問題によって引き起こされるリスクの排除
トラフィックのスパイクや依存サービスが異常になったときに、スロットリング保護、ピーク負荷シフト、障害分離、および劣化保護を提供します。
低コストでのマイクロサービスの迅速な開発
物理サーバーのコストを増加させることなく、論理的に分離された複数の開発環境を拡張します。 これにより、環境のプリエンプションや競合などの問題が解決され、アジャイル開発が容易になります。
推奨サービスの組み合わせ
マイクロサービスエンジン (MSE) 、ECS、ApsaraDB RDS、Object Storage Service (OSS) 、およびACK。
ハイブリッドクラウドアーキテクチャ
クラウドリソースの統合O&M
ACKコンソールでクラウドとオンプレミスの両方のリソースを管理できます。 ACKは、特定のインフラストラクチャに依存しない。 したがって、同じイメージとオーケストレーションテンプレートを使用して、クラウドとオンプレミスの両方のアプリケーションをデプロイできます。
メリット
クラウドでのアプリケーションのスケーリング
ピーク時には、ACKはクラウド内のアプリケーションをスケールアウトし、スケールアウトされたリソースにトラフィックを転送できます。
クラウドでのディザスタリカバリ
業務システムは、サービスのプロビジョニングのためにオンプレミス環境に、ディザスタリカバリのためにクラウドにデプロイできます。
オンプレミスの開発とテスト
オンプレミス環境で開発およびテストされたアプリケーションは、クラウドにシームレスにリリースできます。
推奨サービスの組み合わせ
ECS、Virtual Private Cloud (VPC) 、およびExpress Connect。
関連ドキュメント
オートスケーリングアーキテクチャ
トラフィックベースのスケーラビリティ
ACKは、ネットワークトラフィックに基づいてワークロードのクラウドリソースの自動スケーリングをサポートします。 これにより、オフピーク時のトラフィックの急増やリソースの浪費によって引き起こされるシステム障害が防止されます。
メリット
迅速な対応
スケールアウトイベントは、ネットワークトラフィックがスケールアウトしきい値に達すると、数秒以内にトリガーされます。
自動スケーリング
スケーリングプロセスは自動化されています。 これにより、人間によるエラーが排除されます。
低コスト
ネットワークトラフィックが減少すると、コンテナは自動的にスケーリングされます。 これにより、リソースの使用量を最大化できます。
推奨サービスの組み合わせ
ECSとCloudMonitor
関連ドキュメント