【勉強会メモ】GCPUG Kansai 〜 Cloud Next Extended ～

gcpug-osaka.connpass.com

• 日時：2019/05/14(火) 19:00 〜 22:00
• 場所：グランフロント大阪 ナレッジキャピタル ナレッジサロン プレゼンテーションラウンジ

4月に開催された Google Cloud Next '19 San Francisco の振り返りイベントです。開催当日に大阪リージョンがローンチという記念日的なイベントでもありました。

cloudplatform-jp.googleblog.com

発表を聞きながら調べたネット上の参考情報のリンクも添えておきます。私が独自に調べたものなので発表者の意図に沿っていないものはあるかもしれませんがご了承ください。

Anthos, Cloud Run, & GKE Sandbox

Google　Ian Lewis さん

Anthos（アンソス）

cloud.google.com

• アプリケーションをモダナイズ
• ポリシーオートメーション
• 一貫したエクスペリエンス
  • オンプレでGKEを使う機能も含まれている

www.publickey1.jp

Istio

istio.io

• Service Mesh
  • TLS⇒プロキシ間の通信
  • Service Registry⇒サービスの依存関係
  • Authentication⇒リクエストの認証
  • Policy⇒提供のポリシー

qiita.com

GKE On-Prem

• GKEの使い方をオンプレでも可能になる

Anthos Configuration Management

• Config Management
• Git push-to-deploy

Cloud Run

• サーバレスプラットフォーム
• コンテナイメージを使ってサーバレスを実現

www.publickey1.jp

Serverless containers, where you want them

• Cloud Run
• Cloud Run on GKE

Knativeベース

cloud.google.com

• HTTPのイベントに応じてスケール
• Knative自体はk8sベース

www.apps-gcp.com

GKE Sandbox beta

cloud.google.com

• 信頼されていないコードを動かすランタイム環境

gVisor

• GKE Sandboxの中で使っている
• Linuxを偽装したようなOSのカーネルになる

www.publickey1.jp

機械学習関連

Google　佐藤 一憲 さん

AutoML Tables Beta

cloud.google.com

• 機械学習使っていない人におすすめ
• 機械学習の開発を自動化

機械学習技術により自動化

• 学習
• 学習データの評価
• 型の自動認識
• 欠損値の埋め方、外れ値の検出
• モデルの選択
• 機械学習の開発のための機械学習を使う
• Kaggleのお題をAutoMLを使ってやらせたら上位500位ぐらいに入る

medium.com

AI Platform

cloud.google.com

• データサイエンティスト向け機能

AI Hub

cloud.google.com

• 公開されているNotebookのサンプルをボタン1つで自分のGCP内で開いて試せる

AI Platform Notebooks

cloud.google.com

• BigQueryやTensorflowなどを使って試せる

Kubeflow

• コンテナ型で機械学習が動く
• ローカルとAI PlatformとKubeflowとでコードが変わるのを統一化

BQML

cloud.google.com

• Tensorflowが使えるようになった

medium.com

• BigQuery上で画像検索
• 画像の特徴が似ているものを見つける

Cloud TPU Pods

※おまけ：I/O 2019で発表

• Cloud TPU Podを使ったスパコンができた
• v2とv3
• GPUよりコストが安い

gigazine.net

A cloud made for Osaka

Google　Kirill Tropin さん

• 大阪リージョンについての説明（英語）
• 大阪リージョンを使ったGCPのデモ
• VMのスナップショットを東京・大阪間で共有してそれぞれで保管できる

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LT

Cloud Run -Quickstartの1歩先-

ちまめ@rito さん

speakerdeck.com

Quickstart Cloud Run

cloud.google.com

• 要は以下の2コマンド

  • gcloud builds submit
  • gcloud beta run deploy

• 実際のアプリケーションはそうはいかない

• 特にデータを使うやつ⇒Cloud SQL

Cloud SQLへの接続

• Cloud SQL proxy使ってつなぐ
• 実行するDockerイメージにオプション付与
• --add-cloudsql-instancesオプションにより実行するDockerコンテナにCloud SQL Proxyが自動的に設定される

アプリケーションからの接続

• Cloud SQL Proxyの設定をすることで
• /cloudsql/以下のパスにunix cocketファイルが生成されるので接続する

gcloud builds submit でのもうひとつの課題

• Dockerイメージビルドが常にフルビルド
• キャッシュがきかない

Kaniko

github.com

使い方

• コマンド
• ビルド設定のyamlファイル

これだけで2分30秒⇒30秒になった

まだ完璧ではない

• Cloud Memory Sotre使えない
• VPC対応は時間がかかる

GCP大阪リージョンとレイテンシ

salamander さん

docs.google.com

GCP ping で簡単にレイテンシ計測

• だいたい東京・大阪は8ms
• 自宅とGCP大阪は16ms
• Azure西日本（大阪）とGCP大阪は17ms
• AWS大阪とGCP大阪1ms
• さくら大阪とGCP大阪2ms

なぜ？

• 自宅からGCP大阪経路
  • 東京のエッジルータにパケットが迂回している
• GCP大坂からAzure西日本の経路も東京のエッジルータを迂回している
• 自宅からyoutubeなどは5ms
  • 東京を迂回しない

まとめ

• 大阪リージョンができたからといって必ずしもレイテンシが小さくなるとは限らない
• 時間がたてば大阪にもエッジルーターができて改善されるかも