Private PaaS with Docker, spring cloud and mesos

1. Micro-services Architecture PaaS Multi-tenancy DevOps 도커와 스프링클라우드 그리고 메소스를 통한 Private PaaS 와 MSA 구축 장진영 uEngine.org (jyjang@uengine.org) 1

2. 강의에 앞서 • 설치 • Docker for windows • HTTPie è curl • pip • Python • Apache maven & Intelli-‐J è Spring Cloud • Java • Npm è Front-‐end server • Node.js • 소스 • http://github.com/TheOpenCloudEngine/uEngine5-‐base 2

3. 강의에 앞서 3 Back Channel – 질문 주세요

4. Agenda •성공적 서비스 구축의 필요한 기술 - 2시간 •퍼블릭 워크로드 분산 엔진 – 블루믹스 (클라우드 파운드리) 의 분석 - 2시간 • 앱 디플로이 • 자동 확장 설정 • 데브옵스 설정 통한 빌드 • 무정지 재배포 •프라이빗 PaaS 구축 하기 - 5시간 • 아키텍처 설명 • 구성요소별 설명 - 1시간 • 설치 방법 및 실습 – Docker, SWARM, Spring Cloud • 사용법 시나리오 •마이크로 서비스 아키텍처 기반 애플리케이션 샘플링 ㅡ BPM as a Service • 요구사항 설명 • 소프트웨어 구성 ㅡ 여러개의 서비스로 분리된 프로젝트 • api 이해 - hateoas 의 이해 • 프론트엔드 기술 • merge by front-end, Oauth 2.0 • 멀티테넌시 데이터의 연동 • 실습: 소스빌드, zuul server, eureka server 구성통한 로컬 개발 환경의 구성 • 실습: httpie 통한 api navigation, hybind 통한 navigation, vuejs 통한 화면 바인딩 •데브옵스 시나리오 - 2시간 • 애플리케이션 등록시 자동 개발기 배포 • 개발기에서 스테이징, 운영기의 무정지 재배포 • 새버전의 발생 ㅡ 테스트 자동화와 격리 배포 • 톨러런트 서비스 ㅡ 디도스 공격 자동 대처, 서킷 브레이크 4

5. Agenda •성공적 서비스 구축의 필요한 기술 - 2시간 •퍼블릭 워크로드 분산 엔진 – 블루믹스 (클라우드 파운드리) 의 분석 - 2시간 • 앱 디플로이 • 자동 확장 설정 • 데브옵스 설정 통한 빌드 • 무정지 재배포 •프라이빗 PaaS 구축 하기 - 5시간 • 아키텍처 설명 • 구성요소별 설명 - 1시간 • 설치 방법 및 실습 – Docker, SWARM, Spring Cloud • 사용법 시나리오 •마이크로 서비스 아키텍처 기반 애플리케이션 샘플링 ㅡ BPM as a Service • 요구사항 설명 • 소프트웨어 구성 ㅡ 여러개의 서비스로 분리된 프로젝트 • api 이해 - hateoas 의 이해 • 프론트엔드 기술 • merge by front-end, Oauth 2.0 • 멀티테넌시 데이터의 연동 • 실습: 소스빌드, zuul server, eureka server 구성통한 로컬 개발 환경의 구성 • 실습: httpie 통한 api navigation, hybind 통한 navigation, vuejs 통한 화면 바인딩 •데브옵스 시나리오 - 2시간 • 애플리케이션 등록시 자동 개발기 배포 • 개발기에서 스테이징, 운영기의 무정지 재배포 • 새버전의 발생 ㅡ 테스트 자동화와 격리 배포 • 톨러런트 서비스 ㅡ 디도스 공격 자동 대처, 서킷 브레이크 5

6. 성공적 서비스의 정의 • Economist Intelligence 에 의한 국제적 조사 • (293개 기업 CIO, 조사국가: 미국 39%, 영국 31%, 호주 30%)에 의하면, • 서비스의 제공 방식의 변화로 가장 많은 40% 로 대답한 것은 바로 ‘구독형 서 비스(Subscription Service)’의 도입 6

7. 성공적인 서비스들 7

8. PaaS 에게 기대하는 것들 8

9. 성공적 서비스로의 여정 운영자동화 • Business Continuity • Zero-‐downtime 수익화 • Subscription Business 구현 • Mashups • Multi-‐tenancy • Self-‐Serviced 마이크로 서비스 • Separation of Concerns Successful Service 9

10. 성공적 서비스로의 여정 운영자동화 • Business Continuity • Zero-‐downtime 수익화 • Subscription Business 구현 • Mashups • Multi-‐tenancy • Self-‐Serviced 마이크로 서비스 • Separation of Concerns 10

11. Creating Innovative Application : Develop or Mashup? Machine Learning Voice-‐ware IoT Not enough TIME! 11

12. Develop or Mashup? IBM Bluemix – Watson Micro Services 12

13. Develop or Mashup? IBM Bluemix – Writing Voice Ware 13

14. 14

15. 사례: 한일네트웍스의 카카오톡 챗봇 기반 자동응답 시스템 •1. Watson Conversation 서비스로 대화 서비스 만들기 •2. 내가 만든 채팅 서비스를 어플리케이션으로 노출하기 •3. 대화 내용으로 회의실 예약하기 •4. Node.js 어플리케이션 카카오톡과 연동하기 •5. [응용] 회의실 예약 조회 및 취소 기능 추가하기 •6. [심화] 예약 시간이 되면 ChatBot이 알려주기 (텔레그램) 15

16. Share more, More cheap offering, More Competitive in the market ! Share less, More easy& Secure ! Creating Innovative Application Multi-‐tenancy Support 16

17. SaaS Maturity Model 17

18. 가입자A의 앱설정 가입자B의 앱설정 * 멀티태넌시 지원 기능은 금번 사업 범위에 비포함 * 향후 현재 R&D문서관리 등은 멀티태넌트 전환이 필요함 2. 도입기관별 입력 항목 변경 3. 도입기관별 판정로직 설정 1. 도입기관 브랜드 설정 Multi-‐tenancy Support Metadata-‐based 18

19. Multi-‐tenancy Support Self Service 19

20. Multi-‐tenancy Support Self Service 20

21. Tenant-aware! Inject tenant-specific logics, workflows, brand Tenant-specific Store Multi-‐tenancy Support SPOSAD Architecture 21

22. Tenant-‐specific Customization > Custom Database Schema > Shared Database vs. Shared schema Rigid, shared table Extension tables Datatype-specific pivot tables Private tables Universal table with XML document Universal table Supporting Multi-‐tenancy 어떤 DB 구조로 설계해야 하나요? 22

23. Supporting Multi-‐tenancy Force.com: Multi-‐tenant Kernel 23

24. Supporting Multi-‐tenancy NoSQL databases 1. Inherent multi-‐tenancy -‐ Schema Free 2. High Performance -‐ Horizontally scalable and Memory cache 3. Web optimized – Query results are JSON -‐ data can be parsed by web browser directly and performantly. Additionally -‐ 4. Easy to implement Analytic services (MR) and Full Text Search 5. Event-‐driven Transaction-‐don't have to care about CQRS something 6. Some NoSQL products (Couchbase, Cassandra) provides pessimistic locking and ANSI SQL (Join Query) -‐ easily migrate to them. 24

25. Supporting Multi-‐tenancy Libraries and tools for Multi-‐tenancy support • Multi-‐tenancy Database Frameworks • JPA @Discriminator annotation (Hibernate, EclipseLink) • Athena Framework • Spring Cloud • Corent-‐technology’s JDBC/ODBC proxy • Metadata framework (SPOSAD) • IBM J9 JVM -‐ @TenantScope annotation • Athena Framework • Adaptive Object Model • Metaworks4.io 25

26. Adaptive Object Model 26 http://adaptiveobjectmodel.com • Class Definition model in instance level • Definition can be stored in a XML file or database. • Very Flexible to Extend • Polymorphism for multi-‐tenant Drawbacks: • Hard to read code • Error-‐prone

27. Reflection + AOM 27 • Since Java 1.2 • Java Class definition can be accessible with Reflection APIs • For the concrete part, Get the Metadata from Class Definition • For the flexible part, use the AOM

28. Annotation + Reflection + AOM 28 • Since Java 1.5 • Rather use separated XML files, use @ for specifying additional (user-‐defined) metadata for class definition

29. Supporting Multi-‐tenancy NoSQL databases 1. Inherent multi-‐tenancy -‐ Schema Free 2. High Performance -‐ Horizontally scalable and Memory cache 3. Web optimized – Query results are JSON -‐ data can be parsed by web browser directly and performantly. Additionally -‐ 4. Easy to implement Analytic services (MR) and Full Text Search 5. Event-‐driven Transaction -‐ don't have to care about CQRS something 6. Some NoSQL products (Couchbase, Cassandra) provides pessimistic locking and ANSI SQL (Join Query) -‐ easily migrate to them. 29

30. 사례: 소프트웨어인라이프 Docswave.com (전자결재시스템) • 구글앱엔진의 멀티테넌시 (SPOSAD) 아키텍처 기반 멀티테넌시 • 테넌트별 • 조직도 • 결재 프로세스 • 양식 • 테마 • 등을 회사별로 설정 관리 30

31. 성공적 서비스로의 여정 운영자동화 • Business Continuity • Zero-‐downtime 수익화 • Subscription Business 구현 • Mashups • Multi-‐tenancy • Self-‐Serviced 마이크로 서비스 • Separation of Concerns 31

32. DevOps: Issues Continuous Delivery 32 Company Deploy Frequency Deploy Lead Time Reliability Customer Responsiveness Amazon 23,000 / day Minutes High High Google 5,500 / day Minutes High High Netflix 500 / day Minutes High High Facebook 1 / day Hours High High Twitter 3 / week Hours High High Typical enterprise Once every 9 months Months or quarters Low / Medium Low / Medium 출처: 도서 The Phoenix Project Amazon,

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