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Dienste als Nomaden
Heute in AWS und morgen in Azure
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Microsoft MVP & Docker Captain
Markus Wehrle
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Minimierung der Abhängigkeiten
• The Ugly: Nutzung von existierenden Diensten
 Das schafftAbhängigkeiten
 Es macht auch nicht glücklich ( Performance)
 Aufwand durch native APIs
• The Good: Containerisierter Dienst
 Pflege wie alle anderen Dienste
 Nutzung von lokalem Storage
Implementierung
Skalierbarkeit
• Scale-Out / Scale-In
 ZusätzlicheContainer
bei steigenderLast
 Weniger Container
bei sinkender Last
• Keine manuellen Eingriffe
 Steuerung durch Monitoring
• Verlässlichkeit durch
Automatisierung
Hochverfügbarkeit
• Kompensation von Ausfällen
 Verlusteines Containers
 Ausfall eines Hosts
• Selbstheilung bei bekannten Fehlern
Existierende Lösungen?
• Sehr dynamischer Markt
• Viele Startups und Zukäufe
• Noch keine Marktkonsolidierung
• Do-it-yourself
 DRBD
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 Ceph
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Umzug zwischen Clouds
1. Hosts aus Ziel-Cloud hinzufügen
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2. Storage-System auf Ziel-Hosts erweitern
(Ausbalancieren der Daten abwarten)
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3. Dienste umziehen
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3. Dienste umziehen
4. Storage-System von Ursprungs-Hosts entfernen
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3. Dienste umziehen
4. Storage-System von Ursprungs-Hosts entfernen
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• Einheitliches Storage-Layer
 Ceph in Containern
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Dienste als Nomaden - Heute in AWS und morgen in Azure

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Dienste als Nomaden - Heute in AWS und morgen in Azure

  • 1. Dienste als Nomaden Heute in AWS und morgen in Azure Nicholas Dille Microsoft MVP & Docker Captain Markus Wehrle CEO @ xeam
  • 2. Wer sind wir? Nicholas Dille DevOps Engineer @ Haufe Group Microsoft MVP & Docker Captain Blogger Sprecher Buchautor Markus Wehrle CEO @ xeam Solution Architect @ Haufe Group
  • 4. Persistenz - The Good, the Bad and the Ugly Host Container Storage
  • 5. Minimierung der Abhängigkeiten • The Ugly: Nutzung von existierenden Diensten  Das schafftAbhängigkeiten  Es macht auch nicht glücklich ( Performance)  Aufwand durch native APIs • The Good: Containerisierter Dienst  Pflege wie alle anderen Dienste  Nutzung von lokalem Storage
  • 6. Implementierung Skalierbarkeit • Scale-Out / Scale-In  ZusätzlicheContainer bei steigenderLast  Weniger Container bei sinkender Last • Keine manuellen Eingriffe  Steuerung durch Monitoring • Verlässlichkeit durch Automatisierung Hochverfügbarkeit • Kompensation von Ausfällen  Verlusteines Containers  Ausfall eines Hosts • Selbstheilung bei bekannten Fehlern
  • 7. Existierende Lösungen? • Sehr dynamischer Markt • Viele Startups und Zukäufe • Noch keine Marktkonsolidierung • Do-it-yourself  DRBD  Glusterfs  Ceph  BeeGFS
  • 8. Umzug zwischen Clouds 1. Hosts aus Ziel-Cloud hinzufügen
  • 9. Umzug zwischen Clouds 1. Hosts aus Ziel-Cloud hinzufügen 2. Storage-System auf Ziel-Hosts erweitern (Ausbalancieren der Daten abwarten)
  • 10. Umzug zwischen Clouds 1. Hosts aus Ziel-Cloud hinzufügen 2. Storage-System auf Ziel-Hosts erweitern (Ausbalancieren der Daten abwarten) 3. Dienste umziehen
  • 11. Umzug zwischen Clouds 1. Hosts aus Ziel-Cloud hinzufügen 2. Storage-System auf Ziel-Hosts erweitern (Ausbalancieren der Daten abwarten) 3. Dienste umziehen 4. Storage-System von Ursprungs-Hosts entfernen
  • 12. Umzug zwischen Clouds 1. Hosts aus Ziel-Cloud hinzufügen 2. Storage-System auf Ziel-Hosts erweitern (Ausbalancieren der Daten abwarten) 3. Dienste umziehen 4. Storage-System von Ursprungs-Hosts entfernen 5. Ursprungs-Hosts entfernen
  • 13. Unser Stack • Einheitliches Storage-Layer  Ceph in Containern  Galera MySQL in Containern • Herausforderungen:  Stateless  Scale-Out  Neustart  Verlust  Recovery
  • 14. Demos • Galera aufbauen  Arbitrator starten  Ersten Knoten starten • Galera erweitern  Scale-Out