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10. – 13.12.2018
Frankfurt am Main
#ittage
Steinzeit war gestern!
Vielfältige Wege der Cloud-nativen Evolution.
Mario-Leander Reimer
Cheftechnologe, QAware GmbH
Contact Details
Mail: mario-leander.reimer@qaware.de
Twitter: @LeanderReimer
Github: https://github.com/lreimer/
12.12.2018
2
Developer && Architect
20+ years of experience
#CloudNativeNerd
Open Source Enthusiast
Speaker && Author
DISRUPT
3
INDUSTRIALIZE
OPEX SAVINGS
(automation & utilization)
ANTIFRAGILITYHYPERSCALE
TRAFFIC, DATA, FEATURES
DEVOPS &
CONTINUOUS DELIVERY
SPEED
Cloud
Es braucht neue Infrastruktur für moderne Anwendung.
4
Mein Unternehmen
Cloud
Private Cloud
Mein
Unter-
nehme
n
Internet
Cloud
Mein Unternehmen
Mein
Unter-
nehmen
Internet
Cloud
Cloud
Internet
Cloud
Cloud
Cloud
Public Cloud
Hybrid Cloud
Multi Cloud
A <<System / Plattform>>
IO Business Applications (BDR)
A <<Ext. System>>
Saferpay
A <<System>>
SMTP.MUC
A <<System>>
SOFAK
Berechtigter Dritter (PKW),
Berechtigter Dritter (Motorrad)
A <<System>>
P-CODE (BDR)
A <<Subsystem>>
Tuner APP (BDR)
A <<Subsystem>>
VIN Decoder (BDR)
A <<System>>
ITSM SUITE
OSMC User Security Context
A <<System>>
Integrierte Web-Applikation
B2I Security Context
B2I Security Context
A <<System>>
OSMC (BDR)
H <<System>>
Fahrzeug
H <<System>>
Fahrzeuginterface (PTT)
I <<System>>
LAAS
A <<System>>
AOS (BDR)
A <<Subsystem>>
AOS-TS (BDR)
B2I Security Context
A <<System>>
B2I-UA (BDR)
A <<Ext. System>>
BZAFS
A <<System>>
Group Directory
A <<System>>
APRIL (BDR)
A <<System>>
Integr. Client-Appl.
OSS Tech Security Context
(OSS Client Zertifikat)
A <<System>>
externes System
B2I-UB DB
AOS-TS DB
OSMC DB
AOS DB
P-CODE DB
B2I Security Context
I <<Execution Unit>>
OpenShift CNAP
A <<System>>
Billing Service
A <<System>>
Payment Service
A <<System>>
Process Service
A <<Ext. System>>
ASBC
A <<Ext. System>>
SAP (EAI/TBB)
5
Hyperscale, Antifragilität und Continuous Delivery sind
Treiber für die Evolution von Bestandssystemen.
6
Hyperscale, Antifragilität und Continuous Delivery sind
Treiber für die Evolution von Bestandssystemen.
Stateful Webapp,
Stateful Webapp,
GFv4
Spring MVC, DB
A <<System>>
OSMC (BDR)
7
Hyperscale, Antifragilität und Continuous Delivery sind
Treiber für die Evolution von Bestandssystemen.
Liferay Portal
GFv3, Portlets,
DB
A <<System>>
AOS (BDR)
Stateful Webapp,
Stateful Webapp,
GFv4
Spring MVC, DB
A <<System>>
OSMC (BDR)
8
Hyperscale, Antifragilität und Continuous Delivery sind
Treiber für die Evolution von Bestandssystemen.
Stateless ESB, GFv4
No UI, No Database
A <<System>>
APRIL (BDR)
Liferay Portal
GFv3, Portlets,
DB
A <<System>>
AOS (BDR)
Stateful Webapp,
Stateful Webapp,
GFv4
Spring MVC, DB
A <<System>>
OSMC (BDR)
9
Lassen sich unsere Bestandssysteme mit vertretbarem
Aufwand in Richtung Cloud entwickeln?
Containerization
12-Factor App Principles
Microservices
Cloud-native Apps
Monolithic Deployment
Traditional Infrastructure
10
Lassen sich unsere Bestandssysteme mit vertretbarem
Aufwand in Richtung Cloud entwickeln?
Containerization
12-Factor App Principles
Microservices
Cloud-native Apps
Monolithic Deployment
Traditional Infrastructure
11
Lassen sich unsere Bestandssysteme mit vertretbarem
Aufwand in Richtung Cloud entwickeln?
Containerization
12-Factor App Principles
Microservices
Continuous Delivery
Monolithic Deployment
Traditional Infrastructure
Fakten schaffen. Es braucht eine belastbar Aufwands-
und Ressourcenprognose.
12
Software-Analyse
Statische Analyse mit Windup, …
Architektur Analyse mit S101, …
Fragenkatalog
Welche Komplexität hat das System?
Welche Musterlösung verwendet das System?
Welche Technologien werden verwendet?
Proof of Concepts
Migration von Bibliotheken
Migration verschiedener Apps
Know How
Erfahrung aus anderen Migrationen
Kontenrahmen
Eingespieltes Team
Aufwandsprognosewerkzeug
EAM-Tool
13
Beispiel für einen Migration Issue Report von
Wertvoll Findings, aber auch zahlreiche False Positives.
14
Ein Migrations-Kochbuch definiert, wo und wie welche
Migrations-Maßnahmen umgesetzt werden.
Experten-Schätzung Erfahrungen aus PoCs
Fragebogen: Typische Fragen und ihre Motivation.
15
1. Technology Stack (e.g. OS, appserver, jvm)
2. Benötigte Resourcen (memory, CPU cores)
3. Braucht Storage (local/remote storage, write mode,
data volume)
4. Spezielle Anforderungen (native libs, special
hardware)
5. Inbound und Outbound Protocols (protocol stack,
TLS, multicast, dynamic ports)
6. Ability to Execute (regression/load tests, business
owner, dev knowhow, release cycle, end of life)
7. Client Authentifizierung (e.g. SSO, login, certificates)
• What images to provide?
• How many applications will be hard or
inefficient to schedule? (> 3 GB RAM, > 2
cores)?
• What storage solutions to provide?
• What applications will be hard or impossible
to be containerized?
• Are there any non cloud-friendly protocols?
• How risky is the migration? Is the migration
maybe not required?
• What IAM and security mechanisms haveto
be ported to the cloud?
Anwendungen können auf fünf verschiedene Wege
migriert werden.
16
0. Don‘t: Die Anwendung eignet sich nicht für die Cloud. Don‘t migrate!
1. Replace: Anwendungen abmanagen oder durch neue Anwendungen ersetzen.
2. Rehost: Die Anwendung as-is auf neue (virtuelle) Hosts umziehen.
3. Refactor: Die Anwendung möglichst ohne funktionale Änderung so anpassen, dass sie auf
einer Cloud-Plattform (Kubernetes, OpenShift, …) und der darauf verfügbaren Ausführungs-
plattform (Container, OS, JDK, AppServer) läuft.
4. Revise: Die Anwendung so anpassen, dass sie die Möglichkeiten und Vorteile der Cloud-
Plattform möglichst gut ausnutzt. Die wesentlichen Design Prinzipien Cloud-nativer Apps
werden dabei soweit vertretbar berücksichtigt.
5. Rebuild: Anwendung neu bauen oder im großen Stil umbauen. Als Cloud Native Anwendung,
geschnitten in Microservices und API getrieben.
Wichtige Design Prinzipien Cloud-nativer Applikationen
dienen als Leitplanken für benötigte Umbauten.
17
Design for Distribution: Containers; Microservices; API getriebene Entwicklung.
Design for Automation: Automatisierung von Dev & Ops Tasks.
Design for Resiliency: Fehlertolerant und selbstheilend.
Design for Elasticity: Skaliert dynamisch und reagiert auf Stimuli.
Design for Performance: Responsive; Concurrent; Ressourcen effizient.
Design for Delivery: Kurze Roundtrips und automatisierte Provisionierung.
Design for Diagnosability: Cluster-weite Logs, Metriken und Traces.
Design for Security: Abgesicherte Endpunkte, API-Gateways, E2E-Encryption.
18
Ein gestuftes Vorgehen macht die Migration planbar, die
technologischen Risiken werden leichter beherrschbar.
Loosely coupled microservices.
Scales dynamically based on load.
Level 3: Cloud Native
Fault tolerant and resilient design.
Metrics and monitoring built-in.
Level 2: Cloud Resilient
Adheres to the 12-factor app principles.
Cloud friendly app server runtime.
Level 1: Cloud Friendly
Executed as self-contained image.
Runs on virtualized HW and file system.
Level 0: Cloud Ready
https://www.opendatacenteralliance.org/docs/architecting_cloud_aware_applications.pdf
Exponentielle Migration für Massen-Migrationen.
19
Applikations-Migration
Industrialisierung
„Säge schärfen“
Tranchen
Governance-
Aufwände
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
Massen-Migration
Anzahl an gleichzeitig
migrierte Systeme
Exponentielle Migration für Massen-Migrationen.
20
Industrialisierung
„Säge schärfen“
• Grundvoraussetzungen schaffen
• Know-How im Kernteam aufbauen
• Migrations-Tranchen bestimmen
• Stabilisatoren (Cookbooks, Halbzeuge, ...)
• Katalysatoren (SEU, CI/CD, …)
Exponentielle Migration für Massen-Migrationen.
21
Massen-Migration
• Migration im 2-er Team.
• Jedes Migrations-Team unterstützt dann 2
weitere Migrations-Teams
• Die Applikationsverantwortlichen migrieren
ihr System selbst. (falls möglich)
QAware 22
Wie lassen sich wesentliche Crosscutting Concerns
schnell und einfach nachrüsten?
QAware 23
Wie lassen sich wesentliche Crosscutting Concerns
schnell und einfach nachrüsten?
Option 1) Nachrüsten von Metriken, Health Endpoints,
und Resilienz durch Verwendung von OSS Bibliotheken.
24
<dependencies>
<dependency>
<groupId>io.dropwizard.metrics</groupId>
<artifactId>metrics-core</artifactId>
<version>${metrics.version}</version>
</dependency>
</dependencies>
Verwendung von Dropwizard Metrics für
Metriken und Health Endpoints
Einfache Integration in Enterpise Anwendungen
Definition von Custom Health Checks möglich
Verwendung als Liveness und Readiness
Probes
Verwendung von Netflix Hystrix für den
resilienten Aufruf von Fremdsystemen
Einfache Integration in Enterprise Anwendungen
Circuit Breaker und Bulk Heading
Integriert sich nahtlos mit Dropwizard Metrics
<dependencies>
<dependency>
<groupId>com.netflix.hystrix</groupId>
<artifactId>hystrix-core</artifactId>
<version>${hystrix.version}</version>
</dependency>
</dependencies>
Option 2) Container Orchestrierungsmuster.
25http://blog.kubernetes.io/2015/06/the-distributed-system-toolkit-patterns.html
1. Sidecar Container:
Erweitern das Container Verhalten
Log Extraction / Reformating (fluentd, logstash)
Scheduling (cron, quartz)
2. Ambassador Container:
Proxy Communication
TLS Tunnel (Stunnel, ghostunnel, Istio)
Circuit Breaking (linkerd, Istio)
Request Monitoring (linkerd, Istio)
3. Adapter Container:
Stellt eine standardisierte Schnittstelle bereit
Monitoring (Prometheus)
Configuration (ConfigMaps, Secrets, …)
26
loosely coupled
stateless
27
Components All Along the Software Lifecycle.
DESIGN
 Complexity unit
 Data integrity unit
 Coherent and cohesive
features unit
 Decoupled unit
RUN
 Release unit
 Deployment unit
 Runtime unit
(crash, slow-down, access)
 Scaling unit
n:1
BUILD
 Planning unit
 Team assignment unit
 Knowledge unit
 Development unit
 Integration unit
1:1
28
Dev Components Ops Components?:1
System
Subsystems
Components
Services
Unser Ausgangspunkt
DecompositionTrade-Offs
Microservices
Nanoservices
Macroservices
Monolith
+ Flexiblere Skalierung möglich
+ Runtime Isolation (Crash, Slow-Down, …)
+ Unabhängige Releases, Deployments, Teams
+ Bessere Ressourcennutzung
− Verteilungsschulden: Latenz
− Steigende Infrastruktur Komplexität
− Steigende Troubleshooting Komplexität
− Steigende Integration-Komplexität
29
„Decomposing the Monolith“: Vorher.
Base Runtime (Mule ESB 3.7)
Monitorin
g
Finance
Adapte
r
Loggin
g
Cert
Adapte
r
Vehicle
Adapte
r
Commerc
ial
Adapter
Securit
y
Server-OSB Runtime
Tracing
…
Portal
Adapter
B2I
Adapte
r
Session
Adapter
Log
Adapte
r
Score
Adapte
r
Legacy
Adapte
r
Togglz
FASTA
Adapte
r
Alle fachlichen Komponenten und
Schnittstellen in einer riesigen,
gemeinsamen Deployment
Einheit
Querschnittskomponente
n
Aufgabe: finde die richtigen Sollbruchstellen.
30
31
„Decomposing the Monolith“: Nachher.
Base Runtime (Mule ESB 3.7)
Monitorin
g
B2I
Adapte
r
Loggin
g
User
Adapte
r
Portal
Adapte
r
Integratio
n
Adapter
Securit
y
APRIL AOS Deployment
Tracing
… Base Runtime (Mule ESB 3.7)
Monitorin
g
Loggin
g
Commerc
ial
Adapter
Securit
y
APRIL Commercial
Deployment
Tracing
Base Runtime (Mule ESB 3.7)
Monitorin
g
Loggin
g
Vehicle
Adapter
Securit
y
APRIL Vehicle
Deployment
Tracing
Base Runtime (Mule ESB 3.7)
Monitorin
g
Loggin
g
Finance
Adapter
Securit
y
APRIL Finance
Deployment
Tracing
Base Runtime (Mule ESB 3.7)
Monitorin
g
Score
Adapte
r
Loggin
g
FASTA
Adapte
r
Cert
Adapte
r
OSS
Legacy
Adapter
Securit
y
APRIL Client Deployment
Tracing
…
Ein Deployment pro
System-Context
90% der Bestandsapplikationen sind Zustandsbehaftet.
100% der Applikationen haben mehr als eine Instanz.
32
Session Stickyness:
Funktioniert nicht in der Cloud!
Ist, je nach Plattform, proprietär und funktioniert anders als bisher.
Session Persistence:
Über die Datenbank: möglicherweise hoher Einfluss auf die Performance.
Per Cookie: möglicherweise hoher Einfluss auf die Performance.
Session Synchronization:
Kein Multicast-Support in der Cloud!
Application Server: funktioniert oft nicht. Benötigt häufig Multicast oder statische Host Liste.
In-memory Data Grids:
Hazelcast – ($$$ for TLS)
Apache Ignite. Done.
33
Monolithic UI
Vehicle
Monolithic Database
Measures
Parts
Documents
Warranty
Search
CrossCutting
RESTAPIs
Tempel-Architektur zur schrittweisen Dekomposition.
Transform: ein Teil der Bestandsfunktionalität wird extrahiert
und in ein neues, modernes System eingebaut.
Coexist: beide Systeme koexistieren für eine Zeit. Aufrufe
der alten Funktionalität werden umgeleitet.
Eliminate: alte Funktionalität wird aus dem Bestandssystem
entfernt sobald diese nicht mehr genutzt wird.
Eignet sich besonders für Web- oder API-Monolithen.
Problematisch bei Non-RESTful URL Strukturen.
Schrittweise Evolution und Cloud-nativer Neubau mit
dem Strangler Pattern.
34https://martinfowler.com/bliki/StranglerApplication.html
DevOps, Continuous Integration & Deployment and
Feedback is all about People, Processes and Tools.
36
Veränderte Vorgehen bei Absicherung, Deployment und
Betrieb erfordern ein Umdenken und zusätzliche Skills.
37
Software Industrialisierung ist eine Schlüsselanforderung
für erfolgreiches DevOps und Continuous Delivery.
38
Hoher Automatisierungsgrad von arbeits-
intensiven und wiederkehrenden Tasks
Bessere Software-Qualität durch eine
abgestimmte Tool-Chain
Mehr Produktivität und Zufriedenheit der
Entwickler-Teams
Bessere Kosten-Effizienz und
Wettbewerbsfähigkeit
Everything-as-code
Nutzung einer Agile Delivery Tool Chain
Migration aller Repositories von SVN nach Git mit
voller Historie innerhalb 1 Woche
Anpassung und Migration aller Jenkins Build-Jobs
auf neue Build Infrastruktur
More improvements to come …
Durch die Evolution der Build Toolchain werden schnelle
Roundtrips und effiziente Feature Entwicklung möglich.
39
Drastisch reduzierte Build-Zeiten für mehr
Produktivität und Qualität
Migration von Bestandsprojekten mit Augenmaß
https://gradle.org/gradle-vs-maven-performance/
40
41
42
43
Eine mögliche Continuous Integration & Deployment
Pipeline. Andere Projekte, andere Pipelines.
Evolution der Test-Pyramide für ein agiles Vorgehen.
44
http://www.agilecoachjournal.com/2014-01-28/the-agile-testing-pyramid
Evolution der Test-Pyramide für ein agiles Vorgehen.
45
http://www.agilecoachjournal.com/2014-01-28/the-agile-testing-pyramid
ManuelleTests
Hoher Testautomatisierung auf den
unteren Ebenen ist häufig vorhanden.
Hoher Anteil an manuellen Test auf den
oberen Ebenen mündet in langen,
und aufwändigen Absicherungs-Zyklen
Testautomatisierung auf den oberen
Ebenen ist
gut für Regressionstests geeignet
reduziert manuelle Test-Aufwände
Mythen (?) der Test-Pyramide:
Langsame Ausführungsgeschwindigkeit
Aufwändig in der Umsetzung
Fehleranfällig und schlechte Wartbarkeit
Evolution der Test-Pyramide für ein agiles Vorgehen.
46
UnitTests
Acceptance
Tests
UI
Tests
Anzahl der Tests
AngenommeneAusführungskosten
Evolution hin zu einem „Test-Haus“ ist möglich.
47
Unit Tests
Acceptance Tests
Load Tests
Schnittstellen Tests
Security Tests
Infrastructure Tests
End-2-End Tests
Exploratory Test
Leichtgewichtige Umsetzung als natürlich-sprachliche
Test- und Automatisierungs-DSL
Industrialisierte Migration aller Deployment Artefakte für
eine schnelle und einheitliche Containerisierung.
48
Legacy Staging Tool
XML Files
kompose
OpenShift Deployment
YAML Files
Dockerfile +
docker-compose.yml
go2cnap
Local Development Cloud DeploymentTraditional Deployment
version: '3'
services:
postgres:
...
april-aos-runtime:
image: april-aos-runtime:1.0.1
environment:
- DB_HOST=postgres
- DB_PORT=1527
- DB_USER=${DB_USER}
- DB_PASSWORD=${DB_PASSWORD}
depends_on:
- postgres
ports:
- "8080:8080"
networks:
- april-net
Docker Compose für die einfache, lokale Entwicklung.
49
$ docker-compose build
$ docker-compose up –d --build
$ docker-compose logs
$ docker-compose down
resources:
# CPU is specified in units of cores
# Memory is specified in units of bytes
# required resources for a Pod to be scheduled and started
requests:
memory: "128Mi"
cpu: "1"
# the Pod will be restarted if limits are exceeded
# so be careful not to set them too low!
limits:
memory: "1Gi"
cpu: "2"
Define Resource Constraints Carefully.
50
-XX:+UnlockExperimentalVMOptions -XX:+UseCGroupMemoryLimitForHeap
-XX:ParallelGCThreads=2 -XX:ParallelGCThreads=2
-server
-Xmx320m -Xss256k -XX:MaxMetaspaceSize=160m -XX:CompressedClassSpaceSize=32m
# Do not use G1GC?
-XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+UseParNewGC -XX:NewRatio=1 -XX:+CMSParallelRemarkEnabled
# Use for small heaps on 64-bit VMs
-XX:+AggressiveOpts -XX:+UseCompressedOops -XX:+UseCompressedClassPointers
# optional
-XX:+UnlockDiagnosticVMOptions -XX:NativeMemoryTracking=summary
Tame and Tune your JVM for Cloud Infastructure!
51
Since jdk8_131
Extra memory settings
GC tuning.
Fancy tuning.
Diagnostics.
Lessons Learned
Viele Bestandssysteme lassen sich mit vertretbarem
Aufwand in Richtung Cloud entwickeln. Aber ...
53
… alles mit Augenmaß.
Kein naiiver „as-is into Containers“ Ansatz!
Nicht auf biegen und brechen, egal ob das System geeignet ist oder nicht!
Nicht jeder Infrastruktur-Baustein muss gleich mit in die Cloud!
Während der Migrationsphase wird es unerwartete Inkompatibilitäten geben, die sicherlich lösbar sind.
Test the Waters! Frühe Proof of Concepts helfen enorm.
Ein Invest in CI/CD Umgebungen und Prozesse sowie automatisierte Tests ist absolut notwendig.
Es ist ein Umdenken auf allen Ebenen notwendig. IT, Product Owner, Tester, …
And don‘t forget about Security!!!
12.12.2018
QAware 54
Mario-Leander Reimer
mario-leander.reimer@qaware.de
@LeanderReimer xing.com/companies/qawaregmbh
linkedin.com/company/qaware-gmbh slideshare.net/qaware
twitter.com/qaware
youtube.com/qawaregmbh
github.com/qaware

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Steinzeit war gestern! Wege der cloud-nativen Evolution

  • 1. 10. – 13.12.2018 Frankfurt am Main #ittage Steinzeit war gestern! Vielfältige Wege der Cloud-nativen Evolution.
  • 2. Mario-Leander Reimer Cheftechnologe, QAware GmbH Contact Details Mail: mario-leander.reimer@qaware.de Twitter: @LeanderReimer Github: https://github.com/lreimer/ 12.12.2018 2 Developer && Architect 20+ years of experience #CloudNativeNerd Open Source Enthusiast Speaker && Author
  • 3. DISRUPT 3 INDUSTRIALIZE OPEX SAVINGS (automation & utilization) ANTIFRAGILITYHYPERSCALE TRAFFIC, DATA, FEATURES DEVOPS & CONTINUOUS DELIVERY SPEED Cloud
  • 4. Es braucht neue Infrastruktur für moderne Anwendung. 4 Mein Unternehmen Cloud Private Cloud Mein Unter- nehme n Internet Cloud Mein Unternehmen Mein Unter- nehmen Internet Cloud Cloud Internet Cloud Cloud Cloud Public Cloud Hybrid Cloud Multi Cloud
  • 5. A <<System / Plattform>> IO Business Applications (BDR) A <<Ext. System>> Saferpay A <<System>> SMTP.MUC A <<System>> SOFAK Berechtigter Dritter (PKW), Berechtigter Dritter (Motorrad) A <<System>> P-CODE (BDR) A <<Subsystem>> Tuner APP (BDR) A <<Subsystem>> VIN Decoder (BDR) A <<System>> ITSM SUITE OSMC User Security Context A <<System>> Integrierte Web-Applikation B2I Security Context B2I Security Context A <<System>> OSMC (BDR) H <<System>> Fahrzeug H <<System>> Fahrzeuginterface (PTT) I <<System>> LAAS A <<System>> AOS (BDR) A <<Subsystem>> AOS-TS (BDR) B2I Security Context A <<System>> B2I-UA (BDR) A <<Ext. System>> BZAFS A <<System>> Group Directory A <<System>> APRIL (BDR) A <<System>> Integr. Client-Appl. OSS Tech Security Context (OSS Client Zertifikat) A <<System>> externes System B2I-UB DB AOS-TS DB OSMC DB AOS DB P-CODE DB B2I Security Context I <<Execution Unit>> OpenShift CNAP A <<System>> Billing Service A <<System>> Payment Service A <<System>> Process Service A <<Ext. System>> ASBC A <<Ext. System>> SAP (EAI/TBB) 5 Hyperscale, Antifragilität und Continuous Delivery sind Treiber für die Evolution von Bestandssystemen.
  • 6. 6 Hyperscale, Antifragilität und Continuous Delivery sind Treiber für die Evolution von Bestandssystemen. Stateful Webapp, Stateful Webapp, GFv4 Spring MVC, DB A <<System>> OSMC (BDR)
  • 7. 7 Hyperscale, Antifragilität und Continuous Delivery sind Treiber für die Evolution von Bestandssystemen. Liferay Portal GFv3, Portlets, DB A <<System>> AOS (BDR) Stateful Webapp, Stateful Webapp, GFv4 Spring MVC, DB A <<System>> OSMC (BDR)
  • 8. 8 Hyperscale, Antifragilität und Continuous Delivery sind Treiber für die Evolution von Bestandssystemen. Stateless ESB, GFv4 No UI, No Database A <<System>> APRIL (BDR) Liferay Portal GFv3, Portlets, DB A <<System>> AOS (BDR) Stateful Webapp, Stateful Webapp, GFv4 Spring MVC, DB A <<System>> OSMC (BDR)
  • 9. 9 Lassen sich unsere Bestandssysteme mit vertretbarem Aufwand in Richtung Cloud entwickeln? Containerization 12-Factor App Principles Microservices Cloud-native Apps Monolithic Deployment Traditional Infrastructure
  • 10. 10 Lassen sich unsere Bestandssysteme mit vertretbarem Aufwand in Richtung Cloud entwickeln? Containerization 12-Factor App Principles Microservices Cloud-native Apps Monolithic Deployment Traditional Infrastructure
  • 11. 11 Lassen sich unsere Bestandssysteme mit vertretbarem Aufwand in Richtung Cloud entwickeln? Containerization 12-Factor App Principles Microservices Continuous Delivery Monolithic Deployment Traditional Infrastructure
  • 12. Fakten schaffen. Es braucht eine belastbar Aufwands- und Ressourcenprognose. 12 Software-Analyse Statische Analyse mit Windup, … Architektur Analyse mit S101, … Fragenkatalog Welche Komplexität hat das System? Welche Musterlösung verwendet das System? Welche Technologien werden verwendet? Proof of Concepts Migration von Bibliotheken Migration verschiedener Apps Know How Erfahrung aus anderen Migrationen Kontenrahmen Eingespieltes Team Aufwandsprognosewerkzeug EAM-Tool
  • 13. 13 Beispiel für einen Migration Issue Report von Wertvoll Findings, aber auch zahlreiche False Positives.
  • 14. 14 Ein Migrations-Kochbuch definiert, wo und wie welche Migrations-Maßnahmen umgesetzt werden. Experten-Schätzung Erfahrungen aus PoCs
  • 15. Fragebogen: Typische Fragen und ihre Motivation. 15 1. Technology Stack (e.g. OS, appserver, jvm) 2. Benötigte Resourcen (memory, CPU cores) 3. Braucht Storage (local/remote storage, write mode, data volume) 4. Spezielle Anforderungen (native libs, special hardware) 5. Inbound und Outbound Protocols (protocol stack, TLS, multicast, dynamic ports) 6. Ability to Execute (regression/load tests, business owner, dev knowhow, release cycle, end of life) 7. Client Authentifizierung (e.g. SSO, login, certificates) • What images to provide? • How many applications will be hard or inefficient to schedule? (> 3 GB RAM, > 2 cores)? • What storage solutions to provide? • What applications will be hard or impossible to be containerized? • Are there any non cloud-friendly protocols? • How risky is the migration? Is the migration maybe not required? • What IAM and security mechanisms haveto be ported to the cloud?
  • 16. Anwendungen können auf fünf verschiedene Wege migriert werden. 16 0. Don‘t: Die Anwendung eignet sich nicht für die Cloud. Don‘t migrate! 1. Replace: Anwendungen abmanagen oder durch neue Anwendungen ersetzen. 2. Rehost: Die Anwendung as-is auf neue (virtuelle) Hosts umziehen. 3. Refactor: Die Anwendung möglichst ohne funktionale Änderung so anpassen, dass sie auf einer Cloud-Plattform (Kubernetes, OpenShift, …) und der darauf verfügbaren Ausführungs- plattform (Container, OS, JDK, AppServer) läuft. 4. Revise: Die Anwendung so anpassen, dass sie die Möglichkeiten und Vorteile der Cloud- Plattform möglichst gut ausnutzt. Die wesentlichen Design Prinzipien Cloud-nativer Apps werden dabei soweit vertretbar berücksichtigt. 5. Rebuild: Anwendung neu bauen oder im großen Stil umbauen. Als Cloud Native Anwendung, geschnitten in Microservices und API getrieben.
  • 17. Wichtige Design Prinzipien Cloud-nativer Applikationen dienen als Leitplanken für benötigte Umbauten. 17 Design for Distribution: Containers; Microservices; API getriebene Entwicklung. Design for Automation: Automatisierung von Dev & Ops Tasks. Design for Resiliency: Fehlertolerant und selbstheilend. Design for Elasticity: Skaliert dynamisch und reagiert auf Stimuli. Design for Performance: Responsive; Concurrent; Ressourcen effizient. Design for Delivery: Kurze Roundtrips und automatisierte Provisionierung. Design for Diagnosability: Cluster-weite Logs, Metriken und Traces. Design for Security: Abgesicherte Endpunkte, API-Gateways, E2E-Encryption.
  • 18. 18 Ein gestuftes Vorgehen macht die Migration planbar, die technologischen Risiken werden leichter beherrschbar. Loosely coupled microservices. Scales dynamically based on load. Level 3: Cloud Native Fault tolerant and resilient design. Metrics and monitoring built-in. Level 2: Cloud Resilient Adheres to the 12-factor app principles. Cloud friendly app server runtime. Level 1: Cloud Friendly Executed as self-contained image. Runs on virtualized HW and file system. Level 0: Cloud Ready https://www.opendatacenteralliance.org/docs/architecting_cloud_aware_applications.pdf
  • 19. Exponentielle Migration für Massen-Migrationen. 19 Applikations-Migration Industrialisierung „Säge schärfen“ Tranchen Governance- Aufwände 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 Massen-Migration Anzahl an gleichzeitig migrierte Systeme
  • 20. Exponentielle Migration für Massen-Migrationen. 20 Industrialisierung „Säge schärfen“ • Grundvoraussetzungen schaffen • Know-How im Kernteam aufbauen • Migrations-Tranchen bestimmen • Stabilisatoren (Cookbooks, Halbzeuge, ...) • Katalysatoren (SEU, CI/CD, …)
  • 21. Exponentielle Migration für Massen-Migrationen. 21 Massen-Migration • Migration im 2-er Team. • Jedes Migrations-Team unterstützt dann 2 weitere Migrations-Teams • Die Applikationsverantwortlichen migrieren ihr System selbst. (falls möglich)
  • 22. QAware 22 Wie lassen sich wesentliche Crosscutting Concerns schnell und einfach nachrüsten?
  • 23. QAware 23 Wie lassen sich wesentliche Crosscutting Concerns schnell und einfach nachrüsten?
  • 24. Option 1) Nachrüsten von Metriken, Health Endpoints, und Resilienz durch Verwendung von OSS Bibliotheken. 24 <dependencies> <dependency> <groupId>io.dropwizard.metrics</groupId> <artifactId>metrics-core</artifactId> <version>${metrics.version}</version> </dependency> </dependencies> Verwendung von Dropwizard Metrics für Metriken und Health Endpoints Einfache Integration in Enterpise Anwendungen Definition von Custom Health Checks möglich Verwendung als Liveness und Readiness Probes Verwendung von Netflix Hystrix für den resilienten Aufruf von Fremdsystemen Einfache Integration in Enterprise Anwendungen Circuit Breaker und Bulk Heading Integriert sich nahtlos mit Dropwizard Metrics <dependencies> <dependency> <groupId>com.netflix.hystrix</groupId> <artifactId>hystrix-core</artifactId> <version>${hystrix.version}</version> </dependency> </dependencies>
  • 25. Option 2) Container Orchestrierungsmuster. 25http://blog.kubernetes.io/2015/06/the-distributed-system-toolkit-patterns.html 1. Sidecar Container: Erweitern das Container Verhalten Log Extraction / Reformating (fluentd, logstash) Scheduling (cron, quartz) 2. Ambassador Container: Proxy Communication TLS Tunnel (Stunnel, ghostunnel, Istio) Circuit Breaking (linkerd, Istio) Request Monitoring (linkerd, Istio) 3. Adapter Container: Stellt eine standardisierte Schnittstelle bereit Monitoring (Prometheus) Configuration (ConfigMaps, Secrets, …)
  • 27. 27 Components All Along the Software Lifecycle. DESIGN  Complexity unit  Data integrity unit  Coherent and cohesive features unit  Decoupled unit RUN  Release unit  Deployment unit  Runtime unit (crash, slow-down, access)  Scaling unit n:1 BUILD  Planning unit  Team assignment unit  Knowledge unit  Development unit  Integration unit 1:1
  • 28. 28 Dev Components Ops Components?:1 System Subsystems Components Services Unser Ausgangspunkt DecompositionTrade-Offs Microservices Nanoservices Macroservices Monolith + Flexiblere Skalierung möglich + Runtime Isolation (Crash, Slow-Down, …) + Unabhängige Releases, Deployments, Teams + Bessere Ressourcennutzung − Verteilungsschulden: Latenz − Steigende Infrastruktur Komplexität − Steigende Troubleshooting Komplexität − Steigende Integration-Komplexität
  • 29. 29 „Decomposing the Monolith“: Vorher. Base Runtime (Mule ESB 3.7) Monitorin g Finance Adapte r Loggin g Cert Adapte r Vehicle Adapte r Commerc ial Adapter Securit y Server-OSB Runtime Tracing … Portal Adapter B2I Adapte r Session Adapter Log Adapte r Score Adapte r Legacy Adapte r Togglz FASTA Adapte r Alle fachlichen Komponenten und Schnittstellen in einer riesigen, gemeinsamen Deployment Einheit Querschnittskomponente n
  • 30. Aufgabe: finde die richtigen Sollbruchstellen. 30
  • 31. 31 „Decomposing the Monolith“: Nachher. Base Runtime (Mule ESB 3.7) Monitorin g B2I Adapte r Loggin g User Adapte r Portal Adapte r Integratio n Adapter Securit y APRIL AOS Deployment Tracing … Base Runtime (Mule ESB 3.7) Monitorin g Loggin g Commerc ial Adapter Securit y APRIL Commercial Deployment Tracing Base Runtime (Mule ESB 3.7) Monitorin g Loggin g Vehicle Adapter Securit y APRIL Vehicle Deployment Tracing Base Runtime (Mule ESB 3.7) Monitorin g Loggin g Finance Adapter Securit y APRIL Finance Deployment Tracing Base Runtime (Mule ESB 3.7) Monitorin g Score Adapte r Loggin g FASTA Adapte r Cert Adapte r OSS Legacy Adapter Securit y APRIL Client Deployment Tracing … Ein Deployment pro System-Context
  • 32. 90% der Bestandsapplikationen sind Zustandsbehaftet. 100% der Applikationen haben mehr als eine Instanz. 32 Session Stickyness: Funktioniert nicht in der Cloud! Ist, je nach Plattform, proprietär und funktioniert anders als bisher. Session Persistence: Über die Datenbank: möglicherweise hoher Einfluss auf die Performance. Per Cookie: möglicherweise hoher Einfluss auf die Performance. Session Synchronization: Kein Multicast-Support in der Cloud! Application Server: funktioniert oft nicht. Benötigt häufig Multicast oder statische Host Liste. In-memory Data Grids: Hazelcast – ($$$ for TLS) Apache Ignite. Done.
  • 34. Transform: ein Teil der Bestandsfunktionalität wird extrahiert und in ein neues, modernes System eingebaut. Coexist: beide Systeme koexistieren für eine Zeit. Aufrufe der alten Funktionalität werden umgeleitet. Eliminate: alte Funktionalität wird aus dem Bestandssystem entfernt sobald diese nicht mehr genutzt wird. Eignet sich besonders für Web- oder API-Monolithen. Problematisch bei Non-RESTful URL Strukturen. Schrittweise Evolution und Cloud-nativer Neubau mit dem Strangler Pattern. 34https://martinfowler.com/bliki/StranglerApplication.html
  • 35.
  • 36. DevOps, Continuous Integration & Deployment and Feedback is all about People, Processes and Tools. 36
  • 37. Veränderte Vorgehen bei Absicherung, Deployment und Betrieb erfordern ein Umdenken und zusätzliche Skills. 37
  • 38. Software Industrialisierung ist eine Schlüsselanforderung für erfolgreiches DevOps und Continuous Delivery. 38 Hoher Automatisierungsgrad von arbeits- intensiven und wiederkehrenden Tasks Bessere Software-Qualität durch eine abgestimmte Tool-Chain Mehr Produktivität und Zufriedenheit der Entwickler-Teams Bessere Kosten-Effizienz und Wettbewerbsfähigkeit Everything-as-code
  • 39. Nutzung einer Agile Delivery Tool Chain Migration aller Repositories von SVN nach Git mit voller Historie innerhalb 1 Woche Anpassung und Migration aller Jenkins Build-Jobs auf neue Build Infrastruktur More improvements to come … Durch die Evolution der Build Toolchain werden schnelle Roundtrips und effiziente Feature Entwicklung möglich. 39 Drastisch reduzierte Build-Zeiten für mehr Produktivität und Qualität Migration von Bestandsprojekten mit Augenmaß https://gradle.org/gradle-vs-maven-performance/
  • 40. 40
  • 41. 41
  • 42. 42
  • 43. 43 Eine mögliche Continuous Integration & Deployment Pipeline. Andere Projekte, andere Pipelines.
  • 44. Evolution der Test-Pyramide für ein agiles Vorgehen. 44 http://www.agilecoachjournal.com/2014-01-28/the-agile-testing-pyramid
  • 45. Evolution der Test-Pyramide für ein agiles Vorgehen. 45 http://www.agilecoachjournal.com/2014-01-28/the-agile-testing-pyramid
  • 46. ManuelleTests Hoher Testautomatisierung auf den unteren Ebenen ist häufig vorhanden. Hoher Anteil an manuellen Test auf den oberen Ebenen mündet in langen, und aufwändigen Absicherungs-Zyklen Testautomatisierung auf den oberen Ebenen ist gut für Regressionstests geeignet reduziert manuelle Test-Aufwände Mythen (?) der Test-Pyramide: Langsame Ausführungsgeschwindigkeit Aufwändig in der Umsetzung Fehleranfällig und schlechte Wartbarkeit Evolution der Test-Pyramide für ein agiles Vorgehen. 46 UnitTests Acceptance Tests UI Tests Anzahl der Tests AngenommeneAusführungskosten
  • 47. Evolution hin zu einem „Test-Haus“ ist möglich. 47 Unit Tests Acceptance Tests Load Tests Schnittstellen Tests Security Tests Infrastructure Tests End-2-End Tests Exploratory Test Leichtgewichtige Umsetzung als natürlich-sprachliche Test- und Automatisierungs-DSL
  • 48. Industrialisierte Migration aller Deployment Artefakte für eine schnelle und einheitliche Containerisierung. 48 Legacy Staging Tool XML Files kompose OpenShift Deployment YAML Files Dockerfile + docker-compose.yml go2cnap Local Development Cloud DeploymentTraditional Deployment
  • 49. version: '3' services: postgres: ... april-aos-runtime: image: april-aos-runtime:1.0.1 environment: - DB_HOST=postgres - DB_PORT=1527 - DB_USER=${DB_USER} - DB_PASSWORD=${DB_PASSWORD} depends_on: - postgres ports: - "8080:8080" networks: - april-net Docker Compose für die einfache, lokale Entwicklung. 49 $ docker-compose build $ docker-compose up –d --build $ docker-compose logs $ docker-compose down
  • 50. resources: # CPU is specified in units of cores # Memory is specified in units of bytes # required resources for a Pod to be scheduled and started requests: memory: "128Mi" cpu: "1" # the Pod will be restarted if limits are exceeded # so be careful not to set them too low! limits: memory: "1Gi" cpu: "2" Define Resource Constraints Carefully. 50
  • 51. -XX:+UnlockExperimentalVMOptions -XX:+UseCGroupMemoryLimitForHeap -XX:ParallelGCThreads=2 -XX:ParallelGCThreads=2 -server -Xmx320m -Xss256k -XX:MaxMetaspaceSize=160m -XX:CompressedClassSpaceSize=32m # Do not use G1GC? -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+UseParNewGC -XX:NewRatio=1 -XX:+CMSParallelRemarkEnabled # Use for small heaps on 64-bit VMs -XX:+AggressiveOpts -XX:+UseCompressedOops -XX:+UseCompressedClassPointers # optional -XX:+UnlockDiagnosticVMOptions -XX:NativeMemoryTracking=summary Tame and Tune your JVM for Cloud Infastructure! 51 Since jdk8_131 Extra memory settings GC tuning. Fancy tuning. Diagnostics.
  • 53. Viele Bestandssysteme lassen sich mit vertretbarem Aufwand in Richtung Cloud entwickeln. Aber ... 53 … alles mit Augenmaß. Kein naiiver „as-is into Containers“ Ansatz! Nicht auf biegen und brechen, egal ob das System geeignet ist oder nicht! Nicht jeder Infrastruktur-Baustein muss gleich mit in die Cloud! Während der Migrationsphase wird es unerwartete Inkompatibilitäten geben, die sicherlich lösbar sind. Test the Waters! Frühe Proof of Concepts helfen enorm. Ein Invest in CI/CD Umgebungen und Prozesse sowie automatisierte Tests ist absolut notwendig. Es ist ein Umdenken auf allen Ebenen notwendig. IT, Product Owner, Tester, … And don‘t forget about Security!!!