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サーバサイドエンジニア
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ここら辺の技術に興味ある方は
  フォローしてくださると嬉しいです
今回は
実際に開発で役立ちそうな内容を中心に紹介
GCP成分は比較的少ない
今回は以下の2つのセッションを取り上げる
Microservices - Born and Raised (and Growing) on Gooble Cloud
Designing Quality APIs
Microservices - Born and Raised (and
Growing) on Gooble Cloud
概要
Pizza Hut のマイクロサービス事例
Core Architecture
・Go
・Kubernetes
・GCP
Pizza Hut が考えるマイクロサービスの原則
・サービス間の依存が少ない
・CI/CDを利用した自動デプロイ
・サービスディスカバリを利用したサービス間通信
Pizza Hut が考えるマイクロサービスの原則
・サービス間の依存が少ない
・CI/CDを利用した自動デプロイ
・サービスディスカバリを利用したサービス間通信
↑
マイクロサービスの目的を達成するために必須な原則
Pizza Hut が考えるマイクロサービスの原則
・サービス間の依存が少ない
・CI/CDを利用した自動デプロイ
・サービスディスカバリを利用したサービス間通信
↑
マイクロサービスのサービス境界がとても大事
Pizza Hut が考えるサービス境界の原則
・可能な限り小さい、意味を持つ業務機能を提供する
・データと業務機能をカプセル化し、提供する
サービスがそれ単体で業務上の意味を持つ
最小のサービスにすべき
通信
・REST
  多くの利用者をサポートすることができる
  OpenAPI による通信規約が存在する
・gPRC
  利用者によってはサポートが難しい
  仕様して規約が存在する
  
Pizza Hut では使い分けている
REST … 外部通信
gRPC … 内部通信(サービス間通信)
MicroServices & APIs
API管理の課題
・API Key, JWT などのセキュリティ
・使い方とパフォーマンスの可視化
・OpenAPI への統合
Cloud Endpoints
・柔軟なセキュリティオプション
・CloudConsole 内のリッチなダッシュボード
・OpenAPI仕様に沿ってエンドポイントを提供できる
ESP によって REST API へのリクエストを
Rest Server Container にプロキシする。
Rest Server Container はリクエストを
gRPC に変換する。
外部提供する gRPC のエンドポイントを
Rest Server Container 経由で
RestAPI として外部に提供できる
gRPC ↔ REST の変換は CloudEndpoints や gRPC-
Gateway を利用せずに手作業でやっている。
ボイラーテンプレート気味なので改善していく予定。
UseCase: Store Location Service
・Cloud Datastore を採用
・速い
・スケールする
・マルチリージョンによる高い可用性
Datastore に既存データをインポートする必要がある
インポートジョブを実行するコンテナを立てて対応
Kubernetes にも高い可用性をもたせたい
・Cloud Load Balancing(Ingress)
・マルチリージョンによる高い可用性
・地理的に近いクラスターの提供
・動かないサービスを自動的に除外
既存の GEK の Service = LoadBalancer は
そのまま残している
トラフィックが残っている & テストで利用するため
Stackdriver が便利
・分散システムでもリクエストトレーシングが可能
・あらゆるメトリクスが取れる
・どこで何が起こっているのかを把握できる
Designing Quality APIs
概要
API設計の Tips
APIが直面する問題
・変更の難しさ
 既存のレガシーなソフトウェアは複雑である
 変更は困難である
・統合の難しさ
 それぞれのAPIが独自の仕様を持つ
 それらを統合して特定の目的を達成するのは難しい
解決方法
・アプリケーションをまたがって統一されたAPI
・統一されたモデルの関係性
・free of implementation assumptions
 実装仮定からの開放(?)
 
これらを実現できれば
問題を解決することができる
どのように実現する?
APIのスタイル
・Entity Oriented
 いわゆるリソース指向な REST API
 APIはエンティティを持ち、
 それに対する CRUD 操作を提供する
MicroServices & APIs
・DBのスキーマを学ぶのに似ている
・扱うEntityは違えど、APIに統一感がある
APIのスタイル
・Procedure Oriented
 いわゆる RPC
 APIは特定の操作を提供し、
 クライアントはその操作を呼び出す
MicroServices & APIs
・プログラミングのライブラリを学ぶのに似ている
・REST ほどAPIに統一感がある保証はない
解決方法
・アプリケーションをまたがって統一されたAPI
・統一されたモデルの関係性
・free of implementation assumptions
 実装仮定からの開放(?)
↑
Entity Oriented な API が適している
 
Entity Oriented な API の問題
HTTP がベースなので、
HTTP Method による直感的な操作が可能である。
一方で “クエリ”, “バージョン” に関しては定義されてい
ない。
クエリにおける失敗例と解決案
例1
リソースの id = 12345 ということはわかるが、
どのように取得するのかは分からない。
解決案
リソースの id にパスを含めることによって、
“どのように取得するのか?” を伝えることができる
例2
ownerID は id = 12345 のリソースに対する親リソース
である。
しかし、どのように owner リソースを取得するのかが分
からない
解決案
ownerID ではなく、owner リソースに対する URL を指
定することによって解決できる。
懸念
id のみ保存する場合はパスやURLをパースして取
得することになるのかな?
バージョン
バージョンの種類
1. Entity Versioning
  エンティティのデータ構造が変わる
  新エンティティ、旧エンティティが存在する
2. Format Versioning
  フィールド名のリネーム
  レスポンス構造の変更
  エンティティ自体は1種類しかない
3. Historical Versioning
  Entity Version, FormatVersion を統合したバージョン
  特定バージョンへの undo, redo に利用することができる
  *解釈が間違っているかもしれません
Format Version における失敗例と解決案
例
id, owner のパスにバージョンを含めてしまう。
例
レスポンスを受け取るクライアントが v1 を利用すると
は限らない。
owner のみ v2 を利用したいかもしれない。
例
owner には v2 が存在するが、
id のリソースには v2 が存在しないかもしれない。
解決案????
かといって、バージョンを取り除いてしまうと情報が失
われてしまう。
解決案
レスポンスリソースのバージョンのみ含める。
HTTP Header に含めた方が良いが、
プロパティに含めても問題はない。
解決案
・version-free な URI を用意する。
・HTTP Header に “Accept-Version” を指定可能にす
る。
・オプションとして URL 内に version を含められるよ
うにする。
gPRC vs REST
・gRPC
 スループットが高い
 コードを自動生成できるので楽
 結合度の高いコンポーネント同士で利用する
・REST
 将来的な変更に適用しやすい
 システム統合に強い
 顧客に提供するのであれば REST にすべき
おわり

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