CloudNative Days Tokyo 2022にトップスポンサーとして協賛決定！ / 開発者向けブログ・イベント

CloudNative Days Tokyo 2022にダイヤモンドスポンサーとして協賛いたします！
GMOインターネットグループから5セッション登壇いたします。

今年はハイブリッド開催ですので、是非ご参加お待ちしております。

CloudNative Days Tokyo 2022とは

“CloudNative Days” は最新の活用事例や先進的なアーキテクチャを学べるのはもちろん、ナレッジの共有やディスカッションの場を通じて登壇者と参加者、参加者同士の繋がりを深め、初心者から熟練者までが共に成長できる機会を提供するテックカンファレンスです。

イベント概要

開催日：11月21日（月）22日（火）10:00～18:00
会　　場：ハイブリッド開催
　　　　　有明セントラルタワーホール&カンファレンス＋オンライン
運　　営：CloudNative Days Tokyo 2022 Committee
参加費用：無料（事前登録制）
公式ＨＰ：https://event.cloudnativedays.jp/cndt2022

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GMOインターネットグループからの登壇

スポンサーセッション（Keynote）

11/21（月）11:35-11:55 @ TrackA

Dynamic VM Scheduling in OpenStack

Kazuhiko Yamashita
GMOペパボ株式会社　シニア・プリンシパルエンジニア
＠pyama86

話し手が所属するGMOペパボにおいては、OpenStackを用いたプライベートクラウドを運用しています。その中で発生したKubernetesのデータプレーンを含むVMのリソース競合の問題について紹介し、それをどのように解決したのかを紹介します。

CfPセッション

11/21（月）17:20-17:40 @ TrackF

k8s Operatorで運用負担減&ハイブリッドクラウドのコスト最適化をした話

Chiaki Sugawara
GMOペパボ株式会社　SRE
@ch11aki

GMOペパボが提供する多くのサービスはハイブリッドクラウドで動作しています。
プライベートクラウドは安価であるメリットがある一方でスケーリングに制約があり、それを補うためにパブリッククラウドへリクエストをオフロードする運用を行っていました。
これまで職人技で調整していたパブリッククラウドへのリクエストのオフロード操作をk8s operatorを開発し自動で行うようにしました。
この経験から得られたoperatorで運用自動化を行うメリットについて解説します。

11/21（月）17:40-18:00 @ TrackF

実例から学ぶ Kubernetes Custom Controller のステータス管理

Takuya Takahashi
GMO ペパボ株式会社　プリンシパルエンジニア
@takutaka1220

Kubernetes の強力な機能のひとつに、Custom Resource と Controller による機能の拡張が挙げられます。しかし、その実装は容易ではありません。実装が困難なポイントのひとつに、Controller が処理を実施する際のステータスの適切な管理があります。この講演では、講演者が実装した Controller や有名 OSS の実装をもとに、複数のステータス管理手法の実装とそれぞれの特徴について解説します。まだ Controller を実装したことがない方でも、実装のイメージが掴める内容とする予定です。

11/22（火）13:20-13:40 @ TrackF

ペパボのSREが生産性の向上を目指しCloud Nativeなチーム作り実践した話

Ryuichi Watanabe
GMOペパボ株式会社　SRE
@ryuichi_1208

このセッションではチーム開発を行っている方を対象に、GMOペパボのSREがCNCFが定義しているCloud Nativeから得たノウハウをチーム運用に適用し生産性の向上を目指した話をします。「Cloud Nativeなチームとは」から始まり、「属人化や暗黙知前提の開発、スケールのしにくさ」といった実際に我々のチームで発生した課題を回復性、管理力、および可観測性と言った視点からのアプローチで分析し、具体的にどのように解決していったのかを明日から使えるTipsとしてご紹介します。

11/22（火）13:40-14:00 @ TrackF

しきい値監視からの卒業！ Prometheus による機械学習を用いた異常検知アラートの実装

Takuya Takahashi
GMO ペパボ株式会社　プリンシパルエンジニア
@takutaka1220

システムの安定運用において、メトリクスの収集とアラートの設定は欠かせません。今までのプラクティスでは、人間が予め定めた一定の条件において、しきい値を超える、あるいは下回る場合にアラートを発泡するしきい値監視が一般的でした。しかし近年、監視ツールを提供するベンダーでは、機械学習による時系列データ予測モデルを用いた異常検知アラートが提供されています。同様の手法を、OSS である Prometheus のメトリクスを用いて実装します。

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