Elasticsearch をシングルノードでインストールする
本日は Elasticsearch をいくつかのパターンで立ち上げる方法をご紹介します。
Elasticsearch は基本的にパッケージが用意されており、コマンド一発でインストール、コマンド一発で起動することができます。
Elasticsearch シングルノード on Linux
まずは Linux OS 上で Elasticsearch を起動します。
環境
- プラットフォーム : VirtualBox on Mac
- OS : CentOS 7.3
- ツール : vagrant
- Elasticsearch : 5.1.1
事前準備
- CentOS の起動までは終わっていること
Java インストール
Elasticsearch 5 系は Java 1.8系のみをサポートしています。(2016/1/3現在)Oracle Java、OpenJDK はどちらでも問題ありません。
Java をインストールします。
# yum install -y java-1.8.0 : ============================================================================================================================================================================================================================================= Package Arch Version Repository Size ============================================================================================================================================================================================================================================= Installing: java-1.8.0-openjdk x86_64 1:1.8.0.111-2.b15.el7_3 updates 231 k : Installed: java-1.8.0-openjdk.x86_64 1:1.8.0.111-2.b15.el7_3 : Complete!
Elasticsearch インストール
Elasticsearch は Yum、Apt といったパッケージリポジトリを提供しています。
今回は CentOS なので Yum のパッケージリポジトリを利用します。パッケージリポジトリの定義ファイルを作成します。
# echo "[elasticsearch-5.x] name=Elasticsearch repository for 5.x packages baseurl=https://artifacts.elastic.co/packages/5.x/yum gpgcheck=1 gpgkey=https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch enabled=1 autorefresh=1 type=rpm-md" > /etc/yum.repos.d/elastic.repo
GPG キーをインポートします。
# rpm --import https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch
Elasticsearch をインストールします。
# yum install -y elasticsearch : ============================================================================================================================================================================================================================================= Package Arch Version Repository Size ============================================================================================================================================================================================================================================= Installing: elasticsearch noarch 5.1.1-1 elasticsearch-5.x 32 M : Installed: elasticsearch.noarch 0:5.1.1-1 Complete!
Elasticsearch を設定する
Elasticsearch のメインの設定は/etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
というYAML形式のファイルで設定します。デフォルトでは全てコメントアウトされていて、デフォルト設定が割り当てられています。いくつか重要な設定を記載します。
項目 | 説明 |
---|---|
network.host | 接続を待ち受けるネットワークを設定します。デフォルトはローカルホストとなっており、自身からの接続のみを許可します。外部から接続したい場合、外部とのインタフェースのネットワークを指定します。どこからの接続からも許可する場合、```0.0.0.0```を設定します。 |
network.port | 接続を待ち受けるポートを設定します。デフォルトは9200です。 |
path.data | Elasticsearch のデータを保管するディレクトリパスを指定します。CentOS のデフォルトは```/var/lib/elasticsearch```です。 |
path.logs | Elasticsearch のログを保管するディレクトリパスを指定します。CentOS のデフォルトは```/var/log/elasticsearch```です。 |
cluster.name | Elasticsearch のクラスタ名を指定します。クラスタ構成とする場合、クラスタを構成する全てのノードで名前を合わせる必要があります。 |
node.name | Elasticsearch のノード名を指定します。 |
discovery.zen.ping.unicast.hosts | Elasticsearch のクラスタを構成する相手のホスト名、もしくはIPアドレスを指定します。Elasticsearch 1系まではブロードキャストでクラスタの相手を探していましたが、2系からはユニキャストとなりました。 |
今回は外部からの接続を許可する設定のみを行います。
# vi /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml network.host: 0.0.0.0
Elasticsearch を起動する
Elasticsearch を起動します。パッケージでインストールしている場合、サービスに登録されていますので、サービス起動コマンドで起動します。
# systemctl start elasticsearch # tail /var/log/elasticsearch/elasticsearch.log [2017-01-03T02:21:50,199][INFO ][o.e.n.Node ] [lpOOTTv] starting ... [2017-01-03T02:21:50,533][INFO ][o.e.t.TransportService ] [lpOOTTv] publish_address {10.0.2.15:9300}, bound_addresses {[::]:9300} [2017-01-03T02:21:50,538][INFO ][o.e.b.BootstrapCheck ] [lpOOTTv] bound or publishing to a non-loopback or non-link-local address, enforcing bootstrap checks [2017-01-03T02:21:53,786][INFO ][o.e.c.s.ClusterService ] [lpOOTTv] new_master {lpOOTTv}{lpOOTTv4R2agyojuaC3V3g}{Imr1IzFnRMuGZ00FFOz6HA}{10.0.2.15}{10.0.2.15:9300}, reason: zen-disco-elected-as-master ([0] nodes joined) [2017-01-03T02:21:53,864][INFO ][o.e.h.HttpServer ] [lpOOTTv] publish_address {10.0.2.15:9200}, bound_addresses {[::]:9200} [2017-01-03T02:21:53,864][INFO ][o.e.n.Node ] [lpOOTTv] started
接続確認
Elasticsearch へ WebAPI を実行して接続します。
# curl localhost:9200 { "name" : "lpOOTTv", "cluster_name" : "elasticsearch", "cluster_uuid" : "mOYwZU7STJSIMjg1P4lXLw", "version" : { "number" : "5.1.1", "build_hash" : "5395e21", "build_date" : "2016-12-06T12:36:15.409Z", "build_snapshot" : false, "lucene_version" : "6.3.0" }, "tagline" : "You Know, for Search" }
クラスタ名、ノード名、Elasticsearch、Luceneのバージョンなどが返ってきました。
インストール、起動は簡単ですね。
Elasticsearch コンテナ シングルノード on Docker
2016年11月頃から Elastic 社公式の Docker イメージの提供を開始しました。これにより、起動がより簡単になりました。
環境
- Docker ホスト : Docker for Mac 1.12
- Elasticsearch : 5.1.1
事前準備
- Docker for Mac が起動していること
Elasticsearch コンテナを起動する
# docker run --rm -p 9200:9200 docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:5.1.1 Unable to find image 'docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:5.1.1' locally 5.1.1: Pulling from elasticsearch/elasticsearch 3690ec4760f9: Pull complete f52154c3d3fc: Pull complete 4075cc5db14a: Pull complete 93889b68d3f9: Pull complete 33720f77e849: Pull complete d1ddd1420cac: Pull complete 61d61543041b: Pull complete 4c746b62ddf3: Pull complete 2246369d1afe: Pull complete 81ea6699fce5: Pull complete : [2017-01-03T02:33:16,576][INFO ][o.e.n.Node ] [rDoz9s3] starting ... [2017-01-03T02:33:16,801][INFO ][o.e.t.TransportService ] [rDoz9s3] publish_address {172.17.0.2:9300}, bound_addresses {[::]:9300} [2017-01-03T02:33:16,806][INFO ][o.e.b.BootstrapCheck ] [rDoz9s3] bound or publishing to a non-loopback or non-link-local address, enforcing bootstrap checks [2017-01-03T02:33:19,965][INFO ][o.e.c.s.ClusterService ] [rDoz9s3] new_master {rDoz9s3}{rDoz9s3QQQCl4LOLKun6aA}{ViB-UgFJQDy2drtkE1ry5Q}{172.17.0.2}{172.17.0.2:9300}, reason: zen-disco-elected-as-master ([0] nodes joined) [2017-01-03T02:33:20,003][INFO ][o.e.h.HttpServer ] [rDoz9s3] publish_address {172.17.0.2:9200}, bound_addresses {[::]:9200} [2017-01-03T02:33:20,003][INFO ][o.e.n.Node ] [rDoz9s3] started
起動しました。
Elasticsearch コンテナは X-Pack がインストール済みのため、認証が必須となります。デフォルトユーザーはelastic
、パスワードはchangeme
です。
# curl -u elastic:changeme localhost:9200 { "name" : "rDoz9s3", "cluster_name" : "docker-cluster", "cluster_uuid" : "ZH9Rg2RXRJag_TAEuJ9n_w", "version" : { "number" : "5.1.1", "build_hash" : "5395e21", "build_date" : "2016-12-06T12:36:15.409Z", "build_snapshot" : false, "lucene_version" : "6.3.0" }, "tagline" : "You Know, for Search" }
Elasticsearch を設定して、コンテナを起動する
このままでは Elasticsearch はデフォルト設定のままでしか起動できません。Elasticsearch を設定した状態で起動したい場合、ローカルで設定ファイルを作成して、Dockerのマウント機能を利用して、コンテナを起動します。
- 設定ファイル
- elasticsearch.yml
- jvm.options
- log4j2.properties
# vi elasticsearch-conf/elasticsearch.yml network.host: 0.0.0.0 xpack.security.enabled: false discovery.zen.minimum_master_nodes: 1 # vi jvm.options -Xms2g -Xmx2g -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=75 -XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly -XX:+DisableExplicitGC -XX:+AlwaysPreTouch -server -Xss1m -Djava.awt.headless=true -Dfile.encoding=UTF-8 -Djna.nosys=true -Djdk.io.permissionsUseCanonicalPath=true -Dio.netty.noUnsafe=true -Dio.netty.noKeySetOptimization=true -Dlog4j.shutdownHookEnabled=false -Dlog4j2.disable.jmx=true -Dlog4j.skipJansi=true -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError # vi log4j2.properties status = error appender.console.type = Console appender.console.name = console appender.console.layout.type = PatternLayout appender.console.layout.pattern = [%d{ISO8601}][%-5p][%-25c{1.}] %marker%m%n rootLogger.level = info rootLogger.appenderRef.console.ref = console # docker run --rm -p 9200:9200 -v /Users/fujimoto.shinji/elasticsearch-conf:/usr/share/elasticsearch/config/ docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:5.1.1 : [2017-01-03T03:04:11,101][INFO ][o.e.n.Node ] [moCi9bY] starting ... [2017-01-03T03:04:11,355][INFO ][o.e.t.TransportService ] [moCi9bY] publish_address {172.17.0.2:9300}, bound_addresses {[::]:9300} [2017-01-03T03:04:11,366][INFO ][o.e.b.BootstrapCheck ] [moCi9bY] bound or publishing to a non-loopback or non-link-local address, enforcing bootstrap checks [2017-01-03T03:04:14,503][INFO ][o.e.c.s.ClusterService ] [moCi9bY] new_master {moCi9bY}{moCi9bYtQ4K9aWZLwStmMw}{6KQdzI9RQ-Cqyub9A6zpLw}{172.17.0.2}{172.17.0.2:9300}, reason: zen-disco-elected-as-master ([0] nodes joined) [2017-01-03T03:04:14,535][INFO ][o.e.h.HttpServer ] [moCi9bY] publish_address {172.17.0.2:9200}, bound_addresses {[::]:9200} [2017-01-03T03:04:14,537][INFO ][o.e.n.Node ] [moCi9bY] started
起動しました。
X-Pack を無効化したので、ベーシック認証なしで接続します。
$ curl localhost:9200 { "name" : "moCi9bY", "cluster_name" : "elasticsearch", "cluster_uuid" : "B0iUdGhNQla06J3TnvRBTA", "version" : { "number" : "5.1.1", "build_hash" : "5395e21", "build_date" : "2016-12-06T12:36:15.409Z", "build_snapshot" : false, "lucene_version" : "6.3.0" }, "tagline" : "You Know, for Search" }
無事接続できました。
まとめ
Elastic社のプロダクトはインストール、起動が非常に簡単です。on Linux でも on Docker でも簡単に起動することができました。興味はあるけど、大量のドキュメントを読むのが面倒だという人もまずは立ち上げて、触ってみてはいかがでしょうか。
次回は Elasticsearch による CRUD を試してみます。
Scrapy でクローリング、スクレイピングする
寒くなってきましたね。23日から年末年始休暇で12連休なのに何も予定がないので近所のドトールで黙々とブログ書いています。
さて、今回は先日、クローリング、スクレイピングを実装する機会があったので、その時に利用した Scrapy に関して調べた備忘録です。
Scrapy
Scrapy は Python 実装によるクローリング、スクレイピングを簡単に構築するためのフレームワークです。
HTTP リクエストや、スケジューラがフレームワークとして用意されており、利用者はフレームワークのルールに則ることでコード量少なく、クローリング、スクレイピングを実装することができます。利用者はどのページにアクセスするのか、アクセスしたページから何をどのように抽出するかを記述するだけで欲しい結果を取得することができます。
以前、requests
、BeautifulSoup
で実装したことがありますが、Scrapy 知れば良かった。。
今回は簡単に本ブログから記事タイトルを取得してみましょう。
対象読者
今回の目的
Scrapy を利用して本ブログから記事タイトルを抽出、出力する
環境
初期設定
Scrapy インストール
今回は pip にて Scrapy をインストールしました。
$ pip install scrapy : Successfully installed cryptography-1.7.1 idna-2.2 lxml-3.7.1 scrapy-1.3.0 setuptools-32.3.0 zope.interface-4.3.3
Scrapy 初期設定
Scrapy はサブコマンドで設定、実行することができます。初期設定はscrapy startproject
コマンドを実行すると、対話形式で設定値を入力することで最低限必要なファイル群を生成することができます。
$ scrapy startproject first_scrapy New Scrapy project 'first_scrapy', using template directory 'XXXXXXXXX/.pyenv/versions/3.5.1/envs/scrapy/lib/python3.5/site-packages/scrapy/templates/project', created in: XXXXXXXXXXX/scrapy/first_scrapy You can start your first spider with: cd first_scrapy scrapy genspider example example.com $ cd first_scrapy $ tree . . ├── first_scrapy │ ├── __init__.py │ ├── __pycache__ │ │ ├── __init__.cpython-35.pyc │ │ └── settings.cpython-35.pyc │ ├── items.py │ ├── middlewares.py │ ├── pipelines.py │ ├── settings.py │ └── spiders │ ├── __init__.py │ └── __pycache__ │ └── __init__.cpython-35.pyc └── scrapy.cfg 4 directories, 10 files
実装
Spider 実装
Spider はどのURLへアクセスするか、アクセスした結果をどのように扱うか、つまりやりたいことを実装します。最低限 Spider を実装することでクローリング、スクレイピングできます。Spider はscrapy genspider
コマンドによりテンプレートから生成できます。
$ scrapy genspider tech sfujimoto.hatenablog.com Created spider 'tech' using template 'basic' in module: first_scrapy.spiders.tech
テンプレートからどのようなコードができたのか見てみましょう。
$ cat first_scrapy/spiders/tech.py # -*- coding: utf-8 -*- import scrapy class TechSpider(scrapy.Spider): name = "tech" allowed_domains = ["sfujimoto.hatenablog.com"] start_urls = ['http://sfujimoto.hatenablog.com/'] def parse(self, response): pass
allowed_domains
はクローリング先としてアクセスしてもよい FQDN を設定します。誤ったサイトへアクセスが多発したら、サイトへ迷惑をかけることになりますが、ここで指定した FQDN 以外への URL アクセスを防止することができます。クローリングはマナーが大事です。start_urls
は最初にアクセスする URL を指定します。例えば、アクセス先にページングがあり、複数ページから取得する場合、start_urls
は最初のページだけ取得し、次のページの URL を抽出することで次のページの URL にリクエストを送信することも可能です。
Scrapy を実行すると、start_urls
へHTTPリクエストした結果がresponse
に渡され、parseメソッドが処理されます。なので、今回の例であれば、parseメソッドにタイトルを抽出し、出力する処理を書くだけです。
XPATH
parse メソッドを実装する前に HTML をスクレイピングする XPATH について説明します。Scrapy はいくつかのスクレイピング方法があるのですが、今回は XPATH を利用しました。XPATH は XML からパスを指定することでタグや、属性、値を抽出する記法です。
例
例えば、以下のような XML から色々と抽出するパスの書き方を説明します。
<A> <B id="1" class="test"> <C>TEXT</C> </B> <B id="2"> <D>MESSAGE</D> </B> </A>
絶対パスでTEXTを抽出する
/A/B[1]/C/text()
短縮系でTEXTを抽出する
//C/text()
※ 全てのCタグを抽出するので、Cタグが複数ある場合は同じ結果にはなりません。
属性でフィルタして、TEXTを抽出する
//B[@id="1"]/C/text()
属性でアンド条件でフィルタして、TEXTを抽出する
//B[@id="1" and @class="test"]/C/text()
簡単な例ですが、様々な抽出方法があります。
タイトルのルール(XPATH)を見つける
抽出したい文字や、URL の XPATH のパスは HTML を読み解いて、パスを探すしかありません。。私はWebブラウザに Firefox を利用していて、Firebug、FirePath を利用することで自動で XPATH を生成することができました。
ちなみに今回利用する XPATH は以下となります。
//article/div/header/h1/a/text()
実装
それでは XPATH がわかったところで、抽出したタイトルを出力する実装をしましょう。
# -*- coding: utf-8 -*- import scrapy class TechSpider(scrapy.Spider): name = "tech" allowed_domains = ["sfujimoto.hatenablog.com"] start_urls = ['http://sfujimoto.hatenablog.com/'] def parse(self, response): titles = response.xpath('//article/div/header/h1/a/text()') for title in titles: print(title)
下3行を追加しただけです。簡単!
xpath の結果は extract() で展開することができます。それを print で標準出力しているだけです。
動作確認
実装が終わったら、Scrapy を実行して動作確認します。scrapy runspider
で Spider を実行することができます。
$ scrapy runspider --nolog first_scrapy/spiders/tech.py Elasticsearch の概要を調べてみた AWS CloudFormation AWS S3 AWS ElasticCache AWS ELB 「Amazon Web Services徹底活用ガイド」を読みました 脱vSphereClient (Apple信者向け)
記事タイトルが出力されました!
まとめ
いかがでしたでしょうか。たった 3行の実装で簡単にクローリング、スクレイピングを実装することができました。今回は非常に簡単な例ですが、Scrapy は複雑な要件にも対応しており多機能です。次回はもっと深掘りしたいと思います。
Elasticsearch の概要を調べてみた
今日から Elasticsearch について調べたことのメモ書きとして、当ブログにまとめていきます。
Elasticsearch とは
Elasticsearch は全文検索エンジンであり、多種多様なクエリ、集計、スケーラブル、高可用性、ユーザーフレンドリなAPI、拡張性を特徴としています。競合ツールとしては Apache Solr があげられると思います。
多種多様なクエリ
全文検索エンジンと聞いて、構文解析、形態素解析を思い浮かべる方も多いかと思います。Elasticsearch でももちろん構文解析、形態素解析ができます。ただそれだけではありません。
単純なところでは数値や日時の比較ができます。RDBMS でもできるので、Elasticsearch の特徴にはなりませんが、例えば、20歳以上、30歳未満といった客層データの検索、2016/1/1以降、1/31以前といった一定期間の売り上げデータの検索が可能です。
珍しいところで言えば、地理情報です。緯度経度情報を扱うことで、ある地点から、ある地点への距離を検索(算出)することができます。例えば、複数のお店の地理情報を入れておき、現在地から近い順にソートして検索することができます。
集計
Aggregation という機能でデータを集計することができます。例えば、年齢が20台、30台などといった一定のスパンでの購入件数、合計購入金額を検索でき、それにより客層の購入分析を行うことができます。例えば、1日の1時間毎の購入件数、合計購入金額を出すことでどの時間帯の売り上げが良いのか知ることができます。
スケーラブル
Elasticsearch は複数ノードでクラスタを組むことができ、データが入ってからもノードの追加・削除が可能です。運用が始まってからもパフォーマンスが不足しているようであれば、ノードを足すことができますし、パフォーマンスが余剰であれば、ノードを減らすことができます。
高可用性
クラスタで得られる恩恵はパフォーマンスの調整だけではありません。ノードでデータのレプリカを持つことで、可用性を高めることができます。全てのデータのレプリカを異なるノードに配置することで、一つのノードが障害でダウンしても、サービスの損失を防ぐことができます。データ量は倍となりますが、本番環境ではレプリカを持たせることは必須でしょう。
ユーザーフレンドリなAPI
Elasticsearch は RESTfull な API を提供しています。HTTP/HTTPS リクエストが送信できる環境であれば、誰でも利用することができます。RESTfull API だけでなく、各種言語による SDK も提供していますので、プログラムに組み込む時は SDK を利用することでエラー処理や、共通処理を実装することなく利用することができます。
拡張性
Elasticsearch はプラグインを提供しています。Elastic 社が提供するプラグインから、コミュニティ、個人が提供するプラグインなど色々あります。
Elasticsearch 関連プロダクト
Elastic社は Elasticsearch だけでなく、関連プロダクトを提供しています。Elasticsearch 5.0 から Elasticsearch を含む主要 4つのプロダクトを Elastic Stack として提供しています。4つとも OSS で Elastic社が持つ Github リポジトリで管理されています。
- Elasticsearch
- Kibana
- Logstash
- Beats
Kibana
Kibana は Elasticsearch に入っているデータを可視化するツールです。円グラフ、線グラフ、棒グラフ、地図など各種グラフにて Elasticsearch の検索、集計を利用して可視化することができます。また各種グラフを一つの画面に並べることでダッシュボードを作成することも可能です。例えば、ECサイトをマーケティング担当向けにダッシュボードを作成するとしたら、アクセス数、購入金額、商品別の購入数、時間帯別の購入数と商品品目、時間帯別の購入数と購入年齢層・性別などをいい感じに可視化することができます。
また X-Pack というプラグインなどと組み合わせることで、Elasticsearchクラスタの監視、Elasticsearchへのアクセス制御なども可能となっています。
Logstash
Logstash は Elasticsearch にデータを入れる仕組みを提供するツールです。Elasticsearch は RESTfull API、SDK などを利用してデータを入れることができますが定期的に入れる場合、スクリプト、プログラムの実装が必要となります。Logstash は入れたいデータの元、データを入れるElasticsearchの情報を設定ファイルに指定するだけで Elasticsearch にデータを入れることができます。例えば、Apache の access_log を Elasticsearch に入れる場合、ファイルプラグインで access_log の差分を定期的に取得し、Grokプラグインで access_log のメッセージを解析・変換し、Elasticsearch にデータを入れてくれます。それを Kibana で可視化することでアクセス解析、パフォーマンス解析することが可能です。
Logstash はプラグインの組み合わせで処理パイプラインを形成します。プラグインは大きく、インプット、フィルター、アウトプットに分けられます。インプットは取得するデータソースを表し、ファイル、JDBC、標準入力、AWS S3など多数あります。フィルターはインプットで取得したデータの絞り込み、変換を表し、文字列→日付変換、文字列をデータパターンから構造化データへの変換など多数あります。アウトプットはデータの出力先を表し、Elasticsearch だけではなく、ファイル、JDBC、標準出力など多数あります。
Beats
Beats は役割は Logstash と同じく Elasticsearch にデータを入れる仕組みを提供するツールです。Logstash との違いは、機能が限定されているが、軽量・高パフォーマンスだという点です。Logstash のような多種多様なプラグインはなく、データ取得元毎にプロダクトが別れています。データ出力先も Elasticsearch、Logstash、Apache Kafkaなどと限定的です。
現在提供されている Beats プロダクトは以下となります。
- Packetbeat
- Metricbeat
- Filebeat
- Winlogbeat
まとめ
Elasticsearch は単純な検索エンジンだけではなく、関連プロダクトと組み合わせることでユースケースが非常に広がりそうだと思っています。
次回は Elasticsearch クラスタのインストール、立ち上げ方を解説します。
AWS CloudFormation
AWSにサインアップした時、既にVPC(デフォルトVPC)やサブネット(デフォルトサブネット)が用意されています。
私はVPCから用意したかったのでデフォルトは削除し、VPC作成から行いました。
ただデフォルトVPCは唯一の存在であり、
自分で作成したVPCをデフォルトVPCには設定できません。
削除したデフォルトVPCを復元したい場合、
AWSサポートに問い合わせる必要があります。
昨日、AWSサポート(BASICサポートで対応いただけます)で復元を依頼したところ、
わずか、15分で対応いただけました。
過去、色々な有償プロダクトのサポート問い合わせを行ってきましたが、
無償サポートでこの対応の早さは素晴らしいです。
さて、今回はCloudFormationです。
私は単調作業が嫌いです。
単調作業があればどうすれば自動化できるかを考えます。
AWSはそんな私にピッタリな自動化のソリューションをいくつか用意されています。
まだ違いがよくわかっていませんが、以下のようなソリューションがあります。
- CloudFormation
- Elastic Beanstalk
- OpsWorks
- CodeDeploy
CloudFormationはAWSリソースをTemplateというJSON形式で表すことにより、
AWS ManagementConsoleからポチポチするクリック動作を自動で行ってくれる素晴らしい機能です。
それ以外のソリューションはまた別の機会で。
まずはもっとも簡単な例としてEC2インスタンスを一つ作成します。
サンプル
前提条件
AMI IDはLaunch InstanceのAMI選択画面からコミュニティAMI画面を開き、
AMIの名前の右にami-xxxxxxxx形式で記載されています。
- キーペアにtest1を作成済み
- サブネットを作成済み(ID指定)
- セキュリティグループを作成済み(ID指定)
{ "Resources": { "Ec2Instance": { "Type": "AWS::EC2::Instance", "Properties": { "KeyName": "test1", "ImageId": "ami-cbf90ecb", "InstanceType": "t2.micro", "NetworkInterfaces": [ { "AssociatePublicIpAddress": "true", "SubnetId": "subnet-2d359d5a", "DeviceIndex": "0", "GroupSet": [ "sg-5fae323a" ] } ] } } } }
このテンプレートからスタックを作成すると、
EC2インスタンスが一つ作成されます。
一度、EC2を作成したことがある方はGUIで指定した覚えがある項目ばかりですよね。
そういうことです。
GUIの設定項目をテキストで外出ししておくだけです。
でも、それだけだとありがたみないは少ないですよね。
それどころか手入力なので逆に時間かかるだけですよね。
CloudFormationが生きるところは、
- リソースの連携
- リージョン間の複製
- 特にBlue-Green Deployment
にあるように感じました。
リソースの連携
サンプルでは一つのリソースしか作成していませんが、
例えば前提条件が何もなかったとします。
その場合、EC2インスタンスを作成する前に
サブネット、キーペア、セキュリティグループを作成する必要があります。
これらもCloudFormationのリソースで作成することが可能です。
Resourcesの中にそれぞれ指定することで作成でき、
また他のリソースから参照指定することでIDを記載せずとも紐づけることが可能です。
GUIで作成ウィザードの中で表示されるプルダウンに表示されるのはIDだけで選択を誤ったことがあるのは私だけではないはず。
リージョン間の複製
複数リージョンに同一構成を作成するケースがあります。
そういうケースではテンプレートを使いまわすことで同一構成が作成できます。
勘がよい方はAMI IDが異なることを気になったはず。
そういう違いを吸収する仕組みがCloudFormationではJSON形式で記載できる組み込み関数を用意してくれています。
例えば、AMI IDのケースではMappings定義とFn::FindInMap関数を組み合わせることで、
リージョンに応じたAMI IDの紐付けを行うことができます。
Blue-Green Deployment
DevOpsで話題のリリース方式です。詳細はググってください。
Blue-Green Deploymentは同一構成をリリースの度に構築するため、
一つテンプレートを作っておけば、
それを元にスタックを作成するだけで同一構成を用意できます。
またスタックを削除するとテンプレートによって作成されたリソースが合わせて削除されます。
削除忘れにより無駄なコスト削減も実現できます。
いかがでしょうか。
CloudFormation使いたくなってきましたよね。
今回の私のサンプルは使い物にならないものですが、
AWSが利用用途に応じたサンプルをいくつか用意してくれています。
そちらを参考にすれば学習コスト少なく、扱うことができます。
ただいくつか不満があります。
この辺は経験で吸収するしかないのでしょうか。。
とりあえず色々と触ってみます。
AWS S3
今回はS3。
AWSの複数あるストレージサービスの一つです。
S3はファイルをアップロード、ダウンロードできるWebサービスです。
Webサーバとしても動作します。
特徴は、
容量制限がなく(5GB/file)、
非常に高い耐久性(99.999999999%)、
低価格です。
AWSは他に以下の様なストレージサービスを提供しています。
- EBS
- Glacier
- Storage Gateway
- EFS
EBSはEC2のディスクとしてアタッチするサービス。
Glacierはアーカイブストレージサービス。
Storage Gatewayはオンプレミスのストレージに接続するサービス。
EFSはNASサービス。
といったようにそれぞれ機能が違うので目的に応じたサービスをチョイスしましょう。
EC2でWebAP構築
↓
RDSでWebAP-DB構築
↓
AMIでEC2のイメージ化、複製
↓
ELBで冗長化
↓
ElastiCacheでセッション管理
↓
S3にアクセスログ保存 (今回はここ)
↓
(できれば)SQSでWebAP連携
S3は汎用的なストレージサービスであるため、本当に様々な用途があります。
今回はログの集約用途に利用します。
Webサーバやアプリケーションサーバを冗長化するとその分ログが各OSのファイルシステムに分散されてしまい、いざログを調査したい時に手間です。
またトラブル対応の調査する時にこのメッセージって過去にもあるんだろうか、など過去のログから比較をしたいけどそこまで古いログないや、ってことも多々あります。
ログの置き場所や保持世代数って運用設計でよく悩みます。
そんな時はS3に飛ばすことで、ログデータの集約、蓄積を実現できます。
今回はWebサーバのhttpdのアクセスログをFluentdでS3へ飛ばします。
それではいってみよう。
Simple Storage Service
- S3画面へ遷移
AWSのメニューからS3を選択します。
- バケットの作成
ファイル保存先のトップディレクトリ(FQDN)となるバケットを作成します。
[バケットの作成]ボタンを押下します。
- バケット名とリージョンの選択
各項目を入力して、[作成]ボタンを押下します。
バケット名:任意の名前を入力します。FQDNに含まれます。
リージョン:バケットを作成するリージョンを選択します。
- フォルダ作成
作成されたバケットが一覧に表示されます。
バケットのリンクを選択します。
バケットの中に入りました。
作成直後は何もデータが無いため、[バケット「<バケット名>」は空です。]と表示されます。とりあえず今回はアクセスログを置くので、
置き場となるフォルダを作成します。
[フォルダの作成]ボタンを押下します。
名前を入力します。
- Fluentd設定
Fluentdのインストールは以下の記事を参考にしてください。sfujimoto.hatenablog.com設定は以下になります。
input pluginはtailでaccess_logを監視します。
output pluginはs3で対象となるAWSのキー情報とバケット名、パスを指定します。以下、サンプル
# cat /etc/td-agent/td-agent.conf <source> type tail format apache path /var/log/httpd/access_log tag td.apache.access </source> <match td.apache.access> type s3 aws_key_id ************** aws_sec_key *********************** s3_bucket <bucket name> s3_region ap-northeast-1 path <folder name>/ buffer_path /var/log/td-agent/buffer # デバッグ用(デフォルトは1h) flush_interval 1s </match>
今回は試験用でflush_intervalを1秒毎にしています。
デフォルト設定では1時間単位にまとまったgzファイルが生成されます。
# ファイル容量が8MBにならない限りは。
- 動作確認
とりあえず、httpdにアクセスして、access_logに書き込みます。S3のManagementConsoleから作成したフォルダの中を確認します。
httpdにアクセスした数だけgzファイルが存在することでしょう。中を覗いてみましょう。
アップロードしたファイルのデフォルトアクセス権はAWSアカウントにしかないため、
アクセス権の設定を行います。
被付与者に「全員」を選択し、「開く/ダウンロード」を選択して、
「保存」ボタンを押下します。オブジェクトの「リンク」からURLを確認します。
gzファイルの中を確認してみると、
アクセスログの情報がJSON形式に変換されて格納されています。# curl -s https://s3-ap-northeast-1.amazonaws.com/<bucket name>/<folder name>/2015062113_3.gz |gunzip 2015-06-21T13:46:34Z td.apache.access {"host":"127.0.0.1","user":"-","method":"GET","path":"/","code":"200","size":"16","referer":"-","agent":"curl/7.40.0"}
これで集約を実現できました。
ただこの方法では単純な読み出しや解析が不便なので、
ログ集約が目的ならばElasticSearch+Kibanaで可視化する方が有用です笑次回はちょっと逸れてCloudFormationを試してみたいと思います。
AWS ElasticCache
先日、クリエーションラインさんが開催したHashiCorp社プロダクトの勉強会に参加しました。
Vagrantが有名で、その他プロダクトも注目されていることは、
色々な媒体で知っていましたが、
なかなか時間を確保出来ず、触ることができませんでした。
勉強会を通して何がいいな、って、
初めて社外の勉強会に参加しましたが、
個人で一から調べれば一週間かかるような知識を2時間という短時間で得ることができます。
今まで引きこもって勉強してきましたが、
これからはもっと外の世界に目を向けて勉強していきたい。
connpassやDoorkeeper等、今は手を伸ばせばこういう機会を得ることができます。
さて、本題。
前回はAMIを利用してELBを利用して、
複数のEC2インスタンスへのバランシングを利用することができました。
ロードバランサーのバランシングルールにRoundRobinやLeastConnectionを採用するに直面する課題があります。
セッション維持です。
アプリケーションサーバでクライアントのキャッシュ情報を保持することで、
クライアントはそのアプリケーションサーバのみアクセスするようにしないといけないこととなります。
この対策として有名な実装方式として、以下があります。
- ロードバランサーでセッション維持機能を利用
- アプリケーションサーバでキャッシュ情報をそれぞれがアクセスできる場所に外出しする
前者はL4LBではソースIPによる振り分けやL7LBではクッキーパーシステンスによる振り分けを利用することで実装可能です。
L4では振り分けが均等にならない、L7は高価だし、負荷が気になります。
ということで、今回はElasticCacheを利用した後者を実装します。
EC2でWebAP構築
↓
RDSでWebAP-DB構築
↓
AMIでEC2のイメージ化、複製
↓
ELBで冗長化
↓
ElastiCacheでセッション管理 (今回はここ)
↓
S3にアクセスログ保存
↓
(できれば)SQSでWebAP連携
今回はElasticCacheを起動して、
どちらのWebサーバにアクセスしてもセッション情報を返すような構成を組みます。
ElasticCacheでやることは少ないです。。
ElasticCahceは実装方式として、Memcached、Redisがあります。
両方共、オンメモリタイプのKVSです。
私のイメージは安定的なMemcached、高機能なRedisです。
Memcachedはメモリにデータの参照、追加/追記/変更/削除、加減算しかできないが、シンプルな分、安定動作が期待できる。
Redisはパターン一致やList,Hash型の取り扱いや永続化等の機能を実装している。
今回はセッション情報の扱いたいだけなのでMemcachedを利用します。
環境はずっと利用しているDjangoを利用したWebアプリケーション構成を引き続き利用します。
実はDjangoは初期設定でセッション情報をデータベースに出力するようになっています。
つまり、既にセッション管理不要な状況です笑
で、でもパフォーマンス面を考えれば、ElasticCacheの方がよいよね。そうだよね。
それではいってみよう。
Elastic Cache
- Elastic Cache画面へ遷移
AWSのメニューからElastic Cacheを選択します。
- Cache Subnet Group作成
Elastic Cacheを作成する前にElastic Cache用にSubnet Groupを作成する必要があります。覚えている方もいると思いますが、RDS作成時にもSubnet Groupを作成しました。
考え方は同じです。
Elastic CacheはCluster構成とすることが一般的です。
またCluster構成はAvailabilityZone(AZ)を跨いだ分散配置が可能です。APサーバがAZを跨いでいるのでそれぞれのAPサーバは同じAZのElastic Cacheを参照したいです。
その願い叶えましょう、AWSが。
Elastic Cache作成前は確認できないですが、作成済みだと思ってください。AP#1(AZ#1)で作成されたElastic CacheのEndpointホスト名を名前解決してください。
[root@ip-192-168-0-54 ~]# dig test-cache.g0y8q8.cfg.apne1.cache.amazonaws.com ; <<>> DiG 9.8.2rc1-RedHat-9.8.2-0.30.rc1.36.amzn1 <<>> test-cache.g0y8q8.cfg.apne1.cache.amazonaws.com ;; global options: +cmd ;; Got answer: ;; ->>HEADER<<- opcode: QUERY, status: NOERROR, id: 33761 ;; flags: qr rd ra; QUERY: 1, ANSWER: 1, AUTHORITY: 0, ADDITIONAL: 0 ;; QUESTION SECTION: ;test-cache.g0y8q8.cfg.apne1.cache.amazonaws.com. IN A ;; ANSWER SECTION: test-cache.g0y8q8.cfg.apne1.cache.amazonaws.com. 60 IN A 192.168.1.13 ;; Query time: 84 msec ;; SERVER: 192.168.0.2#53(192.168.0.2) ;; WHEN: Sun May 31 03:05:35 2015 ;; MSG SIZE rcvd: 81
次はAP#2(AZ#2)。
[root@ip-192-168-100-35 ~]# dig test-cache.g0y8q8.cfg.apne1.cache.amazonaws.com ; <<>> DiG 9.8.2rc1-RedHat-9.8.2-0.30.rc1.36.amzn1 <<>> test-cache.g0y8q8.cfg.apne1.cache.amazonaws.com ;; global options: +cmd ;; Got answer: ;; ->>HEADER<<- opcode: QUERY, status: NOERROR, id: 17159 ;; flags: qr rd ra; QUERY: 1, ANSWER: 1, AUTHORITY: 0, ADDITIONAL: 0 ;; QUESTION SECTION: ;test-cache.g0y8q8.cfg.apne1.cache.amazonaws.com. IN A ;; ANSWER SECTION: test-cache.g0y8q8.cfg.apne1.cache.amazonaws.com. 60 IN A 192.168.101.230 ;; Query time: 2 msec ;; SERVER: 192.168.0.2#53(192.168.0.2) ;; WHEN: Sun May 31 03:05:46 2015 ;; MSG SIZE rcvd: 81
結果が違います。
ちな、192.168.1.0/24はAZ#1のPrivateSubnet、192.168.101.0/24はAZ#2のPrivateSubnet。
それぞれCache Subnet Groupに割り当てています。
つまり、そういうことです。順を追って一応説明します。
AP#1/AP#2は同じIPアドレス(192.168.0.2)のDNSサーバを参照しています。
なのに、返ってきたIPアドレスが違います。
ということは同じIPアドレスですが、それぞれ違うDNSサーバを参照していることが想像できます。これによってそれぞれのAPサーバは通信範囲を自身が配置されたAZ内だけとすることができます。
設定に戻ります。
左メニューからCache Subent Groupsを選択し、[Create Cache Subnet Group]ボタンを押します。
-
-
- -
-
Name: 任意の名前
Description: 任意の説明
VPC ID: Elastic Cacheを設置するVPC
Availability Zone: 追加するSubnetが存在するAZ
Subnet ID: 追加するSubnet-
-
- -
-
Subnet IDを選択して[Add]ボタンを押すことで追加されます。
追加したいSubnetの数だけAvailability Zone、Subnet IDを選択、[Add]を繰り返します。Subnet IDがIDというところがイケてないです。
プログラミングする上では一意となるIDが嬉しいですが、GUIでIDって言われても覚えていません。
一度[Add]しないとそれらの情報は表示されません。
任意で入力できる名前やCIDR Blockをプルダウン内に表示してほしいところです。
-
- Elastic Cache用Security Group作成
Security Groupを作成します。
Memcachedを利用する場合、デフォルト接続ポートは11211です。
ルールはInboundでAPサーバのセキュリティグループからの通信に対して11211のみを開放します。ちな、Redisのデフォルト接続ポートは6379です。
- Elastic Cache Cluster作成
Elastic Cacheを作成します。
左メニューからElastic Cache Clustersを選択し、[Get Started]ボタンを押します。
- Select Engine
実装方式を選択します。
先の説明にあったように今回はMemcachedを選択します。
- Specify Cluster Details
Memcachedの一般設定情報を入力します。Engine Version: 利用可能なバージョンからプルダウンで選択可能
Port: デフォルトは11211
Parameter Group: 詳細設定のパラメータを選択可能
事前にParameter Groupで詳細設定情報を定義しておくことでMemcachedに設定を投入できます。
Cluster Name: 任意の名前。
Endpointにも利用されます。
Node Type: スペックを選択可能
Number of Nodes: Clusterのノード数(MultiAZ構成とする場合、最低2つ)
- Configure Advanced Settings
Cache Subnet Group: 2で作成したSubnet Groupを選択
Availability Zone(s): どういうAZ構成にするか選択可能
[No Preference]、[Spread Nodes Cross Zones]、[Specify Zones]から選択可能
分散配置したい場合、[Spread Nodes Cross Zones]を選択
VPC Security Group(s): 3で作成したSecurity Groupを選択
Maintenance Window: 自動メンテナンス(パッチ適用)とするか、する場合、可能な日にち、曜日、時間等で指定可能。
[Select Window]、[No Preference]から選択可能
Topic for SNS Notification: 自動メンテナンス時の通知先(SNSのARNで指定)
- 作成
確認画面で設定内容を確認し、作成を開始します。
5分ほどで出来ます。
- AP側の準備
LoginURLにユーザ名、パスワードを渡すと、RDSのUserテーブルからユーザ名を元にデータを取得し、パスワードを照合できると、ログイン成功とします。
セッションにユーザ名を登録します。
HelloURLにアクセスすると、セッション情報からユーザ名を取得し、Hello, ユーザ名、を返します。
セッション情報からユーザ名を取得できなければ、ログインしろよ、を返します。またそれぞれアクセス先がわかるようにレスポンスにAPサーバのホスト名も含めます。
それではササッと作ります。
あー、時間かかった。
無駄にロギング、エラーハンドリング入れすぎた。AWS関係ないのでメモ程度
Elastic Cache設定追加、CSRF対策解除
vi /var/lib/project/project/settings.py ----- CACHES = { 'default': { 'BACKEND': 'django.core.cache.backends.memcached.MemcachedCache', 'LOCATION': 'test-cache.g0y8q8.cfg.apne1.cache.amazonaws.com:11211', } } # 'django.middleware.csrf.CsrfViewMiddleware',
Login、Hello URL追加
vi /var/lib/project/project/urls.py ----- url(r'^login/', views.login, name='login'), url(r'^hello/', views.hello, name='hello'),
model設定追加
vi /var/lib/project/app/models.py ----- class User(models.Model): name = models.CharField(max_length=32) password = models.CharField(max_length=32, null=True) created = models.DateField()
※ 今回、passwordカラムだけを追加したのですが、
dbmigrations、migrateでテーブルにカラムが追加されます。
既にデータがある場合、not null成約を外さないとエラーとなります。views設定追加(エラー処理削除)
vi /var/lib/project/app/views.py ----- def login(request): res = {"server": gethostname(), "message":""} body = request.body user_dict = json.loads(body) users = User.objects.filter(name=user_dict["user"]) user = users[0] request.session["user"] = user.name res["message"] = "ok" return HttpResponse(json.dumps(res)) def hello(request): res = {"server": gethostname(), "message":""} username = request.session.get("user") if not username: res["message"] = "You are not logined" return HttpResponse(json.dumps(res)) res["message"] = "Hello, " + username return HttpResponse(json.dumps(res))
- 動作確認
ELBをエンドポイントにアカウント情報を引き連れて、LoginURLへアクセスします。$ curl -d '{"user":"shinji","pass":"password"}' -X POST http://lb-*********.ap-northeast-1.elb.amazonaws.com/app/login/ {"message": "ok", "server": "ip-192-168-100-35"}
AP#2からレスポンスが返ってきました。
もう一回。
$ curl -d '{"user":"shinji","pass":"password"}' -X POST http://lb-*********.ap-northeast-1.elb.amazonaws.com/app/login/ {"message": "ok", "server": "ip-192-168-0-54"}
AP#1からレスポンスが返ってきました。
次にHelloURLへCookieを渡さずアクセスします。
$ curl http://lb-*********.ap-northeast-1.elb.amazonaws.com/app/hello/ {"message": "You are not logined", "server": "ip-192-168-100-35"}
ログインしてませんよー、よしよし。
次はCookieを取得して、Cookieを渡してHelloを受け取ります。
$ curl -c cookie.txt -d '{"user":"shinji","pass":"password"}' -X POST http://lb-*********.ap-northeast-1.elb.amazonaws.com/app/login/ {"message": "ok", "server": "ip-192-168-100-35"} $ curl -b cookie.txt http://lb-***********.ap-northeast-1.elb.amazonaws.com/app/hello/ {"message": "Hello, shinji", "server": "ip-192-168-0-54"}
AP#2にログインして、AP#1からHelloを受け取れました。
いかがでしたでしょうか?
これである程度の可用性、スケーラビリティを確保したWebアプリケーションシステムを組むことが出来ました。
クラウドIaaSを利用すると、なんといってもお手軽です。
私が入社した時は検証環境なんて一つの検証サーバをOSレベル、アプリケーションレベルで何人か共有していたり、本番環境はOSが分かれているところ同居させていたりが当たり前で、検証環境なのに気を使ったり、本番環境と違う構成だから本番環境にデプロイすると想定外のエラーがあったりと本当に苦労しました。(ブツブツ
次回は運用面です。
AWS ELB
4ヶ月ぶりにダーツ部が活動しました。
ぜんっぜんダメでした。
3時間投げても、4ヶ月前の投げ方がわかりませんでした。
1年ぐらい前に三ヶ月間ほど週二で通って身につけてフォームもブランク空くと分からなくなるもんです。
ブログはそうならないように頑張ります。
さて、本題。
前回はAMIを利用してEC2インスタンスを複製し、
同一構成のEC2インスタンスを2つのAZに分けて配置しました。
ただし、これだけでは2つのWebサーバがあるだけで、
負荷分散も冗長化も構成されていません。
入口となるグローバルIPアドレス、DNSがバラバラだからです。
一般的な負荷分散方式としてDNSラウンドロビンを使ったDNSによる負荷分散、
ロードバランサーを入口に置くことで振り分けてもらうことによる負荷分散があります。
前者は負荷分散としては意味がありますが、冗長化の観点では役に立たないため、あまり採用されません。
ロードバランサーの過負荷となる場合にロードバランサーを複数並べてDNSラウンドロビンして負荷分散することは可能です。
ただし、この場合も各ロードバランサーを冗長化しないと、意味を成し得ません。
またGSLBのようにDNSによって死活監視を行うことでDNSレコードをダイナミックに切り替えるシステムを使うことでロードバランサーの負荷も、そもそもロードバランサーを置く必要がなくなる仕組みもあります。
AWSのRoute53を使えば簡単に組むことができます。
、、、今調べたらELBは負荷に応じてスケーリングするようです。
AWSさん、さすがです。
今回はELBを起動して、
2つのWebサーバを負荷分散、冗長化できる構成を組みます。
EC2でWebAP構築
↓
RDSでWebAP-DB構築
↓
AMIでEC2のイメージ化、複製
↓
ELB (Elastic Load Balancing)
ELBはロードバランサーです。
通信を振り分けてくれることにより負荷分散してくれたり、
負荷分散対象を監視し、ダウンした対象を切り離すことで冗長化構成としてくれます。
ELB作成
- EC2画面へ遷移
AWSのメニューからEC2を選択します。
ELBはEC2画面より作成します。AWSのポータルが日本語対応しました。
アマゾンジャパンの方、本当にありがとうございます。
- ELB作成
左のメニューからロードバランサーを選択します。
「ロードバランサーの作成」ボタンを押下します。
- ロードバランサーの定義
基本情報を入力します。
ロードバランサー名
: 名前です。DNS名にも利用されます。
今回はlbとします。
内部向け LB の作成
: 作成する対象のVPCを指定します。
内部向けロードバランサーの作成
: インターネットに開放せず、内部からのアクセスのみの場合、
こちらをチェックしてください。
ロードバランサーのプロトコル/ロードバランサーのポート
: アクセス元が指定するプロトコル/ポート番号です。
今回は80番ポート(http)を利用します。
インスタンスのプロトコル/インスタンスのポート
: ロードバランサーがインスタンスにアクセスするプロトコル/ポート番号です。
今回は80番ポート(http)を利用します。
サブネットの選択
: バランシン対象が存在するサブネットを選択します。
今回は2つのazにあるpublic networkを選択します。
EC2インスタンスに設定したサブネットです。
- セキュリティグループの割り当て
80番ポートが空いていればいいのでEC2インスタンスに割り当てたセキュリティグループを選択します。
- セキュリティ設定の構成
httpだと注意されます。。
- ヘルスチェックの設定
ELBがEC2インスタンスを監視する方式を指定します。pingプロトコル
: HTTP、HTTPS、SSL、TCPから選択します。
今回はHTTPを利用します。
pingポート
: そのポート番号です。
今回は80番ポートを利用します。
pingパス
: ヘルスチェック先パスを指定します。デフォルト値は「/index.html」です。
SSL、TCPの場合、指定不要です。
応答タイムアウト(秒)
: ヘルスチェックの応答待ち時間を指定します。デフォルト値は「5」です。
ここで指定した時間以内に応答がない場合、NGと判断します。
ヘルスチェック間隔(秒)
: ヘルスチェックを行う間隔を指定します。デフォルト値は「30」です。
非正常のしきい値
: EC2インスタンスがダウンしたと判断するヘルスチェックNG連続回数を指定します。
デフォルト値は「2」です。
正常のしきい値
: EC2インスタンスがアップしたと判断するヘルスチェックOK連続回数を指定します。
デフォルト値は「10」です。デフォルト設定の場合、30秒ごとに監視対象サーバに向けて、
http://<対象サーバ>/index.html
のリクエストを発行し、5秒間応答がない、を2連続検知すると、
監視対象サーバがダウンしたと判断します。
- EC2 インスタンスの追加
振り分け対象のサーバを指定します。
今回は作成したWebサーバ2台を選択します。クロスゾーン負荷分散の有効化
: LBが存在するEC2インスタンスにしか振り分けない場合、こちらのチェックを外してください。
Connection Drainingの有効化
: LBがEC2インスタンスを強制的に切り離す時間を設定します。
ファイルダウンロード等長時間のリクエスト処理があった場合、
切り離してもここで指定した秒数は待つ、という設定です。
メンテナンス等で片系切り離して設定変更などする時に大変有用な機能です。
- タグの追加
- 確認
LBが作成されます。
- 作成状況確認
一覧画面へ遷移します。作成されたELBを選択して、概要タブを選択します。
ステータスが「2 個のうち 2 個のインスタンスが実行中です」となっていれば準備完了です。
DNS名はメモってください。インスタンスタブを選択します。
インスタンスの各ステータスが「InService」となっていることも確認します。
- 動作確認
それでは接続しましょう。
その前に、、、
接続先がわかるように各Webサーバのindex.htmlをホスト名等分かり易いように編集してください。$ curl http://lb-*********.ap-northeast-1.elb.amazonaws.com/index.html ip-192-168-100-35
Web#2(複製先)へアクセスされました。
それではもう一回。$ curl http://lb-*********.ap-northeast-1.elb.amazonaws.com/index.html ip-192-168-0-54
Web#1(複製元)へアクセスされました。
はい、ちゃんとバランシングされていますね。次に片系を落としてみて切り離されることを確認しましょう。
今回はWeb#2を落とします。
[root@ip-192-168-100-35 ~]# /etc/init.d/httpd stop Stopping httpd: [ OK ]
15秒ぐらいでWeb#2のステータスがOutOfServiceとなりました。
それでは接続$ curl http://lb-*********.ap-northeast-1.elb.amazonaws.com/index.html ip-192-168-0-54
Web#1にアクセスされました。
10回ほどアクセスしても全てWeb#1へアクセスされました。Web#2を起動します。
[root@ip-192-168-100-35 ~]# /etc/init.d/httpd start Starting httpd: httpd: apr_sockaddr_info_get() failed for ip-192-168-100-35 httpd: Could not reliably determine the server's fully qualified domain name, using 127.0.0.1 for ServerName [ OK ] >|| 10分ほどでWeb#2のステータスはInServiceとなりました。 >|| $ curl http://lb-*********.ap-northeast-1.elb.amazonaws.com/index.html ip-192-168-0-54 $ curl http://lb-*********.ap-northeast-1.elb.amazonaws.com/index.html ip-192-168-100-35
またWeb#2へ振り分けられるようになりました。
以前、ELBは切り離されたインスタンスはアップしても自動復旧しない(ELBに組み込まれない)という情報を得たのですが、改善したようです。
いかがでしたでしょうか?
AWSを使えば負荷分散、冗長構成のWebAPシステムを簡単に構成することが出来ます。
メンテナンスも考慮されたシステムとなっており、インフラ担当の悩みをどんどんAWSが吸収してくれます。
インフラ担当の運用・保守をAWSに任せることができるので、
その分、楽しい楽しい開発業務に専念することができます。
次回はElastic Cacheを利用してステートレスのWebAP構成を作りましょう。