NetApp Digital Transformation Lab (NDX)

はじめに

目的

• デジタルトランスフォーメーションを支える根幹技術とNetApp製品を組み合わせることによる価値を触りながら体験
• 特定のシナリオに沿った関連技術の組み合わせ検証
• Labを通じての技術者コミュニティの創出

連絡方法

連絡先は以下を準備しています。

• 本ドキュメントのリポジトリにIssueまたはPull-request
  • GitHub リポジトリ: https://github.com/NetAppJpTechTeam/NetAppDigitalTransformationLab
• Twitter:
  • @NetAppJPTech
• Slack:
  • 継続的なコミュニケーション用 NetAppJpTech #ndx

Contents

基礎編

コンテナ化のシナリオを実施する

基礎編: アプリケーションのコンテナ化からサービスメッシュまで

• 基礎編:はじめに
  • 概要
  • 流れ
• Level 0: 環境の確認・基本操作
  • 目的・ゴール: ラボを実施する環境の確認
  • 流れ
  • kubernetes環境へのログイン
  • kubernetesにデプロイ
  • まとめ
• Level 1: アプリケーションをコンテナ化する
  • 目的・ゴール: アプリケーションをコンテナ化する
  • 流れ
  • コンテナ化の準備
  • コンテナイメージの作成
  • コンテナイメージのビルド
  • イメージレジストリに登録
  • アプリケーションのマニフェストファイルを作成してデプロイ
  • アプリケーションの稼働確認
  • まとめ
• Level 2: ステートフルコンテナの実現
  • 目的・ゴール: アプリケーションのデータ永続化を実現
  • 流れ
  • コンテナでの永続データのカテゴライズ
  • Dynamic provisioning
  • NetApp Tridentのインストール
  • StorageClassの定義
  • Persistent Volume Claimの作成
  • デプロイ用のマニフェストファイルにPVCを追加
  • デプロイメント実施
  • 永続化できていることを確認するためアプリケーションの停止・起動を実施
  • 再デプロイメント後の確認
  • Tridentの特徴的な機能: Volume Cloningのストレージオフロード
  • Tridentのアップグレード方法
  • まとめ
• Level 3: CI／CDパイプラインを構築
  • 目的・ゴール: コンテナ化したアプリケーションのCICDを実現する
  • 流れ
  • CI/CDパイプラインの定義
  • Jenkinsのデプロイ方法について
  • Helmを使ってJenkinsをデプロイ
  • Helm以外でJenkinsをデプロイした場合
  • Jenkinsの設定をする
  • Jenkins Pipelineの作成
  • アプリケーションの変更を検知してデプロイメント可能にする
  • コンテナをCI/CDする方法 Helmを使ってみる
  • デプロイメントのさらなる進化
  • まとめ
• Level 4: 運用編
  • 目的・ゴール: 運用を行うにあたり必要となる検討事項を把握する
  • 流れ
• Level 5: Microservice化
  • 目的・ゴール: Microserviceを支えるインフラの技術・テクノロジースタックを活用
  • 流れ
  • Microservice化していくにあたって発生する課題
  • 解決する技術の１つ "Istio"
  • マイクロサービスの参考アーキテクチャ
  • コンピューティングの最適化
  • さらなる進化

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実践編: 画像解析AIの作成を体験

• 実践編: はじめに
  • 概要
  • ハンズオンの流れ
  • ゴール・目的
• ハンズオンのための環境構築と確認
  • 目的・ゴール: Kubeflowのインストールと環境の確認
  • 今回の環境の全体概要
  • 環境の確認
  • Tridentのインストール
  • Kubeflow のインストール
  • まとめ
• データの探索: データを扱ってみる
  • 目的・ゴール: まずは取り扱うデータを準備する
  • 概要
  • トレーニングデータの準備
  • まとめ
• トレーニング: トレーニングを行い推論モデルを作成する
  • 目的・ゴール: 推論モデルを作成、作成する一般的な手法を体験する
  • トレーニングを実施
  • まとめ
• アプリケーションから使用する: アプリケーションに組み込む
  • 目的・ゴール: アプリケーションから使用する方法を試す
  • アプリケーション適用の準備：グラフの生成
  • アプリケーション適用の準備：モデルのサーブ
  • アプリケーション適用：API経由で推論してみる
  • まとめ
• アプリケーションから使用する: トレーニング済みのモデルをアプリケーションに組み込む
  • 目的・ゴール: アプリケーションからトレーニング済みのモデルを使用する方法を試す
  • トレーニング済みの推論モデルを使用する
  • まとめ
• GPUの活用,異なる環境でのトレーニング、デプロイ
  • 目的・ゴール: GPU・クラウドを活用する・CI/CDパイプラインの作成
  • フローの中を更に高速化
  • GPUの活用
  • クラウドを活用する

References

• コマンドリファレンス
• 用語集
• References
• Ingressを導入

インストールするもの・あると便利なもの

• Installed apps
  • kubernetes 関係

DesignDoc

• Design: kubernetes クラスタの設計要素について
  • ネットワーク設計
  • ストレージ設計