| @技術/プログラミング

ヒトデさんの以下のツイートを目にして便利そうだと思ったので fish + peco + vim でやってみることにした。

以下のような fish 関数を追加した上でショートカットキーを bind しておいた。

function peco_gitlsfiles_vim
  git ls-files | peco --query "$LBUFFER" | read selected
  if [ $selected ]
    vim $selected
  end
end
function fish_user_key_bindings
  fish_vi_key_bindings
  bind \cg\cv peco_gitlsfiles_vim
  bind -M insert \cg\cv peco_gitlsfiles_vim
end

これまで一旦 vim を閉じてしまうとファイルを開きたいときには vim . して Unite で調べててたけど、いきなり git ls-files して peco して絞り込めるようになってとても便利になった。

2018-06-20 16.48.40.gif

| @WWW

| @ブログ

Facebook にウェブサイトの URL をはっつけるとき参照される HTML メタ情報の仕組みに Open Graph Protocol ってのがある。 Facebook に URL を貼ると bot が URL の内容を読みに行ってページの概要や画像を取得し Facebook 内に埋め込み表示するというもの。 Facebook を見ている人はリンク先の内容をクリックする前に概要を把握できるので、リンクをクリックして見たい情報じゃなかった、ということを避けられる。 Facebook が考案して策定した仕組みだけど、 Facebook に限らずいろんなサイトで OGP タグを出力してるし読み込んでる。 Twitter にも似た仕組みあって Twitter Card という。この辺の対応は結構前にやってた。

アドベントカレンダーに備えて Open Graph protocol に対応

アドベントカレンダーに備えて Open Graph protocol に対応

昨日飲みに行って今朝起きてからふとコード書きたくなって、アドベントカレンダーもあることだし（去年の Adventar で自分のブログだけ og:image がなくて画像が出てなくて残念だった）、...

portalshit.net

ただ自分のサイトが OGP タグを提供するだけではつまんないなと思ったので自分のブログにペロッと URL を貼ったときに相手先に OGP タグがあればそれを出力するようにしてみた。こんな感じ。

OGP Preview

しかしここで困ったことがあって、↑でリンクしてる Circle のサイトは HTTPS で配信されておらず、単純に Circle のサイトで og:image に指定されている画像を SSL 化されているこのブログで読み込むと Mixed Content になってしまう。せっかく HTTP/2 で配信していたのに台なしになってしまう。またそもそも og:image は Facebook でシャアされることを想定されていることがほとんどなので、画像サイズがデカすぎていい感じにスクエアに表示するためには CSS の小技を駆使したりする必要があった。

いい感じに解決する方法ないかなと調べていたら良いのが見つかった。

GitHub - willnorris/imageproxy: A caching, resizing image proxy written in Go

GitHub - willnorris/imageproxy: A caching, resizing image proxy written in Go

A caching, resizing image proxy written in Go. Contribute to willnorris/imageproxy development by creating an account on GitHub.

github.com

Go で書かれた Image Proxy Server で、 HTTPS Proxy は当然のこと動的リサイズもできる。使い方は簡単でバイナリを落としてきて動かすだけ。 Go なんで ImageMagick をどうしたりとかを考えなくて良い。 そもそも Docker イメージも提供されているので Docker をインストール済みなら docker run するだけでも動く。 めっちゃお手軽。

こいつのおかげで HTTPS で配信されていないサイトの OGP タグを読み込んでも Mixed Content にならずに済むようになった。また og:image は適切にリサイズできるようになった。画像変換サーバーとかは結構難しいやつで個人のブログでこんなに簡単に使えるものだとは思ってなかったので正直ビックリした。

AWS の登場で大企業じゃなくても CDN 使ったり仮想サーバーでウェブシステムを構築したりできるようになった。さらには Go や Docker といった技術のおかげで複数の込み入ったソフトウェアを組み合わせて構築していく必要があったシステムが、まるで jQuery を使うような感覚でポン付けで使える時代になってきている。とても素晴らしい。

ちなみに OGP の取得には open_graph_reader という gem を使っている（昔からある opengraph という gem はメンテナンスされておらず最近の Nokogiri で動かない）。 open_graph_reader の作者が結構 Opinionated な人で、以下のような Anti-featurs を掲げている。

open_graph_reader Anti-features

http://ogp.me/ の仕様に準拠していないサイトのことは完全無視というつくり。個人的にはこういう思想は好みだが、現実問題として使い勝手が悪い。例えば hitode909 さんのブログの OGP タグを取得しようとしたところ以下のようなエラーを出して取ってくれなかった。

スクリーンショット 2018-05-26 10.08.47.png

article:published_time は ISO8601 形式の datetime であるべき、とのこと。はてなブログはかなりシェアが大きくリンクする機会が多いので残念。

| @技術/プログラミング

GW 中、十分インスタンスを用意しておいたが想定を超えるアクセスがあって負荷が高まり、 Alert が飛んでくる事態となった。車を運転中に iPhone をカーステにつないでいたところ Slack がピコピコ鳴り、嫁さんから「休みなのか仕事なのかハッキリしろ！」と言われたので Alert が上がらないようにオートスケールを仕込むことにした。 いみゅーたぶるいんふらすとらくちゃー諸兄からしたら「そんなの常識じゃん」みたいな話ばかりだけど、自分でやってみて得られた知見をまとめておきます。

なおここで言っているのは EC2 インスタンスのオートスケール（ EC2 Auto Scaling ）であり、 AWS の様々なリソースを包括的にオートスケールする AWS Auto Scaling とは異なります。

Amazon EC2 Auto Scaling（需要に合わせてコンピューティング性能を拡張）| AWS

Amazon EC2 Auto Scaling（需要に合わせてコンピューティング性能を拡張）| AWS

Amazon EC2 Auto Scaling は、アプリケーションの可用性を維持し、アプリケーションの要求に応じて Amazon EC2 の容量をスケールする方法を定義するのに役立ちます。

aws.amazon.com
App Scaling - AWS Application Auto Scaling - AWS

App Scaling - AWS Application Auto Scaling - AWS

Learn how AWS Auto Scaling monitors your applications and automatically adjusts capacity to maintain steady, predictable performance at the lowest possible cost.

aws.amazon.com

オートスケールをやるにあたって必要なこと

1. インスタンス起動時に最新のコードを pull してきてアプリケーションを起動させる

オートスケールしてきたインスタンスだけコードが古いとエラーが発生する。

2. インスタンス停止時にアプリケーションのログファイルをどっか別のところに書き出す

Auto Scaling Group のインスタンスは Stop ではなく Terminate されるため、インスタンス破棄後もログを参照できるように S3 に上げるとかして永続化させる必要がある。 Fluentd や CloudWatch Logs に集約するのでも良い。

3. AMI を定期的にビルドする

オートスケール対象のアプリケーションは枯れていて今更新しいミドルウェアが追加されたりすることはなくてソースコードを git clone してくるだけで十分なのだが、 Gemfile に変更があった場合を想定して少しでもサービスインを早めるため（ bundle install を一瞬で終わらせるため）、 master ブランチへの変更が行われなくなる定時間際のタイミングで Packer でビルドして AMI にプッシュするようにしている。

Packer | HashiCorp Developer

Packer | HashiCorp Developer

Explore Packer product documentation, tutorials, and examples.

www.packer.io

4. Launch Configuration を自動作成

AMI のプッシュが成功したら最新の AMI を利用する Launch Configuration を作成し、 Auto Scaling Group も最新の Launch Configuration を参照するように変更する。 AWS CLI でできるので自動化してある。

5. Auto Scaling Group の設定をいい感じにやる

Auto Scaling Policy を決め（ CPU 使用率が一定水準を超えたらとか、 Load Balancer へのリクエスト数が一定以上になったらとか）、時間指定で Desired Count や Minimum Count を指定したければ Schedule をいい感じに組む。 AWS Management Console 上でポチポチするだけでよい。

6. deploy 対象の調整を頑張る

当初は Auto Scaling Group のインスタンスには deploy を行わない（業務時間中はオートスケールしない、夜間と土日だけオートスケールさせる）つもりだった。

autoscale-day-and-night.png

しかしメトリクスを確認すると朝の通勤時間帯や平日の昼休み時間帯などにもアクセス数が多いことがわかったので一日中 Auto Scaling Group インスタンスを稼働させることにした。となると deploy 対象が動的に増減する、ということなので Capistrano の deploy 対象もいい感じに調整しないといけない。 AWS SDK Ruby で稼働中の EC2 インスタンスの情報はわかるので、 deploy 時には動的に deploy 対象を判定するようにした。

autoscaling-all-day.png

本当は push 型 deploy をやめて pull 型 deploy にするのがナウでヤングなのだろうが、レガシーアプリケーションに対してそこまでやるのは割に合わない。そのうちコンテナで動くもっとナウでヤングなやつに置き換えるのでこういう雑な対応でお茶を濁すことにした。

注意点

冒頭に書いているけどあくまで上記は EC2 インスタンスの Auto Scaling であり、周辺のミドルウェアは Scaling されない。例えば RDS を使っていたとして、 RDS インスタンスの方は拡張されないので Connection 数が頭打ちになったり、 CPU を使うクエリが沢山流れたりしたらそこがボトルネックになって障害になってしまう。周辺ミドルウェア、インフラ構成に余力を持たせた状態で行う必要がある場合は AWS Auto Scaling の方を使うことになると思う。

所感

1 と 2 のステップはすでに実現できていたので、自分は 3 、 4 、 5 、 6 をやった。オートスケール、めっちゃむずかしいものというイメージを持っていたけど、まぁまぁすんなり行った（二日くらいで大枠はできて、連休後半には実戦投入した）。負荷に応じて EC2 インスタンスがポコポコ増えて、週末の夜にパソコンを持たずに出かけられるようになった。これで家庭円満です。

| @技術/プログラミング

以前、 AWS ECS で試験運用したことがあったので Docker 化自体は済んでいた。 ECS などマネージドコンテナサービスを使わずに Docker 運用ができないか試してみた。

🚨 Docker & ECS 化追跡 24 時

🚨 Docker & ECS 化追跡 24 時

ブログを Docker 化して AWS ECS で運用するようにした。なぜ Docker 化したか仕事で Docker を使う機会が増え知見がたまってきた仕事では Production 投入はで...

portalshit.net

動機

関連記事の更新処理、諸々障害があって自動化できておらず、 DB を clone してきて手元で実行してサーバーにエクスポートするという運用が続いていた。これを自動化したかった。

⛓TF-IDF で関連エントリーを表示

⛓TF-IDF で関連エントリーを表示

cho45氏の手法を参考にLokkaにSimilarityモデルを追加し、MeCabで名詞を抽出してTF-IDFを計算、ベクトル正規化して類似エントリを検出・保存するRakeタスクを実装した。並...

portalshit.net

二つ問題があって、以下の通りだった。

  1. 関連記事の更新処理時に日本語の分かち書きをする必要があるが、 VPS インスタンスのメモリ上限があり MeCab の拡張辞書をサーバー上でインストールできない
  2. VPS 上で SQLite の算術計算を行うためには追加拡張が必要で、そのためには SQLite をソースコードからコンパイルする必要がある

1 は Docker イメージにして手元でイメージをビルドすれば解決できた。 2 の問題も Docker のなかでコンパイルを行うことで解決できた。

どうやるか

  • nginx.conf の修正
  • コンテナの create
    キャッシュのためにファイルシステムを利用しているのでホストとコンテナで public ディレクトリを共有する必要があった。 
docker create \
  -e DATABASE_URL=db_url \
  -e RACK_ENV=production \
  -v /home/morygonzalez/sites/portalshit/public:/app/public \
  -p 3001:3001 --name portalshit -it morygonzalez/portalshit bundle exec puma -p 3001
  • コンテナの起動
docker start portalshit

結果どうだったか

サイトを Docker で公開することはできたが、 docker create して docker start するまでの間、ダウンタイムが発生する。

ダウンタイムなしで deploy するためには deploy のタイミングで Nginx conf を書き換えて service nginx reload する必要が出てくる。個人のブログレベルでそこまでやりたくない。

コンテナを管理するサービス（ AWS ECS や Kubernetes ）があるんだったら Nginx conf の書き換えなどしなくてもいい感じに deploy できると思うが、こちらも個人のブログレベルで使うものではないと思った。

結論

  • サイトの deploy はこれまで通り cap で行い、 puma はホスト OS で普通に動かす（コンテナ化しない）
  • 関連記事表示のバッチ処理のみコンテナ化することにした

| @WWW

Day One という日記書きソフト、愛用しているのだけど今週頭に障害が発生して日本時間で 2018/05/11 の明け方まで同期ができない状態になってた。

Help Guides

Help Guides

The Day One Help Guides are designed to help you with tutorials, tips, and documentation for the Day One journal app.

help.dayoneapp.com

ユーザーとして不便だったけど復旧にかなり時間がかかったのがソフトウェア開発者の一人として興味深かった。何が原因で復旧が遅れたのか推測した。

Day One のバックエンドは AWS に構築してあるようで、負荷でサーバーがダウンしたのなら EC2 インスタンスを追加してサーバー再起動すれば良いはずなのですぐ復旧できるはずと思ったが、一向に復旧しない。復旧作業の状況報告ページにしきりに “server rebalance” というフレーズが出てきており、アプリケーションサーバーで “rebalance” なんてことはやらないから、どうもデータベースがクラッシュしたようだった。

Day One のバックエンドエンジニアの採用情報見たら技術スタックが書いてあって、開発言語は Scala で DB は Couchbase を使ってるとのことだった。で、 Couchbase では Shared Cluster の rebalance という作業が必要らしい。

Couchbase は CAP 定理のうち一貫性と分断耐性を保証していて、その代わりに可用性が犠牲になっている（Couchbase Server - Wikipedia）。 Day One では複数のクライアントからほぼ同時に同一ドキュメントに対して更新が走ることが多いし、 iOS からは不安定なモバイル回線経由で接続される。かつては Dropbox や iCloud も同期のバックエンドとしてサポートしていたが、コンフリクトしたり意図せぬデータ欠落などがあったと思われ、自前のバックエンドシステムに移行したのだろう。一貫性と分断耐性に特化した Couchbase はユースケースとして最適に思えるが、障害が起こるとリバランスに手間取り復旧の難易度が上がるようだった。

自分は大規模分散データベースみたいなやつは受託の会社に勤めてた下っ端の頃にしか使ったことがなく、自分でがっつり運用・構築したことがないので大規模データベースに対する知識が足りていないと思う。大した考察は出来ていないが、今後もバックエンド API おじさんとして余生を過ごしていく上で参考になる出来事だった。そのうち詳細な post-mortem が Day One のエンジニアによって公開されるようなのでこちらもあとで読んでおきたい。

あまりに復旧が遅かったのでこのままサービス終了するのではないかと心配になったが、何とか復旧出来たようである。 Day One のバックエンドの皆さんおつさまでした 🍵

| @技術/プログラミング

前書いてた記事の続き。

🏭 Docker を Production 投入するメリットを考える

🏭 Docker を Production 投入するメリットを考える

仕事で開発中のシステムで、 master ブランチに Pull Request が Merge されると自動的に AWS ECS に構築した社内向けの確認環境にデプロイが行われるような仕組みを導...

portalshit.net

Kaizen Platform 時代は Naoya Ito さんの以下の記事にあるような感じで deploy してた。 Slack 上で hubot に話しかけると deploy 用の Pull Request が作られていい感じに deploy フローが始まる。

GitHub 時代のデプロイ戦略 - naoyaのはてなダイアリー

GitHub 時代のデプロイ戦略 - naoyaのはてなダイアリー

少し前までアプリケーションのデプロイと言えば capistrano などをコマンドラインから叩いてデプロイ、みたいなことをやっていたが、最近は少し様子が違うのでそのやり方、KAIZEN platform Inc. での事例を紹介する。 GitHub のイベントを契機に CI as a Service にデプロイを担当させる GitHub で Pull Request を送って開発するのが前提になっているのは以前にも紹介した。最近は Travis CI や CircleCI などに代表される CI (Continuous Integration) as a Service があって、CI も自分…

d.hatena.ne.jp

これがめっちゃ良くて、現職場でも導入したいと思ってたので今週ちょっとやってみたところ deploy できるようになった。

実際のデプロイフロー

まず Slack で hubot （ 山の会社なので tengu という名前にしてる）に話しかける。すると hubot で GitHub の API を叩いて deploy 対象の Pull Request を取得し、それぞれの Pull Request ごとに commit をグルーピングして、 deploy 対象の Pull Request の Author にメンションするかたちで master ブランチから deployment/production ブランチへの Pull Request が作成される。

tengu deploy 1

最近 Slack の GitHub Integration がアップデートされて、 Webhook の通知がいい感じに飛んでくるようになったので Slack 上でどんな内容が deploy されるのかが一目瞭然となる。

実際に作成される Pull Request は以下のような感じ。この Pull Request を Merge することで CircleCI 上で deploy 用のビルドが走る。その辺は Naoya さんの記事で書いてあるのと同じ。

tengu deploy 2

いま作ってるやつは AWS ECS で運用しようとしてるので、 cap deploy ではなく手製のシェルスクリプトで以下のことをやっている。

  1. deploy 用のコンテナイメージをビルド
  2. AWS ECR にコンテナイメージをプッシュ
  3. プッシュしたイメージを利用する Task Definition を追加し、 ECS のサービスを更新 ecs-deploy というシェルスクリプトでやる

以前の記事にも書いたが「 CircleCI が落ちてたら deploy できないじゃん？」というツッコミが入ったため CircleCI が落ちていても deploy できるようにシェルスクリプト化してあるので、手元からおもむろに bin/deploy production とかやっても deploy できる。

ちなみにこのフローを実現する .circleci/config.yml は以下のような感じ。

jobs:
  deploy:
    docker:
      - image: docker:17.05.0-ce-git
    steps:
      - checkout
      - setup_remote_docker:
          docker_layer_caching: true
      - run:
          name: Install dependencies
          command: |
            apk add --no-cache py-pip=9.0.0-r1 jq curl curl-dev bash
            pip install docker-compose==1.18.0 awscli==1.14.38
            curl -s https://raw.githubusercontent.com/silinternational/ecs-deploy/ac2b53cb358814ff2cdf753365cc0ea383d7b77c/ecs-deploy | tee -a /usr/bin/ecs-deploy && chmod +x /usr/bin/ecs-deploy
      - run:
          name: Execute deployment (Docker image build, push to ECR, create new Task and replace container)
          command: |
            case ${CIRCLE_BRANCH} in
              "deployment/dev" | "master" )
                DEPLOY_ENV="dev" ;;
              "deployment/production" )
                DEPLOY_ENV="production" ;;
            esac
            bin/deploy ${DEPLOY_ENV}

workflows:
  version: 2
  production-deploy:
    jobs:
      - deploy:
          filters:
            branches:
              only:
                - deployment/production

Chat deploy のよさ

deploy フロー・ deploy 状況が可視化され、民主化されることがよい。昔ながらのローカルからの capistrano による deploy の問題点は deploy の特権化を招いてしまうことだと思う。 ○×さんしか deploy 用の踏み台サーバーに ssh できないので一々○×さんに deploy をお願いしないといけない、というような状況はよく分からない遠慮や序列を招きがち。 deploy フローが自動化されていることでチームに入ったばかりの人でもさくっと deploy が行えるというメリットもある。

deploy の履歴が Slack 上と CircleCI 上、また GitHub 上に Pull Request として残るのもよい。ひとくちに deploy といっても schema 変更が伴う場合は作業ログの共有やコミュニケーションをどこかで行う必要があり、その場所として GitHub の Pull Request が使えるのがとてもよい。 YAMAP で作った deploy スクリプトではそこまでやってないが、 Kaizen Platform の deploy スクリプトには deploy 用の Pull Request 本文に動作確認用のチェックボックスを作って、チェックボックスにチェックが入れられるまで cronbot が二時間おきに deploy 対象の commit author に Slack 上で動作確認を促す、というような仕組みまであった。

今後 YAMAP でもどんどん deploy フローを改善していって Merge ボタンを押したあと寿司を食ってれば良いような状態[1]にしていきたい。

ちなみに上記の chat deploy を実現するためには GitHub App を作っていろいろやる必要があって、その辺は Kaizen Platform で同僚だった t32k さんの以下の記事が参考になった。

チャットデプロイしたい2018 - MOL

チャットデプロイしたい2018 - MOL

タイトルの通り、チャットデプロイしたい。

t32k.me

書いてあるフローはほとんど Kaizen Platform のやつと同じでちょっとウケた。いやでもそのくらい完成されてる仕組みだと思う。この割とイケてる deploy フローを体験してみたい人は僕が勤めてる YAMAP の Wantedly をご覧下さい。資金調達しており割と積極的に採用中です。

[1]: Terraform + GitHub + CircleCI + Atlasを利用してAWSの操作を自動化した - Glide Note http://blog.glidenote.com/blog/2015/02/18/terraform-github-circleci-atlas-aws/