1.3. Service Mesh について

Red Hat OpenShift Service Mesh は、サービスメッシュにおいてネットワーク化されたマイクロサービス全体の動作に関する洞察と運用管理のためのプラットフォームを提供します。Red Hat OpenShift Service Mesh では、OpenShift Container Platform 環境でマイクロサービスの接続、保護、監視を行うことができます。

1.3.1. Red Hat OpenShift Service Mesh とは

Service Mesh は、分散したマイクロサービスアーキテクチャーの複数のアプリケーションを設定するマイクロサービスのネットワークであり、マイクロサービス間の対話を可能にします。Service Mesh のサイズとおよび複雑性が増大すると、これを把握し、管理することがより困難になる可能性があります。

オープンソースの Istio プロジェクトをベースとする Red Hat OpenShift Service Mesh は、サービスコードに変更を加えずに、既存の分散したアプリケーションに透過的な層を追加します。Red Hat OpenShift Service Mesh サポートをサービスに追加するには、マイクロサービス間のすべてのネットワーク通信を傍受する特別なサイドカープロキシーをメッシュ内の関連サービスにデプロイします。Service Mesh コントロールプレーンの機能を使用して Service Mesh を設定し、管理します。

Red Hat OpenShift Service Mesh により、以下を提供するデプロイされたサービスのネットワークを簡単に作成できます。

  • 検出
  • 負荷分散
  • サービス間の認証
  • 障害回復
  • メトリクス
  • モニタリング

Red Hat OpenShift Service Mesh は、以下を含むより複雑な運用機能も提供します。

  • A/B テスト
  • カナリアリリース
  • アクセス制御
  • エンドツーエンド認証

1.3.2. Service Mesh アーキテクチャー

Service Mesh テクノロジーはネットワーク通信レベルで動作します。つまり、サービスメッシュコンポーネントは、マイクロサービスとの間のトラフィックを取得または傍受して、リクエストを変更したり、リダイレクトしたり、他のサービスへの新しいリクエストを作成したりします。

Service Mesh アーキテクチャーイメージ

高いレベルでは、Red Hat OpenShift Service Mesh はデータプレーンおよびコントロールプレーンで設定されます。

データプレーン は、Pod のアプリケーションコンテナーとともに実行するインテリジェントプロキシーのセットであり、Service Mesh 内のマイクロサービス間で起こる受信および送信ネットワーク通信をすべて傍受し、制御します。データプレーンは、すべての受信 (ingress) および送信 (egress) ネットワークトラフィックを傍受する方法で実装されます。Istio データプレーンは、Pod 内のアプリケーションコンテナーと並行して実行される Envoy コンテナーで構成されます。Envoy コンテナーはプロキシーとして機能し、すべてのネットワーク通信を Pod に対して制御します。

  • Envoy プロキシー は、データプレーントラフィックと対話する唯一の Istio コンポーネントです。プロキシー経由でサービスフロー間の受信 (ingress) および送信 (egress) ネットワークトラフィックはすべて、そのプロキシーを介して行われます。また、Envoy プロキシーは、メッシュ内のサービストラフィックに関連するすべてのメトリクスを収集します。Envoy プロキシーはサイドカーとしてデプロイされ、サービスと同じ Pod で実行されます。Envoy プロキシーは、メッシュゲートウェイの実装にも使用されます。

    • Sidecar プロキシー は、ワークロードインスタンスのインバウンドおよびアウトバウンド通信を管理します。

    • ゲートウェイ は、受信または送信 HTTP/TCP 接続を受信するロードバランサーとして動作するプロキシーです。ゲートウェイ設定は、サービスワークロードとともに実行するサイドカー Envoy プロキシーではなく、メッシュのエッジで実行するスタンドアロン Envoy プロキシーに適用されます。ゲートウェイを使用してメッシュの受信トラフィックおよび送信トラフィックを管理することで、メッシュに入るか、メッシュを出るトラフィックを指定できます。

      • Ingress-gateway - ingress コントローラーとしても知られる、Ingress ゲートウェイは Service Mesh に入るトラフィックを受信し、制御する専用の Envoy プロキシーです。Ingress ゲートウェイは、モニタリングおよびルーティングルールなどの機能をクラスターに入るトラフィックに適用できるようにします。
      • Egress-gateway - egress コントローラーとしても知られる、Egress Gateway は Service Mesh からトラフィックを管理する専用の Envoy プロキシーです。Egress Gateway は、モニタリングおよびルートルールなどの機能をメッシュのトラフィックに適用できるようにします。

コントロールプレーン は、データプレーンを設定するプロキシーを管理し、設定します。これは、設定用の権威ソースで、アクセス制御および使用状況ポリシーを管理し、Service Mesh のプロキシーからメトリクスを収集します。

  • Istio コントロールプレーンは、以前の複数のコントロールプレーンコンポーネント (Citadel、Galley、Pilot) を単一バイナリーに統合する Istiod で設定されています。Istiod は、サービス検出、設定、および証明書の管理を行います。これは、高レベルのルーティングルールを Envoy 設定に変換し、それらをランタイム時にサイドカーコンテナーに伝播します。

    • Istiod は認証局 (CA) として機能し、データプレーンでセキュアな mTLS 通信に対応する証明書を生成します。この場合は、外部 CA を使用することもできます。
    • Istiod は、サイドカーコンテナーを OpenShift クラスターにデプロイされたワークロードに挿入します。

Red Hat OpenShift Service Mesh は、istio-operator を使用してコントロールプレーンのインストールも管理します。Operator は、OpenShift クラスターで共通アクティビティーを実装し、自動化できるソフトウェアの設定要素です。これはコントローラーとして機能し、クラスター内の必要なオブジェクトの状態 (この場合は Red Hat OpenShift Service Mesh のインストール) を設定または変更できます。

Red Hat OpenShift Service Mesh は以下の Istio アドオンを製品の一部としてバンドルします。

  • Kiali: Kiali は Red Hat OpenShift Service Mesh の管理コンソールです。ダッシュボード、可観測性、および堅牢な設定、ならびに検証機能を提供します。これは、トラフィックトポロジーを推測して Service Mesh の構造を示し、メッシュの正常性を表示します。Kiali は、詳細なメトリクス、強力な検証、Grafana へのアクセス、および分散トレースプラットフォーム (Jaeger) との強力な統合を提供します。
  • Prometheus: Red Hat OpenShift Service Mesh は Prometheus を使用してサービスからのテレメトリー情報を保存します。Kiali は、メトリクス、ヘルスステータス、およびメッシュトポロジーを取得するために Prometheus に依存します。
  • Jaeger: Red Hat OpenShift Service Mesh は分散トレースプラットフォーム (Jaeger) をサポートします。Jaeger はオープンソースのトレース機能で、複数のサービス間の単一要求に関連付けられたトレースを一元管理し、表示します。分散トレースプラットフォーム (Jaeger) を使用すると、マイクロサービスベースの分散システムの監視とトラブルシューティングを行うことができます。
  • Elasticsearch: Elasticsearch は、オープンソースの分散型 JSON ベースの検索および解析エンジンです。分散トレースプラットフォーム (Jaeger) は、永続ストレージに Elasticsearch を使用します。
  • Grafana: Grafana は、Istio データの高度なクエリーおよびメトリクス分析、ならびにダッシュボードを使用してメッシュ管理者を提供します。任意で、Grafana を使用して Service Mesh メトリクスを分析できます。

以下の Istio 統合は Red Hat OpenShift Service Mesh でサポートされます。

  • 3scale: Istio では、オプションで Red Hat 3scale API Management ソリューションとの統合が提供されます。2.1 より前のバージョンでは、この統合は 3scale Istio アダプターを使用して実行されました。バージョン 2.1 以降では、3scale の統合は WebAssembly モジュールを介して行われます。

3scale アダプターのインストール方法に関する詳細は、3scale Istio アダプターのドキュメント を参照してください。

1.3.3. Kiali について

Kiali は、Service Mesh のマイクロサービスとそれらの接続方法を表示して Service Mesh を可視化します。

1.3.3.1. Kiali の概要

Kiali では、OpenShift Container Platform で実行される Service Mesh の可観測性 (Observability) を提供します。Kiali は、Istio サービスメッシュの定義、検証、および確認に役立ちます。トポロジーを推測することで Service Mesh の構造を理解するのに役立ち、Service Mesh の正常性に関する情報も提供します。

Kiali は、サーキットブレーカー、要求レート、レイテンシー、トラフィックフローのグラフなどの機能を可視化する、namespace のインタラクティブなグラフビューをリアルタイムで提供します。Kiali では、異なるレベルのコンポーネント (アプリケーションからサービスおよびワークロードまで) に関する洞察を提供し、選択されたグラフノードまたはエッジに関するコンテキスト情報やチャートを含む対話を表示できます。Kiali は、ゲートウェイ、宛先ルール、仮想サービス、メッシュポリシーなど、Istio 設定を検証する機能も提供します。Kiali は詳細なメトリクスを提供し、基本的な Grafana 統合は高度なクエリーに利用できます。Jaeger を Kiali コンソールに統合することで、分散トレースを提供します。

Kiali は、デフォルトで Red Hat OpenShift Service Mesh の一部としてインストールされます。

1.3.3.2. Kiali アーキテクチャー

Kiali はオープンソースの Kiali プロジェクト に基づいています。Kiali は Kiali アプリケーションと Kiali コンソールという 2 つのコンポーネントで設定されます。

  • Kiali アプリケーション (バックエンド): このコンポーネントはコンテナーアプリケーションプラットフォームで実行され、Service Mesh コンポーネントと通信し、データを取得し、処理し、そのデータをコンソールに公開します。Kiali アプリケーションはストレージを必要としません。アプリケーションをクラスターにデプロイする場合、設定は ConfigMap およびシークレットに設定されます。
  • Kiali コンソール (フロントエンド): Kiali コンソールは Web アプリケーションです。Kiali アプリケーションは Kiali コンソールを提供し、データをユーザーに表示するためにバックエンドに対してデータのクエリーを実行します。

さらに Kiali は、コンテナーアプリケーションプラットフォームと Istio が提供する外部サービスとコンポーネントに依存します。

  • Red Hat Service Mesh (Istio): Istio は Kiali の要件です。Istio は Service Mesh を提供し、制御するコンポーネントです。Kiali と Istio を個別にインストールすることはできますが、Kiali は Istio に依存し、Istio が存在しない場合は機能しません。Kiali は、Prometheus および Cluster API 経由で公開される Istio データおよび設定を取得する必要があります。
  • Prometheus: 専用の Prometheus インスタンスは Red Hat OpenShift Service Mesh インストールの一部として組み込まれています。Istio Telemetry が有効になっている場合、メトリクスデータは Prometheus に保存されます。Kiali はこの Prometheus データを使用して、メッシュトポロジーの判別、メトリクスの表示、健全性の算出、可能性のある問題の表示などを行います。Kiali は Prometheus と直接通信し、Istio Telemetry で使用されるデータスキーマを想定します。Prometheus は Istio に依存しており、Kiali と明示的な依存関係があるため、Kiali の機能の多くは Prometheus なしに機能しません。
  • Cluster API: Kiali はサービスメッシュ設定を取得し、解決するために、OpenShift Container Platform (Cluster API) の API を使用します。Kiali は Cluster API に対してクエリーを実行し、たとえば、namespace、サービス、デプロイメント、Pod、その他のエンティティーの定義を取得します。Kiali はクエリーを実行して、異なるクラスターエンティティー間の関係も解決します。Cluster API に対してもクエリーを実行し、仮想サービス、宛先ルール、ルートルール、ゲートウェイ、クォータなどの Istio 設定を取得します。
  • Jaeger: Jaeger はオプションですが、Red Hat OpenShift Service Mesh インストールの一部としてデフォルトでインストールされます。デフォルトの Red Hat OpenShift Service Mesh インストールの一部として分散トレースプラットフォーム (Jaeger) をインストールすると、Kiali コンソールには分散トレースデータを表示するタブが含まれます。Istio の分散トレース機能を無効にした場合、トレースデータは利用できないことに注意してください。また、トレースデータを表示するには、ユーザーは Service Mesh コントロールプレーンがインストールされている namespace にアクセスできる必要があります。
  • Grafana: Grafana はオプションですが、デフォルトでは Red Hat OpenShift Service Mesh インストールの一部としてインストールされます。使用可能な場合は、Kiali のメトリクスページに Grafana 内の同じメトリクスにユーザーを移動させるリンクが表示されます。Grafana ダッシュボードへのリンクと Grafana データを表示するには、Service Mesh コントロールプレーンがインストールされている namespace にユーザーがアクセスできる必要があることに注意してください。

1.3.3.3. Kiali の機能

Kiali コンソールは Red Hat Service Mesh に統合され、以下の機能を提供します。

  • 健全性: アプリケーション、サービス、またはワークロードの問題を素早く特定します。
  • トポロジー: Kiali グラフを使用して、アプリケーション、サービス、またはワークロードの通信方法を可視化します。
  • メトリクス: 事前定義済みのメトリクスダッシュボードを使用すると、Go、Node.js、Quarkus、Spring Boot、Thorntail、および Vert.xまた、独自のカスタムダッシュボードを作成することもできます。
  • トレース: Jaeger との統合により、アプリケーションを設定するさまざまなマイクロサービスで要求のパスを追跡できます。
  • 検証: 最も一般的な Istio オブジェクト (宛先ルール、サービスエントリー、仮想サービスなど) で高度な検証を実行します。
  • 設定: ウィザードを使用するか、Kiali コンソールの YAML エディターを直接使用して、Istio ルーティング設定を作成し、更新し、削除できるオプションの機能です。

1.3.4. 分散トレースについて

ユーザーがアプリケーションでアクションを実行するたびに、応答を生成するために多数の異なるサービスに参加を要求する可能性のあるアーキテクチャーによって要求が実行されます。この要求のパスは分散トランザクションです。分散トレースプラットフォーム (Jaeger) を使用すると、分散トレースを実行できます。これは、アプリケーションを設定するさまざまなマイクロサービスで要求のパスを追跡します。

分散トレースは、さまざまな作業ユニットの情報を連携させるために使用される技術です。これは、分散トランザクションでのイベントのチェーン全体を理解するために、通常さまざまなプロセスまたはホストで実行されます。分散トレースを使用すると、開発者は大規模なサービス指向アーキテクチャーで呼び出しフローを可視化できます。シリアル化、並行処理、およびレイテンシーの原因を理解しておくことも重要です。

分散トレースプラットフォーム (Jaeger) は、マイクロサービスのスタック全体で個別のリクエストの実行を記録し、トレースとして表示します。トレース とは、システムにおけるデータ/実行パスです。エンドツーエンドトレースは、1 つ以上のスパンで設定されます。

スパンは、オペレーション名、オペレーションの開始時間および期間を持つ、作業の論理単位を表しています。スパンは因果関係をモデル化するためにネスト化され、順序付けられます。

1.3.4.1. 分散トレースの概要

サービスの所有者は、分散トレースを使用してサービスをインストルメント化し、サービスアーキテクチャーに関する洞察を得ることができます。Red Hat OpenShift 分散トレーシングプラットフォームを使用すると、最新のクラウドネイティブのマイクロサービスベースのアプリケーションにおいてコンポーネント間の対話のモニタリング、ネットワークプロファイリング、トラブルシューティングが可能です。

分散トレースプラットフォームを使用すると、以下の機能を実行できます。

  • 分散トランザクションの監視
  • パフォーマンスとレイテンシーの最適化
  • 根本原因分析の実行

分散トレースプラットフォームは、以下の 3 つのコンポーネントで設定されます。

  • Red Hat OpenShift 分散トレーシングプラットフォーム (Tempo)。オープンソースの Grafana Tempo プロジェクト に基づいています。
  • Red Hat build of OpenTelemetry。オープンソースの OpenTelemetry プロジェクト に基づいています。

  • Red Hat OpenShift 分散トレーシングプラットフォーム (Jaeger)。これは、オープンソースの Jaeger プロジェクト に基づいています。

    重要

    Jaeger は、FIPS 検証済みの暗号化モジュールを使用しません。

1.3.4.2. Red Hat OpenShift 分散トレーシングプラットフォームアーキテクチャー

Red Hat OpenShift 分散トレースプラットフォームは、複数のコンポーネントで設定されており、トレースデータを収集し、保存し、表示するためにそれらが連携します。

  • Red Hat OpenShift 分散トレーシングプラットフォーム (Tempo): このコンポーネントは、オープンソースの Grafana Tempo プロジェクト に基づいています。

    • Gateway: ゲートウェイは、認証、認可、およびディストリビューターまたはクエリーフロントエンドサービスへのリクエストの転送を処理します。
    • Distributor: ディストリビューターは、Jaeger、OpenTelemetry、Zipkin などの複数の形式のスパンを受け入れます。トレース ID をハッシュし、分散一貫性のあるハッシュリングを使用して、スパンを Ingesters にルーティングします。
    • Ingester: Ingester はトレースをブロックにバッチ化し、ブルームフィルターとインデックスを作成してすべてバックエンドにフラッシュします。
    • Query Frontend: Query Frontend は、受信クエリーの検索スペースをシャーディングします。次に、検索クエリーが Querier に送信されます。Query Frontend のデプロイメントでは、Tempo Query サイドカーを介して Jaeger UI が公開されます。
    • Querier: Querier は、Ingester またはバックエンドストレージで要求されたトレース ID を検索します。パラメーターに応じて、Ingester にクエリーを実行し、バックエンドから Bloom インデックスを取得して、オブジェクトストレージ内のブロックを検索できます。
    • Compactor: Compactor は、ブロックをバックエンドストレージとの間でストリーミングして、ブロックの総数を減らします。

  • Red Hat build of OpenTelemetry - このコンポーネントは、オープンソースの OpenTelemetry プロジェクト に基づいています。

    • OpenTelemetry Collector: OpenTelemetry Collector は、テレメトリーデータを受信、処理、エクスポートするためのベンダーに依存しない方法です。OpenTelemetry Collector は、Jaeger や Prometheus などのオープンソースの可観測性データ形式をサポートし、1 つ以上のオープンソースまたは商用バックエンドに送信します。Collector は、インストルメンテーションライブラリーがテレメトリーデータをエクスポートするデフォルトの場所です。

  • Red Hat OpenShift 分散トレースプラットフォーム (Jaeger): このコンポーネントは、オープンソースの Jaeger プロジェクト に基づいています。

    • クライアント (Jaeger クライアント、Tracer、Reporter、インストルメント化されたアプリケーション、クライアントライブラリー): 分散トレースプラットフォーム (Jaeger) クライアントは、OpenTracing API の言語固有の実装です。それらは、手動または (Camel (Fuse)、Spring Boot (RHOAR)、MicroProfile (RHOAR/Thorntail)、Wildfly (EAP)、その他 OpenTracing にすでに統合されているものを含む) 各種の既存オープンソースフレームワークを使用して、分散トレース用にアプリケーションをインストルメント化するために使用できます。
    • エージェント (Jaeger エージェント、Server Queue、Processor Worker): 分散トレースプラットフォーム (Jaeger) エージェントは、User Datagram Protocol (UDP) で送信されるスパンをリッスンするネットワークデーモンで、 Collector にバッチ処理や送信を実行します。このエージェントは、インストルメント化されたアプリケーションと同じホストに配置されることが意図されています。これは通常、Kubernetes などのコンテナー環境にサイドカーコンテナーを配置することによって実行されます。
    • Jaeger Collector (Collector、Queue、Worker): Jaeger エージェントと同様に、Jaeger Collector はスパンを受信し、これらを処理するために内部キューに配置します。これにより、Jaeger Collector はスパンがストレージに移動するまで待機せずに、クライアント/エージェントにすぐに戻ることができます。
    • Storage (Data Store): コレクターには永続ストレージのバックエンドが必要です。Red Hat OpenShift 分散トレースプラットフォーム (Jaeger) には、スパンストレージ用のプラグ可能なメカニズムがあります。Red Hat OpenShift 分散トレーシングプラットフォーム (Jaeger) は、Elasticsearch ストレージをサポートしています。
    • Query (Query Service): Query は、ストレージからトレースを取得するサービスです。
    • Ingester (Ingester Service): Red Hat OpenShift 分散トレースプラットフォームは Apache Kafka を Collector と実際の Elasticsearch バッキングストレージ間のバッファーとして使用できます。Ingester は、Kafka からデータを読み取り、Elasticsearch ストレージバックエンドに書き込むサービスです。
    • Jaeger Console: Red Hat OpenShift 分散トレースプラットフォーム (Jaeger) ユーザーインターフェイスを使用すると、分散トレースデータを可視化できます。検索ページで、トレースを検索し、個別のトレースを設定するスパンの詳細を確認できます。

1.3.4.3. Red Hat OpenShift 分散トレーシングプラットフォームの機能

Red Hat OpenShift 分散トレースプラットフォームは、以下の機能を提供します。

  • Kiali との統合: 適切に設定されている場合は、Kiali コンソールから分散トレースプラットフォームデータを表示できます。
  • 高いスケーラビリティー: 分散トレースプラットフォームのバックエンドは、単一障害点がなく、ビジネスニーズに合わせてスケーリングできるように設計されています。
  • 分散コンテキストの伝播: さまざまなコンポーネントからのデータをつなぎ、完全なエンドツーエンドトレースを作成できます。
  • Zipkin との後方互換性: Red Hat OpenShift 分散トレースプラットフォームには、Zipkin のドロップイン置き換えで使用できるようにする API がありますが、このリリースでは、Red Hat は Zipkin の互換性をサポートしていません。

1.3.5. 次のステップ