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第1章 デプロイメントの概要

AMQ Streams は、OpenShift クラスターで Apache Kafka を実行するプロセスを簡素化します。

このガイドでは、AMQ Streams のデプロイと管理の手順を説明します。デプロイメントのオプションと手順については、AMQ Streams に含まれるサンプルインストールファイルを使用して説明します。このガイドでは設定に関する重要な考慮事項を強調していますが、利用可能なすべてのオプションを網羅しているわけではありません。Kafka コンポーネントの設定オプションの詳細は、AMQ Streams カスタムリソース API リファレンス を参照してください。

このガイドでは、デプロイメント手順に加えて、デプロイメント前およびデプロイメント後のガイダンスも提供されます。Kafka クラスターへのクライアントアクセスのセットアップとセキュリティー保護について説明します。さらに、メトリクスの統合、分散トレース、Cruise Control や AMQ Streams Drain Cleaner などのクラスター管理ツールなどの追加のデプロイメントオプションについても検討します。AMQ Streams の管理と、最適なパフォーマンスを実現するための Kafka 設定の微調整に関する推奨事項も記載されています。

デプロイメントを最新の状態に保つために、AMQ Streams と Kafka の両方についてアップグレード手順が提供されています。

AMQ Streams は、ディストリビューションに関係なく、すべてのタイプの OpenShift クラスターと互換性があるように設計されています。デプロイメントにパブリッククラウドまたはプライベートクラウドが含まれるかどうか、ローカル開発環境をセットアップしている場合、このガイドの手順はすべての場合に当てはまります。

1.1. AMQ Streams のカスタムリソース
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AMQ Streams を使用した Kafka コンポーネントの OpenShift クラスターへのデプロイメントは、カスタムリソースの適用により高度な設定が可能です。カスタムリソースは、OpenShift リソースを拡張するために CRD (カスタムリソース定義、Custom Resource Definition) によって追加される API のインスタンスとして作成されます。

CRD は、OpenShift クラスターでカスタムリソースを記述するための設定手順として機能し、デプロイメントで使用する Kafka コンポーネントごとに AMQ Streams で提供されます。CRD およびカスタムリソースは YAML ファイルとして定義されます。YAML ファイルのサンプルは AMQ Streams ディストリビューションに同梱されています。

また、CRD を使用すると、CLI へのアクセスや設定検証などのネイティブ OpenShift 機能を AMQ Streams リソースで活用することもできます。

1.1.1. AMQ Streams カスタムリソースの例
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AMQ Streams 固有のリソースのインスタンス化と管理に使用されるスキーマを定義するには、CRD をクラスターに 1 回だけインストールする必要があります。

CRD をインストールして新規カスタムリソースタイプをクラスターに追加した後に、その仕様に基づいてリソースのインスタンスを作成できます。

クラスターの設定によりますが、インストールには通常、クラスター管理者権限が必要です。

注記

カスタムリソースの管理は、AMQ Streams 管理者のみが行えます。詳細は、「AMQ Streams の管理者の指定」 を参照してください。

kind:Kafka などの新しい kind リソースは、OpenShift クラスター内で CRD によって定義されます。

Kubernetes API サーバーを使用すると、kind を基にしたカスタムリソースの作成が可能になり、カスタムリソースが OpenShift クラスターに追加されたときにカスタムリソースの検証および格納方法を CRD から判断します。

AMQ Streams 固有の各カスタムリソースは、リソースの kind の CRD によって定義されるスキーマに準拠します。AMQ Streams コンポーネントのカスタムリソースには、spec で定義される共通の設定プロパティーがあります。

CRD とカスタムリソースの関係を理解するため、Kafka トピックの CRD の例を見てみましょう。

Kafka トピックの CRD

apiVersion: kafka.strimzi.io/v1beta2
kind: CustomResourceDefinition
metadata:
1 

  name: kafkatopics.kafka.strimzi.io
  labels:
    app: strimzi
spec:
2 

  group: kafka.strimzi.io
  versions:
    v1beta2
  scope: Namespaced
  names:
    # ...
    singular: kafkatopic
    plural: kafkatopics
    shortNames:
    - kt
3 

  additionalPrinterColumns:
4 

      # ...
  subresources:
    status: {}
5 

  validation:
6 

    openAPIV3Schema:
      properties:
        spec:
          type: object
          properties:
            partitions:
              type: integer
              minimum: 1
            replicas:
              type: integer
              minimum: 1
              maximum: 32767
      # ...
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1
CRD を識別するためのトピック CRD、その名前および名前のメタデータ。
2
グループ (ドメイン) 名、複数名、サポート対象のスキーマバージョンなど、この CRD の仕様。トピックの API にアクセスするために URL で使用されます。他の名前は、CLI のインスタンスリソースを識別するために使用されます。たとえば、oc get kafkaShortNametopic my-topic や oc get kafkatopics などです。
3
ShortName は CLI コマンドで使用できます。たとえば、oc get kafkatopic の代わりに oc get kt を略名として使用できます。
4
カスタムリソースで get コマンドを使用する場合に示される情報。
5
リソースの スキーマ参照 に記載されている CRD の現在の状態。
6
openAPIV3Schema 検証によって、トピックカスタムリソースの作成が検証されます。たとえば、トピックには 1 つ以上のパーティションと 1 つのレプリカが必要です。
注記

ファイル名に、インデックス番号とそれに続く Crd が含まれるため、AMQ Streams インストールファイルと提供される CRD YAML ファイルを識別できます。

KafkaTopic カスタムリソースに該当する例は次のとおりです。

Kafka トピックカスタムリソース

apiVersion: kafka.strimzi.io/v1beta2
kind: KafkaTopic
1 

metadata:
  name: my-topic
  labels:
    strimzi.io/cluster: my-cluster
2 

spec:
3 

  partitions: 1
  replicas: 1
  config:
    retention.ms: 7200000
    segment.bytes: 1073741824
status:
  conditions:
4 

    lastTransitionTime: "2019-08-20T11:37:00.706Z"
    status: "True"
    type: Ready
  observedGeneration: 1
  / ...
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1
kind および apiVersion によって、インスタンスであるカスタムリソースの CRD が特定されます。
2
トピックまたはユーザーが属する Kafka クラスターの名前 (Kafka リソースの名前と同じ) を定義する、KafkaTopic および KafkaUser リソースのみに適用可能なラベル。
3
指定内容には、トピックのパーティション数およびレプリカ数や、トピック自体の設定パラメーターが示されています。この例では、メッセージがトピックに保持される期間や、ログのセグメントファイルサイズが指定されています。
4
KafkaTopic リソースのステータス条件。lastTransitionTime で type 条件が Ready に変更されています。

プラットフォーム CLI からカスタムリソースをクラスターに適用できます。カスタムリソースが作成されると、Kubernetes API の組み込みリソースと同じ検証が使用されます。

KafkaTopic の作成後、Topic Operator は通知を受け取り、該当する Kafka トピックが AMQ Streams で作成されます。

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