ナレッジワークでソフトウェアエンジニアをしている @yudoufu です。 先日、ナレッジワークのプロダクトBackendはGKEからCloud Runへの移行を終え、サブシステムを含むプロダクト全体がServerless化されました。 今回は、ナレッジワークのプロダクト本体のAPI BackendをGKEからCloud Runに移植した話を紹介します。 初期のナレッジワークのシステム構成ナレッジワークでは立ち上げ当初より、サービス本体とも言えるAPIバックエンドをGKE(Standard)環境で構築・運用されていました。 開発最初期には当然、PMFを目指すためにプロダクトには様々な試行錯誤的な機能追加が行われることになり、またシステムのワークロードなども含めて今後の運用形態に不透明な部分が多くあります。 そのため、システムの機能面・性能面の両面で拡張に対する柔軟性が高く、かつIaC運用と
※この投稿は米国時間 2021 年 11 月 4 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 Google Kubernetes Engine（GKE）の新機能であるイメージ ストリーミングが一般提供されることを発表いたします。この革新的な GKE 機能には、アプリケーション スケールアップ時間を劇的に改善させる可能性があり、これを利用するとユーザーからの要求の増加に対してより迅速に応答し、予備容量のプロビジョニングを減らして費用を削減できます。これを可能にするのは、コンテナのイメージ pull 時間を数分（大きなイメージの場合）から（コンテナサイズを問わず）わずか 2～3 秒に削減する能力です。こうしてアプリケーションは直ちに起動でき、その間、GKE がコンテナデータを並行してストリーミングします。 アプリケーションをスケールアップする際、従来の Kubern
※この投稿は米国時間 2021 年 3 月 12 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 米国の詩人 Maya Angelou の名言に、「自分がどこから来たのかがわからなければ、今どこへ向かっているのかはわからない」というものがありますが、そのとおりだと思います。Build with Google Kubernetes Engine（Google Kubernetes Engine で構築する）のイベントがスタートし、GKE Autopilot がリリースされたばかりですが、ここで少し振り返ってこれまで GKE が実現してきたことをご紹介したいと思います。GKE はたった 6 年という短い時間で、最新のクラウドネイティブ アプリを実行するうえで最も広く利用されているサービスの一つとなりました。スタートアップ企業から Fortune 500 に名を連ねる企業
Kubernetes / GKE ファンの皆様こんにちわ。Google Cloud の Kazuu (かずー) です。GKE Autopilot が GA になりました。弊社公式ブログに続きまして、GKE Autopilot を日本語で解説していきたいと思います。 本記事は以下、3 部構成となります。 GKE Autopilot 概要GKE Autopilot を試してみるGKE Autopilot がハマりそうなユースケースは？ 1. GKE Autopilot 概要GKE Autopilot は GKE の新しいモードです。Control Plane に加えて、Node が完全マネージドになります。これまでの GKE では Node はユーザー自身が必要台数分作成し、以後の Day 2 オペレーション (e.g. アップグレード) 等も気に掛ける必要がありました。GKE Autopil
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