Catégories
Uncategorized

Docker – création de CD d’installation debian avec preseed

Pour pouvoir installer un système Debian automatiquement je devais créer un CD personnalisé avec un preseed. Comme à mon habitude j’aime mettre sous IC toute phase de mise au point. Cela permet une fois la mise sous IC effectuée de pouvoir modifier et reconstruire automatiquement l’image du CD.

Construction d’une ISO custom avec preseed

Rapatriement de l’ISO

Le processus général indiqué dans mon billet précédent commence par la rapatriement de l’image ISO officielle de Debian que nous allons appelé vanilla. Ce rapatriement se fait avec jigdo, outils de téléchargement promu par Debian qui permet de récupérer l’ISO par morceaux depuis différents serveurs. Il est évident depuis que nous allons utiliser un version dockerisé de l’outil afin de ne pas être dépendant d’une installation de l’outil sur l’hôte. Finalement le seul type de gitlab-runner qui nous intéresse désormais c’est le type docker !

Construction d’image jigdo

Un principe de conception qu’il faut appliquer au paradigme des conteneur est celui de la modularité. Comme en programmation objet, chaque classe doit avoir un objectif simple. Les objectifs plus complexes seront le résultat de l’agrégation de classes simples. Avec les conteneurs c’est la même chose. Il faut définir l’objectif de chaque conteneur et composer les conteneurs entre eux. Dans le cas du téléchargement de l’image Debian, l’image ne doit contenir que le strict minimum pour effectuer cette tâche.

En java on hérite de java.lang.Object, en docker on hérite de scratch.

Mais en java on peut hériter de classe abstraite, en docker on peut hériter d’image plus riche comme debian:stable-slim

Le chois de l’image de base est la première étape du travail. Il faut choisir la plus petite possible. Idéalement on devrait partir de scratch puis construire l’image en y ajoutant (copiant) tous les éléments nécessaires à l’exécution du service. On voit alors que partir d’un installation minimale de Debian est compromis judicieux. Le fichier Dockerfile est alors très simple car il suffit d’installer les paquets jigdo. Notez le -y pour que l’installation se fassee sans poser de question.

FROM debian:stable-slim
RUN apt-get update RUN apt-get install -y jigdo-file  

Il suffit ensuite de mettre sous IC le projet jigdo avec un fichier comme suit.

image: docker:latest
 before_script:
 docker login -u "$CI_REGISTRY_USER" -p "$CI_REGISTRY_PASSWORD" "$CI_REGISTRY" 
 build:
   stage: build
   tags:
      - docker
      - infra
      - regular
   script:
      - docker pull "$CI_REGISTRY_IMAGE:latest" || true
      - docker build --cache-from "$CI_REGISTRY_IMAGE:latest" --tag "$CI_REGISTRY_IMAGE:$CI_COMMIT_SHA" .
      - docker push "$CI_REGISTRY_IMAGE:$CI_COMMIT_SHA"
 test:
   stage: test
   variables:
     # For non-Kubernetes executors, we use tcp://docker:2375/
     DOCKER_HOST: tcp://docker:2375/
     DOCKER_TLS_CERTDIR: ""
     # When using dind, it's wise to use the overlayfs driver for
     # improved performance.
     DOCKER_DRIVER: overlay2
 services:
     - docker:dind  
   tags:
       - dind
       - infra
       - regular
   script:
      - docker run "$CI_REGISTRY_IMAGE:$CI_COMMIT_SHA" /bin/bash -c 'which jigdo-lite'
 deploy-master:
   stage: deploy
   tags:
      - docker
      - infra
      - regular
 script:
     - docker pull "$CI_REGISTRY_IMAGE:$CI_COMMIT_SHA" || true
     - docker build --cache-from "$CI_REGISTRY_IMAGE:$CI_COMMIT_SHA" --pull -t "$CI_REGISTRY_IMAGE" .
     - docker push "$CI_REGISTRY_IMAGE"
 only:
     - master
 deploy:
   stage: deploy
   tags:
      - docker
      - infra
      - regular
 script:
     - docker pull "$CI_REGISTRY_IMAGE:$CI_COMMIT_SHA" || true
     - docker build --cache-from "$CI_REGISTRY_IMAGE:$CI_COMMIT_SHA" --pull -t "$CI_REGISTRY_IMAGE:$CI_COMMIT_REF_SLUG" .
     - docker push "$CI_REGISTRY_IMAGE:$CI_COMMIT_REF_SLUG"
   except:
     - master

Les éléments à retenir sont:

  1. l’étape de build se fait dans un docker natif (pas docker in docker) pour plus de rapidité d’exécution. En contrepartie comme on ne part pas de rien, il se peut que la version de debian slim utilisée ne soit pas la dernière car dans le cache du deamon docker (point à vérifier). Ce n’est pas grave pour l’image jigdo car le plus important c’est d’avoir jigdo qui fonctionne et pas la version de Debian qui le fait fonctionner
  2. Le test se fait en Docker in docker (DIND) car on veut vraiment tester que l’image produite correspond aux attentes sans effet de bord, donc on isole son exécution au maximum.
  3. Le contenu du test consiste à vérifier que la commande jigdo-lite existe bien dans le conteneur. Trivial…

Utilisation de l’image jigdo et persistance

En première approche il suffit dans un job de l’IC de dire que l’on utilise l’image que l’on vient de créer. Comme ceci:

do_update_vanilla:
 stage: update_vanilla
 image: registry.bressure.net/docker/services/jigdo

Ainsi dans la section script on peut appeler jigdo-lite…mais lors des exécutions du job, un nouveau conteneur est utilisé et le téléchargement complet de l’image Debian stable est effectué. Une ISO netinst pèse 350 Mo ce qui n’est pas neutre avec une liaison ADSL ! Donc il faut avoir un mécanisme de cache. Or dans ma version de gitlab je ne peux pas spécifier de volume persistants dans la définition du job (une demande d’amélioration est ouverte depuis un an auprès de Gitlab pour cette fonctionnalité), je dois donc lancer manuellement le conteneur jigdo. Finalement l’image que j’utilise pour le job est une simple docker:latest comme ceci:

do_update_vanilla:
   stage: update_vanilla
   image: docker:latest 

Puis dans la section script j’invoquerais une commande comme cela:

docker run --rm -v cache_root:/root  registry.bressure.net/docker/services/jigdo

Le plus important à retenir c’est l’utilisation du volume nommé afin d’avoir une persistance du répertoire /root en guise de cache et que docker ne le supprime pas lors de la suppression du conteneur en fin d’exécution.

Copie des sources

Lorsque l’on est dans la section script, le gitlab-runner a déjà fait un checkout correspondant au commit et on est dans à la racine de l’arborescence des sources. En clair on accès à tous notre contexte de construction comme les fichiers sources et autres scriptes. Cela a son importance dans la conception modulaire des scriptes de constructions. Ainsi dans mon cas la mise à jour de l’ISO de Debian est faite dans un scripte update_vanilla_iso.sh, le voici:

!/bin/bash
 scripte qui met à jour l'iso originale de debian
 1) détermine le dernier cd stable
 2) télécharge l'iso
 cd $1
 echo "find last stable iso…"
 LAST_RELEASE=wget -O - https://cdimage.debian.org/debian-cd/current/amd64/jigdo-cd/ | grep -E -o 'debian-[[:digit:]]*\.[[:digit:]]*\.[[:digit:]]*-amd64-netinst\.jigdo' | sort -n -r | head -n 1
 LAST_ISO=basename $LAST_RELEASE .jigdo.iso
 echo $LAST_ISO
 if [ -f $LAST_ISO ]
 then
   echo "ISO file already exists, do not download"
 else
   jigdo-lite https://cdimage.debian.org/debian-cd/current/amd64/jigdo-cd/$LAST_RELEASE
 fi
 ln -s -f $LAST_ISO debian_vanilla.iso

Il est plus simple et lisible d’invoquer ce script dans le job que de traduire ce script bash en commandes gitlab-ci. Le rapatriement n’a pas à savoir qu’il est lancé par une IC ! Or quand on lance le conteneur jigdo manuellement, les sources ne sont pas dans le conteneur. Il faut alors copier dans le conteneur ce dont on a besoin. Ici il s’agit de mon script update_vanilla_iso.sh. Voici la version finale du job de mise à jour de l’ISO vanilla:

do_update_vanilla:
   stage: update_vanilla
   image: docker:latest
   tags:
     - docker
     - infra
     - regular
 before_script:
     - mkdir -p ./target/vanilla
     - docker login -u "$CI_REGISTRY_USER" -p "$CI_REGISTRY_PASSWORD" "$CI_REGISTRY"
     - echo "pull jigdo container because latest dependency"
     - docker pull registry.bressure.net/docker/services/jigdo
     - echo "launch jigdo container on cache volume of already downlaoded iso"
     - docker run --rm -v cache_root:/root -d --cidfile ./jigdo.cid -t registry.bressure.net/docker/services/jigdo
     - JIGDO_ID=cat ./jigdo.cid
 script:
     - echo "retrive last vanilla iso"
     - echo "copying scripts into jigdo container"
     - docker cp "$(pwd)/update_vanilla_iso.sh"  ${JIGDO_ID}:/tmp
     - echo "launch script into jigdo container"
     - docker exec $JIGDO_ID bash ./tmp/update_vanilla_iso.sh /root
     - echo "copying result from jigdo container into build target"
     - docker cp ${JIGDO_ID}:/root/.  ./target/vanilla/
   after_script:
     - echo "do some cleanup"
     - docker stop cat ./jigdo.cid

Les points importants sont:

  1. Création du conteneur en détaché juste pour avoir le volume de cache et en autoremove pour que docker le supprime quand on va l’arrêter
  2. On sauve l’identifiant du conteneur pour pouvoir y revenir
  3. On copie le scripte du répertoire courant dans le conteneur
  4. On lance le scripte dans le conteneur et ce scripte aura bien accès à la commande jigdo-file
  5. On copie le résultat du scripte depuis le conteneur vers le contexte du build. Cette dernière commande est utile si on veut passer le résultat du job en artéfact pour le job suivant de construction de l’iso custom.
  6. Enfin on arrête le conteneur et docker va le supprimer automatiquement

Passage d’artéfact d’une étape à l’autre…

Une fois l’image vanilla obtenu il faut la personnaliser. Le job suivant de personnalisation prend donc entrée l’image vanilla. La méthode de gitlab est de passé par les artéfacts de construction. Ainsi dans le job do_update_vanilla il faut ajouter à la fin les lignes suivantes:

artifacts:
 paths:
 - target/vanilla/
 expire_in: 1 day

Et dans le job suivant do_build_custom:

dependencies:
     - do_update_vanilla  

Gitlab va alors en fin du job do_update_vanilla mettre le répertoire /target/vanilla en tant qu’artéfact. Cela engendre un transfert http depuis le runner vers gitlab: soit 350 Mo. Puis lors de l’exécution du job suivant do_build_custom, l’artéfact est copié dans le répertoire de build : 350 Mo de transfert. Les performances du pipeline s’en ressentent.

… par volume docker

Comme le job de construction va se faire également de manière dockerisée, alors pourquoi pas lancer manuellement l’image servant à la construction et réutiliser le volume de cache. On évite le surcout des transferts réseaux avec une petite entorse à la correction du build: puisque rien ne garantie que l’image iso dans le volume persistant provienne bien de l’exécution du job précédent dans le même pipeline. Heureusement dans ce cas précis l’ISO Debian n’est pas le résultat d’une construction (compilation) à partir d’un commit de source mais le résultat de l’exécution d’un script de rapatriement (sans compilation). Au pire 2 commits différents et dont les pipeline se chevauchent pourraient rapatrier des fichiers différents dans le répertoire de cache. Cela arrive si le script de rapatriement n’est pas encore au point où que la version de l’ISO de Debian a changé entre les 2 commits. Peu probable et le risque d’avoir une construction incorrecte perdurer et passer inaperçue est mitigé par le build quotidien.

Construction d’une image docker pour construire l’iso

Le script bash qui permet de construire l’ISO custom à partir de l’ISO vanilla et du fichier preseed.cfg est le suivant:

!/bin/bash
 Create a custom iso given the vanilla iso and the preseed.cfg
 ISOFILE=$1
 echo "using vanilla $ISOFILE"
 rm -rf ./target/custom/debian_custom.iso
 rm -rf ./target/isofiles/
 mkdir ./target/isofiles
 cd ./target
 bsdtar -C isofiles -xf  ${ISOFILE}
 chmod +w -R isofiles/
 gunzip isofiles/install.amd/initrd.gz
 echo ../preseed.cfg | cpio -H newc -o -A -F isofiles/install.amd/initrd
 gzip isofiles/install.amd/initrd
 auto install in txt mode
 sed -i "s/timeout 0/timeout 1/" isofiles/isolinux/isolinux.cfg
 sed -i "s/menu default//" isofiles/isolinux/gtk.cfg
 echo "menu default"  >> isofiles/isolinux/txt.cfg
 cd isofiles/
 md5sum find -follow -type f > md5sum.txt
 cd ..
 genisoimage -r -J -b isolinux/isolinux.bin -c isolinux/boot.cat -no-emul-boot -boot-load-size 4 -boot-info-table -o ./custom/debian_custom.iso isofiles

Le script prend en argument l’image ISO vanilla. En gras se trouvent les commandes essentielles et nécessaires pour la création de l’ISO personnalisée. Comme pour jigdo je suis parti d’une image de base debian:stable-slim. Le script utilsait au début 7z au lieu de bsdtar mais dans l’image Debian de base, 7zr l’équivalant de 7z sous Debian n’arrivait pas extraire l’ISO alors que sous Ubuntu cela fonctionnait bien. J’ai donc opté pour bsdtar qui lui fait très bien le travail.

Le fichier Dockerfile de l’image customiso est alors :

FROM debian:stable-slim
RUN apt-get update
RUN apt-get install -y bsdtar cpio genisoimage

Le fichier de lC est similaire à celui de l’image jigdo en adaptant le job de test pour vérifier que les commandes essentielles sont bien présente dans l’image:

image: docker:latest
 before_script:
 docker login -u "$CI_REGISTRY_USER" -p "$CI_REGISTRY_PASSWORD" "$CI_REGISTRY" 
 build:
   stage: build
   tags:
      - docker
      - infra
      - regular
   script:
      - docker pull "$CI_REGISTRY_IMAGE:latest" || true
      - docker build --cache-from "$CI_REGISTRY_IMAGE:latest" --tag "$CI_REGISTRY_IMAGE:$CI_COMMIT_SHA" .
      - docker push "$CI_REGISTRY_IMAGE:$CI_COMMIT_SHA"
 test:
   stage: test
   variables:
     # For non-Kubernetes executors, we use tcp://docker:2375/
     DOCKER_HOST: tcp://docker:2375/
     DOCKER_TLS_CERTDIR: ""
     # When using dind, it's wise to use the overlayfs driver for
     # improved performance.
     DOCKER_DRIVER: overlay2
 services:
     - docker:dind  
   tags:
       - dind
       - infra
       - regular
   script:
      - docker run "$CI_REGISTRY_IMAGE:$CI_COMMIT_SHA" /bin/bash -c 'which bsdtar'
      - docker run "$CI_REGISTRY_IMAGE:$CI_COMMIT_SHA" /bin/bash -c 'which genisoimage'
      - docker run "$CI_REGISTRY_IMAGE:$CI_COMMIT_SHA" /bin/bash -c 'which cpio'
 deploy-master:
   stage: deploy
   tags:
      - docker
      - infra
      - regular
 script:
     - docker pull "$CI_REGISTRY_IMAGE:$CI_COMMIT_SHA" || true
     - docker build --cache-from "$CI_REGISTRY_IMAGE:$CI_COMMIT_SHA" --pull -t "$CI_REGISTRY_IMAGE" .
     - docker push "$CI_REGISTRY_IMAGE"
 only:
     - master
 deploy:
   stage: deploy
   tags:
      - docker
      - infra
      - regular
 script:
     - docker pull "$CI_REGISTRY_IMAGE:$CI_COMMIT_SHA" || true
     - docker build --cache-from "$CI_REGISTRY_IMAGE:$CI_COMMIT_SHA" --pull -t "$CI_REGISTRY_IMAGE:$CI_COMMIT_REF_SLUG" .
     - docker push "$CI_REGISTRY_IMAGE:$CI_COMMIT_REF_SLUG"
   except:
     - master

Utilisation de l’image customiso

Disposant d’un image pour construire l’ISO, il suffit dans le projet de création du l’iso debian custom, dans un job faisant suite au rapatriement d’uiliser une image docker:stable juste pour pouvoir lancer l’image customiso en prenant soin de bien recopier les sources dans le conteneur. Cela donne:

do_build_custom:
   stage: build
   image: docker:latest
   tags:
     - docker
     - infra
     - regular
   image: docker:latest
 before_script:
     - mkdir -p ./target/custom
     - docker login -u "$CI_REGISTRY_USER" -p "$CI_REGISTRY_PASSWORD" "$CI_REGISTRY"
     - echo "pull registry.bressure.net/docker/services/customiso container because latest dependency"
     - docker pull registry.bressure.net/docker/services/customiso
     - echo "launch debian:stable-slim container on cache volume of already downlaoded iso"
     - docker run --rm -v cache_root:/root -d --cidfile ./customiso.cid -t registry.bressure.net/docker/services/customiso
     - CUSTOMISO_ID=cat ./customiso.cid
 script:
     - echo "build custom iso with preseed"
     - echo "copying scripts into jigdo container"
     - docker cp "$(pwd)/."  ${CUSTOMISO_ID}:/tmp
     - echo "listing of /tmp in container"
     - docker exec -w /tmp $CUSTOMISO_ID  ls -l
     - echo "listing of /root in container"
     - docker exec -w /root $CUSTOMISO_ID  ls -l
     - echo "launch script into debian container"
     - docker exec -w /tmp $CUSTOMISO_ID bash ./build_custom_iso.sh /root/debian_vanilla.iso
     - echo "copying result from debian container into build target"
     - docker cp ${CUSTOMISO_ID}:/tmp/target/custom/.  ./target/custom/
 after_script:
     - echo "do some cleanup"
     - docker stop cat ./customiso.cid
 dependencies:
     - do_update_vanilla  

Les points importants sont:

  1. le lancement du conteneur avec le volume de cache monté sur /root
  2. la copie du répertoire courant dans le répertorie /tmp de conteneur
  3. on lance le script dans le répertoire /tmp

Ce billet un peu long montre bien les écueils rencontrés et les solutions trouvées. Je suis seulement au milieu du chemin car il faut maintenant tester l’ISO dans l’IC c’estèà-dire lancerune VM sur l’ISO custom et vérifier qu’elle répond aux attentes.

La suite au prochain billet.

Catégories
Uncategorized

Docker – VM modèle ou installation automatique

Je voulais initialement mettre au point une VM modèle que je pourrais cloner pour servir de base à une machine paramétrable avec Ansible. La mise au point de la VM passse par l’installation de l’OS et cette phase vait aussi pour une machine physique. Comme l’informatique est la science de ceux qui n’aiment pas se répéter, je me lance donc sur le sujet d’automatisation d’une installation.

Preseed

Le processus d’installation d’un système Debian peut peut-être automatisé par un fichier preseed.cfg qui contient les réponses aux questions de l’installateur. La mise au point de ce fichier merite l’utilisation de l’intégration continue qui consistera à :

  1. rappatrier une ISO de debian en version stable
  2. extraire l’ISO
  3. ajouter le preseed
  4. recréer l’ISO
  5. demarrer une VM sur l’ISO
  6. vérifier que le système installé répond à l’attente
  7. déployer l’ISO pour utilisation future.

Gitlab-runner et libvirt

Le principe est séduisant mais il faut que je trouve comment depuis un gitlab-runner lancer une VM. Cette VM devra être créée from scrach pour bien reproduire le cas d’utilisation de l’ISO custom. J’entrevois déjà des questions nouvelles dans la coneption de la solution: idealement le test devrait se faire dans un conteneur mais la mise sous docker sera impossible car le conteneur partage les librairies systèmes (noyau) de l’hôte. Donc le seul moyen d’isoler le test création/installation de VM serait de le faire sur un hôte dédié: une VM avec gitlab-runner et libvirt afin de créer des VM !

Affaire à suivre….

Catégories
Uncategorized

Docker – vers la scalabilité

Feuille de route du 26/05/2019

La migration a pour objectif de:

  • Réduire le nombre de VM (moins d’administration etc)
  • Réduire l’empreinte mémoire des services (blog divers, owncloud etc)
  • Répondre au besoin de sauvegarde comme à l’heure actuel
  • Répondre au besoin de monitoring comme à l’heure actuel
  • Ajouter la possibilité d’avoir une préproduction complète

En option:

  • Permettre la scalabilité des services
  • L’exécution des services dans le cloud

Objectifs atteints

Si j’ai atteints facilement les objectifs principaux, la mis à l’échelle et la capacité à mettre mes services dans le cloud c’est-à-dire de faire héberger ou bien mes conteneurs ou bien la VM hôte dans le cloud, sont encore à faire.

Scalabilité

J’ai commencé avec une VM de 4 Go pour progressivement monter à 7 Go. Cela se fait en modifiant la VM et ajouter du swap pour les raisons que j’évoquais dans le billet sur l’over-commit. L’objectif était de voir combien de RAM je pouvais économiser c’est-à-dire combien j’en avais gaspillé avec le modèle tout VM où un service c’est une VM.

Rappel de mon infra sur serveur mutalisé de VM à conteneur

Cette méthode nécessite de l’administration de la VM et atteindra sa limite de toute façon avec le nombre maximum de processus par OS et la résistance à la panne. Si la VM plante alors tous les services sont impactés. C’est le Single Point Of Failure (SPOF) à éviter.

Augmentation de l’enveloppe dal VM pour s’adapter au nombre de conteneur

Outils possibles

Le principe est d’avoir plusieurs dockers sur des machines différente (physique ou VM) afin de répartir les conteneurs. C’est ce que swarm semble promettre. Un autre outil serait le bazooka Kubernetes. Le choix de l’outil dépendra des bénéfices apportés par rapport au temps de mise en œuvre.

Solution cible

Quelle que soit la solution technique qui permettra de panacher les conteneurs sur différents docker, il faudra que je revoie le reverse proxy apache pour l’instant natif sur l’hôte. Je pense à le dockeriser ou à utiliser une solution comme traefik.

Automatisation de la création de l’hôte

Dans mon infra j’ai réussi à rendre transparent le déploiement des conteneurs via le processus d’intégration continue. Cela nécessite la création préalable de l’hôte du moteur docker et du gitlab-runner natif. Si docker s’exécute dans une VM comme dans mon cas il faut encore avoir créer la VM et donc installer un OS. Tout cela est encore manuel chez moi même si cela reste simple: une débian minimaliste, docker, docker-compose et gitlab-runner natif.

Clonage de VM

Afin d’avoir une préprod et une prod identique au niveau OS/Docker, j’ai procédé par clonage de VM. Une fois la VM de préprod prête, j’ai cloné celle-ci. Ce mécanisme permet d’ajouter autant de VM que voulu à partir d’une image creuse prête à l’emploi ne contenant que l’OS, le moteur docker et le gitlab-runner natif. Cependant comment ajouter une machine physique à mon infra ? Il faut être capable de créer et configurer une machine physique également:

  • Aussi bien pour accueillir un moteur docker directement
  • Que pour accueillir des VM à conteneurs

Outils de configuration

La création de machine physique prête à rentrer dans mon cluster de moteur docker peut se faire avec un outils de configuration comme Ansible. Le principe est d’appliquer une configuration (installation, paramétrage) sur une machine disposant d’un accès SSH. Dès lors il me suffit d’être capable d’installer rapidement une machine physique avec les caractéristiques suivantes:

  • Débian minimale
  • Accès SSH pour Ansible

Dans le cas d’un machine virtuelle, il me suffira d’avoir une VM modèle avec ces mêmes caractéristiques minimales afin de pouvoir utiliser Ansible pour la configurer plus en avant. Cette configuration consistera à:

  • mettre à jours le système
  • installer le moteur docker
  • installer docker compose
  • installer le gitlab-runner natif ?

Gitlab-runner

J’utilise jusque là l’intégration continue pour faire les déploiements via gitlab-runner. Cette façon de faire m’évite d’avoir à mettre à jours une copie locale des fichiers de configuration des application par un git pull, le runner faisant tout ça automatiquement. Dans le cadre des conteneurs en cluster gérés par swarm ou kubernetes, le gitlab-runnner sera peut-être remis en cause.

La prochaine étape sera la création d’une VM modèle. La suite au prochain billet !

Catégories
Application Paramétrage

Docker – conteneuriser c’est mutualiser efficacement

Le chantier de passage de mes VM en conteneur docker commencé en mai touche à sa fin. Il ne me reste qu’une seule VM à migrer. Pour rappel, je me contrains à réellement migrer en conteneur et je n’utilise pas d’outils de conversion VM vers conteneur afin d’avoir réellement des images minimales offrant uniquement le service attendu. Le résultat obtenu début juillet était déjà probant. Dans ce billet j’enfonce le clou graphique munin à l’appui.

Réduction de l’enveloppe mémoire de VM et de la mémoire alloué sur l’hôte

La ligne bleu montre l’enveloppe mémoire des VM de ma machine hôye

Les 15 VM occupaient initialement 18-19 Go de RAM avant que ne me lance dans la migration avec uniquement un production. Au début de la migration en conteneur docker, l’enveloppe mémoire avait fait un bon puisque j’ajoutais 2 VM : une production et un pré-production puis au fil des migrations l’enveloppe mémoire sur l’hôte s’était mise à chuter rapidement. Actuellement j’ai doublé le nombre de services (une prod et une pré-prod) et réduit l’enveloppe mémoire à 15 Go. 30 Services pour 15 Go là où la virtualisation prenait 18-19 Go pour 15 services !

La ligne verte montre la mémoire commitée

Mutualisation efficace par over-commit

Du point de vu de l’hôte la mémoire alloué à sensiblement diminuée passant de 45 Go à 33 Go. Tout cela doit être vu avec la perspective du doublement du nombre de service. Cela est rendu possible par la mutualisation au sein d’une même VM (un seul OS) de tous les services. L’OS a alors le choix d’allouer intelligemment les ressources limitées par l’enveloppe de la VM. Dans mon cas ma VM de prod occupe 7 Go de RAM. Idem pour la pré-pod. Pour ce faire le noyaux linux à recours à la surréservation (over-commit). Ici la machine de production:

La ligne verte montre la réservation mémoire : on est bien en over-commit

La machine de pré-production certes moins sollicitée est également en over-commit:

Bien que la sur-réservation mémoire est normale car par empirisme les applications allouent la mémoire sans vraiment en avoir besoin tout le temps ce qui a conduit Linux à prendre en comportement par défaut l’over-commit. Cependant si jamais toutes les applications veulent accéder en même temps à la mémoire qui leur avait été promise, le système va planter sauf si on met suffisamment de fichier d’échange pour amortir le choc. Dans mon cas je me fixe comme limite de commit la quantité de mémoire virtuelle disponible (RAM 7 Go + SWAP 7 Go = 14 Go). Quand l’over-commit s’approche de cette limite, une alerte munin est rémontée !

Je ne triche pas avec le Swap

On pourrait croire que le swap est un moyen de tricher. Et non, il n’est là que pour amortir le cas improbable où tous les services voudraient leur mémoire promise. D’ailleurs on voit bien sur les graphiques que les VM ne « swappent » pas.

Overcommit sans swap = jusque là tout va bien

Et l’usage disque supplémentaire pour le swap ? C’était déjà la cas avec chacune des 15 VM du départ. Chacune ayant entre 1 Go et 4 Go de swap. Avec docker j’ai 15 services qui tiennent avec 7 Go de swap.

Docker (ou une solution de conteneurisation) est vraiment une avancée dans l’usage raisonné des ressources. Il offre en plus l’avantage de garantie d’une exécution dans des environnements à l’identique en terme de dépendance. Ces 2 points me permettent d’avoir une pré-prod représentative de ma prod aussi bien en terme d’installation (dépendances) et de taille (sans que cela ne coûte trop cher)