AutoMuteUs の 7.3 がリリースされました。このバージョンでは、AutoMuteUs のデータベース内の自ギルドに関するデータを CSV 形式でダウンロードできる機能 が追加されています。
データベース内のデータとは、簡単にいえば 戦績の集計の元ネタ です。過去の全ゲームの参加者や色や勝敗や勝因 だけでなく、各ゲームの時系列 も取得できるため、何らかの分析をしたい場合にはよい情報源にできそうです。
一方で、ダウンロードできるのは本当に データベースの中身そのもの なので、正規化された表がそのまま出力されますし、内部的な ID も ID のままで、手がかりがないと読みにくい状態です。
そこで本エントリでは、簡単にコマンドの使い方を紹介するとともに、CSV の中身の見方も簡単に説明します。
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前回のエントリ では、Receptor によるメッシュネットワークの構成と、メッシュネットワークを介したリモートノードでのコマンド実行、障害からの回復性を紹介しました。
本エントリでは、リモートノードで何らかの処理をさせるもう一つの手段である、Kubernetes クラスタ上でのワークの実行（Kubernetes ワーク）を紹介します。
この機能を利用すると、Receptor の Executor ノード から 任意の Kubernetes クラスタに任意の構成の Pod を作成 できます。Pod で利用するイメージ、そこで実行する コマンドと引数 だけでなく、Pod 自体もカスタマイズでき ます。また、前回のエントリ で紹介したリモートノードでのコマンド実行と同様、任意のペイロードをコマンドの標準入力に渡す ことも引き続き可能なため、非常に柔軟な処理を行えます。
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Ansible Automation Platform（AAP）には、その構成の柔軟性を飛躍的に向上させる Automation Mesh と呼ばれる仕組みがあります。AWX でも Execution Node がサポートされ、より近しいことができるようになってきました（詳細は 別のエントリ で紹介しています）。
この Automation Mesh の中核 とも呼べる技術が、Receptor です。本エントリではこの Receptor を理解するはじめの一歩として、概要と基本的な使い方と動きを確認します。
Receptor は、Ansible 関連のプロジェクトではありますが、ざっくりとは 任意のコマンドをリモートノードで実行する仕組み であり、本来は Ansible とはまったく関係なく単体でも利用できる モノです。そのため本エントリでは、Automation Mesh や AWX、Ansible Runner などの Ansible 周辺との関係はいったん忘れて、まずは あくまで Receptor 単体に着目 します。
なお、エントリ中で紹介する設定ファイル類やそれを実際に動作させられる Docker 用の Compse ファイルは、GitHub のリポジトリ にも配置しています。お手元で試したい方は併せてどうぞ。
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vSphere 8 で vSphere vMotion Notifications と呼ばれる機能が追加されました。
ざっくりとは、 vMotion に耐えられないアプリケーションが動作している VM 向け の機能で、ゲスト OS に vMotion の事前準備と事後処理を行う機会を与える ものです。ESXi は、vMotion がトリガされると対象のゲスト OS に通知し、その通知に対するゲスト OS からの応答（Acknowledgement）が返ってくるまで実際の移行処理を遅延させます。ゲスト OS 目線では、通知を受けたら必要な事前準備を行い、その後に応答を返すことで、vMotion に安全に備えられることになります。その後の移行処理の完了も別途通知を受け取れるため、事後処理も行えます。
この仕組みにより、厳しい動作要件があって vMotion に耐えられなかったアプリケーションも、vMotion を乗り越えられるようになる…… ということのようです。例えば、複数ノードでクラスタ化されているアプリケーションで、vMotion の前後でクラスタからの離脱と再参加を自動で行うようなイメージですね。
自宅に何かそういう厳しいアプリケーションがあるわけではないのですが、おもしろそうな機能なので実際に触ってみました。本エントリでは実際の設定や動作を紹介します。
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vSphere 8 が公開された ので、おうちラボをアップグレードしました。本エントリはその記録です。
なお、vSphere 8 から製品のリリースモデルに変更があり、従来のように いきなり GA（General Availability）ではなく、今後は IA（Initial Availability）と GA の 2 段階方式 になるようです。ということで、今回は厳密には IA リリースへのアップグレード です。
詳細は次の公式ブログのエントリで解説されていますが、ざっくりいえば、従来の GA 相当のモノをまず IA の扱いでリリース し、1 ～ 2 ヶ月ほど経って IA の採用が充分に広まったら GA 扱いに変更する ようです。GA 前の公開という意味では IA がいわゆるパブリックベータのような扱いとも思えてしまいますが、そうではなく、IA でも品質は従来の GA と何ら変わらないということのようでした。
Our intent going forward is that all major and update vSphere releases will be delivered first with an IA designation. An IA release is a production-quality release that meets all GA quality gates and is fully partner certified. IA releases will be available during the IA phase to all customers for production deployments.
We will follow up once we determine each release has achieved sufficiently wide adoption and announce the transition of the release to a GA designation. We expect this to typically happen after 4-6 weeks from IA.
New Release Model for vSphere 8 – VMware vSphere Blog
率先して新しいモノを使いたいヒト向けが IA で、ある程度ワールドワイドで実績ができてから採用したいヒト向けが GA って感じでしょうか。たぶん。
とはいえ、IA から GA まで最大で 2 ヶ月ちかく空くことになりそうなので、IA のビルドが本当に完全にそのまま GA になるのか、あるいはなんだかんだで GA にあわせてパッチリリースなど新しいビルドが出てくるのか、断定はしづらそうです。いつものビルド番号の一覧の KB（vCenter Server、ESXi）では 8.0 IA と書かれているので、この行が GA に書き換わるのか、あるいは行が増えるのか、要注視ということで。
AWX の 21.7.0 から、Execution Node（実行ノード）がサポートされました。これにより、AWX が動作する Kubernetes クラスタの 外 の 独立したホスト に、ジョブの実処理を任せられる ようになります。
構築方法のドキュメント も提供されており、これが親切なので愚直に従えば動くところまで比較的簡単に持っていけますが、本エントリでは、概要や構成方法、使い方を、実装面を少し紐解きつつ紹介します。
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vSphere 7 から、vSphere 環境のライフサイクル管理を担う vLCM が登場し、ESXi のパッケージ構成が ベースイメージ に アドオン や コンポーネント を追加する考え方に変わりました。
PowerCLI でも、2020 年 4 月にリリースされた 12.0 から、この考え方に基づいてカスタム ISO ファイルの作成が行えるよう、New-IsoImage など Image Builder 関連の新しいコマンドレットが追加されています。カーネルオプションも含められる ので、慣れるととても便利です。
使い方は vSphere 7.0 のドキュメント や VCF のドキュメント に充分書いてありますし、リファレンスもあります が、本エントリでは、ドキュメントに書かれていないところを補足しつつ、改めて紹介します。
なお、実際に使う場合は、バグが修正されている PowerCLI 12.5 以降（VMware.ImageBuilder 7.0.3 以降）を推奨します。また、現状、PowerShell Core（OSS 版の PowerShell、現 PowerShell 7）では動作しない ため、Windows にバンドルされている Windows PowerShell を使う必要 があります。
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前回のエントリ “Ansible Runner と Ansible Builder で Execution Environment を作って使う” では、AWX で Execution Environment を使うための前段として、Ansible Runner と Ansible Builder の動作を確認しました。
このエントリでは、その続きとして、作成した Execution Environment を実際に AWX から利用する流れを確認します。また、Container Group を作成して、Pod の構成をカスタマイズします。
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Ansible Automation Platform 2.0 がアーリーアクセスで提供されはじめ、次期メジャリリースの情報が出てきました。
目立つところでは、Ansible Tower が Ansible Automation Controller に改名されていますが、アーキテクチャ面でも、制御プレーンと実行プレーンを疎結合にするために Execution Environment（EE）の概念が新たに登場しています。
従来、プレイブックに応じて Python のモジュールや Collection を使い分けたい場合、典型的には Python の仮想環境を用いた環境の分離を行っていました。Execution Environment（EE）は、平たくいえばこれを コンテナに置き換えるもの であり、Ansible のランタイムをコンテナ化したもの と言えそうです。必ずしも Tower（AWX）と組み合わせなくても使えますが、Tower（AWX）目線でも、本体のインスタンスと実行環境が分離されるので、スケールもしやすくなりそうです。
本エントリでは、AWX での Execution Environment（EE）の動きを確かめるための準備として、Ansible Runner と Ansible Builder の動作を確認します。次のエントリ では、本エントリで作成した自前の Execution Environment（EE）を実際に AWX から利用します。
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