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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Ansible Automation Platform（AAP）の Automation Mesh では、Execution Node と Hop Node を含んだ複雑なメッシュネットワークを構成できます。一方で AWX では、Kubernetes を使ったデプロイの場合、Hop Node を利用できないため、構成できるトポロジはスター型がせいぜいです。
とはいえ、前回のエントリ で確認したとおり、Hop Node は単なる Receptor のノード にすぎません。また、Kubernetes ではなく Docker Compose を使った開発用の構成 であれば Hop Node を含んだデプロイも行えることからもわかるように、Hop Node を扱う機能自体は内包されています。
そこで本エントリでは、Kuberentes 上の AWX で、Hop Node を含んだマルチホップの Automation Mesh を構築 します。技術的には Hop Node を Windows で構成する ことも可能です。
なお、紹介している内容は公式にはサポートされていない強引なハック なので、真似する場合は自己責任でお願いします。本当は、素直に Hop Node が公式にサポートされるまで待つほうが賢明 です。
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これまでの Receptor 関連のエントリ（[1]、[2]、[3]）では、Receptor 単体に注目して、その動作を紹介してきました。
今回は、Receptor のユースケースひとつとして、AWX での Receptor の使われ方 を、共に使われている Ansible Runner の動作と共に紹介します。併せて、Automation Mesh にも触れます。
AWX は、ジョブの実行、プロジェクトやインベントリの更新など、いくつもの処理を内部では Receptor のワークとして実行 しています。
ともすれば単なるオーバヘッドにも思えてしまうこの実装ですが、見方を変えれば、あえて Receptor を介して処理する実装 にすることで、メッシュネットワークを拡張しさえすればどのノードにもそれをオフロードできる ようになっているとも言えます。
そして、AWX における Execution Node が、まさにその例のひとつです。詳細は本エントリで紹介しますが、技術的には Execution Node は Receptor の Executor そのものです。すなわち、AWX が参加しているメッシュネットワーク に Executor を追加して、ワーク（≒ AWX のジョブ）の送信先を変更可能に する機能と解釈できます。
さらにこれが Ansible Automation Platform（AAP）では Automation Mesh として拡張され、Execution Node に加えて Hop Node も利用できるようになります。そしてこれも、技術的には AAP が参加する Receptor のメッシュネットワーク を ユーザが任意のノードで任意の構成にできる ようにして、ワークを任意の Executor に送れる ようにしたものです。
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これまでのエントリ（前々回、前回）では、Receptor の基本的な動きと、Kubernetes との連携を紹介しました。
本エントリでは、Receptor の持つ以下のセキュリティ関連の機能を取り扱います。
必要なファイルは、これまで通り GitHub のリポジトリに配置 しています。
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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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Azure Kubernetes Service (AKS) 上の AWX で、ジョブやインベントリの同期を実行したとき、それにおおむね 4 分から 5 分程度以上の待ち時間 を要するタスクが含まれると、ジョブが失敗してしまうことがあるようです。
AWX の Issue として報告されている事象 で、もろもろ調べたり試したりした結果、なんやかんやで現時点では わりとダーティハック感の強いワークアラウンド しかなさそうな気配があったため、簡単に紹介です。
例えば、次のような シンプル極まりないプレイブック を動かすだけでも、AKS 上の AWX では 途中で失敗 してしまうことがあります。
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- hosts: localhost
gather_facts: false
tasks:
- ansible.builtin.pause:
minutes: 10
追記： この問題は AWX 21.14.0 で解決されました。詳細は最下部で紹介しています。
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