GCPのCLIが必要になったので、 
簡単なことですが次回やる時にすぐできるよう備忘録で残しております。

 

## tar.gzインストール

自分の使用PCは高性能ではないので、 

`macOS 64 ビット(x86_64)`を画面上からインストールします。

リンクは下記の公式から。

https://cloud.google.com/sdk/docs/install?hl=ja

 

## 解凍からインストール

指定した場所に保存して、保存ディレクトリまで移動し下記コマンドを実行

 

```bash
./google-cloud-sdk/install.sh
```

 

色々質問が来るが、
最初の`Do you want to help improve the Google Cloud CLI(訳: Google Cloud CLI の改善に協力しますか?)`は協力できる自信がないので、`N`を選択。 
その他はメッセージに従い`Y`を選択してインストールが完了。

 

途中、 
`Enter a path to an rc file to update, or leave blank to use(訳: 更新するrcファイルへのパスを入力するか、空白のままにして)` 
で、.zshrcに自動的に自動的に書き込まれたので下記コマンドで再読み込み。

```bash
source ~/.zshrc
```

 

## バージョン確認

```bash
gcloud -v
```

【GCP】 gloud cliをインストールする

## はじめに

個人開発をしていてネックなのが、 
バックエンドとデータベースのサーバー代が高額になってしまうことだと思います。 
そこで、サーバーレスな`Lambda`を使ってきましたが、 
今までよく使用していた`Serverless Framework`のプラグインである、 
`lambda-layers`が廃止されてしまったりで、 
色々検討した結果、`GCP`でうまくできないかと思いました。

 

https://www.npmjs.com/package/serverless-layers

 

`GCP`には`Lambda`と同じような`Cloud Functions`がどうやらあるらしいとわかったので、 
どれくらいのパフォーマンスが出せるのか検証していきたいと思い、 
この記事を書くことにしました。

 

今回は、単純にカスタムな処理は入れず下記の公式記載の関数作成方法で実装し、 
まっさらな状態で各言語別にどれくらい差が出るのかを出し、今後の技術選定の参考にしたいと思います。

 

https://cloud.google.com/functions/docs/create-deploy-http-python?hl=ja

 

| 内容 | 対象 |
| ------ | ---------------------------- |
| 言語 | Node.js, Nest.js, GO, Python |
| テスト | k6 |

## テスト結果

k6で1人が10回アクセス
| 回数 | Nest.js | Go | Node.js | python |
| ---- | -------- | -------- | -------- | -------- |
| 1 | 20.671ms | 16.931ms | 15.825ms | 18.703ms |
| 2 | 23.115ms | 19.217ms | 16.876ms | 17.686ms |
| 3 | 22.308ms | 17.899ms | 16.082ms | 22.985ms |
| 4 | 22.277ms | 18.485ms | 17.733ms | 12.83ms |
| 5 | 18.387ms | 17.627ms | 20.764ms | 15.326ms |
| 6 | 20.014ms | 17.255ms | 15.563ms | 12.576ms |
| 7 | 17.388ms | 18.98ms | 18.137ms | 12.879ms |
| 8 | 24.626ms | 13.526ms | 28.926ms | 12.833ms |
| 9 | 20.029ms | 15.712ms | 30.627ms | 12.554ms |
| 10 | 17.54ms | 14.183ms | 30.627ms | 19.061ms |

## k6メトリクス

- Nest.js

```bash
http_req_duration..............: avg=20.63ms min=17.38ms med=20.35ms max=24.62ms p(90)=23.26ms p(95)=23.94ms
```

- Golang

```bash
http_req_duration..............: avg=16.98ms min=13.52ms med=17.44ms max=19.21ms p(90)=19ms p(95)=19.11ms
```

- Node.js

```bash
http_req_duration..............: avg=19.85ms min=15.56ms med=17.88ms max=30.62ms p(90)=29.09ms p(95)=29.86ms
```

- Python

```bash
http_req_duration..............: avg=15.74ms min=12.55ms med=14.1ms max=22.98ms p(90)=19.45ms p(95)=21.21ms
```

 

`Nest.js`は`nest new APP_NAME`で生成された状態のままで 
`Cloud Functions`にデプロイした状態です。 
なので、ちょっとオーバーヘッド気味ですが、 
その他のフレームワークを使用しない感じだと、 
そこまで大差がないことがわかりました。

イメージ的に`GO`が圧倒的に速いのかと思っていたので、
少しびっくりです😶

PCの環境にもよると思いますので、
ご参考までにご覧いただけると幸いです。

【GCP】 Cloud Functionsで速度比較をしてみた

仕事でGKEを使用する必要があるので、 
自分用にまとめていきたいと思います。

便利な機能
- リリースチャネル
- Nodeの自動アップデート、自動修復機能
- Nodeの自動プロビジョニング機能(ノードのインスタンスタイプを自動で決定してくれる)など

 

# Nodeについて
- GCE(Goole Compute Engine)が利用されている
- GCEはプリエンプティブルインスタンス(起動時間に24時間制限ありの低コストインスタンス)
- プリエンプティブルインスタンスの場合、ちゃんと設定しないとNodeが停止することがある
- プリエンプティブルインスタンスの場合、24時間後に全Nodeが停止する可能性があるため、Preempible-killer(ランダムに徐々にNodeを入れ替える)の利用を検討する

 

# GKE
- Cloud Loggingがデフォルトで連携
- 高性能なHttp loadbalancer(Ingress)
- GPUの利用もできる

 

# NodePoolについて
クラスタ内のNodeにラベル付けし、グルーピングするような機能
ex:
- vCPU数が多い => NodePoolA
- メモリ容量が多い => NodePoolB
こんな感じでグループ分けできる

## GCP SDK
```bash
# GCP SDK install
curl https://sdk.cloud.google.com | bash

# gcloudコマンドを使用できるようにシェルを再起動
exec -l $SHELL

# gcloud CLI認証
gcloud init

# GKEで利用可能なk8sのバージョンを確認
gcloud container get-server-config --zone asia-northeast1-a
```

## クラスターを作成
```bash
gcloud container clusters create k8s \
--cluster-version 1.29.7-gke.1104000 \
--zone asia-northeast1-a \
--num-nodes 3

# gke-gcloud-auth-pluginが見つからないとエラーになるとき
gcloud components update
gcloud components install gke-gcloud-auth-plugin

# 上記で作成したk8sクラスターにアクセス
gcloud container clusters get-credentials k8s --zone asia-northeast1-a
```
Fetching cluster endpoint and auth data.
kubeconfig entry generated for k8s.
👆のように`k8s`の名前になっていればOK

 

## GCPユーザー
```bash
# 現在のユーザー確認
gcloud config get-value core/account
# 変更がなかったら環境変数に追加
GCP_USER=`gcloud config get-value core/account`

# 上記のユーザーにクラスタ管理者権限を付与
kubectl create --save-config clusterrolebinding iam-cluster-admin-binding \
--clusterrole=cluster-admin \
--user=${GCP_USER}
```
clusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/iam-cluster-admin-binding created
👆このようになればOK

 

## クラスターの削除
```bash
gcloud container clusters delete k8s --zone asia-northeast1-a
```
 

GKEの詳細情報
https://cloud.google.com/kubernetes-engine/?hl=ja

## その他のプライグラウンド
- 最大５台のインスタンスの起動OK
- 連続利用時間が4時間まで

https://labs.play-with-k8s.com/

Zaki-dev

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GKEでクラスターの作成から削除まで