Make an IT infrastructure engineer great again

こちらの24日目の記事なります。

今冬人気のドラマでこんなセリフがありました。
この前か後か忘れましたが「インフラエンジニアはいないと困るでしょう」というセリフもあったような気がします。たしかリストラの話の流れだったと思います。
この部分について、自分の思うところを書いてみようと思います。
確かにインフラエンジニアはいないと困るのですが、しかし「今までみたいなインフラエンジニア」はそのうちいなくても誰も困らなくなる、ってのが実際のところだと思います。

インフラエンジニアの置かれた状況は業種業態によって異なりますが、多くの環境ではインフラエンジニアの価値は下がり続けていると私は考えているからです。
ITインフラの優劣がビジネスに直結・大きな影響を与える通信キャリアや大規模なWEBやコンテンツサービスプロバイダーなどの例外も存在していますが、大多数を占める旧態然としたいわゆる企業の情シスに所属するインフラエンジニアやSIerのインフラエンジニアの価値は間違いなく低下の傾向であり、このままではいずれその価値は限りなくゼロ、むしろ企業にとっては経済的にマイナスの存在（お荷物）になるのでは、と器具しています。

この記事では、「なぜインフラエンジニアの価値が低下しているのか？」という点と「これからのインフラエンジニアはどうすべきなのか？」について自分の考えを整理してみようと思います。

[改訂新版]プロのためのLinuxシステム構築・運用技術 (Software Design plus)

@enakai00 さんが5年前に執筆された書籍の改訂版です。
現在主流のRHEL7系向けに書き直されています。

なんとなく仕事や趣味でLinuxを使っている人が、「プロ」と呼ばれるレベルに到達するために押さえておくべきポイントを実際の操作例や著者の体験を通した業務の経験をもとに解説されています。

章構成は こちら から確認できます。

クラウドやコンテナの活用に伴い、インフラエンジニアだけでなくアプリエンジニアもLinuxに触れる機会が増えています。
普段なんとなく使っているLinuxを深掘りして学習することは、クラウドやコンテナを一歩進んで活用するためにも役立ちます。

ちなみに、この本の内容は @enakai00 さんと私が担当している こちら と こちら の講義に大部分が組み込まれています(改定前の内容です

講義は OpenStack を題材にしたクラウド基盤の基礎コースですが、クラウドの裏側を理解するにはLinuxの知識が必要不可欠であるためです。
仕事でOpenStack等のクラウドの裏側に触れる機会のある方にもこの本の内容は有益(むしろ必須)です。

電子版もあります。

docker コンテナのMTUを変更する - Changing container MTU on docker

dockerd の起動オプションに --mtu xxxx をつけると、ブリッジ docker0 とコンテナに接続されるvethのMTUを変更できる。

you put the option "--mtu xxx" on dockerd option, you can change docker0/veth MTU on docker.



MTUを変更するには、/etc/sysconfig/docker-network に "-mtu" を記述しておけばオーケー。

In order to change the MTU, you write "--mtu" into the file "/etc/sysconfig/docker-network".

# vim /etc/sysconfig/docker-network

DOCKER_NETWORK_OPTIONS="--mtu=1400"

# reboot

# ps -ef |grep docker
root      2019     1  0 Sep06 ?        00:00:13 /usr/bin/docker-current daemon --exec-opt native.cgroupdriver=systemd --selinux-enabled --log-driver=journald --mtu=1400

# ip link | grep mtu
1: lo: <LOOPBACK,UP,LOWER_UP> mtu 65536 qdisc noqueue state UNKNOWN mode DEFAULT
2: eth0: <BROADCAST,MULTICAST,UP,LOWER_UP> mtu 1400 qdisc pfifo_fast state UP mode DEFAULT qlen 1000
3: docker0: <BROADCAST,MULTICAST,UP,LOWER_UP> mtu 1400 qdisc noqueue state UP mode DEFAULT
7: veth845af41@if6: <BROADCAST,MULTICAST,UP,LOWER_UP> mtu 1400 qdisc noqueue master docker0 state UP mode DEFAULT
9: vethab65786@if8: <BROADCAST,MULTICAST,UP,LOWER_UP> mtu 1400 qdisc noqueue master docker0 state UP mode DEFAULT
11: veth7ae7d07@if10: <BROADCAST,MULTICAST,UP,LOWER_UP> mtu 1400 qdisc noqueue master docker0 state UP mode DEFAULT

JTF2016 にて（なぜか）孫子の話をしてきました

July Tech Festa 2016 にて『今エンジニアに最も必要なものは「戦略」である！孫子に学ぶ本質のつかみ方』と題して発表させていただきました。

Tech Festaなのに戦略？孫子？？と思われる方もいるかもしれません（私もそう思わないでもありません）が、実はエンジニアにこそ「戦略」は重要なのです。
激変しつつあるIT業界で働く方には、何となく自分の取り組みにモヤモヤしたものを持っている方も多かったのか、予想外に多くの方に聞いていただけて大変うれしかったです。

発表に使った資料はこちら（詰め込みすぎて後半の時間が足りませんでした）

JTF2016 The strategy and Sun Tzu from irix_jp

本発表で参考にした書籍からおすすめを紹介します。

戦略・戦術の解説のために使った「戦略の階層」はこちらの書籍に詳しく書かれています。


「芸の絶対化」の危険性など、先の大戦から日本人が陥りやすい失敗・思い込みなどがこちらで解説されています。


「エレベーターの待ち時間問題」の抜粋元です。名著ですが既に絶版です。図書館や工学系大学の図書館で読むことができます。


そして孫子です。孫子は解説含めてもかなり短い本ですので、ぜひ一読してみてください。その前に、一度「戦略」について理解していると、より深く孫子が理解出来ると思います。



ぜひ、自分なりの戦略を立ててみてください。

OpenStack/Heatによるオーケストレーション入門

OpenStackユーザ会の第28回勉強会のネタです。

JOSUG Meetup 28th Heat 101 from irix_jp

前回の完全版のネタになります。このネタは私が大学で担当している講義資料から抜粋しています（ほとんどそのまま

演習つきなので、興味があれば以下を見ながら試してみてください。
https://etherpad.openstack.org/p/r.16d9199da6f662084a2362e58d6d18e5


今回の勉強会の中で、実環境でHeatを使う際のいくつかの注意事項を述べたのでまとめておきます。

Heat「だけ」で全部やらない

これにつきます。
HeatはOpenStack上のリソースを配置、操作するだけならば他のツールに比べても優れています。記法はシンプルで操作方法もかなり単純です。しかし、OpenStackの外にあるものや、OpenStack上に作成されたインスタンス中を操作しようとすると途端に難易度が上がってきます（頑張ればできなくはない）

一昔前であれば、学習コスト等を謳い文句にして、1つのツールを徹底的に使いこなして細かな末端までカバーするのが良い、という宣伝がされていましたが、現在はこういうアプローチはあまりされません。
そのツールが得意なことだけをそのツールにやらせて、足りない部分はそこが得意な別のツールでカバーする、「ツールチェイン」のアプローチが一般的になってきています。

例えばOpenStack上のリソースを作成するのにはHeatを使い、作成されたインスタンスの設定はAnsibleで行う、といったようなやり方です。
Ansibleは汎用的な環境化で手順を自動化することが可能ですので、OpenStack上のリソースを作成して、そのリソースの起動を保証するといった事も出来なくはないのですが、やや複雑なプレイブックを書く必要が出てきます。
そこで、得意なリソースの作成と保証の部分をHeatにまかせて、Heatが作成したスタックの外部出力値を、Ansibleのダイナミックインベトリへ渡すといったやり方をすることで、結果として全体をシンプルにすることが可能になるのです。

ここではHeat + Ansibleの例をあげていますが、他の場合でも同様です。
皆様も自分の環境に合わせて、最適なツールチェーンを模索してみましょう。

CLML.LAPACK-ENVIRONMENT::DYNAMIC-HEAP-SPACE-TOO-SMALL

SBCLで機械学習パッケージのCLMLを導入しようとすると、以下のエラーが出る場合があります。
When you try to install CLML on SBCL, you might encounter the blow problem.

COMMON-LISP:SIMPLE-TYPE-ERROR : CLML.LAPACK-ENVIRONMENT::DYNAMIC-HEAP-SPACE-TOO-SMALL does not designate a condition class.

この理由は実行環境のメモリ不足です。
This reason is too small memory size of lisp execution environment.

以下で解決できます。
The solution is below:

$ sbcl --dynamic-space-size 4gb

デフォルトでSBCLは1GBです。これは、CLMLをコンパイルするには少なすぎます。
Default SBCL memory size is 1gb . It's too small to compile CLML on SBCL.

ThinkPad X1 Carbon Gen3 + Fedora23

こんな記事を書いたのに、またThinkPadを買ってしまった・・・。米沢産なので安心？（●｀ε´●）
実際、今回のThinkPadはほとんどトラブルは無いです。実はもう半年くらい使ってます。



ということで、X1 Carbon Gen3 をFedoraで使ってみた感想。