Literate Computing for Reproducible Infrastructure（以下 「LC4RI」）は、インフラ運用の場面において 機械的に再現できる、人が読み解ける手順 を手段として、過度に自動化に依存することのない、レジリエントな 人間中心の機械化 をめざしています。そこでは、作業を効率化しつつもブラックボックス化せず、作業に対する理解をチーム内でコミュニケーションできる、また、目的と手段の整合性や限界を理解し議論・評価できると言った場を維持することで、ノウハウの移転・共有を促し運用者のスキル向上とエンジニアリングチームの再生産をはかることを重視しています。
多くの現場では、管理サーバにログインしコンソール上で作業を行う、作業内容や証跡はWiki等に随時転記して共有する.. といった形態が一般的と思います。これに対しLC4RIでは運用管理サーバ上にNotebookサーバを配備し、作業単位毎にNotebookを作成、作業内容やメモを記述しながら随時実行するといった作業形態を推奨しています。作業の証跡を齟齬なく記録する仕組み、過去の作業記録を参照して機械的に再現あるいは流用できる仕組み、機械的に実行できるとともに人が読み解き補完することもできるNotebook手順を整備しています。
このデモ環境ではJupyterのインタフェースを使って、運用作業の一例としてのログ分析や、我々のチームがLC4RIの実践のために開発している各種Extensionを使ってみるといった体験ができます。
(mybinder.orgからアクセスしている場合) なお、この環境ではNotebookを自由に作成、編集することができますが、Notebookに対する変更等は、 保存されません 。この環境はBinderサービスの上でデプロイされており、一定時間が経過すると自動的に削除されます。編集したNotebookなどの情報は失われますのでご注意ください。
また、Sidestickies という Notebookに対して Sticky Note（付箋）を付与する機能では Scrapboxサービスを利用しています。デモ環境の Sticky Note は参照のみで、編集できません。
質問等、お問い合わせは、Facebookページ https://www.facebook.com/groups/792904597583420/ に参加申請ください！
このデモ環境では、Notebookという形式で、実際に自身で実行可能な運用作業の例が保存されています。
00_デモ環境の利用方法を参考に、実際に実行をしてみてください。
運用への適用例の一つとして、ログを分析する手順を記述したNotebookを体感いただけます。
Jupyterはもともとデータ分析用途に開発されたツールであるため、インフラの運用に適用するためにいくつかの機能拡張を施しています。以下は、その内容をご紹介するNotebookです。
Jupyterで行った経験を効率的に共有するためにいくつかの機能拡張を施しています。以下は、その内容をご紹介するNotebookです。
Jupyterで実施したNotebookを効率的に検索するための機能拡張を施しています。以下は、その内容をご紹介するNotebookです。
Jupyter Notebookを用いた運用手順を複数人で効果的に共有・管理するために、JupyterHubを拡張したOperationHubを提供しています。 以下は、OperationHubをAWSアカウント内に構築し、試用するためのNotebookです。
AWSへのアカウント登録が必要です。また、仮想マシン等の維持には一定の料金がかかります。ご自身の責任でお試しください。