[AWS Summit 2012] クラウドデザインパターン#1 CDP概要編

クラウドデザインパターン#1
CDP概要編
アマゾンデータサービスジャパン株式会社
テクニカルエバンジェリスト
堀内康弘

Wednesday, September 26, 12

堀内康弘の⾃自⼰己紹介

AWS テクニカルエバンジェリスト
Twitter: @horiuchi
1978年年7⽉月12⽇日⼭山梨梨県⽣生まれ

経歴
2004年年 Vcube BtoB Webシステム開発
2006年年 FlipClip 動画共有サービスの開発、運⽤用
2009年年 gumi ソーシャルゲーム
2012年年 AWS テクニカルエヴァンジェリスト


AWSでインフラがソフトウェアに

インフラもプログラムで制御する時代に


プログラマブル！
$options = array('KeyName' => "User's Keys",
'InstanceType' => "m1.small");

$res = $ec2-‐‑‒>run_̲instances("ami-‐‑‒48aa4921",
1, 1, $options);


AWSのサービス
お客様のアプリケーション
IDE プラグイン
ライブラリ & SDKs Web インターフェースデプロイと⾃自動化
Java, PHP, .NET, Eclipse AWS Elastic Beanstalk
Python, Ruby Management Console AWS CloudFormation
Visual Studio

認証 & 請求ネットワーク＆ルーティング
AWS IAM モニタリングスケーリング Amazon VPC
Identity Federation Amazon CloudWatch Auto Scale Amazon Elastic LB
Consolidated Billing Amazon Route 53
AWS Direct Connect

コンテンツ配信メッセージング
分散処理理メール配信
Amazon Amazon SNS
CloudFront Amazon SQS Elastic MapReduce Amazon SES

データベース
ストレージ
コンピュータ処理理 Amazon RDS
Amazon S3 Amazon SimpleDB
Amazon EC2 Amazon DynamoDB
Amazon EBS Amazon Elasticache

AWS のグローバルなインフラ


うまく組み合わせると・・

ピーク対応が楽
セキュアなシステム構築
安価に世界展開
障害にも強いシステム設計


理理想


よく聞く話

サービスが多くてよく分からない
組み合わせ⽅方が分からない
使い⽅方が正しいのか分からない


現実


新世代の
アーキテクティング
が必要


やりたいこと

AWSクラウドを
より伝わりやすくしたい

既存ノウハウを伝えたい
(暗黙知→形式知化)


そこで
AWSクラウドデザインパターン
[beta]

(略略して、CDP)


AWS クラウドデザインパターンとは
AWSクラウドを使ったシステムアーキテクチャ
設計を行う際に発生する、典型的な問題とそれ
に対する解決策・設計方法を、分かりやすく分
類して、ノウハウとして利用できるように整理し
たものである。


クラウドアーキテクティング原則

• できるだけサービスを利用

• 机上実験よりも実証実験

• スモールスタートからスケールアウト

• 変化に対し全レイヤで対処

• 故障のための設計(Design For Failure)

• 最初だけでなく周期的なカイゼン

例例: Clone Serverパターン

ロードバランサ

Web Web Web

仮想
マスタ
サーバ ②ディスクを同期
仮想
ディスク ①サーバ起動

マシン
イメージ


例例: Job Observerパターン


例例：FloatingIPパターン


-‐‑‒基本パターン -‐‑‒静的コンテンツを処理理 -‐‑‒バッチ処理理
　Snapshot 　Web Storage 　Queuing Chain
　Stamp 　Direct Hosting 　Priority Queue
　Scale Up 　Private Distribution 　Job Observer
　Ondemand Disk 　Cache Distribution 　Scheduled Autoscaling
　Rename Distribution
-‐‑‒可⽤用性を⾼高める -‐‑‒運⽤用保守
　Multi-‐‑‒Server -‐‑‒クラウドへのアップロード　Bootstrap
　Multi-‐‑‒Datacenter 　Write Proxy 　Cloud DI
　Floating IP 　Storage Index 　Stack Deployment
　Deep Health Check 　Direct Object Upload 　Server Swapping
　Monitoring Integration
-‐‑‒動的コンテンツを処理理 -‐‑‒リレーショナル・データベース　Web Storage Archive
　Scale Out 　DB Replication
　Clone Server 　Read Replica -‐‑‒ネットワーキング
　NFS Sharding 　Inmemory DB Cache 　OnDemand NAT
　NFS Replica 　Sharding Write 　Backnet
　State Sharing 　Functional Firewall
　URL Rewriting 　Operational Firewall
　Rewrite Proxy 　Multi Load Balancer
　Cache Proxy 　WAF Proxy
　CloudHub

全48パターン（2012年年8⽉月現在）


パターンを活⽤用した実装シナリオ

画像動画配信サイト -> Movable Type
• 大量のユーザに配信したい

Eコマースサイト -> EC-CUBE
• 可用性、耐障害性高くしたい

キャンペーンサイト -> WordPress
• 突発的アクセス増加に耐えたい

ストリーミング配信 -> ffmpeg
• コスト効率よく動画ストリーミング


CDPを使⽤用すると・・

CDP


CDP、誰が作ったの？

Ninja of Three


Ninja
of
Three


Wikiでノウハウを共有

http://aws.clouddesignpattern.org


facebook.com/awscdp


まさかの書籍発売!


AWSクラウドデザインパターン
-‐ソーシャルゲーム編-‐


Appサーバの運用を簡単に

NFS Sharingパターン
NFS Replicaパターン


NFS Sharingパターン

更新の激しいアプリケーション
本体をNFSサーバにデプロイ

EC2サーバはNFSをマウント

AutoScaleと組みあわせて自動
でスケール可能


NFS Replicaパターン

サーバー起動時に各サーバ毎に
用意したEBSにNFSサーバの
データをコピー

NFSのSPOFを解消
ディスクの同期に注意


データベースの運用を簡単に

DB Replicationパターン
Read Replicaパターン
Sharding Writeパターン


Amazon RDS(Relational Database Service)
マネージされたRDBMSサービス(MySQL、Oracle、SQLServer)
DBのインストール、最適化不不要
バックアップ、パッチ当ても⾃自動化 (メンテナンスフリー)
スペック(CPU、メモリ、ディスク容量量)を後から変更更可能
マルチAZで別DCにスタンバイ作成、⾃自動フェイルオーバー

AZ-a AZ-b
⾃自動
バックアップ⾃自動フェイルオーバー

データ同期
スナップ
ショット
リード
パッチ更更新レプリケーション


RDSの作成


DB Replicationパターン

同一リージョンの別AZにレプリ
ケーションを作成

RDSを使えば、簡単に実現可能

災害で1DCがダウンしてもサー
ビスを継続可能に


マルチAZに変更更


Read Replicaパターン

RDSのリードレプリカ機能を使
えば数クリックでリードレプリ
カを作成可能

リード専用のDBサーバ、
解析用のサーバとして利用可能


Sharding Writeパターン

シャーディングのバックエンド
データベースとしてRDSを利用

DBサーバの運用に精通していな
くても、DBサーバをすぐに用意

AZ分散、リージョン分散なども
可能


定期的なイベントの負荷に自動で対応

Scheduled Scale Outパターン


EC2のオートスケール機能
負荷に応じてEC2の台数を増やしたり減らしたりできる
ピーク対応が楽になる！
CPU負荷が80%が5分間続いたらサーバを1台増やす
CPU負荷が30%が15分間続いたらサーバを1台減らす
最⼩小台数は2台で、最⼤大台数は5台とする

オートスケールする⽅方法は、ポリシーまたは時刻
典型的なユースケース
突発的なピークが来た場合
予め来るとわかっているトラフィックでスケールさせたい場合
障害のあったサーバがあっても⾃自動リカバリして⼀一定台数保ちたい場合


Scheduled Scale Outパターン

AutoScalingを時間指定して実行

定期開催イベント前に自動で
EC2インスタンスを増強

コストと手間を削減


容量を気にせずデータを保存

ビッグデータの保存先にも

Web Storage Archive パターン


Amazon S3は、データ保存/配信の基盤
世界中の7拠点から選択

データ置くだけ。
S3 保存するデータは、
インフラ、電源、東京リージョン⾃自動で暗号化する
気にしない。ことも可能
容量量無制限。

⾼高い耐久性で
データセンターA データ失わない:
データセンターB
バケット 99.999999999%

3か所以上で
データセンターC ⾃自動複製
全てのファイルに
URLが付き、
安価な従量量課⾦金金
配信可能
ファイル(バイナリ、
テキスト、画像、動画) 例例：1GB/⽉月 – 約10円


Web Storage Archiveパターン

アクセスログやユーザー行動
ログをS3に保存

容量を気にすることなく保存
障害による紛失の危険を減少


EMRでビッグデータの解析も
気軽にスタート

Amazon S3
Hadoop Clusters

Amazon DynamoDB Amazon EMR

AWSにデータデータ解析結果のビジュ
をロードアライズ

1 2 3

アバター画像の動的作成、配信

Job Observerパターン
Storage Indexパターン


Job Observerパターン

アバター変更依頼をキューに
格納
キュー数を監視しワーカーを
自動でスケール


Storage Indexパターン

ワーカーが作成したアバター
画像をS3に保存

インデックスをKVSに保存す
ることで検索が高速化
アバターデータの保存容量を
気にする必要がなくなる


Next Step

ミッション：
新しいCDPを
追加してみよう

⽬目標: Ninja of “Thousand”


ご静聴ありがとうございました。


今⽇日のクラウドデザインパターン
この後は・・・?


CDP 画像・動画配信編(MovableType)
アマゾンデータサービスジャパン
⽚片⼭山暁雄

14:30よりこの部屋にて!


書籍コーナーにて販売中!


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