PowerPoint プレゼンテーション

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

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

AWSでインフラがソフトウェアに

$options  =  array('KeyName'  =>  "User's  Keys",  

'InstanceType'  =>  "m1.small");

$res  =  $ec2-‐‑‒>run_̲instances("ami-‐‑‒48aa4921",  

1,  1,  $options);

AWS  のグローバルなインフラ

AWSのサービス

お客様のアプリケーション

ライブラリ & SDKs Java, PHP, .NET, Python, Ruby Web _{インターフェース} Management Console IDE プラグイン Eclipse Visual Studio デプロイと⾃自動化

AWS Elastic Beanstalk AWS CloudFormation 認証  &  請求 AWS IAM Identity Federation Consolidated Billing モニタリング

Amazon CloudWatch スケーリングAuto Scale

ネットワーク＆ルーティング

Amazon VPC Amazon Elastic LB

Amazon Route 53 AWS Direct Connect

コンテンツ配信 Amazon CloudFront メッセージング Amazon SNS Amazon SQS 分散処理理 Elastic MapReduce

メール配信  

Amazon SES

コンピュータ処理理

Amazon EC2

ストレージ

Amazon S3 Amazon EBS データベース Amazon RDS Amazon SimpleDB Amazon DynamoDB Amazon Elasticache

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

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

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

そこで

AWSクラウドデザインパターン

[beta]

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

仮想

サーバ

Web

Web

ロードバランサ

マシン

イメージ

Web

①サーバ起動

仮想

ディスク

マスタ

②ディスクを同期

-‐‑‒基本パターン

 　Snapshot

 　Stamp

 　Scale  Up

 　Ondemand  Disk

-‐‑‒可⽤用性を⾼高める

 　Multi-‐‑‒Server

 　Multi-‐‑‒Datacenter

 　Floating  IP

 　Deep  Health  Check

-‐‑‒動的コンテンツを処理理

 　Scale  Out

 　Clone  Server

 　NFS  Sharding

 　NFS  Replica

 　State  Sharing

 　URL  Rewriting

 　Rewrite  Proxy

 　Cache  Proxy

-‐‑‒静的コンテンツを処理理

 　Web  Storage

 　Direct  Hosting

 　Private  Distribution

 　Cache  Distribution

 　Rename  Distribution

-‐‑‒クラウドへのアップロード

 　Write  Proxy

 　Storage  Index

 　Direct  Object  Upload

-‐‑‒リレーショナル・データベース

 　DB  Replication

 　Read  Replica

 　Inmemory  DB  Cache

 　Sharding  Write

-‐‑‒バッチ処理理

 　Queuing  Chain

 　Priority  Queue

 　Job  Observer

 　Scheduled  Autoscaling

-‐‑‒運⽤用保守

 　Bootstrap

 　Cloud  DI

 　Stack  Deployment

 　Server  Swapping

 　Monitoring  Integration

 　Web  Storage  Archive

-‐‑‒ネットワーキング

 　OnDemand  NAT

 　Backnet

 　Functional  Firewall

 　Operational  Firewall

 　Multi  Load  Balancer

 　WAF  Proxy

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・・

Ninja of Three

CDP、誰が作ったの？

Wikiでノウハウを共有

AWSクラウドデザインパターン

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

⾃自動

バックアップ

スナップ

ショット

データ同期

⾃自動フェイルオーバー

パッチ更更新

AZ-a

_AZ-b

リード

レプリケーション

 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

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

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

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

Amazon  S3は、データ保存/配信の基盤

東京リージョン

3か所以上で

⾃自動複製

S3

バケット

⾼高い耐久性で

データ失わない:

99.999999999%

世界中の7拠点から選択

データセンターA

データ置くだけ。

インフラ、電源、

気にしない。

容量量無制限。

データセンターB

データセンターC

ファイル(バイナリ、

テキスト、画像、動画)

保存するデータは、

⾃自動で暗号化する

ことも可能

安価な従量量課⾦金金

例例：1GB/⽉月  –  約10円

全てのファイルに

URLが付き、

配信可能

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

Amazon S3

EMRでビッグデータの解析も

気軽にスタート

AWSにデータ

をロード

データ解析

結果のビジュ

アライズ

1

2

3

Amazon DynamoDB

Hadoop Clusters

Amazon EMR

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

ミッション：

新しいCDPを

追加してみよう

⽬目標:  Ninja  of  “Thousand”

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