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Amazon Web Services 最新事例集

2010年10月18日~20日クラウドフェスタのミニシアターで使用した資料です。

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Amazon Web Services 最新事例集

  1. 1. アマゾンクラウド = AWS 最新事例ご紹介 小島 英揮( Hideki Ojima ) Marketing Manager, Japan Amazon Data Services Japan 株式会社 Email: hidekio@amazon.co.jp
  2. 2. <ul><li>クラウド </li></ul><ul><li>コンピューティング </li></ul><ul><li>とは? </li></ul>
  3. 4. クラウドコンピューティングとは ? 今日の電力サービス 信頼できる送電網、大規模な発電所のおかげで、 いつでも、必要なだけ、安価に電気を利用が可能。
  4. 5. クラウドコンピューティングとは ? 電力の世界で起こった事が、コンピュータパワーでも実現 高速&高信頼なネットワーク網と、 信頼できるクラウドベンダーのデータセンター により、電力サービスと同じ利用モデルを実現
  5. 6. Amazon のポジション 技術の親和性 OS M/W Apps 仮想 OS M/W Apps 仮想 OS M/W Apps ・・・・・・     PaaS ・・・・・・ SaaS Apps 従量制課金と拡張性 PaaS / SaaS 既存社内環境 / データセンター
  6. 7. EC2/S3 だけではない、 AWS のサービス 【仮想サーバ】 Amazon EC2 【キューサービス】 Amazon SQS 【 RDB 】 Amazon RDS 【 NoSQL 】 Amazon SimpleDB 【プッシュサービス】 Amazon SNS 【ストレージ】 Amazon S3 【 CDN 】 CloudFront データセンター 【分散処理】 Amazon Elastic MapReduce 【ロードバランサー】 Amazon Elastic Load Balancing ミドル ウェア サービス 仮想 サーバ 【仮想外部ディスク】 Amazon Elastic Block Storage エッジ ロケーション
  7. 8. API 経由でサーバリソースを調達 API Web UI アプリケーション 人手の介在は不要
  8. 9. クラウドの特徴を生かしたシステム運用 ・・・・・・ ピーク対応が楽 システムリカバリが楽 アクセス急増! オートスケールで サーバ数が自動増減 システム不調 同じ構成の サーバ起動 ↓ 新たなサーバに EBS をアタッチ ↓ 不調なサーバ をシャットダウン リカバリ完了! EC2 ELB EC2 EBS
  9. 10. <ul><li>1時間単位で </li></ul><ul><li>「すぐに」「必要なだけ」 </li></ul><ul><li>コンピュータリソースが </li></ul><ul><li> 調達できるということは・・・ </li></ul>
  10. 11. サーバの余剰、不足から解放 ※ AWS エコノミクスセンター:  http://aws.amazon.com/jp/economics/  
  11. 12. ピーク設計の概念が 劇的に変更      
  12. 13. アマゾンクラウドがフィットする利用形態 需要予測の難しいアプリケーション 定期的に大量データ処理を必要とする業務 ピーク変動の激しいキャンペーンサイト、 ソーシャルアプリ、ゲームサイト 期間限定+ピーク予測 の難しいサービス等 需要予測 実際の トラフィック
  13. 14. アマゾンクラウド適用用途 <ul><li>開発、検証環境 </li></ul><ul><li>コンテンツ、動画配信 </li></ul><ul><li>業務アプリケーションホスティング: </li></ul><ul><ul><li>バッチ、データ処理 </li></ul></ul><ul><ul><li>「締め日」のある業務アプリケーション </li></ul></ul><ul><li>ソーシャルアプリケーションホスティング: </li></ul><ul><li>分散処理( MapReduce 等) </li></ul><ul><li>ハイパフォーマンスコンピューティング( HPC ) </li></ul>
  14. 15. <ul><li>複数のクラウドを </li></ul><ul><li>組み合わせたり、 </li></ul><ul><li>クラウドの上にサービスを </li></ul><ul><li>作る事で 更に ビジネスが </li></ul><ul><li>スピードアップ </li></ul>クラウドインテグレーション
  15. 16. クラウドインテグレーション例 パブリッククラウド連携 自社クラウドサービスの プラットフォームに 自社サービス 自社クラウドサービス と並行運用 自社サービス
  16. 17. <ul><li>Cloud is a Business Model, not just a Technology : </li></ul><ul><li>ビジネスに 効く クラウド活用術 </li></ul>
  17. 18. 日本でも急速に利用拡大中
  18. 19. <ul><li>CDN である CloudFront を使って画像、動画配信 </li></ul>コンテンツ配信
  19. 20. <ul><li>東芝 </li></ul><ul><li>家電のファームウェアのアップデート用環境に Amazon EC2 、 S3 、 CloudFront 、 ELB を採用 </li></ul><ul><li>従来の「ピーク時に合わせた H/W 調達」から、「ピーク時に対応できるクラウド環境」への移行 </li></ul><ul><li>「計画的」なオートスケール機能を実装 </li></ul>活用例:「計画的」オートスケールの活用
  20. 21. 東芝:ファームダウンロードシステムのイメージ ピーク対応には 「計画的」オートスケール で対応
  21. 22. <ul><li>エビリー </li></ul><ul><li>S3 、 CloudFront を、動画配信サービス「 Millvi 」のプラットフォームに活用 </li></ul><ul><li>配信エンジンはクラウドを利用し、管理機能等の強化に注力 </li></ul><ul><li>クラウドの活用により、小規模、スポットでの動画配信ニーズにも対応 </li></ul>活用例:動画配信サービスへの適用
  22. 23. <ul><li>アクセスに応じて最適なサーバ数と堅牢でスケーラブルなデータストアを提供 </li></ul>アプリケーションホスティング Elastic Block Storage Volumes Elastic Block Storage Volumes Relational Database Service Amazon EC2 Instances Amazon EC2 Instances Elastic IP Address Monitoring and Auto Scaling Elastic Load Balancing Amazon S3 Buckets Amazon S3 Buckets
  23. 24. 活用例 : IT 自動販売機(イーライ・リリー)
  24. 25. 活用例:「数日間だけ」のアクセス増に対応 <ul><li>日本プロゴルフ協会 </li></ul><ul><li>「日本プロゴルフ選手権大会」期間中( 4 日間)の Web サイトへのアクセス増にスムースに対応 </li></ul><ul><li>従来は、アクセス増に備えて別のホスティング契約を別途実施 </li></ul><ul><li>->  クラウドに移行することで、通常時、アクセス増時の運用も別途契約等をすることなくサーバの増減に対応 </li></ul>
  25. 26. 日本プロゴルフ協会:アクセス増のイメージ 詳細情報: AWS+ http://www.aws-plus.com/topics/index.html  
  26. 27. 日本プロゴルフ協会:アクセス増のイメージ 詳細情報: AWS+ http://www.aws-plus.com/topics/index.html  
  27. 28. 活用例:ピークがあるデータ処理プロセスへの適用 ■ 関連記事:日経 ITPro http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/COLUMN/20100407/346801/     プレスリリース( 2009/12/23 ) http://www.cross-m.co.jp/news/pdf/release_20091224_amazonec2.pdf ・初期投資はゼロに。運用コストも 25 %削減 ・開発者がサーバを買ってくれと言わなくなった ・セキュリティは想像以上に堅牢。第三者監査で問題は見つからず ・標準的な Web アプリケーションで、遅延は問題にならなかった ・サーバーのバックアップやクローニング(複製)が超高速
  28. 29. ビジネス効果 クラウド前 クラウド後 データ データ 順番に処理 + 処理時間は保有 H/W に依存 同時処理 + 処理時間は必要に応じて短縮可能 クラウド導入により、業務プロセスの スピード化+ スケーラビリティ化 が可能
  29. 30. コスト効果 ※ 自前運用のコストは、サーバー購入費、ネットワーク機器購入費、データセンター費用、 ハードウエア保守費用、ネットワーク費用、電力費用等を含む 約 25% ダウン 初期コスト ゼロ ■ 仮想サーバー 合計79台 Windows 37 台 Linux 42 台 AmazonEC2 自前運用 初期コスト 0円 4059 万円 運用コスト 122 万円 / 月 160 万円 / 月 3年間での比較 4,392 万円 9,819 万円
  30. 31. クロスマーケティング社ハイブリッドクラウド構成図 Online survey Systems Other Business Systems Common Systems on-premise Business Systems respondents Security group Only 80 or 443 Online Servey Data Center Only VPN Connection VPN (Open VPN) Our Company
  31. 32. 活用例:ソーシャルアプリケーションでの活用 <ul><li>gumi </li></ul><ul><li>最大 1 日 5,000 万 PV 、 200 万 UU の規模をもつソーシャルアプリケーションプロバイダー </li></ul><ul><li>EC 2だけでなく、 RDB の運用を軽減する Amazon RDS(MySQL をビルトインしたサービス)を利用 </li></ul><ul><li>専用の RDB メンテナンス要員を確保することなく、増加するデータ(=多いものは数千万レコード)の管理を実現 </li></ul><ul><li>RDS の Multi –AZ 対応を適用 </li></ul>
  32. 33. Gumi : EC2 + RDS の利用イメージ Amazon EC2 Amazon RDS Multi AZ に対応
  33. 34. 活用例:少人数でも大規模サービス運用可能 <ul><li>モバツイ </li></ul><ul><li>携帯(いわゆるガラケー)から Twitter を利用できるサービス </li></ul><ul><li>国内主要3キャリアに対応 </li></ul><ul><li>開発、運用は実質 1 人( @fshin2000 さん) </li></ul><ul><li>会員数: 100 万人、アクセス: 1100 万 PV/day </li></ul><ul><li>モバツイサーバ環境は、 Amazon EC2 、 ELB (ロードバランサー)等を利用 </li></ul>
  34. 35. 大規模分散処理 <ul><li>MapReduce の機能で大量のログを分散処理で分析 </li></ul>RDS SimpleDB S3 Your Game Usage Data Elastic MapReduce Custom Analytic Code Log File Analyzer Business Intelligence Insights Improvements
  35. 36. 活用例: Hadoop に必要なリソースをオンデマンドで調達 【記事抜粋】 社内のデータベースサーバを利用して、この処理を実施した場合、 7000 時間 はかかると見積もった。しかし、 Amazon EC2 を活用し、 50 台のインスタンス(仮想マシン)を同時に立ち上げ、「 Hadoop 」を 利用したところ、 わずか 30 時間で完了 した。 ■ 日経ビジネス ON LINE : http://business.nikkeibp.co.jp/article/tech/20100416/214016/
  36. 37. Cookpad : Hadoop/Hive on AWS の利用イメージ 詳細情報:クックパッド開発者ブログ  http://techlife.cookpad.com/2010/03/04/hive-on-aws-cookpad/
  37. 38. Cookpad : Hadoop/Hive on AWS の利用イメージ 詳細情報:クックパッド開発者ブログ  http://techlife.cookpad.com/2010/03/04/hive-on-aws-cookpad/ 最新の構成では Amazon EMR (Elastic MapReduce ) に移行
  38. 39. 活用例:アクセスログの解析 <ul><li>ソネットエンタテインメント </li></ul><ul><li>サービスへのアクセスログ解析に MapReduce を利用し、サービスの改善 </li></ul><ul><li>Amazon Elastic MapReduce を利用し、 MapReduce 環境の構築や管理作業から解放  </li></ul><ul><li>⇒ ログ解析作業に専念 </li></ul>
  39. 40. まとめ:クラウド活用のポイント <ul><li>クラウドは技術の話ではなく、ビジネスモデルの話 </li></ul><ul><li>「資本」「組織」の大きさより、「アイデア」「スピード」が重要 </li></ul><ul><li>まずは開発、テスト環境から -> 本番環境へ容易に移行 </li></ul><ul><li>クラウド活用で、本来のビジネスにフォーカス </li></ul>
  40. 41. <ul><li>詳しくはブース内にて ! </li></ul>

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