2. Masashi Terui @ marcy_terui
I’m a Developer and Cloud Architect.
I’m a Remote-Muliti-Worker at Serverworks Co., Ltd. and Freelance.
I’m a member of JAWS-UG and GCPUG.
I’m a best cloud engineer in Hokkaido!!(でありたい)
I’m 30 years old. I’m a father of my son and daughter.
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AWSエンジニアの現状
AWSエンジニアの価値
アプリケーションのこととか
DevOpsとはなんだったのか

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AWS Summit Tokyoのメインメッセージ（私見）
2014年「クラウドファースト」
2015年「ニューノーマル」
2016年「もう当たり前だから特になし（たぶん）」

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AWSJ「市場の拡大期に入った」とパートナー数の増大強化を発表
2016年1月パートナー数 約300→約400
http://www.publickey1.jp/blog/16/post_aws.html

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この辺

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固定の償却コストが変動コストに
スケールによる大きなコストメリット
キャパシティ予測が不要に
速度と迅速性の向上
データセンターの運用と保守への投資が不要に
わずか数分で世界中にデプロイ
https://aws.amazon.com/jp/cloud/ (クラウド導入のメリットより)

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固定の償却コストが変動コストに → 落とせない
スケールによる大きなコストメリット → スケールできない
キャパシティ予測が不要に → 同上
速度と迅速性の向上 → 変化に柔軟ではない
DCの運用と保守への投資が不要に → 手がかかる
わずか数分で世界中にデプロイ → デプロイに時間がかかる

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RDSのデフォルトパラメータは最大公約数
本当に適したパラメータはワークロードによって異なる
ワークロードを知るにはどうすれば良い？
実際に流れているクエリを全て記録して解析する？

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どのようなクエリが多いと予想できるか？
人気ブログサイト
商品数の多いECサイト
DAUの多いソーシャルサービス
社内情報管理系

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これらの機能はどうやってできている？
ランキング
カテゴライズ
閲覧履歴
お友達機能
商品別売上集計

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想定されるデータ量はどうか？
各機能の利用頻度はどうか？
今後、要求が変化する可能性はあるか？
データの鮮度に対する要求はどうか？（→キャッシュ、バッチ処理）
などなど

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データベースについて
リレーショナルモデル
インデックスの仕組み
実行計画の見方
エンジン毎の特性
アプリケーションについて
SQLの読み方・書き方
データ構造に対する理解
アルゴリズム
DBライブラリに対する理解

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RDBとNoSQLは使い分け
それぞれ得意なデータ構造や操作がある
NoSQLで失敗する例は大抵RDBの置き換えをしようとして失敗する
それぞれが得意な領域だけオフロードする
DBの種類が増えてもマネージドに寄せれば運用負荷は軽減できる
トランザクションが本当に必要かどうかは一考の価値がある
JOINができない、結果整合性だからといって本当に使えないのか？
レプリケーションとシャーディングをしたMySQLも同じでは？

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Memcached, RedisなどのインメモリKVS
読み書きの多いSessionデータの格納
中間データの一時的保持
DBの問い合わせ結果や加工済みデータをキャッシュする

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RedisとMemcachedは併せて語られることが多いが別物
ステート共有とKey-ValueなCacheだけならMemcached（運用も考慮）
本当に永続化しないといけないか考える
Redisは多様なデータ型やデータ操作という観点で選ぶ
（Sorted set, Increment/Decrement, アトミックなデータ操作、Pub/Subなどなど）
↑を活かせるならRedisを選ぶべき

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基本だけど、複数台構成では共有する必要がある
NFSは単一障害点になるからダメ
運用で死ねるからダメなやつ（GlusterFS, s3fs等）
オブジェクトストレージをAPIで操作するのが一番確実
一時的な認証でクライアントに直接アクセスさせたりする手も
けど、ここの実装コストが見えていないと適切な提案ができない

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アプリケーションに合わせたキャッシュ設定
URL, GETパラメータ, Cookieなどの利用状況の把握
キャッシュしやすいアプリケーション設計
分かりやすいURLパターン
動的処理をPOSTやPUTに寄せる
などなど

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開発と運用のコラボレーション？
コード化・自動化？
インフラエンジニアはコードを書けないといけない？

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固定の償却コストが変動コストに → 落とせない
スケールによる大きなコストメリット → スケールできない
キャパシティ予測が不要に → 同上
速度と迅速性の向上 → 柔軟ではない
DCの運用と保守への投資が不要に → 手がかかる
わずか数分で世界中にデプロイ → デプロイに時間がかかる

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開発と運用のコラボレーション？
→ 適切にスケール・変化に強くなるために必要
コード化・自動化？
→ 迅速・安全にデプロイするために必要
インフラエンジニアはコードを書けないといけない？
→ アプリケーションを理解するために必要

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まずは「そのまま乗せる」というアプローチは間違っていない
載せないことには結果も何もない
いきなりアプリケーションに手/口を出せることは少ない
しかし、それをそのままにしておくと成功体験を損なう
信頼関係を築いて、改善していくというアプローチも必要

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「流行りのFWでHello world」して満足してませんか？
自分が関わるアプリケーションのコードを読んでみる
ゼロからデプロイして「面倒だな」と思った所を改善してみる
性能劣化時にSlow Queryを見てSQL発行元まで特定してみる
あわよくば直してみちゃう
個人プロダクトを作ってみる（そして、運用してみる）

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クラウドは普及期・幻滅期に入っている
クラウドに適したアプリケーションを載せて成功するのはもう当たり前
そうではないものに対し、さらに踏み込んだ価値を提供する必要がある
DevOpsは結果を出すための手段であって目的ではない
そのために、アプリケーションを知ろう

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アプリケーション開発の世界は、
他者への依存を強めることで発展してきた歴史がある
低級言語 → 高級言語（コンパイラの進化に伴うマシン語の隠蔽）
フルスクラッチ→フレームワーク・ライブラリ
クラウドもこの流れのインフラ版
インフラを他社に依存することで新しい価値にフォーカスする
この流れを突き詰めていくとServerlessに繋がる

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