SlideShare a Scribd company logo
1 of 12
Download to read offline
http://www.flickr.com/photos/nirak/644335254/
[研究レポート発表]
パブリッククラウドサービス
Amazon EC2の性能検証レポート
(株)サイバーエージェント
アメーバ事業本部 プラットフォームディヴィジョン
サービスディベロップメントグループ, CADC
並河 祐貴
(id:rx7, @namikawa)
http://www.flickr.com/photos/nirak/644335254/ 2
アジェンダ
• Amazon Web Servicesについて
• 本研究の目的
• 性能計測の比較対象
• ネットワークレイテンシ測定
• CPUベンチマーク
• ディスクベンチマーク
今回は時間の都合上、全ての検証結果を載せていません。
興味がある方は、研究レポートをご覧ください。
http://www.flickr.com/photos/nirak/644335254/ 3
Amazon Web Services
Amazon EC2
(仮想サーバ)
Amazon S3
(オンラインストレージ)
• サービスの特徴
– ロードバランサや監視など、運用に必要となるサービスが揃って
いる
– 初期費用無料、1時間/1GB単位での従量課⾦($0.02〜/1h)
– ⾼い稼働率保障(EC2: 99.95%, S3: 99.9%)
Amazon.com社の提供する
ITインフラ(ハードウェア/ネットワーク)のクラウドサービス
http://www.flickr.com/photos/nirak/644335254/ 4
本研究の目的
• パブリッククラウドを使う目的の1つは部分的な
コストの削減
• コスト的な観点からクラウドサービスの利用
シーンがあるかもしれない
– 既存のデータと連携しないような新規サービス等
http://www.flickr.com/photos/nirak/644335254/ 5
サンプルケース1
• サービスインしてみないと必要なサーバ台数が
まったく計算できない場合
– 通常、新しいWebサービスはサービスインしてみな
いと、どのくらいアクセスがあるかは不明
– 新しいWebサービスに多額の初期投資(多くのサーバ
やネットワークの準備)は賭けに出るようなもの
クラウドを利用すれば、アクセス状況を⾒ながら、サーバ
数を増減させることが容易かつ低コストで実現出来る
http://www.flickr.com/photos/nirak/644335254/ 6
サンプルケース2
• 季節モノ(クリスマス・お正月など)やキャン
ペーン等で一時的にしか多くのサーバを必要と
しない場合
– 例えば、お正月向けのサービスであれば、お正月の
み本稼動させていれば良い
サーバの増減に柔軟に対応できる
クラウドサービスの利用は相性が良い
http://www.flickr.com/photos/nirak/644335254/ 7
本研究の目的
• Amazon EC2の公称スペック
– CPUスペックが”ECU”といった独自単位
– I/O性能が非定量的かつ相対的な4段階評価
– 初めて利用するユーザにとっては、サーバの選定・
サイジングがし辛い
Amazon EC2の仮想サーバ上で、
ベンチマークツールで実際に測定してみよう!
http://www.flickr.com/photos/nirak/644335254/ 8
計測・比較対象
• 4 Region
– us-east, us-west, ap-southeast, eu-west
• 10 Instance Type
– CPU: 1ECU 〜 33.5ECU
– Mem: 613MB 〜 68.4GB
– Disk: 160GB 〜 1690GB + α
– I/O Performance: Low ~ Very High (4types)
– Price: $0.02/h 〜 $2.40/h
http://www.flickr.com/photos/nirak/644335254/ 9
各Regionからのネットワークレイテンシ
from OCN系ISP from Softbank系
ISP
us-east 183.920 178.129
us-west 129.306 124.487
eu-west 278.324 262.590
ap-southeast 85.716 77.956
• 日本国内よりping(ICMP Echo)を10回実⾏し、
RTT(Round Trip Time)の平均値を取得 (単位はmsec)
レポートでは、日本国内からはap-southeastからの
ネットワークレイテンシが最も小さい結果となっているが、
2011/3以降、ap-northeast(日本)が存在する!
0 50 100 150 200 250 300
us-east
us-west
eu-west
ap-southeast
from Softbank系ISP
from OCN系ISP
http://www.flickr.com/photos/nirak/644335254/ 10
各Instance TypeでのCPUベンチマーク
• “姫野ベンチマーク”を利用 (単位はMFLOPS)
Instance type MFLOPS measured (vCore)
t1.micro 271.320092 (x1)
m1.small 324.676111 (x1)
c1.medium 774.602322 (x2)
m1.large 892.176316 (x2)
m1.xlarge 880.100758 (x4)
c1.xlarge 1044.821975 (x8)
m2.xlarge 1544.973882 (x2)
m2.2xlarge 1600.39996 (x4)
m2.4xlarge 1572.732919 (x8)
cc1.4xlarge 1676.395005 (x16)
姫野ベンチマークでは、シングルコアでの性能値が算出されている
ように⾒受けられるため、実際の総合的なベンチマークとしては、
上記の実測値とCore数の積と考えられる。
0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 1800
t1.micro
m1.small
c1.medium
m1.large
m1.xlarge
c1.xlarge
m2.xlarge
m2.2xlarge
m2.4xlarge
cc1.4xlarge
http://www.flickr.com/photos/nirak/644335254/ 11
各Instance TypeでのディスクI/Oベンチマーク
• “dbench”を利用
– Instance-rootタイプのローカルディスクに実施
– レポートでは”hdparm”も利用しましたが割愛
Throughput max_latency
m1.small 83.3971 3152.082
c1.medium 144.739 1847.075
m1.large 172.128 4875.352
m1.xlarge 197.14 2492.915
c1.xlarge 198.618 3100.112
m2.xlarge 276.09 4059.14
m2.2xlarge 293.215 3569.074
m2.4xlarge 313.331 3623.604
同じ“Moderate”の“m1.small”と“c1.medium”、“m2.xlarge”の3つでも、
割と差がある感じ。公表スペックのI/Oパフォーマンスは、ディスク
だけではなくネットワークのI/Oも含まれていると考えられる。
0
50
100
150
200
250
300
350
m1.small c1.medium m1.large m1.xlarge c1.xlarge m2.xlarge m2.2xlargem2.4xlarge
0
1000
2000
3000
4000
5000
6000
Throughput max_latency
http://www.flickr.com/photos/nirak/644335254/ 12
最後に
• 調査結果より、各Instance typeで、CPUおよび
ディスク性能の定量的な数値から、既存物理
サーバとの比較材料とすることができる
• パブリッククラウドサービスはシステム上のメ
リットとデメリットをきちんと把握した上で利
用することで、大きなコストメリットが生まれ
る場合がある

More Related Content

What's hot

AWS Elastic BeanstalkとAWS Lambdaのご紹介
AWS Elastic BeanstalkとAWS Lambdaのご紹介AWS Elastic BeanstalkとAWS Lambdaのご紹介
AWS Elastic BeanstalkとAWS Lambdaのご紹介Akio Katayama
 
Oracle racからaurora my sqlへの移行
Oracle racからaurora my sqlへの移行Oracle racからaurora my sqlへの移行
Oracle racからaurora my sqlへの移行recotech
 
AWS Black Belt Techシリーズ AWS Elastic Beanstalk
AWS Black Belt Techシリーズ  AWS  Elastic  BeanstalkAWS Black Belt Techシリーズ  AWS  Elastic  Beanstalk
AWS Black Belt Techシリーズ AWS Elastic BeanstalkAmazon Web Services Japan
 
はじめてのAmazon Aurora
はじめてのAmazon AuroraはじめてのAmazon Aurora
はじめてのAmazon AuroraJun Okubo
 
IaaSクラウド比較'14
IaaSクラウド比較'14IaaSクラウド比較'14
IaaSクラウド比較'14Kazunori Inaba
 
Single Command Deployのための gradle-aws-plugin講座
Single Command Deployのための gradle-aws-plugin講座Single Command Deployのための gradle-aws-plugin講座
Single Command Deployのための gradle-aws-plugin講座都元ダイスケ Miyamoto
 
ついに解禁!Amazon Aurora徹底検証!
ついに解禁!Amazon Aurora徹底検証!ついに解禁!Amazon Aurora徹底検証!
ついに解禁!Amazon Aurora徹底検証!Terui Masashi
 
AWSにおけるバッチ処理の ベストプラクティス - Developers.IO Meetup 05
AWSにおけるバッチ処理の ベストプラクティス - Developers.IO Meetup 05AWSにおけるバッチ処理の ベストプラクティス - Developers.IO Meetup 05
AWSにおけるバッチ処理の ベストプラクティス - Developers.IO Meetup 05都元ダイスケ Miyamoto
 
サーバーレスの今とこれから
サーバーレスの今とこれからサーバーレスの今とこれから
サーバーレスの今とこれから真吾 吉田
 
EC2でマルチキャスト
EC2でマルチキャストEC2でマルチキャスト
EC2でマルチキャストKenta Yasukawa
 
Jenkinsとhadoopを利用した継続的データ解析環境の構築
Jenkinsとhadoopを利用した継続的データ解析環境の構築Jenkinsとhadoopを利用した継続的データ解析環境の構築
Jenkinsとhadoopを利用した継続的データ解析環境の構築VOYAGE GROUP
 
Amazon Aurora 最新アップデートと日本のお客様の移行事例
Amazon Aurora 最新アップデートと日本のお客様の移行事例Amazon Aurora 最新アップデートと日本のお客様の移行事例
Amazon Aurora 最新アップデートと日本のお客様の移行事例Amazon Web Services Japan
 
[AWS Summit 2012] クラウドデザインパターン#5 CDP バッチ処理編
[AWS Summit 2012] クラウドデザインパターン#5 CDP バッチ処理編[AWS Summit 2012] クラウドデザインパターン#5 CDP バッチ処理編
[AWS Summit 2012] クラウドデザインパターン#5 CDP バッチ処理編Amazon Web Services Japan
 
LambdaとMobileの美味しいかもしれない関係
LambdaとMobileの美味しいかもしれない関係LambdaとMobileの美味しいかもしれない関係
LambdaとMobileの美味しいかもしれない関係Hiraku Komuro
 
[Aurora事例祭り]Amazon Aurora を使いこなすためのベストプラクティス
[Aurora事例祭り]Amazon Aurora を使いこなすためのベストプラクティス[Aurora事例祭り]Amazon Aurora を使いこなすためのベストプラクティス
[Aurora事例祭り]Amazon Aurora を使いこなすためのベストプラクティスAmazon Web Services Japan
 
AWS Batch Fargate対応は何をもたらすか
AWS Batch Fargate対応は何をもたらすかAWS Batch Fargate対応は何をもたらすか
AWS Batch Fargate対応は何をもたらすかShun Fukazawa
 
Spark Streaming + Amazon Kinesis
Spark Streaming + Amazon KinesisSpark Streaming + Amazon Kinesis
Spark Streaming + Amazon KinesisYuta Imai
 
[AWSマイスターシリーズ] AWS Elastic Beanstalk -Python編-
[AWSマイスターシリーズ] AWS Elastic Beanstalk -Python編-[AWSマイスターシリーズ] AWS Elastic Beanstalk -Python編-
[AWSマイスターシリーズ] AWS Elastic Beanstalk -Python編-Amazon Web Services Japan
 
実践!AWSクラウドデザインパターン
実践!AWSクラウドデザインパターン実践!AWSクラウドデザインパターン
実践!AWSクラウドデザインパターンHiroyasu Suzuki
 

What's hot (20)

AWS Elastic BeanstalkとAWS Lambdaのご紹介
AWS Elastic BeanstalkとAWS Lambdaのご紹介AWS Elastic BeanstalkとAWS Lambdaのご紹介
AWS Elastic BeanstalkとAWS Lambdaのご紹介
 
Oracle racからaurora my sqlへの移行
Oracle racからaurora my sqlへの移行Oracle racからaurora my sqlへの移行
Oracle racからaurora my sqlへの移行
 
AWS Black Belt Techシリーズ AWS Elastic Beanstalk
AWS Black Belt Techシリーズ  AWS  Elastic  BeanstalkAWS Black Belt Techシリーズ  AWS  Elastic  Beanstalk
AWS Black Belt Techシリーズ AWS Elastic Beanstalk
 
はじめてのAmazon Aurora
はじめてのAmazon AuroraはじめてのAmazon Aurora
はじめてのAmazon Aurora
 
IaaSクラウド比較'14
IaaSクラウド比較'14IaaSクラウド比較'14
IaaSクラウド比較'14
 
Single Command Deployのための gradle-aws-plugin講座
Single Command Deployのための gradle-aws-plugin講座Single Command Deployのための gradle-aws-plugin講座
Single Command Deployのための gradle-aws-plugin講座
 
ついに解禁!Amazon Aurora徹底検証!
ついに解禁!Amazon Aurora徹底検証!ついに解禁!Amazon Aurora徹底検証!
ついに解禁!Amazon Aurora徹底検証!
 
AWSにおけるバッチ処理の ベストプラクティス - Developers.IO Meetup 05
AWSにおけるバッチ処理の ベストプラクティス - Developers.IO Meetup 05AWSにおけるバッチ処理の ベストプラクティス - Developers.IO Meetup 05
AWSにおけるバッチ処理の ベストプラクティス - Developers.IO Meetup 05
 
サーバーレスの今とこれから
サーバーレスの今とこれからサーバーレスの今とこれから
サーバーレスの今とこれから
 
EC2でマルチキャスト
EC2でマルチキャストEC2でマルチキャスト
EC2でマルチキャスト
 
Jenkinsとhadoopを利用した継続的データ解析環境の構築
Jenkinsとhadoopを利用した継続的データ解析環境の構築Jenkinsとhadoopを利用した継続的データ解析環境の構築
Jenkinsとhadoopを利用した継続的データ解析環境の構築
 
Amazon ECS事始め
Amazon ECS事始めAmazon ECS事始め
Amazon ECS事始め
 
Amazon Aurora 最新アップデートと日本のお客様の移行事例
Amazon Aurora 最新アップデートと日本のお客様の移行事例Amazon Aurora 最新アップデートと日本のお客様の移行事例
Amazon Aurora 最新アップデートと日本のお客様の移行事例
 
[AWS Summit 2012] クラウドデザインパターン#5 CDP バッチ処理編
[AWS Summit 2012] クラウドデザインパターン#5 CDP バッチ処理編[AWS Summit 2012] クラウドデザインパターン#5 CDP バッチ処理編
[AWS Summit 2012] クラウドデザインパターン#5 CDP バッチ処理編
 
LambdaとMobileの美味しいかもしれない関係
LambdaとMobileの美味しいかもしれない関係LambdaとMobileの美味しいかもしれない関係
LambdaとMobileの美味しいかもしれない関係
 
[Aurora事例祭り]Amazon Aurora を使いこなすためのベストプラクティス
[Aurora事例祭り]Amazon Aurora を使いこなすためのベストプラクティス[Aurora事例祭り]Amazon Aurora を使いこなすためのベストプラクティス
[Aurora事例祭り]Amazon Aurora を使いこなすためのベストプラクティス
 
AWS Batch Fargate対応は何をもたらすか
AWS Batch Fargate対応は何をもたらすかAWS Batch Fargate対応は何をもたらすか
AWS Batch Fargate対応は何をもたらすか
 
Spark Streaming + Amazon Kinesis
Spark Streaming + Amazon KinesisSpark Streaming + Amazon Kinesis
Spark Streaming + Amazon Kinesis
 
[AWSマイスターシリーズ] AWS Elastic Beanstalk -Python編-
[AWSマイスターシリーズ] AWS Elastic Beanstalk -Python編-[AWSマイスターシリーズ] AWS Elastic Beanstalk -Python編-
[AWSマイスターシリーズ] AWS Elastic Beanstalk -Python編-
 
実践!AWSクラウドデザインパターン
実践!AWSクラウドデザインパターン実践!AWSクラウドデザインパターン
実践!AWSクラウドデザインパターン
 

Viewers also liked

MP Joinを使った類似データ抽出
MP Joinを使った類似データ抽出MP Joinを使った類似データ抽出
MP Joinを使った類似データ抽出JAVA DM
 
WebGLによる3Dアプリケーションに関するレポート
WebGLによる3Dアプリケーションに関するレポートWebGLによる3Dアプリケーションに関するレポート
WebGLによる3Dアプリケーションに関するレポートKaoru Furuya
 
中国のクラウドサービスについて (サイバーエージェント×クックパッド合同勉強会LT資料)
中国のクラウドサービスについて (サイバーエージェント×クックパッド合同勉強会LT資料)中国のクラウドサービスについて (サイバーエージェント×クックパッド合同勉強会LT資料)
中国のクラウドサービスについて (サイバーエージェント×クックパッド合同勉強会LT資料)Yuuki Namikawa
 
Velocity 2011: Production Begins in Development
Velocity 2011: Production Begins in DevelopmentVelocity 2011: Production Begins in Development
Velocity 2011: Production Begins in Developmentdev2ops
 
AmebaPico 裏側の技術やAWSの利用について
AmebaPico 裏側の技術やAWSの利用についてAmebaPico 裏側の技術やAWSの利用について
AmebaPico 裏側の技術やAWSの利用についてKohei Morino
 
芸能人推薦のしくみ
芸能人推薦のしくみ芸能人推薦のしくみ
芸能人推薦のしくみJAVA DM
 
カップリング検索プレゼン2
カップリング検索プレゼン2カップリング検索プレゼン2
カップリング検索プレゼン2sakana1123
 
memcachedからKyotoTycoonへ
memcachedからKyotoTycoonへmemcachedからKyotoTycoonへ
memcachedからKyotoTycoonへTatsuhiko Kubo
 
2011-07-15 チューニングが楽になる JavaScript 道具箱
2011-07-15 チューニングが楽になる JavaScript 道具箱2011-07-15 チューニングが楽になる JavaScript 道具箱
2011-07-15 チューニングが楽になる JavaScript 道具箱Takuya Yokono
 
20110715 enterprise wiki search
20110715 enterprise wiki search20110715 enterprise wiki search
20110715 enterprise wiki searchShigeki Yamato
 
pixiv サイバーエージェント共同勉強会 solr導入記
pixiv サイバーエージェント共同勉強会 solr導入記pixiv サイバーエージェント共同勉強会 solr導入記
pixiv サイバーエージェント共同勉強会 solr導入記Takahiro Matsumiya
 
アメーバピグのサーバとクライアントはどうやって通信しているのか
アメーバピグのサーバとクライアントはどうやって通信しているのかアメーバピグのサーバとクライアントはどうやって通信しているのか
アメーバピグのサーバとクライアントはどうやって通信しているのかTanaka Hiromi
 
Netflix Velocity Conference 2011
Netflix Velocity Conference 2011Netflix Velocity Conference 2011
Netflix Velocity Conference 2011Adrian Cockcroft
 
Matrix Factorizationを使った評価予測
Matrix Factorizationを使った評価予測Matrix Factorizationを使った評価予測
Matrix Factorizationを使った評価予測JAVA DM
 
Vagrant intro
Vagrant introVagrant intro
Vagrant introt9md
 
波に乗ってUnity3Dを使ってみているんだが (Ameba x Pixiv 合同勉強会LT)
波に乗ってUnity3Dを使ってみているんだが (Ameba x Pixiv 合同勉強会LT)波に乗ってUnity3Dを使ってみているんだが (Ameba x Pixiv 合同勉強会LT)
波に乗ってUnity3Dを使ってみているんだが (Ameba x Pixiv 合同勉強会LT)maginemu Mishimagi
 

Viewers also liked (18)

MP Joinを使った類似データ抽出
MP Joinを使った類似データ抽出MP Joinを使った類似データ抽出
MP Joinを使った類似データ抽出
 
WebGLによる3Dアプリケーションに関するレポート
WebGLによる3Dアプリケーションに関するレポートWebGLによる3Dアプリケーションに関するレポート
WebGLによる3Dアプリケーションに関するレポート
 
中国のクラウドサービスについて (サイバーエージェント×クックパッド合同勉強会LT資料)
中国のクラウドサービスについて (サイバーエージェント×クックパッド合同勉強会LT資料)中国のクラウドサービスについて (サイバーエージェント×クックパッド合同勉強会LT資料)
中国のクラウドサービスについて (サイバーエージェント×クックパッド合同勉強会LT資料)
 
Velocity 2011: Production Begins in Development
Velocity 2011: Production Begins in DevelopmentVelocity 2011: Production Begins in Development
Velocity 2011: Production Begins in Development
 
Amepad lt(tmpfs)
Amepad lt(tmpfs)Amepad lt(tmpfs)
Amepad lt(tmpfs)
 
AmebaPico 裏側の技術やAWSの利用について
AmebaPico 裏側の技術やAWSの利用についてAmebaPico 裏側の技術やAWSの利用について
AmebaPico 裏側の技術やAWSの利用について
 
芸能人推薦のしくみ
芸能人推薦のしくみ芸能人推薦のしくみ
芸能人推薦のしくみ
 
カップリング検索プレゼン2
カップリング検索プレゼン2カップリング検索プレゼン2
カップリング検索プレゼン2
 
memcachedからKyotoTycoonへ
memcachedからKyotoTycoonへmemcachedからKyotoTycoonへ
memcachedからKyotoTycoonへ
 
2011-07-15 チューニングが楽になる JavaScript 道具箱
2011-07-15 チューニングが楽になる JavaScript 道具箱2011-07-15 チューニングが楽になる JavaScript 道具箱
2011-07-15 チューニングが楽になる JavaScript 道具箱
 
20110715 enterprise wiki search
20110715 enterprise wiki search20110715 enterprise wiki search
20110715 enterprise wiki search
 
pixiv サイバーエージェント共同勉強会 solr導入記
pixiv サイバーエージェント共同勉強会 solr導入記pixiv サイバーエージェント共同勉強会 solr導入記
pixiv サイバーエージェント共同勉強会 solr導入記
 
アメーバピグのサーバとクライアントはどうやって通信しているのか
アメーバピグのサーバとクライアントはどうやって通信しているのかアメーバピグのサーバとクライアントはどうやって通信しているのか
アメーバピグのサーバとクライアントはどうやって通信しているのか
 
Netflix Velocity Conference 2011
Netflix Velocity Conference 2011Netflix Velocity Conference 2011
Netflix Velocity Conference 2011
 
OpenStack Report
OpenStack ReportOpenStack Report
OpenStack Report
 
Matrix Factorizationを使った評価予測
Matrix Factorizationを使った評価予測Matrix Factorizationを使った評価予測
Matrix Factorizationを使った評価予測
 
Vagrant intro
Vagrant introVagrant intro
Vagrant intro
 
波に乗ってUnity3Dを使ってみているんだが (Ameba x Pixiv 合同勉強会LT)
波に乗ってUnity3Dを使ってみているんだが (Ameba x Pixiv 合同勉強会LT)波に乗ってUnity3Dを使ってみているんだが (Ameba x Pixiv 合同勉強会LT)
波に乗ってUnity3Dを使ってみているんだが (Ameba x Pixiv 合同勉強会LT)
 

Similar to パブリッククラウドサービスAmazon EC2の性能検証レポート (CADC研究レポート発表会用)

Azure Arc Jumpstart - Azure ArcBox を使った Azure Arc 対応 SQL MI 学習環境の構築
Azure Arc Jumpstart - Azure ArcBox を使った Azure Arc 対応 SQL MI 学習環境の構築Azure Arc Jumpstart - Azure ArcBox を使った Azure Arc 対応 SQL MI 学習環境の構築
Azure Arc Jumpstart - Azure ArcBox を使った Azure Arc 対応 SQL MI 学習環境の構築Kazuki Takai
 
Jenkinsとhadoopを利用した継続的データ解析環境の構築
Jenkinsとhadoopを利用した継続的データ解析環境の構築Jenkinsとhadoopを利用した継続的データ解析環境の構築
Jenkinsとhadoopを利用した継続的データ解析環境の構築Kenta Suzuki
 
3分でわかる(気になれる) AWS OpsWorks
3分でわかる(気になれる) AWS OpsWorks3分でわかる(気になれる) AWS OpsWorks
3分でわかる(気になれる) AWS OpsWorksYuuki Namikawa
 
AlloyDB のデータ分析基盤での活用におけるポテンシャルとは?
AlloyDB のデータ分析基盤での活用におけるポテンシャルとは?AlloyDB のデータ分析基盤での活用におけるポテンシャルとは?
AlloyDB のデータ分析基盤での活用におけるポテンシャルとは?Takuya Ogawa
 
Awsで実現するseleniumテスト高速術
Awsで実現するseleniumテスト高速術Awsで実現するseleniumテスト高速術
Awsで実現するseleniumテスト高速術finoue
 
Chefを利用した運用省力化とDevOpsの取り組みについて
Chefを利用した運用省力化とDevOpsの取り組みについてChefを利用した運用省力化とDevOpsの取り組みについて
Chefを利用した運用省力化とDevOpsの取り組みについてYuuki Namikawa
 
最近Preview公開されたAzure テストサービスを試してみた
最近Preview公開されたAzure テストサービスを試してみた最近Preview公開されたAzure テストサービスを試してみた
最近Preview公開されたAzure テストサービスを試してみたHiroyuki Mori
 
Web App for Containers + MySQLでコンテナ対応したPHPアプリを作ろう!
Web App for Containers + MySQLでコンテナ対応したPHPアプリを作ろう! Web App for Containers + MySQLでコンテナ対応したPHPアプリを作ろう!
Web App for Containers + MySQLでコンテナ対応したPHPアプリを作ろう! Yoichi Kawasaki
 
Web App for Containers + MySQLでコンテナ対応したRailsアプリを作ろう!
Web App for Containers + MySQLでコンテナ対応したRailsアプリを作ろう!Web App for Containers + MySQLでコンテナ対応したRailsアプリを作ろう!
Web App for Containers + MySQLでコンテナ対応したRailsアプリを作ろう!Yoichi Kawasaki
 
AWSのデータベースサービス全体像
AWSのデータベースサービス全体像AWSのデータベースサービス全体像
AWSのデータベースサービス全体像Amazon Web Services Japan
 
ArcBox のおさらいと最新情報
ArcBox のおさらいと最新情報ArcBox のおさらいと最新情報
ArcBox のおさらいと最新情報Kazuki Takai
 
【JAWS-UG AI/ML支部 第14回勉強会】Amazon EC2 Trn1 GA ! ~ AWSが提供するML向けインスタンスの豊富な品揃えと 専...
【JAWS-UG AI/ML支部 第14回勉強会】Amazon EC2 Trn1 GA !  ~ AWSが提供するML向けインスタンスの豊富な品揃えと 専...【JAWS-UG AI/ML支部 第14回勉強会】Amazon EC2 Trn1 GA !  ~ AWSが提供するML向けインスタンスの豊富な品揃えと 専...
【JAWS-UG AI/ML支部 第14回勉強会】Amazon EC2 Trn1 GA ! ~ AWSが提供するML向けインスタンスの豊富な品揃えと 専...TakeshiFukae
 
クラウドデザイン パターンに見る クラウドファーストな アプリケーション設計 Data Management編
クラウドデザイン パターンに見るクラウドファーストなアプリケーション設計 Data Management編クラウドデザイン パターンに見るクラウドファーストなアプリケーション設計 Data Management編
クラウドデザイン パターンに見る クラウドファーストな アプリケーション設計 Data Management編Takekazu Omi
 
[ウェビナー] Build 2018 アップデート ~ データ プラットフォーム/IoT編 ~
[ウェビナー] Build 2018 アップデート ~ データ プラットフォーム/IoT編 ~[ウェビナー] Build 2018 アップデート ~ データ プラットフォーム/IoT編 ~
[ウェビナー] Build 2018 アップデート ~ データ プラットフォーム/IoT編 ~Naoki (Neo) SATO
 
Using Chef for Infrastructure Automation of Ameba Pigg
Using Chef for Infrastructure Automation of Ameba PiggUsing Chef for Infrastructure Automation of Ameba Pigg
Using Chef for Infrastructure Automation of Ameba PiggYuuki Namikawa
 
Architecting on Alibaba Cloud - 超基礎編 -
Architecting on Alibaba Cloud - 超基礎編 -Architecting on Alibaba Cloud - 超基礎編 -
Architecting on Alibaba Cloud - 超基礎編 -真吾 吉田
 

Similar to パブリッククラウドサービスAmazon EC2の性能検証レポート (CADC研究レポート発表会用) (20)

Azure Arc Jumpstart - Azure ArcBox を使った Azure Arc 対応 SQL MI 学習環境の構築
Azure Arc Jumpstart - Azure ArcBox を使った Azure Arc 対応 SQL MI 学習環境の構築Azure Arc Jumpstart - Azure ArcBox を使った Azure Arc 対応 SQL MI 学習環境の構築
Azure Arc Jumpstart - Azure ArcBox を使った Azure Arc 対応 SQL MI 学習環境の構築
 
Jenkinsとhadoopを利用した継続的データ解析環境の構築
Jenkinsとhadoopを利用した継続的データ解析環境の構築Jenkinsとhadoopを利用した継続的データ解析環境の構築
Jenkinsとhadoopを利用した継続的データ解析環境の構築
 
AWS Blackbelt 2015シリーズ RDS
AWS Blackbelt 2015シリーズ RDSAWS Blackbelt 2015シリーズ RDS
AWS Blackbelt 2015シリーズ RDS
 
3分でわかる(気になれる) AWS OpsWorks
3分でわかる(気になれる) AWS OpsWorks3分でわかる(気になれる) AWS OpsWorks
3分でわかる(気になれる) AWS OpsWorks
 
AlloyDB のデータ分析基盤での活用におけるポテンシャルとは?
AlloyDB のデータ分析基盤での活用におけるポテンシャルとは?AlloyDB のデータ分析基盤での活用におけるポテンシャルとは?
AlloyDB のデータ分析基盤での活用におけるポテンシャルとは?
 
Awsで実現するseleniumテスト高速術
Awsで実現するseleniumテスト高速術Awsで実現するseleniumテスト高速術
Awsで実現するseleniumテスト高速術
 
Chefを利用した運用省力化とDevOpsの取り組みについて
Chefを利用した運用省力化とDevOpsの取り組みについてChefを利用した運用省力化とDevOpsの取り組みについて
Chefを利用した運用省力化とDevOpsの取り組みについて
 
最近Preview公開されたAzure テストサービスを試してみた
最近Preview公開されたAzure テストサービスを試してみた最近Preview公開されたAzure テストサービスを試してみた
最近Preview公開されたAzure テストサービスを試してみた
 
Web App for Containers + MySQLでコンテナ対応したPHPアプリを作ろう!
Web App for Containers + MySQLでコンテナ対応したPHPアプリを作ろう! Web App for Containers + MySQLでコンテナ対応したPHPアプリを作ろう!
Web App for Containers + MySQLでコンテナ対応したPHPアプリを作ろう!
 
Web App for Containers + MySQLでコンテナ対応したRailsアプリを作ろう!
Web App for Containers + MySQLでコンテナ対応したRailsアプリを作ろう!Web App for Containers + MySQLでコンテナ対応したRailsアプリを作ろう!
Web App for Containers + MySQLでコンテナ対応したRailsアプリを作ろう!
 
AWSのデータベースサービス全体像
AWSのデータベースサービス全体像AWSのデータベースサービス全体像
AWSのデータベースサービス全体像
 
ArcBox のおさらいと最新情報
ArcBox のおさらいと最新情報ArcBox のおさらいと最新情報
ArcBox のおさらいと最新情報
 
【JAWS-UG AI/ML支部 第14回勉強会】Amazon EC2 Trn1 GA ! ~ AWSが提供するML向けインスタンスの豊富な品揃えと 専...
【JAWS-UG AI/ML支部 第14回勉強会】Amazon EC2 Trn1 GA !  ~ AWSが提供するML向けインスタンスの豊富な品揃えと 専...【JAWS-UG AI/ML支部 第14回勉強会】Amazon EC2 Trn1 GA !  ~ AWSが提供するML向けインスタンスの豊富な品揃えと 専...
【JAWS-UG AI/ML支部 第14回勉強会】Amazon EC2 Trn1 GA ! ~ AWSが提供するML向けインスタンスの豊富な品揃えと 専...
 
クラウドデザイン パターンに見る クラウドファーストな アプリケーション設計 Data Management編
クラウドデザイン パターンに見るクラウドファーストなアプリケーション設計 Data Management編クラウドデザイン パターンに見るクラウドファーストなアプリケーション設計 Data Management編
クラウドデザイン パターンに見る クラウドファーストな アプリケーション設計 Data Management編
 
[ウェビナー] Build 2018 アップデート ~ データ プラットフォーム/IoT編 ~
[ウェビナー] Build 2018 アップデート ~ データ プラットフォーム/IoT編 ~[ウェビナー] Build 2018 アップデート ~ データ プラットフォーム/IoT編 ~
[ウェビナー] Build 2018 アップデート ~ データ プラットフォーム/IoT編 ~
 
AWS Black Belt Online Seminar Amazon EC2
AWS Black Belt Online Seminar Amazon EC2AWS Black Belt Online Seminar Amazon EC2
AWS Black Belt Online Seminar Amazon EC2
 
Using Chef for Infrastructure Automation of Ameba Pigg
Using Chef for Infrastructure Automation of Ameba PiggUsing Chef for Infrastructure Automation of Ameba Pigg
Using Chef for Infrastructure Automation of Ameba Pigg
 
cross2012a fujya
cross2012a fujyacross2012a fujya
cross2012a fujya
 
Architecting on Alibaba Cloud - 超基礎編 -
Architecting on Alibaba Cloud - 超基礎編 -Architecting on Alibaba Cloud - 超基礎編 -
Architecting on Alibaba Cloud - 超基礎編 -
 
AWS Black Belt Techシリーズ Amazon VPC
AWS Black Belt Techシリーズ  Amazon VPCAWS Black Belt Techシリーズ  Amazon VPC
AWS Black Belt Techシリーズ Amazon VPC
 

More from Yuuki Namikawa

bash(set)コマンドのオプション3選
bash(set)コマンドのオプション3選bash(set)コマンドのオプション3選
bash(set)コマンドのオプション3選Yuuki Namikawa
 
俺たちの自分戦略 - namikawa (DevLOVE Conference 2012)
俺たちの自分戦略 - namikawa (DevLOVE Conference 2012)俺たちの自分戦略 - namikawa (DevLOVE Conference 2012)
俺たちの自分戦略 - namikawa (DevLOVE Conference 2012)Yuuki Namikawa
 
#kuwacon Lightning Talks
#kuwacon Lightning Talks#kuwacon Lightning Talks
#kuwacon Lightning TalksYuuki Namikawa
 
大規模化するピグライフを支えるインフラ ~MongoDBとChefについて~ (後編)
大規模化するピグライフを支えるインフラ ~MongoDBとChefについて~ (後編)大規模化するピグライフを支えるインフラ ~MongoDBとChefについて~ (後編)
大規模化するピグライフを支えるインフラ ~MongoDBとChefについて~ (後編)Yuuki Namikawa
 
JAWS-UGサミット2011春 LT資料
JAWS-UGサミット2011春 LT資料JAWS-UGサミット2011春 LT資料
JAWS-UGサミット2011春 LT資料Yuuki Namikawa
 
Railsの運用について
Railsの運用についてRailsの運用について
Railsの運用についてYuuki Namikawa
 
Webサーバ勉強会 (160-162:?)
Webサーバ勉強会 (160-162:?)Webサーバ勉強会 (160-162:?)
Webサーバ勉強会 (160-162:?)Yuuki Namikawa
 
クラウドサービスAmazon EC2を活用した「SKIPaaS」構築事例
クラウドサービスAmazon EC2を活用した「SKIPaaS」構築事例クラウドサービスAmazon EC2を活用した「SKIPaaS」構築事例
クラウドサービスAmazon EC2を活用した「SKIPaaS」構築事例Yuuki Namikawa
 
Amazon EC2 を使ったSaaS運用事例(LT) - Tokyo Cloud Developers Meetup (20090409)
Amazon EC2 を使ったSaaS運用事例(LT) - Tokyo Cloud Developers Meetup (20090409)Amazon EC2 を使ったSaaS運用事例(LT) - Tokyo Cloud Developers Meetup (20090409)
Amazon EC2 を使ったSaaS運用事例(LT) - Tokyo Cloud Developers Meetup (20090409)Yuuki Namikawa
 
Amazon EC2を使った実践SaaS運用事例
Amazon EC2を使った実践SaaS運用事例Amazon EC2を使った実践SaaS運用事例
Amazon EC2を使った実践SaaS運用事例Yuuki Namikawa
 

More from Yuuki Namikawa (10)

bash(set)コマンドのオプション3選
bash(set)コマンドのオプション3選bash(set)コマンドのオプション3選
bash(set)コマンドのオプション3選
 
俺たちの自分戦略 - namikawa (DevLOVE Conference 2012)
俺たちの自分戦略 - namikawa (DevLOVE Conference 2012)俺たちの自分戦略 - namikawa (DevLOVE Conference 2012)
俺たちの自分戦略 - namikawa (DevLOVE Conference 2012)
 
#kuwacon Lightning Talks
#kuwacon Lightning Talks#kuwacon Lightning Talks
#kuwacon Lightning Talks
 
大規模化するピグライフを支えるインフラ ~MongoDBとChefについて~ (後編)
大規模化するピグライフを支えるインフラ ~MongoDBとChefについて~ (後編)大規模化するピグライフを支えるインフラ ~MongoDBとChefについて~ (後編)
大規模化するピグライフを支えるインフラ ~MongoDBとChefについて~ (後編)
 
JAWS-UGサミット2011春 LT資料
JAWS-UGサミット2011春 LT資料JAWS-UGサミット2011春 LT資料
JAWS-UGサミット2011春 LT資料
 
Railsの運用について
Railsの運用についてRailsの運用について
Railsの運用について
 
Webサーバ勉強会 (160-162:?)
Webサーバ勉強会 (160-162:?)Webサーバ勉強会 (160-162:?)
Webサーバ勉強会 (160-162:?)
 
クラウドサービスAmazon EC2を活用した「SKIPaaS」構築事例
クラウドサービスAmazon EC2を活用した「SKIPaaS」構築事例クラウドサービスAmazon EC2を活用した「SKIPaaS」構築事例
クラウドサービスAmazon EC2を活用した「SKIPaaS」構築事例
 
Amazon EC2 を使ったSaaS運用事例(LT) - Tokyo Cloud Developers Meetup (20090409)
Amazon EC2 を使ったSaaS運用事例(LT) - Tokyo Cloud Developers Meetup (20090409)Amazon EC2 を使ったSaaS運用事例(LT) - Tokyo Cloud Developers Meetup (20090409)
Amazon EC2 を使ったSaaS運用事例(LT) - Tokyo Cloud Developers Meetup (20090409)
 
Amazon EC2を使った実践SaaS運用事例
Amazon EC2を使った実践SaaS運用事例Amazon EC2を使った実践SaaS運用事例
Amazon EC2を使った実践SaaS運用事例
 

Recently uploaded

SOPを理解する 2024/04/19 の勉強会で発表されたものです
SOPを理解する       2024/04/19 の勉強会で発表されたものですSOPを理解する       2024/04/19 の勉強会で発表されたものです
SOPを理解する 2024/04/19 の勉強会で発表されたものですiPride Co., Ltd.
 
論文紹介:Automated Classification of Model Errors on ImageNet
論文紹介:Automated Classification of Model Errors on ImageNet論文紹介:Automated Classification of Model Errors on ImageNet
論文紹介:Automated Classification of Model Errors on ImageNetToru Tamaki
 
[DevOpsDays Tokyo 2024] 〜デジタルとアナログのはざまに〜 スマートビルディング爆速開発を支える 自動化テスト戦略
[DevOpsDays Tokyo 2024] 〜デジタルとアナログのはざまに〜 スマートビルディング爆速開発を支える 自動化テスト戦略[DevOpsDays Tokyo 2024] 〜デジタルとアナログのはざまに〜 スマートビルディング爆速開発を支える 自動化テスト戦略
[DevOpsDays Tokyo 2024] 〜デジタルとアナログのはざまに〜 スマートビルディング爆速開発を支える 自動化テスト戦略Ryo Sasaki
 
スマートフォンを用いた新生児あやし動作の教示システム
スマートフォンを用いた新生児あやし動作の教示システムスマートフォンを用いた新生児あやし動作の教示システム
スマートフォンを用いた新生児あやし動作の教示システムsugiuralab
 
論文紹介:Semantic segmentation using Vision Transformers: A survey
論文紹介:Semantic segmentation using Vision Transformers: A survey論文紹介:Semantic segmentation using Vision Transformers: A survey
論文紹介:Semantic segmentation using Vision Transformers: A surveyToru Tamaki
 
論文紹介:Content-Aware Token Sharing for Efficient Semantic Segmentation With Vis...
論文紹介:Content-Aware Token Sharing for Efficient Semantic Segmentation With Vis...論文紹介:Content-Aware Token Sharing for Efficient Semantic Segmentation With Vis...
論文紹介:Content-Aware Token Sharing for Efficient Semantic Segmentation With Vis...Toru Tamaki
 
Open Source UN-Conference 2024 Kawagoe - 独自OS「DaisyOS GB」の紹介
Open Source UN-Conference 2024 Kawagoe - 独自OS「DaisyOS GB」の紹介Open Source UN-Conference 2024 Kawagoe - 独自OS「DaisyOS GB」の紹介
Open Source UN-Conference 2024 Kawagoe - 独自OS「DaisyOS GB」の紹介Yuma Ohgami
 
TSAL operation mechanism and circuit diagram.pdf
TSAL operation mechanism and circuit diagram.pdfTSAL operation mechanism and circuit diagram.pdf
TSAL operation mechanism and circuit diagram.pdftaisei2219
 
Postman LT Fukuoka_Quick Prototype_By Daniel
Postman LT Fukuoka_Quick Prototype_By DanielPostman LT Fukuoka_Quick Prototype_By Daniel
Postman LT Fukuoka_Quick Prototype_By Danieldanielhu54
 

Recently uploaded (9)

SOPを理解する 2024/04/19 の勉強会で発表されたものです
SOPを理解する       2024/04/19 の勉強会で発表されたものですSOPを理解する       2024/04/19 の勉強会で発表されたものです
SOPを理解する 2024/04/19 の勉強会で発表されたものです
 
論文紹介:Automated Classification of Model Errors on ImageNet
論文紹介:Automated Classification of Model Errors on ImageNet論文紹介:Automated Classification of Model Errors on ImageNet
論文紹介:Automated Classification of Model Errors on ImageNet
 
[DevOpsDays Tokyo 2024] 〜デジタルとアナログのはざまに〜 スマートビルディング爆速開発を支える 自動化テスト戦略
[DevOpsDays Tokyo 2024] 〜デジタルとアナログのはざまに〜 スマートビルディング爆速開発を支える 自動化テスト戦略[DevOpsDays Tokyo 2024] 〜デジタルとアナログのはざまに〜 スマートビルディング爆速開発を支える 自動化テスト戦略
[DevOpsDays Tokyo 2024] 〜デジタルとアナログのはざまに〜 スマートビルディング爆速開発を支える 自動化テスト戦略
 
スマートフォンを用いた新生児あやし動作の教示システム
スマートフォンを用いた新生児あやし動作の教示システムスマートフォンを用いた新生児あやし動作の教示システム
スマートフォンを用いた新生児あやし動作の教示システム
 
論文紹介:Semantic segmentation using Vision Transformers: A survey
論文紹介:Semantic segmentation using Vision Transformers: A survey論文紹介:Semantic segmentation using Vision Transformers: A survey
論文紹介:Semantic segmentation using Vision Transformers: A survey
 
論文紹介:Content-Aware Token Sharing for Efficient Semantic Segmentation With Vis...
論文紹介:Content-Aware Token Sharing for Efficient Semantic Segmentation With Vis...論文紹介:Content-Aware Token Sharing for Efficient Semantic Segmentation With Vis...
論文紹介:Content-Aware Token Sharing for Efficient Semantic Segmentation With Vis...
 
Open Source UN-Conference 2024 Kawagoe - 独自OS「DaisyOS GB」の紹介
Open Source UN-Conference 2024 Kawagoe - 独自OS「DaisyOS GB」の紹介Open Source UN-Conference 2024 Kawagoe - 独自OS「DaisyOS GB」の紹介
Open Source UN-Conference 2024 Kawagoe - 独自OS「DaisyOS GB」の紹介
 
TSAL operation mechanism and circuit diagram.pdf
TSAL operation mechanism and circuit diagram.pdfTSAL operation mechanism and circuit diagram.pdf
TSAL operation mechanism and circuit diagram.pdf
 
Postman LT Fukuoka_Quick Prototype_By Daniel
Postman LT Fukuoka_Quick Prototype_By DanielPostman LT Fukuoka_Quick Prototype_By Daniel
Postman LT Fukuoka_Quick Prototype_By Daniel
 

パブリッククラウドサービスAmazon EC2の性能検証レポート (CADC研究レポート発表会用)