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                                   1
本書の目的

• 新規Webサービスである”xxxx“のシステム構成
を決定するにあたり、xxxxxxの各調査内容の
報告および、見解を提示することを目的として
います。




                              2
システム構成の設計ポイント
• 安定性
 • 繋がらないサービスにユーザーはこない。安定した運営が行えるか?

• 継続性
 • その選択肢は継続して利用可能か?

• 柔軟性
 • サービスが急激に成長しようとしたとき、スピーディーなインフラ増
  強が行えるか?
 • その逆のケースにおいても、スピーディーな縮退が行えるか?

• コスト
 • 許容範囲におさまるか




                                     3
ハウジング&レンタル運用から学んだこと

• 安定性、継続性
 • 特に問題ない。

• 柔軟性
 • 調達には1週間∼2週間のリードタイムが必要。
 • レンタルというスキーム上、選択できるインフラ機材は限られる
 • xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

• コスト
 • 比較対象がないため、相対的なコストパフォーマンスは不明。
 • ただし、上述のとおり、レンタルというスキーム上、選択しうるイン
  フラ機材は限られるため、過剰な調達になりがちな傾向にある。


                                         4

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2017年3月1日のSaleseforce Dvelopers Meetup #14( https://www.meetup.com/ja-JP/Tokyo-Salesforce-Developer-Group/events/237180781/ ) で「Spring'17輪読会」の一部として、APIをテーマに株式会社フレクトの有志3名が発表させていただきました。

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The driving question behind redesigns of countless data collection architectures has often been, ?how can we make the data available to our analytical systems faster?? Increasingly, the go-to solution for this data collection problem is Apache Flume. In this talk, architectures and techniques for designing a low-latency Flume-based data collection and delivery system to enable Hadoop-based analytics are explored. Techniques for getting the data into Flume, getting the data onto HDFS and HBase, and making the data available as quickly as possible are discussed. Best practices for scaling up collection, addressing de-duplication, and utilizing a combination streaming/batch model are described in the context of Flume and Hadoop ecosystem components.

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システム構成の選択肢
• ハウジング
  • これまでのノウハウがそのまま利用できる。

• VPS   (Virtual private server)

  • 仮想化技術により、ハード単位ではなく、仮想OS単位での契約がで

    きる。

  • ハウジングの運用ノウハウがかなり流用できる。

  • 非常に安価。基本的に月額固定課金(1,000∼10,000/月程度)

  • ただし、拡張性に乏しい。小規模向け。今回は除外する。

• クラウド
  • VPSと同じく仮想化インフラ。VPSよりさらに柔軟なインスタンス単

    位で契約をする。従量課金が基本。
                                         5
VPSとクラウドの違いのイメージ
 ハードウェア




                       リソースの塊




                         ハードウェアを仮想化記述で
                         連結し、1つの巨大リソース
                         を作る。
1つのハードウェアを仮想化技術
                         そのリソースを切り出し、こ
で分割し、この単位で貸し出す           の単位で貸し出す。       6
xxxxの特徴
• XXXXXXも視野に入れたサービス
  • XXXXXXXXXXXXXX

• XXメインのトラフィックがヘビーなサービス
  • アクセスにストレスがないようにしなければならない

  • XXデータをキッチリ保持しつつコストをケアする必要がある

• xxxのため、成長が期待できる



ある程度、成長することを前提におき、かつ、流行らな
かったときに過剰投資とならないインフラが好ましい。そ
の可能性をもった選択肢が「クラウド」                 7
クラウドの選択肢
• AWS(Amazon Web Service) 2006/8∼

   •   Amazonが運営するクラウドコンピューティングのフロンティア

   •   使用言語、ミドルウェアを選ばない

• AZURE 2010/1∼

   •   Microsoftが運営。

   •   Windowsプラットフォームが前提になっている。

• Google APP Engine 2008/4∼

   •   Googleが運営。

   •   言語がJavaかPythonと限られている。

• その他国内クラウド

   •   xxxxxが頑張っているが、価格・技術面で上記3社と比較するとxxxx


• 現状ではほぼAWS一択

                                             8

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                     9
AWSを選択することのリスク∼安定性∼
• AWS障害事例
  •   2011/4/21 一部で12時間にわたりシステムが動作しない不具合が発生( http://

      aws.amazon.com/jp/messages/65648/)

  •   ただし、データ消失の事例はなし

  •   位置づけとしてはデータセンター障害と同等と考えられる

• 個別の障害事例
  •   インスタンスのフリーズ事例が散見される。

  •   現状のハウジング運用でもサーバのフリーズはよくある。

  •   ネットワーク系の障害事例は見当たらなかった




安定性については、ハウジングと特に変わりないと判断。クラウドにおいて
も、ハウジングと同様に障害を前提とした設計をするだけ。

                                                       10
AWSを選択することのリスク∼継続性∼
• Amazonで実際に使われているシステムであるため、
AWSの継続性=Amazonの事業継続性とも言える

• 海外のスタートアップサービスはAWSの利用が多い
 •   Instagram
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 •   Quora
 •   etc..


• 国内事例も増加中
 • 株式会社gumi
    • http://aws.amazon.com/jp/solutions/case-studies/gumi/
 • 株式会社Cookpad
     • http://enterprisezine.jp/article/detail/3039
 • http://aws.amazon.com/jp/solutions/case-studies-jp/

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AWSを選択することのリスク∼コスト∼
• 従量課金であるためコスト見積もりが難しい

 • インスタンスの起動時間

 • トラフィック

 • ストレージI/Oなど

• 青天井

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   利用状況は確認できる

• ドル建て(為替リスク)




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AWSを選択することのリスク∼コスト∼
• 課金シミュレーション

 • ユーザー数
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                                 13
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 • Webサーバ相当
 xxx$

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 xxx$

 • ネットワーク機器相当
 xx$

 • 回線代相当
 
                                              
               xxxx$
 ※集計作業などに必要なインフラ費用は対象外
 http://calculator.s3.amazonaws.com/calc5.html?key=xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx&lng=ja_JP




                                                                                       14
appendix∼クラウドのいいところ∼




この状態をカスタマイズし、保存しておくこと
ができる。
この保存したものを、複製・起動することがで
きるため、例えばWEBサーバの増強などは数分
で可能。                     リソースの塊
また、すべての操作はAPIが用意されているた
め、自動化が可能。そのため、単純な増強に関
して言えば、ほとんど人的リソースがかからな
い。




                                  15
appendix∼計算メモ∼
                                       【計算式】
【参考数字】
■写真アップロード数                             ・Read
xxxxxを例に取ってみる                          [1ページビューの平均容量]×[ページビュー]
http://xxxxx/
ユーザーx00万で毎秒xx=1時間xx 2011年x月x日          [1ページビューの平均容量]=xxxKB×x=xxxKBと仮定
                                       [ページビュー]=xxxKPV/日
■ページビュー
xxxxxxx=xxxk PV/day                    ・Write
                                       [hogehoge]×[fugafuga]×[mogamogamoga]×[ユーザー数]

【仮定】
・ユーザー数10万で1年間続いた場合                     ■基本データ
・xxxx                                  -In Traffic(day)
・xxxx                                  xxx×xxxx枚=xxxxx=xxxGB
・1日でたまるデータ容量=2,160,000Kb=約2GB
                                       -Out Traffic(day)
                                       xxx×xxxxPV=XxxGB

                                       -Page View
【Write】                                xxxK
・画像投稿・変更・削除
                                       ■S3コスト
・コメント投稿                                1か月の増加容量=xxGB
・xxx                                   12か月でxxxGB。
は、差分扱いにして、計算には入れない。                    平均xxxGB
あと、静的画像やHTML、CSS等のテキストも全部誤差扱いする。
※最後に1割程度のレンジを持たせてそれを静的コンテンツの誤差とする。     -request
                                       [PV]×6(最大xxなので平均値で計算)
                                       =xxxK×6=xxxK
【Read】
・画像ページ                                 ■EC2コスト
                                       Large2インスタンス
                                       ■RDSコスト
【データ】
                                       1pv=5query
メインページに1ページ12枚                         1query=r:0.5k w:1k
xxxxxxxxxxxxxxxxxx                     query = 5query×xK
                                       r=0.5K×5query×xK=xxx.5k
                                       w=1k×5query×300K
                                       ■Route53
                                       xxxxK hit


                                                                                      16

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The document provides an executive summary for a proposed coffee shop called Coffee Spot Café to be opened in Connersville, Indiana. The café will offer a variety of coffee drinks, teas, baked goods and breakfast sandwiches. The goals are to become well-known locally and potentially expand to other locations or add catering. The SWOT analysis identifies strengths, weaknesses, opportunities and threats. Financial needs are estimated and the business will be run as a sole proprietorship. Market research identifies the target market and competition. A marketing strategy and break-even analysis are also included.

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proposal for the system platform

Editor's Notes

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