2019 IaaS Workshop in training for new employee at NTT Com

2019年のNTTコミュニケーションズグループの新卒研修資料の一部です。

Transcript

1. IaaSワークショップ
   @NTT Communications
   @iwashi86
   2019.4.15
   

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2. Day3-5(3⽇間)の流れ
   ・IaaS/CaaS/FaaSを⽤いて
   同じ仕様のWebアプリを作成
   ・今回の研修の本質はアプリではない
   ・本質は
   ・どうクラウドを使いこなすか？
   ・サービス(お客様価値)をどう作り上げるか？
   ・クラウドはそのための強⼒な武器
   

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3. 今⽇(IaaS)の流れ
   ・講義: 1-1.5h 程度
   ・クラウド、IaaSについて
   ・注: 知識量が多く駆け⾜なので、
   気になるところは別途確認のこと
   

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4. 今⽇(IaaS)の流れ
   ・講義: 1-1.5h 程度
   ・クラウド、IaaSについて
   ・注: 知識量が多く駆け⾜なので、
   気になるところは別途確認のこと
   ・実習: 残り時間全て
   ・IaaSクラウドデザインパターンの実装
   ・簡易カオスエンジニアリングに耐える
   

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5. 講義の流れ
   

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6. ・クラウド全般の知識
   ・IaaSについて
   ・Instagramライクなアプリの設計で学ぶ
   ・カオスエンジニアリング
   講義の流れ
   

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7. ɾΫϥ΢υશൠͷ஌ࣝ
   ・IaaSについて
   ・Instagramライクなアプリの設計で学ぶ
   ・カオスエンジニアリング
   講義の流れ
   

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8. そもそもクラウドとはなにか？
   NISTによるクラウドコンピューティングの定義
   https://www.ipa.go.jp/files/000025366.pdf
   （最近だとちょっと古い感じの内容 + 少しお硬いので…）
   

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9. ・対照的なのはオンプレ
   ・⾃社でサーバを抱えること
   ・クラウド ⇒ 抱えない
   ・オンデマンドで必要なときにリソース確保
   ・コスト
   ・オンプレ：将来を予測して投資
   ・クラウド：必要なだけ払う（⼤量に使った場合はむしろ⾼いことも）
   そもそもクラウドとはなにか？
   

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10. クラウドを提供するサービス達
    ・GCP / Google
    ・AWS / Amazon Web Services
    ・Azure / Microsoft
    ・ECL 2.0 / NTT Com
    

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11. クラウドの分類①
    ・IaaS / Infrastructure as a Service
    ・もっともベーシック
    ・他を⽀える基礎として抑えておくのが重要
    ・IaaSが向いている機能もある
    ・VM、ネットワーク、ストレージを貸出
    ・PaaS / Platform as a Service
    ・アプリ＋ミドルウェア以外をマネージ
    ・HerokuやGoogle App Engineが有名
    

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12. クラウドの分類②
    ・CaaS / Container as a Service / 詳しくは明⽇
    ・コンテナの実⾏基盤を提供
    ・主流は Kubernetes をマネージ
    ・GKE / EKS / AKS と各社出している
    ・FaaS / Function as a Service / 詳しくは明後⽇
    ・関数の実⾏環境を提供
    ・AWS Lambda、Google Cloud Functions など
    ・SaaS / Software as a Service、GitHubとか
    

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13. レイヤで
    分類⽐較してみる
    

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14. オンプレは全部やる、データセンタすら作る
    データセンタ
    物理サーバ
    仮想化
    OS
    コンテナ
    実⾏環境
    アプリ
    関数
    データ
    ネットワーク
    ストレージ
    オンプレ
    ⾃社は事実、データセンタを多く構築している
    

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15. ホスティングはデータセンタ内のサーバを拝借
    データセンタ
    物理サーバ
    仮想化
    OS
    コンテナ
    実⾏環境
    アプリ
    関数
    データ
    ネットワーク
    ストレージ
    オンプレ
    データセンタ
    物理サーバ
    仮想化
    OS
    コンテナ
    実⾏環境
    アプリ
    関数
    データ
    ネットワーク
    ストレージ
    ホスティング
    

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16. IaaSはOS以上をユーザがやる
    データセンタ
    物理サーバ
    仮想化
    OS
    コンテナ
    実⾏環境
    アプリ
    関数
    データ
    ネットワーク
    ストレージ
    オンプレ
    データセンタ
    物理サーバ
    仮想化
    OS
    コンテナ
    実⾏環境
    アプリ
    関数
    データ
    ネットワーク
    ストレージ
    ホスティング
    データセンタ
    物理サーバ
    仮想化
    OS
    コンテナ
    実⾏環境
    アプリ
    関数
    データ
    ネットワーク
    ストレージ
    IaaS
    

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17. CaaSはコンテナ以上をユーザが対応
    データセンタ
    物理サーバ
    仮想化
    OS
    コンテナ
    実⾏環境
    アプリ
    関数
    データ
    ネットワーク
    ストレージ
    オンプレ
    データセンタ
    物理サーバ
    仮想化
    OS
    コンテナ
    実⾏環境
    アプリ
    関数
    データ
    ネットワーク
    ストレージ
    ホスティング
    データセンタ
    物理サーバ
    仮想化
    OS
    コンテナ
    実⾏環境
    アプリ
    関数
    データ
    ネットワーク
    ストレージ
    IaaS
    データセンタ
    物理サーバ
    仮想化
    OS
    コンテナ
    実⾏環境
    アプリ
    関数
    データ
    ネットワーク
    ストレージ
    CaaS
    

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18. PaaSはアプリだけ⾃分で作る
    データセンタ
    物理サーバ
    仮想化
    OS
    コンテナ
    実⾏環境
    アプリ
    関数
    データ
    ネットワーク
    ストレージ
    オンプレ
    データセンタ
    物理サーバ
    仮想化
    OS
    コンテナ
    実⾏環境
    アプリ
    関数
    データ
    ネットワーク
    ストレージ
    ホスティング
    データセンタ
    物理サーバ
    仮想化
    OS
    コンテナ
    実⾏環境
    アプリ
    関数
    データ
    ネットワーク
    ストレージ
    IaaS
    データセンタ
    物理サーバ
    仮想化
    OS
    コンテナ
    実⾏環境
    アプリ
    関数
    データ
    ネットワーク
    ストレージ
    CaaS
    データセンタ
    物理サーバ
    仮想化
    OS
    コンテナ
    実⾏環境
    アプリ
    関数
    データ
    ネットワーク
    ストレージ
    PaaS
    

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19. FaaSは関数だけ⾃分で作る
    データセンタ
    物理サーバ
    仮想化
    OS
    コンテナ
    実⾏環境
    アプリ
    関数
    データ
    ネットワーク
    ストレージ
    オンプレ
    データセンタ
    物理サーバ
    仮想化
    OS
    コンテナ
    実⾏環境
    アプリ
    関数
    データ
    ネットワーク
    ストレージ
    ホスティング
    データセンタ
    物理サーバ
    仮想化
    OS
    コンテナ
    実⾏環境
    アプリ
    関数
    データ
    ネットワーク
    ストレージ
    IaaS
    データセンタ
    物理サーバ
    仮想化
    OS
    コンテナ
    実⾏環境
    アプリ
    関数
    データ
    ネットワーク
    ストレージ
    CaaS
    データセンタ
    物理サーバ
    仮想化
    OS
    コンテナ
    実⾏環境
    アプリ
    関数
    データ
    ネットワーク
    ストレージ
    PaaS
    データセンタ
    物理サーバ
    仮想化
    OS
    コンテナ
    実⾏環境
    アプリ
    関数
    データ
    ネットワーク
    ストレージ
    FaaS
    

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20. SaaSは使いたい機能だけ
    データセンタ
    物理サーバ
    仮想化
    OS
    コンテナ
    実⾏環境
    アプリ
    関数
    データ
    ネットワーク
    ストレージ
    オンプレ
    データセンタ
    物理サーバ
    仮想化
    OS
    コンテナ
    実⾏環境
    アプリ
    関数
    データ
    ネットワーク
    ストレージ
    ホスティング
    データセンタ
    物理サーバ
    仮想化
    OS
    コンテナ
    実⾏環境
    アプリ
    関数
    データ
    ネットワーク
    ストレージ
    IaaS
    データセンタ
    物理サーバ
    仮想化
    OS
    コンテナ
    実⾏環境
    アプリ
    関数
    データ
    ネットワーク
    ストレージ
    CaaS
    データセンタ
    物理サーバ
    仮想化
    OS
    コンテナ
    実⾏環境
    アプリ
    関数
    データ
    ネットワーク
    ストレージ
    PaaS
    データセンタ
    物理サーバ
    仮想化
    OS
    コンテナ
    実⾏環境
    アプリ
    関数
    データ
    ネットワーク
    ストレージ
    FaaS
    データセンタ
    物理サーバ
    仮想化
    OS
    コンテナ
    実⾏環境
    アプリ
    関数
    データ
    ネットワーク
    ストレージ
    SaaS
    

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21. それぞれに向き不向きがある
    データセンタ
    物理サーバ
    仮想化
    OS
    コンテナ
    実⾏環境
    アプリ
    関数
    データ
    ネットワーク
    ストレージ
    オンプレ
    データセンタ
    物理サーバ
    仮想化
    OS
    コンテナ
    実⾏環境
    アプリ
    関数
    データ
    ネットワーク
    ストレージ
    ホスティング
    データセンタ
    物理サーバ
    仮想化
    OS
    コンテナ
    実⾏環境
    アプリ
    関数
    データ
    ネットワーク
    ストレージ
    IaaS
    データセンタ
    物理サーバ
    仮想化
    OS
    コンテナ
    実⾏環境
    アプリ
    関数
    データ
    ネットワーク
    ストレージ
    CaaS
    データセンタ
    物理サーバ
    仮想化
    OS
    コンテナ
    実⾏環境
    アプリ
    関数
    データ
    ネットワーク
    ストレージ
    PaaS
    データセンタ
    物理サーバ
    仮想化
    OS
    コンテナ
    実⾏環境
    アプリ
    関数
    データ
    ネットワーク
    ストレージ
    FaaS
    データセンタ
    物理サーバ
    仮想化
    OS
    コンテナ
    実⾏環境
    アプリ
    関数
    データ
    ネットワーク
    ストレージ
    SaaS
    ⼤ ← ⾃由度 → ⼩
    ⼤ ← ⼯数→ ⼩
    

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22. 参考: 使い分けはCNCFのホワイトペーパーがオススメ
    https://github.com/cncf/wg-serverless
    

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23. ・クラウド全般の知識
    ɾ*BB4ʹ͍ͭͯ
    ・Instagramライクなアプリの設計で学ぶ
    ・カオスエンジニアリング
    講義の流れ
    

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24. IaaSの得意領域
    ・既存のシステム移⾏
    ・特定のOS/Kernelに縛りがある
    ・GPUが必要
    ・HTTP/S以外のプロトコル
    

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25. IaaSでは
    ・GUIをポチポチ or APIを叩くと
    VMが上がる + NW と ストレージが付属
    

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26. IaaSでは
    ・GUIをポチポチ or APIを叩くと
    VMが上がる + NW と ストレージが付属
    ・NWもまるごと設計できるので
    ⾃由度は⾮常に⾼い
    その半⾯、イマイチな設計もしやすい
    (クラウドの⼒を使いこなせない)
    

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27. ではどうするか？
    ・もともと有名なやつ
    （と類似の概念で…）
    

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28. クラウドデザインパターン(CDP)へ
    補⾜: AWS版だけど、他クラウドでもほぼそのまま応⽤できる
    http://aws.clouddesignpattern.org/index.php/%E3%83%A1%E3%82%A4%E3%83%B3%E3%83%9A%E3%83%BC%E3%82%B8
    だいたい2013-2015年ぐらいに流⾏していた
    （今も現役で動いているものは多いはず）
    

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29. ・クラウド全般の知識
    ・IaaSについて
    ɾ*OTUBHSBNϥΠΫͳΞϓϦͷઃܭͰֶͿ
    ・カオスエンジニアリング
    講義の流れ
    

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30. InstagramみたいなWebアプリを想像
    ・まず、HTML/JavaScript/CSSを取得
    ・ユーザ登録・ログイン認証
    ・画像やコメントの投稿・修正・閲覧
    ・当然、それらは保存される必要がある
    ・ユーザのAppへPush通知
    これを作りたい、さてどうしよう？
    

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31. もし研究室でやるなら
    VM
    App + DB
    ・サーバ(VM)を1台たてる
    ・Webサーバ(nginx)
    ・Rails/Djangoとかでロジック
    ・MySQLやPostgreSQLにデータを保存
    ・落ちたら苦情ドリブンで復旧
    ・全部とぶとヤバいので
    たまにRDBのバックアップをとる
    

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32. お仕事でやる場合の
    重要概念
    

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33. SPOFを避ける
    ・SPOF / Single Point Of Failure
    ・⽇本語だと「単⼀障害点」
    ・その単⼀箇所が働かないと
    システム全体が障害となるような箇所
    補⾜) 全てSPOFを避けるのではなく、費⽤対効果でSPOFを許容するケースもある
    

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34. SPOFを避ける
    ・SPOF / Single Point Of Failure
    ・⽇本語だと「単⼀障害点」
    ・その単⼀箇所が働かないと
    システム全体が障害となるような箇所
    ・解決⽅法の例
    ・冗⻑化
    ・落ちても⾃動復旧させる
    補⾜) 全てSPOFを避けるのではなく、費⽤対効果でSPOFを許容するケースもある
    

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35. IaaS x Webアプリ x CDP
    

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36. 最初の構成
    VM
    App + RDB
    

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37. 圧倒的に重要なDBを冗⻑化
    App
    RDB
    (Primary)
    RDB
    (Secondary)
    Primaryが落ちたら
    SecondaryをPrimaryに昇格し
    接続先を切り替え
    

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38. 圧倒的に重要なDBを冗⻑化
    App
    RDB
    (Primary)
    RDB
    (Secondary)
    参考：
    ・⾊々なDBの冗⻑化
    ・ACT/ACT、マルチマスタ
    ・Primary/Secondary、ACT/SBY -> 障害時はFailOver
    Master/Slave(Slaveという⾔葉がいまいちなので最近使わない)
    ・使うDBの種類、プロダクトによって異なる
    

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39. Appも冗⻑化していく
    App
    RDB
    (Primary)
    RDB
    (Secondary)
    App
    

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40. 参考: スケールアウト/スケールイン
    App
    RDB
    (Primary)
    RDB
    (Secondary)
    App
    App
    ・
    ・
    ・
    ス
    ケ
    ル
    ア
    ウ
    ト
    ス
    ケ
    ル
    イ
    ン
    

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41. どうやってAppにリクエストを振り分ける？
    App
    RDB
    (Primary)
    RDB
    (Secondary)
    App
    

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42. 代表的案な2⽅式
    

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43. 代表的案な2⽅式
    

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44. 結果的にこうなる
    App
    RDB
    (Primary)
    RDB
    (Secondary)
    App
    LB
    LB
    DNS
    ラウンド
    ロビン
    ・IaaSを使った場合の超基本形
    

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45. さらにマネージドサービスを使うと…
    App
    App
    DNS
    ラウンド
    ロビン※
    クラウド
    提供LB
    クラウド
    提供DB
    ※ クラウドによってラウンドロビンするかは異なる
    GCPの場合は、単⼀IPアドレスでIPエニーキャストで対応
    

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46. 参考: Cloud Load Balancing(GCP Managed LB)
    

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47. 参考: Cloud SQL(GCP Managed RDB)
    

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48. ・クラウド全般の知識
    ・IaaSについて
    ・Instagramライクなアプリの設計で学ぶ
    ɾ৑௕Խʹ͍ͭͯ
    ・カオスエンジニアリング
    講義の流れ
    

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49. 冗⻑化したときの
    ハマりどころ
    

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50. 50
    App(Rails)
    App(Rails)
    ①ログイン
    ログインを考える
    

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51. 51
    App(Rails)
    App(Rails)
    ①ログイン
    ②セッション
    キャッシュ
    ログインを考える
    

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52. 52
    App(Rails)
    App(Rails)
    ①ログイン
    ③GET
    ログインを考える
    ②セッション
    キャッシュ
    

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53. 53
    App(Rails)
    App(Rails)
    ①ログイン
    ③GET
    ④キャッシュが無くて
    アクセスがコケる
    ログインを考える
    ②セッション
    キャッシュ
    

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54. 54
    ①スティッキーセッション
    ・ロードバランサなどを利⽤して
    セッションを払い出したアプリサーバと
    同⼀のアプリサーバに常に接続させる
    代表的な対応策 x 2
    

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55. 55
    ①スティッキーセッション
    ・ロードバランサなどを利⽤して
    セッションを払い出したアプリサーバと
    同⼀のアプリサーバに常に接続させる
    ②セッションの状態を外に追い出す
    ・KVSなどを利⽤してセッションを追い出す
    ・クラウドを活かすならコッチ
    ・スケールイン/アウトに対応しやすいから
    代表的な対応策 x 2
    

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56. 56
    App(Rails)
    App(Rails)
    ①ログイン ②セッション
    ③GET
    ④セッションを取りに⾏く
    KVSとか
    ②セッションを書き出す
    セッションを外に出した例
    

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57. 57
    CDP: State Sharingパターン
    http://aws.clouddesignpattern.org/index.php/CDP:State_Sharing%E3%83%91%E3%82%BF%E3%83%BC%E3%83%B3
    

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58. 58
    ・スティッキーセッション
    ・ロードバランサなどを利⽤して
    セッションを払い出したアプリサーバと
    同⼀のアプリサーバに常に接続させる
    ・セッションの状態を外に追い出す
    ・KVSなどを利⽤してセッションを追い出す
    ・クラウドを活かすならコッチ
    重要な概念
    

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59. 59
    ・スティッキーセッション
    ・ロードバランサなどを利⽤して
    セッションを払い出したアプリサーバと
    同⼀のアプリサーバに常に接続させる
    ・セッションの状態を外に追い出す
    ・KVSなどを利⽤してセッションを追い出す
    ・クラウドを活かすならコッチ
    スケールアウトさせるときの肝
    ＝いかに状態/ステートを
    外にだすか？閉じ込めていくか？
    (この概念はコンテナ時代でも重要)
    重要な概念
    

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60. 60
    ①APP
    ②RDB
    ③KVS
    ④Other
    ユーザが写真を投稿したらどこに保存？
    

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61. 61
    ①APP
    ②RDB
    ③KVS
    ④Other
    ①APP
    状態を追い出す、
    閉じ込められてない例
    ①はNG、リクエスト先によっては存在しない
    

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62. 62
    ①APP
    ④Other
    ④が多い、よく使うのはオブジェクトストレージ
    ⾃社クラウドであるCloudnの
    オブジェクトストレージへ貯め込む例
    

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63. 冗⻑化のめんどくささ
    

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64. 冗⻑化対象は⾊々とある
    ・RDB (MySQL/Postgres/Oracle/…)
    ・KVS (Redis/…)
    ・LB
    ・全部やるのは⾮常に⼤変
    ・ちゃんとFailoverするの？コネクションは？
    ・直接、お客様価値につながらない部分
    ・Instagramだったら、ここは本質ではない
    ・そもそも、その価値(仮説)が刺さるか謎
    

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65. そこで各クラウドプロバイダはマネージドを⽤意
    ・RDB
    ・AWS RDS
    ・GCP CloudSQL
    ・KVS
    ・AWS ElastiCache
    ・GCP / Cloud DataStore
    ・LB
    ・AWS ALB/NLB/CLB
    ・GCP LB
    (その他、SQLで扱えるDBは⾊々あるが割愛)
    ・⾃動で対応
    ・セキュリティ
    パッチアップデート
    ・冗⻑化
    ・バックアップ
    

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66. そこで各クラウドプロバイダはマネージドを⽤意
    ・RDB
    ・AWS RDS
    ・GCP CloudSQL
    ・KVS
    ・AWS ElastiCache
    ・GCP / Cloud DataStore
    ・LB
    ・AWS ALB/NLB/CLB
    ・GCP LB
    (その他、SQLで扱えるDBは⾊々あるが割愛)
    ・⾃動で対応
    ・セキュリティ
    パッチアップデート
    ・冗⻑化
    ・バックアップ
    重要なのは
    サービス・プロダクトの
    本来の価値にリソースを集中すること
    (サボれる部分はサボる)
    

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67. どこまで冗⻑化するか？
    

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68. 冗⻑化の単位
    ・HDD/SSD単位(RAID)
    ・サーバ単位
    ・ラック単位
    ・データセンタ単位、Availability Zone単位
    ・リージョン単位
    ・クラウド単位
    結局、サービス・プロダクト特性にあわせて検討
    

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69. スケールアウト/イン
    or
    スケールアップ/ダウン
    

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70. 再掲: スケールアウト/スケールイン
    App
    RDB
    (Primary)
    RDB
    (Secondary)
    App
    App
    ・
    ・
    ・
    ス
    ケ
    ル
    ア
    ウ
    ト
    ス
    ケ
    ル
    イ
    ン
    

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71. スケールアップとダウン
    ・スケールアップ
    ・CPUの数を増やす、メモリを増やす
    ・スケールダウン
    ・CPUの数を減らす、メモリを減らす
    なお…
    現代は、スケールアウトを上⼿く使うのが主流
    (スケールアップ/ダウンも使わないわけじゃない、使い分け)
    

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72. 12 Factor Apps
    https://12factor.net/ja/
    

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73. I. バージョン管理されている1つのコードベースと複数のデプロイ
    II. 依存関係を明⽰的に宣⾔し分離する
    III. 設定を環境変数に格納する
    IV.バックエンドサービスをアタッチされたリソースとして扱う
    V. ビルド、リリース、実⾏の3つのステージを厳密に分離する
    VI.アプリケーションを1つもしくは複数のステートレスなプロセスとして実⾏する
    VII.ポートバインディングを通してサービスを公開する
    VIII.プロセスモデルによってスケールアウトする
    IX.⾼速な起動とグレースフルシャットダウンで堅牢性を最⼤化する
    X. 開発、ステージング、本番環境をできるだけ⼀致させた状態を保つ
    XI.ログをイベントストリームとして扱う
    XII.管理タスクを1回限りのプロセスとして実⾏する
    参考: 12 Factor Apps の各項⽬
    

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74. I. バージョン管理されている1つのコードベースと複数のデプロイ
    II. 依存関係を明⽰的に宣⾔し分離する
    III. 設定を環境変数に格納する
    IV.バックエンドサービスをアタッチされたリソースとして扱う
    V. ビルド、リリース、実⾏の3つのステージを厳密に分離する
    VI.アプリケーションを1つもしくは複数のステートレスなプロセスとして実⾏する
    VII.ポートバインディングを通してサービスを公開する
    VIII.プロセスモデルによってスケールアウトする
    IX.⾼速な起動とグレースフルシャットダウンで堅牢性を最⼤化する
    X. 開発、ステージング、本番環境をできるだけ⼀致させた状態を保つ
    XI.ログをイベントストリームとして扱う
    XII.管理タスクを1回限りのプロセスとして実⾏する
    参考: 12 Factor Apps の各項⽬
    微妙にイメージが湧きにくいので、たとえばAWSなら
    

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75. https://www.slideshare.net/AmazonWebServicesJapan/the-twelvefactor-appaws
    

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76. https://codezine.jp/article/detail/10402
    

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77. 少し戻って…
    

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78. 再掲: InstagramみたいなWebアプリを想像
    ・まず、HTML/JavaScript/CSSを取得
    ・ユーザ登録・ログイン認証
    ・画像やコメントの投稿・修正・閲覧
    ・当然、それらは保存される必要がある
    ・ユーザのAppへPush通知
    

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79. 再掲: InstagramみたいなWebアプリを想像
    ・まず、HTML/JavaScript/CSSを取得
    ・ユーザ登録・ログイン認証
    ・画像やコメントの投稿・修正・閲覧
    ・当然、それらは保存される必要がある
    ・ユーザのAppへPush通知
    ⇒ ⼀度に⼤量配信すると処理溢れで
    捌けなくなることも…
    

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80. Queueを挟んで分散する
    Queue
    App
    App
    送りたいタスクを
    ⽣成(Produce)
    配信App
    配信App
    Queueからタスクを
    取得して配信
    (Consume)
    

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81. ・クラウド全般の知識
    ・IaaSについて
    ・Instagramライクなアプリの設計で学ぶ
    ɾΧΦεΤϯδχΞϦϯά
    講義の流れ
    

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82. https://www.oreilly.com/ideas/chaos-engineering
    

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83. カオスエンジニアリングとは
    “Chaos Engineering is the discipline of experimenting
    on a distributed system in order to build confidence
    in the systemʼs capability to withstand turbulent conditions
    in production.”
    ・分散システムにおいて
    ・本番環境のように荒れる環境にも耐える能⼒を持っている
    ・という確信を得るための実験/検証の規律
    

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84. どのようなことをするか？
    ・(⼀番有名なものだと）
    商⽤のVMをランダムで落とす
    ・リージョンやデータセンタ単位で障害を起こす
    ・あるトラフィックに対して⼀定期間
    レイテンシを増加させる
    ・ある関数がランダムに例外を投げるようにする
    ・システム間の時刻をずらす
    ・デバイスドライバでI/Oエラーを起こす
    ・クラスタのCPUを最⼤限まで使い切る
    

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85. なぜこんなことを？
    ・お客様価値を落とすシステムの弱みを学び
    それを改善することで、
    システムの信頼性を⾼められるから
    （実際に障害を起こさないと
    分からないことは⼭程ある…）
    

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86. カオスエンジニアリング適⽤の前提条件
    ・シンプルな質問に答えられるか？
    「あなたのシステムは、サービスの障害や
    ネットワークレイテンシの急激な上昇といった
    現実世界の出来事から回復できるか？」
    もし、no なら先にやることがある。
    ・⾃分のシステムの状態を監視できているか？
    + Steady State(正常な状態) を定義できているか？
    

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87. 再掲：実習では少しだけ味⾒してみる
    (カオスエンジニアリングの⼀部だけ体験してみる)
    ・(⼀番有名なものだと）
    商⽤のVMをランダムで落とす ← 採⽤
    ・リージョンやデータセンタ単位で障害を起こす
    ・あるトラフィックに対して⼀定期間
    レイテンシを増加させる
    ・ある関数がランダムに例外を投げるようにする
    ・システム間の時刻をずらす
    ・デバイスドライバでI/Oエラーを起こす
    ・クラスタのCPUを最⼤限まで使い切る
    

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88. 現実世界では
    もっと考えることがある
    

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89. たとえば…
    ・運⽤って何やるんだっけ？
    ・冗⻑化してても落ちたら？
    ・依存しているAPIが不安定に…
    ・使ってるライブラリの脆弱性が⾒つかった？
    ・あれ、そもそも監視って何やるんだっけ？
    ⇒ トピックはいくらでもあるので
    書籍、オンライン資料、実務で⾝につける
    

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90. （参考）
    個⼈的にいくつか良い
    クラウド向けの
    勉強リソース/書籍
    

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91. https://www.oreilly.co.jp/books/9784873118642/
    ⼊⾨ 監視
    

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92. https://www.slideshare.net/AmazonWebServicesJapan
    AWS Black Beltシリーズ
    

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93. https://cloudplatformonline.com/onair-japan.html
    Google Cloud OnAir
    

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94. まとめ
    

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95. 本⽇お話したこと
    ・クラウドとは？IaaSとは？
    ・Instagram的なアプリを作る⽅法
    ・CDPを使う
    ・マネージドを使う
    ・カオスエンジニアリング
    おしまい！（質問があれば！）
    

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