Tweet
Tweet

Slide 1

Slide 1 text

システムの地理冗長を考える （2021/02 版） JAWS-UG 浜松　AWS 勉強会 2021#2　2021/02/26 まつひさ（hmatsu47）

Slide 2

Slide 2 text

自己紹介 松久裕保（@hmatsu47） https://qiita.com/hmatsu47 名古屋で Web インフラのお守り係をしています MySQL 8.0 の薄い本を作って配っています ○ Qiita の記事： https://qiita.com/hmatsu47/items/ceb75caf46e3c761095d ○ GitHub リポジトリの他、印刷版を勉強会などで無料配布していました ○ 新型コロナウイルスの関係でオフライン勉強会ができなくなったので、 現在は BOOTH でも配布しています（100円＋送料）8.0.23対応版配布中 https://hmatsu47.booth.pm/ 2

Slide 3

Slide 3 text

おことわり 内容は無保証です ● 発表者個人の経験や考えをもとに構成しています ● 一部 AWS Well-Architected フレームワークを参照していますが、必ずしも それに沿う内容ではありません AWS 以外の障害事例を含んでいます ● オンプレや他クラウドの障害事例が混ざっています ○ 何に備えて冗長化するのかをイメージするための例示です 地理冗長とは直接関係のない内容には（原則）触れません ● アプリケーションのバグ・AWS ユーザ自身のオペレーションミスなど 3

Slide 4

Slide 4 text

その他 内部にデータベース等を持つ動的なサイトを前提とした話です ● 静的サイトとして生成・運用できるのであれば、地理冗長も楽になります 4

Slide 5

Slide 5 text

背景 東京リージョンの各 AZ で一通り大きな障害が発生 ● 2019/08/23 : apne1-az4（冷却システム障害→ EC2 基盤障害） ● 2020/10/22 : apne1-az2 （ネットワーク接続性問題） ● 2021/02/19-20 : apne1-az1（冷却システム障害→ EC2 基盤障害） ※apne1-az3 は一部のユーザのみ利用可能な古い AZ なので除外 マネージドサービス障害も発生（東京リージョン全体） ● 2020/04/20 : SQS および SQS 利用サービス（Lambda など） この機会にシステムの地理冗長を見直しておきたい 5

Slide 6

Slide 6 text

よくある誤解 6 AWS 障害でわが社のサービスが止まっただと？ けしからん！至急マルチクラウド化して止まらないサービス にしなさい！ AWS なら海外リージョンを使って冗長化すれば、日本で震災 が起きても止まらないシステムなんて簡単に作れるよね？ 知ってるよ。俺は詳しいんだ。

Slide 7

Slide 7 text

地理冗長パターン選択・実装のポイント SLO・可用性目標を決める ● 提供サービス別・機能別など（ビジネス価値をベースに） 発生しうる障害（リスク）を洗い出す ● データセンター障害・マネージドサービス障害・広域停電・震災など RPO / RTO を定める ● SLO・可用性目標と障害ケースに応じて（コストを考慮して）定める 地理冗長パターンを選ぶ（単一リージョン複数 AZ・マルチリージョン他） ● 地理冗長で生じるリスク・デメリットも考慮する 選択した地理冗長パターン・RPO / RTO に合わせて実装する 7

Slide 8

Slide 8 text

地理冗長と AWS Well-Architected フレームワーク 信頼性の柱についてのホワイトペーパー（2020/04 版・日本語） ● https://d1.awsstatic.com/whitepapers/ja_JP/architecture/AWS-Reliability-Pillar.pdf ● 可用性目標に合わせた実装例 ○ SLO に合わせたサービス実装・地理冗長パターンの選択の参考になる ● 単一リージョンのシナリオ／複数 AZ ○ 主に「99.9%(スリーナイン)シナリオ」以降 ○ P.89～97 ● 複数リージョンのシナリオ ○ P.97～109 8

Slide 9

Slide 9 text

地理冗長と AWS Well-Architected フレームワーク 信頼性の柱についてのホワイトペーパー（2020/04 版・日本語） ● https://d1.awsstatic.com/whitepapers/ja_JP/architecture/AWS-Reliability-Pillar.pdf ● 可用性目標に合わせた実装例 ○ SLO に合わせたサービス実装・地理冗長パターンの選択の参考になる ● 単一リージョンのシナリオ／複数 AZ ○ 主に「99.9%(スリーナイン)シナリオ」以降 ○ P.89～97 ● 複数リージョンのシナリオ ○ P.97～109 9 P.63 推奨事項 「ワークロードの信頼性目標はほとんど、単一の AWS リージョン内でマルチ AZ 戦略を使用して満たすことが できます。マルチリージョンである必要があるワーク ロードの場合のみ、マルチリージョンアーキテクチャを ご検討ください。」

Slide 10

Slide 10 text

SLO（サービスレベル目標）・可用性目標 提供サービス（機能）の目的やビジネス価値に応じて決める ● リアルタイム処理が不要な機能には、即時復旧は必要ない ● ビジネス価値と不釣り合いに高いコストを掛けない RPO / RTO を決める（仮決め） ● RPO（目標復旧時点） ○ いつの状態に戻すか？ ● RTO（目標復旧時間） ○ 何分・何時間以内に復旧するか？ ● 達成のためのコストがビジネス価値に見合うように、必要なら後で調整 10

Slide 11

Slide 11 text

リスク洗い出し : 障害事例を知る 物理障害（DC 障害など）については、オンプレ事例を参考に ● クラウド利用ではイメージしづらい部分なので どの地理冗長パターンが有効な対策になり得るか ● 例 : DC 障害→単一リージョン複数 AZ パターンで回避・軽減可能 11

Slide 12

Slide 12 text

障害事例 1 : データセンター（DC）電源障害 2006/08/14 首都圏の停電 ● クレーン船が送電線に接触→溶解→停電 ● 品川エリアにある某 DC にて、自家発電装置が起動しないまま UPS でカバー できる時間を越えてしまい、サーバ室への電源供給が停止 ※同様の事例は複数の DC で過去に何度か発生 当時の資料 ● http://www2.iee.or.jp/ver2/honbu/16-committee/epress/data/12-jirei.pdf ● http://ke.kabupro.jp/tsp/20060814/180e0270_20060814.pdf 12

Slide 13

Slide 13 text

障害事例 2 : DC 回線障害 とある会社が利用していた DC にて ● 大手キャリア某社の下請け作業員が DC で回線敷設作業 ● 作業員が誤って工具を床下に落下、床下の光ファイバーを切断 ○ 作業員が事故を報告せずに退館したため、対処が遅れた ○ 「とある会社」ではネットワーク障害が発生し、騒ぎに AWS の DC はもっと管理状態は良いはずだが、IDF・MDF・建物 への引き込み口周辺は回線が密集するので、事故があると全体へ の影響が大きい 13

Slide 14

Slide 14 text

障害事例 3 : DC 火災 2013/02/25 台湾の DC で火災発生 ● NTT コミュニケーションズ（が借りていた） DC ● GMO クラウドなどもコロケーションで利用 ● 地下の UPS 室で火災 参考リンク ● https://tomocha.net/diary/?20130225 ● http://twitpic.com/c6pf3f 14

Slide 15

Slide 15 text

障害事例 4 : DC ファシリティ作業ミス・不具合 2019/08/23 AWS 東京リージョン apne1-az4 冷却システム障害 ● 冷却システムのバグ ● EC2 および EC2 基盤を使うサービスに障害発生 ※2021/02/19-20 apne1-az1 の障害も冷却システム障害（電力障害による） 参考リンク ● https://aws.amazon.com/jp/message/56489/ ● https://piyolog.hatenadiary.jp/entry/2019/08/23/174801 障害事例 1 ～ 4 は DC に閉じた障害なので、単一リージョン複数 AZ パターンで回避可能（障害事例 5 ～の対策には不十分） 15

Slide 16

Slide 16 text

対策 : 複数 AZ 対応サービスの導入（例） インターネット接続の冗長化 ● ELB（ALB・NLB） ● API Gateway ● Route 53（ヘルスチェック & DNS フェイルオーバー） データストア ● DynamoDB ● Aurora ● S3 ● DocumentDB 16

Slide 17

Slide 17 text

17 例 : Aurora 複数 AZ 構成（データ読み取り） apne1-az1 Writer apne1-az2 Reader apne1-az4 Reader ap-northeast-1 （東京） (注) 別 AZ の Reader を読みに行く 　　ケースもある（以降、同様）

Slide 18

Slide 18 text

18 例 : Aurora 複数 AZ 構成（データ書き込み） apne1-az1 Writer apne1-az2 Reader apne1-az4 Reader ap-northeast-1 （東京） AZ またぎのアクセスになる ↓　　　　　　　↓ 2021/03/02 追記 : Aurora Multi-Master なら Writer を 複数持てるが、機能面・性能面（特に 更新性能）での制限がある

Slide 19

Slide 19 text

注意点 EBS ● 基盤障害・AZ（DC）障害があるとよく保存データが壊れる ○ 永続的なデータストアとして使うなら複製・バックアップ必須 RDS Multi-AZ ● 障害 AZ の復旧後、データ再同期で性能低下の可能性がある EC2 などの Auto Scaling ● オートスケールには時間が掛かる（サービスによって差がある） ● AZ によっては起動できないインスタンスタイプがある ELB ● 障害が発生した AZ のサブネットを手動で切り離す必要があるケースも 19 https://minne.com /items/2715511 (ekot) より

Slide 20

Slide 20 text

注意点 EBS ● 基盤障害・AZ（DC）障害があるとよく保存データが壊れる ○ 永続的なデータストアとして使うなら複製・バックアップ必須 RDS Multi-AZ ● 障害 AZ の復旧後、データ再同期で性能低下の可能性がある EC2 などの Auto Scaling ● オートスケールには時間が掛かる（サービスによって差がある） ● AZ によっては起動できないインスタンスタイプがある ELB ● 障害が発生した AZ のサブネットを手動で切り離す必要があるケースも 20 https://minne.com /items/2715511 (ekot) より 2AZ で冗長化していて片方 落ちたら、オートスケール でカバーできるのか？

Slide 21

Slide 21 text

注意点 EBS ● 基盤障害・AZ（DC）障害があるとよく保存データが壊れる ○ 永続的なデータストアとして使うなら複製・バックアップ必須 RDS Multi-AZ ● 障害 AZ の復旧後、データ再同期で性能低下の可能性がある EC2 などの Auto Scaling ● オートスケールには時間が掛かる（サービスによって差がある） ● AZ によっては起動できないインスタンスタイプがある ELB ● 障害が発生した AZ のサブネットを手動で切り離す必要があるケースも 21 https://minne.com /items/2715511 (ekot) より スティッキーセッションを 使っていると障害 AZ 宛て に流し続けることも

Slide 22

Slide 22 text

障害事例 5 : マネージドサービス障害 2020/04/20 AWS 東京リージョンの SQS 障害 ● Lambda・CloudWatch・CloudFormation（など？）にも影響 ● 東京リージョン単位（全 AZ）での障害に ※マネージドサービスのオペレーションミスもリージョン障害になり得る 参考リンク ● https://classmethod.jp/news/200420-aws-incident/ ● https://uedy.work/?p=26 （オミカレ : SQS・Lambda 等をシンガポールリージョンへ一時的に移行） ● https://qiita.com/saitotak/items/07931343bcb703b101f8 22

Slide 23

Slide 23 text

障害事例 6 : インターネットのルーティング障害 2017/08/25 Google の作業ミスによる通信障害 ● Google が誤った経路情報を配信 ● OCN（NTT コム）・KDDI などが影響を受け通信しづらい状況に ● https://piyolog.hatenadiary.jp/entry/20170825/1503655538 ● https://internet.watch.impress.co.jp/docs/news/1077715.html ※同様の事例は Google 以外にも過去に何度か発生 AWS では 1 リージョンの複数 AZ で AS 番号を共用しているはず ● このような事故が発生するとリージョン障害になり得る 23

Slide 24

Slide 24 text

参考事例 : 地震による広域電源障害（ブラックアウト） 2018/09/06 北海道胆振東部地震による北海道電力の全域停電 ● 苫東厚真火力発電所の発電機が相次いで停止 ○ 連鎖的に他の発電所等も停止 当時の資料 ● https://www.occto.or.jp/iinkai/hokkaido_kensho/files/181219_hokkaido_saishu_gaiyou.pdf 自家発電装置の燃料確保問題が発生すると DC 運用継続に影響 ● 東日本大震災でも発生 ● 優先供給契約を結んでいても、被災地域が広範囲になったり供給経路が 絶たれたりすると確保できない可能性がある 24

Slide 25

Slide 25 text

対策 : 複数リージョン対応サービスの導入（例） インターネット接続（エッジロケーション） ● CloudFront ● Global Accelerator ○ IP Anycast によって同一 IP アドレスを各リージョンに振り分け可能 ■ グローバルに提供するサービスに有効 データストア ● DynamoDB Global Tables ● Aurora Global Database ● S3（クロスリージョンレプリケーション） 25

Slide 26

Slide 26 text

例 : Global Accelerator https://aws.amazon.com/jp/global-accelerator/ より 26

Slide 27

Slide 27 text

27 例 : Aurora Global Database（データ読み取り） apne1-az1 Writer apne1-az2 Reader apne1-az4 Reader ap-northeast-1 （東京） apne2-az1 Reader apne2-az2 Reader apne2-az3 Reader ap-northeast-2 （ソウル）

Slide 28

Slide 28 text

28 例 : Aurora Global Database（データ書き込み①） apne1-az1 Writer apne1-az2 Reader apne1-az4 Reader ap-northeast-1 （東京） AZ またぎのアクセスになる ↓　　　　　　　↓ apne2-az1 Reader apne2-az2 Reader apne2-az3 Reader ap-northeast-2 （ソウル） リージョンまたぎのアクセスになる　 ↓　　　　↓　　　　　　　↓

Slide 29

Slide 29 text

29 例 : Aurora Global Database（データ書き込み②） apne1-az1 Writer apne1-az2 Reader apne1-az4 Reader ap-northeast-1 （東京） AZ またぎのアクセスになる ↓　　　　　　　↓ apne2-az1 Reader apne2-az2 Reader apne2-az3 Reader ap-northeast-2 （ソウル） 各 Reader で書き込み転送を使用　 ↓　　　　↓　　　　　　　↓

Slide 30

Slide 30 text

マルチクラウド化は必要？ エッジロケーションのサービス（CloudFront・Global Accelerator 他） ● リージョンのサービスとは別の DC で運用 ○ オペレーションミス等での全停止が（理論上は）あり得る その他グローバルサービス（Route 53(※)・IAM 他） (※) パブリックゾーンの情報はエッジロケーションに配置 ● こちらも理論上は全リージョン停止があり得る ○ とはいえ、障害時にアクセス先を別クラウドへ確実に切り替えるのは難しい 国外にデータを置けないなどの制約があれば、考慮が必要に ● 大阪ローカルリージョンのフルリージョン化を待つ手も 2021/03/02 追記 : 本日より、大阪リージョンはフルリージョン化！ 30

Slide 31

Slide 31 text

31 他クラウド 上のシステム AWS上の システム （稼働率 : 99.99%） 他クラウド 上のシステム （稼働率 : 99.99%） インターネット （ユーザ） データ 同期 稼働率 : 99.999999%?

Slide 32

Slide 32 text

32 他クラウド 上のシステム AWS上の システム （稼働率 : 99.99%） 他クラウド 上のシステム （稼働率 : 99.99%） インターネット （ユーザ） データ 同期 稼働率 : 99.999999%? ここの可用性 も考慮する 必要あり （Route 53?） ここの可用性 を考慮する 必要あり

Slide 33

Slide 33 text

33 他クラウド 上のシステム AWS上の システム （稼働率 : 99.99%） 他クラウド 上のシステム （稼働率 : 99.99%） インターネット （ユーザ） データ 同期 ここの信頼性 確保も難しい （通常はインター ネット経由になる）

Slide 34

Slide 34 text

34 他クラウド 上のシステム AWS上の システム （稼働率 : 99.99%） 他クラウド 上のシステム （稼働率 : 99.99%） インターネット （ユーザ） データ 同期 AWS で複数リージョン化 する以上に難しい

Slide 35

Slide 35 text

障害ケース 影響期間 発生頻度 単一リージョン 複数 AZ 複数リージョン DC 障害 その他局所的な災害 数時間～数日間 ～ 1 年／回 回避・軽減可能 回避・軽減可能 マネージドサービス障 害 数時間 数年／回 ×利用サービスの数 一部 回避・軽減可能 ほぼ 回避・軽減可能 インターネットの ルーティング障害 数時間 数年／回 回避・軽減できない 可能性あり 回避・軽減可能 広域電源障害・震災 不定 （なし～数か月以上） 数十年／回 回避・軽減できない 可能性あり 回避・軽減可能 障害ケースと地理冗長パターン 35

Slide 36

Slide 36 text

障害ケース 影響期間 発生頻度 単一リージョン 複数 AZ 複数リージョン DC 障害 その他局所的な災害 数時間～数日間 ～ 1 年／回 回避・軽減可能 回避・軽減可能 マネージドサービス障 害 数時間 数年／回 ×利用サービスの数 一部 回避・軽減可能 ほぼ 回避・軽減可能 インターネットの ルーティング障害 数時間 数年／回 回避・軽減できない 可能性あり 回避・軽減可能 広域電源障害・震災 不定 （なし～数か月以上） 数十年／回 回避・軽減できない 可能性あり 回避・軽減可能 障害ケースと地理冗長パターン 36

Slide 37

Slide 37 text

地理冗長で生じるリスクとデメリット ネットワークの遅延とシステムの複雑化 ● 距離が延びる→ネットワーク遅延増大 ○ EC2 RTT（32 ～ 64 bytes）： AZ 内 100μs 台／AZ 間 1ms 前後／リージョン間数 ms ～数百 ms ● 経由する機器・設備や組み合わせるサービスが増える→複雑化 ○ 想定外の動作が生じやすい（スプリット・ブレインなど） 切り戻し／復旧に関するリスク ● 切り戻し／復旧時に性能低下・データ破損などのトラブルも コストの増加 37 複数 AZ 化で 10 倍、 複数リージョンで 100 ～ 1,000 倍以上 の遅延が生じる

Slide 38

Slide 38 text

地理冗長で生じるリスクとデメリット ネットワークの遅延とシステムの複雑化 ● 距離が延びる→ネットワーク遅延増大 ○ EC2 RTT（32 ～ 64 bytes）： AZ 内 100μs 台／AZ 間 1ms 前後／リージョン間数 ms ～数百 ms ● 経由する機器・設備や組み合わせるサービスが増える→複雑化 ○ 想定外の動作が生じやすい（スプリット・ブレインなど） 切り戻し／復旧に関するリスク ● 切り戻し／復旧時に性能低下・データ破損などのトラブルも コストの増加 38 アプリケーションの動作が 緩慢になるだけでなく、 最悪の場合システムが停止

Slide 39

Slide 39 text

地理冗長で生じるリスクとデメリット ネットワークの遅延とシステムの複雑化 ● 距離が延びる→ネットワーク遅延増大 ○ EC2 RTT（32 ～ 64 bytes）： AZ 内 100μs 台／AZ 間 1ms 前後／リージョン間数 ms ～数百 ms ● 経由する機器・設備や組み合わせるサービスが増える→複雑化 ○ 想定外の動作が生じやすい（スプリット・ブレインなど） 切り戻し／復旧に関するリスク ● 切り戻し／復旧時に性能低下・データ破損などのトラブルも コストの増加 39 リージョン A と B の夫々で システムがバラバラに動作 してしまう

Slide 40

Slide 40 text

地理冗長で生じるリスクとデメリット ネットワークの遅延とシステムの複雑化 ● 距離が延びる→ネットワーク遅延増大 ○ EC2 RTT（32 ～ 64 bytes）： AZ 内 100μs 台／AZ 間 1ms 前後／リージョン間数 ms ～数百 ms ● 経由する機器・設備や組み合わせるサービスが増える→複雑化 ○ 想定外の動作が生じやすい（スプリット・ブレインなど） 切り戻し／復旧に関するリスク ● 切り戻し／復旧時に性能低下・データ破損などのトラブルも コストの増加 40 データ再同期による I/O の 負荷発生 再同期の失敗　など

Slide 41

Slide 41 text

地理冗長で生じるリスクとデメリット ネットワークの遅延とシステムの複雑化 ● 距離が延びる→ネットワーク遅延増大 ○ EC2 RTT（32 ～ 64 bytes）： AZ 内 100μs 台／AZ 間 1ms 前後／リージョン間数 ms ～数百 ms ● 経由する機器・設備や組み合わせるサービスが増える→複雑化 ○ 想定外の動作が生じやすい（スプリット・ブレインなど） 切り戻し／復旧に関するリスク ● 切り戻し／復旧時に性能低下・データ破損などのトラブルも コストの増加 41 求められるスキルの高度化 などによる潜在的なコスト の増加も含む

Slide 42

Slide 42 text

発生リスク・デメリット 単一リージョン複数 AZ 複数リージョン ネットワーク遅延・システム複雑化 低～中 （使うサービス・実装による） 中～高 （使うサービス・実装・リージョンによる） 切り戻し／クラスタ復旧リスク 低～中 （使うサービス・実装による） 中～高 （使うサービス・実装による） コスト増加 低～中 （使うサービス・実装による） 高 リスク・デメリットと地理冗長パターン 42

Slide 43

Slide 43 text

RTO / RPO（見直し） 全ての障害ケースに対して同一の RTO を設定する必要はない ● 障害ケースによっては RTO が長くなる対策を採用するケースも ○ 影響期間・発生頻度・想定される損失・対策に必要なコスト等による ● そのときユーザがどんな状況下にあるのか想像することも大事 ○ ユーザ側が利用困難な状況で、システムの無停止継続は本当に必要か？ RPO についてはデータの種類や作業コストも考慮する ● 変動が少ないデータや再投入が容易なデータは、あえてバックアップデータ からの復旧を選択する手も 43

Slide 44

Slide 44 text

まとめ 具体的な障害ケースをイメージして対策を考える ● どの地理冗長パターンで対処できるか？ ○ 過去の AWS 東京リージョン障害事例では、マルチクラウド化が必要なケースは （国外にデータを保管できないケースを除いて）なかった 対策によって生じるリスクやデメリットにも目を向ける ● ネットワーク遅延とシステムの複雑性が上がると新たなリスクが生じる ● 切り戻し／復旧のリスクにも気をつける ビジネス価値に見合った対策を行う ● 障害ケースや提供サービス別の RTO / RPO を考える（コストを考慮して） 44

Slide 45

Slide 45 text

よくある誤解への回答 45 AWS 障害でわが社のサービスが止まっただと？ けしからん！至急マルチクラウド化して止まらないサービス にしなさい！ AWS なら海外リージョンを使って冗長化すれば、日本で震災 が起きても止まらないシステムなんて簡単に作れるよね？ 知ってるよ。俺は詳しいんだ。 過去の AWS 東京リージョンの障害で、対策にマルチクラウド化が 必要なケースはほぼなかった。 AWS はリージョンの独立性が高いので、障害対策のためのマルチ クラウド化が必要なケースはかなり限定される。

Slide 46

Slide 46 text

よくある誤解への回答 46 AWS 障害でわが社のサービスが止まっただと？ けしからん！至急マルチクラウド化して止まらないサービス にしなさい！ AWS なら海外リージョンを使って冗長化すれば、日本で震災 が起きても止まらないシステムなんて簡単に作れるよね？ 知ってるよ。俺は詳しいんだ。 AWS で複数リージョンにまたがるシステムを構築すること自体は さほど難しくはないが、安定性・信頼性を損なうことなく運用が 可能で、かつビジネス価値に見合うコストでシステムを構築する のは難しい。