アマゾンクラウド ＝AWS最新事例ご紹介

小島 英揮＇Hideki Ojima（

Marketing Manager, Japan

Amazon Data Services Japan 株式会社

Email: hidekio@amazon.co.jp

クラウド

コンピューティング

とは？

クラウドコンピューティングとは?

今日の電力サービス

信頼できる送電網、大規模な発電所のおかげで、いつでも、必要なだけ、安価に電気を利用が可能。

クラウドコンピューティングとは?

電力の世界で起こった事が、コンピュータパワーでも実現

高速＆高信頼なネットワーク網と、信頼できるクラウドベンダーのデータセンターにより、電力サービスと同じ利用モデルを実現

Amazonのポジション

技術の親和性

OS

M/W

Apps

仮想OS

M/W

Apps

仮想OS

M/W

Apps

・・・・・・

PaaS

・・・・・・

SaaS

Apps

従量制課金と拡張性

PaaS / SaaS 既存社内環境 /

データセンター

EC2/S3だけではない、AWSのサービス

【仮想サーバ】

Amazon EC2

【キューサービス】

Amazon SQS

【RDB】Amazon RDS

【NoSQL】Amazon SimpleDB

【プッシュサービス】

Amazon SNS

【ストレージ】

Amazon S3

【CDN】CloudFront

データセンター

【分散処理】

Amazon Elastic MapReduce

【ロードバランサー】

Amazon Elastic Load Balancing

ミドルウェア

サービス

仮想サーバ

【仮想外部ディスク】

Amazon Elastic Block Storage

エッジロケーション

API経由でサーバリソースを調達

API

Web UI

アプリケーション

人手の介在は不要

クラウドの特徴を生かしたシステム運用

・・・・・・

ピーク対応が楽 システムリカバリが楽

アクセス急増！

オートスケールでサーバ数が自動増減

システム不調

同じ構成のサーバ起動

↓

新たなサーバにEBSをアタッチ

↓

不調なサーバをシャットダウン

リカバリ完了！

EC2ELB EC2 EBS

１時間単位で

「すぐに」「必要なだけ」

コンピュータリソースが

調達できるということは・・・

サーバの余剰、不足から解放

※AWSエコノミクスセンター： http://aws.amazon.com/jp/economics/

ピーク設計の概念が

劇的に変更

アマゾンクラウドがフィットする利用形態

需要予測の難しいアプリケーション 定期的に大量データ処理を必要とする業務

ピーク変動の激しいキャンペーンサイト、ソーシャルアプリ、ゲームサイト

期間限定＋ピーク予測の難しいサービス等

需要予測

実際のトラフィック

アマゾンクラウド適用用途

• 開発、検証環境

• コンテンツ、動画配信

• 業務アプリケーションホスティング：

– バッチ、データ処理

– 「締め日」のある業務アプリケーション

• ソーシャルアプリケーションホスティング：

• 分散処理＇MapReduce等（

• ハイパフォーマンスコンピューティング＇HPC（

複数のクラウドを

組み合わせたり、

クラウドの上にサービスを

作る事で更にビジネスが

スピードアップ

クラウドインテグレーション

クラウドインテグレーション例

パブリッククラウド連携自社クラウドサービスのプラットフォームに

自社サービス

自社クラウドサービスと並行運用

自社サービス

Cloud is a Business Model, not just a Technology：

ビジネスに効くクラウド活用術

日本でも急速に利用拡大中

• CDNであるCloudFrontを使って画像、動画配信

コンテンツ配信

• 東芝

• 家電のファームウェアのアップデート用環境にAmazon EC2、S3、CloudFront、ELBを採用

• 従来の「ピーク時に合わせたH/W調達」から、「ピーク時に対応できるクラウド環境」への移行

• 「計画的」なオートスケール機能を実装

活用例：「計画的」オートスケールの活用

東芝：ファームダウンロードシステムのイメージ

ピーク対応には「計画的」オートスケール

で対応

• エビリー

• S3、CloudFrontを、動画配信サービス「Millvi」のプラットフォームに活用

• 配信エンジンはクラウドを利用し、管理機能等の強化に注力

• クラウドの活用により、小規模、スポットでの動画配信ニーズにも対応

活用例：動画配信サービスへの適用

• アクセスに応じて最適なサーバ数と堅牢でスケーラブルなデータストアを提供

Amazon EC2 Instances

アプリケーションホスティング

Amazon EC2 Instances

Elastic Block Storage Volumes

Elastic Block Storage Volumes

Elastic IP Address

Monitoring and Auto Scaling

Elastic Load Balancing

Amazon S3 BucketsAmazon S3 BucketsRelational Database Service

活用例: IT 自動販売機＇イーライ・リリー（

活用例：「数日間だけ」のアクセス増に対応

• 日本プロゴルフ協会

• 「日本プロゴルフ選手権大会」期間中＇4日間（のWebサイトへのアクセス増にスムースに対応

• 従来は、アクセス増に備えて別のホスティング契約を別途実施

→ クラウドに移行することで、通常時、アクセス増

時の運用も別途契約等をすることなくサーバの増減に対応

日本プロゴルフ協会：アクセス増のイメージ

詳細情報：AWS+

http://www.aws-plus.com/topics/index.html

日本プロゴルフ協会：アクセス増のイメージ

詳細情報：AWS+

http://www.aws-plus.com/topics/index.html

活用例：ピークがあるデータ処理プロセスへの適用

■関連記事：日経ITPro

http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/COLUMN/20100407/346801/

プレスリリース＇2009/12/23（http://www.cross-m.co.jp/news/pdf/release_20091224_amazonec2.pdf

・初期投資はゼロに。運用コストも25％削減・開発者がサーバを買ってくれと言わなくなった

・セキュリティは想像以上に堅牢。第三者監査で問題は見つからず・標準的なWebアプリケーションで、遅延は問題にならなかった

・サーバーのバックアップやクローニング＇複製（が超高速

ビジネス効果

クラウド前

クラウド後

データ

データ

順番に処理 ＋ 処理時間は保有H/Wに依存

同時処理 ＋ 処理時間は必要に応じて短縮可能

クラウド導入により、業務プロセスのスピード化＋

スケーラビリティ化が可能

コスト効果

■仮想サーバー 合計７９台

Windows 37台

Linux 42台

AmazonEC2 自前運用

初期コスト ０円 4059万円

運用コスト 122万円/月 160万円/月

３年間での比較 4,392万円 9,819万円

※自前運用のコストは、サーバー購入費、ネットワーク機器購入費、データセンター費用、ハードウエア保守費用、ネットワーク費用、電力費用等を含む

約25%ダウン

初期コストゼロ

クロスマーケティング社ハイブリッドクラウド構成図

Online survey Systems Other Business Systems

Common Systems

on-premiseBusiness Systems

respondents

Security group

Only 80 or 443

Online Servey

Data Center

Only VPNConnection

VPN (Open VPN)

Our Company

活用例：ソーシャルアプリケーションでの活用

• gumi

• 最大1日 5,000万PV、 200万UUの規模をもつソーシャルアプリケーションプロバイダー

• EC２だけでなく、RDBの運用を軽減するAmazon RDS(MySQLをビルトインしたサービス（を利用

• 専用のRDBメンテナンス要員を確保することなく、

増加するデータ＇＝多いものは数千万レコード（の管理を実現

• RDSのMulti –AZ対応を適用

Gumi：EC2 + RDSの利用イメージ

Amazon EC2 Amazon RDS

Multi AZに対応

活用例：少人数でも大規模サービス運用可能

• モバツイ

• 携帯＇いわゆるガラケー（からTwitterを利用できるサービス

• 国内主要３キャリアに対応

• 開発、運用は実質1人＇@fshin2000 さん（

• 会員数：100万人、アクセス：1100万PV/day

• モバツイサーバ環境は、Amazon EC2、ELB＇ロードバランサー（等を利用

大規模分散処理

Your Game Usage DataRDS SimpleDB S3

Elastic MapReduce

Custom Analytic Code

Log File Analyzer

Business Intelligence

Insights

Improvements

• MapReduceの機能で大量のログを分散処理で分析

活用例：Hadoopに必要なリソースをオンデマンドで調達

【記事抜粋】社内のデータベースサーバを利用して、この処理を実施した場合、

7000時間はかかると見積もった。しかし、Amazon EC2を活用し、

50台のインスタンス＇仮想マシン（を同時に立ち上げ、「Hadoop」を

利用したところ、わずか30時間で完了した。

■日経ビジネス ON LINE：http://business.nikkeibp.co.jp/article/tech/20100416/214016/

Cookpad：Hadoop/Hive on AWSの利用イメージ

詳細情報：クックパッド開発者ブログhttp://techlife.cookpad.com/2010/03/04/hive-on-aws-cookpad/

Cookpad：Hadoop/Hive on AWSの利用イメージ

詳細情報：クックパッド開発者ブログhttp://techlife.cookpad.com/2010/03/04/hive-on-aws-cookpad/

最新の構成ではAmazon EMR

(Elastic MapReduce）

に移行

活用例：アクセスログの解析

• ソネットエンタテインメント

• サービスへのアクセスログ解析にMapReduceを利用し、サービスの改善

• Amazon Elastic MapReduceを利用し、MapReduce環境の構築や管理作業から解放

⇒ログ解析作業に専念

まとめ：クラウド活用のポイント

• クラウドは技術の話ではなく、ビジネスモデルの話

• 「資本」「組織」の大きさより、「アイデア」「スピード」が重要

• まずは開発、テスト環境から → 本番環境へ容易に移行

• クラウド活用で、本来のビジネスにフォーカス

詳しくはブース内にて!