google for mobile: google スケールで構築する! ゲームインフラと分析環境 -...

Confidential and proprietary

Google スケールで構築するゲームインフラと分析環境

Google for Workチームテリトリーセールスマネージャー

橋口 剛

Confidential and proprietary Google for Mobile

Tsuyoshi HashiguchiTerritory Sales Manager

- Google for Work

3

Moonshot

:: アクティブ ユーザーは 10 億人以上

:: モバイル ユーザーは 2 億人以上

:: ユーザーは 10 億人 以上

:: 1 秒あたりのアップロード合計時間は70分

:: 機器は 10 億台以上

:: 1 日あたりの起動は 150万件以上

:: ユーザーは 9 億人 以上

:: 企業ユーザーは世界で 600 万社 以上

:: 1 か月あたりの検索件数は1,000億件以上

= The Datacenter as a Computer

Googleは過去15年間にわたり、地球上で最も高速でパワフルそして高品質なクラウドインフラストラクチャを構築してきました

Building what’s next 9

33カ国 70箇所のエッジロケーション

クラウドプロバイダーの中で最大

Google-Grade Networking

2012 2015

MapReduce

Spanner

2003 2006 2010 2011

GFS

Borg

Colossus

Dremel

Bigtable

Chubby

2004

コロケーション 仮想データセンター 自動化されたサービススケーラブルデータ

3rd Wave

クラウドの進化

Google Cloud Platform 11

1st Wave 2nd Wave

Google Cloud Platform 12

基盤およびオペレーション

データサービス

アプリケーションサービス実効環境

Building what’s next 13

Complete Range of Compute

Building what’s next 14

Google App Engine

インフラストラクチャではなくコード

好きな言語で開発

クリックするだけでデプロイ

自動的にスケールアウト

セキュリティスキャナにより脆弱性を発見

Google Cloud Platform 14

Data Services

Foundation - Infrastructure & Operations

Application Runtime Services

Building what’s next 15

Google Compute Engine

Googleインフラの上に構築された仮想マシン

柔軟なプラットフォームの構築

Best Of Bleed

GCE プリエンプティブルVMを使うと通常のVM価格の30%で利用可能

ライブマイグレーション

Data Services

Foundation - Infrastructure & Operations

Application Runtime Services

Google Cloud Platform 15

Building what’s next 16

Google Container Engine

コンテナによる革命が起こりつつある

開発者にとって :開発環境、テスト環境の構築が容易

マイクロサービスを構築するのが容易

1コマンドで容易にクラスタをアップデート可能

運用管理者にとって :Kubernetes が管理してくれる

アプリケーションのデプロイが容易

ポータビリティ

Data Services

Foundation - Infrastructure & Operations

Application Runtime Services

Google Cloud Platform 16

Compute EngineGoogle Cloud Platform

高速なインスタンス起動低コスト

● VMあたり20秒から40秒程度で起動

● クラスタサイズを増や

しても変わらない

ブートしてSSH可能になるまでの時間

クラスタサイズ

VMあたりの起動時間

（秒

）

最低10 分より1分単位で課金

使った分だけの課金

• 使えば使うほど、単価が安くなる

• 自動的に適用される

• 事前に支払う必要なし

• ロックインされることもない

• 複雑な計画も必要ない

使いつづけると自動的に割引が適用

ムーアの法則に則り継続的に値下げを実施

価格の優位性

● ロードバランサーは

“google.com”と同じインフ

ラを使用

● 準備時間の必要なく100万 QPSのリクエストに対応可

能

100万 QPS トータルコスト10 USD

4秒で起動

120秒以内に安定

source: Google

高性能なロードバランサー

source: Google

透過的なメンテナンス - ライブマイグレーション -

ネットワーク

25

イノベーション スケール

リージョン跨ぎの高速なプライベートネットワーク

= The Datacenter as a Computer

超高性能なロードバランサ

ネットワーク品質コスト優位性/柔軟性

VM品質

VM起動速度

ライブマイグレーション

Building what’s next 26

● スケーラビリティ

● 可用性（ライブマイグレーション）

● 開発生産性（速度とユーザビリティ）

● 価格優位性と費用柔軟性

● 品質（VM/ネットワーク）26

= The Datacenter as a Computer

Google Cloud Platform 27

Big Data

Building what’s next 28

自動的にスケール

セットアップや管理作業が不要

秒間 100,000 行の投入が可能

3rd パーティソフトウェアと容易に統合

Google BigQuery大規模データセットに対して高速なクエリー

Data Services

Foundation - Infrastructure & Operations

Application Runtime Services

Google Cloud Platform 28

Building what’s next 29

90秒以内でクラスタの構築が可能

Spark/Hadoop ジョブを容易に管理

通常のマシン利用量に加えてたったの1セント

/vCPU

Google Cloud Platform の他の製品と統合

Google Cloud Dataproc高速、パワフルなSpark/Hadoop クラスタを簡単に構築

Data Services

Foundation - Infrastructure & Operations

Application Runtime Services

Google Cloud Platform 29

Building what’s next 30

バッチ処理とストリーム処理の統合

データ処理パイプライン

モニタリング機能

大幅にコスト削減

Google Cloud Dataflow複雑なデータ分析をシンプルに

Data Services

Foundation - Infrastructure & Operations

Application Runtime Services

Google Cloud Platform 30

BigQueryGoogle Cloud Platform

Google Cloud Platform

BigQuery とは

● 億件レベルの大規模データセットに対する高速クエ

リー

● 分析用のデータウェアハウス

○ NO INSERT/DELETE/UPDATE

● セットアップ、パフォーマンスチューニングやクラスタ

拡張といったインフラ作業不要

● ストレージ容量無制限。自動スケールアウト

Google Cloud Platform

BigQuery 参考構成

BigQuery

ログ収集/分析基盤

Cloud Logging

App EngineAnalytics Server

Google Analytics

Compute Engine

On-premise / 他社クラウドGoogle

Spreadsheet

Stream API

File

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Google confidential | Do not distribute

BigQuery UIBigQuery UIBigQuery UI

17億件（72.7GB）のフルスキャンが6.7秒！

Aiming : ゲーム基盤/ログ分析

“既存のゲームのインフラを Google Compute Engine へ移行して低コストに運用したり、人気ゲームのログデータを BigQuery で解析したり。特にログ解析は、BigQuery で集計をリアルタイムに行えるようになり、さらにコストは 1/5 になりました。”

Confidential and proprietary Google for Mobile

進化を続けるクラウド基盤 + 機械学習技術

柔軟なスケーラビリティ実現コンテナ技術リアルタイム (非バッチ) 化Cloud Vision API (Preview)

BigQuery などによる分析生産性の向上

機械学習技術の普及(2015.11. TensorFlow)

Thank you

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