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1 AWS クラウドで構築する ワールドクラスの分散クラウドアーキテクチャ 大谷晋平 (Shinpei OHTANI, エマージングソリューション部部長 / ソリューションアーキテクト

2 Wifi は全セッション会場展示会場にて ご利用いただけます SSID: awssummit #awssummit

3 自己紹介 大谷晋平 ( おおたにしんぺい ) アマゾンデータサービスジャパン エマージングソリューション部部長 エマージングソリューション部とは? 技術駆動でイノベーションを起こす企業様を担当 執筆活動など

4 注意事項 本セッションは AWS サービスの基本的な機能などの説明はしません アドバンスドな内容を想定したプレゼンテーションです

5 アジェンダ おさらい マルチアベイラビリティゾーンアーキテクチャ マルチリージョンアーキテクチャとそのユースケース マルチリージョンの注意点 まとめ

6 マルチアベイラビリティゾーンアーキテクチャ

7 リージョン 米国西オレゴン 米国政府 リージョン EU 西 =AWSのサービスを利用できるデータセンター群の拠点東京 米国西カリフォルニア 米国東 南米 シンガポール シドニー

8 アベイラビリティゾーン 米国西オレゴン 米国政府 アベイラビリティゾーン EU 西 =AWSの論理的なデータセンターの単位東京 米国西カリフォルニア 米国東 南米 シンガポール シドニー

9 マルチアベイラビリティゾーンモデル ( マルチ AZ) AWS 固有のコンセプト リージョン内で同期が可能なゾーンを2つまたは3つ選択する 数ミリ秒程度の遅延 顧客インパクト最小でフェイルオーバ可能 アベイラビリティゾーン A アベイラビリティゾーン B

10 マルチAZは AWSのコアのコンセプトの一つ Elastic Load Balancing DynamoDB EC2 A EC2 B EC2 C RDS S3 アベイラビリティゾーンA アベイラビリティゾーンB あくまで一例です

11 ポイント 1: 出来るだけマルチ AZ を活用しよう 構成可用性コスト難易度 シングル AZ 普通安い容易 マルチ AZ 高い比較的安い容易 マルチリージョン 非常に高くすることが可能 高い 非常に難しい

12 マルチリージョンアーキテクチャとそのユースケース

13 マルチリージョンアーキテクチャ マルチリージョンアーキテクチャとは? 複数リージョンを使って分散システムを構築するアプローチ どうしてこのようなマルチリージョンが難しいのか? AWS のビルディングブロックではカバーしない範囲をカバー 分散システム本来の難しさ フォールトトレラントの維持 部分障害 障害検出のむずかしさ

14 マルチリージョンのユースケース ユーザエクスペリエンスの向上 ディザスタリカバリ 非常に高い可用性

15 マルチリージョンのユースケース ユーザエクスペリエンスの向上 ディザスタリカバリ 非常に高い可用性

16 ユースケース1 ユーザエクスペリエンスの向上 ニーズ 地理的に離れたユーザからのアクセス ELB EC2 RDS S3

17 ユースケース1 ユーザエクスペリエンスの向上 ソリューション 静的データをオフロードし データの配信をより近くから CloudFront S3 Route53 ELB EC2 RDS

18 ユースケース1 ユーザエクスペリエンスの向上 ニーズ 動的コンテンツも高速にアクセスしたい CloudFront S3 Route53 ELB EC2 RDS

19 ユースケース1 ユーザエクスペリエンスの向上 ソリューション データを分割して データのローカリティを確保する Tsunami Skeed Aspera CloudOpt データは分割 マスターデータはコピーする

20 ユースケース1 ユーザエクスペリエンスの向上 ニーズ:ユーザがどこにいても出来るだけ高速にアクセス可能にしたい

21 ユースケース1 ユーザエクスペリエンスの向上 ソリューション:GSLBを利用する Route53のレイテンシベースルーティング

22 ポイント 2: データの近さを意識してアーキテクティング データの配信先を意識して静的データのオフロード 動的コンテンツのローカリティにはリージョン間でデータ分割が必要 データのリージョン間での受け渡し 耐障害性の高いバウンダリをもうけ 非同期通信する (S3+SQS) SNS+SQSでメッセージを一斉通知 ( マルチリージョンPub/Sub) バウンダリ トピック キュー リージョン A リージョン B n n A と B ではバウンダリを通してデータのやりとりをする Amazon SNS Amazon SQS

23 マルチリージョンのユースケース ユーザエクスペリエンスの向上 ディザスタリカバリ 非常に高い可用性

24 ユースケース 2: ディザスタリカバリ 実現するための考慮事項 BCPプラン RTO(Recovery Time Objective: 目標復旧時間 ) RPO (Recovery Point Objective: 目標復旧時点 ) コスト vs RTO/RPOのトレードオフ

25 ユースケース2:ディザスタリカバリ ニーズ:DR用のバックアップサイトを立て 災害時に瞬時にリカバリしたい

26 ユースケース2:ディザスタリカバリ ソリューション:AMIやデータのリージョン間コピー 災害時に起動 AMIコピー EBSスナップ ショットコピー S3間でのデータコピー

27 ユースケース2:ディザスタリカバリ ソリューション:Route53を活用し ディザスタリカバリを当たり前に 重みづけにより 正副切り替え Route53なら 重みづけ EC2のフェイルオーバ ELBのフェイルオーバ

28 ポイント 3:DR は AWS の機能をフル活用する AMI/EBSスナップショットのコピー機能 Route53の重みづけにより 正副を切り替え Route53のELB/EC2フェイルオーバ機能 0% 100% リージョン B リージョン A リージョン B リージョン A S3 Web サイト リージョン B リージョン A

29 マルチリージョンのユースケース ユーザエクスペリエンスの向上 ディザスタリカバリ 非常に高い可用性

30 ユースケース3:非常に高い可用性の維持 ニーズ : 非常に高い可用性の維持 データ一貫性の維持 各リージョンで高い可用性 データはリージョンを超えてコピー

31

32 ユースケース3:非常に高い可用性の維持 非常に高い可用性の維持 データ一貫性の維持 データベース ファイルシステムの データ一貫性の維持 各リージョンで高い可用性 データはリージョンを超えてコピー

33 マルチリージョンで高可用性のためにおさえたい 3 つの基礎 CAP 定理 合意プロトコル 耐障害性の維持

34 マルチリージョンで高可用性のためにおさえたい 3 つの基礎 CAP 定理 合意プロトコル 耐障害性の維持

35 ブリューワの CAP 定理 ネットワーク分断耐性 P 一貫性 C 可用性 A

36 ブリューワのCAP定理 P(ネット ワーク分 断耐性) 一貫性 可用性 ネットワーク分断耐性 の3つのうち 分散システムでは 同時に3つ獲得できない C(一貫性) A(可用性)

37 ブリューワの CAP 定理 ネットワーク分断耐性 P 一貫性 C 可用性 A

38 ブリューワの CAP 定理 マルチリージョンでの場合 ネットワーク分断耐性 P 一貫性 C 可用性 A

39 マルチリージョンで高可用性のためにおさえたい 3 つの基礎 CAP 定理 合意プロトコル 耐障害性の維持

40 合意プロトコル

41 合意プロトコル 分散システム内で合意が必要な例 リーダー / マスター選定 分散ロック 複数サーバの中から 1 サーバだけが書き込むことを保証する 広域災害によるパーティション分割時の DNS Paxos: 分散システムの合意プロトコル ZooKeeper(ZAB): オープンソースのコーディネーションサービス

42 マルチリージョンで高可用性のためにおさえたい 3 つの基礎 CAP 定理 合意プロトコル 耐障害性の維持

43 耐障害性の維持 マルチリージョンのような地理的に大きく離れた DC 間の場合 データセンター間での非同期レプリケーション 1 トランザクションあたり 70-80msec 障害時の復旧のむずかしさ

44 ユースケース3:非常に高い可用性の維持 マルチリージョンでの分散ファイルシステム(GlusterFS等) 非同期レプリケーションが中心 スレーブ スレーブ マスター レプリカ Geo-Replication (非同期)

45 ユースケース3:非常に高い可用性の維持 マルチリージョンで分散データベースを利用 クオラム+Geo-Replication Geo-Replication (Fail fast & silent, Isolation failure) より抜粋

46 ポイント 4: マルチリージョンでのデータ一貫性の維持は難しい マルチリージョン構成にする場合 CAP 定理や合意プロトコルの理解 分散ファイルシステムや分散データベースを用途に応じて使う データ同期形式が非同期であることを意識する 耐障害性に対して あらゆるレベルでのリスクを検討しておく ZooKeeperなどのコーディネーションを利用する

47 マルチリージョンでの注意点

48 マルチリージョンアーキテクチャのポイント その 1: 必要になるまで分散させない 必要になるまでマルチリージョンは出来るだけ避ける マルチ AZ をまずは考える マルチリージョンの目的をはっきりさせる ユーザビリティ? 非常に高い可用性? バックアップや DR? その 2: 物理制約を考慮する ( 光の速度は越えられない ) 分散 分割 非同期コミュニケーション 同期型のコミュニケーションはパフォーマンス劣化がユースケースにあうか

49 マルチリージョンアーキテクチャの注意点 複合障害の伝播をどう抑えるか サーキットブレイカーパターン フォールバックの提供 障害をノーマルケースとして扱う工夫 自動化 素早いロールアウト ロールバックが必須 インフラストラクチャの自動化は必須 Chef Puppet CloudFormation リージョンB リージョンA

50 マルチリージョンでの注意点 テストをどうやってやるか?

51 マルチリージョンでの注意点答え :GameDay ( 本番環境での継続的なテスト )

52 広がる GameDay カルチャー 本番環境でアクティブ / アクティブ構成のテスト 実際の負荷同様でなければ 稼働するかどうかわからない 本番環境でテストしなければ 稼働するかどうかわからない Amazon.com: GameDay Netflix: Chaos Monkey( オープンソース ) Obama for America 52

53 GameDay は何故できたのか? More than anything else, I ve learned that the key to building resilience systems is accepting that failure happens. There s just no getting around it. That applies to the software discipline, as well as to the system management and architectural disciplines. The best you can hope for is to build a reliable software platform on top of components that are completely unreliable. ( 最も確実なのは 信頼できないコンポーネントの上でも稼働する 信頼できるソフトウェアプラットフォームを構築することだ ) Jesse Robins, former architect of GameDay in Amazon

54 ポイント 5: 障害は避けられない 受け入れて日常へ 障害を特別視せずに迅速なリカバリを中心に考える Resilience Engineering GameDay のコア Observe/Orient/Decide/Act プロダクト + 人での継続的な訓練 運用主体のカルチャー 技術要素 インフラストラクチャの自動化 システム ソフトウェア オペレーションの全てを本番環境でテストする 障害を受け入れて素早くリカバリー Resilience( レジリエンス ) とはシステムが変化や 障害 混乱を受け入れる能力の事

55 リカバリーオリエンテッドコンピューティングパターン(ROC) ソフトウェア ハードウェアは非定期にかつ頻繁に壊れる前提 アプリケーションでの障害の検出に注力 App ボーアバグ Urgent Alert ハイゼンバグ Restart Failure Reboot Failure Re-image Failure ボーアバグ: 再現可能なソフトウェアバ グで 本番環境ではレアであるべき ハイゼンバグ: 通常ではありえない複数 のリクエストや個々に独立した長いオペ レーションのパターンの中で発生するバ グで 調査しようとすると再現できな かったりするもの Replace re:invent CPN208:Failures at Scale & How to Ride Through Themより

56 HOST LEVEL METRICS AGGREGATE LEVEL METRICS LOG ANALYSIS EXTERNAL SITE PERFORMANCE

57 まとめ

58 マルチ AZ の妥当性 構成可用性コスト難易度 シングル AZ 普通安い容易 マルチ AZ 高い比較的安い容易 マルチリージョン 非常に高くすることが可能 高い 非常に難しい

59 AWS マルチアベイラビリティゾーンモデル再考 AWS 固有のコンセプト 現実に今出来る手法 同期式レプリケーションを前提にDCからサービスまで緻密に設計 S3 RDS DynamoDBなど データの一貫性を最優先に考えた設計 複数のゾーン間で負荷を分散 アプリケーション側の開発容易性の確保 分散システム特有の高難度な点をAWSが隠蔽 アプリケーション開発者がアプリケーションにフォーカスできるように 68

60 まとめ ポイント1: 出来るだけマルチAZを活用しよう ポイント2: データの近さを意識してアーキテクティング ポイント3:DRはAWSの機能をフル活用しよう ポイント4: マルチリージョンでのデータ一貫性の維持は難しい ポイント5: 障害は避けられない 受け入れて日常へ 複雑さを排除し シンプルな構成で運用を

61 Thank You AWSクラウドで構築する ワールドクラスの分散クラウドアーキテクチャ大谷晋平 (Shinpei OHTANI, エマージングソリューション部部長 / ソリューションアーキテクト

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