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さみらもちやま
5 years ago
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1 サーバレスによるアーキテクチャパターンのご紹介 Keisuke Nishitani Amazon Web Services Japan K.K. Apr 18, 2017

2 Who am I Keisuke Nishitani Specialist Solutions Architect, Serverless Amazon Web Service Japan K.K REST おじさん餃子の王将エヴァンジェリスト ( 自称 ) 音楽が好きですフジロッカーです今年も行きますブログ : Keisuke69 Keisuke69x Keisuke69 Keisuke69

3 What is Serverless?

4 Serverless = No servers to manage and scale

5 Serverless とは Simple but usable primitives Scales with usage Never pay for idle Availability and fault tolerance built in

6 You don t do that, we do that.

7 AWS の Compute サービス

8 AWS の Compute サービス Amazon EC2 Amazon ECS AWS Lambda スケールの単位インスタンスアプリケーションファンクション抽象化ハードウェア OS ランタイム

9 AWS の Compute サービス Amazon EC2 Amazon ECS AWS Lambda スケールの単位インスタンスアプリケーションファンクション抽象化ハードウェア OS ランタイム

10 AWS の Compute サービス Amazon EC2 Amazon ECS AWS Lambda スケールの単位インスタンスアプリケーションファンクション抽象化ハードウェア OS ランタイム

11 AWS の Compute サービス Amazon EC2 Amazon ECS AWS Lambda スケールの単位インスタンスアプリケーションファンクション抽象化ハードウェア OS ランタイム

12 サーバレスなアプリケーションモデルイベントソースファンクションサービスなどイベント λ S3 にオブジェクトが作られる Kinesis にストリームデータが保存される HTTPS によるリクエスト etc... Java C# Node.js Python

13 AWS Lambda と連携するイベントソース DATA STORES ENDPOINTS Amazon S3 Amazon DynamoDB Amazon Kinesis Amazon Cognito Amazon Aurora Amazon Alexa Amazon API Gateway AWS IoT REPOSITORIES EVENT/MESSAGE SERVICES AWS CloudFormation AWS CloudTrail Amazon CloudWatch Amazon Config Amazon SES Amazon SNS Cron events

14 AWS のサーバレスオファリング Amazon Kinesis Amazon Mobile Analytics AWS CloudWatch Amazon DynamoDB Amazon Machine Learning Amazon SES Amazon API Gateway AWS Lambda AWS CloudTrail AWS IoT Amazon SQS Amazon SNS Amazon Route53 Amazon Cognito Amazon S3 Amazon Elastic Transcoder

15 アーキテクチャパターン

16 ユースケース </> Web Applications Backends Data Processing Chatbots Amazon Alexa Autonomous IT

17 ユースケース </> Backends Data Processing Autonomous IT

18 ユースケース </> Backends Web モバイル IoT や外部 API へのリクエストを扱うバックエンドロジックの実行 Data Processing データの変更システム状態の遷移もしくはユーザによるアクションといったものに対応したコードの実行 Autonomous IT AWS 内の状態やデータ変更に応じたシステム処理の実行自動化

19 Backends

20 Web Application

21 Mobile Backend

22 IoT Backend

23 Data Processing

24 File Processing

25 Stream Processing

26 Extract, Transform and Load

27 Image Recognition

28 Autonomous IT

29 Real-Time Message Handling Amazon SNS Amazon SNS AWS Lambda Amazon Kinesis New message published

30 Audit CloudTrail Activity Amazon SNS Amazon CloudTrail Amazon S3 AWS Lambda AWS IAM

31 Automated Infrastructure Management ec2 runinstance ecs starttask beanstalk updateapp Amazon CloudWatch Alarm Amazon SNS AWS Lambda kinesis splitshard Any API call

32 Forward AWS Events to External Endpoints Amazon CloudWatch Events IFTTT via the Maker channel Auto Scaling Amazon SNS AWS Lambda

33 Deploy Lambda Functions lambda createfn () GitHub Repo Amazon SNS AWS Lambda

34 ベストプラクティス

35 The Twelve-Factor App

36 The Twelve-Factor App 元は Heroku のエンジニアが公開したモダンな Web アプリケーション開発のための方法論直接的にクラウドと関連する話しではないが少なくとも Web エンジニアは一読しておくべき Docker によるアプリケーション開発や Lambda のようなサーバレスコンピュートの普及に伴い改めて重要性が増しつつある URL 日本語訳 )

37 The Twelve-Factor App Codebase - コードベース - 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デプロイされているアプリとコードベースは常に 1:1 であるべき Dependencies - 依存関係 - 依存関係を明示的に宣言し分離する特定の環境に暗黙的にインストールされているパッケージやツールに依存しないことアプリケーションが必要とするツールライブラリはアプリケーションに同梱されるべき

38 The Twelve-Factor App Config - 設定 - 環境によって異なる設定は OS レベルの環境変数によって注入されるべきである Backing services - バックエンドサービス - アプリケーションがネットワーク越しに利用するようなサービスはすべてリソースとして扱うデータベースやメッセージブローカーといったものはアタッチされたリソースとして扱うローカル環境も本番もサードパーティもどれもリソースとして扱いそれらの切り替えはリソースハンドルの切り替えとする

39 The Twelve-Factor App Build, release, run - ビルドリリース実行 - 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それぞれのリリースは一意の ID を持つべき Process - プロセス - 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プロセス間で何も共有はしない永続化する必要のあるデータは DB などのステートフルな外部サービスを用いるローカルディスクのファイルメモリ上のデータはあくまでもキャッシュとして扱い永続化されることを期待しない

40 The Twelve-Factor App Port binding - ポートバインディング - ポートバインディングを通してサービスを公開する Web アプリケーション自体がサービスとなってリクエストを待ち受けることリクエストを受け付ける何かを用意するのではなくアプリに組み込まれるべき Concurrency - 並行性 - プロセスモデルによってスケールアウトする水平方向へのプロセスのスケールアウトによって並行性を担保する

41 The Twelve-Factor App Disposability - 廃棄容易性 - 高速な起動と簡単な廃棄グレースフルシャットダウン Dev/prod parity - 開発 / 本番一致 - 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 CI/CD は各環境が揃っていることで実現される Log - ログ - 出力ストリームの保存先やルーティングには関与しないログファイルへの書き出しや管理などをアプリ側ですべきではないシンプルに標準出力に吐き出すだけ本番環境などではそれを集めて保存しインデックス化し分析する環境をアプリの外に用意する Admin processes - 管理プロセス - 管理タスクを 1 回限りのプロセスとして実行する

42 その他のベストプラクティスメモリ設定メモリ設定はパフォーマンス設定と同義メモリサイズと比例して CPU 能力も割り当てられるコストを気にしがちだがメモリを増やすことで処理時間がガクンと減り結果的にコストはそれほど変わらずとも性能があがることもある最小から少しずつ調整し変更しても性能が変わらない値が最適値 VPC は必須でない必要でない限り使用しない使うのはVPC 内のリソースにどうしてもアクセスする必要があるときだけ同期実行が必要な箇所やコールドスタートを許容できない箇所ではなるだけ使わない VPC 内のリソースとの通信が必要なのであれば非同期にする RDBMS のデータ同期が必要なのであれば DynamoDB Streams と Lambda を使って非同期に

43 その他のベストプラクティス Design for failure リトライ Dead Letter Queue の活用 ( 非同期の場合 ) 冪等性はお客様のコードで確保する必要がある AWS Lambda で保証しているのは最低 1 回実行することであり 1 回しか実行しないことではない同一イベントで同一 Lambda ファンクションが 2 回起動されることがまれに発生する DynamoDB を利用するなどして冪等性を担保する実装を行うこと

44 その他のベストプラクティスコールドスタートについて安定的にトラフィックが発生している場合コールドスタートの発生頻度は多くないコールドスタートによる遅延が一切許容できないのであればそもそも Lambda をやめることも検討をコールドスタートの時間は言語の特性と大きく関連するローカル実行について Lambda で使われている AMI は公開されているファンクションといってもただのプログラムなのでローカル環境でも容易に実行できる Context とイベントを再現する必要があるが単に必要な値を入れたオブジェクトを用意するだけいいイベントのサンプルは公開されている

45 コールドスタートを速くする

46 コールドスタートを速くする Lambda ファンクションに対して Ping する定期的に Invoke を行うことでコンテナが破棄されることを回避する 5 分間隔程度がオススメ API Gateway を利用している場合は該当の API へリクエストそれ以外は必要な数だけ非同期で Invoke するコンピューティングリソースを増やすコンピューティングリソースの割当を増やすことで初期化処理自体も速くなるランタイムを変える JVM の起動は遅いただし一度温まるとコンパイル言語のほうが速い傾向

47 コールドスタートを速くする VPC を使わないパッケージサイズを小さくするサイズが大きくなるとコールドスタート時のコードのロードおよび Zip の展開に時間がかかる不要なコードは減らす依存関係を減らす不要なモジュールは含めない特に Java は肥大しがち Java だと ProGuard などのコード最適化ツールを使って減らすという手もある他の言語でも同様のものはある

48 コールドスタートを速くする Java の場合だけ POJO ではなくバイトストリームを使う内部で利用する JSON シリアライゼーションライブラリは多少時間がかかるのでバイトストリームにしてより軽量な JSON ライブラリを使ったり最適化することも可能匿名クラスをリプレースするような Java8 の機能を利用しない (lambda メソッド参照コンストラクタ参照など )

49 コールドスタートを速くする初期化処理をハンドラ外に書くとコールドスタートが遅くなるので遅延ロードを行う import boto3 client = None def my_handler(event, context): global client if not client: client = boto3.client("s3") # process

50 ローカル実行

51 テストドライバ例 import json import lambda_function f = open( event.json ) event = json.load(f) f.close() context = " lambda_function.lambda_handler(event,context)

52 テストドライバ例 import json import lambda_function f = open( event.json ) event = json.load(f) f.close() イベントを静的ファイルとして用意しておきロード context = " <= 必要に応じて設定する ( 今回は空 ) lambda_function.lambda_handler(event,context) <= ファンクションの実行

53 テストドライバ例 Python の場合以下のようにすることでも可能 Java も同様に Public な main メソッドを定義して内部で呼び出すことも可能 def lambda_handler(event, context): #Do something if name == " main ": f = open("event.json") event = json.load(f) f.close() context = "" lambda_handler(event,context)

54 Any questions? Photo credit: rolands.lakis via VisualHunt.com / CC BY

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55 資料の配置場所 AWS クラウドサービス活用資料集 AWS Solutions Architect ブログ最新の情報セミナー中の Q&A 等が掲載されています

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58 AWS Dev Day Tokyo /5/31( 水 )~ 6/2( 金 ) 受付開始 9:00~ セッション 13:20~ 品川プリンスホテルアネックスタワー 5F プリンスホール来場無料 ( 要事前申し込み ) 5/31( 水 ) 6/1( 木 ) 6/2( 金 ) Microservices DevOps IoT Deep Learning など最先端技術にフォーカスした実践的なセッション Amazon.com CTO Werner Vogels も登壇 Serverless Evolution Day

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