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みそらのたけ
4 years ago
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1 エンターテイメント業界における AWS 活用事例アマゾンデータサービスジャパン株式会社

2 Entertainment & AWS SNS Social Games Video Streaming 2 Facebookアプリ Top50の内 70%がAWS上で稼働

3 なぜ AWS が選ばれるのか? エンターテイメント系システムの性質? トラフィック量の測定が難しい日次週次でのピーク変動イベント等の突発的なアクセスへの対応業界そのものの変化の速さ 3

4 なぜ AWS が選ばれるのか? スケールアップ / ダウンが容易状況を見ながらリソースの配分が可能セルフサービスなインフラ必要な時に必要なだけリソース追加が可能実際の使用分のみ支払効率的なランニングコスト運用が可能初期投資が不要スモールスタート撤退リスクが容易に取れる 4

5 Elastic capacity 従来の Capacity Planning Capacity 必要なリソース Time 5

6 Elastic capacity オンとオフ急成長予測できないピーク予測可能なピーク 6

7 Elastic capacity 余剰キャパシティ 7 オンとオフ急成長予測できないピーク予測可能なピーク機会損失

8 Elastic capacity 柔軟性のあるクラウドキャパシティオンとオフ急成長予測できないピーク予測可能なピーク 8

9 9 事例紹介

10 AWSを活用し 1,000万ユーザ/日を処理するソーシャルゲーム基盤を構築課題: 急成長による既存インフラ環境のキャパシティ不足ソリューション: AWSのスケールを活用しピーク時のアクセスの対応を容易に処理するとともにピーク時間帯以外のランニングコストを削減 Amazon EC2, Amazon RDS, Amazon S3を利用. 10 ビジネス効果: 日次で1,000万人を処理できる基盤を実現開発速度と市場への製品投入速度の向上

11 gumi事例 AWS運用モデルゲームのライフサイクルにあわせてサーバー台数サーバースペックを調整開発時公開時申請時ロードバランサーロードバランサー APサーバ APサーバ c1.xlarge APサーバ 1台にまとめて開発者毎に準備 Cacheサーバ KVSサーバ DBサーバ最少構成で準備 Cacheサーバ m1.large KVSサーバ m1.large DBサーバ (マスター) m1.large DBサーバ (スレーブ) APサーバ群を増強し DBをマルチAZ構成に変更 11

12 gumi 事例 : ピーク時のさばき方突発的な対応が必要なときは EC2 RDS の台数増加やスペックを上げて時間をかせぐロードバランサー AP サーバ c1.xlarge 60 台 m1.large メモリ 7.5GB CPU 4ECU m2.4xlarge メモリ 68GB CPU 26ECU Cache サーバ m1.large 4 台 KVS サーバ m1.large 8 台 DB サーバ ( マスター ) m1.large DB サーバ ( マスター ) m2.4large 12

を組み合わせて構築ビジネス効果 : アプリケーションのダウンタイムが限りなくゼロ近づけることを実現 AWS を活用し

13 Netflix はほぼ 100% のオンラインビデオサービスを AWS 上で稼働中しダウンタイムが限りなくゼロに実現 AWS の利用 : ほぼ 100% のオンラインビデオサービスを AWS で稼働 EC2 S3 SQS EMR を組み合わせて構築ビジネス効果 : アプリケーションのダウンタイムが限りなくゼロ近づけることを実現 AWS を活用し 2010 年にオンラインサービスが 37 倍の成長 2011 年 1 月には月間 200 億リクエスト以上のスケールに対応 13

Netflix事例可用性マルチアベイラビリティゾーン採用およびアプリケーションレイヤーでのSPOF削減によるダウンタイムを限りなく0に実現日々可用性のチェックと改善を取組 Chaos Monkey ランダムに商用インスタンスを停止させるツール定期的にツールを実行することでサービス影響なくシステムが自動的にリカバリするかを確認しシステムの改善ポイントを探す Latency

14 Netflix事例可用性マルチアベイラビリティゾーン採用およびアプリケーションレイヤーでのSPOF削減によるダウンタイムを限りなく0に実現日々可用性のチェックと改善を取組 Chaos Monkey ランダムに商用インスタンスを停止させるツール定期的にツールを実行することでサービス影響なくシステムが自動的にリカバリするかを確認しシステムの改善ポイントを探す Latency Monkey Frontシステムの応答を意図的に遅延させサービスへの影響確認を行う Conformity Monkey ベストプラクティスに当てはまらないインスタンスを検知し停止する Doctor Monkey 不安定(CPU利用率など)なインスタンスを検知しシステムから切り離す Janitor Monkey 利用されていないインスタンスを検知し停止する Security Monkey AWSのセキュリティグループや各種設定等で規定外の設定がなされているインスタンスを検知し停止する Monkey システム群システム群マルチアベイラビリティゾーン 14 他リージョンや他言語のサービス状況を確認 Chaos Gorilla アベイラビリティゾーン全体を停止させるツール

15 Netflix事例エンコーディング AmazonS3をセンターストレージとして様々なフォーマットにコンテンツを変換エンコーダーはオンデマンドで必要なだけ調達アップロード映画スタジオ 15 中間ファイルエンコード 50以上のフォーマットにエンコード CDNにプッシュ CDN配信

16 サービス開始から9ヶ月でユニークユーザが1,800万人と急成長するPinterestをAWSのインフラが支える AWSの利用: ほぼ100%のサービスをAWSで稼働 EC2 S3を組み合わせて構築ビジネス効果: 急成長するサービスのインフラを少数のインフラメンバーで運用ピークに合わせたリソース配分によりランニングコストを大幅に削減 16

DBへのアクセスを軽減させるため RedisとMemcacheを採用 Cache

17 Pinterest事例スケールする基盤 Web Application Servers HighCPU EC2 Instance 150台 ELBのAPIを利用してサーバリソースの追加や障害時の切り離しを自動化 HighCPU EC2 Instance 35台ビジネスロジック部分をSOA化しサービス拡張の柔軟性を確保 Internal Web Services HighMemory EC2 Instance 90台 DBへのアクセスを軽減させるため RedisとMemcacheを採用 Cache Servers AmazonS3 File Storage 80億オブジェクトで410TBのデータを格納 Sharded Database File Storage MySQL Server on EC2 140台マスター70台/スレーブ70台で簡単にシャーディングによるスケールができるようテーブル設計に工夫 17

18 Pinterest 事例 : コスト効率化 Web サーバのインスタンス利用状況 Auto Scale 採用によるランニングコスト用途に合わせた価格モデル採用によるコスト削減 Auto Scale 採用によるインスタンス数の効率化 18

19 全公開ウェブサイトをAWSで稼働させることでサーバコストを50%削減 AWSの利用: 全公開ウェブサイトをAWSに移行 Amazon EC2, Amazon S3, Amazon RDS, and Amazon CloudFrontを利用ビジネス効果: クラウドの採用によりサーバインフラと運用コストが50 削減新ゲームリリース後等想定できないスパイクアクセスに対応が可能となった 19

20 セガ事例コンテンツ配信基盤 AmazonS3とCloudFrontを利用した簡易コンテンツ配信インフラオンプレのコンテンツ配信サーバビデオファイルを AmazonS3に格納グローバルに存在するエッジサーバから配信 CDN (Contents Distribution Network) London Amazon CloudFrontを利用したグローバル配信 Paris 20 NY

21 3日間で40から5,000サーバへピーク時にEC2が5,000 インスタンスにスケール Number of EC2 Instances アップロードした写真動画音楽をもとにビデオクリップをオンラインで作成できるサービス Facebookでアプリを公開 40インスタンス以下でサービスを開始 4/12/ /13/2008 4/14/2008 4/15/2008 4/16/2008 4/17/2008 4/18/2008 4/19/2008 4/20/2008

and Amazon S3 を利用ビジネス効果 : Farmville は日次で 3,000

22 AWS を活用し 3,000 万アクティブユーザ / 日を処理 AWS の利用 : Zynga は Farmville や Restraunt City などの有名ゲームを AWS で稼働 Amazon EC2 and Amazon S3 を利用ビジネス効果 : Farmville は日次で 3,000 万アクティブユーザを処理できるまでスケール CafeWorld はサービス開始の 2 週間で 1,000 万ユーザまで処理できるようリソースをスケール 22

23 レファレンスアーキテクチャ 23

24 AWS レファレンスアーキテクチャオンラインゲーム 24

25 AWS レファレンスアーキテクチャメディア配信 25

26 AWS レファレンスアーキテクチャウェブホスティング 26

27 AWS アーキテクチャセンター 27

28 28

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AWS Deck Template モバイル x クラウドシステム構築のベストプラクティス片山暁雄アマゾンデータサービスジャパン株式会社ソリューションアーキテクト akiok@amazon.co.jp 自己紹介名前片山暁雄所属アマゾンデータサービスジャパンソリューションアーキテクト ID Twitter: c9katayama 好きなAWSサービス Amazon Simple Workflow service モバイルデバイスの国内動向その