Going Serverless with AWS

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1 Going Serverless with AWS AWS Summit Tokyo Ajay Nair, Principal Product Manager AWS Serverless Applications May 31, , Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.

2 Agenda

3 サーバレス とは何か? サーバについて何も考えることなくアプリケーションをビルドして実 すること

4 サーバレスへの進化 サーバレス データセンタ内の物理サーバ データセンタ内の仮想サーバ クラウド上の仮想サーバ

5 サーバレスとは.. 単純だが便利なプリミティブ 利 量に応じたスケール アイドル時の 払いは 切なし 組み込まれた可 性と耐障害性

6 サーバレスのためのビルディングブロック Compute Storage Database AWS Lambda Amazon S3 Amazon DynamoDB API Proxy Messaging and Queues Analytics Amazon API Gateway Amazon SQS Amazon SNS Amazon Kinesis Orchestration and State Management AWS Step Functions Monitoring and Debugging AWS X-Ray Edge Compute AWS Greengrass

7 サーバレスはどうデリバリするかを変える マーケットに対する スピードアップ イノベーションのためだけの時間 デベロッパーの 産性向上 運 の複雑さを解消

8 サーバレスによってイノベーションしたカスタマ

9 般的なユースケース </> Web アプリケーション Backends Big Data Media & Log Processing Chatbots 静的 Web サイト 動的 Web アプリ Flask と Express のためのパッケージ アプリとサービス モバイル IoT MapReduce バッチ リアルタイムデータ ストリーミングデータ チャットボットのロジック Amazon Echo Alexa Skill

10 PyWren: Lambda のためのマッシブデータフレームワーク Lambda を使ったオープンソースの MapReduce フレームワーク 25 TFLOPS の性能 S3 に対して 読み取りが 60 GB/sec 書き込みが 50GB/sec

11 エンタープライズにおける Serverless Canon Inc. Copyright 2017 All right reserved. キヤノン映像事務機開発統括センター 隆

12 print form authentication Domain-Driven Design collect analyze biz authorization Cloud Native Architecture Microservices Serverless ブラウザスマートフォンデバイス Canon Inc. Copyright 2017 All right reserved.

13 Serverless が進んだ結果 Serverless 以前 Serverless 後

14 課題 新規サービスの追加や既存サービスの拡張が進む 各サービスの肥 化が進むにつれシステムの複雑化や密結合化が増し組織の硬直化も進むさらにはイノベーションスピードが落ちていく レイヤ間の複雑性が増し 密結合化 レイヤー間のコミュニケーションコストが増 テストの増 スピード感の低下 Canon Inc. Copyright 2017 All right reserved. 10 年後も健全なシステムや組織でありたい

15 Conway の法則 連携不可 似て なるもの 拡張で更に同じようなもの 品質もバラバラ サイロ化し連携もできない コスト増 Monolithic system( 密結合 ) Microservices( 疎結合 ) 各レイヤは互いに深く依存する 拡張が困難 コミュニケーションコストが増 チームもシステムも硬直化 変更コストが い 独 してリリースできる 独 して拡張できる 独 チームで開発 運 LEAN しやすい Canon Inc. Copyright 2017 All right reserved.

16 motivation Engineer は Engineering で 課題を解決する 使いこなす Cloud Native AWS Lambda Canon Inc. Copyright 2017 All right reserved.

17 Microservices の推進 Hosting Cloud Native Microservices Canon Inc. Copyright 2017 All right reserved.

18 肥 化するサービスの分割 夫々のレイヤーが横 向に肥 化していく 縦に分割する シンプルな構成を保ちつつ分割する 変更コストは少ない がいい楽な 法で対応できるのがいい AWS Lambda + Managed Service で実績を重ねつつ徐々に分割 Severless 化で切り出し Canon Inc. Copyright 2017 All right reserved.

19 Database 分割 縦に分割するということは DB も分割するということ データの依存性を意識する DDD モデリング Logic Store Canon Inc. Copyright 2017 All right reserved.

20 レイヤー間の依存を減らす Restful API Logic が DB に依存しないようにアーキテクチャーを意識して設計 DDD Key-Value DB Canon Inc. Copyright 2017 All right reserved.

21 注意点 AWS Lambda + Managed Service は楽に機能を実現できる強 な仕組み システムに複雑性をもたらす可能性がある -> スパゲッティ化しないように Restful DDD の視点で設計する デプロイの 働化を構築することを進める 継続的インテグレーション可能なプラットフォームを構築することを進める 影響の少ないところから少しずつ実績を積み重ねて Microservice 化いくことを勧める Canon Inc. Copyright 2017 All right reserved.

22 Full Stack Engineer API Logic Team 縦に分割するということはインフラも含めた 働化も進めていくことが求められる Full stack Serverless は 学習コストを抑えられスピード感をもって開発することができる Store ミドルウェア 脆弱性対応など省ける Infrastructure

23 AWS Lambda Microservices 推進の中で Managed Serviceとの連携が容易 AWI Gateway 連携でRESTful 設計し易いすぐに試せるテストが容易より多くのチャレンジができる Canon Inc. Copyright 2017 All right reserved.

24 Serverless が進んだ結果 コード量 1/2 テスト 数 1/3 開発期間 1/3 デプロイ 働化コスト 1/20 運 監視コスト 1/5 Scalingテスト 1/100 インフラコスト 1/10 学習コスト 1/5 AWS Lambda を使 するということそれは単にインスタンスを使 しないというだけでなくそれに関連する様々なものを削減することができるということ

25 まとめ 肥 化しつつあるサービスを AWS Lambda + Managed Services(Serverless) で分割 (Microservices) 組織 システムの硬直化や密結合化を防ぐことができイノベーションスピードを められる 全てをServerlessにする必要はない AWS Lambda/Cloud Nativeに向いているところをServerlessで

26 サーバレスはモダンなアプリケーションのコアコンポーネント

27 考え の転換 どのようにアプリケーションを構築するか ü イベントと API を通じたコミュニケーション EVENTS エンドポイントへのリクエストリソースの状態変化データの状態変化 ü ステートレスでエフェメラルな関数 ü データ キャッシュおよびステートとロジックの分離 FUNCTIONS DOWNSTREAM

28 考慮点 既存アプリを分解しなければいけないという可能性 どのようにコンポーネント群が通信するか? 明確なサービス境界は何か? 関数は何に反応すべきか? 適切な粒度は? サーバー上のローカルにあるステート / ストレージを移動させる必要性

29 Amazon SQS Microservices to Functions Amazon API Gateway Amazon DynamoDB Amazon S3 Amazon Kinesis Amazon SNS

30 Amazon SQS Microservices to Functions Amazon API Gateway

31 Microservices to Functions Amazon API Gateway Amazon DynamoDB Amazon Kinesis

32 例 - Lambda によるサーバレスな Map/Reduce

33 ステートの管理 Step functions パラレルもしくはシリアルに Lambda 関数やその他のアクティビティを実 バリア同期とリトライの実 サードパーティシステムと既存ワークフローの容易な統合

34 インテグレーションライブラリ AWS Marketplace 上の Amazon API Gateway のリスト

35 覚えておくこと : Lambda 関数 Things To Remember: Lambda Function ü メモリ = パワーのレベル q いレベルにすればより多くのメモリと CPU パワーを提供する ü 関数はステートの概念を持たない q DynamoDB S3 もしくは Elasticache を使う q 関数に対する環境変数も利 可能 ü 下流のサービスに対して適切なアクセスコントロールを う q AWSサービスに対するIAMロールとパーミッション q プライベートエンドポイントのためのVPC q 下流のエンドポイントへのクレデンシャルを保管するためのKMS

36 覚えておくこと : サーバレスアプリケーション ü Lambda はイベント / リクエストによってスケールする q ダウンストリームとなるサービスの同時リクエストのレートをプランニングする ü 同期呼び出しとストリーム呼び出し向けに組み込まれたリトライ q 同期アプリケーション向けにはリトライを考えること q ストリームベースの呼び出しには IteratorAge というメトリクスをモニタすること ü VPC を有効にした関数に対するスケールの責任共有 q 予想される同時実 に 合った 分な IP アドレス q 各アベイラビリティゾーンあたり最低 1 つのサブネット

37 開発ワークフロー モノリシックアプリケーション マイクロサービス

38 開発ツール コードを書く フィードバック受け取り ビルドとテスト カスタマへデプロイ

39 サーバレスアプリの作成 多くの関数を持つアプリがあるとき何が起きるか?

40 SAM の紹介

41 AWS Serverless Application Model (SAM) AWS 上でサーバレスアプリケーションを表現するスタンダードモデル 関数 API イベントソースとデータストア サーバレスアプリケーションのデプロイと管理を簡素化

42 AWS Serverless Application Model (SAM) AWS CloudFormation によるネイティブサポート SAM テンプレートとしてあらゆる関数をエクスポート AWS CLI を いた SAM テンプレートのパッケージとデプロイ コミュニティ拡張のため Apache2.0 でのオープンな仕様

43 サーバレスアプリケーションの CI/CD AWS CodePipeline + SAM </> Commit Build Test Deploy to Prod GitHub Amazon S3 AWS CodeCommit AWS CodeBuild AWS CodeBuild Third-party tools AWS CloudFormation

44 AWS CodeStar New!

45 信頼性とパフォーマンス

46 ログとモニタリング 普遍的な権利 組み込みのメトリクスと CloudWatch Logs を使ったログを調査し アラートをセットアップ 関連するコード内からカスタムメトリクスとカスタムログエントリを作成 ログからカスタムメトリクスを簡単に 成し メトリクスから関連ログへとドリルダウン Amazon Elasticsearch Service もしくは S3 へログをエクスポートし Kibana や Athena/QuickSight で調査

47 信頼性とパフォーマンス Dead Letter Queues リトライ実 後に 動的にイベントをキャプチャ より信頼性の いイベント処理アプリケーションの構築 Amazon SQS のキューもしくは Amazon SNS のトピックをターゲット すべてのリージョンで利 可能

48 AWS X-Ray (Now GA!) 本番環境の分散アプリケーションの分析とデバッグ アプリのサービスコールグラフを可視化 パフォーマンスのボトルネックとエラーを特定 サービス特有の問題を正確に発 アプリのユーザに対する問題の影響範囲を特定 関数の実 をトレース

49 X-Ray の仕組み リクエストをトレーストレースを記録サービスマップを表 問題を分析

50 X-Ray 例

51 X-Ray 例

52 X-Ray 例

53 X-Ray 例

54 X-Ray 例

55 X-Ray 例

56 X-Ray 例

57 デベロッパーエコシステム 商 製品 Code Libraries Integrations Deployment Monitoring Service Delivery Program

58 デベロッパーエコシステム オープンソース Chalice Framework Serverless Java Container

59 グローバルスケール NEW Lambda は AWS グローバルインフラストラクチャにおいて 主要なリージョンで利 可能です ロンドン ムンバイと GovCloud でも利 可能に!

60 サーバレスはモダンな アプリケーションの 基本的なコンポーネント

61 サーバレスについてもっと学ぶには 2017/6/2 13:20 14:00 D4T7-2 全部教えます! サーバレスアプリのアンチパターンとチューニング 2017/6/2 14:20 15:00 D4T7-3 サーバレスで王道 Web フレームワークを使う 法 2017/6/2 15:20 16:00 D4T7-4 [ タワーズ クエスト ]Serverless 時代のテスト戦略 2017/6/2 16:20 17:00 D4T7-5 もう悩まない!AWS SAM で始めるサーバーレスアプリケーション開発 2017/6/2 17:20 18:00 D4T7-6 サーバーレスアプリケーションのための CI/CD パイプライン構築

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