AutoScale × ゲーム ∼運用効率化への取り組み∼

AutoScale × ゲーム
∼運用効率化への取り組み∼
ゲーム事業本部 恋愛ゲームチーム 藤原 涼!
ゲームインフラチーム 本田 恭!
2014年07月18日
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Agenda
∼前半∼
運用効率化に向けたAWS導入背景から運用のお話
∼後半∼
AWSをさらに活用するための技術的なお話
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Agenda
∼前半∼
1:サービスの特徴とシステム
2:AWSの導入に向けて
3:AWSを利用して発生した問題
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自己紹介
藤原 涼 (ふじわらりょう)
-
2012年新卒入社 (3年目)
-
Twitter @megadreams14
AWSを使い始めた日
-
2013年6月17日(月)
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女性向け
「恋愛ソーシャルゲーム」
における導入事例
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恋愛ソーシャルゲームとは
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恋愛ソーシャルゲームとは
華やかで
甘いストーリー
が楽しめる
http://ikemen.cybird.ne.jp/of/play.html
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恋愛ソーシャルゲームとは
アバターなどを
着せ替えて可愛く
コーディネイトできる
http://ikemen.cybird.ne.jp/of/play.html
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恋愛ソーシャルゲームとは
私達が皆様にお約束すること
http://ikemen.cybird.ne.jp/of/message.html
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リリース一覧
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現在提供している恋愛ソーシャルゲーム
イケメン大奥
恋の園
イケメン恋戦
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イケメン夜曲
ロミオと秘密のジュリエット
100日間のプリンセス
もうひとつのイケメン王宮
美男大奧
江戶奇緣
イケメン王宮
真夜中のシンデレラ
イケメン幕末
運命の恋
新章イケメン大奥
禁じられた恋
ラブセン
∼V6とヒミツの恋∼
美男宮殿
月下灰姑娘
한밤중의 신데렐라
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GREE
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特徴
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弊社恋愛ソーシャルゲームの特徴
朝と夜にアクセス上昇
月1回の大きなイベント
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弊社恋愛ソーシャルゲームの特徴
朝と夜にアクセス上昇
通勤通学時間帯・日付変更時に集中
1日のアクセス数の変化
朝
夜
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弊社恋愛ソーシャルゲームの特徴
月1回の大きなイベント
通常の約5倍のアクセス
イベント開始時のアクセス数の変化
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弊社恋愛ソーシャルゲームの特徴
月1回の大きなイベント
アバターの付与
華やかにドレスアップ♪
「100日間のプリンセス◆もうひとつのイケメン王宮」より
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弊社恋愛ソーシャルゲームの特徴
月1回の大きなイベント
アバターの付与
華やかにドレスアップ♪
アバター合成でサーバ負荷
「100日間のプリンセス◆もうひとつのイケメン王宮」より
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システム要件
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弊社恋愛ソーシャルゲームのシステム要件
Webサーバ
Web LoadBarancer
Server
Server
Server
アバター合成サーバ
Image LoadBarancer
Server
Server
Server
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Agenda
∼前半∼
1:サービスの特徴とシステム
2:AWSの導入に向けて
3:AWSを利用して発生した問題
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AWSを使うまでの苦労
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AWSを使うまでの苦労
イベント前のサーバ追加
手動でサーバ追加
サーバの追加に時間がかかる
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AWSを使うまでの苦労
イベント前のサーバ追加
LB
LB
LB
LB
LB
LB
LB
LB
LB
LB
LB
LB
LB
コンテンツ数が多い
LB
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AWSを使うまでの苦労
手動でサーバ追加
事前追加や障害対応
アラートメール
サーバ追加
状況確認
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AWSを使うまでの苦労
サーバの追加に時間がかかる
30分∼2時間程度
サーバ追加
ステータスが変わらない
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AWSを使うまでの苦労
運用上の課題
機会損失
運用コスト
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AutoScale
URL
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AutoScaleとは
サーバの負荷に合わせて
自動でサーバを追加/削除する機能
サーバ負荷
スケジュール
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AutoScaleを利用するには
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AutoScaleを利用するには
サーバ構築の自動化
スケールイン時のデータの扱い
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AutoScaleを利用するには
増えるだけでなく減ることも考慮
セッションデータ
ログファイル
画像ファイル
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AutoScaleを利用するには
サーバ構築の自動化
スケールイン時のデータの扱い
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サーバ構築の自動化
AMIで実現可能・・・だが
AMI
ミドルウェアのインストール
画像ファイル
Apacheの設定
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現在提供している恋愛ソーシャルゲーム
GREE
Mobage
AppStore
Ameba
GooglePlay
GREE
Mobage
AppStore
Ameba
GREE
Mobage
AppStore
GooglePlay
Ameba
GREE
Mobage
AppStore
GooglePlay
Ameba
GooglePlay
dゲーム
設定が異なる複数のAMIが必要
GREE
Ameba
AppStore
GooglePlay
Ameba
AppStore
AppStore
Ameba
Ameba
AppStore
GooglePlay
GooglePlay
AppStore
AppStore
GooglePlay
GooglePlay
AppStore
GooglePlay
GooglePlay
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http://www.techtonet.com/jenkins-continuous-integration/
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サーバ構築の自動化を目指して
Chef導入理由
繰り返し作業を自動化出来る
手動によるミスを無くすことが出来る
サーバごとに設定値を変更出来る
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サーバ構築の自動化を目指して ∼Chefで設定したこと∼
NTPのインストール
ユーザディレクトリの設定
PHPのインストール
全3
PHPパッケージのインストール
yum: epelレポジトリ追加
MySQLクライアントのインストール
yum: remiレポジトリ追加
Fluentdクライアントインストール
yum: tdレポジトリ追加
Apache:インストール
yumのキャッシュをクリア
ZABBIX: agentインストール
swap領域の設定
Chef:knifeコマンドの設定
SELinuxの設定
起動スクリプトの配置
起動スクリプトのデーモン化
ホストの設定
ユーザの作成
sudo権限の設定
ファイアウォールの設定
【AWS】CLIのインストール
【AWS】S3コマンドのインストール
コンパイル系パッケージインストール
mail,sarコマンドなどのインストール
4項
目
【AWS】ディスクパーティションの設定
Apache : virtualhostsの設定
Apache : 起動
ZABBIX: agent起動
Fluentd : td-agent: 起動
gitのインストール
社内gitレポジトリへのアクセス設定
SWFEditorのインストール
Imagickのインストール
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サーバ構築の自動化を目指して ∼Chefで設定したこと∼
NTPのインストール
ユーザディレクトリの設定
yum: epelレポジトリ追加
yum: remiレポジトリ追加
yum: tdレポジトリ追加
PHPのインストール
約20分
全3
PHPパッケージのインストール
MySQLクライアントのインストール
Fluentdクライアントインストール
ZABBIX: agentインストール
swap領域の設定
Chef:knifeコマンドの設定
SELinuxの設定
起動スクリプトの配置
起動スクリプトのデーモン化
ホストの設定
sudo権限の設定
ファイアウォールの設定
【AWS】CLIのインストール
【AWS】S3コマンドのインストール
コンパイル系パッケージインストール
mail,sarコマンドなどのインストール
目
Apache:インストール
yumのキャッシュをクリア
ユーザの作成
4項
【AWS】ディスクパーティションの設定
Apache : virtualhostsの設定
Apache : 起動
ZABBIX: agent起動
Fluentd : td-agent: 起動
gitのインストール
社内gitレポジトリへのアクセス設定
SWFEditorのインストール
Imagickのインストール
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サーバ構築の自動化を目指して ∼Chefで設定したこと∼
NTP
ユーザディレクトリの設定
yum:
yum: remi
yum: td
PHP
約20分
PHP
全3
MySQL
Fluentd
ZABBIX: agent
swap
Chef:knife
SELinux
起動スクリプトの配置
起動スクリプトのデーモン化
ホストの設定
サーバ構築をスピードよく
sudo
ファイアウォールの設定
【
【
目
Apache:
yum
ユーザの作成
4項
コンパイル系パッケージインストール
mail,sar
【
Apache :
Apache
ZABBIX: agent
Fluentd : td-agent
git
社内
SWFEditor
Imagick
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サーバ構築の自動化を目指して ∼Chefで設定したこと∼
イケメン夜曲
ロミオと秘密のジュリエット
イケメン幕末
運命の恋
共通の部分はAMIの中で定義
イケメン夜曲用AMI
イケメン幕末用AMI
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サーバ構築の自動化を目指して ∼Chefで設定したこと∼
GREE
イケメン夜曲
ロミオと秘密のジュリエット
イケメン幕末
運命の恋
イケメン夜曲用AMI
イケメン幕末用AMI
Mobage
AppStore
GooglePlay
Ameba
AppStore
GooglePlay
設定の違いのみをChefで実行
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サーバ構築の自動化を目指して ∼Chefで設定したこと∼
NTPのインストール
ユーザディレクトリの設定
PHPのインストール
全3
PHPパッケージのインストール
yum: epelレポジトリ追加
MySQLクライアントのインストール
yum: remiレポジトリ追加
Fluentdクライアントインストール
yum: tdレポジトリ追加
Apache:インストール
yumのキャッシュをクリア
ZABBIX: agentインストール
swap領域の設定
Chef:knifeコマンドの設定
SELinuxの設定
起動スクリプトの配置
起動スクリプトのデーモン化
ホストの設定
ユーザの作成
sudo権限の設定
ファイアウォールの設定
【AWS】CLIのインストール
【AWS】S3コマンドのインストール
コンパイル系パッケージインストール
mail,sarコマンドなどのインストール
gitのインストール
4項
目
【AWS】ディスクパーティションの設定
Apache : virtualhostsの設定
Apache : 起動
共通28項目
ZABBIX: agent起動
Fluentd : td-agent: 起動
社内gitレポジトリへのアクセス設定
SWFEditorのインストール
Imagickのインストール
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サーバ構築の自動化を目指して ∼Chefで設定したこと∼
NTPのインストール
ユーザディレクトリの設定
yum: epelレポジトリ追加
yum: remiレポジトリ追加
yum: tdレポジトリ追加
PHPのインストール
約5分
全3
PHPパッケージのインストール
MySQLクライアントのインストール
Fluentdクライアントインストール
ZABBIX: agentインストール
swap領域の設定
Chef:knifeコマンドの設定
SELinuxの設定
起動スクリプトの配置
起動スクリプトのデーモン化
ホストの設定
sudo権限の設定
ファイアウォールの設定
【AWS】CLIのインストール
【AWS】S3コマンドのインストール
設定6項目
mail,sarコマンドなどのインストール
コンパイル系パッケージインストール
gitのインストール
社内gitレポジトリへのアクセス設定
SWFEditorのインストール
Imagickのインストール
目
Apache:インストール
yumのキャッシュをクリア
ユーザの作成
4項
【AWS】ディスクパーティションの設定
Apache : virtualhostsの設定
Apache : 起動
ZABBIX: agent起動
Fluentd : td-agent: 起動
+ デプロイ
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サーバ構築の自動化を目指して ∼Chefの実行∼
Chef × AWS
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AutoScale構成図
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AutoScaleを利用した構成図
Elastic Load
Balancing
オンデマンド
オンデマンド
EC2
EC2
各ゾーンに均等にインスタンスを配置
ゾーンA
ゾーンB
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AutoScaleを利用した構成図
Elastic Load
Balancing
オンデマンド
EC2
オンデマンド
オンデマンド
EC2
EC2
オンデマンドインスタンス
Auto Scaling Group
ゾーンA
オンデマンド
EC2
ゾーンB
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AutoScaleを利用した構成図
Elastic Load
Balancing
オンデマンド
オンデマンド
EC2
EC2
CloudWatch
オンデマンド
EC2
CloudWatchでサーバ監視
ゾーンA
オンデマンド
EC2
ゾーンB
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AutoScaleを利用した構成図
アラートを検知
Alarm
Elastic Load
Balancing
オンデマンド
オンデマンド
EC2
EC2
CloudWatch
オンデマンド
EC2
CloudWatchでサーバ監視
ゾーンA
オンデマンド
EC2
ゾーンB
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AutoScaleを利用した構成図
AMIから起動
Alarm
Elastic Load
Balancing
オンデマンド
オンデマンド
EC2
EC2
AMI
CloudWatch
オンデマンド
EC2
CloudWatchでサーバ監視
ゾーンA
オンデマンド
EC2
ゾーンB
Copyright 2014 CYBIRD Co., Ltd. All Rights Reserved.
AutoScaleを利用した構成図
Chefの実行
Alarm
Elastic Load
Balancing
オンデマンド
オンデマンド
EC2
EC2
AMI
CloudWatch
オンデマンド
EC2
CloudWatchでサーバ監視
ゾーンA
オンデマンド
EC2
ゾーンB
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AutoScaleを利用した構成図
2台ずつ追加
Alarm
Elastic Load
Balancing
オンデマンド
オンデマンド
EC2
EC2
EC2
Instance
EC2
Instance
AMI
CloudWatch
オンデマンド
EC2
CloudWatchでサーバ監視
ゾーンA
オンデマンド
EC2
ゾーンB
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AutoScaleを利用した構成図
AutoScaleによる運用が順調にスタート
CPUロードアベレージ
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Agenda
∼前半∼
1:サービスの特徴とシステム
2:AWSを導入に向けて
3:AWSを利用して発生した問題
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AWSを使ってみて
機能とサポート
利便性
オンデマンドの価格
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価格・・・高い問題
ç
Copyright 2014 CYBIRD Co., Ltd. All Rights Reserved.
価格・・・やはり高い問題
リザーブドインスタンス検討
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リザーブドインスタンスとは
予約金を一括で支払うことで、
期間内の時間あたりの料金が安くなる
∼特徴∼
年単位での支払い
インスタンス性能の変更に制約がある
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リザーブドインスタンスとは
予約金を一括で支払うことで、
期間内の時間あたりの料金が安くなる
性能決めつけはリスク
∼特徴∼
年単位での支払い
インスタンス性能の変更に制約がある
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価格・・・やはり高い問題
スポットインスタンス検討
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スポットインスタンスとは
需要と共有のバランスによって
サーバの価格が決まる入札制度
∼特徴∼
約5分の1の価格
必要なときに短時間だけ利用
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スポットインスタンスとは
Instance Type
Availability zone
それぞれ価格が違う
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スポットインスタンスの特徴
1:価格が変動
2:サーバ価格より入札額が低いと
・サーバが落ちる
・サーバが起動しない
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1:価格が変動
需要と供給のバランスで価格が変動
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2:サーバ価格より入札額が低いと落ちる
既にサーバを利用中の場合
入札額
<=
現在のサーバ価格
サーバが落ちる
※自動でサーバが落ちた場合、1時間未満の使用料については課金されない
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2:サーバ価格より入札額が低いと起動しない
これからサーバを利用する場合
入札額
<=
現在のサーバ価格
サーバが起動しない
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スポットインスタンスの特徴
1:価格が変動
2:サーバ価格より入札額が低いと
本番での運用はリスク
・サーバが落ちる
・
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スポットインスタンスの問題点
本番運用での課題
価格高くなる
サーバ落ちる
サーバ起動しない
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CYBIRDが考えたスポットの解決策1
価格情報を監視
ç
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解決策1:価格情報を監視
価格変動の状況を把握する
入札価格の決定
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解決策1:価格情報を監視
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解決策1:価格情報を監視
価格情報を監視・記録
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CYBIRDが考えたスポットの解決策2
スポットとAutoScale
ç
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解決策2:AutoScaleの利用
AutoScaleの利点
設定されたインスタンス起動数を担保する仕組み
入札価格の変更はConfigの変更だけで可能
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解決策2:AutoScaleの利用
LaunchConfig
・インスタンスタイプ
・スポットインスタンス入札額
AutoScalingGroup
・インスタンス起動数
・LaunchConfigの指定
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解決策2:インスタンス起動数を担保する仕組み
AutoScaleの利点
設定されたインスタンス起動数を担保する仕組み
入札価格の変更はConfigの変更だけで可能
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解決策2:インスタンス起動数を担保する仕組み
LaunchConfig
・インスタンスタイプ
・スポットインスタンス入札額
AutoScalingGroup
・インスタンス起動数
・LaunchConfigの指定
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解決策2:インスタンス起動数を担保する仕組み
設定したサーバの起動数に足りていない時
オンデマンド
インスタンス
すぐにサーバ起動
スポットインスタンス
入札後サーバ起動
入札価格足りている
スポットインスタンス
入札価格足りていない
入札待ちが続く
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解決策2:インスタンス起動数を担保する仕組み
設定したサーバの起動数に足りていない時
オンデマンド
インスタンス
すぐにサーバ起動
スポットインスタンス
入札後サーバ起動
入札価格足りている
スポットインスタンス
入札価格足りていない
入札待ちが続く
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解決策2:AutoScaleの利用
AutoScaleの利点
設定されたインスタンス起動数を担保する仕組み
入札価格の変更はConfigの変更だけで可能
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解決策2:AutoScaleの利用
LaunchConfig
・インスタンスタイプ
・スポットインスタンス入札額
AutoScalingGroup
・インスタンス起動数
・LaunchConfigの指定
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解決策2:AutoScaleの利用
AutoScalingGroupの設定
AutoScalingGroup
LaunchConfigA
2台起動
LaunchConfigA
m3.2xlarge
$2.0入札
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解決策2:AutoScaleの利用
AutoScalingGroupの設定
AutoScalingGroup
LaunchConfigA
2台起動
LaunchConfigA
m3.2xlarge
$2.0入札
m3.2xlargeの価格 = $3.0
LaunchConfigAの入札額では入札価格が足りない
ConfigA
入札待ち
ずっと入札を待ち続ける
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解決策2:AutoScaleの利用
AutoScalingGroupの設定
AutoScalingGroup
LaunchConfigB
2台起動
LaunchConfigA
LaunchConfigB
m3.2xlarge
$2.0入札
c3.2xlarge
$3.0入札
c3.2xlargeの価格 = $0.8
サーバが起動できるLaunchConfigBに切り替える
ConfigA
ConfigB
入札中止
新規入札
新規で入札が入る
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解決策2:AutoScaleの利用
AutoScalingGroupの設定
AutoScalingGroup
LaunchConfigB
LaunchConfigA
LaunchConfigB
m3.2xlarge
$2.0入札
c3.2xlarge
無事にサーバ起動
2台起動
$3.0入札
c3.2xlargeの価格 = $0.8
サーバが起動できるLaunchConfigBに切り替える
ConfigA
ConfigB
入札中止
新規入札
新規で入札が入る
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CYBIRDが考えたスポットインスタンス運用
構成図
ç
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AutoScaleを利用した構成図
Elastic Load
Balancing
オンデマンド
オンデマンド
EC2
EC2
オンデマンド
オンデマンド
EC2
EC2
ゾーンA
ゾーンB
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AutoScaleを利用した構成図
スポットインスタンス
AutoScalingGroup
Elastic Load
Balancing
オンデマンド
オンデマンド
EC2
EC2
オンデマンド
スポット
スポット
オンデマンド
EC2
EC2
EC2
EC2
ゾーンA
ゾーンB
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価格・・・高い問題
オンデマンドとスポットの利用比率
オンデマンドインスタンス
スポットインスタンス
1ヶ月の使用時間の比率
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価格・・・高い問題
オンデマンドとスポットの利用比率
3∼4割のコスト削減
オンデマンドインスタンス
スポットインスタンス
1ヶ月の使用時間の比率
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価格・・・高い問題
オンデマンドとスポットの利用比率
3∼4割のコスト削減
オンデマンドインスタンス
スポットインスタンス
1ヶ月の使用時間の比率
Copyright 2014 CYBIRD Co., Ltd. All Rights Reserved.
スポットの利用者が増えた
ç
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スポットの利用者が増えた問題
2013年8月からスポットを利用
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スポットの利用者が増えた問題
価格変動はほとんど無かった
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スポットの利用者が増えた問題
価格変動が激しい
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スポットの利用者が増えた問題
利用者が増えたことで起きた問題
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スポットの利用者が増えた問題
再掲
朝と夜にアクセス上昇
月1回の大きなイベント
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スポットの利用者が増えた問題
通常時のサーバの例
WebServer
オンデマンド
スポット
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スポットの利用者が増えた問題
イベントに備えサーバ追加
WebServer
オンデマンド
オンデマンド
オンデマンド
オンデマンド
スポット
スポット
スポット
スポット
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スポットの利用者が増えた問題
スポットインスタンスの価格上昇
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スポットの利用者が増えた問題
スポットインスタンスの価格上昇
自分たちで価格吊り上げる
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現在取り組んでいること
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現在取り組んでいること
スポットインスタンスConfig切り替え自動化
Copyright 2014 CYBIRD Co., Ltd. All Rights Reserved.
現在取り組んでいること
今出来ていること
スポットの!
価格状況が把握
AutoScaleの!
容易な設定変更
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現在取り組んでいること
やりたいこと
スポットの!
AutoScaleの!
価格状況が把握
容易な設定変更
自動化
Copyright 2014 CYBIRD Co., Ltd. All Rights Reserved.
現在取り組んでいること
1:価格変動のアラートの閾値を設定
2:最適なインスタンス・入札額の選定
3:AutoScalingGroupに適用
Copyright 2014 CYBIRD Co., Ltd. All Rights Reserved.
現在取り組んでいること
1:価格変動のアラートの閾値を設定
安定稼働とコスト最適化を目指す
3:
Copyright 2014 CYBIRD Co., Ltd. All Rights Reserved.
AWSのAutoScale
AutoScale
スポットインスタンス
様々なツールと組み合わせることで!
ニーズに合ったソリューションを構築
運用コスト削減
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ここからは!
より技術的なお話
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Agenda
∼前半∼
運用効率化に向けたAWS導入背景から運用のお話
∼後半∼
AWSをさらに活用するための技術的なお話
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Agenda
∼後半∼
1:アバター合成サーバの負荷対策
2:ログ収集の効率化
3:まとめ
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自己紹介
本田 恭 (ほんだ たかし)
-
2012年新卒入社 (3年目)
-
Twitter @Altsencturely
好きなAWSのサービス
-
S3
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Agenda
∼後半∼
1:アバター合成サーバの負荷対策
2:ログ収集の効率化
3:まとめ
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アバター合成サーバの
負荷対策
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恋愛ソーシャルゲームとは
アバターなどを
着せ替えて可愛く
コーディネイトできる
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アバター画像の基本的な仕組み
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ない
ある
画像の存在確認
画像の存在確認
画像の生成
(ImageMagick)
画像のレスポンス
画像のレスポンス
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これまでの環境
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これまでの環境
Image Image Image
NAS
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これまでの環境
サーバ間で同じ画像は作成されない
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AWSのAutoScale運用を行う場合
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AWSの場合1
Image Image Image
S3
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AWSの場合1
・S3のマウント先への書き込みに時間がかかる
・サーバ高負荷時にマウントが外れる
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AWSの場合1
・
S3のマウントはNASの様にいかない
・サーバ高負荷時にマウントが外れる
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AWSの場合2
画像Aリクエスト
Image LoadBarancer
1
2
Image
Image
画像A
画像Aが
ないので作成
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画像を余分に作成することの問題点
サーバを増やしても負荷が減らない
CPUロードアベレージ
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画像を余分に作成することの問題点
安定運用できない
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安定運用のために
アバター合成サーバの安定運用
¦¦
合成の回数を減らす
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安定運用のために
アバター合成サーバの安定運用
¦¦
合成の回数を減らす
サーバ間で画像ファイルを共有
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http://shoreditchworks.com/sw/wp-content/uploads/2013/10/orange-ant-glusterfs.png
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GlusterFSとは
マスターレスな分散ファイルシステム
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マスターレスとは
特定のサーバに依存しないクラスタ構成
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マスターレスとは
nodeA
ノード間で同期
nodeB
nodeC
GlusterFS-Cluster
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マスターレスとは
nodeA
単一障害点が存在しない
ノード間で同期
nodeB
nodeC
GlusterFS-Cluster
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AWS上でGlusterFSの構築手順
1. ルート以外のパーティションでEBSをマウント
2. GlusterFSのクラスタ構築 (peer probe)
3. ファイルシステムを構築
4. 作成したファイルシステムをマウント
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AWS上でGlusterFSの構築手順
1. ルート以外のパーティションでEBSをマウント
2. GlusterFSのクラスタ構築 (peer probe)
3. ファイルシステムを構築
4. 作成したファイルシステムをマウント
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クラスタ構築
nodeA
172.31.0.1
nodeB
172.31.0.2
nodeC
172.31.0.3
GlusterFS-Cluster
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クラスタ構築
nodeB
172.31.0.2
nodeA
172.31.0.1
nodeC
172.31.0.3
追加
peer probe
GlusterFS-Cluster
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クラスタ構築
nodeB
172.31.0.2
nodeA
172.31.0.1
nodeC
172.31.0.3
追加
peer probe
クラスタのメンバが追加する
GlusterFS-Cluster
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peer probeの違い
GlusterFSのクラスタのメンバ(nodeAまたはnodeB)が
メンバ追加コマンドを実行
# gluster peer probe nodeC
または
# gluster peer probe 172.31.0.3
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peer probeの違い
# gluster peer status
Number of Peers: 2
!
Hostname: nodeB
Uuid: xxxxxxxx-xxxx-xxxx
State: Peer in Cluster (Connected)
!
Hostname: nodeC
Uuid: xxxxxxxx-xxxx-xxxx
State: Peer in Cluster (Connected)
Number of Peers: 2
!
Hostname: 172.31.0.2
Uuid: xxxxxxxx-xxxx-xxxx
State: Peer in Cluster (Connected)
!
Hostname: 172.31.0.3
Uuid: xxxxxxxx-xxxx-xxxx
State: Peer in Cluster (Connected)
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AutoScale時のpeer probe
AWSだとIPが自動で割り当てられる
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AutoScale時のpeer probe
AWSだとIPが自動で割り当てられる
サーバを一意に特定できるホスト名の方が管理しやすい
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AutoScale時のpeer probe
AWSだとIPが自動で割り当てられる
サーバを一意に特定できるホスト名の方が管理しやすい
# gluster peer probe HOSTNAME
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GlusterFS構築の注意点
1. GlusterFSのクラスタの生きているノードが クラスタに追加
2. IPアドレスではなくホスト名を使用
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AutoScaleに対応させるためには
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GlusterFSのAutoScale対応
1. GlusterFSのクラスタの生きているノードの自動判別
2. クラスタ内での自動名前解決
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クラスタの自動構築
nodeB
172.31.0.2
nodeA
172.31.0.1
nodeC
172.31.0.3
追加
peer probe
GlusterFS-Cluster
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クラスタの自動構築
nodeA
172.31.0.1
nodeB
172.31.0.2
nodeC
172.31.0.3
GlusterFS-Cluster
1. SSH
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クラスタの自動構築
nodeA
172.31.0.1
nodeB
172.31.0.2
nodeC
172.31.0.3
2. peer probe
GlusterFS-Cluster
1. SSH
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GlusterFSのAutoScale対応
1. GlusterFSのクラスタの生きているノードの自動判別
2. クラスタ内での自動名前解決
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案1 GlusterFSのステータスを使う
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GlusterFSのステータスを使う
# gluster peer status
Number of Peers: 2
!
Hostname: nodeB
Uuid: xxxxxxxx-xxxx-xxxx
State: Peer in Cluster
(Connected)
!
Hostname: nodeC
Uuid: xxxxxxxx-xxxx-xxxx
State: Peer in Cluster
(Connected)
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GlusterFSのステータスを使う
gluster-peer-status
B?
e
d
no
?
C
e
nod
・・・
ホスト名がわからない
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案1 GlusterFSのステータスを使う
名前解決されていないため構築できない
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案2 AWS APIを使う
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AWS API
1. 情報取得
・・・
http://cdn.blog.celingest.com/wp-content/uploads/2013/09/aws-s3-512x215.png
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AWS API
・・・
2. SSH
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AWS API
3. 情報取得
・・・
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AWS API
・・・
peer probe
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AWS API
・・・
名前解決出来ていない
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案2 AWS APIを使う
不完全なクラスタが構築される
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その他の案
•
Chef Server API
!
•
Zabbix API
!
•
内部DNS
http://recipe.kc-cloud.jp/wp-content/uploads/2013/04/20130405_02_01.gif
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単一障害点を作ってしまう
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GlusterFSのAutoScale対応
1. GlusterFSのクラスタの生きているノードの自動判別
2. クラスタ内での自動名前解決
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GlusterFS
1. GlusterFS
自動判別
GlusterFSのクラスタ内で完結
2. クラスタ内での自動名前解決
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SERF
http://pocketstudio.jp.s3.amazonaws.com/log3/wp-content/uploads/2013/11/serf-logo.png
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Serfとは
マスターレスなクラスタ構成
ゴシッププロトコル
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Serfのクラスタ
nodeA
172.31.0.1
nodeB
172.31.0.2
nodeC
172.31.0.3
$ serf join nodeA
Serf-Cluster
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Serfのクラスタ
nodeA
172.31.0.1
nodeB
172.31.0.2
nodeC
172.31.0.3
自分からクラスタに参加できる
$ serf join nodeA
Serf-Cluster
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ゴシッププロトコルとは
member-join
nodeA
nodeB
nodeC
Serf-Cluster
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ゴシッププロトコルとは
member-join
nodeA
nodeB
nodeC
Serf-Cluster
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ゴシッププロトコルとは
nodeA
nodeB
nodeC
Serf-Cluster
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ゴシッププロトコルとは
伝播して同じ状態に
nodeA
nodeB
nodeC
Serf-Cluster
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クラスタ内の名前解決を自動化
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Serfで自動名前解決
クラスタメンバ情報で生存確認
$ serf members
nodeA 172.31.0.1:7946
nodeB 172.31.0.2:7946
nodeC 172.31.0.3:7946
alive
alive
alive
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Serfで自動名前解決
member-join
$ serf members
nodeA 172.31.0.1:7946
nodeB 172.31.0.2:7946
nodeC 172.31.0.3:7946
alive
alive
alive
/etc/hosts
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Serfの便利な点
member-join
$ serf members
nodeA 172.31.0.1:7946 alive
nodeB
172.31.0.2:7946
alive
クラスタ内の名前解決の自動化
nodeC 172.31.0.3:7946 alive
/etc/hosts
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Serfのクラスタをマスターレスに構築
Copyright 2014 CYBIRD Co., Ltd. All Rights Reserved.
Serfのクラスタをマスターレス
serf-members
172.31.0.1
172.31.0.2
172.31.0.3
172.31.0.4
http://s3-blog.the-new-it.com.s3.amazonaws.com/wp-content/uploads/2014/01/WPandS3Logos.png
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Serfのクラスタをマスターレス
172.31.0.1
172.31.0.2
172.31.0.3
172.31.0.4
serf-members
serf-members
nodeA 172.31.0.1:7946
nodeB
nodeC
nodeD
alive
172.31.0.2:7946 alive
172.31.0.3:7946 alive
172.31.0.4:7946 failed
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Serfのクラスタをマスターレス
172.31.0.1
172.31.0.2
172.31.0.3
172.31.0.4
$ serf join nodeA
Copyright 2014 CYBIRD Co., Ltd. All Rights Reserved.
Serfのクラスタをマスターレス
172.31.0.1
172.31.0.2
マスターレスにクラスタ構築
172.31.0.3
172.31.0.4
$ serf join nodeA
Copyright 2014 CYBIRD Co., Ltd. All Rights Reserved.
S3を使う理由
S3の耐障害性
!
最大 99.999999999% の耐久性と 99.99% の可用性
安定してどこからでも使える
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Serf × S3
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クラスタの名前解決
クラスタの追加/削除時に/etc/hostsが
修正されメンバ間は名前解決可能
Copyright 2014 CYBIRD Co., Ltd. All Rights Reserved.
GlusterFSのAutoScale対応
1. GlusterFSのクラスタの生きているノードの自動判別
2. クラスタ内での自動名前解決
Copyright 2014 CYBIRD Co., Ltd. All Rights Reserved.
GlusterFSのAutoScale対応の仕組み
Copyright 2014 CYBIRD Co., Ltd. All Rights Reserved.
nodeA
nodeB
nodeC
GlusterFS-Cluster
Serf-Cluster
Copyright 2014 CYBIRD Co., Ltd. All Rights Reserved.
serf-members
nodeA
nodeB
nodeC
Serf-Cluster
Copyright 2014 CYBIRD Co., Ltd. All Rights Reserved.
nodeA
nodeB
nodeC
$ serf join nodeB
serf-members
Serf-Cluster
nodeA
nodeB
172.31.0.1:7946
172.31.0.2:7946
alive
alive
Copyright 2014 CYBIRD Co., Ltd. All Rights Reserved.
member-join
member-join
member-join
nodeA
nodeB
nodeC
Serf-Cluster
Copyright 2014 CYBIRD Co., Ltd. All Rights Reserved.
nodeA
nodeB
nodeC
GlusterFS-Cluster
Serf-Cluster
Copyright 2014 CYBIRD Co., Ltd. All Rights Reserved.
1. SSH
2. peer probe
nodeA
nodeB
nodeC
GlusterFS-Cluster
Serf-Cluster
Copyright 2014 CYBIRD Co., Ltd. All Rights Reserved.
serf-members
nodeA
nodeB
nodeC
GlusterFS-Cluster
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GlusterFSのマスターレスな構築
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GlusterFS × Serf × S3
http://www.gluster.org/images/antmascot.png
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AutoScaleに対応
Webサーバと同じ様にスケールアウト
GlusterFSの導入
ファイル共有により無駄なアバター合成
削減し負荷の軽減
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Agenda
∼後半∼
1:アバター合成サーバの負荷対策
2:ログ収集の効率化
3:まとめ
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ログ収集の効率化
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http://excalemedia.s3.amazonaws.com/wp-content/uploads/2014/02/fluentd2.png
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なぜFluentdを使うの?
AutoScaleだと
サーバが削除された時ログも消える
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Fluentdの要件
Fluentdの運用を出来るだけ楽に
!
中継サーバのリソースを十分に使う
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Server
Server
Server Server
Fluentd Fluentd Fluentd Fluentd
タイトル毎のVPC
Elasticsearch
Redshift
分析用VPC
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Server
Server
Elasticsearch
Server Server
Fluentd Fluentd Fluentd Fluentd
Fluentd
中継
タイトル毎のVPC
Redshift
Fluentd
中継
分析用VPC
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Server
Server
Elasticsearch
Server Server
Fluentd Fluentd Fluentd Fluentd
Fluentd
中継
タイトル毎の
Redshift
Fluentd
中継
分析用VPC
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https://blog.linode.com/wp-content/uploads/2014/01/docker.png
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Server
Server
Elasticsearch
Server Server
Fluentd Fluentd Fluentd Fluentd
Fluentd
中継
タイトル毎のVPC
Redshift
Fluentd
中継
分析用VPC
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Server
Server
Server Server
Fluentd Fluentd Fluentd Fluentd
Fluentd
中継
タイトル毎の
Fluentd Fluentd Fluentd
中継
中継
中継
分析用VPC
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Server
Server
Server Server
Fluentd Fluentd Fluentd Fluentd
Fluentd
中継
タイトル毎のVPC
Elasticsearch
Redshift
Fluentd Fluentd Fluentd
中継
中継
中継
分析用VPC
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Fluentd × Docker × Jenkins
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運用効率化
JenkinsでFluentdの増減を管理
リソースの活用
中継サーバのリソースを無駄なく利用
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One more thing…
Docker
Chef
Serverspec
Vagrant
JMeter
JMeter
負荷
JMeter
http://tctechcrunch2011.files.wordpress.com/2010/07/github-logo.png
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まとめ
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AWSの価値とは
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AWSの機能を使えばやりたいことが簡単にすぐに導入できる
試験的・部分的な利用から本番運用まで
幅広い利用をサポート
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APIを使って自分たちの体制に合わせて最適化可能
海外等の普段手が回らない部分までカバー
運用コスト削減
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AWSが私達にくれたもの
すべての開発者が、
するキモチのような
心やすまる運用を。
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