46. サービス開始から9ヶ⽉月でユニークユーザが1,800万⼈人と
急成⻑⾧長するPinterestをAWSのインフラが⽀支える
AWSの利利⽤用:
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:
急成⻑⾧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
ニングコストを⼤大幅に削減
Ca
se
St
ud
y
Sunday, March 3, 13
47. Pinterest事例例:スケールする基盤
Web Application HighCPU EC2 Instance 150台
Servers
• ELBのAPIを利利⽤用して、サーバリソー
スの追加や障害時の切切り離離しを⾃自動化
HighCPU EC2 Instance 35台 HighMemory EC2 Instance 90台
• ビジネスロジック部分をSOA化し、 • DBへのアクセスを軽減させるため、Redis
サービス拡張の柔軟性を確保 とMemcacheを採⽤用
Internal
Cache Servers
Web Services
AmazonS3 File Storage
• 80億オブジェクトで410TBのデー
タを格納
Sharded
Database
Ca
File Storage
se
MySQL Server on EC2 140台
St
• マスター70台/スレーブ70台で、簡単にシャーディングに
ud
よるスケールができるよう、テーブル設計に⼯工夫
y
Sunday, March 3, 13
48. Busy Provisioned
1時間単位でコストコントロール
3つの料料⾦金金オプションでさらなる
コスト削減
5AM 12PM 7PM 2AM
リザーブド& スポット
AWS利用 リザーブド オンデマンド スポット
$52/hr $52/hr
$35/hr $35/hr
$17/hr $17/hr
$0/hr $0/hr
Ca
se
5AM 12PM 7PM 2AM 5AM 12PM 7PM 2AM
St
ud
y
Sunday, March 3, 13
52. クリック⼀一つで複数DCを選択可能
アベイラビリティ
ゾーン A
EC2
任意のゾーンに
分散配置可能
アベイラビリティ
ゾーン B
EC2
S3
データを
3箇所以上に
S3 ⾃自動複製
S3
サーバもデータも、国内の
複数のデータセンターで冗⻑⾧長性を確保
Sunday, March 3, 13
53. 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の利利⽤用:
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を活⽤用し、2010年年にオンラインサービ
スが37倍の成⻑⾧長、2011年年1⽉月には⽉月間200億
リクエスト以上のスケールに対応
Ca
se
St
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Sunday, March 3, 13
67. プロモビデオ作成サービス
トラフィックの急増にも対応
(ピーク時は5000サーバー)
EC2サーバの数
Facebook上での公開
C
as
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St
4/12/2008 4/14/2008 4/16/2008 4/18/2008 4/20/2008
ud
y
Sunday, March 3, 13
68. gumi事例例:AWS運⽤用モデル
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 申請時 公開時
ロードバランサー ロードバランサー
APサーバ
APサーバ
APサーバ c1.xlarge
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
Ca
Cacheサーバ DBサーバ
DBサーバ
se
(マスター)
m1.large (スレーブ)
KVSサーバ m1.large
St
m1.large
APサーバ群を増強し、DBをマルチAZ構成に変更更
ud
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Sunday, March 3, 13
69. gumi事例例:ピーク時のさばき⽅方
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
スケールアウト
APサーバ
c1.xlarge → 60台
m1.large
m2.4xlarge
メモリ 7.5GB
CPU 4ECU メモリ 68GB
スケールアウト スケールアップ CPU 26ECU
Ca
Cacheサーバ DBサーバ
se
DBサーバ
(マスター) (マスター)
m1.large → 4台
St
KVSサーバ m1.large m2.4large
m1.large → 8台
ud
y
Sunday, March 3, 13
71. データドリブン
全てのデータを集め、計測する。
• データを取得できない理由はもはやない
Sunday, March 3, 13
72. ビッグデータの解析もシンプルに実現可能
Glacier S3 分析クラスタ
EC2 Dynamo RDS
Amazon EMR EC2+BI
DB
結果の共有
データ収集 データ保存 データ解析
ビジュアライズ
1 2 3 4
Sunday, March 3, 13
73. オバマ⼤大統領領選挙戦
“ミッションクリティカル”なシステムの基盤として採⽤用
システム要件
• 投票解析データベース
• 寄付受け付け用コールセンターアプリ
• サポーター用プラットフォーム
• barackobama.com ウェブサイト
投票日当日
• その他 200のアプリ
27TBの解析DB
7000人同時通話
計100万コール
C
as
e
50万トランザクション/秒
St
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Sunday, March 3, 13