Terraform v0.8.6とCodeBuildを利用したServerless Frameworkのデプロイ | DevelopersIO
使ってみる 早速使ってみましょう。最終的に以下のような構成になります。 コード 以下で主要なコードを解説していきます。 tf-codebuild-demo/codebuild.tf resource "aws_codebuild_project" "codebuild" { name = "${var.env}-project" service_role = "${aws_iam_role.codebuild.arn}" timeout = 60 artifacts { type = "S3" location = "${random_id.s3.hex}" } environment { compute_type = "BUILD_GENERAL1_SMALL" image = "aws/codebuild/nodejs:7.0.0" type = "LINUX_CONTAINER" e
IaaS/PaaS市場はAWSが40％超のシェアでトップを譲る気配はなし。マイクロソフト、Google、IBMの合計シェアも増加、2016年第4四半期。Synergy Research Group
IaaS/PaaS市場はAWSが40％超のシェアでトップを譲る気配はなし。マイクロソフト、Google、IBMの合計シェアも増加、2016年第4四半期。Synergy Research Group 調査会社のSynergy Research Groupは、2016年第4四半期のIaaS/PaaSのシェアについての調査結果を発表しました。 同社によると、IaaSとPaaSを合計したクラウド市場の大きさは70億ドル（約7700億円）を超過。年率約50％で成長しています。この市場ではAmazon Web Services（AWS）が市場シェアの40％超を確保する巨人として君臨しており、これは1年前とほぼ同じ状況です。 第2位グループを構成するマイクロソフト、Google、IBMの3社は合計で23％のシェアを獲得。これは1年前よりも5％伸びており、少しずつ市場での存在感を高めつつある一方、それ以下
Introducing the Fastly savings calculator
Introducing the Fastly savings calculatorOur CDN can cache more content than traditional solutions (static as well as rapidly changing, “event-driven” content), offloading traffic that would otherwise go to origin, which allows our customers to save on infrastructure costs. But just how big are these savings? To help answer this question at a glance, we recently launched our savings calculator, wh
コラム - グーグルのクラウドを支えるテクノロジー | 第2回 分散型ロードバランサーを実現するMaglev（パート２）｜CTC教育サービス 研修/トレーニング
[IT研修]注目キーワード Python UiPath(RPA) 最新技術動向 Microsoft Azure Docker Kubernetes 第2回 分散型ロードバランサーを実現するMaglev（パート２） (中井悦司) 2016年9月 はじめに 前回のコラムでは、分散型ロードバランサー「Maglev」を理解する準備として、一般的なロードバランサーの動作を解説した上で、「分散処理を実現する上での課題」を説明しました。Maglevは、これらの課題をどのように解決しているのでしょうか? 公開論文「Maglev: A Fast and Reliable Software Network Load Balancer」に基づいて、その仕組みをひも解いていきましょう。 分散型ロードバランサーを実現するポイント 前回あげた課題は、コネクショントラッキングとDSR（Direct Server Ret
第1回 分散型ロードバランサーを実現するMaglev
[IT研修]注目キーワード Python UiPath(RPA) 最新技術動向 Microsoft Azure Docker Kubernetes 第1回 分散型ロードバランサーを実現するMaglev（パート１） (中井悦司) 2016年8月 はじめに みなさん、こんにちは！ グーグルでCloud Solutions Architectとして活動させていただいている中井です。グーグルは古くから、自社サービスの提供に独自のソフトウェア技術を活用してきました。これらの技術の中には、グーグルに所属する研究者の手によって開発されたものもありますが、実は、「Research at Google」というWebサイトでは、これらの研究者が執筆した論文が公開されています。つまり、これらの論文を通して、グーグルの技術が勉強できてしまいます。これはスゴイ！ ―― とは言うものの、いきなり論文を読めといわれても
グーグルのソフトウェアネットワークロードバランサー「Maglev」の仕組み
グーグルのソフトウェアネットワークロードバランサー「Maglev」の仕組み：Google Cloud PlatformのNFV実装 グーグルはソフトウェアネットワークロードバランサー「Maglev」の詳細を現在開催中のNSDI ‘16で発表することを明らかにし、公式ブログでこの技術を解説した。 米グーグルは2016年3月16日（米国時間）、自社で開発したソフトウェアネットワークロードバランサー「Maglev」の詳細を「NSDI '16」で発表することを公式ブログで明らかにした。 NSDI '16は2016年3月16～18日に米カリフォルニア州サンタクララで開催されるシンポジウム「13th USENIX Symposium on Networked Systems Design and Implementation」の略称。グーグルのIaaS（Infrastructure as a Serv
ロードバランサのアーキテクチャいろいろ - yunazuno.log
少し前に，Facebookのロードバランサが話題になっていた． blog.stanaka.org このエントリを読んで，各種Webサービス事業者がどういったロードバランスアーキテクチャを採用しているのか気になったので調べてみた． ざっくり検索した限りだと，Microsoft, CloudFlareの事例が見つかったので，Facebookの例も併せてまとめてみた． アーキテクチャ部分に注目してまとめたので，マネジメント方法や実装方法，ロードバランス以外の機能や最適化手法といった部分の詳細には触れないことにする． 事例1: Microsoft Azure 'Ananta' MicrosoftのAzureで採用されている(いた？)ロードバランサのアーキテクチャは，下記の論文が詳しい． Parveen Patel et al., Ananta: cloud scale load balancing
CrowdWorksデプロイ物語 - クラウドワークス エンジニアブログ
みなさんさようなら，最近デプロイが趣味の@h3_potetoです． この記事は，僕が趣味で改善していたCrowdWorksのデプロイ周りの大改造の歴史を振り返ります．基本的には，デプロイが趣味の方向けの記事です．とても長いです． 手動構築の時代 その昔，CrowdWorksのサーバは手動で構築されていました． 手動でRuby等の設定をいれたサーバを複数台用意し，そこにcapistranoデプロイをしていました． インフラは手動構築だった割に，なぜかBlue/Greenデプロイを実現していました． Blue/Greenの実現方法 まずはじめに， Blueが稼働系 Greenが待機系 です． Blue/Greenデプロイをする際には，Green系にデプロイをして，Blue系と挿げ替え，旧Blue系をそのまま廃棄します． この動作をどこで実現しているかというと，なんとCrowdWorksのアプリ
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