AWSとマイクロソフトとグーグルのクラウド、38項目で徹底比較
出所：Gartner「Magic Quadrant for Cloud Infrastructure as a Service, Worldwide」 大手クラウドサービスの競争が激しさを増している。米アマゾン ウェブ サービスの「Amazon Web Services（AWS）」、米マイクロソフトの「Microsoft Azure」、米グーグル（Google）の「Google Cloud Platform（GCP）」という3強だ。米調査会社ガートナーによるIaaS（インフラストラクチャー・アズ・ア・サービス）の市場分析を見ても、3社がずぬけている。AWSでは2018年に「大阪ローカルリージョン」を、GCPは2019年に「大阪GCPリージョン」を開設する予定であるなど、日本向けのサービス強化も相次ぐ。 クラウド市場をけん引するAWSの勢いは衰えをみせない。2017年度の売上高は175億ドル
マネーフォワードの子会社MF KESSAIが選択したアーキテクチャ
Rails Developers Meetup 2018
AWSとGCPを運用してみてわかったこと | CyberAgent Developers Blog
はじめまして。 アドテクスタジオ インフラエンジニアの村井翔太朗(@Show_murai)です。 本記事は CyberAgent Developers Advent Calendar 2017 の 8 日目の記事となります。 私はアドテクスタジオのインフラ横断組織のCentral Infrastructure Agency(以下CIA)に所属しています。 CIAからアドベントカレンダーには6人参加しているので、 是非他のメンバーの記事も合わせてお読み下さい。 アドテクスタジオではパブリッククラウドのメインストリームの2つである、 Amazon Web Service(以下AWS)とGoogle Cloud Platform(以下GCP)を主に利用しています。 はじめに この記事を書こうかと思ったモチベーションとしては、 アドテクスタジオで利用しているパブリッククラウドとしてAWS、GCPを
AWSとGCPのマルチクラウドインフラ検証の進め方
今回はGCPでの検証を行った際の進め方について説明していきます。インフラを作り込みすぎずに検証したことで、早めに想定外のボトルネックに気
可用性とどう向き合うべきか、それが問題だ : CRE が現場で学んだこと | Google Cloud 公式ブログ
この『CRE が現場で学んだこと』シリーズでは前回、ロード シェディングという手法で「成功による障害」を切り抜ける方法について紹介しました。これに対して素晴らしいフィードバックをたくさんいただきましたが、その中に、いかにして数値を事業目標と結びつけるべきかという質問がいくつかありました。 そこで今回は、最初の原理に立ち戻り、そもそも成功とは何を意味するのかを追究し、実際にシステムが成功しているかどうかを把握する方法について考えてみたいと思います。 成功の前提となるのは可用性です。可用性のないシステムは機能を実行できませんし、最初の段階で失敗します。では、可用性とは一体何なのでしょうか。まずはこの言葉を定義しなくてはなりません。 可用性とは、システムが意図した機能をある時点で実行できるかどうかということです。可用性の測定はレポーティング ツールとして活用されるほか、過去の可用性を見ることで、
SLO、SLI、SLA について考える : CRE が現場で学んだこと | Google Cloud 公式ブログ
前回の『CRE が現場で学んだこと』シリーズでは、システムの可用性を担保するにあたってターゲットとする正確な数値をいかにして割り出すか、ということについてお話ししました。このターゲットをシステムのサービス レベル目標（SLO）と呼びます。 今後、システムが十分な信頼性を保って稼働しているか、またシステムにどんな設計やアーキテクチャの変更が必要かについて議論する際は、システムが継続的に SLO を満たしているという枠の中で語る必要があります。 SLO の適合性は直接測定することが可能です。システムにおいて精査が成功した頻度で計るのです。これをサービス レベル指標（SLI）といいます。システムが過去 1 週間 SLO を満たしつつ稼働していたかどうかを評価する場合に、SLI からサービスの可用率を把握するのです。定められた SLO を下回っているとなれば問題があるということですから、他の場所に
Googleのインフラ技術から考える理想のDevOps
デブサミ2017で発表予定の資料です。 http://event.shoeisha.jp/devsumi/20170216 2017/02/14 ver1.0 公開
機械学習とデータ分析を支えるAWSとGCPを利用したマルチクラウドアーキテクチャのお話 - ZOZO TECH BLOG
はじめに こんにちは、CTOの今村です。 先日弊社のiQONが3年連続でGoogle Play「2016年ベストアプリ」に選ばれました。また、今回ベストイノベーティブ部門の大賞を受賞しました。 イノベーティブ部門ということなので、Androidアプリの品質だけでなく、アプリの中にある様々な機能の技術的な取り組みも評価してもらった背景があるのかなと個人的には感じています。 さて、ちょうど先日Minami Aoyama Night #1にて、弊社のデータまわりのアーキテクチャについてお話させていただく機会がありました。 今回は2016年12月時点での、機械学習とデータ分析を支えるAWSとGCPを利用したマルチクラウドアーキテクチャについて紹介したいと思います。 最近のデータまわりの取り組み 今年になってからVASILYは過去のテックブログでも紹介したように、データまわりの取り組みを一層強化して
運用フェーズにおけるGCPとAWSの違いについて - Qiita
Google Cloud Platform(2) Advent Calendar 2016 8日目を担当するk-bataです。 Qiitaへ投稿するのは初めてで読みづらい点もあるかと思いますが、最後までお付き合いくださいませ。 今年になってGCPの東京リージョンが発表され、AWSにしか関心がなかった自分がGCPを触ってみたところ、非常に使いやすいと感じました。 特に運用フェーズではGCPの方が使いやすいと感じるところがありましたので、AWSと比較しながら紹介したいと思います。 対象となるかた AWSでたくさんのアカウント（VPC）を管理しているインフラ担当 GCPに興味はあるが、運用で楽できるのか不安に思っている方 ハードウェアメンテナンスで仮想マシンが停止しない AWSで１００台以上のインスタンスを運用していると、月に一度はどこかの仮想マシンがメンテナンス再起動の必要に迫られます。 AW
GCP エッジキャッシュ - Qiita
Google Cloud Platformにはエッジキャッシュの機能がある。 あんまりDocumentにも乗ってないので、今回はエッジキャッシュを紹介します。 エッジキャッシュの特徴 エッジキャッシュはGoogleが利用しているキャッシュサーバに、自分のGCP上のコンテンツも乗せることができる機能です。 GCPのキャッシュサーバは全世界にあるため、日本だけで無く、海外も視野に入れたサービスでも有効です。 特徴 すさまじいキャパシティ とっても安価 キャッシュサーバの管理はGoogleで行ってくれる上に、すさまじいキャパシティを誇り、google.co.jpが落ちるぐらいのトラフィックが来ない限りは、問題ないとまで言われています。 料金も非常に安く、うまく使えば課金額を1桁減らしてくれます。 注意点 アクセス制御は使えない キャッシュに乗っている時間はベストエフォート キャッシュを明示的に消
Autoscaling groups of instances | Compute Engine Documentation | Google Cloud
Send feedback Autoscaling groups of instances Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. Managed instance groups (MIGs) offer autoscaling capabilities that let you automatically add or delete virtual machine (VM) instances from a MIG based on increases or decreases in load. Autoscaling helps your apps gracefully handle increases in traffic and reduce cos
Google Cloud SQL 2nd Generation Proxy接続する - 続 カッコの付け方
8月下旬、 Google Cloud SQL 2nd Generation がGAとなりました。すでに検証はしていますが、今回は Cloud SQL Proxy を中心に書きます。 iga-ninja.hatenablog.com Cloud SQL Proxy とは？ 前回の記事でも記載しましたが、Cloud SQL への接続は全てグローバルIPアドレス となります。これに嫌悪するひとは多いと思いますが、この点はどうすることも出来ません。で、GCEのVMからアクセスする場合、は2つの方法どちらかをとることになります。 特定IPアドレスからのみアクセスを受け付ける(グローバルIPのみローカルIPは意味ない) Cloud SQL Proxy を使う 1を採用したでも、GCEの特定VMからのみだときまっていたり、スケールアウトは考える必要がなく、固定台数でのみサービスする場合は、あまり問題はあ
Google Cloud SDKのインストールと認証の設定について - TASK NOTES
BigQuery を始めるにあたって Google Cloud SDK も必要になったのでインストールから認証までをまとめました。AWS CLI を使ったことがあると何となく感覚的に分かりやすいと思います。 Google Cloud SDKのインストール Google Cloud SDK とは Google Cloud Platform プロダクト関連のコマンドラインツールを一つにまとめたもので AWS CLI のようなものです。昔は単体でインストールする必要があったようです。 Google Cloud SDKをインストールします。途中で確認や入力を求められますので青色で注釈いれてます。 Cloud SDK — Google Cloud Platform $ curl https://sdk.cloud.google.com | bash % Total % Received % Xfer
Quickstart: Install the Google Cloud CLI | Google Cloud CLI Documentation
To download the Linux archive file, run the following command: curl -O https://dl.google.com/dl/cloudsdk/channels/rapid/downloads/google-cloud-cli-481.0.0-linux-x86_64.tar.gz Refer to the table above and replace google-cloud-cli-481.0.0-linux-x86_64.tar.gz with the *.tar.gz package name that applies to your configuration. To extract the contents of the file to your file system (preferably to your
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AWS vs GCP 今から作る ならどっちがいいの!?
Caching overview | Cloud CDN | Google Cloud
一から学べる Google Cloud Networking リファレンス ガイド
GitHub - MisaKondo/devfest: https://googledevjp.blogspot.jp/2016/09/devfest-2016.html の資料置き場
About VM metadata | Compute Engine Documentation | Google Cloud
gcloud | Google Cloud CLI Documentation