AWS・GCPのNVMeディスクの性能比較 | CyberAgent Developers Blog
技術本部の柘植です。今回は技術本部サービスリライアビリティグループで１ヶ月間インターン生として参加してくれた漆田さんの記事になります。 はじめに はじめまして。技術本部サービスリライアビリティグループ(以下SRG)の漆田と申します。SRGは大きく4つのチームに分かれており、その中のWIGというチームに、インターン生として1ヶ月間お世話になりました。 唐突に話が変わりますが、ちょうど私がインターンに来た頃に、AWSがNVMeストレージを備えたI3というインスタンスをリリースしました。このようにNVMeを提供するクラウドサービスが増えてくると、各社のディスクの性能やその特徴を基に適切なものを選択したい、という希望がわいてきます。 これに伴い、AWS、GCP、プライベートクラウドの3通りでNVMeストレージの性能を比較することにしました。今回の記事ではその検証結果を報告します。 NVMeって？
システムの一部をAWSからGCPへ Sansanのクラウドアーキテクチャの裏側
システムの一部をAWSからGCPへ Sansanのクラウドアーキテクチャの裏側 名刺データ化システムにおけるAWSとGCPのマルチクラウド活用 2018年11月10日、Sansan株式会社が主催するイベント「Sansan Builders Box」が開催されました。Sansan史上初となるサービス開発に携わるものづくりのメンバーを中心とした本カンファレンスでは、ソフトウェア開発やプロダクトマネジメント、UXデザイン、研究開発など、様々な分野での活動の成果が発表されました。プレゼンテーション「名刺データ化システムにおけるAWSとGCPのマルチクラウド活用」に登場したのは、Sansan株式会社DSOC（Data Strategy & Operation Center）Development Group、インフラエンジニアの大澤秀一氏。名刺データ化システムのアーキテクチャと、AWSからGCPへの
AWS vs GCP vs on-premises CPU performance comparison
Recently I had the chance to participate in a project where we had to evaluate the price/value ratio of different cloud providers and had to compare it to existing on-premises hardware. During our research on the Internet, we found a surprisingly small amount of actual, useful benchmarks when it comes to raw CPU performance, so we decided to make our own. The goal: gather data which can support a
【AWSしかやったことない人向け】AWSとGCPのネットワークの違いを理解してみよう - まーぽんって誰がつけたの？
背景 AWSでVPC作ったりしたことあるけど、GCPやったことないって人は色々違いに戸惑う アカウントの関係性、ネットワークの概念の違いなどを理解したのでまとめた AWSとGCPのアカウントの考え方の違い AWSの場合、ある人間に対して色々なAWSアカウントが付与される。 (人間) -> 個人で発行されたアカウント -> 会社で発行されたアカウント GCPの場合、ある人間は色々なプロジェクトというものに属することができる。 そして、その人間が使うアカウントはGmailとかで使ってるようなGoogleアカウントである。 (人間 with Googleアカウント) -> プロジェクト 会社のやつ -> プロジェクト 何の関係もない個人のやつ GCPの方が始めるのはすごく簡単な気がする。アカウント管理もGoogleアカウントさえやっときゃいいみたいな感じなので、Googleにロックインされる感は
Netflix, Long an AWS Customer, Tests Waters on Google Cloud
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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
GCPとAWSのマルチクラウドで構築する、大規模解析サービスのシステム全体像
大規模解析サービスの構成要素 大規模解析サービスは一般的に、以下の要素から構成されます。 ログ情報等のデータの送信 データの受信 データの保存 保存したデータの解析 解析データの閲覧などができる管理画面の提供 KARTEはユーザのWebアクセスデータをリアルタイムに解析し、アクションまでつなげることができるサービスであり、先ほど説明した5要素は、以下の5種類のコンポーネントによって実現しています。 trackerコンポーネント：エンドユーザで実行されるtracker[1]をエンドユーザに配布するためのコンポーネント trackコンポーネント：エンドユーザからデータを受信するコンポーネント。とくにKARTEでは解析データに基づいてエンドユーザへのアクションを返す役割も持つ dbコンポーネント：解析データなどのさまざまなデータを格納するコンポーネント analyzeコンポーネント：エンドユーザ
請求書からみるAwsとgcpの比較
タイトル：Project calico introduction 講演者：安座間 勇二 アジェンダ： - Project Calicoとは? - Calicoの仕組み - Calicoデータセンターファブリックをどう組むか - Calicoコミュニティについて
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AWSとGCPのマルチクラウドインフラにおけるVPN設計のポイント| PLAID engineer blog