AWS 導入事例：任天堂株式会社、株式会社ディー・エヌ・エー | AWS
全世界同時リリースする『マリオカート ツアー』の DB に Amazon Aurora を採用 高い品質が求められるゲーム配信基盤の運用工数を、大幅に削減 世界的ゲームメーカーである任天堂株式会社。2015 年ごろからスマートデバイス向けゲームアプリの開発をスタートした同社は、株式会社ディー・エヌ・エー（以下、DeNA）との協業により、全世界で 4 憶ダウンロードを超える『Super Mario Run』、『ファイアーエムブレム ヒーローズ』、『どうぶつの森 ポケットキャンプ』などにおいても、ゲームサーバーを含む各種機能を AWS 上に構築・運用してきました。2019 年に『マリオカート ツアー』をリリースするにあたり、データベースとして Amazon EC2 上で運用する MySQL から Amazon Aurora を採用。ユーザーが快適にプレイするために必要なパフォーマンスとスケーラ
AWSネットワーク料金についてまとめてみた（2020年1月） - 本日も乙
先日、このようなツイートをしたところ想像以上の反響がありました。せいぜい10いいねつけばいいかなって思っていたのですが、1,000いいね以上もついてかなり吃驚しています。 AWSのネットワーク・データ転送料金がひと目で分かる図を作った。Direct ConnectとGlobal Acceleratorは描ききれんかった･･･ pic.twitter.com/97RM8fxgbe— shu1 (@ohsawa0515) 2020年1月30日 twitter.com ありがたいことにフィードバックをいただきましたし、この図だけでは説明できないことも多くあったので、図の修整と補足についてブログ記事にしました。なお、この内容は2/29 技術書典8に頒布する「AWSコスト最適化入門」の一部を転載したものです。 おことわり データ転送料金 Amazon VPC AWS VPN AWS Transit
AWS Lambdaの裏側をなるだけ詳しく解説してみる - Sweet Escape
AWS Lambdaの環境がどのようになっているか、ユーザが用意したLambdaファンクションがどんな感じで実行されるかってあたりを可能な限り詳しく説明したいと思います。 はじめに 大前提 コールドスタート/ウォームスタート コントロールプレーン/データプレーン アイソレーション AWS Lambdaのコンポーネント群 同期実行かつ初回呼び出し（コールドスタート）、もしくはスケーリング 同期実行かつ再利用（ウォームスタート） 非同期実行 スケールアップ エラーハンドリング リトライ その他 ネットワーク まとめ はじめに この投稿は2020年9月29日の21時から開催予定のイベント（ライブストリーミング）で話す内容です。 serverless-newworld.connpass.com もし間に合えば、かつ時間があればぜひライブ配信のほうにも参加ください。 （2020.09.30 upda
AWSの膨大で複雑なサービス群をすべて「たった1行」で説明していくとこうなる
AmazonのクラウドサービスであるAWSは、コンピューティングやデータベース、ストレージなど、膨大で複雑なサービスで構成されています。こうした豊富なサービス群をうまく組み合わせて利用する「ビルディングブロック」がAWSのメリットでもありますが、サービス数が多すぎてなかなか全体像を把握できないのも事実。フリーランスのエンジニアでありコンサルタントでもあるジョシュア・テイセン氏が自身のブログで、AWSのすべてのサービスを「たった1行」で説明しています。 Amazon Web Services https://adayinthelifeof.nl/2020/05/20/aws.html テイセン氏によると、Amazon Dashboardから利用可能なAWSのサービスは記事作成時点で163あるとのこと。そのすべてを正確に理解する必要はありませんが、基本を押さえておくことはいいことであり、問題の
AWS Graviton2 – Perspectives
Disclaimer: The opinions expressed here are my own and do not necessarily represent those of current or past employers. Recent CommentsRaffaele Santopaolo on David Patterson Retires After 40 YearsJames Hamilton on Seagate HAMRTom Davies on Seagate HAMRMatt on Seagate HAMRJames Hamilton on Seagate HAMRMatt on Seagate HAMRJames Hamilton on Cost of Power in Large-Scale Data CentersChris K. on Cost of
AWS Lambda CI/CD俺的ベストプラクティス - くりにっき
Lambdaで動くアプリやフレームワークの事例はよく見るのですが、LambdaのCIやCDにしやすさに主眼をおいた紹介はあんまり見ないので現時点での自分のベストプラクティスのメモです tl;dr; このエントリで書いていること Lambdaをデプロイするのに肝になること デプロイしやすさに着眼したフレームワーク紹介 論外 コンソールからアップロードする できなくはないがかなり厳しい Terraform Apex 8/12 17:20追記 実用レベル Serverless Framework AWS SAM native extension問題と戦う Amazon LinuxのEC2インスタンス内でビルドする Amazon Linux互換のDockerイメージを使う Serverless Frameworkのプラグインを使う ライブラリをインストールするジョブとデプロイするジョブを分ける 【
AWSにおける形式手法 - masateruk’s blog
AWSにおける形式手法の記事（https://lamport.azurewebsites.net/tla/formal-methods-amazon.pdf）を読んだ。特に重要だと思われる示唆を3つあげると以下の通り。 産業界では長年形式手法は多大な工数をかけて比較的容易なコードの断片を検証するというイメージがあったが、これはまったくの誤り。現実の問題に適用可能である アマゾンでは10の現実のシステムに適用して、すべてで効果が得られた。難解なバグの発見したり、正当性を犠牲にすることなく確信を持って最適化を施せた 7つのチームでTLA+を使用。エンジニアは2−3週間で学習することができる 以下は、読んでいる途中で書きだした要点。 AWSでは2011年以降形式仕様とモデル検査を使用している 複雑な分散システムを検証するにあたって、従来の手法 ― 設計レビュー、コードレビュー、静的解析、ストレス
時系列データベースという概念をクラウドの技で再構築する - ゆううきブログ
サーバ監視サービスMackerelにおいて開発中の、高解像度・長期間のサーバメトリック収集を実現するための新しい時系列データベースDiamondを紹介します。具体的には、Amazon ElastiCache、Amazon DynamoDB、Amazon S3を組み合わせ、Amazon Kinesis StreamsとAWS Lambdaによりコンポーネント間を接続した、階層構造のデータストアアーキテクチャの設計と実装を解説します。 2018/06/05 追記: この記事の内容をWSA研#2でより一般的なアーキテクチャレベルでの貢献として書き直しました。 サーバレス時代におけるヘテロジニアス時系列データベースアーキテクチャ - ゆううきブログ はじめに 先日開催されたAWS Summit Tokyo 2017にて、「時系列データベースという概念をクラウドの技で再構築する」というタイトルで登壇
AWS でいままで起きた大規模障害を振り返る - Qiita
目的 2017/3/1 に us-east-1 の S3 大規模障害がありました。過去にもいくつか発生しているのと、いつ使っているリージョンで同じ事態が起きてもおかしくないと思い、これを機に過去どのような障害があったのか遡って調べました。 所感 毎年どこかのリージョンで大規模な障害が起きている ap-northeast-1 で起きていないのはたまたま、運がいいだけ AWS は復旧時間の改善・可用性向上に全力を尽くしているものの、未知の障害はいつかどこかで起きるもの ステータスダッシュボードは時に嘘をつく クラウドシェアトップである AWS はインターネット全体の SPOF になりつつある Chaos Monkey の思想は必須 報告書読むの面白い AWS の中身がすこし透けて見えてきます 前回データセンターについて調べたことが役に立った AWS のデータセンターに侵入する（妄想で） - Q
S3のデータをAmazon Athenaを使って分析する | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ S3のデータをAmazon Athenaを使って分析する Amazon Athenaは対話型クエリサービスで、標準的なSQLを使ってAmazon S3の直接データを直接分析することを簡単にしてくれます。Athenaはサーバレスなので、インフラを構築したり管理する必要はなく、今すぐにデータ分析を始めることができます。Athenaはデータをロードしたり、複雑なETL処理をする必要すらありません。S3に保存されているデータに直接クエリすることができます。 Athenaは、クエリを実行する際に分散SQLエンジンのPrestoを利用しています。また、テーブルを作成、削除、変更、パーティションするためにApache Hiveも利用しています。Hive互換のDDL文や、ANSI SQL文をAthenaクエリエディタ内で書くことができます。複雑なJOINやウ
AWSのオートスケールとなかよく付き合う
YAP(achimon)C::Asia Hachioji 2016 mid
The Epic Story of Dropbox's Exodus From the Amazon Cloud Empire
Half-a-billion people stored files on Dropbox. Well, sort of. Really, the files were in Amazon’s cloud. Until Dropbox built its own. And threw the switch. If you're one of 500 million people who use Dropbox, it's just a folder on your computer desktop that lets you easily store files on the Internet, send them to others, and synchronize them across your laptop, phone, and tablet. You use this fold
Completing the Netflix Cloud Migration - About Netflix
Yury Izrailevsky Vice President, Cloud Computing and Platform Engineering Our journey to the cloud at Netflix began in August of 2008, when we experienced a major database corruption and for three days could not ship DVDs to our members. That is when we realized that we had to move away from vertically scaled single points of failure, like relational databases in our datacenter, towards highly rel
新卒インフラエンジニアを育成した話 | 外道父の匠
お久しぶりでございます。諸事情によって半年近くも息を潜めていましたが、また継続的なアウトプットをしていきたいと思います。あうとぷっとあうとぷっと。 昨年からAWSに触り始めて、少しずつ研究して、今年から本番運用を開始できています。なので、そっち方面が多くなりそうなのですが、その一発目として昨年にAWSを軸に新卒インフラエンジニアを育成してみた話を書いてみます。 経緯 ウチでは一般的な新卒採用を行っています。内定が出て、入社後はエンジニアも一定期間の研修を受けて、そして配属されることになっています。 私は稀に、キャリアプランによっては内定した段階の子との面談を組まされるのですが、その時点でインフラエンジニアになるという断固たる決意を持っていて、研修の段階に入っても意志は変わらなかった野郎がいたのでインフラ部隊に入れることにしました。しましたといっても普通は、配属は本人の希望以外に人事部判断や
Amazon Machine Learning – Make Data-Driven Decisions at Scale | Amazon Web Services
AWS News Blog Amazon Machine Learning – Make Data-Driven Decisions at Scale Today, it is relatively straightforward and inexpensive to observe and collect vast amounts of operational data about a system, product, or process. Not surprisingly, there can be tremendous amounts of information buried within gigabytes of customer purchase data, web site navigation trails, or responses to email campaigns
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Amazon Compares 64-core ARM Graviton2 to Intel's Xeon
Introducing CloudMapper: An AWS Visualization Tool
GitHub - atlassian-archive/localstack: ⚠️ **Note**: This repository is no longer actively maintained (see README below) ⚠️
秒間数万のログをいい感じにするアーキテクチャ
The Top 100 Java Libraries in 2018 - Based on 277,975 Source Files | OverOps Blog
