Google Cloud Platform (GCP)の基本的なクラウドデザインパターン(CDP)を学習します。
クラウドとは、ネットワーク越しに別の場所にあるコンピュータ資源をサービスとして提供する形式で、現在さまざまなサービスに活用されています。クラウドデザインパターンとは、そういったクラウド利用する際のメリットや発生する問題の解決方法のパターンになります。
このコースを通して、クラウドデザインパターンについて、またGoogleCloudPlatformにおけるクラウドデザインパターンのうち基本的なパターン、実践的なパターン、ビックデータを活用したパターン等を学習していきます。
※Google Cloud Platform (GCP)については、下記の授業をご参照ください。
Google Cloud Platform 入門
▪︎1回目(CDPの基本)の見どころ
1回目ではそもそも「クラウドデザインパターンとは」という話から、GCPにおける5つの基礎パターンについて利点から注意事項まで幅広く解説していきます。
5つのパターンに関しては、非常に簡単にサーバーのデータのバックアップを取ることができる「Snapshotパターン」について、現状のサーバーと同じ構成・設定でサーバーを複製することができる「Stampパターン」について、サーバスペックを上げるための「Scale Upパターン」について、同等スペックのサーバーを複数並べ高トラフィックのリクエストを処理する「Scale Outパターン」について、いつでも好きなタイミングで必要なだけ容量を確保可能にする「Ondemand Diskパターン」について解説していきます。
GCPにおけるデザーンパターンがまとまった書籍は、2017年現在ほとんどありません。注目の授業の始まりです。
▪︎2回目(実践的パターン)の見どころ
第2回目は「実践的パターン」についての紹介です。
まずは「Multi-Serverパターン」について。
システムやサイトの可用性を高めるためには、余分なサーバ機器やロードバランサー等が必要になります。
オンプレミスで実現するためには、ロードバランサー自体が高価であったり、クラスタ構成を組んだりなど難易度が高くなり構築費用もかかる等、コスト面での検討が必要になります。GCPの「Multi-Serverパターン」を利用すると、安価で済むだけではなく、google.comと同等の性能や可用性を持った仮想ロードバランサーを利用することが出来ます。デモでは、リージョンをまたいだロードバランサーの実装方法を解説いただきます。
次は「Floating-IPパターン」について。
サーバーをメンテナンスしたり、スペックを変更する際、サーバーを再起動する必要がありますが、出来る限り停止時間は短くしたいところです。オンプレミスでは、サーバー停止前に代替機を用意し停止後IPアドレスを切り替えることで、元のサーバーに成り代わって処理を行いますが、GCPにおいてIPの付け替えはコマンドで数秒で実現可能になります。サーバーからスナップショットを取ってスペックを変更し、サーバーを起動しIPアドレスを付け替えるという作業をスムーズに行うことができます。デモを交えて先生に解説いただきます。授業では利点や注意事項も詳しくお話ししていきます。
次は「Direct-Hostingパターン」について。
静的サイトだけどデータ量が多かったり、アクセス急増に対応する場合、マシンの増設が間に合わなかったり、管理が大変になったりする課題があります。とはいえ、事前にサーバーを増やしておくとコストが合わない等の問題もあります。GCPでの解決パターンとしては、クラウドストレージである「Google Cloud Strage」を利用することで、独自ドメインでWebサイトのホスティングサーバーとして使用することができます。これにより、ハイパースケーラブル且つ、ほぼ無限のデータ容量のサイトホスティングが可能になります。このパターンについても実際の画面を見せながら解説していきます。
最後は「GAE-Hostingパターン」について。
これは、Wordpressのように完全に静的ではないが、簡単に利用できるCMSでユーザ自身がコンテンツの登録等を出来るようにしたいが、スケーラブルで運用負担を限りなく少なく自動運転させたい場合、さらにOSの管理をせずDirect-Hostingでは賄えないようなケースで利用するパターンになります。
GCPでは、GAEを活用することでほぼ無制限のスケーラビリティを持ちつつ、利用した分だけインフラ費用を支払う形で、さらに非常にセキュアな環境のインフラを利用できます。このパターンは先生の1番のおすすめで必見です。
▪︎3回目(ビッグデータ活用パターン)の見どころ
第3回は「ビッグデータ活用パターン」についての紹介です。
まずは、フルマネージドのDWHであるBigQueryを活用してビックデータ分析を行うことができ「Storage BQパターン」について。
次はオンラインのUIの裏側をGAEで構築しDateStoreを活用することでBigQueryのレスポンスと課金の問題を抑えることができるという「GAE Cached BQパターン」。
次は、Stackdriverを使うことで簡単に、複数のサーバーのログを同じDWHへ流し簡単に解析ができる「Log Aggregationパターン」について。
最後は、IoTやキャンペーン受付等、データ量が不明瞭な場合に、Pub/Sub、DataFlow、BigQueryなどを組み合わせることで、利用した分だけの費用負担でサービス構成をすることができる「Pipeline Processingパターン」について。
どのパターンもデモを交えてわかりやすく解説いただけるのと、注意事項も含めて丁寧に解説いただきますので、安心です。
また最後は、全3回の総復習もありますので、全13種類のパターンを再度一緒に振り返っていきましょう。
GCPにおけるクラウドデザインパターンを基礎から学習したいインフラエンジニアの方。