itpro expo版「データセンター視点で比較したクラウドの内側」
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ITpro EXPO 2009で行った30分の講演のスライドです。 講演の動画は、2009年12月10日に「ITpro EXPOバーチャル『クラウド・フェスタ』」で公開しますので、よろしければご覧下さい(http://special.nikkeibp.co.jp/ts/article/0ia0/104160/)TRANSCRIPT
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データセンター視点で比較したクラウドの内側
日経コンピュータ編集部
中田 敦
ITpro EXPO 2009 クラウドスペシャル 2009年10月30日
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講演者
中田 敦(なかだ あつし)
「日経コンピュータ」編集部所属
1998年4月 日経BP社入社、「日経レストラン」編集部に配属
2000年9月 ITニュースサト「BizTech」編集部に異動
2002年10月 「日経Windowsプロ」編集部に異動
2006年1月 ITニュースサト「ITpro」編集部に異動
2008年4~6月 米国でクラウド・コンピューテゖング事情を取材
2008年10月 「日経コンピュータ」編集部に異動
2009年4月 「クラウド大全」刊行
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日経コンピュータのクラウド担当
2009年7月8日号
2008年11月15日号
2009年4月29日号
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日経コンピュータのクラウド担当
日経BP社発行
2520円Amazon
Salesforce.com
Windows Azure
楽天、Yahoo!
全部入ってます
中田も
執筆しています
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Googleは異形のメーカー
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一番お伝えしたいこと
クラウド・コンピューテゖングの
「導入目的」は
コスト削減
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一番お伝えしたいこと
クラウド・コンピューテゖングの
「導入目的」は
コスト削減
ではない
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問題意識
デスクトップ検索 Web検索
Outlook 2007 Gmail
カーナビ Google Maps
RSSリーダー Googleリーダー
Windowsフォトギャラリー Picasa Webゕルバム
ユーザーはなぜクラウド・コンピューティングのサービスを使うのか?
(誤解) Webブラウザで使えるから(誤解) 安価だから
(正答) クラウドが提供するゕプリケーションの方が高速だから
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「サーバーで動かすソフトウエゕ」のどこがいいのか?
例えば
Gmail
●巨大な容量無料版でも最低5Gバト
●高速な検索どんなに大量にメールがあっても1~2秒で検索
●どこからでも使えるWebブラウザ携帯電話機
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「サーバーで動かすソフトウエゕ」のどこがいいのか?
例えば
Google Maps
●巨大な容量全世界の地図全世界の航空写真主要都市の街頭写真
●高速な検索全世界の地図を1~2秒で検索
●どこからでも使えるWebブラウザ携帯電話機
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「サーバーで動かすソフトウエゕ」のどこがいいのか?
●2000年代後半
「パソコン」以外でも、ゕプリケーションが利用可能に
ご存じApple「iPhone」
タッチパネルでGoogle Mapsが利用可能
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ソニーとJR東日本の共通点は?
VAIO X発売
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ソニーとJR東日本の共通点は?
運行情報
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ソニーとJR東日本の共通点は?
一番大事なときに
負荷に耐えきれなくなって
Webサトがダウンしたこと
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一方「Animoto」の場合
●Animotoとは?
ユーザーが投稿した写真と音楽を組み合わせて、ミュージックビデオ風の動画を作成するゕプリケーション
2008年4月にFacebookにゕプリケーションを公開。
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Amazon EC2のメリットは「スケール」
RightScale BlogAnimoto’s Facebook scale-uphttp://blog.rightscale.com/2008/04/23/animoto-facebook-scale-up/
Facebookにゕプリケーションを公開しただけで、ユーザー数が3日間で2万5000人から25万人に急増したが、サーバー台数を50台から4000台にまで拡張させたので、まったく事なきを得た
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グーグルのPaaSGoogle App Engine
米国大統領府(ホワトハウス)が2009年3月に解説した「Open for Questions」
2日間で・10万件の質問・360万件の投票
が押し寄せた!
ピーク時は毎秒600クエリ以上を処理
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Salesforce.comのPaaSForce.com
Webブラウザだけで「フォームゕプリケーション」が開発できる「Force.com Builder」
すごく賢いMicrosoft
Access!!
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なぜクラウドの性能が高いのか?
クラウドには
大量のサーバーが
あり
大量のサーバーで
並列分散処理をしているから
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Googleは異形のメーカー
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サーバー生産台数・世界3位
New York Times 2006年7月3日「A Search Engine That's Becoming an Inventor」Google was the world's fourth-largest maker of computer servers, after Dell, Hewlett-Packard and I.B.M.
New York Times 2006年7月3日
Dell、Hewlett-Packard、IBMに続いて「台数ベースで世界4位」
日本の経営雑誌「FACTA」2009年9月号「スマートグリッド」でも出し抜かれる日本
--傍聴し続けるグーグルは自社サーバーを内製化している。生産台数で見ればグーグルは世界3位のサーバーメーカーになる
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Googleは異形のメーカー
英Financial TimesのRichard Waters記者が公開した3月6日のブログ
------------------米Microsoft ResearchのトップであるRick Rashid氏によれば、全世界で出荷されるサーバーの20%を、ごく少数の企業が購入している。Microsoft、Google、Yahoo!、Amazon.comだ。------------------
4社で150万台のサーバーを1年で購入?
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世界のンターネットトラフゖックの6%はGoogle
NANOG(北米ネットワーク・オペレーターズ・グループ)での発表(米Arbor Networks調べ)
http://www.nanog.org/meetings/nanog47/abstracts.php?pt=MTQ1MyZuYW5vZzQ3&nm=nanog47
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ネタ本はThe Datacenter as a Computer
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GoogleのトップエンジニゕによるThe Datacenter as a Computer
Luiz André Barroso氏http://www.barroso.org/GoogleのDistinguished Engineer
Urs Hölzle氏Googleのデータセンター運営担当副社長「Google's First vice presidenf otengineering」
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Googleは2005年11月からコンテナ型データセンターを運用
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2005年時点からサーバーを自作
米CNET NEWS 2009年4月1日から引用「Google uncloaks once-secret server」
ノートPCのように「12V」のバッテリーを内蔵
Pentium 4世代のマザーボード?
↓
つまり2005年から、サーバーを自作している(今はどうなってるんだろう……)
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Google曰く
コンピュータとはもはや
ピザボックス でも
冷蔵庫 でもない!
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ピザボックス
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冷蔵庫
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The Datacenter as a Computer
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分散処理ソフトウエゕもすべて自作
独自に建造したデータセンター
分散ロックシステム
Chubby
分散フゔルシステム
Google File System(GFS)
並列プログラミングモデル
MapReduceキー・バリュー型データストゕ
BigTable
プログラミング言語
Sawzall
グーグルプラットフォーム
Web検索 ログ解析 GmailGoogle Maps
ゕプリケーションサービス
論文:Interpreting the Data: Parallel Analysis with Sawzall(2005年)
論文:MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters(2004年)
ホワトペーパー:The Datacenter as a Computer. An Introduction to the Design of Warehouse-Scale Machines(2009年)
論文:Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data(2006年)
論文:The Google File System(2003年)
論文:The Chubby lock service for loosely-coupled distributed systems(2006年)
論文:Failure Trends in a Large Disk Drive Population(2007年)
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ソフトウエゕによる耐障害性対策しか使わない
ハードウエゕによる耐障害性対策
・プロセサの多重化・RAIDによるミラーリング、パリテゖ付きストラピング
▼ハードウエゕ投資の高騰▼ハードウエゕ利用率の低下▼消費電力効率の低下
ソフトウエゕによる耐障害性対策
・サーバーのクラスタリング・データのレプリケーション
△低価格ハードウエゕが利用可能△ハードウエゕ利用率の向上△運用の効率化
(故障したサーバーは交換するだけ)▼ソフトウエゕの複雑化
その結果
その結果
「いくらRAIDでデゖスクを冗長化しても、電源装置やストレージ装置のOSなどが『単一障害点』として残る」
「MTBF(平均故障間隔)が30年(30年に1年か故障しない)というサーバーがあったとしても、それが1万台あれば1日に1台は故障が起きる」
複雑化するソフトウエゕは自社開発でカバー
「The Datacenter as a Computer」におけるグーグルの主張
![Page 34: ITpro EXPO版「データセンター視点で比較したクラウドの内側」](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022051312/545cedd4b1af9f460a8b48c6/html5/thumbnails/34.jpg)
ソフトウエゕによる耐障害性対策
GFS
データ
Map処理
データA
Map処理
データA
Map処理
データA
Reduce処理
データB
Reduce処理
データC
抽出結果
抽出結果
抽出結果
コピー
集約
GFS
データ
計算結果
計算結果
Map処理ではデータ抽出を行う Reduce処理
では計算を行う
保存
「関数型言語のゕデゕ」を拝借して開発した「MapReduce」の仕組み
![Page 35: ITpro EXPO版「データセンター視点で比較したクラウドの内側」](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022051312/545cedd4b1af9f460a8b48c6/html5/thumbnails/35.jpg)
めざせサーバー1000万台データセンター1000カ所
![Page 36: ITpro EXPO版「データセンター視点で比較したクラウドの内側」](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022051312/545cedd4b1af9f460a8b48c6/html5/thumbnails/36.jpg)
めざせサーバー1000万台データセンター1000カ所
Google Spannerの目標
想定サーバー台数 100万~1000万台(106 to 107)
想定ストレージ容量 最大1エクサバト(1018バト)
想定データセンター数 世界中に100~1000カ所
想定クラゕント数 10億クラゕント(109台)
![Page 37: ITpro EXPO版「データセンター視点で比較したクラウドの内側」](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022051312/545cedd4b1af9f460a8b48c6/html5/thumbnails/37.jpg)
世界中に広がるデータセンターが実現するもの
「データはヨーロッパで2カ所、米国で2カ所、ゕジゕで1カ所保存」
→大規模自然災害に強い→大規模停電に強い→テロリストによる攻撃にも強い→世界中から利用可能
→誰もが世界中にサービスを提供可能(via Platform as a Service)
![Page 38: ITpro EXPO版「データセンター視点で比較したクラウドの内側」](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022051312/545cedd4b1af9f460a8b48c6/html5/thumbnails/38.jpg)
GoogleからAmazon、Microsoftへ
第一世代グーグル
第二世代ゕマゾン
第三世代マクロソフト
ソフトウエア名GFS、MapReduce、BigTable
データ分散方式マスター・スレブ方式
データの保存先ハードデゖスク中心
ソフトウエア名Amazon Dynamo
データ分散方式コンシステントハッシング
データの保存先メモリー中心ハードデゖスク併用
ソフトウエア名Windows Azure
データ分散方式分散ハッシュテーブル
データの保存先メモリー中心ハードデゖスク併用
開発時期:1998年~実用時期:2000年代初期~
開発時期:2000年代前半実用時期:2007年~
開発時期:2006年~実用時期:2009年末~
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米Yahoo!本社のコンテナ型データセンター
海上輸送などに使用する国際規格の幅8フゖート(2メートル44センチ)、長さ40フゖート(12メートル20センチ)のコンテナ
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米Yahoo!本社のコンテナ型データセンター
コンテナの壁に沿って、サーバーがギッシリと詰め込まれています
![Page 41: ITpro EXPO版「データセンター視点で比較したクラウドの内側」](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022051312/545cedd4b1af9f460a8b48c6/html5/thumbnails/41.jpg)
米Yahoo!本社のコンテナ型データセンター
ラックとラックの間にある銀色の箱は「ラジエター」。中に水が循環する細いパプが張り巡らされています。中にある大きなフゔンで風を起こして、サーバーが発する熱を流し込み、ラジエターの中を流れる水によって熱を冷やす仕組み
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米Yahoo!本社のコンテナ型データセンター
コンテナには水を供給・排出するホースが合計2本接続されています。導入された水によってサーバーの熱を冷やし、温まった水がコンテナ外に排出される仕組み
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コンテナ型データセンターの規模
米SGI「ICEcube」の仕様(コンテナ1台当たり)
サーバー台数 最大2400台
プロセッサ数 最大4800個
プロセッサコゕ数 最大2万2400個
ストレージ容量 最大11ペタバト
水の温度 セ氏18度
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Microsoftの場合
シカゴの最新鋭データセンター
コンテナ
200台
サーバー台数
約50万台
![Page 45: ITpro EXPO版「データセンター視点で比較したクラウドの内側」](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022051312/545cedd4b1af9f460a8b48c6/html5/thumbnails/45.jpg)
Microsoftの場合
シカゴの最新鋭データセンター
コンテナ
200台
112台
サーバー台数
約50万台
22万4000台(コンテナのみ)
「Data Center Knowledge」より引用
![Page 46: ITpro EXPO版「データセンター視点で比較したクラウドの内側」](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022051312/545cedd4b1af9f460a8b48c6/html5/thumbnails/46.jpg)
データセンターの規模を測る単位とは?
データセンターの規模は………
![Page 47: ITpro EXPO版「データセンター視点で比較したクラウドの内側」](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022051312/545cedd4b1af9f460a8b48c6/html5/thumbnails/47.jpg)
データセンターの規模を測る単位とは?
データセンターの規模は………
分かってない人:サーバー設置台数を言う
分かってる人 :データセンターの総消費電力を言う
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シカゴデータセンターの規模感
•60Mワット(PUE = 1.2 → IT機器の消費電力は50Mワット)
シカゴDCの消費電力
•110億円(東京電力/家庭用電力の場合)、10~20億円(シカゴの場合)
50Mワットの年間電気料金
•30~40万台(コンテナ=20万台、その他=10~20万台?)
Microsoftのシカゴ・データセンター
•55万300台(ノークリサーチ調査)
日本のPCサーバー出荷台数(2007年度)
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Microsoftの場合
「第4世代データセンター」構想
コンテナを全面採用もはや「建屋」すら無い
2008年12月に発表
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業界の主導権はメーカーからサービス事業者へ
日経コンピュータ2009年7月8日号クラウドコンピューテゖング8つの新しい真実
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その影響はSalesforce.comにも
•最近、ンフラストラクチャを全面刷新した。かつてはSun Microsystemsの「SunFire
E25K」という最大112プロセッサの非常に巨大なサーバーを使用していた。E25Kを8台
も所有し、とても高価だった。しかし現在はデルの「PowerEdge 1950」に移行した。
Intel Nehalemは大変なコスト削減になったし、それでいて高速だ。私はこれが、業界の
総合的なトレンドだと感じている。皆、よりコモデゖテゖなハードウエゕに移行している。
これはとても大きな変化だ。
Salesforce.com CTO パーカー・ハリス氏
![Page 52: ITpro EXPO版「データセンター視点で比較したクラウドの内側」](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022051312/545cedd4b1af9f460a8b48c6/html5/thumbnails/52.jpg)
その影響はSalesforce.comにも
• 我々は現在、ドキュメントはコモデゖテゖ・ハードウエゕ
に保存している。これはある意味、Googleにとても似て
いるやり方だ。我々は今、巨大なスケールのデータボ
リュームを検証中で、Oracle Databaseではない別の、ク
ラウドベースの並列処理技術を採用したストレージを活用
できないか考えている。「Hadoop」のようなものだ。
Salesforce.com CTO パーカー・ハリス氏
![Page 53: ITpro EXPO版「データセンター視点で比較したクラウドの内側」](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022051312/545cedd4b1af9f460a8b48c6/html5/thumbnails/53.jpg)
その影響はSalesforce.comにも
• もしかしたら将来、Oracleが(我々のデータセンター内
から)無くなるかもしれない。5年や10年後には、クラ
ウド・ベースのデータベースシステムの時代が到来する
だろう。クラウドベース・データベースは、今日のやり
方、OracleやIBMなどのやり方とは大きく異なる。今は、
革命的な変化が起きている。
Salesforce.com CTO パーカー・ハリス氏
![Page 54: ITpro EXPO版「データセンター視点で比較したクラウドの内側」](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022051312/545cedd4b1af9f460a8b48c6/html5/thumbnails/54.jpg)
その影響はSalesforce.comにも
• Salesforce.comのような巨大なクラウド事業者が、そ
の問題を解決するかもしれないし、データベース事業者
やその他の事業者が解決するかもしれない。
Salesforce.com CTO パーカー・ハリス氏
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結論
• ネットワークでサービスが利用できれば「クラウド」ではない
• 分散処理、並列処理の時代がついにやってきた
• 安価なハードウエゕ、自前で作ったソフトウエゕがIT業界を支配する
以上、ありがとうございました