Japan 公式ブログ
Google の企業向けソリューションに関する公式な情報やユーザーの事例などを、いち早く皆さんにお届けします。
[GCP] モバイル アプリ 事業者向けのビッグイベント「 Google for モバイル アプリ」を開催
2015年1月23日金曜日
Google は、モバイル アプリ ビジネスを牽引するビジネスリーダーを対象にしたイベント「Google for モバイルアプリ 〜 Google と切り開くアプリビジネスの未来」を 2015 年 2 月 25 日 (水) 六本木アカデミーヒルズにて開催します。
本イベントでは、Google Cloud Platform を活用したモバイル アプリのデベロップメントのみならず、デザインやディストリビューションといった観点からも含めた、Google が考えるアプリ ビジネスの未来についてご紹介します。また、今後アプリ ビジネスで生き抜くために必要なエッセンスを Google ならではの包括的な視点でお届けいたします。
イベント概要
【イベント名】Google for モバイル アプリ ~ Google と切り開くアプリ ビジネスの未来
【日程】 2015 年 2 月 25 日 (水)
【時間】 開場: 9:30 開演: 10:00
【会場】 六本木アカデミーヒルズ 49F
イベントの詳細は
こちら
基調講演には、Google Cloud Platform Product Management ディレクターであるグレッグ ディミチュリが登壇し、『モバイル アプリを支える Google Cloud Platform のビジョンと展開について』をお話します。午後からのブレイクアウト セッションでは、GCP や Google Maps for Work チームからは次のようなトピックをご用意しています。
Google スケールで実現するグローバルなアプリ基盤
コンテナ技術と Google Compute Engine で実現するクラウド時代のアプリ実行環境
モバイル アプリ企業の Google Cloud Platform 活用事例
Maps API で、かしこく地図アプリを開発しよう
モバイル KPI 分析の新標準 〜 Fluentd + Google BigQuery
その他のセミナーについては
こちら
をご覧ください。
参加お申し込み方法
参加をご希望される方は、こちらの
イベントサイト
よりお申し込みください。
[GCP] データサイエンティストが起こす、社会的なインパクト。Google Cloud Platform で 24 時間の Bayes Impact ハッカソン
2015年1月16日金曜日
24 時間で世界を良くすることができますか?昨年の 11 月の Bayes Hack データサイエンスチャレンジで 39 チームがその課題に取り組みました。
Bayes Impact
は Y Combinator 支援による非営利組織として、影響の大きい社会的問題に対するデータサイエンスによる解決を行うプログラムを実施しています。優れたデータサイエンティストがゲイツ財団、ジョン ホプキンス、ホワイトハウスといった市民団体や非営利組織による問題解決を援助する 12 ヶ月 のフルタイム研究奨励制度に加え、年次の 24 時間ハッカソンを開催することで、データサイエンティストとエンジニアが一緒に社会的問題に取り組める機会を作っています。
政府や非営利組織から出された 20 個のチャレンジから始め、シリコンバレーのトップデータサイエンティストから選ばれたチームが、利用可能なデータと彼らの技能を使って、社会的問題の中でも緊急の問題に対する最も効果的な方法を探しだします。
Google Cloud Platform (GCP)
は、このイベントに協賛し、各チームに $500 の Google Cloud スターターパッククレジット、そして優勝したチームには $100,000 分の Google Cloud Platform クレジットを賞品として提供しています。
大量のデータと 24 時間しかないという制約の中で、各チームは テラバイト級の情報から素早く考察を得るため、
Google Compute Engine (GCE)
や
BigQuery
のようなツールの力を使い、人々の生活に意味のある効果を持つ方法を探します。
優勝したチームは、5 人のベイエリアのデータサイエンティストからなるチームでした。彼らはデータに対する手腕と GCP クレジットを利用し、アダルトエスコート ウェブサイトに投稿された電話番号とテキストのパターンを解析し売春組織を特定しました。GCE ノードで構成されたクラスターを使い、非営利団体の Thorn から提供されたデータを処理し、38,600 の電話番号をインデックス化し、ヒューリスティックなフレーズ一致の手法を組み合わせ、アメリカ国内の 143 個もの異なるネットワークやセルを検出しました。
優勝したチームのリーダーだった Peter Renhardt がその時の状況を教えてくれました。「もしこのデータ処理にラップトップを使うなら 76 日はかかったでしょうね。ここに GCP クレジットを使うべきところだと思ったわけです。とりあえず コンソールから GCE インスタンスへ SSH でアクセスするまでは特に何の迷いもなく行えましたね。その後は、イメージを使って直ぐに 10 インスタンスを起動させ、ほんの 30 分程で何もないところから高性能クラスターを構築するところまでもっていけました。」
「GCP によってインフラの整備に無駄に時間を取られることがなかった。それで参加者は直ぐに動き出しアプリケーションへフォーカスすることができたようです。」と Bayes Impact の代表である Paul Duan は総括してくれました。
推定として、毎年 10 万人から 30 万人の子どもたちがアメリカ国内で商業的性的搾取のリスクにさらされ、100 万人の子どもたちが国際的な性的人身売買によって搾取されています*。優勝した
チームの仕事
は、Bayes Impact の 1 プロジェクトとして組み込まれ、拡張されていく予定です。
企業は、データ集約型の困難な問題に対し素早く回答を得るために、データサイエンスと Google のビッグデータツールを使い始めています。Bayes Impact と Google は、人とテクノロジが社会的な問題に対して取り組むと何が可能になるのかを示すために、これからも共同して取り組んでいきます。
*U.S. Department of State, The Facts About Child Sex Tourism: 2005.
[GCP] MITx では、Google Compute Engine 上で Akselos を実行し工学シミュレーションに活用
2015年1月13日火曜日
橋や建築物、航空機のような生活に欠かせない基盤の設計や評価。これをエンジニアが高度なシュミレーションソフトウェアを使って実現できるプラットフォームである Akselos の
Google Cloud Platform
活用事例をご紹介します。
大きなオフィスビルにいるときや、巨大な橋をドライブしているときを想像してください。こんなに大きな建造物がそこに何事もなく存在し続けている、それを可能にしている仕事をしている人がいる、そんな想像をする機会は少ないですよね。
幸運にも私たちがそういった想像をする必要がないのは、建造物が実際に作られる前に、設計上の無数の課題をエンジニアが解決しているからです。例えば梁はどのくらいの太さが必要なのか、異なる建材が時間経過でどう風化していくのか。そして幸運にもエンジニアは
Akselos
のようなソフトウェアを使って課題解決に取り組めます。そして今、MIT のオンライン講義「Elements of Structure」の受講生ならば、世界中の誰でもこのソフトウェアを使えるのです。
Google Compute Engine
(GCE) 上で動作している Akselos は、複雑な構造物の大規模なシミュレーションをソフトウェアで実現します。大きな橋でも安心して渡れる理由です。
コンピューターによるシミュレーションは、現代エンジニアリングの鍵と言えます。現在、業界の中で標準として使われている手法は有限要素解析 (FEA) と呼ばれるものですが、大規模な 3D FEA を行うには莫大な計算量が必要となります。実際問題、橋や建築物、港湾施設、海洋構造物、航空機といった巨大な構造物を 3D で詳細にモデリングするには FEA では現実的ではないこともあります。こういったシミュレーションでは RAM が多く要求され、デスクトップ ワークステーションの RAM では足りないこともあります(テラバイト以上必要なことも)。仮に RAM が足りていたとしても、数時間から数日の計算時間が必要です。時間が貴重であるなら、大規模のシミュレーションをするには 3D FEA では遅すぎるのです。
Akselos は、高度なシミュレーションをより早く、簡単な利用を
目指しています
。過去十数年かけて MIT や他の欧米の大学で開発された新しいアルゴリズムを使うと、大規模であれば FEA の 1000 倍以上の速さで処理しながらも、極めて詳細なシミュレーションが可能です。結果を速く得られることは現場では非常に重要です。重要な箇所には数百回、数千回のシミュレーションを重ね、検証することがエンジニアにとって必要だからです。例えばあらゆる動作周波数下でのガス タービンの振動特性の解析も、Akeselos を使えば、こういった調査を一日で終えられます。
Akeselos では、各シミュレーション モデルは数百から数千のコンポーネントで構成されます。それぞれのコンポーネントには、様々な特性(密度や強度等)や形状(長さ、湾曲率、き裂深さ)が含まれ、ワンクリックで変更できるようになっています。この巨大なデータを扱うために Akselos を Google Cloud Platform 上で動作させ、 Google のストレージ ソリューションと、スケール用に Replica Pools も活用しています。
Akselos の最初の Google Compute Engine への採用は、MIT 機械系学科の上級講師 Dr. Simona Socrate が、
エデックスの構造解析コース
2.01 受講生のために、より早いシミュレーション技術を導入したことがきっかけです。Dr. Socrate は、講義の中で生徒が構造力学における微細影響を双方向に視覚的に探求できるように、ウェブ ブラウザーで動くシミュレーション アプリケーションを導入したかったのです。これまでにも他のシミュレーション ツールを大学の講義で導入しようとしてきたものの、大概が生徒とって使い方をマスターするには複雑すぎてうまくいかなかったのです。
Dr. Socrate の方針に従い Akselos は、講義が有意義なものになるように、いくつもの WebGL ブラウザー アプリケーションを開発してきました。講義に登録している 7,500 人の受講生に対応するために、シュミレーションのバックエンド部分は GCE 上に配置しています。そして 99.9% のアップタイムで、1 時間あたり 15,000 回のシミュレーションの要求に耐えるようにテストをしてきた結果、4ヶ月のコースの間もシュミレーションは障害なく GCE で動作し続け、生徒からも高評価を受けました。
エデックスでの開発と並行して、Akselos はクラウド ベースのシミュレーション プラットフォームを公開し、今や大きくなりつつある世界中のエンジニアの
コミュニティ
で利用されています。Akselos は、可能な限り多くの人々にパワフルなシミュレーション技術を提供し、様々なエンジニアリング分野でのデザインと分析のワークフローを強化することを目指しています。Akselos は、GCE に設置されたソフトウェアを利用して、すべてのエンジニアがより早く簡単に、より詳細なシミュレーションができるよう日々進歩しています。
[GCP] Google Cloud Platform が支える、新感覚リアルタイム RPG ユニゾンリーグ - 株式会社エイチームの GCP 導入事例
2014年12月16日火曜日
スマートフォンでゲームをする人なら「
レギオンウォー
」や「
ダークサマナー
」というタイトルの RPG で、実際に遊んだことがある人、あるいは今も熱中している人も多いのではないでしょうか。
開発している
株式会社エイチーム
(Ateam Inc.) は、名古屋に本社があり、エンターテインメント事業として、多くのスマートフォンやタブレット向けデジタル コンテンツの企画と開発を手がけ、一方でライフスタイルサポート事業として日常生活に密着した比較サイトや情報サイトの企画から開発、運営を行っています。
今回エイチームから、スマートフォン向けの新感覚リアルタイム RPG「
ユニゾンリーグ
」がリリースされました。複数のプレイヤーでリアルタイムに行われる、ギルドバトルとクエストバトル、そしてユニゾンアタック、仲間とリアルタイムにプレイすることの面白さが凝縮された RPG ユニゾンリーグ、そのバックエンドは
Google Cloud Platform
(GCP) で構築されています。担当された、エンターテインメント事業本部 安藤 加奈子さんにお話をお聞きしました。
今回リリースされた、ユニゾンリーグで、Google Cloud Platform を初めて利用されるそうですが、何か理由があったのですか
きっかけは、GCP の東京で行われたカンファレンス(4 月 22 日にグランドハイアット 東京で行われた Google Cloud Platform セッション)に参加したときです。そこで GCP は GCP のために作られたサーバ環境ではなくて、Google が自社のサービスのために作った環境を一般にも公開する形ではじめたサービスということと、バックボーンにあるグローバルのネットワーク帯域がかなり確保されていて、レイテンシが最小限であるという内容を聞きました。ユニゾンリーグは、日本と世界中で配信する予定のゲームでしたので、グローバルでのリージョン間の通信が速いところが魅力に感じて、使うのは初めてでしたけど、GCP を導入してみようと思ったんです。
初めてとなると困ることもあったと思いますが、どうやって進めていったのですか
あまり困った記憶はないです(笑)。インスタンスの生成とかも、コンソールから視覚的に直感的に触れるのであまり苦労しなくて、インスタンス立ち上げてしまえば普通のサーバで、好きなようにさわれますから。使いやすいのは、しばらく使わないと思ったら、そのインスタンスを削除して、また使いたくなったらスナップショットから立ち上げる。その細かい単位での使い回しがし易いことです。
リリース当初は、多くのユーザーの皆さんが利用することを想定していますが、想定よりも足りなかったときに、即座に対応できる体制は必要だと話していた中で、 同じ設定を展開する準備だけしておけば、すぐに同じサーバを追加できることはすごく魅力的です。そこはすごく大きいところです。
Google Compute Engine (GCE) インスタンス使い、どのようなアーキテクチャでユニゾンリーグは構築されたのですか
一般的な Web の、HTTP サーバがあるような構成ではなくて、WebSockets を使っています。ゲームをしている端末からHTTPのようにリクエストのたびにアクセスしにくるのではなくて、ゲームログイン時にアクセスすると、そのままずっとソケットを繋いだままにします。Java のプロセスが常時動いていて、そこに端末から直接接続しにくる形です。あとは一般的なデータベースを使っているくらいです。ロードバランサも使っておらず、ゲームにログインする前に振り分け用のプロセスに事前に接続先を問い合わせ、プロキシというよりは繋ぎ先を指示するような形で動いています。
このようなアーキテクチャは経験的なものなのですか?
エイチームは、フィーチャーフォンの時代から、フィーチャーフォン向けの MMORPG を 5 作くらい出しています。その経験があるため独自のパケットを TCP でやりとりして、リアルタイムに処理していくことには、ある程度ノウハウがあります。スケーリングに関しては当時のゲームでは、そこまで複雑なことはやっていませんでしたが、スマホのゲームでは、PCの MMO のように1 つのワールドに何百人も入るようなことをすると、そもそも画面の描画も追いつきません。そのため、従来のMMOと同じようにワールドを分けていくことになるのですが、ユニゾンリーグではワールドをユーザーには見せず、内部的に、閉じられたロビー空間というワールドに近いものを作り、どのロビー(ワールド)に行けばまだ空きがあるか、ということを動的にマッチングする方法をとりました。わりと素直な進化系なのかなと思います。ユーザーの皆さんが自分のログインするワールドを選ぶのではなく、自動的にマッチングしていく方式です。
開発プロセスだとかを含め、開発はどのように進めていかれたのですか
何かのアジャイルな開発手法を使って、だとかということはしてないです。だいたい毎週タスクミーティングといって、大きなロードマップとしていつまでにこういう機能ができている、という大きなロードマップから一週間毎のタスクに落としこんでいきます。それをこれは誰々にと担当者を割り振って進めてます。
プロジェクトごとに、プロデューサー、ディレクター、プランナー、サーバ開発者であるとか、プロジェクトに係わる人の席を近くにして、コミュケーション取りやすい環境にしているので、わりと現場手動で進めているところがあります。開発も、そのプロジェクトにいる間は変わったりしないですけど、もともと、バックエンドばっかりとか、フロントエンドばっかりというエンジニアが殆どいなくて、プロジェクト変わるたびに変わったりしているんですよ。なので両方の知識をだいたいのメンバーが持っていて、コミュケーションは取りやすいです。
今後 GCP の中で使っていきたいサービスはありますか
BigQuery
は早期に導入していこうと思っています。他のタイトルも含め、常に利用状況だとかの様々な指標を分析しているのですが、それをもっと効果的に分析していけるようにしたいです。
名古屋全体が見渡せるオフィスでは、スタッフの皆さんとすれ違うたびに声をかけてくれて、理念に掲げている「みんなで幸せになれる会社」を体現しているようでした。
新感覚のリアルタイム RPG ユニゾンリーグ、
Android
と
iOS
で遊べます。
GCE も BigQueryも、
GCP の全て
を今なら 60 日間で $300 分のクレジットで試せます。
(ユニゾンリーグ公式ホームページはこちら:
http://app.a-tm.co.jp/unisonleague/
)
[GCP] dotCloud は、高速でより堅牢な PaaS を Google Cloud Platform 上で提供します
2014年12月12日金曜日
今回のゲストブログは、ベルリンに拠点を置く PaaS (Platform-as-a-Service) プロバイダー,
cloudControl
の創設者であり CEO である Philipp Strube 氏です。cloudControl の提供する dotCloud プラットフォームは、開発者向けにウェブ アプリケーションのデプロイ、管理、スケーリングを容易に行えるようにします。今回のローンチで、dotCloud は
Google Compute Engine
上で動作し、パフォーマンスの向上と 50 〜 80 % のコスト削減をユーザーにもたらします。
cloudControl は、8 月に複数プログラミング言語をサポートした業界初の PaaS である
dotCloud
を買収しました。それは、これからの dotCloud ために dotCloud の基盤をアップデートするためのベンダーを選ぶ機会にもなったのです。この買収が cloudControl の US 市場への初めて進出であり、差別化を図るためにも高速で堅牢なサービスを提供する必要がありました。そのために、ハイパフォーマンスなインフラストラクチャーを求め、dotCloud の 500 の顧客を Amazon Web Services (AWS) から Google Cloud Platform へと移行する決断へと至りました。
アーキテクチャーを考える仕事をしている開発者であるなら、選択肢を持つことが重要になる - それが Google を選んだ理由です。Google Cloud Platform と dotCloud によって、dotCloud の利用者は選択肢を持てるのです。それは業界標準となっているビルドパックによって Java, Scala, Clojure, NodeJS, PHP, Python, Ruby その他多くのプログラミング言語の選択、それからリレーショナル データベース、例を挙げるなら、
Google Cloud SQL
に MongoDB のような NoSQL、または Memcache や Redis のようなインメモリー データベースといった
アドオン
の選択を持つことができます。さらにアプリケーション開発者は一般的な Git を使った PaaS ワークフローを使いながらも、ユースケースに対して最適なテクノロジーを選択できる柔軟性、そして Google のインフラストラクチャーのスケーラビリティーと信頼性を手に入れられます。開発環境、ステージング、プロダクションという環境を自分で管理する必要はありません。
Google Cloud Platform は、Google の急激に成長し続けるエコシステムのための基盤を用い、唯一無比のグローバルなネットワーク インフラストラクチャを提供しています。つまり開発者は世界中のパートナーやサービスと接続できるわけです。私たちが dotCloud の Paas を使う開発者に約束していることは、常に信頼できるプラットフォームであるということであり、Google Cloud Platform はこの約束を満たすために必要な、柔軟性がありながらも信頼できる、高速なインフラストラクチャーを与えてくれるのです。
Google Compute Engine のパフォーマンスに加えて、
Google Cloud Storage
の信頼性と冗長性にも満足しています。アプリケーションが異常なく動作し続けるようにしながらも、状況に応じて即座にスケールできるプラットフォームであるには、信頼されたダウンタイムのないデプロイメント プロセスが必要となるわけですが、このプロセスはまず、Git リポジトリへプッシュすると、プログラミング言語とフレームワークが指定されたビルドパックが実行されて、コードとその依存関係、その他のアセットからなるイメージの構築が行われます。その後、圧縮されたイメージは、Google Cloud Storage に保存されます。これで最新のイメージが、コンテナを置き換えるようにするためにも、多くのコンテナにスケールするためにも、数秒で新しいバージョンをデプロイするためにも、常に利用可能になるのです。
最初に dotCloud を Google Cloud Platform で起動するのに、約 1 週間しかかかりませんでした。そしてプロダクション用にプラットフォームを整備するのも、 6 - 8 週間程度でした。アーキテクチャーをコンテナーを土台としてインフラストラクチャーに非依存であるように構築していたので、移行での問題は特にありませんでした。顧客の全てのアプリケーションと、私たちのプラットフォームのコンポーネントの 98 % はコンテナの中で動作し、コンテナの動作環境には n1-highmem-4 VM を使っています。
Google が、ネットワークやストレージなどのインフラストラクチャーを理解しやすく抽象化して、直感的に利用できるようにしているのも便利です。dotCloud の料金モデルは完全に従量課金で、利用した分だけ支払う形です。そのためには、基盤となるインフラストラクチャの料金もこれに一致していなければなりません。また、Google の継続利用によるディスカウントは、初期投資費用を抑えながら、即座にスケールできるだけの余地を生む費用対効果の高い方法をもたらしてくれています。これは、AWS で実行していた以前の dotCloud から、Google Cloud Platform で実行する新しい dotCloud 環境へマイグレートした顧客に、メモリー毎の価格を 50 〜 80 % 削減に繋がりました。
今回のローンチで、改めて無料利用枠を開始しました。既存の dotCloud の顧客も、新しい開発者も Google Compute Engine で動く次世代 dotCloud を
試して
いただけます。
[GCP] Aerospike, Google Compute Engine 上の 50 ノードで 秒間 100 万の処理を。
2014年12月11日木曜日
今回のゲストブログは、Flash 向けに最適化されたオープンソースのインメモリ NoSQL データベース “Aerospike” を開発する、 Aerospike の Director of Product & Technology、Sunil Sayyaparaju 氏です。
Google のスピードは、どれほどのものなのか?
Aerospike
は、今後のクラウド アプリケーションの常識となるであろう、高いスループット、一貫して低いレイテンシー、 リアルタイムのデータ処理に挑戦し続けることを誇りとしてきました。それもあって、Google の Performance Engineering リードである Ivan Santa Maria Filho の "
Cassandra Hits One Million Writes Per Second on Google Compute Engine
(Cassandra が Google Compute Engine 上で秒間 100 万書き込みを記録)" を読んで、私たちも Google Compute Engine 上で Aerospike のパフォーマンスのベンチマークを測り、Google のスピードの限界に挑戦しようと思ったわけです。
結果は如何に? Aerospike は GCE 上で一貫して低いレイテンシーでスケールし、小さなクラスターしか必要なく、扱いも容易でした。Aerospike と Google Could Platform の組み合わせは、大量のデータをリアルタイムで処理しスケールさせることを前提とした、まったく新しいカテゴリーのアプリケーションを生みだすのではないでしょうか。以前なら経済的にも不可能だったビジネス モデルを持ったスタートアップ企業が出てくる可能性も見えてきます。
ベンチマークは、Cassandra のベンチマークと同様に構成しています。各 200 バイトからなる 1 億件のレコード、Debian 7 Backports、 サーバ用に 500GB 非 SSD 永続化ディスクで $0.504/hr の n1-standard-8 インスタンス、クライアント用に $0.32/hr の n1-highcpu-8 インスタンスを用意し、次の
手順
で実施しています。書き込み処理の検証に加え、読み込みのみ、読み書きの組み合わせでの検証も行っています。
読み込み、書き込み、ともに高いスループット
50 Aerospike サーバーで、秒間 100 万回の書き込み
10 Aerospike サーバーで、秒間 100 万回の読み込み
常に低いレイテンシー。読み書きの揺らぎもなし
書き込みのレイテンシーの中央値が 7ms、83% の書き込みが 16ms 未満、96% の書き込みが 32ms 未満で完了
読み込みのレイテンシーの中央値が 1ms、80% の読み込みが 4ms 未満、96.5% の読み込みが 16ms で完了
注: レイテンシーは、サーバーサイドで記録(クライアントサイドではさらに高くなると考えられる)
読み書きともに、圧倒的なコストパフォーマンス
秒間 100 万回の書き込みが、時間あたり $41.20
秒間 100 万回の読み込みが、時間あたり $11.44
Aerospike は、リアルタイム入札におけるセッションやユーザーの状況の保存、パーソナライゼーション、不正検知、そしてリアルタイム分析など様々な用途の先端で利用されるデータベースとして使われています。このようなアプリケーションは、クリックストリームからセンサーデータまで、数十億ものキーやテラバイト データの読み書きが求められます。Aerospike はデータを即時一貫性のために同期してインメモリーに複製し、非同期にディスクへ書き込みます。
GCE 上で Aerospike を使った実験の詳細を以下に示します。まずはサーバー用に 10 ノード、クライアント用に 20 ノードを使い、様々な読み書き比のスループットを調査し、それぞれのレイテンシーを記録し、同時に Aerospike のクラスターに対し、読み書き共に 100% の負荷をかけながら、2 ノードから 10 ノードまでのクラスターサイズによってどうスループットが変化するのかを記録していきました。
異なる読み書き比でも高スループット(サーバー: 10 ノード, クライアント: 20 ノード)
調査した読み書き比のなかでも、このグラフで示す TPS の 80 % は 50% のクライアント(10 ノード)で達成できています。さらにクライアントを追加してもスループットの向上はごく僅かでした。
ディスクの IOPS は、
サイズに依存
します。この実験では、高 IOPS を確保するために 500 GB 非 SSD の永続化ディスクを使い、ディスクがボトルネックにならないようにしています。より大きなクラスターには 500 GB は余計でありコストを考えて減らしても構いません。今回記録した高パフォーマンスには、さらに高い IOPS を得られる SSD 永続化ディスクを使う必要さえありませんでした。
異なる読み書き比での一貫した低いレイテンシー(サーバー: 10 ノード, クライアント: 20 ノード)
100% の読み込み負荷状態で、16ms 以上かかったのは全体の 3.5% にとどまり、4ms 以上かかったのも 20% 未満でした。Aerpspike での読み込みはクライアントから 1 ホップ(ネットワークの往復)であるためこのレイテンシーを達成できました。2 往復必要な書き込みでさえ、負荷 100% の時 32ms 以上かかったのは 16% の書き込みにとどまりました。Aerospike を動作させているノードでは、8 つある CPU コアの 7 つを使い動作させています。コアをひとつアイドルにさせておくのはレイテンシーのためです。全てのコアが busy 状態であるなら、ネットワークのレイテンシーは上昇してしまいますから (レイテンシーは、サーバーサイドでの記録です)。
読み書きともに、右肩上がりのスケーラビリティ
このグラフでは、100% の読み込みと100 % の書き込みそれぞれで、リニアにスケールしていく状況を示していますが、読み書きの負荷が変わっても同様だと考えられます。読み込みでは、サーバーとクライアントの比率は 1:2 としました。6 つのノードからなるクラスターに対して 12 クライアントという形です。書き込みでは、1:1 の構成としています。書き込み時の低いスループットではこれで十分だからです。
読み書きのデータ アクセスが混在する新世代のアプリケーションは、インターネットの中でウェブサイトやモバイル アプリでユーザーの動きを感知し応答する必要があります。このようなアプリケーションでは、クリックやスワイプ毎にデータを書き込み、判断、記録、応答をリアルタイムを行う必要があるのです。
今回の GCE で実行する Aerospike は、読み書きの両方で高スループットと一貫して低いレイテンシーが要件となるアプリケーションの例になったのではないでしょうか。たったの 50 サーバーで秒間 100 万回の書き込みを処理し、これまでにない費用対効果も備えています。皆さんも
このステップ
に添って実際に確かめてください、そして願わくば私たちに挑戦してください。
[GCP] Google Cloud Platform での Windows サポートを拡充しました
2014年12月10日水曜日
Google Cloud Platform を利用している皆さんから、GCP に欲しいものを挙げてもらうと、そこには企業や組織の大小を問わず Google データセンターのパフォーマンスとスケールでの Windows ベースのワークロードのサポートという声が挙がります。そして今回、高性能にWindows ベースのワークロードを大規模に稼働させるために Google Compute Engine へ 3 つの機能を追加しました。
まずは、Microsoft のライセンス モビリティを Google Cloud Platform 用に提供できるようになったことをお伝えします。これでオンプレミスで利用している SQL Server や SharePoint、Exchange Server、そのほか Microsoft のサーバアプリケーションのライセンスを、追加費用の必要なく Google Cloud Platform に移行できます。ライセンス モビリティは、単に既存のお客様のクラウドへの移行を容易にするだけではありません。クラウドの効率を活かしながらも、永続的なライセンスの購入を選択したいお客様が、これまでと同様のライセンスで使い続けることができるようになります。Google Cloud Platform における Microsoft のライセンス モビリティの詳細については、
Microsoft license mobility
(英語)をご覧ください。Google Compute Engine で Microsoft 製品を利用するには、ご利用条件に追加事項が含まれます(Google Cloud Platform のご利用条件は
Service Specific Terms
(英語)をご覧ください)。
次に、Google Compute Engine で Windows Server 2008 R2 Datacenter Edition が利用できるようになりました。ベータとしてどなたでもご利用いただけます。これまで、GCP を利用して Windows でいくつかの重要なワークロードを実行させているお客様から Rapid deployment、高パフォーマンス、クラウドへ自社のデータセンターを拡張といった要望をいただいていました。そのような中で、
ローカル SSD
(ライブマイグレーションもサポート)や、データセンターとクラウドとを
繋げる仕組み
、そのような機能とあわせて、Google Cloud Platform が Windows のワークロードを実行する最良の環境として、皆さんに提供できるようになりました。それから、Windows Server 2012 と 2012 R2 のサポートも、あともう少しでお伝えできると思います。
最後に、
Fusion Labs
の Chrome ブラウザーを使って Windows とのリモート デスクトップ セッションを張れる
Chrome RDP
が、GCP 用に最適化されて GCE で Windows インスタンスを使うと無料で使えるようになりました。利用するために追加のソフトウェアが必要なわけではなく、Google Developers Console の RDP ボタンをクリックするだけです。さらに、Google Developers Console が Windows クレデンシャルのためのログイン情報を保存し RDP アプリケーションに渡せるようになったので、Windows インスタンスそれぞれで、ユーザー ID とパスワードを管理するといった複雑な作業も必要なくなります。
ところで、GCP で皆さんが構築して動かしているものには常々驚かされています。アニメーション映画の高速なレンダリングから、クラウドバースティングに対応して瞬時の VM 起動により急速にスケールする分散アプリケーションまで様々です。
一例として IndependenceIT を挙げましょう。アプリケーションと DaaS(Desktop as a Service)デリバリーにおける簡易 IT 管理ソリューションのリーディング ソフトウェア プロバイダーである IndependenceIT は、GCE で動作する Windows Server 2008 R2 Datacenter Edition 上で、製品の Cloud Workspace Suite(CWS)の動作保証を進めてきました。 CWS を使うことで、パブリック、プライベート、ハイブリッド、どのクラウド IT 環境でも使えるワークスペース(自動化されて、マルチプラットフォームで動作し、ハイパーバイサーかデバイスかに依存しません)に必要となる全ての要素を IT 管理者が直ぐにまとめて用意できるようになります。また、製品化への時間を短縮しながらデプロイメントを簡易化し、既存のビジネスサポート システムとの統合を容易にする強固な API を提供しています。IndependenceIT が GCE での Windows のテストをしてきたことで、彼らの顧客は GCP の中で Windows サーバを使ったデスクトップとアプリケーションのデプロイメントをプロビジョニングするために CWS を使えるようになるでしょう。
Windows を利用する皆さんからのフィードバック、今後 GCP での Windows エコシステムをどう拡充してほしいかということも含めて、お待ちしております。
さて、皆さん次は何を作ります?
-Posted by Martin Buhr, Product Manager
[GCP] 忘れられないビジュアル エフェクトを - Framestore は Google Compute Engine を使い、デザイナーの創造性を開放
2014年11月28日金曜日
今回のゲストブログは、
Framestore
の CTO である Steve MacPherson 氏です。Framestore はロンドンに本社があるビジュアル・エフェクト プロダクションファームで、アカデミー賞、バフタ賞、カンヌライオンズを何度も受賞しています。そのビジュアル・エフェクトは、”Avatar(邦題:アバター)”、”Gravity(邦題:ゼロ・グラビティ)”、”gardians of the Galaxy(邦題:ガーディアンズ・オブ・ギャラクシー)”といった映画で見ることができます。
“Gravity” を見たことがあるなら、スペーストラベルや無重力の描写を楽しんでもらえたかと思います。このようなビジュアル エフェクトには、膨大な過程と労力を費やしているのですが、同時に大量のコンピューティング パワーも使うことになります。そのピークは、広告やフィルム スタジオで実施している複数のプロジェクトの描画処理が一斉に行われるときで、15,000 個ものインテル コアに相当する処理能力を費やしています。このピーク時の性能を見極めてプロジェクト毎にリソース配分をすること、それが生産ラインの維持に重要となるわけです。課題は常に、リソースの需要とキャパシティとが釣り合わないときに起こり(概ね期日へのストレスが最大化しているときです)、期日という動かすことのできない要素がある中で、期間内にクライアントの求めるクリエイティブを実現することに集中しなければなりません。
これまでは、その対策はいつでもひとつの単純なシナリオに行き着きます:追加の機材を買うことです。スペース、冷却能力、または電力を使いきれないマシーンルームの構築などできない、これは設計における私の教訓です。”バブル化していく処理能力負荷” は、最近のスタジオ映画の規模や、同じ施設で平行して複数の映画を撮影すること、その両面から発生している、ピーク予測における課題です。完了したら需要は減るので、次の期日まで、余分なキャパシティを持つことにもなるわけです。
そのような状況でしたが、
Google Compute Engine
を利用し、未使用のリソースを、各チームが抱える要件と経済的な状況に応じて調整できるようになりました。Google Compute Engine を使い始め、ネットワークを構築したその日のうちには、イメージの作成も終えています。
Framestore では、以前から利用しているレンダーキュー マネージャーをベースに、fQ というジョブサブミッション システムを自社構築して利用しています。fQ は複数の異なる種類のジョブを、そのときに利用可能なレンダリングノードに正確に分配できる、とてつもなく効率的なシステムです。レンダーファーム全体のキャパシティの 95% を維持します。
バックエンドに Google Compute Engine を使ってからは、ピーク期間に発生していた作業を削減できるようになり、別のことに使えるようになりました。ファームの負荷が削減した分を、作業の優先順位付けに充て、スケジュール通りに進行しながらも、より良い成果を生み出すことへ集中できる、これは制作にもスタジオとの信頼の維持にも素晴らしいことです。
イメージやビジュアル・エフェクトの作成には、多くのイテレーションを実施し、その中で、小さなテクニカルな微調整を行い、レンダー ファームにサブミットし、検証します。以前のように、高負荷時にも全てのレンダリングを社内で実施し、ファームのキャパシティが最大にまで達していたら、クリエイティブチームは、サブミットした結果がわかるまで一日以上またなければなりません。これがストレスを招き、どれを優先させるべきかで引き起こる管理上のオーバヘッドを生じさせます。
Google Compute Engine をワークフローに組み込み、社内のキャパシティをスタジオワークに向けることで、新しいイテレーションの結果が直ぐにわかり、クリエイティブチームは、思うがままの創造性を発揮できます。
結果:ボトルネックの最小化、創造力の増加と高い予測可能性、言うまでもないことですが、買わなくてすんだコアで約 20 万ポンドを節約。いつでも使えるコンピューティング パーワーによって、今まさに、最大のプロジェクトのプロダクションの最終ステージまで辿り着くことができました。今年か来年、”Dracula Untold(邦題:ドラキュラ ZERO)” や “Jupiter Ascending(邦題:ジュピター)” といった映画を見に行くことがあったら、私たちの手元にある全てのコンピューティング パワーを駆使して作られた、ビジュアル・エフェクトを観ることになるでしょう。
[GCP] Google Compute Engine 上に Percona XtraDB Cluster をデプロイ
2014年11月26日水曜日
* 本投稿は、米国時間11月21日に Program Manager の Chris Pomeroy によって投稿されたものの抄訳です。
MySQL の
ハイ アベイラビリティ (HA) 構成
は、クラスターにマルチマスター レプリケーションを組み合わせるようなことまでを考慮すると何を選ぶべきか難しくなります。MySQL に含まれる
レプリケーション機能
に限らず、
Tungsten Replicator
や
Galera
といった別のオープンソース プロジェクトも含めて。
各選択肢には利点も欠点もあり
、ユースケースによって最適な選択をするには、それぞれを調べて、テストするしかありません。
Click to Deploy Percona XtraDB Cluster
はこのプロセスを簡単にし、数クリックで、あらかじめ設定された状態のクラスタを起動します。Percona 社の
Percona XtraDB Cluster
は、Percona Server に Galera というレプリケーション テクノロジーを組み合わせたパッケージで、標準の MySQL よりも
パフォーマンス、スケーラビリティ、診断機能の優れた
、マルチマスター MySQL Cluster 環境の構築を実現します。MySQL のサポート、コンサルティング、管理サービスからトレーニングまでを提供している Percona 社は、MySQL 互換のソフトウェアをオープンソースで開発しています。
Percona XtraDB Cluster を導入すると、各サーバノードには、
Percona Toolkit
、MySQL 管理のためのコマンドラインツール、が含まれ、開発者に扱いやすい MySQL Cluster の選択肢です。今回 Click to Deploy として利用できるようにしたのは、ハイ アベイラビリティな MySQL 環境を実現する方法の 1 つとして、Percona XtraDB Cluster を実際に利用してテストできるようにするための取り組みです。この取り組みから、MySQL を利用している皆さんが、Google Compute Engine をどう使っていけるのか知ることで、自由にアプリケーションを構築できるようになれば嬉しいです。
詳細は ”
Google Compute Engine で Percona ソフトウェアを実行する
” ページをご覧ください。Percona MySQL Cluster は
こちらからデプロイ
して試していただけます。今なら 300 US ドル分の
無料トライアル
が利用できます。Deploy away!
[GCP] オートスケール、Google Compute Engine へようこそ
2014年11月19日水曜日
必要に応じて適切な量のリソースを使える - 対障害性に優れ、コストパフォーマンスの高いアプリケーションの開発を望むときこそ、Google Cloud Platform の能力は最大限に活かされます。Google 検索や Gmail などに利用されているインフラストラクチャーを設計したチームが、
Google Compute Engine
に待ち望まれていた機能、
オートスケール
を追加しました。現在、ベータ版となっており、皆様にご使用頂けます。
Compute Engine のオートスケールを使うことで、常にアプリケーションの稼働状況にあわせて正確に適切な量の Compute Engine インスタンスが稼働している環境を構築できます。これによって、アプリケーションの稼働率が高いときには確実な応答性能を、アプリケーションの稼働率が低いときは費用の削減を実現できます。
Compute Engine Autoscaler は Compute Engine インスタンス グループの最適な利用レベルを定義することで、異なる負荷状況に対するレスポンスの中で、効率的に動的なスケールを可能にしています。Autoscaler は、サービス利用状況の変動の変化を検出し、稼働するインスタンスの数を最適な量に調整します。その指標として HTTPロードバランサー上のCPU使用率、 QPS、および
Cloud Monitoring
サービスにより定義されたメトリクスなどの多様な指標を利用できます。
Compute Engine Autoscaler を初期の頃から利用していた企業の 1 つに人気のウェブサイト構築サービスを手がける
Wix.com
があります。Wix.com のインフラストラクチャーチームのリードである、Golan Parashi 氏は Google がヒューリスティックを使い、要求に応じて 1 度にいくつのインスタンスを追加するかを判断していることについてコメントをしています。「Google はスパイクの発生したときでさえ、マシンの数を適切に管理し、我々に安心と信頼を与えてくれるとともに、費用の削減にもなっている。」
Autoscaler は必要数のインスタンスを選ぶだけのものではなく、現在の状況が平常時からどれだけ離れているのかを基準に自動的に数を調整し、例えば突然のトラフィック スパイクのような予期できない状況でさえ適切に処理します。Google Cloud Platform Live では、 Autoscaler を使いアプリケーションがリクエストのない状況から 150 万/秒以上のリクエストを処理できるまでにスケールするところを
実演
しました。
Compute Engine Autoscaler の詳細について、以下ご覧下さい:
Google Cloud Platform Live での、ステージで Autoscaler について話しながら秒間 100 万クエリーにまで自動スケールアップした
動画を見る
Google Compute Engine での Autoscale について
詳しく知る
HTTP Load Balancing について
詳しく知る
私たちは、このプラットフォームであなたが何を作るのか、そしてスケールさせるのか楽しみで待ちきれません。
[GCP] 「Google Cloud Platformを始めてみよう! ハンズオンセミナー」のお知らせ
2014年10月22日水曜日
Google Cloud Platform を触ったことがない方向けに、「GCP 始めてみよう!ハンズオンセミナー」を六本木グーグルオフィスにて定期開催しております。
本ハンズオンセミナーは、Google App Engine、 BigQuery、Google Compute Engine の各製品毎に開催します。製品概要、特徴を講義した後、お持込みいただいた実機を使ってハンズオンで、アカウントおよびプロジェトの作成から初期設定、簡単な操作を行っていきます。
■主な受講対象者は次のとおりです:
Google Cloud Platform (GCP) を触ったことがない方もしくは初心者の方で、今後、GCP のご使用を検討されている方。
システム基盤の管理や運用、企画を担当されている方、アプリ開発者、SQLなどを使用してデータ分析をされている方などを想定しています。
■費用:
無料
■持ち物:
プロジェクト作成に必要なクレジットカード、Mac/Win/Chromeのラップトップ
スケジュールは以下のとおりです:
11/13 16:00-18:00 BigQuery (早くも満席となってしまいました。ご了承下さい*。)
11/14 16:00-18:00 Google Compute Engine (新たに設けました)
11/21 16:00-18:00 BigQuery (新たに設けました)
12/04 15:00-17:00 Google Compute Engine
12/11 16:00-18:00 BigQuery
お申込はこちらからお願い致します:
URL: http://goo.gl/LJFWlC
※上記以外のスケジュールも同URLに順次アップデートいたしますのでご確認ください。
年内の Google Compute Engine の回にご参加いただいたお客様で、ご希望の方、先着20名様に
「Google Compute Engine 入門 (吉積情報株式会社 吉積礼敏著)」
プレゼント!
*本ブログについては、本日午前中にアップさせていただき、午後にリバイスしました。
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