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Microsoft Architect Forum 2013
これまでのアーキテクチャの変遷と
今後の技術戦略
萩原正義
masayh@microsoft.com
Microsoft Architect Forum 2013
アーキテクチャの再注目
 成熟社会
 要求の多様化
 要素技術の高度化、複雑化と選択肢の多様化
 陳腐化していく資産の維持管理
 リアルタイム性
 人間の思考スピードが基準
 人、もの、金、情報の経営資源のスピードの制約
 H/W の進歩
 ただ既存アプリをクラウドに載せただけとは違うアーキテク
チャをめざして
Microsoft Architect Forum 2013
アーキテクチャをめぐる 10 メガトレンド
 H/W の進化と仮想化
 アーキテクチャ設計
 3ティアアーキテクチャの進化: Shared Nothing, DSM
 Elasticity
 Resiliency
 データ統合
 Client 技術
 論理、物理設計
 開発の競争優位性
H/W の進化と仮想化
 CPU, GPGPU
 Cache, Pipeline, Pre-
fetch, SIMD
 FPGA
 ストレージ
 SSD とフラッシュ
 In-memory
 Network
 SDN(router, firewall,
load balancer)
 Open Compute
 Disaggregated Rack
3ティアアーキテクチャの進化
 分散システム + トランザク
ション処理(1980~)
 データ指向トランザクション
実行制御(2010~)
 一貫性モデル(時間的、空間
的な強弱調整)
 ファーストティアでの(時間
的), 例 weak consistency
 Shared Nothingの同期点(空
間的), 例 BSP
 User-centric と data-centric
 トランザクションデータと非
構造化データの重要化
ロードバランサ
Web サーバ ビジネスロジック
RDB サーバ
デバイスへサービス データサービス
• クラスタスケジュール
管理、リソース管理
• プログラミングモデル
• データ指向トランザク
ション実行制御
• Single Writer の原則
• Incremental 計算
HadoopDB の例
Shared Nothing
DSM: Distributed Shared Memory
 Region にまたがったスト
レージ上に
 各 region に隔離ドメイン
が存在
 Multi-tenant ストレージ
 ストレージはアプリケー
ションスキーマを定義
 マルチデータモデル
 サイロデータモデル共通化
 スキーマエボリューション
 ICF に発展
アプリケーション アプリケーション アプリケーション
…
Web/
ロジック層
RDB
クラウド
オブジェクトストア データ層
分散キャッシュ
アクセス層
分散キャッシュ
アクセス層
分散キャッシュ
アクセス層
r
分散キャ
ッシュ
サービス
キャッシュ層
プロセス指向
アプリケーション
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データ中心
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非同期書き込み 各種データ モデル...
分散キャ
ッシュ
サービス
分散キャ
ッシュ
サービス
RDB
RDB
Elasticity
 Scale-out と scale-up
 Workload 毎の仮想化によ
る構成定義
 Adaptive なルール駆動
 Auto-scaling
 Workload 予見
ResilientResilient
Resiliency
 H/W 障害をソフトウェアで保証
 冗長化、multi AZ
 Failover クラスター、再構成
 Design for Failure
 “How complex systems fail” – SPOF
対策では不十分
 障害モデルによるアルゴリズムの選択
 対称と非対称
 一貫性モデルは Eventual や Causal
consistency, Linearizability など
 分散合意プロトコル(クォーラム)、有
効期限付きトークン(リース)
 Elastic なバックエンドサーバは DHT
クライアント
サーバプール(scale out)
合意プロトコル
(cluster)
リース
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AP
CP
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インメモリ
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データ統合
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 MDM と SOA
 データ統合パターン、共有
 必ずしも統一だけではない
 Capability モデル
 リソースプール
 メタデータ駆動
 データ分析プロセス
 その他の Verb
 非機能要求はデータアーキテ
クチャ内で実現
 Shared Nothing
 Locality, Co-location
サイロ
リソー
ス
サイロ
リソー
ス
サイロ
リソー
ス
サイロ
リソー
ス
統合、共有、プール化
Capability 化
Elasticity
メタ
verb
メタ
verb
メタ
verb
メタ
verb
メタ
verb
ワークロード
ワークロード
Client 技術
 Web vs. Native アプリ
 Rich client/Thin server
 Latency が売上に直結
 Web
 WebSocket, HTTP/2.0
 HTML5, JavaScript
 Native アプリ
 コード生成
 オフライン、課金、発見性
Resilient
論理、物理設計
 SLA, QoS, Latency
 CAP 定理の C と A の調整
 Tunable 一貫性モデル
 Elasticity, Resiliency
 DevOps による PDCA
 Data-driven, 分析プロセス
 データモデル選択
 データ設計(カラムファミリ,
Partition など)
 明示、暗黙スキーマ適用
ResilientResilientResilientResilient
SELECT name, salary*.19 AS tax
FROM employee
WHERE age > 25
age name salary
tax
selection
vector
25
0.19
SCAN
PROJECT
SELECT
tuple 毎
の繰り返し
開発の競争優位性
 プラクティスからサ
イエンスへ
 サイエンスに寄せて
工学で勝負
 GC, LSM-tree など
 Latency tail
 SPDY, HTTP/2.0
 ALM, TiDD, CI
ResilientResilient
HBase の例
まとめ
 アーキテクチャの重要性
 10 メガトレンド
 Microsoft が提供する
 「ひと」中心のコンピュー
ティング
 エンタープライズとコン
シューマ
 Devices & Services
Microsoft Architect Forum 2013
Resources
 Gartner: “3層アプリケーションの概念を脱する時が来た”, 2013
 "HadoopDB: An Architectural Hybrid of MapReduce and DBMS
Technologies for Analytical Workloads”, 2009
 “Design for Failure”, http://broadcast.oreilly.com/2011/04/the-aws-
outage-the-clouds-shining-moment.html
 “CAP Twelve Years Later: How the "Rules" Have Changed”,
http://www.infoq.com/articles/cap-twelve-years-later-how-the-rules-
have-changed
 "Warehouse-Scale Computing: Entering the Teenage Decade", 2011
 “分散システムの概念とアーキテクチャー(仮称)”, 近日出版
これまでのアーキテクチャの変遷と今後の技術戦略

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これまでのアーキテクチャの変遷と今後の技術戦略

  • 1. Microsoft Architect Forum 2013 これまでのアーキテクチャの変遷と 今後の技術戦略 萩原正義 masayh@microsoft.com
  • 2. Microsoft Architect Forum 2013 アーキテクチャの再注目  成熟社会  要求の多様化  要素技術の高度化、複雑化と選択肢の多様化  陳腐化していく資産の維持管理  リアルタイム性  人間の思考スピードが基準  人、もの、金、情報の経営資源のスピードの制約  H/W の進歩  ただ既存アプリをクラウドに載せただけとは違うアーキテク チャをめざして
  • 3. Microsoft Architect Forum 2013 アーキテクチャをめぐる 10 メガトレンド  H/W の進化と仮想化  アーキテクチャ設計  3ティアアーキテクチャの進化: Shared Nothing, DSM  Elasticity  Resiliency  データ統合  Client 技術  論理、物理設計  開発の競争優位性
  • 4. H/W の進化と仮想化  CPU, GPGPU  Cache, Pipeline, Pre- fetch, SIMD  FPGA  ストレージ  SSD とフラッシュ  In-memory  Network  SDN(router, firewall, load balancer)  Open Compute  Disaggregated Rack
  • 5. 3ティアアーキテクチャの進化  分散システム + トランザク ション処理(1980~)  データ指向トランザクション 実行制御(2010~)  一貫性モデル(時間的、空間 的な強弱調整)  ファーストティアでの(時間 的), 例 weak consistency  Shared Nothingの同期点(空 間的), 例 BSP  User-centric と data-centric  トランザクションデータと非 構造化データの重要化 ロードバランサ Web サーバ ビジネスロジック RDB サーバ デバイスへサービス データサービス
  • 6. • クラスタスケジュール 管理、リソース管理 • プログラミングモデル • データ指向トランザク ション実行制御 • Single Writer の原則 • Incremental 計算 HadoopDB の例 Shared Nothing
  • 7. DSM: Distributed Shared Memory  Region にまたがったスト レージ上に  各 region に隔離ドメイン が存在  Multi-tenant ストレージ  ストレージはアプリケー ションスキーマを定義  マルチデータモデル  サイロデータモデル共通化  スキーマエボリューション  ICF に発展 アプリケーション アプリケーション アプリケーション … Web/ ロジック層 RDB クラウド オブジェクトストア データ層 分散キャッシュ アクセス層 分散キャッシュ アクセス層 分散キャッシュ アクセス層 r 分散キャ ッシュ サービス キャッシュ層 プロセス指向 アプリケーション データ形式(非正規化) データ中心 マスター データ 管理 (正規化) 非同期書き込み 各種データ モデル... 分散キャ ッシュ サービス 分散キャ ッシュ サービス RDB RDB
  • 8. Elasticity  Scale-out と scale-up  Workload 毎の仮想化によ る構成定義  Adaptive なルール駆動  Auto-scaling  Workload 予見 ResilientResilient
  • 9. Resiliency  H/W 障害をソフトウェアで保証  冗長化、multi AZ  Failover クラスター、再構成  Design for Failure  “How complex systems fail” – SPOF 対策では不十分  障害モデルによるアルゴリズムの選択  対称と非対称  一貫性モデルは Eventual や Causal consistency, Linearizability など  分散合意プロトコル(クォーラム)、有 効期限付きトークン(リース)  Elastic なバックエンドサーバは DHT クライアント サーバプール(scale out) 合意プロトコル (cluster) リース 複製(パーティション毎) クォーラム(読み取り、書き込み) AP CP DHT やプロセスグループ インメモリ 一貫性モデル
  • 10. データ統合 ICF: Information Capability Framework  MDM と SOA  データ統合パターン、共有  必ずしも統一だけではない  Capability モデル  リソースプール  メタデータ駆動  データ分析プロセス  その他の Verb  非機能要求はデータアーキテ クチャ内で実現  Shared Nothing  Locality, Co-location サイロ リソー ス サイロ リソー ス サイロ リソー ス サイロ リソー ス 統合、共有、プール化 Capability 化 Elasticity メタ verb メタ verb メタ verb メタ verb メタ verb ワークロード ワークロード
  • 11. Client 技術  Web vs. Native アプリ  Rich client/Thin server  Latency が売上に直結  Web  WebSocket, HTTP/2.0  HTML5, JavaScript  Native アプリ  コード生成  オフライン、課金、発見性 Resilient
  • 12. 論理、物理設計  SLA, QoS, Latency  CAP 定理の C と A の調整  Tunable 一貫性モデル  Elasticity, Resiliency  DevOps による PDCA  Data-driven, 分析プロセス  データモデル選択  データ設計(カラムファミリ, Partition など)  明示、暗黙スキーマ適用 ResilientResilientResilientResilient SELECT name, salary*.19 AS tax FROM employee WHERE age > 25 age name salary tax selection vector 25 0.19 SCAN PROJECT SELECT tuple 毎 の繰り返し
  • 13. 開発の競争優位性  プラクティスからサ イエンスへ  サイエンスに寄せて 工学で勝負  GC, LSM-tree など  Latency tail  SPDY, HTTP/2.0  ALM, TiDD, CI ResilientResilient HBase の例
  • 14. まとめ  アーキテクチャの重要性  10 メガトレンド  Microsoft が提供する  「ひと」中心のコンピュー ティング  エンタープライズとコン シューマ  Devices & Services
  • 15. Microsoft Architect Forum 2013 Resources  Gartner: “3層アプリケーションの概念を脱する時が来た”, 2013  "HadoopDB: An Architectural Hybrid of MapReduce and DBMS Technologies for Analytical Workloads”, 2009  “Design for Failure”, http://broadcast.oreilly.com/2011/04/the-aws- outage-the-clouds-shining-moment.html  “CAP Twelve Years Later: How the "Rules" Have Changed”, http://www.infoq.com/articles/cap-twelve-years-later-how-the-rules- have-changed  "Warehouse-Scale Computing: Entering the Teenage Decade", 2011  “分散システムの概念とアーキテクチャー(仮称)”, 近日出版