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今すぐ使えるクラウドとPostgreSQL
- 17. CloudとDB クラウドとは？
- 25. CloudとDB インフラを抽象化する Infrastructure as a Service
- 26. CloudとDB インフラを抽象化する Infrastructure as a Service ↓ EC2、さくらクラウド、,GCPなど
- 27. CloudとDB プラットフォームを抽象化する Platform as a Service
- 28. CloudとDB プラットフォームを抽象化する Platform as a Service ↓ RDS、Heroku、GAEなど
- 29. CloudとDB ソフトウェアを抽象化する Software as a Service
- 30. CloudとDB ソフトウェアを抽象化する Software as a Service ↓ Google Apps、Salesforceなど
- 45. CloudとPostgreSQL DBをPaaSで使うメリット １ 運用コストの削減 構築やバックアップの運用コストが不要 ２ スケールアップ、ダウンが簡単になる メモリの増減にハード調達が要らない
- 46. CloudとPostgreSQL DBをPaaSで使うメリット １ 運用コストの削減 構築やバックアップの運用コストが不要 ２ スケールアップ、ダウンが簡単になる メモリの増減にハード調達が要らない ３ セキュアな環境の維持 自動セキュリティUPDATEなど
- 47. CloudとPostgreSQL DBをPaaSで使うメリット １ 運用コストの削減 構築やバックアップの運用コストが不要 ２ スケールアップ、ダウンが簡単になる メモリの増減にハード調達が要らない ３ セキュアな環境の維持 自動セキュリティUPDATEなど 特に冗長構成と定期バックアップの実装コストの削減 ハードウェアのリプレースが不要 スタートアップではイニシャルコストの削減が重要
- 48. CloudとPostgreSQL DBをPaaSで使うメリット １ 運用コストの削減 構築やバックアップの運用コストが不要 ２ スケールアップ、ダウンが簡単になる メモリの増減にハード調達が要らない ３ セキュアな環境の維持 自動セキュリティUPDATEなど 急なアクセス増にも対応が可能 困ったときはお金で殴れる 負荷増減に対して減らす選択肢も可能
- 49. CloudとPostgreSQL DBをPaaSで使うメリット １ 運用コストの削減 構築やバックアップの運用コストが不要 ２ スケールアップ、ダウンが簡単になる メモリの増減にハード調達が要らない ３ セキュアな環境の維持 自動セキュリティUPDATEなど セキュリティパッチやバグパッチの精査と対応 データセンター運用と同様のセキュア環境 アタックなどのモニタリングのサポート
- 55. CloudとPostgreSQL NIFTY Cloud RDB • 国内Cloudサービス • PostgreSQL 9.3.4(7/4現在） • 冗長化はディスク同期 • リードレプリカも作成可能
- 57. CloudとPostgreSQL NIFTY Cloud RDB メリット １ 安心の日本語ドキュメント 日本法人文化にマッチしたサポート ２ 国内Cloudで唯一のRDBでPostgreSQL対応 NTTコム CloudはMySQLのみ ３ 基本機能はひと通りある 自動バックアップなど
- 58. CloudとPostgreSQL NIFTY Cloud RDB メリット １ 安心の日本語ドキュメント 日本法人文化にマッチしたサポート ２ 国内Cloudで唯一のRDBでPostgreSQL対応 NTTコム CloudはMySQLのみ ３ 基本機能はひと通りある 自動バックアップなど
- 59. CloudとPostgreSQL NIFTY Cloud RDB メリット １ 安心の日本語ドキュメント 日本法人文化にマッチしたサポート ２ 国内Cloudで唯一のRDBでPostgreSQL対応 NTTコム CloudはMySQLのみ ３ 基本機能はひと通りある 自動バックアップなど
- 61. CloudとPostgreSQL Amazon RDS • Amazon提供の元祖RDBサービス • 豊富な運用実績 • 多種多様なAWSサービスと連携 • 頻繁で実施される機能追加
- 63. CloudとPostgreSQL Amazon RDS メリット １ 豊富なアウトプットによるノウハウの共有 エンジニアの母数が多いので情報交換しやすい ２ 最新版対応が早い PostgreSQL 9.4が使える(リリース後の対応が早かった) ３ AWSの種類が豊富 他サービス連携で責務の分散(Cloud Searchの全文検索など) ４ 豊富なAPI 各種APIが充実しており、自動化などの対応が可能
- 64. CloudとPostgreSQL Amazon RDS メリット １ 豊富なアウトプットによるノウハウの共有 エンジニアの母数が多いので情報交換しやすい ２ 最新版対応が早い PostgreSQL 9.4が使える(リリース後の対応が早かった) ３ AWSの種類が豊富 他サービス連携で責務の分散(Cloud Searchの全文検索など) ４ 豊富なAPI 各種APIが充実しており、自動化などの対応が可能
- 65. CloudとPostgreSQL Amazon RDS メリット １ 豊富なアウトプットによるノウハウの共有 エンジニアの母数が多いので情報交換しやすい ２ 最新版対応が早い PostgreSQL 9.4が使える(リリース後の対応が早かった) ３ AWSの種類が豊富 他サービス連携で責務の分散(Cloud Searchの全文検索など) ４ 豊富なAPI 各種APIが充実しており、自動化などの対応が可能
- 66. CloudとPostgreSQL Amazon RDS メリット １ 豊富なアウトプットによるノウハウの共有 エンジニアの母数が多いので情報交換しやすい ２ 最新版対応が早い PostgreSQL 9.4が使える(リリース後の対応が早かった) ３ AWSの種類が豊富 他サービス連携で責務の分散(Cloud Searchの全文検索など) ４ 豊富なAPI 各種APIが充実しており、自動化などの対応が可能
- 68. CloudとPostgreSQL Heroku • Amazon EC2上で提供するService • Webサービスを簡単に実装出来る • 開発者だけでServiceを提供できる • プラットフォームの高い抽象化
- 70. CloudとPostgreSQL Heroku メリット １ GitをPushするだけで動作する 動作環境を用意しなくて良い ２ add-on化されたミドルウェア ワンクリックで機能追加出来る ３ CI環境まで意識した抽象化 自動テストや自動デプロイの環境
- 71. CloudとPostgreSQL Heroku メリット １ GitをPushするだけで動作する 動作環境を用意しなくて良い ２ add-on化されたミドルウェア ワンクリックで機能追加出来る ３ CI環境まで意識した抽象化 自動テストや自動デプロイの環境
- 72. CloudとPostgreSQL Heroku メリット １ GitをPushするだけで動作する 動作環境を用意しなくて良い ２ add-on化されたミドルウェア ワンクリックで機能追加出来る ３ CI環境まで意識した抽象化 自動テストや自動デプロイの環境
- 77. Cloudを使うときの注意点 DBをPaaSで使うデメリット １ 特殊な環境のサポート外 PostgreSQLの非対応なExtention ２ スケールアウトは自作の仕組みが必要 IaaSの方が楽な場合もある ３ 積み上がったデータは移行が難しい 業務系の場合は付き合う覚悟が必要
- 78. Cloudを使うときの注意点 DBをPaaSで使うデメリット １ 特殊な環境のサポート外 PostgreSQLの非対応なExtention ２ スケールアウトは自作の仕組みが必要 IaaSの方が楽な場合もある ３ 積み上がったデータは移行が難しい 業務系の場合は付き合う覚悟が必要 主に日本語の全文検索で発生する コアのチューニングが不可
- 79. Cloudを使うときの注意点 DBをPaaSで使うデメリット １ 特殊な環境のサポート外 PostgreSQLの非対応なExtention ２ スケールアウトは自作の仕組みが必要 IaaSの方が楽な場合もある ３ 積み上がったデータは移行が難しい 業務系の場合は付き合う覚悟が必要 RDB自体が分散化は苦手 特に更新負荷分散
- 80. Cloudを使うときの注意点 DBをPaaSで使うデメリット １ 特殊な環境のサポート外 PostgreSQLの非対応なExtention ２ スケールアウトは自作の仕組みが必要 IaaSの方が楽な場合もある ３ 積み上がったデータは移行が難しい 業務系の場合は付き合う覚悟が必要 TERA級はデータを引き抜くだけでも大変 5年後や10年後の検討は必須
- 82. Cloudを使うときの注意点 NIFTY Cloud RDB デメリット １ 利用情報が少ない 運用ノウハウのブログなどの情報少ない ２ 最新バージョンの対応が遅い PostgreSQL 9.4が選べない ３ 全体的にちょっとお高い 他サービスと同スペックなら大差ない ロースペックの選択肢が少ないため高く見える
- 83. Cloudを使うときの注意点 NIFTY Cloud RDB デメリット １ 利用情報が少ない 運用ノウハウのブログなどの情報少ない ２ 最新バージョンの対応が遅い PostgreSQL 9.4が選べない ３ 全体的にちょっとお高い 他サービスと同スペックなら大差ない ロースペックの選択肢が少ないため高く見える
- 84. Cloudを使うときの注意点 NIFTY Cloud RDB デメリット １ 利用情報が少ない 運用ノウハウのブログなどの情報少ない ２ 最新バージョンの対応が遅い PostgreSQL 9.4が選べない ３ 全体的にちょっとお高い 他サービスと同スペックなら大差ない ロースペックの選択肢が少ないため高く見える
- 86. Cloudを使うときの注意点 Amazon RDS デメリット １ SLAの問題 明確にSLAを設けてないので落ちた時は自己責任 ２ 為替の影響を受ける 大規模な利用になると円安の影響をモロに受ける ３ AWS公式ドキュメントが残念 読みやすいとは言えない
- 87. Cloudを使うときの注意点 Amazon RDS デメリット １ SLAの問題 明確にSLAを設けてないので落ちた時は自己責任 ２ 為替の影響を受ける 大規模な利用になると円安の影響をモロに受ける ３ AWS公式ドキュメントが残念 読みやすいとは言えない
- 88. Cloudを使うときの注意点 Amazon RDS デメリット １ SLAの問題 明確にSLAを設けてないので落ちた時は自己責任 ２ 為替の影響を受ける 大規模な利用になると円安の影響をモロに受ける ３ AWS公式ドキュメントが残念 読みやすいとは言えない
- 90. Cloudを使うときの注意点 Heroku デメリット １ 抽象化と自由度がトレードオフ 細かい変更やチューニングは出来ない ２ add-on以外の選択肢が無い 問題解決の選択肢が限られる ３ 実装でカバー 運用回避が難しいので実装で回避
- 91. Cloudを使うときの注意点 Heroku デメリット １ 抽象化と自由度がトレードオフ 細かい変更やチューニングは出来ない ２ add-on以外の選択肢が無い 問題解決の選択肢が限られる ３ 実装でカバー 運用回避が難しいので実装で回避
- 92. Cloudを使うときの注意点 Heroku デメリット １ 抽象化と自由度がトレードオフ 細かい変更やチューニングは出来ない ２ add-on以外の選択肢が無い 問題解決の選択肢が限られる ３ 実装でカバー 運用回避が難しいので実装で回避
- 95. まとめ バックアップとリカバリ
- 96. まとめ 冗長化
- 97. まとめ スケールアップ
- 101. まとめ 抽象化することで意識しない存在へ
- 103. まとめ 抽象度が高い
- 104. まとめ 抽象度が高い ↓ 自由度が低い
- 105. まとめ 自由度と抽象度がトレードオフ
- 106. まとめ データの寿命はコードより長い
- 109. まとめ ご利用は計画的に
- 111. ご静聴ありがとうございました。