Amazonクラウドを使ったシステム設計の際に直面する典型的な問題に対して、解決策を分かりやすく分類、解説した「AWSクラウドデザインパターン」（略称CDP）が公開されました。Facebookページも開設されています。 作成したのはAmazonのスタッフやサードパーティのエンジニアら。 CDPのWebサイトはWikiで作られているため、誰でも新たなデザインパターンなどを追加可能。現在45種類のパターンが登録されており「あと3つ加えると“CDP48”と言えるようになるので、ぜひ追加してください」（玉川氏。JAWS Summit 2012でCDPの公開について説明した際に）と、呼びかけています。 45種類のパターンが9のカテゴリに分類 それぞれのパターンには、名前、解決したい課題、クラウドでの解決方法、実装方法、解説図、メリットと注意点、関連パターン情報などが含まれています。 例えば、サーバの

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セールスフォース・ドットコムとNTTコミュニケーションズは今日12月14日、セールスフォース・ドットコムの東京データセンターが稼働を開始したと発表しました。 東京データセンターの設置は、1年前の昨年10月に開催された「Cloudforce 2010 Japan」で発表されていました。 同社のクラウドは日本郵便やローソン、日本通運、地方自治体などの大手ユーザーがすでに利用しており、国内データセンターの開設が期待されていました。今回、国内データセンターが稼働開始したことは、重要なデータを海外のクラウドへ保存したくないと考えていた顧客に対して大きなアピールとなるでしょう。 実は神奈川にある セールスフォース・ドットコムのデータセンターは、北米の2カ所とシンガポールの合計3カ所にすでに設置されており、東京データセンターは4カ所目。NTTコミュニケーションズのデータセンターを利用し、セールスフォース

サーバホスティング大手のさくらインターネットは、NoSQLデータベースの一種であるキーバリュー型データストア（KVS）を試験的に同社のサーバ上で提供する「KVSアルファテストサービス」を行うと、さくらインターネット研究所のブログで明らかにしました。 キーバリュー型データストアは、リレーショナルデータベースよりも単純な形式でデータを格納し、データ操作もシンプルなため、スケーラビリティや高速なアクセスを実現しやすく、クラウドの特徴を活かせるデータベースとして最近注目されています。 今回のアルファテストサービスでは、memcachedプロトコルを用いてさくらインターネット研究所が提供するキーバリュー型データストアを運用しているクラウドへアクセスし、利用する形態をとるようです。 KVSの中身はグリーが開発したFlare キーバリュー型データストアにはApache FoundationのCassan

Amazon S3の耐久性は99.999999999％。こんなに高い耐久性がいらない人向けのオプションが登場 AmazonクラウドにはAmazon Simple Storage Service（Amazon S3）と呼ばれるストレージサービスがあります。Amazonクラウドのブログに投稿された記事「New: Amazon S3 Reduced Redundancy Storage (RRS)」によると、その耐久性（durability）は99.999999999％（イレブンナイン）。 ブログの説明を借りると、これはAmazon S3に1万個のオブジェクトを保存したとして、そのうちの1つが障害によって失われるのに平均で1000万年ほどかかるレベル。これは、S3領域の複数の機器に対する冗長構成によって実現していると説明されています。 you can simply store your data

グーグルは「Google App Engine Blog」にて、データストアに2つの新機能、Eventual Consistency（結果整合性）とDatastore Deadline（データストアデッドライン）を追加したことを明らかにしました。これにより開発者は、データの一貫性と可用性のどちらを重視するのか、選べるようになりました。 プライマリが落ちていたらコピーを他のデータストアから取得 Google App Engine Blog: Read Consistency & Deadlines: More control of your Datastore Eventual Consistency（結果整合性）オプションは、プライマリのデータストア以外のデータストアにコピーされたデータを読み込むことを許すオプションです。 グーグルの解説によると、これまでのGoogle App Engin

先週届いた2月17日付け日経コンピュータの特集「クラウドの値段 ～78の主要SaaSを徹底調査～」はタイトル通りとても情報量の多い、力の入った特集でした。一部がWebでも公開されていまます。 Google Apps、Salesforceの値段が目安に 特集は分野別に「グループウェア」「営業支援」「ERP/会計」「人事/教育、Web会議」に分かれて調査されています。 グループウェアの章では、グーグルの提供するGoogle AppsがSaaSの料金の目安になっていると、次のように書かれています。 グーグルが2007年に提供を開始した企業向けのSaaS「Google Apps Premier Edition」が、SaaSの料金水準に大きな影響を与えている。Webメールサービス「Gmail」を軸に、予定表や文書管理などの様々な機能を1ユーザー当たり月額500円（年額6000円を月割り）、初期費用な

昨年末にMIJSのコンソーシアム内での交流会があり、前回のはてな伊藤さん講演に続き、理事会の方から講演者の選定とコンタクトを依頼されたので、マイクロソフトの萩原さんに「クラウドの時代のデータモデリング」の講演をお願いした。 今回萩原さんに講演をお願いしたのは、以前参加させていただいたマイクロソフト系のイベントでの萩原さんの講演が大変興味深い内容だったからだ。 以下、今回の講演を聞きながら私がメモした内容である。 「スケールアウト設計における問題点の考察と分析手法の提案」 現在マイクロソフトでクラウドの技術のうち、開発の現場に対して、どういうやり方をしなければいけないかを提案する仕事をしている。 今日お話しする内容は、インターネットや書籍で紹介されているものよりも、深いところを話していきたい。とはいえ1時間という短い時間なので、ポイントを絞って話をしていきたい。マイクロソフトはWindows

グーグルは世界有数のハードウエアメーカーであり、ソフトウエアメーカーである。1990年代末に他に先駆けて「情報爆発」に直面し、いち早くそれに対応したグーグルのコンピュータは、従来のコンピューティングと比較すると常識外れにすら見える進化を遂げた。グーグルコンピューティングの特異さを10個紹介しよう。 （1）自前主義 グーグルは売上高を見ると「広告会社」だが、その実態は7000人を超えるエンジニアを抱える世界有数のメーカーである。しかもそのコンピューティングのあり方は、従来型のそれと大きく異なる（図1）。グーグルが“異形”のメーカーなのは、同社がハードもソフトも自前主義を貫いているからだ。 使用するサーバーはすべて自社開発だ。一部報道では、グーグルは台数ベースで米デルや米ヒューレット・パッカード（HP）に次ぐ「世界第3位」のサーバーメーカーだという。 サーバーだけではない。2007年、大手ネッ

ゴールデンウィークに特に予定のなかった筆者は，「ちまたで噂のGoogle App Engine for Java（GAE/J）とFlexでスケジュール共有ツールでも作ってみよう」と思い立ちました。およそ5日間かけて開発を進めたのち，2009年5月6日に「ご都合.com（画面1）」を公開しました。その後，はてなブックマークやニュースサイトなどでご紹介いただいたおかげで，公開後6日で約2000人の方にご利用いただいています。 そこで本稿では，この「ご都合.com」の開発で実際に筆者が得た経験を通じて，GAE/JによるWebアプリケーション開発の実際とそのポテンシャルについて紹介します。 米Googleが2008年4月に発表したGoogle App Engine（画面2）は，「自分が開発したWebアプリケーションをGoogleのデータセンターで運用できるクラウドコンピューティング・サービス」です

広範な従量制を採る「Google App Engine」と「Amazon Web Services」を比較対象とした。 米Microsoftは2009年7月14日，11月に商用化するPaaSサービス「Windows Azure」の料金体系を一部明らかにした（関連記事）。1時間0.12ドルからの時間課金，各種割引を用意するなど，後発ならではの弾力的なモデルを提示している。先行するPaaSの「Google App Engine（GAE）」，さらにはIaaSサービス「Amazon EC2」と料金体系を比較してみた。 今回比較した3サービスは，コンピューティング・リソースを従量課金で利用できるタイプのPaaSおよびIaaSである（表）。仮想マシンの時間貸しサービスが基本のEC2については，PaaSであるAzureおよびGAEとの比較を分かりやすくするため，EC2以外のPaaSサービスを加えたAma

今日は、動かしてみただけ。 Project Voldemort って、分散で、Javaで、キーバリューで 格納できて何か凄いらしい。 Voldemort is a distributed key-value storage system * Data is automatically replicated over multiple servers. * Data is automatically partitioned so each server contains only a subset of the total data * Server failure is handled transparently * Pluggable serialization is supported to allow rich keys and values including lists and

Hadoop＋Hive検証環境を構築してみる：Hive――RDB使いのためのHadoopガイド（前編）（1/3 ページ） Hadoop HiveはHadoop上でSQLライクなクエリ操作が可能なDWH向けのプロダクトです。SQLに近い操作が可能なため、HBaseよりもデータベースに慣れ親しんだみなさんには使い勝手がいいかもしれません。本稿ではこのHiveの使い方とレビューを行っていきます。

創業して1年余りのデジタルコンテンツアーカイブベンダーのSonianのインフラは、ほぼ完全にクラウドベースである。社内ではサーバやデータセンター、ストレージを運用していないのだ。同社が利用しているデータウェアハウスプロバイダーのVertica Systemsが5月に分析データベースをオンデマンドで利用できるようにしたとき、Sonianの幹部はためらうことなく、社内のVerticaデータウェアハウスをクラウドベースのバージョンに置き換えたという。 「当社はクラウドベースのアーカイビングソリューションを提供している」とSonianの創業者のグレッグ・アーネットCTO（最高技術責任者）は話す。「Verticaのクラウド版は、コンピューティングやストレージサービスと同じようにサブスクライブできる管理サービスであり、当社のビジネスモデルには最適だ」 Sonianでは、ホスティング型電子メール／IM（

本年度の「丸山先生レクチャーシリーズ」では、第1回から一貫して分散データベースの重要性が指摘されつつも後回しとなっていたのだが、第3回のレクチャーでついに「クラウド上のデータサービス」がテーマに据えられ、クラウド上のデータサービスについて、その最前線の技術を解説した。 データベースをクラウド上に展開するには 丸山先生レクチャーシリーズ第3回は、1月13日に日本IBM箱崎事業所で開催された。今回のテーマは「クラウド上のデータサービスの利用をめぐって」であり、過去2回のレクチャーでも折りに触れて言及されていたクラウド上のデータサービスをメインに据えた講演が行なわれた。 最初に行なわれた丸山不二夫氏による講演は「Cloud上の分散データベース―BigTable、SimpleDB、Azure SDS―」と題するもので、既に実用に供されているクラウド上のデータサービスを中心に取り上げ、その出現の背景