2017年第2四半期が終了しました。ここでMulti-Cloud Engineering Meetupグループの上半期の活動を振り返ります。
2017年の幕開けは「 Deploying Stateful Applications and Multi-Cluster Federation with K8s 1.5」。ベータに移行したStatefulSetとPodDisruptionBudgetを取り上げました。これにより、ステートフルアプリケーションのデプロイとスケーリングが容易になり、アプリケーションの中断SLOを守りながらノードアップグレードなどのクラスタ運用が行えるようになります。
2017年2月には、Google Cloud Spannerをいち早く体験できるイベントを開催し、この注目の技術をガイド付きでご紹介しました。
Cloud Spannerは、強整合性と水平スケーラビリティを兼ね備えた、初にして唯一のリレーショナルデータベースサービスです。ACIDトランザクション、リレーショナルスキーマ(およびダウンタイムなしのスキーマ変更)、SQLクエリ、高パフォーマンス、高可用性といった、リレーショナルデータベースならではのメリットをすべて享受できます。さらに他のリレーショナルデータベースサービスとは異なり、数百〜数千台のサーバーへ水平にスケールできるため、最大規模のトランザクションworkloadsにも対応可能です。
3月は「AWS Cyber Security Best Practices」と「Recapping Google Next 2017」の2本立てで、非常に充実した月となりました。
「AWS Cyber Security Best Practices」では、開発チーム自身がより堅牢でセキュアなクラウド環境を構築できるよう、セキュリティのベストプラクティスを実践してきた経験を共有しました。
サンフランシスコで開催されたGoogle Next 2017の直後には、主要な発表、製品、新機能を振り返り、一部については実際にデモも行いました。
サンフランシスコで開催されたGoogle Next 2017
4月にはCoolaDataと共同で、イベントの収集・分析・可視化を支援するビジネスインテリジェンス&行動分析プラットフォームをご紹介しました。CoolaDataを利用すると、モバイルやWebのイベントデータといった社内データをストリーミングし、Adwordsキャンペーン、Facebook Ads、CRM、オフラインソース、外部データベースの顧客履歴データなどの外部データと組み合わせることが可能です。さまざまなデータソースを横断して統合することで、顧客の行動やその背後にあるストーリーをより深く読み解けます。
Coola Data Platform
2017年5月はこれまでで最も活発な月となり、なんと4本(!!!)のミートアップを開催しました ——「Google App Engine Flexible Environment」「Cloud Security for Startups — From A to E(xit)」「BigData ETL Processing 50TB/day with Google Dataproc, Pub/Sub & Cloud Functions」、そして「The Master of Clusters」です。
「Google App Engine Flexible Environment」では、PaaSとIaaSの選択に悩むケースを取り上げ、Google App Engine Flexible Environmentがそのギャップをどう埋めるのかを議論しました。
FreightosのJoshua Fox氏が、ベータから3月のGAリリースに至るまでのFlex Envでの開発経験を紹介。Flex Envが最適なユースケースと、Standard Env、GKE (Docker)、GCEが向いているケースを比較します。
「Cloud Security for Startups — From A to E(xit)」のテーマは、スタートアップ立ち上げの大変さでした。日々のジェットコースターのような展開はあっという間に消耗を招きますが、それに加えて情報セキュリティの課題、コンプライアンス、顧客からの厳しい質問にも向き合わなければなりません。
このイベントは、CSAイスラエル支部が作成したペーパーをダイジェスト形式で紹介したもので、Software-as-a-Serviceスタートアップ(SaaS-SUs)が堅牢なセキュリティ基盤を築き、顧客の信頼を獲得・維持していくことを目的としています。
5月のもう一つのミートアップは「BigData ETL Processing 50TB/day with Google Dataproc, Pub/Sub & Cloud Functions」です。
このセッションでは、Shimon Tolts氏がironSourceで構築したETLについて発表しました。Google Storageに保管された1日50テラバイトのデータを、preemptibleインスタンス上で動作するGoogle DataProc(GoogleマネージドのApache Spark、PySpark、SparkSQL)で処理する仕組みです。さらにPub/SubやCloud Functionsを使ってジョブを同期し、処理済みデータを分析向けにBigQueryへロードするフローも紹介されました。
5月最後のミートアップは「The Master of Clusters」。Big Thingsの仲間をゲストに迎え、Apache Kafkaのマルチクラスタ展開におけるアーキテクチャパターンや、MongoDBのマルチマスターアーキテクチャについて議論しました。
そして7月には「Google Cloud for AWS Professionals」を開催し、Google Cloud PlatformとAmazon Web Servicesの共通点と相違点を明らかにする議論を行いました。
上半期の6か月間で、地域のクラウドコミュニティに向けて開催したミートアップは計10本。Multi-Cloud Engineeringの勢いが着実に高まっていることを実感しています。取り上げたいテーマがあれば、トーク内容の簡単な概要を添えて[email protected]までお気軽にメールください。
Multi-Cloud Engineeringミートアップグループにまだ参加されていない方は、ぜひこちらからご登録ください: https://www.meetup.com/multicloud。各ミートアップの動画はYouTubeチャンネルにも公開しています。チャンネル登録いただくと、新しい動画が追加された際に自動で通知が届きます。