【レポート】【初級】AWS ストレージサービス入門 #AWSSummit

こんにちは。chicca です。2019年6月12日から14日まで開催された AWS Summit Tokyo に参加してきました。

今回は 2日目に行われたセッション「【初級】AWS ストレージサービス入門」についてレポートします。

Amazon Elastic Block Storage（EBS）

• Amazon EC2 インスタンスにアタッチして使用
• マネジメントコンソール、CLI、SDK から操作
• SSD と HDD のボリュームタイプが選択可能
• スナップショットの作成と Amazon S3 での保存
• 保存データ、インスタンス間で移動するデータは暗号化
• 1つの EC2 インスタンスの複数のボリュームをアタッチ可能

ボリュームタイプ

• SSD

  • io1:  プロビジョンド IOPS SSD
  • gp2: 汎用 SSD

• HDD

  • st1: スループット最適化 HDD
  • sc1: Cold HDD
• ストレージの要件ワークロードで選ぶ

Elastic Volume

• 上記 4 つのプロビジョンを変更できる
• 数量も変更可能
• オンラインで作業でき、サービスに影響がない
• PowerShell で自動化可能
• CloudWatch で監視、Lambda 関数を利用して動的に拡張も可能

ユースケース

• エンタープライズアプリケーション
• リレーショナルデータベース
• 開発とテスト
• ビジネス継続性
• NoSQL データベース

Amazon Elastic  File System（EFS）

• フルマネージド型サービス
• EFS は Linux ベース
• FSｘ は Windows 向け

EFS

• ファイルの追加削除に合わせて自動的にストレージを拡張縮小
• 動的伸縮自在性
• マウントターゲット、ストレージの構成は AWS が設計しているので単一障害点がない
• 格納したファイルは自動的にレプリケート
• ライフサイクル管理
  • 標準ストレージクラス:  日常的にアクセス
  • 低頻度アクセスストレージクラス:  あまりアクセスしない
  • ポリシーを定めると自動的に移動していく

ユースケース

• ウェブ配信とコンテンツ管理
• アプリケーションのテストと開発
• メディアとエンターテインメント
• ビッグデータ分析

Amazon FSx

• Windows ワークロードの2/3が AWS 上で稼働
• Windows ネイティブ互換 アクティブディレクトリとの関係
• 高速で柔軟なパフォーマンス
• アップデート、バックアップの自動化も AWS で対応

Amazon FSx for Lustre

• S3 へのシームレスなアクセス
• S3 オブジェクトをファイルとして透過的に表示
• AWS S3 に保存したデータを Amazon FSx にインポート
• 処理結果を保存するために AWS S3 にエクスポート

ユースケース

• 機械学習
• ビッグデータ分析
• ハイパフォーマンスコンピューティング (HPC)
• 自動走行車
• メディア処理およびトランスコーディング
• 電子設計オートメーション (EDA)

Amazon Simple Strage Service（S3）

• オブジェクトストレージなのでインターネットでどこからでもアクセス
• 無制限に格納可能
• 3つ以上のデータセンターにレプリケートを作成
• ストレージクラスとライフサイクル管理
• 分析にすぐ活用できるクエリ
• セキュリティとコンプライアンス

バケット作成のデモンストレーション

• バケット名はグローバルで一意の必要性がある
  • ネーミングのスキーマは、バケット名、オブジェクトのキー名（プレフィックス、オブジェクト名）
  • データはフラットだがプレフィックスで階層的な格納をしているように見える
• リージョン選択
• オプションを設定
• アクセス権限設定
• 保存を押せば完成

ライフサイクルポリシーの設定

• ストレージクラスの変更や削除処理に関する自動化
• データを低頻度アクセスのサービスに移動

クロスリージョンレプリケーション

• リージョンをまたがった 災害対策（DR） を構築

ユースケース

• クラウドネイティブなアプリケーションデータ
• データレイクとビッグデータの分析
• バックアップと復元
• 災害対策 (DR)

適材適所の選択

• ブロックストレージ: EBS
• ファイルストレージ: FSｘ
• オブジェクトストレージ: S3

最後に

適材適所の選択をするために、サービスごとの特徴を知ることができるセッションでした。

40分間のセッション中の S3 のデモンストレーションでは、バケット作成にかかった時間は約2分間です。改めて、AWS サービスの俊敏性を知ることができました。