[小ネタ]Connection Health Checkで快適WorkSpacesライフを送ろう！

私の人間性を神奈川県のもので分かりやすくお伝えるすると、

• シウマイ弁当より季節限定月餅が好き
• 鳩サブレーより小鳩豆楽が好き
• 横須賀線と東海道線の乗り換えは大船駅より戸塚駅

神奈川県ネタは分からないという人の為に軽く解説すると、
「 知る人ぞ知る良いものが好きになりやすい 」という事です。

▲ 戸塚駅だと同じホームで乗り換えが出来て便利です

シウマイ弁当が話題になる数日前、偶然夏限定のお弁当を食べていたAWS事業本部のShirotaです。あの筍煮が地味にハマるんですよ。
今回の話で初めて知ったのですが、本店ではアフタヌーンティーが嗜めるとか。行ってみたいです。

「知る人ぞ知る」は胸に秘めておきたいけれども

さて、今日は「知る人ぞ知る神奈川県美味いものまとめ」をお話しする訳ではありません。湘南クッキーの自販機の話はまたいつか。
この間、私は「Best Practices for Deploying Amazon WorkSpaces」という、AWSが提供しているWorkSpaces環境のデプロイに関するホワイトペーパーを読んでいました。
ホワイトペーパーは以下のページに掲載されています。
「WorkSpaces」で検索をかけると見つけやすいです。

AWS ホワイトペーパー

2016年7月に公開されたこちらの資料ですが、WorkSpacesのネットワーキングやセキュリティなどが詳しく書かれていて大変読み応えがあります。
私は、WorkSpacesのトラフィックフローについての理解を深めようとして上記の資料を読んでいたのですが、その際にある内容が目に留まりました。

Amazon WorkSpaces サービスとクライアントとの間で送信されるデータの量は、ピクセルアクティビティのレベルによって異なります。
ユーザーエクスペリエンスを最適化するには、 WorkSpace のある AWS リージョンと WorkSpaces クライアントとの間のラウンドトリップ時間 (RTT) を 100 ms 未満に抑えることをお勧めします。
これは通常、 WorkSpace がホストされているリージョンから約3000km 以内の場所に WorkSpaces クライアントがあることを意味します。
Amazon WorkSpaces サービスへの接続用に最適な AWS リージョンを決定する際に参照できる、 接続状態の確認 Web ページが用意されています。

EC2にしろCloudFrontにしろ、インターネット上にホスティングする際には上記の事を意識すると思います。
WorkSpacesでは上記のようにベストプラクティスとして定義しているんだなぁと思いました。
その上、文章だけに留まらず確認用のWebページが用意されている!?
これが俄然気になったので、調べてみる事にしました。
便利なら、これこそWorkSpacesを利用する人に知って貰いたいな、と思ったのです。
こういうものは、 胸に秘めておくものでは無い です。 美味しいお店はある程度は胸に秘めておかないと混雑してしまったりしますが。

早速試してみた

ホワイトペーパーに記載されていたWebページはこちらです。

Connection Health Check

Connection Health Check と言うようです。
早速こちらのページにアクセスしてみました。
どうやら、英語(En)とフランス語(Fr)のみが対応しているページのようです。

▲ 瞬殺です

FAST,ACCEPTABLE,SLOWの三段階で通信速度の評価が成されます。
通信速度の評価について、定義が書かれていなかったので自分で何度か測定して調査してみました。
上記でお勧めされている「RTTを100ms未満に抑える」を達成しているものが「FAST」、100ms〜300msの範囲だと「ACCEPTABLE」、300ms以上だと「SLOW」と評価されるようです。
因みに、上記の評価を出した時の回線の通信速度をGoogleのスピードテストで測定した結果が以下になります。

▲ 大体の目安として参考にして下さい

何度か測定したところ、各WorkSpaces提供リージョンの順番は以下のような感じでした。

Top3は大体これ
Tokyo(ap-northeast-1)
Seoul(ap-northeast-2)
Singapore(ap-southeast-1)

次点
Oregon(us-west-2)
Sydney(ap-southeast-2)

以下は順位変動が激しいので順不同
N.Virginia(us-east-1)
Central(ca-central-1)
Frankfurt(eu-central-1)
Ireland(eu-west-1)
London(eu-west-2)

大体最下位(超えられない地球の裏側の壁)
São Paulo(sa-east-1)

「まぁ、そんな感じか」と思われたでしょうか？
それとも意外に感じられたところがあったでしょうか？
そもそも、名前だけだとイメージしづらい？

地理的距離感を調べてみた

ホワイトペーパーに以下の記述があった事を覚えているでしょうか。

これは通常、WorkSpace がホストされているリージョンから約3000km 以内の場所に WorkSpaces クライアントがあることを意味します。

今回、Top3に上がっていたリージョンが大体「FAST」評価が出ていたのでこの三つの地理的距離を調べてみました。
各リージョンの場所にピンを立て、「秋葉原」から半径3000kmの範囲にあるかどうかを図示してみます。

前準備

今回、図示するのにPythonの Folium を Jupyter Notebook 上で使ってみました。
基本的に、データセンターの場所は非公開となっている為、それぞれの都市の場所は GeoPy を用いて以下のように緯度・経度を調べました。

from geopy.geocoders import Nominatim
 
geolocator = Nominatim(user_agent="test")
 
location = geolocator.geocode("Tokyo")
print(location.latitude, location.longitude)
Akiba_location = [location.latitude,location.longitude]

各バージョン

Jupyter NotebookのPython: 3.6.7
GeoPy: 1.20.0
Folium: 0.10.0
　

図示してみる

実際に、図示には以下のようなプログラムを書きました。

  
import folium

akiba_map = folium.Map(
    location=[35.6997364,139.7712503],
    zoom_start=2
)

folium.Marker(
    location=[35.6828387,139.7594549],
    popup="Tokyo Region",
    icon=folium.Icon(color="red")
    ).add_to(akiba_map)

folium.Marker(
    location=[22.350627,114.1849161],
    popup="HongKong Region(参考)",
    icon=folium.Icon(color="green")
    ).add_to(akiba_map)

folium.Marker(
    location=[37.5666791,126.9782914],
    popup="Seoul Region",
    icon=folium.Icon(icon="cloud")
    ).add_to(akiba_map)

folium.Marker(
    location=[1.3408528,103.878446863736],
    popup="Singapore Region",
    icon=folium.Icon(icon="cloud")
    ).add_to(akiba_map)

folium.Circle(
    radius=3000000,
    location=[35.6997364,139.7712503],
    popup='3000km Circle',
    color='red',
    fill=True,
    fill_color='red'
).add_to(akiba_map)

akiba_map

これを、Jupyter Notebookで実行したものが以下のようになります。

▲ 東京リージョンのピンが赤いのは秋葉原駅にピンを挿していた名残です

それぞれピンをクリックすると、説明が出てきます。

▲ シンガポールリージョン、3000km圏内に無い説

今回オマケとして、まだWorkSpacesはサービス提供されていないが地理的に近そうだなと思った香港リージョンを載せてみました。

▲ 早くサービスが提供されると嬉しいですね

ホワイトペーパーを読みこもう、忙しかったらブログを読もう

ホワイトペーパーには、各サービスを使う上で大事なポイントがいっぱい載っています。
今回のように、当たり前のように東京リージョンに用意したWorkSpacesを使っていたという場合でも東京リージョンをもっともお勧めする根拠がしっかり明文化されているのは有難いです。
ただ、一つ一つが詳しく書かれていてきちんと読みこむ時間が無い！と言う方も多いのではないでしょうか。

そういう時に、スッと「このブログにあったよ」と出せると良いなと改めて感じました。
「あったら嬉しい」ブログを目指して、これからも色々調べていきたいと思います！