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@khwada

2017/3/11 JAWS DAYS 2017 参加メモ

Last updated at Posted at 2017-03-12

赤ドクロ Presents 『AWSでアプリ開発するなら 知っておくべこと』

アーキテクチャのベストプラクティス

  • Design for failure
    • 単一障害点をなくす、すべてが失敗し得るという前提で考える
      - 最初に１ホストを複数に分割する⇒Webとデータベース（RDS）
      - 複数のWebインスタンスを異なるAZで
      - RDSはMulti-AZ
      - ELBを利用して負荷分散
  • Build Security Every Layer
    • 通信経路および保存されたデータの暗号化、IAM／セキュリティグループ
  • Leverage Many Storage Options
    • 万能なデータストアは存在しない、特性に応じて使い分ける
    • Storage
      - Object Storage: S3, Glacier
      - File/Block Storage: EFS(NFS、共有ディスク), EBS
    • Database
      - NoSQL: ElastiCache, DynamoDB
      - SQL: RDS（トランザクション処理）, Redshift（DWH）
    • 例
      - 静的コンテンツはS3に
      - セッションやステートはDynamoDB
      - DBのキャッシュはElastiCache
  • Implement Elasticity
    • IPアドレスで参照しない（名前ベースで）、分散させる
  • Think Prallel
    • EMRを用いて並列のMapReduceジョブを実行、ELB、１つのKinesis Streamと複数のKCLアプリケーション、バックエンドとしてのLambda
    • 1インスタンスでN時間 = N台を1時間 ⇒ コストは同じ
  • Loose Coupling
    • コンポーネント間の結合度が緩やかになるほど、スケーラビリティは高まる
    • すべてのコンポーネントはブラックボックスとしてデザイン（APIアクセス、DNS名でアクセスなど）
    • Queueを使って疎結合に（部分的なretryがしやすくなる、重たい処理だけをスケールする）
    • Service Discovery
      - 各サービスで増えたリソース、減ったリソースに対して透過的にアクセス
      - Auto Scalingを使ったELB自動登録、Consulなど
    • Asynchronous Integration
      - 同期処理である必要がなければ非同期にする（その処理、本当にレスポンス必要ですか？）
      - アプリケーションがブロックされない
      - スケーラビリティ＆高可用性
      - Frontendを停止することになくBackendを容易にメンテナンス可能
      - リクエストの処理順序やリトライ等の制御が容易に（一方、数珠つなぎで全体の見通しは悪くなる）
  • Don't Fear Constraints
    • より多くのメモリが必要？⇒負荷分散、キャッシュ
    • データベースのIOPSが必要？⇒リードレプリカ、シャーディング、データベースのキャッシング
    • 問題のあるインスタンスを破棄し、置き換える

The Twelve-Factor App

  • Dockerによるアプリケーション開発やLambdaのようなサーバレスコンピュートの普及に伴い、改めて重要性が増しつつある
  • Codebase
    • デプロイされているアプリとコードベースは常に1:1であるべき
  • Dependencies
    • 依存関係を明示的に宣言し分離する
    • 特定の環境に暗黙的にインストールされているパッケージやツールに依存せず、アプリに同梱する
    • 例：gemとbundler
  • Config
    • OSレベルの環境変数によって注入されるべき
    • 設定ファイルは言語／フレームワークの環境依存になる
  • Backing Service
    • ネットワーク越しに使うものはすべてリソースとして扱い（URLのように）、データベースはアタッチされたリソースとして扱う
    • リソースの切替はリソースハンドルの切替（URLの切替）とする
  • Build
    • build、リリース、実行の３つのステージを厳密に分離する
    • すべてのリリースは一意のIDを持つべき（どの環境にどのIDがdeployされているか）
  • Process
    • アプリケーションをStatelessなプロセスの組み合わせとして実行！
    • スケールアウトの単位としてプロセスモデルは分かりやすい（スレッドはメモリ共有するなどで管理が複雑）
    • 永続化する必要のあるデータ（次のリクエストでも利用するデータ）はDBなどstatefullな外部サービスを利用
    • ローカルディスクのファイル、メモリ上のデータはあくまでもキャッシュとして扱う
  • Dsiposability
    • グレースフルシャットダウン
  • Dev/prod parity
    • 開発・ステージング・本番環境をできるだけ一致させ、CI/CDの効果を発揮する
  • Log
    • 出力ストリームの保存先やルーティングにアプリは関与しない（標準出力に吐き出すだけにする）
    • 収集、保存、インデックス化し分析する環境をアプリの外に用意する
  • Stateless
    • ステートフルにになる要素を水平スケールするリソースの外部に配置
    • Session情報(スケールアウトすると新しいインスタンスから見えない）⇒DynamoDBに見にいってローカルにキャッシュ

DevOps

  • 無駄やボトルネックを取り除くことで、ライフサイクル（フィードバックループ）を効率化し、高速化する
  • Cluture：End to EndでOne teamであること、主体的なオーナーシップ、行われた作業の結果に対する可視性を高める
  • Practice：Automate Everything、Test Everything, CI/CD/Infrastructure as a code, etc...
    • 自動化と構成管理：プロビジョニング、設定、オーケストレーション、レポーティング
    • ApplicationとInfrastructureをいずれも、バージョン管理し、build&testし、成果物を登録し、デプロイする
    • 繰り返し継続的に行う
  • Tool

DevOps tool on AWS

  • ほとんどのサービスにAPIが用意されている⇒プログラミングの文脈でインフラを制御する
    • 各言語のSDKが用意されている（IDE向けのプラグインも用意されている）
  • Cloud formation
  • Jenkinsを使ったデプロイ

ベストプラクティス

  • 自動ロールバック：まずはロールバックし、その後ログ／グラフなどを用いてデバッグする
  • ダッシュボードで通常時と異常時を把握する

AWS SECURITY DEATH \m/ ～セキュ鮫様からのお告げ～ by Security-JAWS

ネットワーク

  • public subnet / private subnet
    • public subnet: インターネットに直接接続可能なサブネット（公開サーバを置く、EIPとの紐づけもできる）
    • private subnet: NATゲートウェイを経由して内⇒外のインターネット通信は可能
  • statefull / stateless
    • NAT配下のクライアントのSource Portはハイポート（1024-65535）からランダムに設定される
    • Statefull: 戻りの通信もよろしくしてくれる
    • Stateless：内⇒外も書かないといけない（1024-65535/tcp）
    • Security GroupはStatefull⇔Network ACL（subnet単位で通信を制御）はStateless
  • VPN
    • ユースケース
      - Webサーバ／DBサーバのメンテナンスはプライベートネットワーク経由で行いたい（平文でインターネットを通さない）
      - 社内システムで事業所とAWSの間(Direct Connectは品質を高めることもできる)
      - AWSを既存システムの拡張リソースとして使用するような場合（繁忙期など）
    • VPNの場合、AWS側には２つのVPNエンドポイントが用意される（Customer Gateway側で２つのトンネルを張る必要がある）
      - static routingもしくは、BGPによるダイナミックルーティング（対応機種のFAQ参照）
  • Direct Connect（専用線接続）
    • 宅内～接続ポイント⇒一般的には通信キャリア
    • 接続ポイント～AWS⇒AWSが提供
    • VLAN分けをできるキャリアと、できないサービスがある
    • TOKAIコミュニケーションズ、Colt(旧KVH)

WAF/DDoS

  • 全脳アーキテクチャ若手の会

DDoS

  • DDoS対策（コストがかかる）、DDoSをあえて受ける（落ちてもいいサイトであれば、放置するのも一つ）
    • L3/L4：Infrastructure
    • L7: Application
  • AWS Shield
    • CloudFrontを使って、Shieldオプションを有効化
    • Shieldの後ろはAWSでも、オンプレでも対策可能
    • 防御対象：CloudFront, ELB, ALB, Route53
    • 監視：常にモニタリングしてベースラインの作成、異常検出
    • Basicは無料で利用可能、AdvancedはDRT付き
    • Billing Protection
    • DRT：WAFのチューニングやルール作成もやる
    • CloudFrontさえ入っているなら、導入しておかない手はない！

WAF

  • FWやIDS/IPSでは防ぐことができない不正な攻撃を遮断（アプリケーション脆弱性など）
    • PCI-DSS 6.6にもWAF導入について明記されている
  • AWS WAF
    • カスタムルール（IPアドレス制限／文字列制限）、SQLI/XSSといった基本的な対策が可能
    • 構成：CloudFront, ELB, ALBに仕込めるマネージドWAF
    • ルールを正規表現で書けない、WAF検知ログは100件まで
  • AWS WAF / WAF on AWS / SaaS WAF / Cloud WAFの比較
    • SaaS WAF / Cloud WAF: 正常な通信の確認、DNSの向き先変更程度で導入できる
    • WAF on AWSはオートスケールに対応している製品が多い
    • AWS WAFはセキュリティ面では物足りない
  • 「セキュリティ開発」はなぜ浸透しないのか

AWS Config

ごちゃごちゃしやすいAWSリソースを簡単に「見える化」できる

  • 構成管理、変更管理のためのサービス（よく使うサービスは対応済）
    • 構成情報のスナップショットの取得
    • 変更内容を追うことができる、SNSを使った通知も可能
    • AWSリソース間の関係性の確認（EC2とVPC/Security Group/ALBとの関係）
    • EC2 Systems Manager: エージェントを入れると、OSの中の情報を取れる、コンソールからコマンドを発行⇒OS上の変更管理が可能になった
    • IAMの構成管理
  • ユースケース
    • AWSリソースの一覧でAWSリソースを確認できる、削除されたリソースについても追跡可能
    • いつ、どのように変更されたかを記録するので証跡として利用可能
    • 関連するAWSリソースも辿れるのでトラブルシュートしやすい
  • AWS Confing Rules
    • AWS Configで記録した設定が正しいかを判定するルールを定義できる
    • 例
      - セキュリティグループがフルオープン
      - MFA設定していない
      - ACMの証明書の有効期限があと少し
  • マネージドルール
    • Instanceにtagをつけているか？（billingのために、作った人／プロジェクト名をつける）
    • SecurityGroupがフルオープンになっているか？
  • カスタムルール
    • 判定機構はLambdaで実装⇒極論、修正することもできる
    • awslabsにカスタムルールが公開されている（現在34）
  • AWS Configを有効化して可視化
    • Auto Scalliingで、頻繁にインスタンスの起動／削除をしていなければ、課金額は大きくない

Chat bots with Amazon Lex

  • Amazon Lex：音声／テキスト処理
    • Alexaと同じ技術で提供されている
    • 音声認識＋自然言語処理
  • コンポーネント
    • ユーザ入力⇒出力
    • Intents：意図（Utterance/Slots）
    • Fulfillment：処理
  • Utterance
    • Intent（例：RegisteruserForEvent）に対してユーザ入力を紐づける
    • Sample utteranceを複数事前に定義する
    • 反復して学習することによってユーザ入力の言い回しの揺れを吸収（徐々に改善していく）
  • Slot
    • SLOT NAME: eventDate, SLOT TYPE: AMAZON.DATE
    • 12 March 2017 / tomorrowみたいな揺れを吸収できる
  • Fulfilment
    • AWS Lambdaとの統合⇒クライアントにレスポンスを返す
  • 複数のintentをflowにすることで、より自然な対話が可能になる
    • もう少し知りたいですか？ ⇒ yes ⇒ 次のintentに繋げる
    • 曖昧な答えの場合は、プロンプトを出す（「"yes"か"no"で答えてください」）
  • Lambdaとの統合
    • Lexがユーザ入力をparseし、intent/slotsを渡してlambdaを起動、lambdaからレスポンスを返す
    • dialogAction：会話の流れをつかさどる（例：ConfirmIntent）
    • facebookの場合、Response cardを返すこともできる（ユーザに選択肢リストを提示）
  • Lambda Functionの実装例
    • switchでintentごとの処理を定義して、1 functionで複数intentを処理
    • LexResponseBuilderでレスポンスをbuild
  • English Onlyでlaunchするが、複数言語をサポートするロードマップ
    • 開発者からAWS Japanへプレッシャーを！
  • 最初はよくテストして、エラーが多いようであればintentを細かく設定するなどの工夫が必要

サーバレスの今と未来

サーバレス

  • パラダイムシフト
    • サーバが要らないということではなく、開発者はサーバについて「考えなくてもよくなる」
    • 2014年末のre:InventにてLambdaの発表
    • 最大の特徴は、課金は使った分だけ（メモリ×時間×実行回数）
  • Function as a Service
    • アーキテクチャにおける責務
      - Stateful >> Stateless
      - 永続データ >> 揮発性
      - バッチ >> イベントドリブン
  • Lambda goes everywhere
    • コンテナベースの実行環境はportabilityが高いので、いろいろなところにデプロイできる
    • Athenaの基盤もLambda
    • Greengrass(AWS IoT)
    • CloudFrontのEdgeの上

代表的なサーバレスアーキテクチャ

  • UIドリブンアプリケーション
    • 認証ロジックをBaaS、DynamoDBにクライアントから直接アクセス、SPA＋API Gateway
  • メッセージドリブンアプリケーション
    • オンライン広告システム
    • コンテンツのサムネイル作成（image magicを載せたlambda）
    • ログのストリームプロセッシング（kinesis/kafkaから取って、加工して、S3やDynamoに入れる）

エコシステム

  • プラットフォーム事業者、フレームワークやツール、アプリケーション開発者
    • アプリケーション開発者のノウハウ発信が足りない
    • cloud packの毎日放送事例
  • Serverless framework, Apex, Lamvery, Swagger, AWS Serverless Application Model(SAM), Postman...
  • SAM
    • CloudFormationテンプレートで管理できる
    • lambda, API Gateway, DynamoDBがサポートされている
    • app-spec.yaml -> CloudFormation（codeはS3経由でデプロイされる）

サーバレスだからこそできることをやる

  • 10X Product Development
    • TypeScriptしか書かず、あとは外部のサービスを使っている
    • firebase（auth）, Netlify（static site hosting）, Cloudinary（画像管理）, Algolia（検索）
  • Serverless, NoOpes and the Tooth Fairy
    • 来るサーバーレスな未来では、アプリケーション開発者が運用に責任を持つ
    • プロバイダの技術情報や、内部技術が何に依存しているか理解する
    • 可視性が下がる、自分自身で問題をfixできないし新機能を実装することもできない
    • 売れていないサービスはシャットダウンされるかも
  • 日経新聞事例（紙面ビューアー）
    • 最大18,000回/1分間のinvocation
  • システムをリアクティブに設計する
    • イベントの発火やwebhookなどに対応している周辺のマネージドサービスとうまくつないでいる
    • シンプルなマイクロサービスとして
    • 一度トライアルしておき、いざ活用する前にはまりどころなど判断

SPAの開発の流れ

  • ビュー／アプリ（js）開発
    • ビューの作成
    • テスト駆動でアプリコードを追加（テストがないと、統合時に問題が起こったときの切り分けが困難）
    • 例：jQuery+Jasmine
    • ローカルで開発可能、チーム開発がはじまったらS3で
    • テスト時のブラウザキャッシュに注意（chromeの開発者ツールでdisable cacheするとか）
    • AWSに繋ぐ前に、１行書いたら１行テスト
  • Cognitoを使った認証+フェデレーション
    • 例：Google+
    • Googleで認証してIDが払い出される
    • ブラウザがCognitoにJSでアクセス、CognitoがGoogleに検証、OKであればDynamoDB書き込み権限を払い出す
  • DynamoDBを使ったデータの管理
  • Lambdaでシステム強化
    • DynamoDB直接読み書きでは仕組みとしてできてしまう、「不正なクエリからの保護」（lambdaでvalidationするなど）
    • 「ユーザ全員分の集計」などの情報提供のため
  • Serverless Single Page Apps
    • Ben Rady著、Step by Stepガイド（日本語版が間もなく出る予定）

参考（ところどころで言及されていた別発表）

[AWSワークショップ] Amazon Kinesis Analyticsを触ってみよう

kinesis

  • モチベーション
    • 処理した結果を複数システムに送る必要がある
      - kafka or Kinesis Streams
    • しかも機械学習を行なう
      - Spark Streaming or Storm
  • Kinesis
    • Streams
      - マネージドkafkaのイメージ：入出力に制限はある（入力：秒間1MBまたは1,000put）
    • Firehose：S3, Redshiftへ簡単に配信
    • Analytics：SQLクエリー
  • Stream Source/Destination（StreamかFirehose）
    • 入力側を決定する（Strems or firehouse）
    • 入力データの型定義をおこなう
    • SQL分を作成、デプロイ
    • 出力先を決定する（Strems or firehouse）
  • kinesis demo stremasは良く停止するので注意・・・
    • データ定義は大文字で定義（もしくはselect句をダブルクォーテーションで挟む）

Windowの概念

  • Tumbling Window（例：1分ごとに出力）
    • FLOOR(("SOURCE_SQL_STREAM_001".ROWTIME - TIMESTAMP '1970-01-01 00:00:00') SECOND / 10 TO SECOND)
    • 10 TO SECOND⇒10秒間隔
  • Sliding Window（データが流れてきたら出力を開始する）
    • Time(60sec：レコード受信をトリガーに直近60sec分を集計)
    • Row(2rows：自分+直近2レコード)
    • １つのdestinationに対して、TimeとRowを両方設定できる

Reference Dataの追加

  • AWS CLIでのみ追加が可能
  • 例：S3のファイルを見る
  • 現状、Reference Dataを追加すると動作しない（サポート確認中）

まとめ

  • Firehose -> Elastic Search -> KibanaとすべてAWSコンソールで設定可能
  • 構築は非常に楽、標準SQL、Firehoseで接続が簡単
  • バグが多い、性能評価がしにくい
  • kinesis streamsはzookeeperの管理が不要、KPLと併用すれば非常に安い
  • Analyticsは簡単な集計処理ならよいが、複雑な処理はSpark Streaming等を利用したほうがよい

[Alexaハンズオン] Alexa Skills Kit で遊ぼう【基礎編】

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