QCon Tokyo 2014
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Detail Report#7/8
AWS の Cloud Design Pattern(CDP)は読んだことがあったのですが
Asure版のCloud Design Patternは初めて知りました。
両方とも上記リンクから参照できるので比較してみると面白いですね！
Enterprice Cloud Design pattern 大量データ処理アーキテクチャ
上坂貴志：Nextscape
Architect
ACE (Azure Council Experts)
Azureを使う企業のあつまり、社団法人
Cloud Design Patterns
(AWSしかしらなかったけどMicrosoft版もあるんですね)
* 24 design pattern
* 10 guidance
* code sample
例えば10のguidance
- 非同期メッセージング
- オートスケール
- キャッシュ
- アプリケーション分割
- データ整合性
- データパーティション
- データレプリケーション
- 同期方法
- インストールと通信
- 複数データセンター
今回のデモdata 処理概要
- 楽曲データを配信用に加工する処理
- エンコード処理、トランスコード処理、暗号化処理、アップロード
- 1曲あたり 2:30-3:30 以下に解決するかを例に説明します
PaaS と Scalling
（いまさらな説明を、、、 なんだ このコンファレンスに来ている人はPaaSとScalling知らない人がおおいのか、、 セッションを間違えたかも、、）
Azureにおける PaaS
- "Cloud Service"という名前
- VisualStudioからデプロイ
- WebRole, WorkerRole
- Staging/Production へスワップ可能
- リモートデスクトップで接続可能（最大のメリットといっているけどそんなにうれしいのか？）
Scale Out を前提とするなら処理の受け渡しQueを使う
- Storage Queue (順番保証なし64KB)
- Service Bus Queue (FIFO 265KB)
- AutoScale はQueの数をベースにオートスケール
タスク統合
(まとめちゃってるけど、いいのかな？ 細かくしておいたほうがよいように思うけど、、)
(汎用機の例を出すあたりがどうなんだろう。。)
今回使ったパターン
- 競合する消費者パターン
- パイプとフィルターパターン
- リソース統合パターン （計算ユニットをまとめよう）
クラウド汎用パターン
- Retry Pattern
- Asure SDK Storage Accessには Retryの仕組みが容易されている
- Asure SQLでもRetryPolicyが定義されているので利用できるし、拡張できる
（なるほど、AWSでもSDKに同じような仕組みがあるのか、しらべてみようと思いました。）