参照：
https://cloud.google.com/appengine/docs/standard/python/splitting-traffic

参考: https://cloud.google.com/resource-manager/docs/cloud-platform-resource-hierarchy

https://cloud.google.com/run/docs/multiple-regions

トピック6、Dress4Win ケース2
会社概要
Dress4win は、Web サイトとモバイル アプリケーションを使用してユーザーが個人のワードローブを整理および管理できるように支援する Web ベースの企業です。同社はまた、ユーザーとデザイナーや小売業者を結び付けるアクティブなソーシャル ネットワークを構築しています。同社は、広告、e コマース、紹介、フリーミアム アプリ モデルを通じてサービスを収益化しています。このアプリケーションは、創業者のガレージにある数台のサーバーから、コロケーション データ センターにある数百台のサーバーとアプライアンスにまで成長しました。しかし、同社のインフラストラクチャの容量は、アプリケーションの急速な成長に今では不十分です。この成長と、より迅速に革新を進めたいという同社の願望のため、Dress4Win はパブリック クラウドへの完全な移行に取り組んでいます。
ソリューションコンセプト
Dress4win は、クラウドへの移行の第一段階で、開発環境とテスト環境を移行しています。また、現在のインフラストラクチャが 1 か所にあるため、災害復旧サイトも構築しています。アーキテクチャのどのコンポーネントをそのまま移行できるか、また、どのコンポーネントを移行前に変更する必要があるかは不明です。
既存の技術環境
Dress4win アプリケーションは、単一のデータ センターから提供されます。すべてのサーバーは Ubuntu LTS v16.04 を実行します。
データベース:
MySQL。ユーザーデータ、インベントリ、静的データ用の 1 つのサーバー:
- MySQL 5.8
- 8コアCPU
- 128 GBのRAM
- 2x 5 TB HDD (RAID 1)
メタデータ、ソーシャル グラフ、キャッシュ用の Redis 3 サーバー クラスター。各サーバーは次のようになります。
- レディス3.2
- 4コアCPU
- 32GBのRAM
コンピューティング:
マイクロサービス ベースの API と静的コンテンツを提供する 40 台の Web アプリケーション サーバー。
- トムキャット - Java
- ングクス
- 4コアCPU
- 32 GB の RAM
20 台の Apache Hadoop/Spark サーバー:
- データ分析
- リアルタイムのトレンド計算
- 8コアCPU
- 128 GBのRAM
- 4x 5 TB HDD (RAID 1)
メッセージング、ソーシャル通知、イベント用の 3 つの RabbitMQ サーバー:
- 8コアCPU
- 32GBのRAM
その他のサーバー:
- Jenkins、監視、要塞ホスト、セキュリティ スキャナー
- 8コアCPU
- 32GBのRAM
ストレージアプライアンス:
VMホスト用のiSCSI
ファイバーチャネル SAN - MySQL データベース
- 合計 1 PB のストレージ、400 TB の空き容量
NAS - 画像ストレージ、ログ、バックアップ
- 合計 100 TB のストレージ、35 TB の空き容量
ビジネス要件
スケールされた生産の同等性を備えた信頼性が高く再現可能な環境を構築します。
クラウドのセキュリティと ID およびアクセス管理 (IAM) のベスト プラクティスのセットを定義して遵守することで、セキュリティを強化します。
新しいリソースを迅速にプロビジョニングすることで、ビジネスの俊敏性とイノベーションのスピードを向上させます。
クラウドでのパフォーマンスのためにアーキテクチャを分析および最適化します。
技術要件
クラウド内に非本番環境を簡単に作成できます。
クラウドでリソースをプロビジョニングするための自動化フレームワークを実装します。
オンプレミスのデータセンターまたはクラウドにアプリケーションをデプロイするための継続的なデプロイ プロセスを実装します。
緊急時に本番環境からクラウドへのフェイルオーバーをサポートします。
伝送中および保存中のデータを暗号化します。
実稼働データセンターとクラウド環境間の複数のプライベート接続をサポートします。
エグゼクティブステートメント
投資家は、現在のインフラストラクチャで拡張性とコスト抑制ができるか心配しています。また、競合他社がパブリック クラウド プラットフォームを使用して先行投資を相殺し、より優れた機能の開発に集中できるのではないかとも懸念しています。当社のトラフィック パターンは朝と週末の夕方に最も多く、その他の時間帯は容量の 80% がアイドル状態です。
当社の設備投資は現在、四半期予測を上回っています。クラウドへの移行により、当初は支出が増加する可能性がありますが、次のハードウェア更新サイクルまでに完全に移行できると予想しています。パブリック クラウド戦略の今後 5 年間の総所有コスト (TCO) 分析では、現在のモデルに比べて 30% ～ 50% のコスト削減が達成されます。