クラウドコンピューティング（2）

クラウドコンピューティング（２）
オペレーティングシステム
第14回
インターネットは“雲”（復習）
雲＝ cloud
データやそれを処理する
の中のことは分から
プログラムなどを雲の中
ないから雲に例える
（インターネット）に保存する
クラウドコンピューティング
雲の中では…（復習）





雲の中にあるシステムは
1台のコンピュータで構成されている
かどうか分からない
複数のコンピュータ？
あちこち（世界中）に分散？
雲の中のことは（復習）

どうなっているか，良く分からない

アクセスすれば使うことができる

どれくらいのコンピュータがあるか分からない
 十二分に強力なパワー
クラウド提供者による分類（復習）


パブリッククラウド
 GoogleやAmazonのように，広くサービスを提
供
プライベートクラウド
 自社のコンピュータを集中させ，自社内を対象
にサービスを提供
 一時的に，パブリッククラウドを使うこともあり
うる
クラウドサービスの分類（復習）

SaaS

PaaS

IaaS
いくつかのキーワード
S L A
S L A（１）

Service Level Agreement

サービス品質保証契約

クラウドサービス利用にあたり，サービス提供者
と，質の契約を結ぶ
S L A（２）

SaaS向けSLAガイドライン（経済産業省）
http://www.meti.go.jp/press/20080121004/2008
0121004.html
仮想化
仮想化（１）



実際のハードウェアを利用者に見せない・意識さ
せない
理想的なハードウェアを提供
 抽象化
OSの基本
仮想化（２）

仮想計算機
 実際の計算機上に，別のOSを（複数）実行で
きるようにする仕組みを用意
 そのOSが実行され，アプリケーションを実行
する
 アプリケーションを直接実行しているわけでは
ない
仮想
どこかに脆弱性
があると，
ある仮想計算機
が，
別の仮想計算機
のメモリなどをア
クセスできてしま
う危険
物理的に1台の計算機
複数の仮想計算機（こ
化（３）
れらは独立している）
仮想化（４）

ストレージ（ディスク）の仮想化
 物理的に複数のディスク
 一つの仮想ディスク
スケールアウト
システムの処理能力の向上

処理データ件数が倍になったら，どうするか？
 高速CPUに交換
 メモリを増やす
 etc.
 高性能のコンピュータに交換
 スケールアップ
クラウドの世界では

コンピュータの台数を増やす
 つまり，分散処理
 スケールアウト
スケールアップとスケールアウト（１）


スケールアップ
 高性能＝高価なコンピュータに更新する
スケールアウト
 同じ＝安価なコンピュータの数を増やす
 コスト面では有利
スケールアップとスケールアウト（２）


高価なコンピュータ
 故障が少ない
安価なコンピュータ
 故障が多い
 多数，使えば，頻繁にどれかが故障
 それを前提としたシステム構築
可用性

可用性（availability アベイラビリティ）
 システムが機能を果たせること
 つまり，“使える”ということ
スケールアウトでの可用性確保


データのコピーを複数のコンピュータに格納
データを変更
 変更情報が，すべてのコンピュータに伝わる
までの間，同じであるべきデータが異なる
 もし，その途中でトラブルが起きたら…
 一貫性（consistency）の欠如
CAP定理
C A P 定理（１）


エリック・ブリュワー（Eric A. Brewer）
 Consistency（一貫性）
 Availability（可用性）
 Partition-tolerance（分断耐性）
 ネットワークが切断されても，稼働可能
３つすべて確保することはできない
 １つはあきらめる
CAP定理
C A P 定理（２）

1台のコンピュータからなるシステムでは
 Consistency（一貫性）
 Availability（可用性）
 Partition-tolerance（分断耐性）
C A P 定理（３）

クラウドでは
 Consistency（一貫性）
 Availability（可用性）
 Partition-tolerance（分断耐性）
C A P 定理（４）

もちろん，いろいろな手段で，“あきらめた”のも
のにも対処
その他





MapReduce
クラスタリング
NoSQL
etc.
従来とは異なる技術

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