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#azurejp
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IaaS
VM /
VM
Scale Sets
コンテナー

Storage 1vNIC 1
VM 1
Storage 2vNIC 2
VM 2

PaaS
IaaS
VM /
VM
Scale Sets
マイクロ
サービス
Web/
モバイル
サーバーレス

イベント駆動コンピューティングのアプリケーションコン
ポーネント
例: IoT イベント、ゲームイベント、運用イベント
フルマネージドの Web/モバイルアプリケーション。イン
フラ管理なし
例: EC サイト、業務アプリ、サポート Web サイト
アジャイルな複数コンポーネントを備えた、大規模で可用性の
高いアプリ
例: 大規模オンラインゲーム、大規模サイト/業務アプリ
フレームワーク/ランタイム/アプリケーションモデルに重点
を置いたアプリ
例: 既存のエンタープライズ/業務アプリ、既存コンポーネント
での
スケールアウト

App Service
Service Fabric
Cloud Services
Azure Functions

? リソースプール作成のための、仮想マシンで構成されたクラスター
? クラスターにアプリケーションをデプロイ
? スケールアウト / スケールダウン
? リソース使用状況に応じて、自動的なアプリケーションの移動などの最適化
? アプリケーションの動作に影響がないように、透過的に障害検知と回復
? アプリケーションの稼働状況監視
?
? サービス停止無しでの、アプリケーションの更新
? 診断と監視
Azure 他のクラウド
オンプレミス

アプリケー
ション
replication replication

更新ドメイン (UD) ごとに
更新を実施
更新は、アプリ内で
変更されたサービス、
そのコード/構成に限定
Node
Node
NodeNode
Node
Node
Service
Package
B
Service
Package
A

Declarative Application Description
Deploy, Upgrade and
Monitoring
Service discovery
Reliability, Availability,
Replication, Service
Orchestration
Application Lifecycle
Fault inject,
Test in ProductionFederation a set of nodes to from a consistent scalable fabric
Secure Point-to-point communication

仮想マシンマイクロサービス
? 各 VM に 1 つのサービスインス
タンス
? 均一でないワークロード
? コンピューティングの密度が低い
? デプロイ/更新が遅い
? スケーリング/DR (災害復旧) が遅
い
? 各 VM に多数のマイクロサー
ビス
? コンピューティングの密度が
高い
? デプロイ/更新が速い
? スケーリングが速い

Node 5Node 4Node 3 Node 6Node 2Node 1
P2
S
S
S
P4
S
P1
S
P3S
S
S

Hundreds of
partitions
Hundreds of
gateway
services
? サービスファブリックアプリ == クラスター内で、1プロセスとして稼働。仮想マシンなどは意識しない
? それぞれのステートフルサービスは、自分の管理すべき一部のデータを保持する
Partition 1 Partition 2 Partition ‘n’

Guest Executables
(ゲスト実行可能ファイ
ル)
? 任意の EXE を持ち込む
? 任意の言語/
プログラミングモデ
ル
? アプリとしてパッケー
ジング
? バージョニング/更新/
正常性監視などの
機能を追加
Reliable Services
(サービス)
? ステートレス/ステート
フル
? 同時実行性
? Reliable Collection に
よる状態管理
? 完全なプラットフォー
ム統合
Reliable Actors
(アクター)
? ステートレス/ステート
フルな
アクターオブジェクト
? 簡素化された
プログラミングモデル
? 単一スレッドモデル
? コンピューティングと
状態の
スケールアウトに最適
Platform の一部機能は使えない:
ステートフル

Service Fabric infrastructure
Reliable Actors APIReliable Services API
Stateless service Statefull service

アプリケーション型: sfAuction
サービス型: Website
ゲスト実行可能ファイル
(ステートレス) (Node.js)
サービス型: Auction
サービス (ステートフル)
(C#/.NET)
サービス型: APIGateway
サービス (ステートレス)
(C#/.NET)

ゲスト実行可能ファ
イル
(ステートレス)
(Node.js)

<ServiceManifest Name="QueueService" Version="1.0">
<ServiceTypes>
<StatefulServiceType ServiceTypeName=“QueueServiceType”
HasPersistedState="true" />
</ServiceTypes>
<CodePackage Name="Code" Version="1.0">
<EntryPoint>
<ExeHost>
<Program>ServiceHost.exe</Program>
</ExeHost>
</EntryPoint>
</CodePackage>
<ConfigPackage Name="Config" Version="1.0" />
<DataPackage Name="Data" Version="1.0" />
</ServiceManifest>

<ServiceManifest Name="Pkg-Svc.Website" Version="1.0.0" …>
<ServiceTypes>
<StatelessServiceType ServiceTypeName="Svc.WebsiteType" UseImplicitHost="true"/>
</ServiceTypes>
<CodePackage Name="Code" Version="1.0.0">
<EntryPoint>
<ExeHost>
<Program>node.exe</Program>
<Arguments>Server.js</Arguments>
</ExeHost>
</EntryPoint>
</CodePackage>
</ServiceManifest>
<ContainerHost>
<ImageName>myNodeImage:latest</ImageName>
<Commands></Commands>
</ContainerHost>

イル
(Node.js)
サービス型:
APIGateway
サービス (ステートレ
ス)
(C#/.NET)

イル
(Node.js)
サービス型: Auction
サービス (ステートフ
ル)
(C#/.NET)
サービス型:
APIGateway
サービス (ステートレ
ス)
(C#/.NET)

IReliableDictionary<K,V> IReliableQueue<T>

Service Fabric クラスター
ロード
バラン
サー
VMSS #1 (ステートレス
層)
NodeType=“FrontEnd”
ノード #1
Website
ApiGateway
ノード #2
Website
ApiGateway
VMSS #2 (ステートフル
層)
NodeType=“BackEnd”
ノード #3
Auction
ノード #4
Auction

Auction (パーティション #1)
Users Dictionary
Email UserInfo
U1 ItemId[]
U2 ItemId[]
Active Items List
ItemId
U1/“A”
U2/“X”
U1’s Items Dictionary
ItemId ItemInfo
U1/“A” 2016-2-1, Bid[]
U1/“B” 2016-2-5, Bid[]
U2’s Items Dictionary
ItemId ItemInfo
U2/“X” 2016-3-3, Bid[]
U2/”Y” 2016-4-9, Bid[]
APIGatewayCreateUserAsync

Stateful
Middle-tier
Compute
Front End
(Stateless Web)
データ処理と最終保存のための、データストア
? アプリケーションの状
態をCompute 層でも
保持
? 低遅延での読み書き
? スケールアウトのため
の
パーティション
? トランザクション制御
は
組み込み
? 移動を最小化
Load Balancer
Store Store

#azurejp
さあ、始めましょう!
azure.com

YouMicrosoft
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