Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
大規模サーバ移行を成功に導くための事前調査フェーズの工夫事例
Search
ふくちーぬ(Takaya Fukuchi)
December 09, 2024
Technology
1.2k
2
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
大規模サーバ移行を成功に導くための事前調査フェーズの工夫事例
大規模サーバ移行を成功に導くための事前調査フェーズの工夫事例
2024/12/09 JAWS-UG 朝会 #64
ふくちーぬ(Takaya Fukuchi)
December 09, 2024
More Decks by ふくちーぬ(Takaya Fukuchi)
See All by ふくちーぬ(Takaya Fukuchi)
AWS Lambdaでサーバレス設計を学ぼう_ベンダーロックインの懸念を超えて-サーバレスの真価を探る
fukuchiiinu
5
1.3k
JAWS-UG茨城_Amazon Bedrockを使う生成AIアプリケーションの開発ワークショップ_補足資料
fukuchiiinu
1
150
Japan AWS Jr. Championsがお届けするre:Invent2024のハイライト ~ラスベガスで見てきた景色~
fukuchiiinu
0
1.2k
AWS Certificate Manager (ACM証明書)の仕様変更対応 〜スマートな切り替え術〜
fukuchiiinu
0
560
Youは何しにJAWS-UGへ?
fukuchiiinu
2
560
次は君だ。~Japan AWS Jr. Champions 受賞までの奇跡~
fukuchiiinu
1
760
CodePipelineにおいてネストされたスタックの子スタックに対して変更セットを有効にするテクニック!
fukuchiiinu
0
250
AWS公式ドキュメントにきちんと向き合っていますか?~ECSの最新アップデートから見てみた、ドキュメント検証の重要性~
fukuchiiinu
0
590
Other Decks in Technology
See All in Technology
Where Is JetBrains AI Heading- — Central CLI, Air Alpha, and the Agentic Development Stack
x5gtrn
PRO
0
120
全員がプロダクトへ向き合う組織を持続成長させるために——組織づくりのフライホイールと4象限 / The Flywheel Model and Four Quadrants for Organizational Design
hiro_torii
3
770
[RSJ26] Building a VLA Model Based on Self-Distilled Classification
keio_smilab
PRO
0
190
Does an AI Watermark Survive Translation?
machinetranslation
0
520
【試作】IoT x AIエージェント
happysamurai294
0
120
Backstageでつくるセルフサービスな社内開発基盤
kikunosuke75
1
230
Bet AI Day 2026丨How We Bet AI: AIとともに働く場をつくる
layerx
PRO
1
2.1k
[RSJ26] AnoleVLA: Lightweight Vision-Language-Action Model with Deep State Space Models for Mobile Manipulation
keio_smilab
PRO
0
120
最新技術に積極チャレンジ!EKS共通基盤のこれまでとこれから
daitak
0
300
AIで開発は速くなったのに、なぜ現場は楽にならないのか 〜あなたの組織のボトルネックを突き止めるワークショップ〜
jacopen
1
250
全社に広がるMCPサーバーを、 どう安全に管理するか MCPass開発の舞台裏
mtpooh
3
280
#jawssonic2026 あの時代が悪かった ~動かなかったSageMakerと共に迎えたイベント当日~
ktkn1129
0
130
Featured
See All Featured
個人開発の失敗を避けるイケてる考え方 / tips for indie hackers
panda_program
123
22k
Conquering PDFs: document understanding beyond plain text
inesmontani
PRO
4
3k
Helping Users Find Their Own Way: Creating Modern Search Experiences
danielanewman
31
3.3k
Self-Hosted WebAssembly Runtime for Runtime-Neutral Checkpoint/Restore in Edge–Cloud Continuum
chikuwait
0
770
Measuring Dark Social's Impact On Conversion and Attribution
stephenakadiri
2
270
sira's awesome portfolio website redesign presentation
elsirapls
0
400
A brief & incomplete history of UX Design for the World Wide Web: 1989–2019
jct
2
490
Lightning Talk: Beautiful Slides for Beginners
inesmontani
PRO
2
660
Code Reviewing Like a Champion
maltzj
528
40k
Organizational Design Perspectives: An Ontology of Organizational Design Elements
kimpetersen
PRO
1
810
KATA
mclloyd
PRO
35
15k
Leveraging LLMs for student feedback in introductory data science courses - posit::conf(2025)
minecr
1
370
Transcript
ふくちーぬ(福地孝哉) 2024/12/09 JAWS-UG 朝会#64 大規模サーバ移行を 成功に導くための 事前調査フェーズの工夫事例
2 本日はサーバー移行のお話をします。 Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) サーバ移行 AWS
Application Migration Service
3 本日はサーバー移行(お引越し)のお話をします。 Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) サーバ移行 AWS
Application Migration Service お引越し
名前:福地孝哉(ふくちーぬ) 所属:豊洲界 対応案件:Webシステムの運用保守,クラウドへのサーバ移行,API基盤構築 経歴: 2023-2024 Japan AWS All Certifications Engineers
2024 Japan AWS Jr. Champions 一言: JAWS-UG朝会は、re:Invent最後のイベントの締めだと思い初参加しまし た!サンフランシスコからのラスベガスへの乗り継ぎ時に資料作成! 好きなAWSサービス:AWS Application Discovery Service 趣味:テニス,サウナ,熱波師,鹿島アントラーズ,Da-iCE 4
5 移行のためのフェーズ 参考AWSドキュメント:https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/prescriptive-guidance/latest/strategy-migration/overview.html
6 移行のためのフェーズ 参考AWSドキュメント:https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/prescriptive-guidance/latest/strategy-migration/overview.html
7 課題 どんなソフトウェア/ライブラリが入っているの? CPUやストレージの使用率はどれくらいか? • サーバの構成管理・性能情報を把握できていない。
8 課題 どんなソフトウェア/ライブラリが入っているの? CPUやストレージの使用率はどれくらいか? • サーバの構成管理・性能情報を把握できていない。 規模が大きくなればなるほど、サーバの情報収集・移行仕分けの時間や労力 がかかる • 情報収集プロセスや移行仕分けが自動化できていない
9 AWS Application Discovery Service(AWS ADS)とは オンプレミス ADS Connector vCenter
AWS Application Discovery Service サーバ登録・情報収集 オンプレミス エージェント エージェントレスタイプ (別途VMを用意、ソースサーバへのインストールなし) エージェントタイプ (ソースサーバ・VMに直接インストール) サーバの情報を収集する無料で利用できるツール
AWS Glue 10 本案件の構成図 Virtual private cloud (VPC) Private subnet
収集データの集積・分析 オンプレミス ADS Connector vCenter Proxy Amazon S3 AWS Direct Connect Gateway Amazon Athena AWS Application Discovery Service VPN gateway サーバ登録 Endpoints AWS Cloud AWS Lambda
AWS Glue 11 工夫ポイント その壱 Virtual private cloud (VPC) Private
subnet 収集データの集積・分析 オンプレミス ADS Connector vCenter Proxy Amazon S3 AWS Direct Connect Gateway Amazon Athena AWS Application Discovery Service VPN gateway サーバ登録 Endpoints AWS Cloud AWS Lambda ADSを利用して、インスタンスタイプの選定のためにサーバの性能情報を取得できるようにし ました。
AWS Glue 12 工夫ポイント その壱 Virtual private cloud (VPC) Private
subnet 収集データの集積・分析 オンプレミス ADS Connector vCenter Proxy Amazon S3 AWS Direct Connect Gateway Amazon Athena AWS Application Discovery Service VPN gateway サーバ登録 Endpoints AWS Cloud AWS Lambda サーバ情報をインターネットを経由させてはいけない要件があったため、ローカル出力した JSONファイルをS3へ転送しています。
13 AWS Application Discovery Service エージェントレスコレクターのセットアップ 参考AWSドキュメント:https://www.youtube.com/watch?v=aq6ohCf6PBo&t=195s
AWS Glue 14 工夫ポイント その弐 Virtual private cloud (VPC) Private
subnet 収集データの集積・分析 オンプレミス ADS Connector vCenter Proxy Amazon S3 AWS Direct Connect Gateway Amazon Athena AWS Application Discovery Service VPN gateway サーバ登録 Endpoints AWS Cloud AWS Lambda Shellスクリプト・PowerShellスクリプトを配置して、ADSでは取得できない構成情報(MGNに 必要なライブラリがインストールされているか等)を取得できるようにしました。
15 AWS Application Migration Service(MGN)エージェントをインストールする ソースサーバの要件 参考AWSドキュメント:https://docs.aws.amazon.com/mgn/latest/ug/installation-requirements.html
16 工夫ポイント その参 Virtual private cloud (VPC) Private subnet 収集データの集積・分析
オンプレミス ADS Connector vCenter Proxy Amazon S3 AWS Direct Connect Gateway Amazon Athena AWS Application Discovery Service VPN gateway サーバ登録 Endpoints AWS Cloud AWS Lambda • Glue,Athenaを利用して、ファイルの結合・列の抽出・型変換をしています。 • Lambdaを利用して、各列の情報から移行仕分け・性能グラフ描画の処理をしています。 AWS Glue
17 まとめ • AWS Application Discovery Service(ADS)だけでは、構成情報が不足し ているため、移行のための情報収集は充分ではありません。 • 実際の稼働時の性能情報を一定期間取得することで、インスタンスタイプ
やストレージサイズを選定できます。 • 移行ツール(AWS Application Migration Service等)の利用を見据えた上 で、自作スクリプトを作成し情報収集をすることで、いざ移行時に「移行ツー ルをインストールできなかった」、 「AWSに移行できなかった」を防ぐことが できます。 • サーバレスサービスを活用することで、低コストで収集情報を可視化・集約 することができ、移行仕分けをスムーズにできます。