Google CloudとAWSのコンテナ実行環境比較

Google CloudとAWSのコンテナ実行環境比較

2023/2/22 【Google Cloud】GDG Tokyo Monthly Online Tech Talksにて登壇

Transcript

1. Google CloudとAWSの コンテナ実行環境比較 【Google Cloud】GDG Tokyo Monthly Online Tech Talks 2024/2/22 徳田真之介
2. 自己紹介 徳田真之介 (とっく - @tokkuu) • 株式会社 Cyber Agent ◦ AI事業本部 • 好きな技術 ◦ TypeScript/Go/App Runner/Cloud Run ◦ Flutter/Firebase • 趣味など ◦ 3歳の娘のパパ ◦ ポーカー(超初心者) 2
3. はじめに
4. はじめに • AWS -> Google Cloudへの載せ替えを検討する際に整理した内容 ◦ 比較する単位の合わせ方や観点は主観で選んでます • 開発段階なので、実際運用してみた知見は含まれません • アプリケーションエンジニア(バックエンドメイン)のみのチームで運用するという観点 なので、専属のSREやプラットフォームエンジニアが居る場合は結論が異なると思 います • zennの記事「Amazon ECSとApp RunnerとCloud runの比較」 https://zenn.dev/tokku5552/articles/diff-aws-google-cloud
5. 背景 • AWSで構築していた広告配信シ ステム(DSP)をGoogle Cloudで構 築している。 • まだリリース前なので運用した所 感などはないが、開発段階での 気付きなどをシェア。 5 https://speakerdeck.com/tokku5552/gao-surupututodi-reitensiwoshi-xian-suruji-shu
6. Real Time Biddingの流れ 6 SSP
 ユーザー
 DSP
 ①インプレッション ②リクエスト AD • ユーザーが広告を表示しようとしていることをSSPが検 知。 • SSPはDSP(複数)に対してリクエストを行う。
7. Real Time Biddingの流れ 7 SSP
 ユーザー
 広告主
 キャンペーン1
 キャンペーン2
 キャンペーン3
 DSP
 ①インプレッション ②リクエスト ③入札(内部) ¥100 ¥120 ¥90 AD AD AD AD • DSPに予め登録しておいた広告の候補を内部で精査し て、いくらで入札するかを決定。(インナーオークション)
8. Real Time Biddingの流れ 8 SSP
 ユーザー
 広告主
 キャンペーン1
 キャンペーン2
 キャンペーン3
 DSP
 ①インプレッション ②リクエスト ③入札(内部) ④入札(外部) ¥100 ¥120 ¥90 ¥120 AD AD AD AD AD • SSPに対して入札額と広告の情報を返却
9. Real Time Biddingの流れ 9 SSP
 ユーザー
 広告主
 キャンペーン1
 キャンペーン2
 キャンペーン3
 DSP
 ①インプレッション ②リクエスト ③入札(内部) ④入札(外部) ⑤落札 DSP(A社)
 ¥100 ¥120 ¥90 ¥120 ¥110 AD AD AD AD AD AD • 他のDSPと比べて一番高い額で落札
10. Real Time Biddingの流れ 10 SSP
 ユーザー
 広告主
 キャンペーン1
 キャンペーン2
 キャンペーン3
 DSP
 ①インプレッション ②リクエスト ③入札(内部) ④入札(外部) ⑥掲載 ⑤落札 DSP(A社)
 ¥100 ¥120 ¥90 ¥120 ¥110 AD AD AD AD AD AD
11. Real Time Biddingの流れ 11 SSP
 秒間 数十万リクエスト に対して 50ms でレスポンス 
 ユーザー
 広告主
 キャンペーン1
 キャンペーン2
 キャンペーン3
 DSP
 ①インプレッション ②リクエスト ③入札(内部) ④入札(外部) ⑥掲載 ⑤落札 DSP(A社)
 ¥100 ¥120 ¥90 ¥120 ¥110 AD AD AD AD AD AD
12. 12 AWSでの構成
13. チーム体制 • プロダクト立ち上げというのもあり 実際に手を動かしているエンジニ アは3名 • FE・BE・SREなどのポジションはな く、全員全部やるスタイル (一応みんなBEがメイン) • EKSやGKEなどのKubernetes サービスは除外 13 エンジニア 3名 PM・Biz
14. 比較
15. Amazon ECS (on Fargate) • Amazon ECSはフルマネージドの コンテナオーケストレーションサービス • 稼働する場所（キャパシティ）をEC2か Fargateか選べる。 • AWS Fargateはサーバーレスのコンテナ実行 環境。 15
16. App Runner • AWSが提供するフルマネージドの コンテナアプリケーションサービス • ECSよりも管理すべき部分が少なく、GitHubのリ ポジトリもしくはECRなどのイメージリポジトリと接 続して、CD環境が勝手に作られる。 • カスタムドメインやHTTPSリダイレクト、Secret Manager、WAFもサポート (最近) • DSPシステムに採用できるほどではないが、 Cloud Runに近いので比較 16
17. Cloud Run • Google Cloudが提供するフルマネージドなコ ンテナ実行環境 • 対応している言語であればDockerfileなしで もデプロイ可能 • コールドスタートが可能 17
18. 18 サービス 最大vCPU 最大メモリ スケーリング上限 ECS on Fargate 16vCPU 120GB 5000(サービスあたりのタスク 数)
 App Runner 4vCPU 12GB 25
 Cloud Run 8vCPU 32GB 1000(CPUやメモリによって変 動)
 設定できるリソースとスケーラビリティ • App RunnerはDSPというワークロードには向いていなさそう • 元のシステムでの稼働実績としてはCloud Runで賄える
19. 19 サービス 料金 1ヶ月あたりの料金目安 (1vCPU/1GBと仮定) 備考 AWS Fargate(ECS) Linux/ARM・東京リージョン vCPU当たり0.04045USD/h メモリ1GBあたり0.00442USD/h 32.3064 USD App RunnerやCloud Runと 同じ構成にするには他のリ ソースが必須(ALBとか) App Runner アジアパシフィック (東京) リージョン 料金は 0.009 USD/GB 時および 0.081 USD/vCPU 時 64.8 USD 常時アクティブな場合の料 金 Cloud Run $0.00001800 / vCPU 秒 $0.00000200 / GiB 秒 51.84 USD 無料枠あり 料金による比較 • 実際の課金額はカタログスペックと逆転することもありそう
20. その他のポイント • App Runnerはimage uriにlatestタグを指定 しておくと、latestのイメージを更新するだけ で勝手にデプロイが走ってくれる • Cloud Buildの使い勝手が良い(主観) • ECS、Cloud Runはサイドカーに対応している (App Runnerだけしてない...) 20
21. Cloud Runのメリット・デメリット(主観) • App RunnerとCloud Runはインフラ側の管理コストが かなり低く感じる • 管理コストに対して対応できるワークロードの幅が良 い(広く対応できる) • Cloud Build使いやすい ◦ モノレポでも使えそう。 Code Pipeline系はモノレポだと厳し かった。 21 • VPCとの接続が分かりづらい • FireLens的なの欲しい メリット デメリット
22. Podcastやってます！ https://podcasters.spotify.com/pod/show/5rh9uag8ah エンジニアがもがくラジオ エンジニアのキャリアなどについて雑談している Podcastです Spotify/Apple Podcast/Google Podcast/Amazon Musicなど主要スタンドで配信中！