It’s not abstraction.
It’s not even “infrastructure as code”.
It’s not any single tool.
It’s not about provisioning.
It’s not about deployment.
It’s not about a job description or position.
It’s also not about the cloud, except for the part where deployment and provisioning of infrastructure gets easier to understand for groups of people who historically wouldn’t have touched that part of the business.
It *is* about the collaborative and communicative culture and the tools and process that arise from that culture. Nothing more.

好きなこと、得意なこと、世に貢献できること、この3つの輪が重なるところに自分を持っていく。

今回の新バージョンは以下を含みます:
* デフォルトのコンパイラがGCC 4.1からGCC 4.4アップデート
* AMIのカーネルは2.6.35.11リリースをベース
* 新しくHVM対応のAMIが、クラスターコンピュートタイプ (cc1.4xlarge)とクラスターGPU(cg1.4xlarge)のためにリリースされました
* AMIのルートファイルシステムのためのデフォルトファイルシステムext3からext4にアップデート
* ブート用に、sysvinitの代わりにupstartを使用
* Yumの設定において、もしローカルのアベイラビリティゾーンにアクセスできない場合は近くのアベイラビリティゾーンにフェイルオーバーしてアクセスすることが可能に

Googleの新しい検索基盤「Caffeine」では、MapReduceを使っていないそうだ[register]。新しい検索基盤はGFS (Google File System) をオーバーホールしたGFS2を活用しており、分散データベースBigTableに直接インデクシングを行うデータベース駆動の方式に変わっている。この検索基盤を「Colossus」と呼んでいるそうだ。インデックスの作成時間を短縮することで(MapReduceによる処理が不要)、検索のリアルタイム性を増すのだろう。Microsoft、Facebook、Yahoo!がまだMapReduceのオープンソース版ともいえる「Hadoop」を使っていることを考えるとGoogleは先に進んでいる。この成果が「Google Instant」に繋がっているのだろう。

まずは、データセンターの運営する為の人件費。これは殆どゼロまでに持ってきている、という点である。企業内のデータセンターの運用状況と比較すると、ここは大きな差違が生まれる。 また、さらにAWSの運用コストの50%を占めているのは、サーバハードウェアのコストである、と述べながら、このリソースを次の３つのコスト構造で最大限の収益を実現している、と説明している。 １） Reserved instances：顧客が長期間のリースにコミットした時に、50〜70％のディスカウントを受ける事が出来る価格帯 ２） On-demand instances： 通常のオンデマンドで導入するインスタンス ３） Spot instances： 上記の２つの方法を通して、まだ余っているAWSのインスタンスをオークション方式で自動的に販売する方式 この３つの方法を取ることによって、サーバーの利用率をほぼ100%まで持ち上げることが出来、通常の市場のデータセンターの利用率である10〜30%をはるかに超える利用率を誇る。