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を支えるインフラ監視
【freee × プレイド】Tech Meetup
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#plaidtech
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話すこと
● freee で使っている監視系サービス
● 少人数で運用するためのノウハウ
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話さないこと
● 監視の基本的なこと
● 各監視サービスの比較や使い方
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自己紹介
Twitter / GitHub
@manabusakai
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自己紹介
● 坂井 学（さかい まなぶ）
● 2016 年にインフラエンジニアとして入社
● Scala / Ruby / PHP を書いてました
● 得意分野は AWS
○ AWS 認定ソリューションアーキテクト - プロフェッショナル
○ AWS 認定 DevOps エンジニア - プロフェッショナル
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スモールビジネスに携わる方が
より創造的な活動にフォーカスできるよう
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freee が提供するサービス
● 会計 freee
● 給与計算 freee
● 会社設立 freee
● マイナンバー管理 freee
● 開業 freee
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freee が提供するサービス
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freee で使っている
監視系サービス
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● サーバー監視
○ Mackerel
○ CloudWatch
○ Prometheus
● パフォーマンス監視
○ New Relic
○ MONyog
● トラッキング
○ Redash
○ Kibana
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それぞれの守備範囲
AWS サーバ アプリ データベース
Mackerel ◯ ◯ ◯
CloudWatch ◯
Prometheus ◯
New Relic ◯
MONyog ◯
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インフラエンジニアは
何人いますか？
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3 / 80 人
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No content
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1 人あたり
20 万事業所
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効率化しないと回らない！
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少人数で運用するために
工夫していること
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① 情報はプルよりプッシュ
必要な情報は一か所にプッシュされる仕組みを作る。
● Slack に通知しているもの
○ Mackerel からのアラート
○ GitHub など外部サービスの障害情報
○ アプリケーションのパフォーマンスサマリー
○ AWS のコスト
○ Qiita:Team の新着記事
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① 情報はプルよりプッシュ
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② フルマネージドサービスの活用
AWS のフルマネージドサービスを活用して、
監視するポイントを根本から減らす。
● トレードオフとの兼ね合い
○ 運用が楽になる ⇔ ブラックボックスが増える
○ ノーメンテナンス ⇔ 障害が起きたら手が出せない
○ 設定が簡単 ⇔ 痒いところに手が届かない
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③ 障害が起きることを前提に
障害が起きることを前提にインフラを設計する。
● 例えば
○ サーバは Auto Scaling で管理し可用性を担保する
○ 単一障害点を作り出さない
○ リトライを前提としたコードを書く
○ etc...
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③ 障害が起きることを前提に
“障害を避ける最もよい方法は、
常に障害を起こすことである”
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④ 本業にフォーカスする
サービスをより良くすることにフォーカスする。
それ以外の部分はお金で解決するのもアリ。
● Zabbix から Mackerel へ移行
○ 結果的には Mackerel のコストは充分ペイした
○ Mackerel Meetup #8 Tokyo (2016/10/17) で発表
■ ref. Zabbix から Mackerel へ - Mackerel で実現したコストダウン
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④ 本業にフォーカスする
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⑤ トラッキングして見える化
数値をトラッキングして見える化する。
● 数値は嘘をつかない
○ 曖昧さを排除できる
○ 数値を元に改善サイクルを回す
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⑤ トラッキングして見える化
様々なメトリクスをトラッ
キングして、見える化
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まとめ
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まとめ
freee はごく普通の監視サービスを使っていますが、
工夫することで少人数を実現しています。
1. 情報はプルよりプッシュ
2. フルマネージドサービスの活用
3. 障害が起きることを前提に
4. 本業にフォーカスする
5. トラッキングして見える化
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エンジニア募集中
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最後に宣伝
今年から個人事業主として開業しました。
● AWS の導入支援
● AWS アーキテクチャのコンサルティング
などをやっています。
興味を持った方は、気軽にお声がけください