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DeveloperSummit 2018 Cassandra, Kubernetesによる大規模データ基盤の仕組みと苦労 / Developer Summit 2018 Infrastructure by Cassandra and Kubernetes

DeveloperSummit 2018 Cassandra, Kubernetesによる大規模データ基盤の仕組みと苦労 / Developer Summit 2018 Infrastructure by Cassandra and Kubernetes

Developer Summit 2018 Summer C-6 セッション発表資料です。

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Broadleaf Co., Ltd.

July 30, 2018
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Transcript

  1. 株式会社ブロードリーフ 松本 宏紀 2018.07.27 Cassandra x Kubernetesによる 大規模データ基盤の仕組みと苦労 #devsumiC C-6

  2. Copyright © Broadleaf Co., Ltd. All Rights Reserved. 1 自己紹介

    松本 宏紀 株式会社ブロードリーフ 基盤開発部 • サービス開発、システムトラブル対応支援、開発ツール作成、技術的な支 援などなど・・・。なんでも屋さん。 • Java・DB全般がメイン。 • 北海道札幌市で働いてます。札幌から出たくない引きこもりです。
  3. Copyright © Broadleaf Co., Ltd. All Rights Reserved. 2 本日のテーマ

    RDBMS オンプレ環境 Cassandra 抜本的アーキテクチャの見直し Kubernetes(GCP)
  4. Copyright © Broadleaf Co., Ltd. All Rights Reserved. 3 背景

    引用:https://www2.broadleaf.co.jp/recruit/business/index.html
  5. Copyright © Broadleaf Co., Ltd. All Rights Reserved. 4 背景

    主に扱っているデータ 車の仕様 車の部品仕様 車 車・部品の流通
  6. Copyright © Broadleaf Co., Ltd. All Rights Reserved. 5 背景

    価格の改定等の細かい情報も合わせると… 20億点以上のデータ 参考: ※1・・・ https://www.broadleaf.co.jp/products/auto/sfns/ より引用。 ※2・・・ https://www.broadleaf.co.jp/products/auto/pmns/ より引用。 ※3・・・ http://v4.eir-parts.net/v4Contents/View.aspx?template=ir_material_for_fiscal_ym&sid=48222&code=3673 より引用。 48万点以上 (※1) 4億6,000万点以上 (※2) 約1,682万台 (※3) 2億/年 (推定)
  7. Copyright © Broadleaf Co., Ltd. All Rights Reserved. 6 背景

    約30,000社に業務システムの導入 多くのデータを蓄積 約1,682万台 約4台に1台の車両データを蓄積 日本でNo.1 シェア
  8. Copyright © Broadleaf Co., Ltd. All Rights Reserved. 7 背景

    さらなる成長、さらなる機会を データを基軸としたサービス展開を強化 海外まで より多くのデータを蓄積しつつ、 分析等活用しやすい形でデータを保持したい
  9. Copyright © Broadleaf Co., Ltd. All Rights Reserved. 8 本日のテーマ

    RDBMS オンプレ環境 Cassandra 抜本的アーキテクチャの見直し Kubernetes(GCP) 車といった多くの属性を持つデータモデル、 関連情報が多くあるデータモデルをより高速に、大量に扱いたい
  10. Copyright © Broadleaf Co., Ltd. All Rights Reserved. 9 Cassandraを選択した理由

    RDBMSのデータをクラウド上に全部上げるのは無理 商品構成 A お客さま環境 BL オンプレ環境 DB Server AP Server Client Apps 商品構成 B お客さま環境 DB Server AP Server Client Apps ・速度要件が厳しい ・オンプレでは保守難しい AWS DB Server AP Server RDBMS 数十以上のインスタンスでの運用→コスト大幅増
  11. Copyright © Broadleaf Co., Ltd. All Rights Reserved. 10 Cassandraを選択した理由

    Cassandraが相性が良かった リニアにスループットがあがるもの 簡単に分散できるもの コストが爆発していかないもの レプリケーションが可能なもの (大量データにおける)CRUDが速いもの RDBMS Cloud Datastore RDBMS Cloud Datastore RDBMS Cloud Datastore RDBMS Cloud Datastore RDBMS Cloud Datastore RDBMS Cloud Datastore 運用・開発しやすいもの Cloud Spanner Cloud Spanner Cloud Spanner Cloud Spanner Cloud Spanner Cloud Spanner Cassandra Cassandra Cassandra Cassandra Cassandra Cassandra
  12. Copyright © Broadleaf Co., Ltd. All Rights Reserved. 11 Cassandraを選択した理由

    Cassandraは使いにくい 伝票 顧客属性での絞り込み 部品属性での絞り込み 車属性での絞り込み 日付毎での絞り込み 汎用ラベルでの絞り込み データは、様々な視点で見たい。新しい気づきを得たい。 探しにくいものを、探しやすくするというシステムの根幹を 揺るがす問題。 ・Cluster Key ? ・Secondary Index ? ・Custom Table ? →設計しんどい & 変えづらい
  13. Copyright © Broadleaf Co., Ltd. All Rights Reserved. 12 Cassandra

    x Elasticsearch Elasticsearchがお仲間になりました。 kafka Compute Engine Data Apps Container Engine API Container Engine Users Cassandra Compute Engine Elasticsearch Compute Engine
  14. Copyright © Broadleaf Co., Ltd. All Rights Reserved. 13 Cassandra

    x Elasticsearch RDBMS 伝票ヘッダ 伝票明細 1 N Cassandra 伝票 ヘッダ List<明細> Elasticsearch /伝票 { ヘッダ: { … }, 明細 : [ { … }, {… } ] } 一回の操作で更新・取得する 伝票全体で検索できるようにする すぐに見るもの、後で見るものを区別する 更新操作 取得 柔軟検索
  15. Copyright © Broadleaf Co., Ltd. All Rights Reserved. 14 Cassandra

    x Elasticsearch Cassandra Elasticsearch Kafka Spring Boot or Go Apps Angular Kafkaまで更新できたら応答返す 一般的には・・・下記構成と思います。 ※メッセージ駆動型 kafka Cassandra Elasticsearch 更新情報蓄積&バラまき kafka使って非同期連携 BigQuery trigger 概念的にはCQRSに近い構造
  16. Copyright © Broadleaf Co., Ltd. All Rights Reserved. 15 Cassandraを選択した理由

    集計処理をしようと思うと、Cassandraきつい。 DC1 node2 node1 node5 node3 node4 集計処理 日次集計 ユーザー数 CPU: 90% CPU: 100% CPU: 50% CPU: 70% CPU: 70% 分析等をするために、全データ対象、広範囲の集計は行えないと 意味が無い。
  17. Copyright © Broadleaf Co., Ltd. All Rights Reserved. Data Center

    Users 16 Cassandra x Elasticsearch DC1 node2 node1 node5 node3 node4 DC2 node2 node1 node5 node3 node4 Batch Jobs replication LOCAL QUORUM LOCAL XXX DCを別にして、LOCAL QUARUMでのアクセスにより、 通常業務上での負荷と、バッチ系処理を別々に制御する ことが可能。 負荷の高い処理は、別のデータセンターで実行する
  18. Copyright © Broadleaf Co., Ltd. All Rights Reserved. 17 GCP

    x Kubernetes アプリケーションが追い付かない DB AP Server ボトルネックの発生!!!
  19. Copyright © Broadleaf Co., Ltd. All Rights Reserved. 18 GCP

    x Kubernetes Google Kubernetes Engine (GKE) Kubernetesでスケールも容易に StatefulSet B Google Cloud Load Balancing ( GCLB ) StatefulSet A POD1 POD1 POD2 ingress.yaml - static ip - ssl-cert - url mapping service.yaml - name - port statefulset.yaml (deployments) - replicas - cpu, memory (request,limits) - docker image - health check - volume オートスケールを使わなくても、 $ kubectl scale sts A --replicas=4 というだけでスケールアウト可能。
  20. Copyright © Broadleaf Co., Ltd. All Rights Reserved. 19 GCP

    x Kubernetes Develop IT Staging Production Google Container Registry App App:1.2-snapshot App:1.2-snapshot App:1.2 App1:2 configmap/secret configmap/secret configmap/secret 自動デプロイがとても簡単 全てがGitlabのリポジトリと連動 Gitlab Gitlab Runner での自動デプロイ ・ソースの追跡性の確保。 ・履歴としてimageの蓄積 ・Gitlab Container Registryにも一部登録 docker-compose test + build + push 自動 自動 半自動 手動(pull) Gitlab Runnerでのデプロイ ( いつかはSpinnaker ) applicayion.yaml Prometheus monitoring
  21. Copyright © Broadleaf Co., Ltd. All Rights Reserved. 理想 20

    こまったこと:人がスケールしない 開発する人が追い付かない 自社管理チーム 契約管理チーム 在庫管理チーム 現実はぐちゃぐちゃになる。 理由は、業務要件でチームを分けたためマルチベンダー体制による 分散リポジトリの超平行開発に伴うカオスが生まれる 現実 自社管理サービス 契約管理サービス 在庫管理サービス BL:業種Aチーム A社 B社 C社 D社 E社 F社 BL BL:業種Bチーム 20 3 11
  22. Copyright © Broadleaf Co., Ltd. All Rights Reserved. 21 こまったこと:人がスケールしない

    システム・アーキテクチャだけではなく、 開発全体の最適化を進める プロセス チーム (組織) システム アーキテクチャ マイクロサービス
  23. Copyright © Broadleaf Co., Ltd. All Rights Reserved. Angular Mock?MockBean?SpyBean?

    Kubernetes? maven? git?Markdown? 22 こまったこと:メジャーな技術じゃなかった Docker? Cassandra? Elasticsearch? 多くの人は・・・ • 公式サイトは読まない。 • 英語は読まない。 現実は厳しい。 GCP? dockerでの環境構築手順をvirtualboxで行う際の手順 を教えてください。 ( ??? ) Angularとかググっても英語のサイトしか出てこない メジャーじゃないフレームワークなんて無理ですよ。 Cassandraのデータ設計は無理です。 ブロードリーフさんでやってください。 そもそも、そんな技術を使える人が、 そんなにいないという事実
  24. Copyright © Broadleaf Co., Ltd. All Rights Reserved. 23 こまったこと:メジャーな技術じゃなかった

    JIRAでのQA→ SlackでのQA Confluenceを全ベンダーと共有 よりスピーディなコミュニケーションと情報蓄積を進める
  25. Copyright © Broadleaf Co., Ltd. All Rights Reserved. 24 まとめ

    RDBMS オンプレ環境 Cassandra もの足りない時は、他の手を探す。 スケールできる構造に、システム全体を見直す。 コミュニケーションも最適化していく。 Kafka Elasticsearch Kubernetes JIRA Confluence データを扱う = データ + α の知識が必要。 Kubernetes(GCP)
  26. Copyright © Broadleaf Co., Ltd. All Rights Reserved. 25 Developer

    Summit 2018 Summerのテーマ データが拡張する人や社会、これからのエンジニアの道標 テクノロジーがあらゆる業界に影響を与える時代、「データは新しい資源」と呼ばれ るほどデータの活用は企業活動の要となっています。AIは、人間を脅かすものでは なく、人間の可能性を拡張するもの(拡張知能)として、注目は留まるところを知り ません。 AIやデータを活用するためのデータサイエンスの知見、大規模データやトラフィック 処理のためのインフラの構築・運用、IoTやブロックチェーンなど新テクノロジーを活 用したサービス開発など、まさにデータというエリアは、エンジニアの持つさまざま スキルが生きるフロンティアと言えます。 データ活用が人と社会の可能性を拡げている時代。デブサミ夏2018では、データ に向き合うエンジニアの知見や試行錯誤のシェアを通じて、これからのエンジニア の役割と生き方を模索します。
  27. Copyright © Broadleaf Co., Ltd. All Rights Reserved. インフラ アプリケーション

    サイエンス 26 まとめ データ 学習 サービス 分析 データを中心とした技術・体制・コミュニケーション 運用
  28. Copyright © Broadleaf Co., Ltd. All Rights Reserved. 27 でも、何より・・・

    変化を 楽しく 受け入れる