Step Functions Expressで作るフルマネージドなサーバーレスバッチ

JAWS Days 2021
https://jawsdays2021.jaws-ug.jp/timetable/track-c-1500/

Transcript

1. Step Functions Expressで作る フルマネージドなサーバーレスバッチ 遠藤 大輔
2. はじめに • コメント待ちしております！ • jawsdays2021 • jawsug • jawsdays2021_C
3. 遠藤 大輔 Daisuke Endo 株式会社ゆめみ • 2019年, 株式会社ゆめみに入社 • 趣味はドラム, コンガ演奏 • Twitter: @DddEndow 好きなAWSのサービス：Step Functions
4. よくあるバッチ処理の めんどくささ
5. 外部API バッチ サーバー ユーザーデータ 取得
6. 外部API バッチ サーバー ユーザーデータ 取得 5〜10分毎 処理時間：数分 実装も簡単
7. 外部API バッチ サーバー ユーザーデータ 取得 5〜10分毎 処理時間：数分 実装も簡単 l サーバー l ミドルウェア l フレームワーク わざわざ用意するのめんどう →サクッと作りたい！
8. AWS Lambdaなら 全部解決する？
9. AWS Lambda 処理が複雑になると… • コードがスパゲッティ化 • 責務が大きくなりすぎる • 並列処理が辛い
10. そこで AWS Step Functions
11. AWS Step Functions • サーバーレスな関数オーケストレーター • イベント駆動型のワークフローを構築 • 並列処理, 例外処理, 再試行ロジックなどを管理可能 • Lambdaなど他のサービスと組み合わせ可能
12. 並列処理 例外処理 条件分岐
13. でも、あまり現実的なアーキテクチャではなかった • 料金 • DBコネクション問題 • Lambdaのコールドスタート
14. それが
15. 料金(2019/12) →Step Functions Express Workflows DBコネクション問題(2020/7) →RDS Proxy Lambdaのコールドスタート(2019/9) →1分から1秒に改善
16. AWSがサーバーレスバッチを 作れと言っている！！
17. というわけで
18. 作りました
19. • 数万ユーザーの処理が30秒で完了 ユーザー毎に外部API実行 + DBに書き込み • コストも1万円/月以下 （Step Functions, Lambda）
20. （もう全部サーバーレスバッチでいいんじゃない？）
21. でも大変なことや辛いこともたくさんあった
22. でも大変なことや辛いこともたくさんあった 今回のメインコンテンツ
23. アジェンダ • 並列処理 • データベース接続 • CI/CD • ログ・X-Ray
24. 並列処理
26. Step Functions
27. ①対象ユーザーを一覧取得 ②外部APIへリクエスト ③データ処理&保存
28. ①対象ユーザーを一覧取得 ②外部APIへリクエスト ③データ処理&保存 ユーザー単位で 並列処理
29. Mapステート • Step Functionsの状態の一つ • タスク単位で並列処理が可能 • パラメータ一個で同時実行数を制御可能 • キューやイベントの管理不要 並列処理 Mapステート
30. ユーザー単位で 並列処理
31. なんか二重になってない？
32. https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/step-functions/latest/dg/amazon-states-language-map-state.html Mapステートの同時実行数 • 並列数の上限は無限 • 同時実行数は約40が上限 • →多重にすることで（たぶん）対策
33. これで一安心！ X-Rayで性能を確認してみよう！
34. これで一安心！ X-Rayで性能を確認してみよう！ →LambdaのPendingが大量に…
35. Lambdaのクォータ • リクエスト数/秒の制限 • 同時実行数の10倍 • 一万ぐらいまではすぐにあげてくれる • それ以上は実績やデータが必要 • GetFunction APIのリクエスト制限 • 100リクエスト/秒 • コールドスタートの際に実行 • デプロイパッケージの取得などに利用
36. Lambdaのクォータ • Mapの並列数を200ぐらいにしたらスムーズに • 急ぎでないなら40ぐらいでいいかも • Mapを多重にする意味あまりないんじゃ
37. まるっとうまく動くようになった！
38. まるっとうまく動くようになった！ →ユーザー数増やしたらStep Functionsから エラー出るようになった…
39. Step Functionsのデータサイズ制限 • タスク, ステート, 入出力のデータサイズ • 約260KBの制限 • Mapステートの前後で制限オーバー • Map全体で受け渡すデータ量で計算 • 300B/ユーザー x 1000人 = 300KB
40. Step Functionsのデータサイズ制限 • S3に一時保存することで回避 • 各ユーザーのKey(ID)だけ渡す • S3が強い読み込み整合性をサポート • 上書きPUT, DELETEしても即座に反映 • 不要なパラメータはMapの最後に削除 ユーザーIDの配列 必要なデータのみ渡す ユーザーデータ
41. S3 APIの実行コスト削減と差分対策 • Lambda実行のたびにS3から取得すると高コスト • ハンドラー外で取得 しかし…
42. 古いデータを参照してしまう問題 • 10分間隔であればLambdaの実行基盤がリセットされ ると予想 →実際には稀に実行基盤が残っていて古いデータを参照 • ハンドラー外にしたのが裏目に • 実行基盤がリセットされるタイミングは制御できない • S3のオブジェクトのMetadataにバージョン情報を追加 してチェックすることで対策
43. データベース接続
45. RDS Proxy • DBコネクションのプーリング&共有が可能 • Lambdaがコネクションを使い潰す問題を解決 • IAM接続とID/Pass接続の二種類
46. コネクション数の節約 • Lambdaハンドラー外でDBコネクションを生成 • コネクションが切断した場合にLambdaの実行基盤を終了 するエラーハンドリングが必要 • RDS Proxy • 数百->数十程度に圧縮可能 両方を組み合わせることで 数千→数十コネクションまで節約
47. 書き込み処理をまとめる • 1ユーザー毎に書き込み処理を行うのはNG • Kinesisで100人ずつにまとめてバルクアップデート • Step FunctionsやX-Rayで追跡できなくなるのが欠点
48. CI/CD
49. CodePipeline GitHub pull sam build sam package Template file Stack Stack Stack CloudFormation
50. Stackを分割するメリット • 複数のグループ毎にリソースを展開できる • パラメータを書き換えるだけ • エンタープライズコネクションなどで効果を発揮 • 物理的・論理的にセキュア • ログやメトリクスの管理がしやすい • どのリソースで障害が発生したかがすぐにわかる
51. テンプレートを使い回す ことでこんなことも
52. Stackを分割するデメリット • リソースが大量に生成される • Step Functions用のLambdaダッシュボードがなかった ら心が折れてた
53. ログ・X-Ray
54. ログ • Step Functionsの実行ログを収集可能 • Step Functions独自のステータスで出力 • ちょっとクセがある • エラーの内容にLambdaやStateの情報が含まれない • デバッグが大変 • （アップデート待ってます）
55. X-Ray • Step Functionsに対応(2020/9) • ワークフロー全体を監視可能 • 並列処理も時系列で見れる
56. まとめ
57. まとめ • 並列処理 • データベース接続 • CI/CD • ログ・X-Ray
58. サーバーレスバッチという選択肢 • 開発に集中できる • リソースやミドルウェアを気にする必要が（あまり）ない • 高性能 • サーバーレスだからこそできる設計 • 低コスト • 必要な時に必要なだけ
59. リソースに縛られないバッチシステム →より効率良く価値を提供
60. 宣伝 AWS Summitに登壇します セッションタイトル 「サーバー立てっぱなしはもったいない！ サーバーレスのみで構築する 中頻度&短時間バッチ」
61. Thank you for watching! YUMEMI.inc, Daisuke Endo Twitter: @DddEndow