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サーバーレスアーキテクチャを使って、小さく作って大きくする取り組み

daiki.mori
September 23, 2023

 サーバーレスアーキテクチャを使って、小さく作って大きくする取り組み

Serverless Days Tokyo 2023
Breakout Track #1 15:10-15:35

サーバーレス アーキテクチャを使って、小さく作って大きくする取り組み
森 大樹 (株式会社サーバーワークス)

daiki.mori

September 23, 2023
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Transcript

  1. 3 ⾃⼰紹介 ★ Who am I ? 所属・⽒名 株式会社サーバーワークス /

    アプリケーションサービス部 / ディベロップメントサービス1課 / 課⻑ 森 ⼤樹 ([email protected]) キャリア 約20年、SIerでプログラマ/プロジェクトマネージャの実務経験後、 2017年1⽉にサーバーワークスへ⼊社 Java / C# / Pythonを中⼼に様々なプログラム⾔語で開発 CI/CD環境の構築、運⽤などを⾏い、現在に⾄る 資格 PMP(Project Management Professional) 資格 CSM(Certified ScrumMaster) 資格 趣味 スノーボード/お酒 好きなAWSサービス AWS Lambda/Amazon Connect
  2. 5 東京の他、 ⼤阪・仙台・福岡 現在はリモートワークを 基本として⽇本全国からお客 様をサポート 主な拠点 サーバーワークスは、AWSの専業クラウドインテグレーター<構築と移⾏、運⽤のプロフェッショナル>です サーバーワークスについて 本社所在地

    〒162-0824 東京都新宿区揚場町1-21 代表者 ⼤⽯ 良 設⽴ 2000年2⽉21⽇ 資本⾦ 3,240,630,229円 従業員数 234名 (2023年5⽉末現在/派遣社員を含まない) 事業内容 AWS専業のクラウドインテグレーター 営業所 ⼤阪・仙台・福岡 資格等 AWS Premier Tier Services Partner AWS Managed Service Provider Partner AWS Migration Services Competency Partner ISO /IEC 27001(JIS Q 27001) 主な株主 弊社役員、株式会社テラスカイ エヌ・ティ・ティ・コミュニケーションズ株式会社、 株式会社エヌ・ティ・ティ・データ 関連会社 株式会社G-gen(東京都新宿区) 株式会社スカイ365(北海道札幌市) 株式会社トップゲート(東京都新宿区) エンジニア 営業・バックオフィス 関連会社
  3. 9 サーバーワークスでやってる取り組み 開発⾔語は Python 1 構成管理は Serverless Framework 3 開発は

    サーバーレス のみ 2 UnitTestは pytest 4 レギュレーション はこちら あまり縛りすぎずにスタート。スタイルとしてはいつでも変更可能に
  4. 10 サーバーワークスでやってる取り組み そうこうしているうちにメンバが⾊々考えだした ボイラープレートの作成 Serverless Frameworkをベースに作成 2年で 約 30 回

    のアップデートを実施 開発のベースラインが出来上がり、開発効率向上 1 情報共有Wiki 案件で得た知識や情報を蓄積 他案件への再利⽤により、作業を効率化 この情報もオンボーディングで利⽤し、ナレッジを共有 3 オンボーディング課題 案件から得たナレッジを研修課題として作成 新たに部署配属された⽅々へのオンボーディング課題として利⽤ お客様へのトレーニングとしても利⽤ 2 メンバの 成果
  5. 16 実際の事例/三菱電機株式会社様 課題 新しいデータソリューションを開発するに当たり、 AWS の構築実績とノウハウを持つITパートナーを 探していた アジャイル⼿法を推進する上でも、経験豊富なIT パートナーの協⼒が必要だった クラウド上での開発ノウハウを持つサーバーワーク

    スをパートナーとして採⽤し、AWSサービスを活⽤ したクラウドネイティブなアプリケーションを3ヵ ⽉単位という短期間で開発 適切なアジャイル開発により顧客ニーズにも迅速に 対応できるプロジェクト体制を構築 解決策
  6. 22 実際の事例/某製造業様 ⽀援内容 最終形をイメージし、フェーズを分けて課題を遂⾏ データの収集・データの可視化・データの解析・故障検知など優先度付けして構築 フィードバックを基に機能を改善 AWSへの理解向上、お客様と共に構築 Phase 作業概要 Phase.

    1 機器とAWSの通信環境、AWSインフラ、データ収集基盤の構築 Phase. 2 収集データの可視化、⽋損データの補完、故障予測データ解析環境の構築 Phase. 3 データ収集基盤の改善(データによる振り分け/取り込みの汎⽤化) Phase. 4 本番環境構築