SmartHRを支える従業員データ基盤とそのインフラ_Innovative Crosstalk Jamboree Geeks '26

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1. SmartHRを⽀える従業員デー タ基盤とそのインフラ SmartHR プロダクトエンジニア Jumpei Ito (@itojum1230) 2026/08/02 © SmartHR, Inc.
2. スピーカー紹介 Jumpei Ito (@itojum1230) • いとじゅん (itojum) • 株式会社SmartHR (2026/04~) ◦ 新卒⼀期⽣(26卒) ◦ 業務連携基盤ユニット ◦ プロダクトエンジニア • ⿃取県出⾝ • VRChat.rb Organizer 写真撮影‧SNS共有 歓迎🙌 2
3. お品書き 1 SmartHRとマルチプロダクト 2 従業員データ基盤(EDP)とは 3 GraphQL Federationによる横断取得 4 Database Federationによる横断検索 5 EDPを⽀えるGoogle Cloud 6 なぜDataprocをやめたのか 7 まとめ 3
4. SmartHRとマルチプロダクト 4
7. SmartHRのマルチプロダクト 7
8. SmartHRのマルチプロダクト このあたりの 話をします 8
9. マルチプロダクトの課題 キャリア台帳 従業員データベース スキル‧資格‧研修 ⼈事評価 キャリア台帳: タレントマネジメントに必要な従業員情報を1ページで確認できるプロダクト 9
10. マルチプロダクトの課題 従業員データ が分散 キャリア台帳* 従業員データベース スキル‧資格‧研修 ⼈事評価 ＊キャリア台帳: タレントマネジメントに必要な従業員情報を1ページで確認できるプロダクト 10
11. マルチプロダクトの課題 従業員データ が分断 キャリア台帳 個別にリクエ ストを実⾏ 従業員データベース スキル‧資格‧研修 ⼈事評価 キャリア台帳: タレントマネジメントに必要な従業員情報を1ページで確認できるプロダクト 11
12. マルチプロダクトの課題 従業員データ が分断 個別に実装‧ 保守が発⽣ キャリア台帳 個別にリクエ ストを実⾏ 従業員データベース スキル‧資格‧研修 ⼈事評価 キャリア台帳: タレントマネジメントに必要な従業員情報を1ページで確認できるプロダクト 12
13. 解決したい... 13
14. 従業員データ基盤(EDP)とは 14
15. 従業員データを横断 活⽤するための基盤 15
16. EDPの構成要素 GraphQL Federation Database Federation 各プロダクトのGraphQL サービスを統合した、1 つのGraphQLエンドポイ ントを提供 分散SQLエンジンTrinoを 使って、各プロダクトの データソースを統合 16
17. EDPがない場合 キャリア台帳 従業員データベース スキル‧資格‧研修 ⼈事評価 17
18. EDPの全体像 利⽤プロダクト 提供プロダクト 18
19. GraphQL Federationによる横 断取得 19
20. GraphQL Federationとは GraphQLサービス(subgraph)を統合 し、単⼀のGraphQLエンドポイント (supergraph)を提供する仕組み https://graphql.org/learn/federation/ 20
21. 横断取得の構成 利⽤プロダクト 提供プロダクト type Crew @key(fields: ID!) { firstName: String! lastName: String! subgraph } type Crew @key(fields: ID!) { firstName: String! lastName: String! skills: [Skill!]! } supergraph type Crew @key(fields: ID!) { skills: [Skill!]! } type Skill { name: String! level: Int! } type Skill { name: String! level: Int! } subgraph 21
22. GraphQL Federationのメリット 関⼼の分離 複雑さの解消 リアルタイム性 22
23. GraphQL Federationのメリット 複雑な検索 ソート ページネーション 23
24. Database Federationによる横 断検索 24
25. Trinoとは 複数の分散しているデータソースに対し て、SQLクエリを通じてアクセスできる SQLクエリエンジン https://trino.io/ 25
26. 横断検索の構成 データソースアプリのDB クライアントアプリ Railsアプリは検索 クエリをTrinoSQL に変換する EDP 26
27. ここまでの全体像 利⽤プロダクト 提供プロダクト 27
28. 2つのFederationに よって、マルチプロ ダクトは⽀えられて いる 28
29. EDPを⽀えるGoogle Cloud 29
30. インフラ構成図 30
31. edpの構成図 31
32. searchの構成図 32
33. searchの構成図 最近Dataprocから GKEに移⾏完了した 33
34. なぜ Dataproc をやめたのか 34
35. Dataprocとは Google Cloud上でデータ処理フ レームワークを実⾏できるフルマ ネージドサービス (新称 Managed Service for Apache Spark) 35
36. Trino on Dataprocの採⽤理由 構築‧運⽤の⼿軽さ 36
37. Trino on Dataprocの課題 Trinoのバージョン の固定化 37
38. GKEに移⾏する ぞ！！１ 38
39. 移⾏計画 1. 調査‧技術検証 移⾏案の⽐較 a sandbox環境でTrino on GKE検証 2. 移⾏準備‧環境構築 GKEクラスタ作成 CD整備 性能⽐較検証 3. カナリアリリース 4. Dataproc削除 DataprocとGKEのルー ティング⽐率を段階的に移 ⾏ Dataproc関連リソースの 削除 39
40. 調査‧技術検証 1. 調査‧技術検証 移⾏案の⽐較 a sandbox環境でTrino on GKE検証 2. 移⾏準備‧環境構築 GKEクラスタ作成 CD整備 性能⽐較検証 3. カナリアリリース 4. Dataproc削除 DataprocとGKEのルー ティング⽐率を段階的に移 ⾏ Dataproc関連リソースの 削除 40
41. 移⾏案の⽐較 Google Kubernetes Engine Compute Engine 安定性 ◎自動回復・自動更新 ◦自前で構成すれば 運用負荷 ◦基盤はGoogle管理 ×全て自社管理 課題 k8sの学習コスト 運用負担大 結論 採用 見送り 41
42. 移⾏準備‧環境構築 1. 調査‧技術検証 移⾏案の⽐較 a sandbox環境でTrino on GKE検証 2. 移⾏準備‧環境構築 GKEクラスタ作成 CD整備 性能⽐較検証 3. カナリアリリース 4. Dataproc削除 DataprocとGKEのルー ティング⽐率を段階的に移 ⾏ Dataproc関連リソースの 削除 42
43. 性能⽐較検証 検証目的 • Dataproc→GKE移行の判断材料 ◦ 実運用に近い検索クエリでの性能差を事前に把握する 検証環境 • 社内の検証用テナント • 従業員データ約20万件 実行方法 • Apollo Studio Explorerから実行、ウォームアップ後の値を採用 • Trinoのクエリ統計から数値取得 ※注意点※ • 厳密なベンチマークではなく参考値で傾向を見るためのもの • Trinoバージョンが異なる ◦ Dataproc: 432 / GKE: 476 43
44. 性能⽐較検証 Trino on Dataproc(旧) Trino on GKE(新) 全体実行時間 (elapsedTime) 1.71s 0.64s (62%高速) CPU時間 (totalCpuTime) 403ms 168ms (58%高速) ピークメモリ使用量 (peakTotalMemoryRes ervation) 1MB 132KB (87%削減) TIPS: 改善の主要因はTrinoの最新バージョンに追従したこと 44
45. カナリアリリース 1. 調査‧技術検証 移⾏案の⽐較 a sandbox環境でTrino on GKE検証 2. 移⾏準備‧環境構築 GKEクラスタ作成 CD整備 性能⽐較検証 3. カナリアリリース 4. Dataproc削除 DataprocとGKEのルー ティング⽐率を段階的に移 ⾏ Dataproc関連リソースの 削除 45
46. カナリアリリース時のインフラ構成 46
47. Dataproc破棄 1. 調査‧技術検証 移⾏案の⽐較 a sandbox環境でTrino on GKE検証 2. 移⾏準備‧環境構築 GKEクラスタ作成 CD整備 性能⽐較検証 3. カナリアリリース 4. Dataproc削除 DataprocとGKEのルー ティング⽐率を段階的に移 ⾏ Dataproc関連リソースの 削除 47
48. 私が消した！！！！ 48
49. まとめ 49
50. まとめ • SmartHRのマルチプロダクトは従業員データ基盤に⽀え られている ◦ EDPはGraphQL FederationとDatabase Federation で構成されている • 従業員データ基盤はGoogle Cloudに⽀えられている ◦ TrinoのDataproc→GKE移⾏の意思決定を紹介 50