Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
モチベーションクラウドを支える非同期処理の変遷
Search
リンクアンドモチベーション
PRO
February 01, 2021
Technology
0
220
モチベーションクラウドを支える非同期処理の変遷
リンクアンドモチベーション
PRO
February 01, 2021
Tweet
Share
More Decks by リンクアンドモチベーション
See All by リンクアンドモチベーション
2025年、チームにAI活用を取り入れてみた振り返り/Qiita Advent Calendar
lmi
PRO
0
170
AIに段取りを考えてもらい、迷いを減らす / progate-bar-link-and-motivation
lmi
PRO
0
19
太りすぎコアモデルのダイエット作戦 〜決意編〜 / lmi-railstokyo-251218
lmi
PRO
0
16
AI駆動で継続的にコンテキストを改善する 仕組み作り/AI-context-link-and-motivation
lmi
PRO
0
38
AWSのコスト調査をAWS MCP Serversで簡単に自動化した話 / uv-study-aws-link-and-motivation
lmi
PRO
0
52
「合う形が、正解。」 ーAIと作る、楽しく続く勉強法 / techbrew-lmi-ai-study
lmi
PRO
0
44
主体的な学びの鍵は「バグった業務目標」だった / techbrew-lmi-crazy-goal
lmi
PRO
0
66
任せたはずが、自分が全部抱えていた話 / em-oasis-10-link-and-motivation
lmi
PRO
0
57
丸3年やってみたけど、Vue Fes Japan運営スタッフはいいぞー! / vue-fes-japan-2025-aftertalk
lmi
PRO
0
170
Other Decks in Technology
See All in Technology
Data Hubグループ 紹介資料
sansan33
PRO
0
2.5k
BidiAgent と Nova 2 Sonic から考える音声 AI について
yama3133
2
140
小さく、早く、可能性を多産する。生成AIプロジェクト / prAIrie-dog
visional_engineering_and_design
0
320
プロンプトエンジニアリングを超えて:自由と統制のあいだでつくる Platform × Context Engineering
yuriemori
0
160
ソフトウェアエンジニアとAIエンジニアの役割分担についてのある事例
kworkdev
PRO
1
370
ECS_EKS以外の選択肢_ROSA入門_.pdf
masakiokuda
1
120
Java 25に至る道
skrb
3
150
国井さんにPurview の話を聞く会
sophiakunii
1
320
わが10年の叡智をぶつけたカオスなクラウドインフラが、なくなるということ。
sogaoh
PRO
1
230
First-Principles-of-Scrum
hiranabe
3
1.2k
AI with TiDD
shiraji
1
340
コールドスタンバイ構成でCDは可能か
hiramax
0
130
Featured
See All Featured
HDC tutorial
michielstock
1
290
Navigating Team Friction
lara
191
16k
JavaScript: Past, Present, and Future - NDC Porto 2020
reverentgeek
52
5.8k
4 Signs Your Business is Dying
shpigford
187
22k
How to train your dragon (web standard)
notwaldorf
97
6.5k
Put a Button on it: Removing Barriers to Going Fast.
kastner
60
4.1k
Building a Scalable Design System with Sketch
lauravandoore
463
34k
Into the Great Unknown - MozCon
thekraken
40
2.2k
Let's Do A Bunch of Simple Stuff to Make Websites Faster
chriscoyier
508
140k
30 Presentation Tips
portentint
PRO
1
180
Efficient Content Optimization with Google Search Console & Apps Script
katarinadahlin
PRO
0
270
How to optimise 3,500 product descriptions for ecommerce in one day using ChatGPT
katarinadahlin
PRO
0
3.4k
Transcript
モチベーション クラウドを支える 非同期処理の変遷 伊藤遼
自己紹介 伊藤 遼 • (株) リンクアンドモチベーションに新卒入社 2年目 • 配属当初から弊社プロダクトの性能改善チームに所属 (エンジニア歴
1年)
今日話すこと • プロジェクトの背景 • 何をしたか • 苦労したこと • やってよかったこと •
これから目指すところ モチベーションクラウドの非同期処理を刷新した話
非同期処理効率化プロジェクトの背景 • 超大手企業への導入 1社あたりの処理負荷の増大 • 導入社数の増加 同時処理数が増加 プロダクトの成長により....
バッチサーバー1台で、cronを回していたので 1処理の負荷が高まりサーバの限界を超えた... 何が起きたか? part 1 処理 A SaaSだと企業ごとに処理するので、 企業規模が大きくなると1処理の量が増えて許容量を超える 鳴り響くサーバアラート
処理 B 処理 C 処理 A 処理 B 処理 C
単一サーバ + 大量のcron • サイズの大きい単一サーバで運用 • 毎分20超、毎時10超のrake taskが起動 負荷が集中すると1台しかないサーバが耐えきれない 可用性を高めるためにスケーラブルにしたい
課題
A 社 の 処 理 各社の 待ち時間 何が起きたか? part 2
ユーザーからのクレーム SaaSだと企業ごとに処理するので、 導入企業数が多くなると待ち時間がながくなる 直列処理のため耐えられないほどの待ち時間がかかった B 社 の 処 理 C 社 の 処 理 A 社 の 処 理 B 社 の 処 理 C 社 の 処 理 D 社 の 処 理 E 社 の 処 理 F 社 の 処 理 許容待ち時間 許容待ち時間
処理が直列で実行されていた • 企業規模や企業数が多くなると後続の処理が遅延 • 例外発生時、後続の処理が遅延 (もしくは処理されない) 企業毎に処理を並列化したい 課題
検討したgemとアーキテクチャ gem \ 判断基準 ⭐ キュー 運用実績 負荷耐性 運用コスト sidekiq
10.7k redis × ◯ × resque 8.8k redis × ◯ × delayed_job 4.6k DB × × △ shoryuken 1.7k SQS × ◯ ◯ active elastic job 253 SQS ◯ ◯ ◯ 1. 可用性を高めるためにスケーラブルにしたい 2. 企業毎に処理を並列化したい
gem \ 判断基準 ⭐ キュー 運用実績 負荷耐性 運用コスト sidekiq 10.7k
redis × ◯ × resque 8.8k redis × ◯ × delayed_job 4.6k DB × × △ shoryuken 1.7k SQS × ◯ ◯ active elastic job 253 SQS ◯ ◯ ◯ 運用実績、負荷耐性、運用コストの観点で active elastic job (SQS + Worker) 構成に決まった 検討したgemとアーキテクチャ
どうやって解決したか • EC2 1台 SQS + EB worker構成にした
• SQSは重複配信される可能性がある 既存の処理は冪等性が担保されていない 重複実行されないような制御を実装 苦労したこと part 1 処理 A して
処理 A して 処理 A して
• 例外発生時のリトライ処理の実装 SQSには失敗時の自動リトライ用の仕組みがある 処理時間や重要度が様々なのでカスタマイズしたい 処理ごとにリトライ待機時間、回数制限を 定義できるようにした 苦労したこと part 2 処理
A × 5 処理 B × 50
• 実行条件が揃っていない時はリトライさせたい 実行条件が処理ごとにバラバラ 処理ごとに実行可能かどうかを定義できるようにした 苦労したこと part 3 処理 A して
処理 B して 集計処理完了? 一括処理完了?
結果 • 待ち時間が短くなった! • 負荷集中にもAutoScaleで自動対応できるようになった! 実績として、 過去最大社数の同時サーベイの実施も問題なし!
• 1つの処理で複数の責任をもっていたでっかい処理を 適切に分割できた • 非同期処理するためだけのテーブルの削除 副次効果 今後の開発生産性にも寄与
今後の予定 • 残りの非同期処理の SQS + Worker化 (全ての非同期処理の刷新) • 脱cron (ジョブスケジュラーの導入)
• ECS化
今日みたいな根本的なアーキテクチャ変更も 若手がガンガン実施してます! チャレンジしたい人大募集! ※興味がある方はぜひご連絡ください! ↓ ご清聴いただき、ありがとうございました!