Zabbix から Mackerel へ #mackerelio / zabbix-to-mackerel

Mackerel Meetup #8 Tokyo の発表スライドです。

Transcript

1. Zabbix から Mackerel へ
   Mackerel で実現したコストダウン
   Mackerel Meetup #8 Tokyo
   

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2. 本日のハッシュタグ
   #mackerelio
   

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3. 今日お話しすること
   ● Zabbix から Mackerel へ移行した経緯
   ● Mackerel の導入で得られたメリット
   最後の 5 分で質疑応答を受け付けます。
   

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4. スモールビジネスに携わる方が
   より創造的な活動にフォーカスできるよう
   

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5. freee のご紹介
   スモールビジネスの
   バックオフィス業務を
   “圧倒的に効率化”
   するサービスを提供。
   

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6. freee が提供するサービス
   ● 会計 freee
   ● 給与計算 freee
   ● 会社設立 freee
   ● マイナンバー管理 freee
   ● 開業 freee
   10/10
   release!
   

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7. 自己紹介
   Twitter / GitHub
   @manabusakai
   

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8. 自己紹介
   ● 2016 年 5 月 freee に入社
   ● 開発者よりのインフラエンジニア
   ○ Scala, Ruby での開発や AWS が得意分野
   

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11. 会場の皆さまに質問です
    

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12. 会場アンケート
    当てはまる方は挙手をお願いします。
    ● インフラエンジニアの方
    ● 監視ツールに Zabbix を使っている方
    ● Zabbix に不満を持っている方
    ● 監視ツールにワクワクしている方
    

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14. 移行スケジュール
    ● 7 月上旬：検証開始
    ● 7 月下旬：本契約
    ● 10 月：移行完了
    2 〜 3 か月あれば充分移行できます
    

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15. なぜ Zabbix から
    移行したのか？
    

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16. Zabbix で起きていた 3 つの問題点
    1. Zabbix 自体の運用コストが高い
    2. クラウドの監視に向いていない
    3. 開発者が活用できていない
    

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17. ① Zabbix 自体の運用コストが高い
    Zabbix を安定運用させるには手間がかかる。
    ● MySQL チューニング
    ● IOPS チューニング (RAID, LVM, etc)
    ● Housekeeper の負荷との戦い
    ● 監視項目の追加が面倒くさい
    ● Zabbix サーバのバージョンアップ
    Zabbix おじさん…
    

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18. ② クラウドの監視に向いていない
    ● Auto Scaling を導入したことで、個々ではなく全体の傾向を見
    る必要が出てきた
    ○ Zabbix で全体の傾向を見るのは工夫が必要
    ● VPC 毎に Zabbix サーバを立てる必要がある
    

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19. ③ 開発者が活用できていない
    ● UI が使いにくいため、一部の開発者にしか利用されていな
    かった
    ● 監視ツールはインフラチームだけが見ればいいもの？
    

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20. 【参考】他の監視ツールも検討
    コスト 移行 運用 使いやすさ
    Zabbix 3.0 ◯ ◎ △ ×
    Sensu ◯ × △ △
    Prometheus ◯ × × △
    Mackerel △ ◎ ◎ ◎
    

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21. Mackerel に移行して
    どうだったか？
    

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22. ① 全体の傾向を把握できるように
    ● Mackerel のロール機能を活用
    ○ 役割単位で全体の傾向が把握できるようになった
    台数が増減しても
    全体の傾向がわかる
    

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23. 【実例】メモリリークを早期に検知
    とあるロールでメモリリークが発生。全体の傾向が見ただけでパッ
    と掴めた。
    デプロイ直後から
    傾向が急変してる
    

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24. 【ワンポイント】 EC2 タグを活用
    AWS CLI を使って EC2 タグを取得し、サービスとロールを
    mackerel-agent の起動オプションに追加。
    mackerel-agent -role=:
    EC2 タグから取得。
    起動すれば自動的に
    ロールに追加される！
    

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25. ② AWS のコストダウンを実現
    ● ロールごとに適正な台数が把握できた
    ● Auto Scaling で台数を調整しコストダウンを実現
    ○ 約 5 〜 10% 削減
    ● Mackerel のコストは充分ペイした
    

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26. 【ワンポイント】 Slack 通知を活用
    working になっていないホストや AWS のコストを Slack に通知
    し、手間なく情報を得られるようにした。
    

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27. ③ 進化し続ける監視ツール
    ● Mackerel は毎週アップデートされる監視ツール
    ● Webhook や REST API、mkr コマンドなど
    一般的な Web 技術を使って簡単にハックできる
    

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28. ウソじゃない！
    

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29. まとめ
    Mackerel を導入したことで、
    ● 監視ツールを運用するという人的コストがゼロに
    ● 適切なサーバ台数を知ることで無駄を省きコストダウンにつな
    がった
    ※ 導入してからまだ日が浅いので、開発者が活用するようになったかは次の機会にご紹介します。
    

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30. うまい話ばかりだと
    胡散くさいので…
    

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31. 改善してもらいたい点
    1. グラフの描画が重い
    ○ 動的に読み込むのでどうしても時間がかかる
    2. AWS インテグレーションの充実
    ○ 対応しているのは EC2, ELB, RDS, ElastiCache
    ○ Redshift や SQS もお願いします！
    

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32. エンジニア募集中！
    「freee 採用」で検索！
    

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33. スモールビジネスに携わる方が
    より創造的な活動にフォーカスできるよう
    

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