パブリッククラウドもSaaSもいいとこどり！実際に使ってみた全貌と 推しポイントを紹介します！

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#cm_odyssey

Transcript

1. 2024/7/9 北海道テレビ放送 三浦一樹 パブリッククラウドもSaaSもいいとこどり！ 実際に使ってみた全貌と 推しポイントを紹介します！
2. 本日の Classmethod Odyssey ONLINE
3. 本日の Classmethod Odyssey ONLINE
4. Xへの投稿の際は、 ハッシュタグ #cm_odyssey でお願いいたします。 お願い 質問は zoom の 「Q&A」に！
5. 北海道テレビ放送（株） (自称)総合職エンジニア 開発チーム キャプテン AWS Step Functions サウナ 秋田→東京→札幌 JAWS-UG 札幌 Media-JAWS 会社 ロール 好きな AWSサービス 趣味 出身地 コミュニティ AWS Community Hero 三浦一樹
6. 今日のお話 細かい実装のお話はしません。 アーキテクチャメインで以下の視点で なんで採用したのか 開発時はどうだったのか 運用時はどうったのか １番の推しポイント
7. 今日お話するサービス
8. 今日お話するサービス エンジニア5名 2019年開発スタート ↓ (Biz)DevOps チーム
9. ここに至る経緯は
10. 大前提 事業部在籍の総合職の人でエンジニアしてる ビジネスオーナーは隣の部署 Linux / ネットワーク わからん トラブったとき、対応できる気がしない 自分たちでやらないことを増やす 儲かるのが存在意義 売上を増やして、経費を下げる
12. VPC LESS VPC LESS VPC LESS OS 　 LESS OS 　 LESS OS 　 LESS
13. VPC LESS VPC LESS VPC LESS OS 　 LESS OS 　 LESS OS 　 LESS LAMBDA LESS LAMBDA LESS LAMBDA LESS
14. Streams Lambda GA4 API Gateway QuickSight Dataflow アーキテクチャ全体像 AWS Cloud Amplify Hosting Google Cloud BigQuery GCS Looker Stuido R2 CDN S3 CloudFront Amplify Backend AppSync DynamoDB Lambda Step Functions MedieConvert S3 Data Transfer Cloud Functions Spanner Momento Cache S3 EC2
15. ちょっと休憩
16. Xへの投稿の際は、 ハッシュタグ #cm_odyssey でお願いいたします。 お願い 質問は zoom の 「Q&A」に！
17. AWS Lambda
18. なんで採用したのか ロジックが動く最小要素 開発時はどうだったのか 分割しすぎると遅くなる 運用時はどうだったのか ランタイム！バージョンアップ！つらい！ そして、どんどん増えていく Lambda Lambda以前だとエンジニアになれてない
19. AWS Step Functions
20. Step Functions なんで採用したのか workflow Studio 最高 開発時はどうだったのか workflow Studio 最高 運用時はどうだったのか SDKが早くて最高 実行単位でログが見えるコンソール最高 自動化が不安なときは人間系で実行したりも めざせ めざせ めざせ LAMBDA LESS LAMBDA LESS LAMBDA LESS
21. Step Functions 確認画面 購入完了 決済処理 5s 一番複雑な？ ステートマシン
22. Step Functions 確認画面 購入完了 決済処理 5s 一番複雑な？ ステートマシン
23. Step Functions 在庫確保できた 決済成功
24. Step Functions 在庫確保できた 決済失敗 決済成功 失敗 SNS 人が対応 SNS コンソールから Step Functions 再起 失敗 Sagaパターンにおける 補償トランザクションの考え方 DynamoDBの 条件付き書き込みは SDKだけでは実装できない ので、Lambdaで
25. Step Functions DynamoDBのインポートとかにも使ったり
26. Step Functions DynamoDBのインポートとかにも使ったり
28. なんで採用したのか コミュニティで知った 開発時はどうだったのか ドキュメント最高。 サポート最高 運用時はどうだったのか ３Dセキュアの対応を頑張ってます (2025年3月末を目処に義務化)
30. なんで採用したのか どうでしょう新作対応 開発時はどうだったのか コンソールぽちぽち 運用時はどうだったのか サポートが最高(めちゃくちゃ丁寧) セキュリティ設定が簡単ぽちぽち
33. なんで採用したのか 待望のサーバレスキャッシュ 開発時はどうだったのか 単独実装は簡単 スパイク対応は要調整 運用時はどうだったのか サポートが最高(めちゃくちゃ丁寧) CloudWatchにメトリクス送れる(プラン次第)
34. AWS Cloud AWS Amplify AWS AppSync AWS Lambda AWS AppSync AWS AppSync Merged API Source API Source API Query Momento Cache Amazon DynamoDB Get/Set
37. なんで採用したのか JavaScript だけで書けるCMSが欲しかった 開発時はどうだったのか 作るのは簡単。簡単なグラフとかもすぐ出る 運用時はどうだったのか データの２重管理ちょっと大変 CI/CDが大変で組めてない 得意な部分もあるけど、不得意な部分も…
40. なんで採用したのか BigQuery しか勝たん Google Analytics は結局使う(AuthIDも連携) 開発時はどうだったのか AWSのデータを連携するのはちょっと大変 運用時はどうだったのか 可視化は Looker Studio だと力不足に... Lookerは高いので、QuickSight で一旦
41. 困ってるもの
42. EpisodeGroup 1対多 1対多 AppSync ユーザ系のデータ （ログイン時） DynamoDB Program Connection ConnectionEpisode Episode 1対多 1対1 1対1 初期ロード時に 全てのデータを Recoil に格納 DynamoDB User amplify-cli の @connectionで、 どんどん増やしちゃった 番組系のデータ Amplify Gen1 Transformer ver 1 データベースなんとかしたい
43. EpisodeGroup 1対多 1対多 AppSync ユーザ系のデータ （ログイン時） DynamoDB Program Connection ConnectionEpisode Episode 1対多 1対1 1対1 初期ロード時に 全てのデータを Recoil に格納 DynamoDB User amplify-cli の @connectionで、 どんどん増やしちゃった 番組系のデータ Amplify Gen1 Transformer ver 1 データベースなんとかしたい 分析環境 マーケ環境 BigQuery S3 QuickSight データコピーして 対応してる リアルタイムつらい
44. 次に勉強したいのは
45. なんで採用したいのか 今のDynamoDB の connection がひどいの でリアーキは確定 分析したいのでHTAPとか欲しい スパイクに強そう 勉強したいこと 今のシステムにSQL出てこないけど、 、 GraphQL との相性は？
46. Streams Lambda GA4 API Gateway QuickSight Dataflow アーキテクチャ全体像 AWS Cloud Amplify Hosting Google Cloud BigQuery GCS Looker Stuido R2 CDN S3 CloudFront Amplify Backend AppSync DynamoDB Lambda Step Functions MedieConvert S3 Data Transfer Cloud Functions Spanner Momento Cache S3 EC2
47. しっかり利益出てます
49. みんな仲良し！
50. 積極的に試してみよう 選択肢は多い方がいい awsでは大変なことも他では簡単なこともある １つひとつの実装はそんなに辛くない APIだとおもえば全部一緒 管理するアカウントは増えちゃうけど... マケプレから買えるものも多い Developers IO にもブログ多数
51. でも、キャッチアップ大変
52. いつもお世話になってます
55. コミュニティで 会いましょう コミュニティで 会いましょう