GAE/Jで盛大に失敗する方法

Transcript

1. GAE/Jで盛大に失敗する方法 GCPUG Okayama #11

2. 森藤　敏之（もりとう） - @mmorito_0318 所属 - 株式会社エムネス - 遠隔画像診断センター - 医療支援サービス「LOOKREC」

   イベント / 勉強会（担当） - GCPUG - 広島支部 organizer - Cloud Native Hiroshima

3. カープ優勝 おめでとうございます！

4. これは、GAE/J に魅了された者たちの物語です。 決してJavaを批判するものではないことをご理解ください。 はじめに

5. - サーバー: - データベース: - キャッシュ: - その他: Google App

   Engine（Java） Datastore Memcache 魅了された者 登場人物

6. - GAEのJava7 Runtime が2019年1月16日にShatdownする - 弊社アプリケーションの完全移行が2018年11月までに完了予定 発表のきっかけ

7. 背景

8. - 人口100万人あたりのCT/MRI 設置台数 日本はダントツで1位 CT units per million population OECD

   Health at a Glance 2017 MRI units per million population

9. - 人口100万人あたりの放射線科医数 人口100万人あたりの 放射線科医数 日本はダントツで最下位 高額医療機器（CT/MR）と放射線科医の数

10. - データの保存や移行に莫大な時間とお金がかかる - 超高額で囲い込みの激しい医療業界の常識を撤廃 - 深刻な医師不足を解消するためのネットワーク作り - 機械学習などのIT技術を用いて、医療をサポートしたい クラウドへ移行する決意 Google

    Cloud Platform 上で構築へ いつでも、どこでも、だれにでも高品質な医療を提供する
11. None

12. 順調に開発が進み…

13. Googleからの取材 2014年8月

14. あれから2年.... 我々はアプリのリプレイスを余儀なくされる。

15. なにがダメだったか

16. 失敗①　スピンアップ Frameworkなし : Slim3 : Slim3 + Struts(仮) : Slim3

    + Struts(仮) + アプリ : 約2.5s 約3.3s（+800ms） 約5s　（+1700ms） 約10s （+5000ms） 開発速度重視のため

17. - NoSQLであるDatastoreを非正規化したRDBのような使い方 主要なKindで自動インクリメントするKeyを設定 - KeyでGetできないため、 シングルプロパティインデックス・カスタムインデックスを貼りまくる 失敗②　テーブル設計

18. - Queryでデータ取得することによる弊害 - Memcacheに載らない - トランザクションに引っかからない - Frameworkに搭載された禁断のインメモリフィルタに手を出す ※多めに取得してクライアントに返したいデータ以外を 捨てる

    失敗②　テーブル設計

19. - JSPの結果を返すリクエストがコンスタントに1秒を超えるようになる 失敗③　レスポンス

20. - 一方でAjaxを使い、signedURLを数百単位で要求してくるリクエストなど もあるが、スケールの恩恵を受けづらくなる 失敗③　レスポンス

21. - 軽い気持ちで30分毎に直近500件のデータを検索し、 他のテーブルに情報を更新する処理をCronジョブで実行 番外編　バッチ処理 翌月の請求額が 40万円UP↑↑

22. 対応策

23. - インスタンスタイプを　F1 → F2　へスケールアップ 愚策①　チューニング - インスタンスが落ちるまでの時間を　最大（15秒）に設定 スピンアップやJavaのクラスロードに直面する リクエストを極力減らし、1秒でも速く処理させるため.....

24. - Memcache を　共有 → 1GB専有　に変更 愚策②　キャッシュ

25. - アプリケーションを　単一Service → 複数Service　にデプロイ 良策③　ディスパッチ 業務単位毎に別のServiceへルーティングを設定 （バッチ処理なども別Serviceへ）

26. そして、バージョン2開発へ

27. - AppEngineの言語を　 Java → Go　に変更 - クライアントを　JSP → Angular2系（SPA）に変更 -

    Datastoreの設計を見直し　インデックス数が ゼロ に Memcacheのヒット率もキャッシュサイズも大幅アップ　 - Serviceを分けてデプロイ。適切な　 ディスパッチ　を設定 バージョン2 スピンアップが約20msに サーバ処理時間は200ms以内に 基本構成　AppEngine / Datastore　は変更せず
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29. Googleからの取材（2回目） 2018年6月

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31. - うまく動作しない、性能が出ないのは、 だいたいクラウドサービス側よりもアプリ側に原因がある場合が多い - 現在は、AppEngine にも 2nd Gen が登場し、 いろいろと過渡期のため、機能要件に応じて適切なプロダクトを

    選択していく必要がある - クラウドサービスならではのベストプラクティスやハマりどころ が存在するため、Slackとかで雑に質問してみると良いかも - なんにしても口座へのダメージ回避が最優先（性能改善にも繋がる） まとめ
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33. ありがとうございました