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
Architecture of enza
Search
ohr486
July 14, 2018
Programming
890
3
Share
Architecture of enza
we love enza!
ohr486
July 14, 2018
More Decks by ohr486
See All by ohr486
負荷試験Night#1 負荷試験2023年トレンド
ohr486
17
4.8k
Elixir/PhoenixによるWeb開発の現場から
ohr486
1
640
Hacking Phoenix Performance
ohr486
1
390
Plug & WAF
ohr486
2
550
elixirをプロダクションに導入する
ohr486
1
720
IEx maniacs
ohr486
4
650
Hack and Read Elixir
ohr486
2
800
Running App on AppRunner
ohr486
0
850
sponsor-talk-drecom-heisei-ruby-kaigi
ohr486
0
900
Other Decks in Programming
See All in Programming
〜バイブコーディングを超えて〜 チームで実験し続けたAI駆動開発
tigertora7571
0
170
AIと共に生きる技術選定 2026
sgash708
0
110
セグメントとターゲットを意識するプロポーザルの書き方 〜採択の鍵は、誰に刺すかを見極めるマーケティング戦略にある〜
m3m0r7
PRO
0
640
書き換えて学ぶTemporal #fukts
pirosikick
1
230
JAWS-UG横浜 #100 祝・第100回スペシャルAWS は VPC レスの時代へ
maroon1st
0
190
ついに来た!本格的なマルチクラウド時代の Google Cloud
maroon1st
0
290
Terraform言語の静的解析 / static analysis of Terraform language
wata727
1
120
YJITとZJITにはイカなる違いがあるのか?
nakiym
0
260
Cache-moi si tu peux : patterns et pièges du cache en production - Devoxx France 2026 - Conférence
slecache
0
320
mruby on C#: From VM Implementation to Game Scripting (RubyKaigi 2026)
hadashia
2
940
瑠璃の宝石に学ぶ技術の声の聴き方 / 【劇場版】アニメから得た学びを発表会2026 #エンジニアニメ
mazrean
0
310
JOAI2026 1st solution - heron0519 -
heron0519
0
160
Featured
See All Featured
Applied NLP in the Age of Generative AI
inesmontani
PRO
4
2.2k
The Myth of the Modular Monolith - Day 2 Keynote - Rails World 2024
eileencodes
28
3.5k
I Don’t Have Time: Getting Over the Fear to Launch Your Podcast
jcasabona
34
2.7k
The Organizational Zoo: Understanding Human Behavior Agility Through Metaphoric Constructive Conversations (based on the works of Arthur Shelley, Ph.D)
kimpetersen
PRO
0
320
Google's AI Overviews - The New Search
badams
0
990
Building AI with AI
inesmontani
PRO
1
930
Build The Right Thing And Hit Your Dates
maggiecrowley
39
3.1k
Dominate Local Search Results - an insider guide to GBP, reviews, and Local SEO
greggifford
PRO
0
160
Leo the Paperboy
mayatellez
7
1.7k
Keith and Marios Guide to Fast Websites
keithpitt
413
23k
Context Engineering - Making Every Token Count
addyosmani
9
850
Crafting Experiences
bethany
1
130
Transcript
Architecture of enza.fun おーはら @ drecom
agenda • About me • Goal of this talk •
About enza • Architecture of service • Development • Operation • Conclusion
About me • Tsunenori Ohara/おーはら ◦ Twitter : @ohrdev ◦
Github : ohr486 • Community ◦ tokyo.ex, ElixirConfJapan, Erlang&ElixirFest, JEA ◦ meguro.rb, meguro.es • Work ◦ プラットフォーム開発部@Drecom ◦ Ruby / Elixir programmer / Architect • Hobby ◦ 仏像制作
Goal of this talk • 事例紹介が中心 ◦ サービスアーキテクチャの紹介 ◦ 技術選定
◦ 開発運用の紹介 • 立ち上げ〜開発〜運用フェーズにおける気づき • ソースコードはほぼありません • 「Webサービス」の「運用」「構成」の紹介 Caution!!
About enza • enza ◦ HTML5 Game Platform ◦ ©BXD
Inc. • HTML5 Game Platform ◦ スマホ向け ◦ ブラウザゲーム ◦ プラットフォーム
https://bxd.co.jp
https://enza.fun
enza Architecture of service frontend API WS serverless backend Infra
GAME 外部機能/サービス ココ SDK
Architecture of service • 発表のスコープ ◦ ポータル(サイト)領域について話します ▪ Webサービス ◦
ゲームについての話はしません ◦ 開発・運用のフローについて話します • 技術スタック ◦ React+Redux/TypeScript ◦ Rails/Ruby ◦ Phoenix/Elixir ◦ ServerlessFramework/Python
Architecture of service • Q: 技術スタック、Railsだけで十分なのでは? • A: Railsだけで全てを満たすことはできなかった ◦
HTML5, SPA ◦ リアルタイムコミュニケーション ▪ チャット、バッジ、通知、etc ◦ マネージドサービス ▪ Lambda、Kinesis、SQS、ApiGateway、etc ◦ API, 管理機能, デベロッパー向け機能 ◦ 分析ツール・DSL・テスティング
Architecture of service • アーキテクチャ/技術選定の視点 ◦ 性能観点(重視する) ▪ 規模・コスト ◦
保守観点(考慮する) ▪ テスト ▪ デプロイメント ▪ 自社運用実績 ◦ 採用観点(あまり考えない、自分達が最初にやってやるという意思) ▪ 他社利用実績 ▪ エンジニア市場 ▪ 転向させれば良い
Architecture of service • API ◦ Rails • 管理画面/DevCenter ◦
Rails • フロント/SDK ◦ TypeScript ◦ React/Redux • WS/コミュニケーション ◦ Phoenix ◦ 性能的な要件 ▪ 同時接続数 ▪ F/W • AWS managedサービス ◦ lambda/Python ◦ api-gateway ◦ ServerlessFramework
Architecture of service : Rails / Phoenix • 類似 ◦
MVC WAF ◦ 標準のディレクトリ構造 ◦ テスティング、セキュリティ、etc • 相違 ◦ ライブラリ数 ▪ gem >> hex ◦ (言語としての)平行性・可用性 ◦ WebSocket ▪ ActionCable ▪ PhoenixChannel
Architecture of service : WebSocket Backend • 技術選定 ◦ 同時接続数
◦ CPU/Mem/etc ◦ WAFの有無 • 同接比較 ◦ Rails : △ + 運用知見あり ◦ Phoenix : ◯ + 運用知見あり ◦ Golang : ◎ + 運用知見なし ◦ Node.js : △ ◦ Clojure/C++ : ---
Architecture of service : WebSocket Backend Elixir 1.4.0 / Erlang19.1
/ Phoenix 1.3.0 サーバー1台のWebSocket(Channel)1つのtopicにws接続しpubsubが成功 EC2 r3.xlarge 4core 36Gmem EC2 m4.4xlarge 16core 64Gmem
Architecture of service : 再掲 • API ◦ Rails •
管理画面/DevCenter ◦ Rails • フロント/SDK ◦ TypeScript ◦ React/Redux • WS/コミュニケーション ◦ Phoenix ◦ 性能的な要件 ▪ 同時接続数 ▪ F/W • AWS managedサービス ◦ lambda/Python ◦ api-gateway ◦ ServerlessFramework
Architecture of service : AWS Managed • モチベーション ◦ サーバーを管理したくない
◦ スケールアウト、アップのオペレーションを簡単にしたい ◦ コストの最適化 ▪ 使ったぶんだけ支払いたい • マネージドサービス ◦ Lambda ◦ ApiGateway ◦ Kinesis ◦ SQS ◦ DynamoDB、etc
Architecture of service : AWS Managed • 管理ツール ◦ Webコンソール
+ 手動 : しんどい ◦ ServerlessFramework : 運用知見あり ◦ Apex : 運用知見なし ◦ SAM : 運用知見なし • 必要な要件 ◦ バージョニング、Lambdaのコード管理 • Lambdaのランタイム言語 : (宗教) ◦ Python : 社内実績、方針 ◦ Node.js : 悪くないが、混在を避けた ◦ Java ◦ Golang : 選定時まだ無かった
hex gem Architecture of service React+Redux SPA Rails API Phoenix
WS backend Terraform/HCL Infra Rails Admin Rails DevCenter TypeScript SDK Lambda/Python Serverless 1サブシス1リポジトリで管理 gem gem Gatling 各種 tools hex hex
Development • ワークフロー ◦ 設計 ◦ 開発 ◦ テスト ◦
QA試験 ◦ 負荷試験 ◦ デプロイメント
Development : 設計 • API(Rails)、WS(Phoenix)のI/Fは全てswaggerを定義 ◦ ruby-swagger ◦ phoenix-swagger •
CIでswaggerに対する検証・更新を実施 • 関連サブシスが多いのでI/F定義ドリブン
Development : 設計 • 立ち上げフェーズ ◦ モックのみ • 開発フェーズ ◦
swagger ◦ サブシス間の結合のバランス ▪ I/Fを壊さず通信 • 運用フェーズ ◦ swagger + 性能テスト + セキュリティテスト ◦ 性能が悪い = バグ ◦ コストが高い = バグ ◦ 危険 = バグ ・「バグ」の認識が広がった ・初期フェーズからswaggerを導入した 事で開発がドライブできた
Development : 開発・テスト • 開発時のサブシスを繋ぐのはswagger React+Redux SPA Rails API Phoenix
WS backend swagger GameServer SDK I/Fが変わるとまずい ここを変えずに開発を行うため、 外部提供APIのswagger/schemaを テスト
Development : 開発・テスト • 立ち上げフェーズ ◦ モックのみ • 開発フェーズ ◦
スクラムチーム ◦ SREチーム ◦ QAチーム • 運用フェーズ ◦ + デベロッパー対応チーム ▪ ゲームプラットフォーム ・複数チームでもswaggerがハブになる ・外部提供APIの「仕様」をテストすると 安心できる
Development : QA試験・負荷試験 • QA試験 ◦ リリース前 ◦ QAチームが実施 ◦
テストシナリオは開発チームと一緒にレビュー • 負荷試験 ◦ 新機能追加前 ◦ 定期的に実施(毎晩負荷試験を回すよう開発) ◦ 負荷試験環境を常時メンテ ◦ 負荷試験用のRailsEnv、MixEnvをコードベースに組み込んでメンテ ▪ 負荷試験の実施を前提としたコードベース
Development : QA試験・負荷試験 • 立ち上げフェーズ ◦ なし • 開発フェーズ ◦
QA: リリース前に実施 ◦ 負荷: リリース前に実施 • 運用フェーズ ◦ QA: 本番適用前に実施 ◦ 負荷: 定期的に実施 ▪ AWSの事前申請は2week ・負荷テストを前提としたコードベースにして、 テストの敷居を下げた ・でも負荷テスト、お高いんでしょう? - テスト実施タイミングでのみサーバーを 立てれば安くできる(見込) - インフラ構成のコード化が前提
Development : デプロイメント • frontend ◦ TSコンパイル、webpack、S3upload • Rails ◦
cap deploy • Phoenix ◦ edeliver build & release • serverlessframework : AWS lambda, API-Gateway, etcのデプロイメント ◦ sls deploy • Terraform : AWSの構成管理の更新 ◦ terraform plan & apply
Development : デプロイメント : Rails deploy target deploy host checkout
Development : デプロイメント : Phoenix build server deploy host deploy
target checkout xxx.tar.gz copy release 同じOS/環境/アーキでなければならない
Development : デプロイメント • CircleCIを利用してデプロイ ◦ frontend ◦ rails ◦
phoenix ◦ serverlessframework ◦ terraform それぞれdeployの方法・思想が全く違う 運用上、違いを意識したくない 同じI/Fで適用
Development : デプロイメント • 立ち上げフェーズ ◦ なし • 開発フェーズ ◦
手動 • 運用フェーズ ◦ CI/半自動化 ・言語、F/Wによってdeploy方法が全く違う ・deployの(心理的、オペレーション的)コストは非常 に高い、特に本番への更新 ・自動化することで、並列実行が可能になり deploy 時間の短縮ができる
Operation • インフラ運用 ◦ 構成管理 ◦ サーバーのスケールアップ・ダウン・アウト・イン ◦ サービス監視 •
デプロイメント ◦ 開発環境 • 負荷試験
Operation : 構成管理 • Terraform ◦ IAM、Role、EC2、serverless以外の全てをコード化 ◦ 行数: 12000行
▪ planに5分程度 ◦ サーバーの増減を手早く行いたいので、EC2は管理していない • serverlessframework ◦ Lambda、ApiGateway等のサーバーレスリソースをコード化 ◦ Terraformと分けているのはバージョン管理の頻度が異なるから
Operation : サービス監視 • エラー ◦ sentryに集約 ▪ Rails ▪
Phoenix ▪ Lambda • APM ◦ newrelic : Rails ◦ appsignal : Phoenix • サービスメトリクス ◦ CloudWatch ◦ prometheus
開発1 Operation : デプロイ/環境 本番 サンドボッ クス ステージン グ(安定 版)
負荷試験 セキュア診 断 開発1 開発1 Rails/Env production Rails/Env staging Rails/Env staging Rails/Env staging Rails/Env production Rails/Env stress ステージン グ(次期 ver) Rails/Env staging ローカル Rails/Env develop 常時維持
Operation : 負荷試験 • 定期的に実行 ◦ 新機能/APIが追加される時 ◦ 毎晩(開発中) •
Gatling ◦ APIとWebSocket通信 • アプリコードベース ◦ 負荷テスト用のコードをmasterブランチに組み込み ◦ テストユーザー作成・ハンドルAPI • インフラ ◦ 負荷テスト用データのメンテ ◦ terraformで必要なリソースを立ち上げ ◦ mockサーバー/proxyの維持
Development team • エンジニア規模 ◦ 20名程度 ◦ 管理対象リポジトリ : 27
• 構成 ◦ フェーズが変わるにつれ構造変わる ◦ アーキテクチャが変わるにつれ構造が変わる • アーキテクチャ・サービス構成に対応したチーム・構成 ◦ 少しずつ変化してきた
Development team • 機能開発 ◦ スクラムチーム x 2 • インフラ・SRE
◦ タスクベースのチーム • 品質保証 ◦ タスク(チケット)ベースのチーム ◦ スクラムチームと足並みを揃えて進行 • 運用チーム ◦ GameDeveloperとの折衝 ◦ サービス運用
Conclusion • enzaのポータル領域のアーキテクチャを紹介しました • 複数のF/W、言語のアーキテクチャのサービスの事例紹介を行いました • 立ち上げ、開発、リリース、運用を通しての気づきを紹介しました • 運用やチーミングの紹介をしました •
古くもなく新しくもなくいまどきの開発