Datadogと歩むZOZOTOWNの可観測性 / Observability of ZOZOTOWN with Datadog

by akitok

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© ZOZO Technologies, Inc. IIS (Web) RO iOS Android ブラウザ PC/SP リプレイス開始前: 〜2017年ストアドストアドストアド 8 IIS (API) ロジックがDBに載っている(ストアド) 成功 ● データの近くで処理を行うため高速 (特に2005年当時はネットワークが細い) ● ロジックをDBに載せることでDRYにできる課題 ● ストアドプロシージャ (ストアド) をスケールさせづらい ● ストアドのテストが書きづらい ● Classic ASP ● Windows Server の構築自動化が難しい ● 現実問題、ASPレイヤーで２重管理になっているロジックは存在する ● レガシーなフレームワークからの脱却も難しい

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© ZOZO Technologies, Inc. Java API Read Only SQL ストアドを剥がしてAPIに移設第１フェーズ: 2017年〜2020年参照系ロジックのストアド剥がし IIS (Web) RO iOS Android ブラウザ PC/SP ストアドストアドストアド Read Only IIS (API) DBレプリ課題 ● ASPレイヤーのロジックがそのまま ● 更新系のリプレイスが未計画 ● オンプレIISが入り口のままであるためオンプレを卒業できない設計 ● デプロイの順番待ち (モノリス) ● ビッグバンアップグレード (モノリス) ReadOnly 成功 ● ストアドロジックが減った ● クラウドに移行したことでスケーラビリティを手にいれた (ECサイトは参照リクエストが圧倒的に多い) ZOZO DC クラウド 10

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© ZOZO Technologies, Inc. 商品サービス RO お気に入りサービス RW メンバーサービス RW API Gateway ID認証サービス RW IIS (Web) RO ブラウザ PC/SP ストアドストアドストアド IIS (API) ZOZO DC 第２フェーズ (2020年〜進行中) 切り替え方法 (ストラングラーパターン) iOS Android 切り替え切り替え DBレプリクラウド 13

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© ZOZO Technologies, Inc. 移行方法としてストラングラーパターンを採用段階的にレガシーからモダンなシステムへ移行する方法 14 ○ 既存アプリケーションと新規アプリケーションにリクエストを振り分けるファサードを作成 ○ 機能の特定部分を新しいアプリケーションに段階的に置き換えながら移行する https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/architecture/patterns/strangler

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© ZOZO Technologies, Inc. API Gateway ● マイクロサービスのAPIの出入り口として機能するアプリケーション商品サービス RO お気に入りサービス RW メンバーサービス RW API Gateway ID認証サービス RW IIS (Web) RO ブラウザ PC/SP ストアドストアドストアド IIS (API) ZOZO DC iOS Android 切り替え切り替え DBレプリクラウドこれ 15

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© ZOZO Technologies, Inc. 新フレームワーク Viewのみ商品サービス RO お気に入りサービス RW メンバーサービス RW ネイティブアプリはAPI直呼び出しブラウザ PC/SP iOS Android フロントエンドに新技術が使えるようになるそれぞれのAPIが独立したサービスに =マイクロサービス化 API Gateway ID認証サービス RW 21 第２フェーズ: 目指す姿

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© ZOZO Technologies, Inc. ログ・インフラメトリクス収集 24 ● Datadogを使用 ○ 各マイクロサービスともにアプリケーションメトリクスはDatadogのAPM       トレーシング ● CloudWatch Log/CloudWatch Container Insights ○ EKSを利用しているため基本的にノードやk8sのメトリクスについてはAWS ○ アラート通知はCloudWatchモニターからSlack ● Datadogを使用 ○ Elastic CloudなどAWSではないマネージドサービスについてはDatadog ○ アラート通知はDatadogモニターからSlack

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© ZOZO Technologies, Inc. どこで何が起こっている？ ● マイクロサービス化により複雑なサービス間連携が発生しているが、各マイクロサービス単位でのAPMしか確認できない ● API Gatewayで発生したエラーが、どのマイクロサービスに起因するのか追いにくい、パフォーマンスボトルネックを見つけづらい、など、監視コストが高まっていた ● また、特定クライアントで発生するエラーも有り得るため、どのクライアントで発生しているのか、にも関心が高まっていた 27 API Gateway Service A Service B Service C iOS Android

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© ZOZO Technologies, Inc. API Gatewayのサイドカーコンテナも監視したい ● API Gatewayは通信量削減によるユーザー体験向上のため、サイドカーコンテナとしてNginxを導入し、HTTP通信のgzip圧縮を行っている ● このNginxの各種メトリクスやログも重要度が増してきた API Gateway Nginx Pod gzip化 33 iOS Android

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© ZOZO Technologies, Inc. サイドカーコンテナNginxのメトリクスを収集したい ● やることは2つ ○ Nginxのstab_statusモジュールを有効にする ○ NginxのDeploymentマニフェストにannotationsを4行追加する 34 ➢ Deploymentにannotationsを追加した例 ➢ Nginxのメトリクスが取得できる以下はdev環境の例

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© ZOZO Technologies, Inc. サイドカーコンテナNginxのログを収集したい ● k8s上で動作しているコンテナログは、Datadog Agentのマニフェストにenvを数行追加するだけで自動収集できる ➢ マニフェストにenvを追加した例 ➢ Datadog Log Managementで参照可能になる →コンテナログの収集を有効にした上で、対象コンテナの判定条件を記載している 35

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© ZOZO Technologies, Inc. まとめ 39 ● ZOZOTOWNはクラウド化・マイクロサービス化を進める中で、柔軟なスケーラビリティやアジリティなどを獲得してきた ● 一方で、その複雑性により可観測性には課題が発生していた ● そこで、非常に強力なDatadog APMを導入し、さらに分散トレースやタグ付きトレースの仕組みを利用することで、可観測性が向上した ● Datadogはトレース以外のログ・メトリクス収集も簡易に導入でき、 Dashboardでサービスにとって重要なデータをまとめることで、監視・運用者のコスト削減も見込める

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