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を支えるインフラ監視 【freee × プレイド】Tech Meetup

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#plaidtech

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話すこと ● freee で使っている監視系サービス ● 少人数で運用するためのノウハウ

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話さないこと ● 監視の基本的なこと ● 各監視サービスの比較や使い方

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自己紹介 Twitter / GitHub @manabusakai

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自己紹介 ● 坂井 学（さかい まなぶ） ● 2016 年にインフラエンジニアとして入社 ● Scala / Ruby / PHP を書いてました ● 得意分野は AWS ○ AWS 認定ソリューションアーキテクト - プロフェッショナル ○ AWS 認定 DevOps エンジニア - プロフェッショナル

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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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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

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freee が提供するサービス

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freee で使っている 監視系サービス

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● サーバー監視 ○ Mackerel ○ CloudWatch ○ Prometheus ● パフォーマンス監視 ○ New Relic ○ MONyog ● トラッキング ○ Redash ○ Kibana

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それぞれの守備範囲 AWS サーバ アプリ データベース Mackerel ◯ ◯ ◯ CloudWatch ◯ Prometheus ◯ New Relic ◯ MONyog ◯

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インフラエンジニアは 何人いますか？

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3 / 80 人

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1 人あたり 20 万事業所

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効率化しないと回らない！

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少人数で運用するために 工夫していること

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① 情報はプルよりプッシュ 必要な情報は一か所にプッシュされる仕組みを作る。 ● Slack に通知しているもの ○ Mackerel からのアラート ○ GitHub など外部サービスの障害情報 ○ アプリケーションのパフォーマンスサマリー ○ AWS のコスト ○ Qiita:Team の新着記事

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① 情報はプルよりプッシュ

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② フルマネージドサービスの活用 AWS のフルマネージドサービスを活用して、 監視するポイントを根本から減らす。 ● トレードオフとの兼ね合い ○ 運用が楽になる ⇔ ブラックボックスが増える ○ ノーメンテナンス ⇔ 障害が起きたら手が出せない ○ 設定が簡単 ⇔ 痒いところに手が届かない

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③ 障害が起きることを前提に 障害が起きることを前提にインフラを設計する。 ● 例えば ○ サーバは Auto Scaling で管理し可用性を担保する ○ 単一障害点を作り出さない ○ リトライを前提としたコードを書く ○ etc...

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③ 障害が起きることを前提に “障害を避ける最もよい方法は、 常に障害を起こすことである”

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④ 本業にフォーカスする サービスをより良くすることにフォーカスする。 それ以外の部分はお金で解決するのもアリ。 ● Zabbix から Mackerel へ移行 ○ 結果的には Mackerel のコストは充分ペイした ○ Mackerel Meetup #8 Tokyo (2016/10/17) で発表 ■ ref. Zabbix から Mackerel へ - Mackerel で実現したコストダウン

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④ 本業にフォーカスする

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⑤ トラッキングして見える化 数値をトラッキングして見える化する。 ● 数値は嘘をつかない ○ 曖昧さを排除できる ○ 数値を元に改善サイクルを回す

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⑤ トラッキングして見える化 様々なメトリクスをトラッ キングして、見える化

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まとめ

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まとめ freee はごく普通の監視サービスを使っていますが、 工夫することで少人数を実現しています。 1. 情報はプルよりプッシュ 2. フルマネージドサービスの活用 3. 障害が起きることを前提に 4. 本業にフォーカスする 5. トラッキングして見える化

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エンジニア募集中

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最後に宣伝 今年から個人事業主として開業しました。 ● AWS の導入支援 ● AWS アーキテクチャのコンサルティング などをやっています。 興味を持った方は、気軽にお声がけください