堤 利史 / GMO PEPABO inc. 2023.04.11 データ基盤アーキテクチャトレンド 2023 1 ニアリアルタイム分析の 実現に向けた Change Data Captureの導入

2 自己紹介 GMOペパボ株式会社 技術部データ基盤チーム シニアエンジニア 20２０年 中途入社 堤 利史 Tsutsumi Toshifumi ● データエンジニア ● Twitter : @tosh2230 ● エルデンリングはじめました

3 アジェンダ 1. ニアリアルタイム分析の目的 2. Change Data Capture（CDC) 3. CDCデータパイプラインの紹介 データ基盤 「Bigfoot」 マスコットキャラクター Bigfootくん キャラクターグッズあります https://suzuri.jp/zaimy/designs/13278107

1. ニアリアルタイム分析の目的 4

これまでのデータパイプライン 5 事業用 RDB のレコードは Google BigQuery へ日次で転送 転送手段と規模 - Embulk によるバッチ転送 - テーブル数は数十〜数百 (事業によって異なる) - テーブルサイズは 100 GiB レベルなものも存在 https://speakerdeck.com/tosh2230/yeti-yet-another-extract-tra nsfer-infrastructure?slide=14

日次データ転送によって生じるタイムラグ 6 DWH で集計・分析が可能となるまでの時間 = 抽出時間 + 転送時間 + ロード時間 特定時点のスナップショットデータを順番に転送している 一部のデータがロードできたとしても必要なデータが揃わないと 集計・分析を開始できない ↓ サイズが大きいテーブルのデータが必要なら、その完了を待つ

２０２２年に生じた課題 7 BigQuery で集計・分析可能となるまでに要する時間が伸びて行く... 下記の対応をしたものの、抜本的な解決には至らず - 並列処理の調整 - RDB への負荷抑制のため、並列数に限度がある - updated_at 列などによる更新差分レコード抽出 - アプリケーションの挙動次第で可否が決まるため、対象が限られる

ユーザー行動とストリーム処理 8 RDB に書き込まれる情報は、ユーザーの行動によって生じる それらが生成されるたびに転送すれば、タイムラグを最小限にできるのではないか？ ユーザー行動をニアリアルタイムに捉えることで、よりよいサービス提供を目指す イベント駆動 データ転送 ストリーム 分析 機を逃さない フィードバック

2. Change Data Capture (CDC) 9

Change Data Capture(CDC) とは 10 データベースで生じたデータの変更を捕捉すること 広義には、その変更内容を他のシステムやデータストアへ転送して活用する部分も含む 活用例 - データレプリケーション - キャッシュ更新 - 全文検索エンジンのインデックス更新

Debezium Server* を選択 Debezium が提供するアプリケーション - Debezium: Kafka Connect として動作 - Debezium Server: 変更イベントをメッセージングサービスへ送信（Kafkaless） 11 https://debezium.io/documentation/reference/2.1/architecture.html * ２０２３年4月時点で incubating state なので、将来的に仕様が変更となる可能性があります

検討候補と判断軸 12 候補は以下の3つとしていた - Debezium Server - Debezium - Airbyte 判断軸 - プライベートネットワーク内にある RDB にアクセスできるか - 1ヶ月で構築できるか - 運用の手間は少ないか - お財布にやさしいか

3. CDCデータパイプラインの紹介 13

VPC Private subnet 14 CDCデータパイプライン 構成図 VPC Private subnet RDS Replica RDS Primary S3 Fargate Batch ECS EC2 EFS Debezium Server Pub/Sub Merged view BigQuery Change events table BigQuery Snapshot table BigQuery Cloud Composer IN: OUT:

15 CDCデータパイプライン 構成図 VPC Private subnet VPC Private subnet RDS Replica RDS Primary S3 Fargate Batch ECS EC2 EFS Debezium Server Pub/Sub Merged view BigQuery Change events table BigQuery Snapshot table BigQuery Cloud Composer IN: OUT: 今回構築した範囲

AWS 16 - Debezium Server コンテナ*を ECS on EC2 で起動 - RDS for MySQL のレプリカが出力する binlog を読み込んで テーブル別につくった Cloud Pub/Sub Topic へ送信 - “変更をどこまで捕捉したか”を記録するファイルは EFS に保存 * https://github.com/debezium/container-images/tree/main/server

GCP 17 - Pub/Sub Subscription は BigQuery Subscriptions を指定して 専用テーブルに向けてストリーミングインサート - CDC レコードと従来のスナップショットテーブルのレコードを マージしたビューを社内へ公開(詳細は次スライドで)

2 Merged view 18 つくりかた 🍳 1. CDC レコード群から、Primary key ごとに最新のレコード状態を復元 2. 1 の Primary key を “含まない” レコードの集合をスナップショットテーブルから抽出 3. 1 と 2 を UNION ALL する Change events table BigQuery Snapshot table BigQuery Merged view BigQuery 1 PK別の最新状態 3

構築時に気をつけること 19 - MySQL は “binlog_format=ROW” が必須 - MIXED の場合は変更が必要 - レプリカ DB で binlog を出力すると安心 - デフォルト設定では、変更分を送信する前に既存のレコードをすべて転送する - Debezium のドキュメントにある “snapshot” はこれを指す - この間 lock がかかりっぱなしになる(レプリケーション遅延が起きます) - snapshot.mode の設定で制御可能

評価 20 - Debezium Server のリソース効率は今のところ良い - 変更レコードのみを転送するため、計画よりも小さいインスタンスタイプで稼働中 - テーブルを増やしていったときにどうなるか、経過観察 - マネージドサービスを活用したことで、開発工数と運用負荷を少なくできた - スナップショットテーブルの更新頻度を下げる余地が生まれた - ex. 日次から週次へ変更する - 転送コスト減 - RDS レプリカの負担減

今後の展望 21 Cloud Dataflow によるストリーム分析 - Pub/Sub 経由にしているねらいのひとつ - Subscription を追加することで別のデータパイプラインを増やせる - 行動ログと掛け合わせて、アプリケーションへのリアルタイムフィードバックを実現 日次データ転送を前提としていた集計・分析業務の見直し - これまでは 「○○時になったらこの処理を動かす」をしていた - これからは (ほぼ)最新のデータでいつでも集計・分析できる - 機械学習モデルの学習頻度を増やすことも可能になる

22 Thank You! Thank You!