Cloud Run に憧れて Google Cloud を推進している話 / CX事業本部で使われている技術

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Cloud Run に憧れて  Google Cloud を推進している話  2023/6/16  CX事業本部Delivery部サーバーサイドチーム田中孝明 

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2 ● CX事業本部 Delivery部サーバーサイドチーム・チームマネージャー  ● 福岡オフィス所属  ● 2023 Japan AWS All AWS Certifications Engineers  ● 2022 APN ALL AWS Certifications Engineer  ● 2021 APN AWS Top Engineer  ● Google Cloud Partner Top Engineer 2023  ● サウナ・スパプロフェッショナル  田中孝明 (Takaaki TANAKA) こーめい 

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3 注意事項前提 • CX事業本部は AWS を主軸に使う方針です • マルチクラウドを推奨する内容ではないです • 個人の見解です • 実運用していないものが含まれています

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4 この登壇に関するモチベーション https://cloud.google.com/blog/topics/hybrid-cloud/the-career-benef its-of-multicloud-fluency?hl=en

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5 複数のクラウドでスキルを構築するケース他のクラウドを学ぶモチベーション • クラウドの共通言語を学ぶことで、他のクラウドを学ぶときの学習時間を短縮する • プライマリクラウドを深く掘り下げた上で、セカンダリクラウドを学ぶ • 裏側の技術を学ぶのが面白い

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6 Google Cloud を学ぶモチベーション裏側を支える技術が面白い • Borg: クラスタマネージャ • Maglev: ロードバランサー • Slicer: オートスケール • Jupiter: データセンターのネットワーク • GFS: クラスタレベルのファイルシステム

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7 ソリューションデザインパターンこれの時はこう • ユースケースごとに、よく使われるアーキテクチャが取り上げられている • SAP / 医療 / ゲーム(FPS / MMO) https://www.gc-solution-design-pattern.jp/

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8 二刀流エンジニアを目指す方向けの資料二刀流エンジニア • 他のクラウド (AWS / Azure) との違いが赤裸々に公開されている • インフラ編・データベース編は必見 https://cloudonair.withgoogle.com/events/jump-start-22/resources

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9 Google Cloud Partner Top Engineer について https://cloud.google.com/blog/ja/topics/partners/partner-top-engineer-2023-award-winners

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10 Google Cloud Partner Top Engineer を目指そう https://cloud.google.com/blog/ja/topics/partners/partner-top-engineer-2023-award-winners ※来年もあるかはわからないので注意

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11 話す内容話す内容 • Cloud Run について • 第 2 世代について • CPU ブーストについて • Google Cloud の社内事情（オフレコ）

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12 Cloud Run について

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13 Cloud Run の概要サーバーレスコンテナ実行環境 • コンテナを秒単位でデプロイできるフルマネージドのサーバーレスコンピューティングプラットフォーム • HTTPリクエストを受け取るとコンテナを起動して実行し、リクエストが完了するとコンテナを停止する（起動数の設定による） • Cloud Functions のバックエンドにも採用されている

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14 Cloud Run の事例 https://classmethod.jp/cases/zenn/

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15 Cloud Run の事例 https://classmethod.jp/cases/zenn/

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16 Zenn の Google Cloud Japan ブログ https://zenn.dev/p/google_cloud_jp

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17 Cloud Run はどうやって使うの簡単にデプロイ • Github と Cloud Build を連携し、コンテナイメージをビルド • ビルドしたコンテナイメージを Artifact Registry に配置 • コンテナイメージを指定してデプロイ

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18 Cloud Run はどうやって使うの簡単にデプロイ • Github と Cloud Build を連携し、コンテナイメージをビルド • ビルドしたコンテナイメージを Artifact Registry に配置 • コンテナイメージを指定してデプロイ

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19 Cloud Run はどうやって使うの簡単にデプロイ

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20 Cloud Run のオプション柔軟なオプション • 最小インスタンス数を調整することで、必要なときに起動、スケールさせるような設定が柔軟にできる • AlwaysCPU などで常にCPUを割り当てることで、起動時間を改善する

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21 第 2 世代について

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22 Cloud Run 第 2 世代 Linux の完全互換性を実現 • ついにGA • さまざまなパフォーマンス改善（CPU・ネットワーク） • サービスとジョブの使い分けることでアプリケーションにバリエーションを持たせることが可能に • 最大起動時間増加 • Eventarc に対応しているサービスと連携

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23 Cloud Run 第 2 世代 Cloud Run Jobs • スクリプト、バッチなどのスケジュールジョブ向け • 1 Job = N Task / 1 Task = 1 Container Instance

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24 Cloud Run 第 2 世代 Cloud Run Jobs の使い分け • 1つの Task を実行 • 複数の Task を直列に実行 • 複数の Task を並列に実行

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25 CPU ブーストについて

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26 公式ブログ Start up CPU boost (Preview) • Cloud Run / Cloud Functions 第二世代向け https://cloud.google.com/blog/ja/products/serverless/ann ouncing-startup-cpu-boost-for-cloud-run--cloud-functions

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27 CPUブースト Start up CPU boost (Preview) • Cloud Run / Cloud Functions 第二世代向け • コールドスタート時間を短縮し、より迅速にリクエストを処理できるようになる • 詳しい挙動については調べきれてないです

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28 CPUブースト起動時のCPUブースト • 起動時により多くのCPUがコンテナに動的に割り当てられる • Java (SpringBoot / GraalVM) でより大きな高速化がみられる

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29 CPUブースト Cloud Run 第 2 世代 • コマンドライン or コンソール画面から有効化 • Cloud Functions 第2 世代 • デフォルトで有効

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30 CPUブースト CPUブーストなし CPUブーストあり • デフォルトで有効

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31 検証記事 Start up CPU boost (Preview) • Cloud Run / Cloud Functions 第二世代向け • • 広い門の下には、この男のほかに誰もいない。 https://zenn.dev/cloud_ace/articles/bd95501cb0cd3f

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32 Google Cloud の社内事情

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33 Google Cloud について問い合わせがはいってくるようになってきた • アライアンス統括部がリセールを担当 • 来期からは Google Cloud のソリューションアーキテクトの採用にも力を入れる • DA事業本部で BigQuery ガンガン利用している • DA事業本部でアプリ寄りの案件の相談もあり • CX事業本部では細々とやってますが、AWS やり尽くした人の次の選択肢に是非候補に入れて欲しい

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35 ここで一息

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CX事業本部で使われている技術  2023/6/16  CX事業本部Delivery部サーバーサイドチーム田中孝明 

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37 前提 CX事業本部で使われている技術についてお話しします • 日吉さんがしゃべった内容と重複するところもあります • ツッコミ、ガヤ大歓迎！

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38 話す内容話す内容 • AWS アーキテクチャ • 言語 • フレームワーク / ライブラリ • IaC • CI/CD • 認証認可 • プロジェクト管理、支援ツール • AI系サービス

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39 AWS アーキテクチャ • サーバーレスアーキテクチャーが採用されている案件が多い ○ API Gateway + AWS Lambda + Amazon DynamoDB ○ API Gateway + AWS Lambda + Amazon Aurora (RDS Proxy) ○ AWS IoT を採用する案件で利用実績多し • AWS Fargate on ECS + Amazon Aurora • Amazon EKS を使っている案件もあるがレアケース

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40 言語 • TypeScript の利用割合が多い ○ CDK の影響から採用される傾向あり ○ 次点で JavaScript • Python、Golang、Java、Scala、Ruby も案件によって使われている • モバイルは Swift / Kotlin 、Flutter も採用実績あり • Rust を実証実験しているプロジェクトもある • 言語選定は慎重に行っています

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41 フレームワーク / ライブラリ • フロントエンドは React が多い • Fastify (TypeScript) • TypeORM (TypeScript) • モバイルの宣言的UIでは SwiftUI が採用されている ○ 既存の UIKit と共存が多い ○ Jetpack Compose は情報なし • Play! framework 2.8 (Scala) • Spring Boot

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42 フレームワーク / ライブラリ • Unitテスト時のMock ○ localstack ○ moto ○ dynalite ■ jest-dynalite ● vitest 用のプラグインを作ったメンバーも ○ vitest-environment-dynalite

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43 フレームワーク / ライブラリ

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44 IaC • CDK (TypeScript) が大勢力 • Terraform (Google Cloudを利用している案件で多い) • CloudFormation (AWS SAM) • 一部では Serverless framework も採用されている

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45 CI/CD • GitHub Actions ○ ほぼ主流 • CodePipeline • GitLab Runner • CircleCI ○ 新規で採用するのは減ってきている • Bitrise • Autify を採用していた案件もあり

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46 認証認可 • Auth0 の採用実績が多い • LINEに関してはこの後、城岸さんがしゃべってくれるはず・・・

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47 プロジェクト管理、支援ツール • GitHub / Gitlab / Code Commit • Zenhub • Trello / Pivotal tracker を使っているところも • Backlog • デザインは Figma が主流になりつつある • Notion / miro • スクラム開発

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48 AIサービス • Github Copilot ○ 一部の案件では採用に向けて顧客と調整中