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Aurora から Spanner への 移行の決断と背景

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自己紹介 金井 栄喜(カナイ エイキ) 株式会社TimeTree SRE チームマネージャー

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サービスの紹介させてください

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プロダクト Product 共有とコミュニケーションを 前提につくられた カレンダーシェアアプリ TimeTreeは、予定の「共有」「可視化」とそこで生まれ る「コミュニケーション」によって、予定管理をだれに とってもあたりまえで簡単なものにします。数ある予定 管理サービスの中で、唯一パーソナル ×共有を軸に価 値提供しているプロダクトです。

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※公開カレンダー機能はPC、SPにおいて予定をより多くの人に公開できる機能です 全世界ユーザー数5,500万以上 プライベートな予定とオープンな予定の一括管理が可能 家族 カップル 仕事 共有カレンダー 公開カレンダー ショップ・EC スポーツ 芸能 TV・配信 すべてのカレンダー etc… etc…

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公開カレンダー カレンダー形式でイベントの情報発信ができる TimeTreeの新しいサービス X(Twitter)と連携して情報を一括管理 TimeTreeユーザーへの告知も可能 ⚫ イベント情報発信に最適なカレンダー形式 インターネット上で誰でも見れます ⚫ ⚫ ⚫ Copyright©TimeTree,Inc.All rights reserved

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❶カレンダーを作成 発信者 ユーザー (お客様・ファン) ❷イベント登録 ②イベント情報をチェック ①カレンダーをフォロー 発信者:公開カレンダーを作成し予定を登録するだけ ユーザー:公開カレンダーをフォローするだけ 公開カレンダーの使い方 7

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No content

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楽天 キャンペーンカレンダー、人気です

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01. 背景 02. 推進 03. 決断

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01. 背景 02. 推進 03. 決断

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データベースの物理的な 上限 ストレージ コネクション数 ローカルストレージ 01.背景 データ量増加 ユーザー増加&セッション レコード数&データ量 施策追加 様々な影響 データ保存 アプリケーションサーバース ケーリング オンライン DDL

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800 万 2018 5500 万 2024 約7倍 データ量増量の具体例 ユーザー数

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10 億 2018 130 億 2024 約13倍 データ量増量の具体例 レコード数

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データ量増量の具体例 データ量 1 TB 2018 13 TB 2024 約13倍

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データベースの物理的な上限 → Aurora についての話です ● ストレージ ○ 128 TB ● コネクション数 (max_connections) ○ GREATEST({log(DBInstanceClassMemory/805306368)*45},{log(DBInstanceClassMemo ry/8187281408)*1000}) ○ 16,000 まで拡張できるが上限がある ● ローカルストレージ ○ オンライン DDL で大量消費 ○ 変更できない

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様々な影響 ● データ保存 ○ ストレージがいつかは必ず上限に到達するので保存自体ができなくなる ● アプリケーションサーバースケーリング ○ たまに 80% くらいまで上昇するのでちょっと危険 ○ 今後もアプリケーションサーバーはスケールしていく ● オンライン DDL ○ 枯渇によりオンライン DDL が失敗する時も ○ 運用に大きな支障が起きる寸前 ○ 現状は計画停止でカバーできている

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01. 背景 02. 推進 03. 決断

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どうやって推進したか 2019 モニタリングを充実さ せて計測 この頃から Issue とし て管理していたがあく まで将来的なものとし て周知 2022 いよいよ始めないと まずいという空気感 を出し始める 採用をやる 2024 具体的な課題と重要性を整理 PJ を立ち上げて全社の課題として周知 手段を決定 コスト算出 スケジュール決定 取締役会承認

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認知 重要度、コスト、難易度を踏まえた上でサービスを 継続させるために必要な課題であることを会社全 体で認知してもらう 常に情報を発信する 推進の肝 モニタリング スグに顕在化する問題ではないがいつかは顕在化 するもの 安全な状況のうちから課題として捉えておくことが 重要 認知にも有用なものとなる サービスの状況 中長期のサービス目標を把握することは必須 サービス目標を考慮した上で問題の顕在化の前に 対応するタイミングが重要 会社がいつアクセルを踏むか&踏む時には課題を 解決できている状態がベスト 協力&巻き込み 1人では困難なので興味がありやり切れる人を巻き 込む スケジュール上リリースなどに制限がかかることも あるので協力してもらえるように働きかける 移行に注力できる体制を整える(関係チームの採 用など)

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01. 背景 02. 推進 03. 決断

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2 つの決断 ● 実施するのか ○ 本当にやる必要があるのか? ○ Aurora の進化を待つ方が良いのでは? ○ サービス成長の中長期目標はどうなの? ○ スケジュールは? ● 手段 ○ Vitess ○ Planet Scale ○ Google Cloud Spanner

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実施するのか → する  → 数年前から課題感を認知してもらっていたので比較的スムーズだった ● サービス成長においてとても重要な課題 ● 分析用データがさらに必要になるので増加スピードが早まる可能性 ● 中長期目標として不確実な Aurora の進化を待つことはリスキー ● ただしスケジュールはシビアに ● 今まで通りのサービスの成長や信頼性の妨げにならない体制を整える

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手段 Vitess MySQL でいける YouTube が開発し利用し ていて他にも実績あり CNCF ではスタンダード 運用事例が多い V PlanetScale MySQL でいける Vitess をある程度運用し てくれる セミマネージド サポートあり(US only) P Google Cloud Spanner Google 自体が利用していて 実 績あり フルマネージド Google Cloud サービスとの シームレスな連携 サポートあり(JP) S

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手段 → Google Cloud Spanner ● 実績 ● Google Cloud サービスとの連携 ● コスト ● フルマネージド ● サポート

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Google Cloud Spanner に決まるまでの壁 問題 問題詳細 解決に向けた行動 意見の相違 手段の推しが分かれていた 最初は私だけ Spanner 推し 移行時のコストは大きいが 5-10 年後の運用の想定を共有 TAP で理解を深めた MySQL -> Spanner の事例がそこそこあることを知った 開発への影響 MySQL とは違う 開発コスト ベンダーロックイン 新しい挑戦として意識を向けてもらう 楽しんでもらえる人を探す Spanner に強い会社として成長する クラウド移行 データベースだけではない 大きなカネが動く 経営としての判断も必要 移行しても問題ないようにインプット&アウトプットをとことんやる サポートをフル活用 より具体的なコスト計画を算出(TAP によるコストの把握) 移行することで Google Cloud サービスとの連携がシームレスになり自社サー ビスの成長にプラスになることを説明

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まとめ

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まとめ ● サービスの課題として捉えることが重要 ● できれば事前に課題として把握し対応案をとことん考えて決める ● できるだけ他チームやメンバーの施策に影響を与えないようなスケジュールを考える ● 情報は常に発信する ● 一緒にやり切ることのできるメンバーを巻き込む ● 挫けない心

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おまけ

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spanner-migration-tool https://googlecloudplatform.github.io/spanner-migration-tool/

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TimeTreeでは一緒に働くエンジニアを募集しています https://timetreeapp.com/intl/ja/corporate/careers

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Google Cloud Next Tokyo 2024 に登壇します https://cloudonair.withgoogle.com/events/next-tokyo-24?talk=d1-db-03