スタートアップにおける、チーム拡大を見据えたコンポーネント分割の取り組み

by Ryunosuke Iwai

Embed

Start on current slide

Slide 1

Slide 1 text

スタートアップにおける、チーム拡⼤を⾒据えたコンポーネント分割の取り組み @技術的負債に向き合うOnline Conference Cloudbase 株式会社岩井⿓之介 / @ryuke

Slide 2

Slide 2 text

株式会社メルカリ Microservices Platform CI/CD @ryuke 岩井⿓之介 Cloudbase株式会社 Scanner & Platform チーム Go / terraform / Datadog 前職現在 SNS https://twitter.com/i_ryuke

Slide 3

Slide 3 text

No content

Slide 4

Slide 4 text

https://cloudbase.ink/

Slide 5

Slide 5 text

システム構成

Slide 6

Slide 6 text

組織‧プロダクトの成⻑に伴って⽣じてきた課題 ● チーム（エンジニア+デザイナー+PdM）が9⼈になり、1チームでコミュニケーションを取るのが徐々に難しくなってきた ● 要求されるドメイン知識や関⼼事が、コンポーネントごとに⼤きく異なり、メンバーの認知負荷が⾼い

Slide 7

Slide 7 text

組織‧プロダクトの成⻑に伴って⽣じてきた課題 ● チーム（エンジニア+デザイナー+PdM）が9⼈になり、1チームでコミュニケーションを取るのが徐々に難しくなってきた ● 要求されるドメイン知識や関⼼事が、コンポーネントごとに⼤きく異なり、メンバーの認知負荷が⾼い → チーム分割へ

Slide 8

Slide 8 text

Team Topologies ● コンウェイの法則 = ソフトウェアアーキテクチャと組織構造の間には「同型⼒」が働く ● ソフトウェアの⾃然な境界 = 節理⾯でチームを分割するマシュー・スケルトン (著), マニュエル・パイス (著), 原田騎郎 (翻訳), 永瀬美穂 (翻訳), 吉羽龍太郎 (翻訳)『チームトポロジー価値あるソフトウェアをすばやく届ける適応型組織設計』日本能率協会マネジメントセンター, 2021

Slide 9

Slide 9 text

システムの要素を整理するお客様のクラウド環境から取得した構成情報を元にセキュリティリスクを分析し、データベースに保存した結果をSaaS上で表⽰する

Slide 10

Slide 10 text

Slide 11

Slide 11 text

システムの要素を整理する取得分析保存表示インフラ Step Functions Step Functions Step Functions ECS Service + Vercel 言語 Go Go NodeJS NodeJS ドメインクラウドセキュリティ SaaS SaaS 関心事データの正確性データの正確性データの正確性顧客体験変更のケイデンス低速（機能開発的）低速（機能開発的）低速（機能開発的）高速（仮説検証的）

Slide 12

Slide 12 text

Slide 13

Slide 13 text

Slide 14

Slide 14 text

得られた結果 ● 結果として、お客様との接点でプロダクトを磨き込むStream-Aligned的なチーム（Application）と、⼟台となるデータ基盤を提供し前線のチームの認知負荷を取り除くPlatform的なチーム（Scanner）に分離 😄 チームサイズが下がったことでチーム内のコミュニケーションも密に 😄 ドメインが分割されたことで各チームの認知負荷も下がった 😄 前線のチームがより⾼速に仮説検証を回せるようになった

Slide 15

Slide 15 text

Fin.

Slide 16

Slide 16 text

本当にこれでよかったのか...？

Slide 17

Slide 17 text

よく⾒ると...？取得分析保存表示インフラ Step Functions Step Functions Step Functions ECS Service + Vercel 言語 Go Go NodeJS NodeJS ドメインクラウドセキュリティ SaaS SaaS 関心事データの正確性データの正確性データの正確性顧客体験変更のケイデンス低速（機能開発的）低速（機能開発的）低速（機能開発的）高速（仮説検証的） Scanner Application

Slide 18

Slide 18 text

よく⾒ると...？取得分析保存表示インフラ Step Functions Step Functions Step Functions ECS Service + Vercel 言語 Go Go NodeJS NodeJS ドメインクラウドセキュリティ SaaS SaaS 関心事データの正確性データの正確性データの正確性 / 顧客体験顧客体験変更のケイデンス低速（機能開発的）低速（機能開発的）低速（機能開発的）高速（仮説検証的） Scanner Application

Slide 19

Slide 19 text

境界の曖昧なコンポーネントが発⽣していた

Slide 20

Slide 20 text

境界の曖昧なコンポーネントが発⽣していた Application Scanner

Slide 21

Slide 21 text

曖昧なチーム境界が引き起こす課題 ● Loaderに両チームの様々なロジックが混在 ○ S3からのデータの取得、前回スキャン結果との差分の計算、DBへの永続化、差分の通知、... ○ 徐々に「誰も怖くて触れない」コンポーネントに ● Scannerの最終成果物が、RDSに保存されている ○ DBの共通所有によるチーム間コミュニケーションコスト、所有権の曖昧さ ○ Scannerのテストスコープが肥⼤化

Slide 22

Slide 22 text

Slide 23

Slide 23 text

モノリスからマイクロサービスへ ● データとロジックのオーナーシップを揃えることで、何を共有して何を隠すかを決められるようにする ● サービスの分割は段階的に⾏う（モジュラーモノリス） Sam Newman (著), 島田浩二 (翻訳)『モノリスからマイクロサービスへ ―モノリスを進化させる実践移行ガイド』オライリージャパン , 2020

Slide 24

Slide 24 text

Loaderを分割していく

Slide 25

Slide 25 text

1. コンポーネントの構造は維持したまま、中の実装だけを分割 interface = 契約

Slide 26

Slide 26 text

2. データとロジックの境界を揃える interface = 契約

Slide 27

Slide 27 text

3. 将来的には、コンポーネントとして分割していく interface = 契約

Slide 28

Slide 28 text

得られた結果 ● 現在はまだ「1. 中の実装だけを分割」の状態 😄 ロジックのオーナーシップが整理された 😄 DBより⼿前の段階でデータを検証できるようになった 😄 インターフェースを切ったことで、期待される出⼒が明確になった ● 「切り込み」に留めておくことで、変化に柔軟に対応できる形に ○ インターフェースを調整しながら固めていける、⼿戻りしやすい ○ データの不整合といった難しい問題に対処せずに済む

Slide 29

Slide 29 text

Key Messages：チーム分割において気をつけるべきポイント ● チームとシステムの境界のずれに、技術的負債が発⽣することがある所有権の曖昧なロジックが詰め込まれ、メンテ性が低下しやすい ● ソフトウェアの⾃然な境界 = 節理⾯でチーム‧システムを分割する⼀度決めたら終わりではなく、常により良い節理⾯を模索していく ● 「システムの切り込み」から始める変化に対応しつつ、少しずつインターフェースを固めていく

Slide 30

Slide 30 text

クラウド運⽤を安全に