Java ランタイムからカスタムランタイムに行き着くまで

TECH BATON in 東京 〜今 Lamdbaどうやって使ってる？ 〜

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1. Java ランタイムからカスタムランタイムに行き着くまで 2026.02.20 TECH BATON 桑名 翔 1
2. 自己紹介 名前：桑名 翔（くわな しょう） 所属：エムオーテックス株式会社 サービス開発1部 関心：サーバーレス、CI/CD、生産性向上 趣味：スノーボード / ゲーム（APEXプレデター・Valorantイモータル） 2
3. アーキテクチャ概要 Lambdaを中心としたサーバーレス構成 トリガー: API Gateway / SQS 処理: Lambda（Scala） ストレージ: DynamoDB / S3 サービス間はイベントバス（pub-sub）で非同期連携 Lambda：約1000個運用 3
4. 課題 コールドスタートが遅い + コストが高い コールドスタートが遅い Lambdaのコンテナ準備 ＋ JVMのクラスロード＋JITコンパイルが初回に集中して 走るため LambdaはメモリとCPUが比例するため、性能のために多くメモリを割り当てる必要 がある → コストに直結 知ってた解決策: Provisioned Concurrency でも… コストがさらに増える 予約数を超えたら結局コールドスタートが発生する 4
5. 調査を始めた 観点は2つ 性能改善：コールドスタートを速くしたい コスト最適化：メモリ割り当てを減らしたい 選択肢が複数見つかった 階層型コンパイル（環境変数） SnapStart カスタムランタイム 言語変更 5
6. まずは手軽なやつから：階層型コンパイルの調整 JVMが実行時にコードを最適化する処理のレベルを下げて、起動を速くする設定 JAVA_TOOL_OPTIONS: -XX:+TieredCompilation -XX:TieredStopAtLevel=1 環境変数の追加のみ・実装変更なし → 全体に適用（※ Java 17以降のランタイムはデフォ ルトで有効） Before After init 3955ms 2260ms duration 193ms 142ms 合計 4148ms 2402ms 　　　サンプルでの検証結果 参考: https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/lambda/latest/dg/java-customization.html 6
7. 次のステップを考えた カスタムランタイムを調べると... コールドスタートがさらに速くなる メモリも大幅に削減できる ただし実装コストが高い → いきなり全部は無理 7
8. まずは1つだけ試す 対象: 月10億回以上呼ばれてる関数 呼び出し回数が多い → メモリ削減の効果が金額に直結 試算した結果、コスト削減効果が大きいと判断 目的: コスト削減 GraalVM Native Imageでネイティブバイナリ化 8
9. 大変だった ビルド編 GraalVM Native Imageのビルドを通すのが難しい リフレクションの設定（reflect-config.json） ビルド時間が長い → 試行錯誤のコストが高い Lambda編 Runtime APIを直接扱う必要がある（今まで意識したことがなかった） カスタムランタイム特有の仕組みを一から理解 初めてだらけで時間がかかった 9
10. どうなったか 試行錯誤を繰り返してなんとか実装できた Before After コールドスタート 5000ms 800ms 実行時間 140ms 45ms メモリ 1536MB 256MB 結果として、1つのLambdaだけで 年間 $30,000以上 のコスト削減 メモリ最適化によるコスト削減だけじゃなく コールドスタートも大きく改善 → 実装方法もわかった。モデルケースができた 10
11. 言語変更という選択肢 カスタムランタイムの学習コスト vs 別言語習得コスト、どちらが現実的か考えた Node.js / Python などのマネージドランタイムであれば、JVMのようなコスト・性能 問題が起きにくい カスタムランタイムの深い知識も不要 でも… チームはScala中心 JVM知識が前提 開発文化もScala 結論：言語を変えるより、カスタムランタイムを扱える組織にする 11
12. まとめ 知見ゼロの状態から ↓ 手軽な改善（環境変数）で成果を出しつつ ↓ 1つのLambdaでカスタムランタイムを検証 ↓ モデルケースをもとに横展開中（API用のLambdaに順次適用） コールドスタート改善 = レスポンス速度の改善 12
13. 最後に カスタムランタイムを選んだ理由 最速だから → ✗ 最先端だから → ✗ 組織として一番現実的だったから 13
14. ありがとうございました！ X(旧Twitter): @sho987_25 14