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
https://findy.connpass.com/event/297813/

Transcript

1. 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
2. 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
4. https://cloudbase.ink/
5. システム構成
6. 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
7. 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
8. 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
9. 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
10. 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
11. 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）
12. 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）
13. 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） Scanner Application
14. 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
15. Fin.
16. 本当にこれでよかったのか...？
17. 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
18. 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
19. 境界の曖昧なコンポーネントが発⽣していた
20. 境界の曖昧なコンポーネントが発⽣していた Application Scanner
21. 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
22. 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 → Loaderを分割することで、RDSよりも良い境界を⾒つけられないか？
23. 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
24. Loaderを分割していく
25. 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
26. 2. データとロジックの境界を揃える interface = 契約
27. 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
28. 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
29. 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
30. ク ラ ウ ド 運 ⽤ を 安 全 に