決済事業のアーキテクチャとそれを⽀える AlloyDB

■イベント
Google Cloud Next Tokyo '23
https://cloudonair.withgoogle.com/events/next-tokyo

■登壇概要
タイトル：決済事業のアーキテクチャとそれを⽀える AlloyDB
登壇者：技術本部 Bill One Engineering Unit　上司 陽平、佐橋 周作

■Bill One エンジニア 採用情報
https://media.sansan-engineering.com/billone-engineer

Transcript

1. 決済事業のアーキテクチャと
   それを⽀える AlloyDB
   

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2. 上司 陽平
   Site Reliability Engineer
   佐橋 周作
   Software Engineer
   

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3. 1. 会社、プロダクト概要
   2. クレジット決済の前提知識
   3. アーキテクチャ
   4. データベースの⽐較
   5. Cloud SQL と AlloyDB
   6. まとめ
   ⽬次
   

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4. 会社、プロダクト概要
   

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5. 会社概要
   4
   社 名 Sansan株式会社
   所 在 地 表参道本社
   東京都渋⾕区神宮前5-52-2 ⻘⼭オーバルビル13F
   グ ル ー プ 会 社 Sansan Global Pte. Ltd. （シンガポール）
   Sansan Global Development Center, Inc. （フィリピン）
   ログミー株式会社
   株式会社ダイヤモンド企業情報編集社
   クリエイティブサーベイ株式会社
   株式会社⾔語理解研究所
   従 業 員 数 1,421名（2023年8⽉31⽇時点）
   表参道本社
   神⼭ラボ
   Sansan Innovation Lab
   2007年6⽉11⽇
   設 ⽴
   ⽀店：表参道本社、Sansan パラシオ、関⻄⽀店、福岡⽀店、
   中部⽀店
   サテライトオフィス：徳島、京都、福岡、新潟
   拠 点
   寺⽥ 親弘
   代 表 者
   

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6. Sansan のプロダクト
   5
   

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7. 請求書受領から、⽉次決算を加速する
   インボイス管理サービス「Bill One」
   あらゆる請求書をオンラインで受け取り、
   企業全体の請求書業務を加速する
   インボイス管理サービスです。
   

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8. Bill Oneビジネスカード
   Bill One ビジネスカードは、これまで当社が培ってきたデータ化技術を⽣かして
   法⼈カードの課題を解決し、⽉次決算を加速する法⼈カードです。
   

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9. クレジット決済の前提知識
   

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10. クレジット決済の前提知識
    9
    イシュア アクワイアラ
    国際ブランド
    ユーザ 店舗（加盟店）
    

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11. クレジット決済の前提知識
    10
    イシュア アクワイアラ
    国際ブランド
    ユーザ 店舗（加盟店）
    カード発⾏
    申込み カード発⾏
    

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12. クレジット決済の前提知識
    11
    イシュア アクワイアラ
    ユーザ 店舗（加盟店）
    ⽀払可否
    チェック
    カード情報・⽀払情報
    カード提⽰・⽀払い
    国際ブランド
    

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13. クレジット決済の前提知識
    12
    イシュア アクワイアラ
    ユーザ 店舗（加盟店）
    カード⽀払い
    ⽀払可否
    商品提供
    国際ブランド
    

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14. クレジット決済の前提知識
    13
    イシュア
    ユーザ 店舗（加盟店）
    カード⽀払い
    アクワイアラ
    国際ブランド
    

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15. 国際ブランドとのコミュニケーションを
    代替することで、⽐較的簡易にイシュアとしての機
    能をサービスに組み込むことが可能。
    - カード発⾏・管理 API
    - 決済 API etc…
    国際ブランドカード発⾏プラットフォーム
    

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16. アーキテクチャ
    Bill One ビジネスカードのアーキテクチャ
    

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17. Bill One のアーキテクチャ
    

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18. 設計時の課題
    1. 頻繁な機能追加と安定性の両⽴
    2. 決済リクエストのスパイク
    

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19. 設計時の課題
    1. 頻繁な機能追加と安定性の両⽴
    2. 決済リクエストのスパイク
    

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20. 頻繁な機能追加と安定性の両⽴
    19
    可⽤性（中）
    変更頻度（⾼）
    カード発⾏
    カードロック
    証憑管理
    etc…
    可⽤性（⾼）
    変更頻度（低）
    決済機能
    3D セキュア
    

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21. 頻繁な機能追加と安定性
    20
    Card
    カード発⾏
    カードロック
    証憑管理
    etc…
    決済機能
    3D セキュア
    Payment
    可⽤性要件・変更頻度でサービ
    スを分けた。
    頻繁に変更が求められる機能を Card サービス、
    24 時間 / 365 ⽇ 安定した
    レスポンスが求められる機能をPayment サー
    ビスとした。
    

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22. 設計時の課題
    1. 頻繁な機能追加と安定性の両⽴
    2. 決済リクエストのスパイク
    

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23. 決済リクエストのスパイク
    JVM の関係上、Kotlin ではCloud Run
    のコールド
    スタートが遅く、スパイク時のレスポン
    ス遅延の懸念
    Payment サービスは Go を使⽤
    Cloud Run のコールドスタート時にも⽴
    ち上がりが早い Go を採⽤。
    

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24. 最終的なアーキテクチャ
    

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25. データベースの選定
    Bill One ビジネスカードにおけるデータベースの選定
    

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26. Google Cloud のマネージドリレーショナル データベース
    Cloud SQL
    MySQL、PostgreSQL、SQL Server 向
    けのフルマネージド リレーショナル
    データベース サービス。
    より⾼い性能と可⽤性をEnterprise
    Plus Edition として提供。
    AlloyDB
    特に要求の厳しいエンタープライズ
    ワークロードに対応するフルマネージ
    ドの PostgreSQL 互換データベース
    サービス。
    Cloud Spanner
    実質無制限のスケールで⾼いパフォー
    マンスと可⽤性を実現するフルマネー
    ジドのデータベース サービス。
    

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27. マネージド リレーショナル データベース ⽐較(2023 / 9 / 26 時点)
    Cloud SQL
    Enterprise Edition
    Cloud SQL
    Enterprise Plus
    Edition
    AlloyDB Cloud Spanner
    互換性 PostgreSQL, MySQL
    SQL Server
    PostgreSQL, MySQL PostgreSQL PostgreSQL (⼀部の SQL, 関数
    、演算⼦、データ型など)
    可⽤性 99.95 % (HA 構成)、
    メンテナンス ダウンタイム
    30 秒未満
    メンテナンス含めて 99.99 % (HA
    構成)、メンテナンス ダウンタイ
    ム 10 秒未満
    メンテナンス含めて 99.99 % (HA
    構成)、多くのワークロードで
    メンテナンス ダウンタイム 1 秒
    未満
    最⼤ 99.999 %
    メンテナンス ダウンタイム
    なし
    Write
    性能
    ‒ 書き込みスループットが
    最⼤ 2 倍
    OLTP ワークロードにおいて、
    4x のスループット
    ノード追加により無停⽌・
    無制限にスケール
    Read
    性能
    リードレプリカ スループット最⼤ 3 倍 向上 (Data
    Cache)
    リードレプリカ
    リードプールノード ノード追加により無停⽌・
    無制限にスケール
    選定例 - ⼩規模構成
    - 柔軟な CPU / Memory 構成
    - 開発環境
    - ⾼い性能が要求される
    MySQL/PostgreSQL ワークロード
    - ⾼可⽤性が求められる本番環境
    - Cloud SQL Enterprise Edition
    から変更なく、より⾼い性能・
    可⽤性を実現したい
    - より⾼い性能が要求される
    PostgreSQL ワークロード
    - ⾼可⽤性が求められる本番環境
    - リードレプリカ台数が多い場合
    - リアルタイム分析機能(カラムナ
    エンジン)が必要
    - 性能の柔軟なスケール性
    - メンテナンスダウンタイム
    をゼロにしたい
    - マルチリージョン構成
    出典：Google Cloud AlloyDB Case Study Meetup 「試してみませんか？AlloyDB とその新機能の使いどころ」 （編集許諾取得済み）
    

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28. マネージド リレーショナル データベース ⽐較(2023 / 9 / 26 時点)
    Cloud SQL
    Enterprise Edition
    Cloud SQL
    Enterprise Plus
    Edition
    AlloyDB Cloud Spanner
    互換性 PostgreSQL, MySQL
    SQL Server
    PostgreSQL, MySQL PostgreSQL PostgreSQL (⼀部の SQL, 関数
    、演算⼦、データ型など)
    可⽤性 99.95 % (HA 構成)、
    メンテナンス ダウンタイム 30
    秒未満
    メンテナンス含めて 99.99 % (HA 構
    成)、メンテナンス ダウンタイム 10
    秒未満
    メンテナンス含めて 99.99 % (HA
    構成)、多くのワークロードで
    メンテナンス ダウンタイム 1 秒未
    満
    最⼤ 99.999 %
    メンテナンス ダウンタイム
    なし
    Write
    性能
    ‒ 書き込みスループットが
    最⼤ 2 倍
    OLTP ワークロードにおいて、
    4x のスループット
    ノード追加により無停⽌・
    無制限にスケール
    Read
    性能
    リードレプリカ スループット最⼤ 3 倍 向上 (Data
    Cache)
    リードレプリカ
    リードプールノード ノード追加により無停⽌・
    無制限にスケール
    選定例 - ⼩規模構成
    - 柔軟な CPU / Memory 構成
    - 開発環境
    - ⾼い性能が要求される
    MySQL/PostgreSQL ワークロード
    - ⾼可⽤性が求められる本番環境
    - Cloud SQL Enterprise Edition
    から変更なく、より⾼い性能・
    可⽤性を実現したい
    - より⾼い性能が要求される
    PostgreSQL ワークロード
    - ⾼可⽤性が求められる本番環境
    - リードレプリカ台数が多い場合
    - リアルタイム分析機能(カラムナ
    エンジン)が必要
    - 性能の柔軟なスケール性
    - メンテナンスダウンタイムを
    ゼロにしたい
    - マルチリージョン構成
    Cloud SQL
    Enterprise Edition
    Cloud SQL
    Enterprise Plus
    Edition
    AlloyDB Cloud Spanner
    互換性 PostgreSQL,
    MySQL
    SQL Server
    PostgreSQL, MySQL PostgreSQL PostgreSQL (⼀部の
    SQL, 関数、演算⼦
    、データ型など)
    

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29. マネージド リレーショナル データベース ⽐較(2023 / 9 / 26 時点)
    Cloud SQL
    Enterprise Edition
    Cloud SQL
    Enterprise Plus
    Edition
    AlloyDB Cloud Spanner
    互換性 PostgreSQL, MySQL
    SQL Server
    PostgreSQL, MySQL PostgreSQL PostgreSQL (⼀部の SQL, 関数
    、演算⼦、データ型など)
    可⽤性 99.95 % (HA 構成)、
    メンテナンス ダウンタイム 30
    秒未満
    メンテナンス含めて 99.99 % (HA 構
    成)、メンテナンス ダウンタイム 10
    秒未満
    メンテナンス含めて 99.99 % (HA
    構成)、多くのワークロードで
    メンテナンス ダウンタイム 1 秒未
    満
    最⼤ 99.999 %
    メンテナンス ダウンタイム
    なし
    Write
    性能
    ‒ 書き込みスループットが
    最⼤ 2 倍
    OLTP ワークロードにおいて、
    4x のスループット
    ノード追加により無停⽌・
    無制限にスケール
    Read
    性能
    リードレプリカ スループット最⼤ 3 倍 向上 (Data
    Cache)
    リードレプリカ
    リードプールノード ノード追加により無停⽌・
    無制限にスケール
    選定例 - ⼩規模構成
    - 柔軟な CPU / Memory 構成
    - 開発環境
    - ⾼い性能が要求される
    MySQL/PostgreSQL ワークロード
    - ⾼可⽤性が求められる本番環境
    - Cloud SQL Enterprise Edition
    から変更なく、より⾼い性能・
    可⽤性を実現したい
    - より⾼い性能が要求される
    PostgreSQL ワークロード
    - ⾼可⽤性が求められる本番環境
    - リードレプリカ台数が多い場合
    - リアルタイム分析機能(カラムナ
    エンジン)が必要
    - 性能の柔軟なスケール性
    - メンテナンスダウンタイムを
    ゼロにしたい
    - マルチリージョン構成
    Cloud SQL
    Enterprise Edition
    Cloud SQL
    Enterprise Plus
    Edition
    AlloyDB Cloud Spanner
    可⽤性 99.95 % (HA 構成)、
    メンテナンス
    ダウンタイム
    30 秒未満
    メンテナンス含めて
    99.99 % (HA 構成)、メ
    ンテナンス ダウンタイ
    ム 10 秒未満
    メンテナンス含めて
    99.99 % (HA 構成)、
    多くのワークロードで
    メンテナンス ダウン
    タイム 1 秒未満
    最⼤ 99.999 %
    メンテナンス ダウ
    ンタイム
    なし
    Bill One ビジネスカード
    の構築当時は 10 秒未満
    だった
    

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30. マネージド リレーショナル データベース ⽐較(2023 / 9 / 26 時点)
    Cloud SQL
    Enterprise Edition
    Cloud SQL
    Enterprise Plus
    Edition
    AlloyDB Cloud Spanner
    互換性 PostgreSQL, MySQL
    SQL Server
    PostgreSQL, MySQL PostgreSQL PostgreSQL (⼀部の SQL, 関数
    、演算⼦、データ型など)
    可⽤性 99.95 % (HA 構成)、
    メンテナンス ダウンタイム 30
    秒未満
    メンテナンス含めて 99.99 % (HA 構
    成)、メンテナンス ダウンタイム 10
    秒未満
    メンテナンス含めて 99.99 % (HA
    構成)、多くのワークロードで
    メンテナンス ダウンタイム 1 秒未
    満
    最⼤ 99.999 %
    メンテナンス ダウンタイム
    なし
    Write
    性能
    ‒ 書き込みスループットが
    最⼤ 2 倍
    OLTP ワークロードにおいて、
    4x のスループット
    ノード追加により無停⽌・
    無制限にスケール
    Read
    性能
    リードレプリカ スループット最⼤ 3 倍 向上 (Data
    Cache)
    リードレプリカ
    リードプールノード ノード追加により無停⽌・
    無制限にスケール
    選定例 - ⼩規模構成
    - 柔軟な CPU / Memory 構成
    - 開発環境
    - ⾼い性能が要求される
    MySQL/PostgreSQL ワークロード
    - ⾼可⽤性が求められる本番環境
    - Cloud SQL Enterprise Edition
    から変更なく、より⾼い性能・
    可⽤性を実現したい
    - より⾼い性能が要求される
    PostgreSQL ワークロード
    - ⾼可⽤性が求められる本番環境
    - リードレプリカ台数が多い場合
    - リアルタイム分析機能(カラムナ
    エンジン)が必要
    - 性能の柔軟なスケール性
    - メンテナンスダウンタイムを
    ゼロにしたい
    - マルチリージョン構成
    Cloud SQL
    Enterprise Edition
    Cloud SQL
    Enterprise Plus
    Edition
    AlloyDB Cloud Spanner
    Write
    性能
    – 書き込みスループット
    が最⼤ 2 倍
    OLTP ワーク
    ロードにおいて、
    4x のスループット
    ノード追加により無
    停⽌・無制限にス
    ケール
    Read
    性能
    リードレプリカ スループット最⼤
    3 倍 向上 (Data Cache)
    リードレプリカ
    リードプールノード ノード追加により無
    停⽌・無制限にス
    ケール
    

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31. マネージド リレーショナル データベース ⽐較(2023 / 9 / 26 時点)
    Cloud SQL
    Enterprise Edition
    Cloud SQL
    Enterprise Plus
    Edition
    AlloyDB Cloud Spanner
    互換性 PostgreSQL, MySQL
    SQL Server
    PostgreSQL, MySQL PostgreSQL PostgreSQL (⼀部の SQL, 関数
    、演算⼦、データ型など)
    可⽤性 99.95 % (HA 構成)、
    メンテナンス ダウンタイム 30
    秒未満
    メンテナンス含めて 99.99 % (HA 構
    成)、メンテナンス ダウンタイム 10
    秒未満
    メンテナンス含めて 99.99 % (HA
    構成)、多くのワークロードで
    メンテナンス ダウンタイム 1 秒未
    満
    最⼤ 99.999 %
    メンテナンス ダウンタイム
    なし
    Write
    性能
    ‒ 書き込みスループットが
    最⼤ 2 倍
    OLTP ワークロードにおいて、
    4x のスループット
    ノード追加により無停⽌・
    無制限にスケール
    Read
    性能
    リードレプリカ スループット最⼤ 3 倍 向上 (Data
    Cache)
    リードレプリカ
    リードプールノード ノード追加により無停⽌・
    無制限にスケール
    選定例 - ⼩規模構成
    - 柔軟な CPU / Memory 構成
    - 開発環境
    - ⾼い性能が要求される
    MySQL/PostgreSQL ワークロード
    - ⾼可⽤性が求められる本番環境
    - Cloud SQL Enterprise Edition
    から変更なく、より⾼い性能・
    可⽤性を実現したい
    - より⾼い性能が要求される
    PostgreSQL ワークロード
    - ⾼可⽤性が求められる本番環境
    - リードレプリカ台数が多い場合
    - リアルタイム分析機能(カラムナ
    エンジン)が必要
    - 性能の柔軟なスケール性
    - メンテナンスダウンタイムを
    ゼロにしたい
    - マルチリージョン構成
    Cloud SQL
    Enterprise Edition
    Cloud SQL
    Enterprise Plus
    Edition
    AlloyDB Cloud Spanner
    選定例 - ⼩規模構成
    - 柔軟な CPU /
    Memory 構成
    - 開発環境
    - ⾼い性能が要求さ
    れる
    MySQL/PostgreS
    QL ワークロード
    - ⾼可⽤性が求めら
    れる本番環境
    - Cloud SQL
    Enterprise Edition
    から変更なく、よ
    り⾼い性能・可⽤
    性を実現したい
    - より⾼い性能が要
    求される
    PostgreSQL ワー
    クロード
    - ⾼可⽤性が求めら
    れる本番環境
    - リードレプリカ
    台数が多い場合
    - リアルタイム
    分析機能(カラム
    ナエンジン)が必
    要
    - 性能の柔軟なス
    ケール性
    - メンテナンスダ
    ウンタイムをゼ
    ロにしたい
    - マルチリージョ
    ン構成
    

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32. 選定対象
    Cloud SQL
    Enterprise Edition
    Cloud SQL
    Enterprise Plus
    Edition
    AlloyDB Cloud Spanner
    Cloud SQL Enterprise Plus Edition は設計当時
    （2023 年 07 ⽉リリース）はなかった。
    

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33. 採⽤したデータベース
    32
    Payment
    AlloyDB Cloud SQL
    Card
    

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34. 主な選定のポイント
    開発のスピード、品質、可⽤性を特に重視し、
    それぞれのバランスを考慮して選定
    

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35. データベースの選定
    Cloud SQL
    Enterprise Edition
    Cloud SQL
    Enterprise Plus
    Edition
    AlloyDB Cloud Spanner
    開発のスピードと品質を重視し、
    Cloud Spanner を断念
    

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36. 短⼯期で⾼い品質を担保
    短⼯期での品質担保
    Cloud Spanner の特性を踏まえて品質
    を担保するための⼗分な時間がないと
    判断した。
    PostgreSQLの経験者数
    既存のマイクロサービスではCloud
    SQL for PosrgreSQL を利⽤している。
    PostgreSQL であれば経験者が多く、
    品質を担保しやすかった。
    既存資産の活⽤
    Bill One ではドメインイベントの発⾏
    などマイクロサービスに必要なコア機
    能を⾃前で実装している。Cloud SQL
    や AlloyDB であれば既存資産を変更す
    ることなく活⽤可能。
    

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37. 特性の例
    スキーマ設計で特性を考慮
    ホットスポットを避けるプライマリー キーの作成な
    ど、特性を踏まえたテーブル設計が必要。
    性能の安定性
    Processing Units を利⽤すると、1000 未満の⼩さい
    インスタンスかつワークロードの変動が⼤きい場合
    にレイテンシが断続的に増える可能性がある。
    ShardId LastAccess UserID
    … … …
    … … …
    

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38. データベースの選定
    Cloud SQL
    Enterprise Edition
    Cloud SQL
    Enterprise Plus
    Edition
    AlloyDB Cloud Spanner
    決済事業としての⾼い可⽤性を重視し、
    Payment サービスでは AlloyDB を採⽤
    

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39. - 決済処理は数秒で完了する必要
    がある
    - インスタンスのサイズ変更とメ
    ンテナンスによるダウンタイム
    が短い AlloyDB を採⽤
    - Card サービスはコスト⾯も踏ま
    え Cloud SQL を利⽤中
    ⾼い可⽤性の AlloyDB を採⽤
    Payment
    AlloyDB Cloud SQL
    Card
    

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40. - 性能問題時の対処にスケール
    アップを選択できる
    - 既存サービスでは Cloud SQL の
    ダウンタイムを許容できないこ
    とがあった
    - 計画的なサイズ変更時に影響を
    抑えることができる
    ダウンタイムが短いことの利点
    

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41. AlloyDB を実際に使ってみてどうか...
    

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42. 6 ⽉のプレリリース以降AlloyDB
    起因の問題は 1 件！！
    

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43. Cloud SQL と AlloyDB
    Cloud SQL と AlloyDB の機能差分や注意点
    

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44. Cloud SQL に慣れたユーザが
    AlloyDB を利⽤する際に知ってお
    くと良い機能差分についてご説明。
    機能差分
    節約機能
    メンテナンス ウィンドウ
    パブリック IP
    Cloud Run との接続
    ID 管理機能
    

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45. 機能差分
    節約機能
    メンテナンス ウィンドウ
    パブリック IP
    Cloud Run との接続
    ID 管理機能
    

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46. 節約機能
    インスタンスの停⽌ができない
    開発環境とステージングで夜間と休⽇分節約の
    余地がある。
    「⾼可⽤性」しか選択できなかった
    2023 / 09 / 22「基本」構成が GA。
    それまで VM 2 台分の料⾦が必須だった
    2023 / 09 / 21 に撮影した AlloyDB 作成画⾯
    

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47. 節約機能
    2023 / 09 / 21 に撮影した AlloyDB 作成画⾯
    画⾯には表⽰されるが
    選択できなかった
    インスタンスの停⽌ができない
    開発環境とステージングで夜間と休⽇分節約の
    余地がある。
    「⾼可⽤性」しか選択できなかった
    2023 / 09 / 22「基本」構成が GA。
    それまで VM 2 台分の料⾦が必須だった
    

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48. Payment のみで AlloyDB を活⽤
    - 決済処理で特に可⽤性が必要な
    部分を分離していた設計が活きた
    - 途中で予算の変更などもあったた
    め仕⽅ない側⾯もあった
    - AlloyDB から Cloud SQL への移⾏
    はたぶん世界初！！（個⼈調べ）
    AlloyDB から Cloud SQL へ移⾏
    Card サービスはコスト削減のため
    に移⾏した。
    AlloyDB Cloud SQL
    

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49. ダンプしてリストアするだけじゃない
    - Database Migration Service は AlloyDB
    > Cloud SQL をサポートしていない
    - pg_dumpall では AlloyDB の管理⽤ユー
    ザ（ロール）などもダンプされてしまう
    - 最終的には以下の⽅法で移⾏した
    > 移⾏先で必要なユーザを再度構築
    > マイグレーションを実施
    > pg_dump の --data-only オプションを
    活⽤し、必要なデータのみを移⾏
    AlloyDB から Cloud SQL へ移⾏
    AlloyDB
    Cloud SQL
    ユ
    ー
    ザ
    ー
    作
    成
    ユーザ作成
    Migration
    整形済みデータ
    Database
    Migration Service
    $ pg_dumpall …
    $ pg_dump --data-only …
    

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50. ID 管理機能
    節約機能
    メンテナンス ウィンドウ
    パブリック IP
    Cloud Run との接続
    ID 管理機能
    

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51. 少しづつ整ってきている
    - AlloyDB API による ID 管理は可能
    > Terraform では未対応
    > Cloud SQL では ID 管理や権限付与を
    Terraform で管理している
    - 接続時の IAM 認証機能は Pre-GA
    ID 管理機能
    # Create a database user
    $ gcloud alloydb users create USERNAME ¥
    --password=PASSWORD ¥
    …
    # Grant roles to a database user
    gcloud alloydb users set-roles USERNAME ¥
    --db-roles=ROLES ¥
    …
    

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52. メンテナンス ウィンドウ
    節約機能
    メンテナンス ウィンドウ
    パブリック IP
    Cloud Run との接続
    ID 管理機能
    

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53. AlloyDB はメンテナンス ウィンドウがない
    - メンテナンス時間（当時は 10 秒未満）
    をユーザが少ない深夜に指定できない
    - 深夜でも決済は発⽣するためダウンタイ
    ムが⻑い⽅が決済処理への影響が⼤きい
    - プロダクト マネージャとも議論し、
    Cloud SQL ではなくダウンタイムが短い
    AlloyDB を採⽤
    メンテナンス ウィンドウ
    Down Time
    

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54. パブリック IP
    節約機能
    メンテナンス ウィンドウ
    パブリック IP
    Cloud Run との接続
    ID 管理機能
    

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55. パブリック IP が利⽤できない
    Cloud Run
    コネクタ
    インスタンス
    プライベート
    IP
    Identity-Aware
    Proxy
    Compute
    Engine
    AlloyDB
    VPC
    サーバレス
    アクセス コネクタ
    Cloud Run を利⽤する場合は
    サーバーレス VPC アクセス
    が必要
    DB にアクセスする
    ために踏み台が必要
    

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56. サーバーレス VPC アクセス コネクタが不要
    - Cloud Run から VPC ネットワークにトラ
    フィックを直接送信できる機能
    - コネクタ インスタンスが不要となるため、
    コスト削減や性能向上が期待できる
    - Cloud NAT が利⽤できないため Cloud Run
    の外向き通信でパブリック IP を固定でき
    ない
    Direct VPC Egress (Pre-GA)
    AlloyDB
    Cloud Run
    コネクタ
    インスタンス
    サーバレス
    アクセス コネクタ
    Direct VPC Egress
    

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57. IAP を活⽤した安全な接続
    Identity-Aware
    Proxy
    Compute
    Engine
    AlloyDB
    プライベート IP
    踏み台を経由した SSH の
    ポートフォワードにより
    ローカル環境から
    データベースにアクセス
    IAP による IAM 認証
    VPC
    External IP を VM に付与することなく
    インターネット経由で SSH が可能なので安全
    

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58. Cloud Run との接続
    節約機能
    メンテナンス ウィンドウ
    パブリック IP
    Cloud Run との接続
    ID 管理機能
    

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59. Cloud SQL と同等の接続機能がない
    - AlloyDB Auth Proxy を Unix
    ソケット経由で簡単に利⽤する
    仕組みがない
    - AlloyDB コネクタを活⽤することで IAM
    認証や TLS 通信を簡単に
    実現できる
    Cloud Run との接続
    AlloyDB
    Cloud Run
    パブリック IP
    Cloud SQL
    プライベート IP
    プライベート IP
    Unix ソケット
    

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60. AlloyDB コネクタの基本機能
    IAM 認証
    IAM パーミッションを使って AlloyDB
    インスタンスへの
    接続を制御可能
    暗号化通信
    データベース・プロトコルとは関係な
    く、コネクタとサーバ側プロキシとの
    間で TLS 1.3 暗号化通信を実施
    証明書管理が不要
    SSL 証明書の設定や配布、ファイア
    ウォールや送信元/宛先 IP アドレスの
    管理が不要
    

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61. 機能差分
    節約機能
    メンテナンス ウィンドウ
    パブリック IP
    Cloud Run との接続
    ID 管理機能
    

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62. 機能差分
    インデックス アドバイザ
    機能差分
    [番外編]
    

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63. AlloyDB はデータベースが処理するクエリ
    を分析し、推奨するインデックスをビュー
    で提供
    インデックス アドバイザ
    google_db_advisor_recommended_in
    dexes
    データベースに推奨される新しいインデックスの⼀
    覧。各インデックスに必要なストレージの⾒積もり
    や、各インデックスが影響するクエリの数も表⽰
    google_db_advisor_workload_report
    アドバイザーが 1 つ以上の新しいインデックスを推
    奨するクエリの⼀覧。各⾏は関連するクエリに対す
    る推奨を要約
    

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64. 何も表⽰されなければあなたは性能問題にうなされることはな
    くなるでしょう...
    インデックス アドバイザ
    If the index advisor's most recent analysis finds no recommendations, then this query
    returns a table with no rows.
    

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65. まとめ
    

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66. Sansan の Bill One ビジネスカードは、
    企業のクレジットカード利⽤に関する
    課題を解決する法⼈カード
    - 特に⾼い可⽤性が必要とされる決済処理のみ
    をPayment サービスとして独⽴させ、それ以
    外をCard サービスにまとめることで素早い機
    能追加や頻繁な変更による影響が及びづらい
    ようにした
    - Payment サービスでは⾼可⽤性を実現するた
    めに AlloyDB を採⽤
    - AlloyDB と Cloud SQL では細かい機能差分も
    あるので注意が必要
    

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