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サーバーレス環境で スピーディーに構築するLINE Platform アプリ

sumihiro3
November 14, 2020

サーバーレス環境で スピーディーに構築するLINE Platform アプリ

LPF REVUP 2020 大阪トラック登壇資料
https://revup.jp/

sumihiro3

November 14, 2020
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Transcript

  1. 加川 澄廣(かがわ すみひろ) n Keywords l LINE API Expert l

    python , TypeScript, Nuxt.js, AWS, GCP l “LINE Pay API SDK for python“ Contributor sumihiro3 sumihiro.kagawa 3
  2. LINE pf アプリ と サーバーレス との親和性 nLINE の特徴 Ø ユーザーが⽇常使うサービス

    Ø ユーザーとの距離が近すぎる(良い意味で) Ø ミニアプリ普及でもっと⽣活に密接なる 15
  3. LINE pf アプリ と サーバーレス との親和性 nそのため、LINE 上で動くサービスは更新頻度が⾼い Ø ユーザーを飽きさせない

    Ø 状況に応じて新しいことをどんどん取り込む - 利⽤状況の変化 - ニューノーマルなど世情の変化 Ø 実験的なサービスをやりやすい など 16
  4. LINE pf アプリ と サーバーレス との親和性 nLINE Platform 上で動かすアプリでの特徴 認証は

    LINE 側で実施 ステートレスを求められがち ⾮同期処理がしやすい API 構成 UI は LINE アプリに依存しがち 17
  5. LINE pf アプリ と サーバーレス との親和性 nLINE Platform 上で動かすアプリでの特徴 認証は

    LINE 側で実施 ステートレスを求められがち ⾮同期処理がしやすい API 構成 αʔόʔϨεͱͷ ਌࿨ੑ͕ߴ͍ UI は LINE アプリに依存しがち 18
  6. Webhook イベントの受け付けとリプライ n Webhook イベント受け付けと、リプライは分けて実⾏ l Webhook リクエストへのレスポンスは即返す l イベント処理はQueue

    を挟んで⾮同期での処理後に返す Webhook event Response Reply API Webhook処理 ビジネスロジック Reply API 実行 25
  7. Webhook処理 ビジネスロジック Reply API 実行 Webhook イベントの受け付けとリプライ n Webhook イベント受け付けと、リプライは分けて実⾏

    l Webhook リクエストへのレスポンスは即返す l イベント処理はQueue を挟んで⾮同期での処理後に返す Webhook event Response Reply API Webhook event の 振り分けのみ実施 実際のロジックは ⾮同期の後続で実施 Reply には時間的な 余裕あり(数⼗秒程度) 26
  8. Webhook処理 ビジネスロジック Reply API 実行 Webhook イベントの受け付けとリプライ n 受け付けと処理・リプライを分ける⽬的 l

    ユーザーへのレスポンスを優先 l 責任分界点の明確化 Ø ビジネスロジックはLINE API への依存を薄くして他 Platform へも展開可とする Ø 単体テストをしやすく Webhook event Response Reply API LINE の「Webhookイベント オブジェクト」への依存は ここで留める ビジネスロジックは LINE API への依存を 薄くする 頻繁に利⽤する API 実⾏処理は分離・共通化 27
  9. Messaging API 実⾏エラー時のリトライ処理 n ビジネスロジックからAPI 実⾏処理を分離 l 責任分界点の明確化 Ø ビジネスロジックに

    LINE API 独⾃の仕様を 混⼊しない "1* ࣮ߦ 3FUSZLFZ 3FUSZLFZ 3FUSZLFZ 3FUSZLFZ ビジネスロジックから API 実⾏処理を分離する ビジネスロジック LINE API 実行 32
  10. Messaging API 実⾏エラー時のリトライ処理 n ビジネスロジックからAPI 実⾏処理を分離 l API 実⾏側でもインフラに任せられる部分(リトライ)は任せる Ø

    インフラ側で担保されているのであれば、 むやみに⾃前で実装しない "1* ࣮ߦ API 実⾏エラーが発⽣しても Queue のリトライ機能で安全に 再実⾏できる Push API などの実⾏処理を共通化し、 リクエスト拒否(Conflict) 時は 再実⾏しないようにしておく 3FUSZLFZ 3FUSZLFZ 3FUSZLFZ 3FUSZLFZ ビジネスロジック LINE API 実行 33
  11. ユーザー⾏動履歴の記録・分析 n ユーザーへの即応を優先 l ⾏動履歴の記録や分析など、即応が求められないものは極⼒⾮同期で処理する Ø その他 - エラー通知、課⾦に必要なサービス利⽤履歴の記録など ユーザーへのレスポンスは

    最優先で返す 形式が求められない場合は 既存の可視化ツールを活⽤ (kintone, QuickSight など) データ分析⽤の処理はDB トリガーや 定期実⾏などで後から処理する 35
  12. LIFF アプリ on SPA nLINE アプリ(Native app)上のアプリだからこそ ページ切り替えを素早く⾏う l ユーザーからすれば

    Native app/Web app の違いなど気に しない Ø 逆に⾔うと Native app 相当のものが求められる 現状、SPA (Single Page App) を選択 37
  13. LIFF アプリ on SPA nSPA + クラウドストレージ + CDN l

    LIFF アプリやミニアプリには、従来のWeb アプリと⽐べ、 画⾯切り替え時間が短い SPA を選択 SPA 部分のアプリリソースをS3 に 配置し、CloudFront でCDN 配信する BFF (Backend For Frontend) となる API は API Gateway + Lambda で展開する 38
  14. SSG x LIFF で静的サイトを LIFF アプリ化 nLIFF を静的サイトに組み込んでユーザー⾏動を分析 l オウンドメディアやブログを

    LIFF アプリ化 Ø サイト上で実⾏される LIFF SDK (JS) でLINE ログインす ることでユーザー識別も可能 - LINE アプリ上で表⽰すれば、ログイン操作不要でユーザー識別可 - LIFF SDK は LINE アプリ内ブラウザ以外にも対応しているため、既存サイ トにも簡単に適⽤できる 40
  15. SSG x LIFF で静的サイトを LIFF アプリ化 n Headless CMS +

    SSG(Static Site Generator) + LIFF SDK l CMS でのコンテンツ更新時に、コンテンツを静的サイトとして⽣成 Ø アクセスの度にDB 等へアクセスしないので⾼速 - いわゆる JAMStack 構成 メディア担当者などが CMS で 記事を更新時にビルド(SSG)実⾏ SPA と同様にサイトリソースをS3 に 配置し、CloudFront でCDN 配信する LIFF SDK で LINE ログインや、 ShareTargetPicker などを利⽤できる 41
  16. LPF REVUP 2020 Landing Page n静的サイト + LIFF を JAMStack

    構成で構築 l LIFF + Headless CMS + SSG の例 Ø 登壇情報の配信 + 予約状況の表⽰ - セッション情報などのコンテンツは microCMS へ事務局担当者が投稿 • 投稿をトリガーにして、SSG がメディアサイトをビルド - CDN であるNetlify へ配信 - 予約状況は connpass API を実⾏してセッションページなどに表⽰ - ShareTargetPicker などの LIFF 機能を利⽤ 43
  17. 44

  18. 46

  19. LPF REVUP 2020 Landing Page n システム構成 l Headless CMS

    Ø microCMS l SSG Ø Nuxt.js (Full static generation) l CDN Ø Netlify Hosting l BFF Ø Netlify functions l CD Ø Netlify 47
  20. LPF REVUP 2020 LP (https://revup.jp) Netlify Functions REVUP 事務局 microCMS

    Netlify NuxtJS Vue.js LIFF 開発者 GitHub connpass Speaker Deck 更新通知 コンテンツ取得 ビルド&デプロイ git push 更新通知 ソースコード取得 システム構成図 セッション、スピーカー などのイベント情報編集 参加者 サイト閲覧・申込み 48
  21. C向けオンライン予約システム nBot + LIFF でサービス提供 l 予約フォーム Ø 予約データを⼊⼒すると BFF

    経由で記録、予約担当者へ通知 l 診断フォーム Ø LIFF アプリ上でいくつかの質問に回答してデータ収集、BFF 経由でユーザー情報としてデータ登録 - データ記録と並⾏して、分析データをS3 へ保管し データ分析(Firehose + Athena + Lambda + QuickSight)へ 49
  22. C向けオンライン予約システム n システム構成 l フロント Ø SPA (Nuxt.js) + S3

    + CloudFront l BFF Ø API Gateway + Lambda + DynamoDB + SQS + SNS (Email + kintone) l データ分析 Ø Firehose + Athena + Lambda + QuickSight l CD Ø GitHubActions + Zappa 50
  23. システム構成図 ユーザー SPA (LIFF) 管理者 予約・診断 予約・診断 予約・診断 予約・診断 予約通知

    診断データ分析 診断データ確認 ユーザー 予約・診断 データ確認 予約・診断 51 BFF データ分析
  24. LINE Pay Drink Bar nLIFF + LINE Pay API で構築

    l 書籍「 LINE API 実践ガイド」に掲載した実装例 Ø ドリンクの注⽂・決済・くじ引き - LIFF アプリ • 商品⼀覧での選択 • ドリンク抽出画⾯でのプログレス表⽰ • くじびき抽選など - サーバーサイド • LINE Pay API、obniz Cloud と連携 52
  25. LINE Pay Drink Bar n システム構成 l フロント Ø SSR(Nuxt.js)

    + Google App Engine l サーバーサイド Ø Nuxt.js + Firestore l CD Ø GitHubActions + firebase CLI l ハードウェア Ø obniz + エアーポンプ + シリコンチューブ 54
  26. 55

  27. 56

  28. LINE Pay Drink Bar (ソフトウェア) LINE Pay Drink Bar (ハードウェア)

    obniz Board ユーザー LINE LINE Front-end Framework (LIFF) エアーポンプ Google App Engine Cloud Firestore NuxtJS Vue.js 決済実⾏ 注⽂・決済 ドリンク注⽂・決済 システム構成図 ドリンク抽出 57
  29. 書籍「LINE API実践ガイド」発売中︕ nLINE API はコレを⾒れば分かる l Expert 達が思い思いに綴った480P Ø なんと

    8.3円/ページとお買得︕ Ø 最終章(7.2)のHW 連携を担当 l 本イベントで Twitter キャンペーン 実施中︕ https://book.mynavi.jp/ec/products/detail/id=117310 (税込: 3,993円) 61