Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Sign up for free
Menu
Search
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Pricing
Search
Sign in
Sign up for free
バクラクにおける可観測性向上の取り組み
Search
yuu26
October 30, 2024
Technology
2.5k
5
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
バクラクにおける可観測性向上の取り組み
SRE NEXT 2024をふりかえって 〜学びをもとにした取り組み事例紹介〜
https://layerx.connpass.com/event/328643/
yuu26
October 30, 2024
More Decks by yuu26
See All by yuu26
プロダクト成長を支える開発基盤とスケールに伴う課題
yuu26
4
1.6k
LLM 機能を支える Langfuse / ClickHouse のサーバレス化
yuu26
9
6.8k
Datadog 関数クイズ (初級編)
yuu26
0
190
AWS アーキテクチャクイズ
yuu26
3
1.6k
EMになって半年でやったこと
yuu26
1
3.3k
ローカル開発環境をAWSへ移行して爆速にした
yuu26
15
11k
AWS Systems Manager で実現する SSH レスでセキュアなクラウド運用
yuu26
2
5k
Other Decks in Technology
See All in Technology
メルカリにおけるAI時代の高速プロトタイピング基盤「Arca」
ryotarai
18
14k
私の推しは「聞いてから進む」AIです -AI-DLCに一人でアプリを作らせた話
yama3133
1
160
GitHub Agentic Workflows を触ってみる
htkym
2
920
【データ横丁主催】AI Agentがコンテキストを使って仕事をした後、何が残るのか― 組織の経験を次の判断に引き継ぐ「Agent Memory」
shisyu_gaku
2
320
TiDBファミリーにDWHが新登場!! TiDB最新情報 / TiDB update 202609
yoshiakiyamasaki
0
190
行動するAIのためのオントロジー | DevRev — Encraft #26.pdf
dvrv_tknrszk
2
670
組み立てて楽しむ AWS Blocks 入門
kmiya84377
0
140
AWS DevOps Agent スキルをつかいこなそう / Master AWS DevOps Agent Skills
kinunori
2
670
SDDの運用にめげずに向き合った話
sansantech
PRO
0
110
雪かき部 #7 もう怖くない!SELECT文!
foursue
0
270
Amazon Bedrock Agents ClassicからAmazon Bedrock AgentCoreへ移行した際、ガードレール設定が2箇所に割れた話
matsunobu
0
170
認知負荷を吸収し、プロダクトをまたぐPR Preview基盤の設計事例
taiki45
2
570
Featured
See All Featured
Marketing to machines
jonoalderson
1
5.8k
Done Done
chrislema
187
17k
svc-hook: hooking system calls on ARM64 by binary rewriting
retrage
2
600
Leading Effective Engineering Teams in the AI Era
addyosmani
9
2.7k
<Decoding/> the Language of Devs - We Love SEO 2024
nikkihalliwell
1
340
Building a Scalable Design System with Sketch
lauravandoore
464
34k
Self-Hosted WebAssembly Runtime for Runtime-Neutral Checkpoint/Restore in Edge–Cloud Continuum
chikuwait
0
850
Performance Is Good for Brains [We Love Speed 2024]
tammyeverts
12
1.9k
Bridging the Design Gap: How Collaborative Modelling removes blockers to flow between stakeholders and teams @FastFlow conf
baasie
0
710
Dominate Local Search Results - an insider guide to GBP, reviews, and Local SEO
greggifford
PRO
0
350
Ethics towards AI in product and experience design
skipperchong
2
410
エンジニアに許された特別な時間の終わり
watany
109
250k
Transcript
© LayerX Inc. バクラクにおける可観測性向上の取り組み 2024/10/30 SRE NEXT 2024をふりかえって 〜学びをもとにした取り組み事例紹介〜
© LayerX Inc. 2 株式会社LayerX バクラク事業部 Platform Engineering 部 DevOps
グループ m_on_yu yuu26jp 職歴 SIer インフラエンジニア Web サービス SRE x 3社 LayerX アカウント 上原 佑介 ⾃⼰紹介
3 © LayerX Inc. 「すべての経済活動を、デジタル化する。」をミッションに掲げ、 法⼈⽀出管理サービス「バクラク」や企業内業務のデジタル化を⽀援するサービスを提供しています。 事業紹介 バクラク事業 企業活動のインフラとなる法⼈⽀ 出管理(BSM)SaaSを開発‧提供
Fintech事業 ソフトウェアを駆使したアセットマネジ メント‧証券事業を合弁会社にて展開 AI‧LLM事業 ⽂書処理を中⼼とした、LLMの活⽤によ るプロセスのリデザイン
⽬次 Agenda • バクラクが抱えていた可観測性の課題 • SRE NEXT 2024 で得られたこと •
取り組んだこと • Datadog を⽤いた運⽤改善 • 今後の取り組み
© LayerX Inc. 5 • ⽇々開発が進むプロダクトが多数あり、プロダクトの負荷傾向も常に変化している • 個別のインフラ監視等はできているが、最終的なユーザー影響度を把握しづらい • 積み上げてきたモニターの総量が多く、ノイズとなっているアラートがある
これらの状況を改善するため、 DevOps として「サービスインフラの可観測性を⾼め、改善する」という⽬標を⽴てた 解決策のヒントを得るために SRE NEXT 2024 へ参加 バクラクが抱えていた可観測性の課題
© LayerX Inc. 6 可観測性や運⽤改善に関するセッションで印象に残った部分 • SLOの理解を深めて、ユーザーエクスペリエンスを向上する⽅法 https://sre-next.dev/2024/schedule/#sp008 ◦ すべての値がいい
SLI になるわけではない ◦ いい SLI とはユーザー体験に紐づいているもの (レスポンス成功率やレイテンシ等) • Enabling Client-side SLO https://sre-next.dev/2024/schedule/#jp005 ◦ 現場のエンジニアに寄り添ったアラートチューニング ◦ ⽂化醸成のためにダッシュボードを作成して定期的に確認する場を設けた これらのセッションから得たヒントを元に運⽤改善へ SRE NEXT 2024 で得られたこと
© LayerX Inc. 7 • 取得できている情報の棚卸し ◦ プロダクトごとに開発時期やアーキテクチャが異なり、取得できている情報がバラバラ ◦ 情報が取れているように⾒えても、計測範囲や単位
(秒やミリ秒) が揃っていない • プラットフォームの改善 ◦ Enabling チームによるログフォーマットの統⼀ ▪ レスポンスコードや処理時間を全プロダクト同じ基準で収集可能になった ▪ 今後プロダクトが増えても同じ基準で収集できる ◦ アプリケーション調査⽤の Datadog APM や Profiler を全プロダクトへ展開 ◦ Datadog 監視コスト増を抑えるための設定⾒直し 取り組んだこと
© LayerX Inc. 8 全プロダクト横断ダッシュボードを整備 • 統⼀された評価軸で1ページに集約 • リクエスト成功率を仮指標として設定 •
本番環境の変更時は必ず⾒る運⽤とした 得られた効果 • 本番変更後の異常検知が早まった • 複数プロダクトに影響する異常を検知し やすくなった Datadog を⽤いた運⽤改善
© LayerX Inc. 9 • プロダクトごとにより適切な SLI を模索する ◦ 重視したい体験を軸に、開発チームや
PdM と詳細を詰める ◦ 守るべき指標を定めることでより効率的な監視ができる • ユーザー体験への影響度に合わせた監視の整備 ◦ レイテンシやエラー率など体験に直結する値を重視 ◦ 数⽇以内の対応でよいものなどは、通知⽅法を⾒直して割り込みを減らす • パフォーマンス関連 ◦ 性能問題が発⽣した場合の調査材料を増やす (APM / Profiler の活⽤等) ◦ ⼤規模テナントや特定のユースケース単位での可視化の⼟台作り 今後の取り組み
© LayerX Inc. 10 30分のカジュアル⾯談をどなたでも申し込めます LayerX や DevOps について気になることがあればお気軽に! https://jobs.layerx.co.jp/0cc0b754363d428eaca0f2d9922c941c
LayerX Open Door やってます!
Thank you!