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サイボウズのサービスを
支えるログ基盤
ゼロからの刷新とこれから
Cybozu Meetup #6, 2017-07-25
@ueokande
Cybozu Inc.
$ whois
上岡 真也
2016年サイボウズ入社
アプリケーション基盤チーム
GitHub/Twitter: @ueokande
目次
cybozu.comのこれまでのログ基盤
ログ基盤のゼロからの刷新
新しいログ基盤のこれから
cybozu.comの
これまでのログ基盤
cybozu.com
cybozu.comとは
2011年にスタートした、企業向けクラウドサービス
契約社数 20,000社以上
ユーザ数70万人以上
リクエスト数1.7億/day
cybozu.comを支えるインフラ
自社製データセンター
ホスト数(実機 + VM): 1200程度
ログ量 20億 行/day, 800 GB/day
(毎秒平均 23,000行 くらい)
なぜログが重要か
ログはWebサービスの健康状態を示す
障害対応の手がかり
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4. 転送が完了したログをホストから削除
そろそろ限界...
ログの増加にシステムが追いつかない
スケールしたいけどできない
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転送ホストが止まると、全体のログ転送が停止する
ログを活用できていない
可視化・解析できていない、開発者以外が利用できていない
ちくちょう。
刷新だ!
Trying to crawl here by Donnie Ray Jones | https://www.flickr.com/photos/donnieray/32890584381/
ログ基盤のゼロからの刷新
新ログ基盤の要件
① at least once
ログを取りこぼすことなく集める
② 信頼性
どこかで障害が発生しても、全体の転送が止まらない
③ ログを活用できる
ログを活用できるサービスを容易に導入できる
新ログ基盤アーキテクチャ
出力されたログは
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Kafkaからログを取り出す
Apache Kafkaとは
pub/sub型の分散メッセージングシステム
LinkedInが開発してOSS化した
Twitter、Netflix、LINEなどの採用実績
Apache Kafkaを使う理由
分散メッセージングサービス
データはレプリケーションされるので、急にノードが死んでも大丈夫
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pull型consumerのpub/subシステム
データを購読する側が任意のタイミングでデータを読みだす
入力側・出力側が粗結合になり、それぞれ独自のタイミングで読み書きできる
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ログファイルの更新を監視してKafkaに送る
ローテートされて転送が完了したログはディ
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HBase
ログをHadoop上に長期保存する
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ログの検索、監視
At least once
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At least once | Kafkaへのログ転送
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HiveやHBaseへの経路は冗長構成
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苦労話 | 長いログの対応
Kafkaのレコード長には上限がある
MySQLのスローログでは1行が10MBを超えるケースもある
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ある日、Kafkaからの転送が大きく遅延した
本番環境と同じ環境を開発環境に構成してたた
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Kafkaのパラメータチューニングして解決
苦労話 | journaldに悩まされる
アプリケーションのログをjournaldに集める計画もあった
社内でjournaldを導入してみたらいろいろ問題が
長いログの行が勝手に分割される
Disk Full時にjournaldが死亡する
結局ファイル最強だった
新しいログ基盤のこれから
これからやっていきたいこと
より良い製品づくりに役立てる
ユーザデータを可視化・解析して製品改善に役立てる
必要なログやデータを組合せて、障害調査を加速させる
開発者以外も広く利用できる環境
エンジニア以外もログを利用できる環境の用意
ユーザへのサポートやマーケティングを効率化させる
まとめ
サイボウズのログ基盤が新しくなりました
Kafka導入で「at least once」「信頼性」「ログを活用できる仕組み」を実現
これからもログをどんどん活かして、より良い製品づくりに役立てます

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