1. クラウドサービスの成長と
ログ基盤の進化
Battle Conference U30, 2018-04-21
@ueokande
Cybozu, Inc.

2. Vim Vixen
$ whois
上岡 真也 @ueokande
サイボウズ株式会社2016年新卒入社
業務では、ミドルウェアからインフラ周りまで
プライベートは、WebExtensionsとかいろいろ
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3. ログ、活用してますか

4. 製品の改善・マーケティング
アクセスログからユーザーの行動を解析して、
製品の導線を改善
このお客さん、お試し中にいろいろ試している。
サポートしてみよう！
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5. 2017-11-14T04:01:43.489Z INFO [VerifiableProperties] Verifying properties
2017-11-14T04:01:43.489Z INFO [VerifiableProperties] Property client.id is over
2017-11-14T04:01:43.489Z INFO [VerifiableProperties] Property metadata.broker.l
2017-11-14T04:01:43.489Z INFO [VerifiableProperties] Property request.timeout.m
2017-11-14T04:01:43.490Z WARN [ConsumerFetcherManager$LeaderFinderThread] [gray
kafka.common.KafkaException: fetching topic metadata for topics [Set(landsat.dev
at kafka.client.ClientUtils$.fetchTopicMetadata(ClientUtils.scala:73) ~[gray
at kafka.client.ClientUtils$.fetchTopicMetadata(ClientUtils.scala:94) ~[gray
at kafka.consumer.ConsumerFetcherManager$LeaderFinderThread.doWork(ConsumerF
at kafka.utils.ShutdownableThread.run(ShutdownableThread.scala:63) [graylog.
障害対応
急にサービスが重たくなった 😭
メトリクスやログから、エラーや遅延の
時系列変化を見る
cybozu.comは自社データセンターで、
カーネルのバグや機材故障もよくある
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6. ログ基盤の2つの目的
ログの分析
製品改善や、マーケティング・営業に利用
障害調査
ログの収集
閲覧・解析するために、全てのホストを1箇所に集約
ディスクを圧迫するので、収集されたログをホストから削除

7. サイボウズのインフラの規模感
自社製データセンター
ホスト数（実機 + VM）: 1200程度
リクエスト数 : 2.0億/day
ログ量 : 20億行/day, 800GB/day（毎秒平均 23,000行くらい）
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8. サイボウズのログ基盤
～ 2016年

9. サイボウズのログ基盤 | ～2016年
収集ノード
転送デーモン
(cron)
Application
Host
SSH
MySQL MySQL
本番環境 社内環境
全ホストからSSHで
ログを転送
アクセスログは定期的に
社内環境に転送
古いログは
テープに永続化
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10. 分析基盤の課題 | 使えるログが範囲が限定的
ログの利用者は、いろんなログを解析したい！
他のログと組合せて利用できない
MySQLからは古いログが削除
テープには永続化されてるが、取り出すのは、時間と手間がかかる
実質アクセスできるのは直近数カ月分のみ 😣
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11. 分析基盤の課題 | とにかく遅い！
1台のMySQLを、SRE・開発者・プロダクトマネージャーが共有
1日のレコード数はおよそ2億件
簡単なクエリでも数時間かかる
「アクセスログにクエリを実行した。明日の朝には終わってるだろう。」
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12. 収集基盤の課題
単一ノードがSSHでログを集める
SSHの転送路が限界ギリギリ 😣
サービスの成長に合わせてスケールできない 😣
転送経路が単一障害点で、停止するとログ転送全体が影響 😣
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13. 💪 ログ基盤プロジェクト発足 💪
SRE・サービス開発者が便利に使えるよう、横断的に活動
ログフォーマットの仕様の決定
サービス開発者も自由に利用できる仕組みづくり
プロダクトマネージャーも巻き込んで、 開発外の人たちの要件も取り入れ
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14. 新しいログの基盤の要件
到達保証: ログを取りこぼすことなく、途中の経路でもデータロスしない
長期保存: 最低10年間ログを保存
高スケーラビリティ: サービスの成長に追従して、ログ基盤もスケール
ユーザビリティ向上: grepではなく、横断的に検索・解析
リアルタイム性: ログが出力されて数分以内には、閲覧・解析可能
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15. サイボウズのログ基盤
2018年

16. サイボウズのログ基盤 | 2018年
Kafka Cluster Hadoop Cluster
Elasticsearch Cluster
Application
転送デーモン
Host
hbase clientBroker
Broker
Broker
Broker
出力されたログは
Kafkaに転送
分散メッセージキュー
アクセスログは
Prestoで解析
Elasticsearchで
検索・解析
Hadoopに永続化
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17. 2018年の分析基盤
ログをHadoopクラスタに永続化、
古いログを使った解析の対象に
複数ノードと列指向のデータで高速な解析
Web UIを提供して、営業・マーケティング
も利用できる解析基盤
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18. 2018年の収集基盤
転送路に分散メッセージングシステムを導入
冗長化された経路で、高信頼な転送路 😃
ログ量にあわせたスケールや、ログサービスの追加が容易 😃
現ログ量の数倍は許容できるスループット
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19. 新しいログの基盤の要件
高スケーラビリティ -> 転送路のノード数を追加してスケールできる
ユーザビリティ向上 -> Web UIを使った分析
リアルタイム性 -> 出力されて2-3分後にはログが利用可能
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20. まとめ
サービスの成長にあわせて、ログ基盤も新しくする必要があった
ログ基盤プロジェクトが発足
Kafka + Hadoopで、スケーラブル・高信頼・高可用性なシステムを実現
マーケティング・営業の方にも使えるプラットフォーム
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