1. ソーシャルゲームログ解析の
MongoDB活用事例
∼gumiさん、MongoDB始めました∼
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2. アジェンダ
1. 自己紹介
2. ログ解析に至った経緯
3. 現在のMongoDB活用状況
4. MongoDBを使ってみて
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3. 自己紹介
名前:本間 知教（ほんま とものり）
Twitter:@CkReal
gumi歴1ヶ月半
前職は国内某ITコンサルティング会社
入社前の想定 現実
MySQL fluentd
Python MongoDB
Django Hadoop
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4. ログ解析に至った経緯
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5. これまでのgumi
ユーザの行動詳細が見えない
ユーザがどの段階で、ゲームをやめたのか？
何故、あのイベントが好まれたのか？
ゲーム 開発
ゲームユーザー ゲーム開発者
？5

6. これまでのgumi
ゲームごとの各サーバに蓄積されているログ
アクセスログとアクションログが、各サーバに散在
サーバ障害発生時、各ログはロストorz
APサーバ APサーバ NFSサーバ
アクセスログ ・・・ アクセスログ アクションログ
各サーバごとに調査
ゲーム開発者
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7. ログ解析システムの対象者
社内のあらゆる視点で必要な指標を提供する
カスタマーサポート ゲーム開発者 経営陣
ユーザごとの ユーザが各イベントで どのゲームに経営資源を
詳細な行動結果の把握 楽しめているかを把握 投入すべきかの判断材料
ミクロ マクロ
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8. ログ解析システムの構想
解析用途を分け、2経路からログの解析を行う。
ログ解析システム リアルタイム転送
バッチ転送(第2回)
収集 解析
fluentd
選別
ユーザに必要なアプローチを行う
ゲームユーザー ゲーム関係者
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9. 現在のMongoDB活用状況
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10. MongoDB採用の経緯
解析に必要なログを突っ込めるストレージDB
挿入・検索速度＞信頼性
データ設計が柔軟に行えるDB
豊富な日本語資料
国内でも増えつつある構築事例
MongoDB JPの方々に感謝（次回は11月15日開催）
最近、@doryokujinさんのアイコンを見ると、拝みたくなります。
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11. 現在のシステム構成
まずはアクセスログのリアルタイム転送を構築
1ゲームのアクセスログだけで、約1,000万件/日
APAP
AP
APサーバ ログ収集サーバ ログ解析DBサーバ
サーバ
サーバ
d サーバ fluentd fluentd mongos mongod(PRIMARY)
アクセスログ
ログ解析DBサーバ
アクションログ
config
mongod(SECONDARY)
ログ収集サーバ
ログ解析DBサーバ
fluentd mongos
mongod(SECONDARY)
config ReplicaSets & Sharding
NFSサーバ
アクション集約ログ
新規構築フロー
既存フロー
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12. 現在のサーバスペック
AWS上に、以下の構成で構築
サーバ OS SW
APサーバ(c1.xlarge)×19台 CentOS 5.6 fluentd 0.10.1
fluentd 0.10.1
ログ収集サーバ（c1.xlarge）×2台 CentOS 6.0
MongoDB 2.0
ログ解析DBサーバ（m1.xlarge）×3台 CentOS 6.0 MongoDB 2.0
ハイ CPU エクストララージ インスタンス エクストララージ インスタンス
7 GB メモリ 15 GB メモリ
20 ECU（2.5 ECU × 8仮想コア） 8 ECU（2 ECU × 4仮想コア）
1690 GB インスタンスストレージ 1,690 GB インスタンスストレージ
64ビット プラットフォーム 64ビット プラットフォーム
I/O 性能: 高速 I/O 性能: 高速
API 名: c1.xlarge API 名: m1.xlarge
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13. 現在のSharding構成
Sharding設計
ログ種別（データベース）単位でShardingを行なっている
ログ形式が定まっていないため、コレクション単位のShardingは未定
Shard1 Shard2
アクセスログ(データベース) アクションログ(データベース)
−アプリA −日付：YYYY-MM-DD
−アプリB
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14. 現在の取得ログ
アクセスログ
とりあえず、fluentd経由で突っ込んではみたけど…
アクションログ
共通フォーマット：時間、ユーザID、アプリ名、サーバ名
アプリごとのフォーマット：ここを中心に解析したい
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15. MongoDBを使ってみて
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16. MongoDBを構築してみて
インストールが簡単
yum installで一発。Oracleェ…
ReplicaSetの追加・削除が簡単
Sharding環境でも、mongosが自動で更新してくれる。
Shardingは、構築しないとわからない。
db.runCommand( { enablesharding : "【データベース名】" } )を忘れないように…
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17. MongoDBを運用し始めてみて
対話シェルのUIが運用者に優しい
どこで作業しているかがわかりやすい。
例）mongos>db.printShardingStatus()
PRIMARY>rs.status()
MongoDBのクエリが豊富
豊富すぎて、使いこなせてない＞＜
運用トラブルの不安
mongosが落ちる？Shardingが止まらない？監視方法は？
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18. .......でも、MongoDB JPがあるから、
きっと大丈夫(*´ω｀*)
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19. ご清聴ありがとうございました。
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