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テレビ東京

meets

LINEビジネスコネクト
株式会社テレビ東京コミュニケーションズ
システム・マーケティング本部
佐藤 暢晃
会社概要
株式会社テレビ東京コミュニケーションズ
設立 2001年3月1日(社名変更 2013年6月20日)
事業内容 番組コンテンツやキャラクター等を活用したデジタル
媒体の開発・運営 及び クロスメディア広告、コンテンツ課金、
デジタル商品化、EC 等の事業
トーキョーライブ
トーキョーライブ
@tokyolivehttp://www.tv-tokyo.co.jp/tokyolive/
東京ライブ22時
ニチヨルまったり生放送
リトルトーキョーライブ
みんなで作るいっぱいいっぱ
い生放送
LINEビジネスコネクトを利用した企画
視聴者からの投票でMCとつながる
⇒Media Poll/API を利用
LINEコメントをテロップで流す・スタンプが溜まると何かが起こる
⇒LINEビジネスコネクトを利用
番組連動システムの作り方
初めてのLINEビジネスコネクト連動
番組連動システム開発に求められるもの
(速|早)さ
柔軟性
番組を作っているという意識
オファーから放送までのスケジュール
※6週間前のスタートは早い方。テレビはクール(3ヶ月)単位なので。
6週間前 初回MTG(企画は ほぼ 確定)
4週間前 LINE技術MTG(仕様書は事前に提示)
テストアカウント開設
2週間前 LINEビジネスコネクト⇔BOTサーバ通信成功
4日前 本番アカウント一般公開
当日 放送開始
番組連動システムの作り方
2014年10月からのレギュラー放送の場合
8週間前 レギュラー放送(週2回!)になりそうな話が聞こえてくる
5週間前 スタンプ連動企画のMTG
本番サーバ導入開始4週間前 テストアカウントで新システム稼動開始
3週間前 本番サーバ起動。MediaPoll仕様届く
2週間前 リハーサル
12日前 MediaPoll APIリリース → 接続確認完了
1日前 CG連携仕様変更。。。(放送前日)
当日1  
  
リトルトーキョーライブ 第1回目放送
5日前  
  
スタンプ77万個送ってもらう企画確定
当日2 トーキョーライブ22時 第1回目放送
オファーから放送までのスケジュール
トーキョーライブにまつわる数字
@tokyoliveの友だち数     
 
約179万人/現在
オンエアモードの参加者数 20万人∼40万人/回
1回の放送での最大総投票数 22万7千票(投票5回の合計)
1回の投票での最大投票数 8万4千票/分
1回の放送での最大コメント投稿数 4万8千コメント/時
1ヶ月での合計コメント数 20万∼30万コメント/月
スタンプ企画での応募数 11,000,000個over/75分
サーバサイジング
2014年10月からのレギュラー放送の場合
サイジングアプローチ その1
「77万スタンプ届くと何かが起こる!」
↓
番組の流れ上、25分で77万届いてほしい!
↓
要件 : 500スタンプ/秒
サイジングアプローチ その2
告知が入ると一斉にアクセスが来る
↓
友だちが約700000人(当時)
↓
要件 : 12800スタンプ/秒      
で、どうする?25倍も違うけど・・・
500スタンプ/秒?12800スタンプ/秒?
↓
10000スタンプ/秒
に決定!     
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
{
  "result": [
    {
      "from": "Sender ID",
      ...
      "content": {
        "text": "Message body text",
        ...
      }
    },
    { Operation 1 },
    { Message 2 },
    ...
  ]
}
1回のリクエストに
最大100件の
メッセージが入っている
前提:ビジネスコネクトのメッセージ構造
16
要件、前提が決まったら・・・
要件 : 10000スタンプ/秒の受信ができること
前提 : 1リクエストに平均30メッセージが含まれる
↓
ベンチマークの結果 : 59Req/Sec/台
必要な台数 : 5.7台
で、実際には?
15台(+5台待機)にしました!
なぜに2.5倍も!!!
そして、当日・・・
スタンプ投稿数推移

0
7500
15000
22500
30000
0
3,000,000
6,000,000
9,000,000
12,000,000
9:54:02 PM 10:06:53 PM10:11:19 PM10:15:45 PM10:20:11 PM10:24:37 PM10:29:03 PM10:33:29 PM10:37:55 PM10:42:21 PM10:46:47 PM10:51:13 PM10:55:39 PM11:00:05 PM11:04:31 PM
スタンプ数累計 秒間投稿数
でも、実際のアクセスは・・・
BOTサーバへの接続は平均50Req/Sec
放送中に届いたのは約230万スタンプ
1100万に到達したのは26時50分頃
なぜ???
LINE側の状況も影響していました
LINE社から以下の報告がありました。
• 大量のスタンプ処理のためにLINE側で遅延が発生していた
• これだけ多くの投稿が一度に公式アカウント宛に届いたのは、
実はLINE側も未経験
• 処理能力の上限で配送が続き、想定よりも長い時間がかかった
22
メッセージ到達数の推移
23
0
12500
25000
37500
50000
0
1250
2500
3750
5000
時刻 22:02 22:11 22:20 22:29 22:38 22:47 22:56 23:05 23:14 23:23 23:32 23:41 23:50 23:59 00:08 00:17 00:26 00:35 00:44 00:53 01:02 01:11 01:20 01:29 01:38 01:47 01:56 02:05 02:14 02:23 02:32 02:41 02:50
登録 解除 text Image Video Audio スタンプ コンタクト
というわけで、
企画は成立したのでOK!
15台+5台どころか、2台もあれば十分処理できた・・・
番組連動はとにかく予想外の事が起こります
もし次に同じような事をしたいときは・・・
企画がはっきりした時点で
LINEさんと相談する
LINE側のサーバの処理能力は既に向上しているらしい。
昨年10月から比べると「少なくとも3倍は向上している」と・・・。
なので、次回は前回のサイジング分の設備が本当に必要になりそう。。。
LINEビジネスコネクト導入の

メリットとデメリット
デメリット
• プラットフォームに乗る=コントロールできない部分がある
→放送中にMediaPollが届かない事があった
• メッセージの到着遅延がわかりにくい
初回特番での遅延に気付いたのは発生から25分後くらい
どちらも翌日には状況が判明し、同じ障害は発生していない、
→監視体制と迅速な対応があることで安心して利用できる
メリット
•大量のトラフィックを一次受けしてくれる
•まとめて送ってくれる
•メッセージがロストしにくい
•視聴者が利用する/参加するハードルが低い
システムについて
2014年10月からのレギュラー放送の場合
システム構成
Channel 
Gateway
Media Poll API
EndPoint
LINE Platform
Operators
FW
LB
Admin
FW
LB
Admin
Public Cloud On-premises
Storage DB
Web Web
PC
PC
PC
PC
PC
PC
PC
PC
LINE
& SE-TSU-NA
Administrator
console
TXCOM System
Studio Control Room
Data Control Room
CG Controlers
Data-Broadcasting
& Server monitoring
投票システム
コメントシステム
スタンプシステム
運用サポートツール
•ON AIR機能切替ツール
•自動返信メッセージ管理ツール
•mid指定メッセージ送信ツール
•日次メッセージ数確認/Exportツール
アプリケーション監視システム
•分単位メッセージ登録数モニタ
•メッセージキュー滞留数モニタ
•Redis状況監視モニタ
システム内部解説
BOT Server                 
RedisApache
BOT Server
BOT Server
 End Point
送信プロセス(常駐)
コメント返信
友だち追加返信
アプリケーション監視
コメント自動応答キュー
友だち登録自動応答キュー
コメントストア
スタンプカウンタ
コメントインデックス
スタンプインデックス
コメント受信時動作
BOT Server                 
Redis          
       
Apache
BOT Server
 End Point
送信プロセス(常駐) 
コメント返信
友だち追加返信
アプリケーション監視
コメント自動応答キュー
友だち登録自動応答キュー
コメントストア
スタンプカウンタ
コメントインデックス
スタンプインデックス
コメントのデータ構造1
• コメント自動応答キュー [LIST]
   はBOT ServerのEndPoint処理がRPUSHで挿入
   は常駐のコメント返信がLPOPで取り出す
midXXXXXX1 midXXXXXXA midXXXXXXx midXXXXXX3 midXXXXXX3
コメントのデータ構造2
• msg:YYYYMMDDHHii [HASH]
 コメントストア
  idxxx1 => {[comment,date, …]} ,
  idxxx2 => {[comment,date, …]} , …
コメントのデータ構造3
• timeline [ZSET]
 コメントインデックス
  YYYYMMDDHH58 => YYYYMMDDHH58 ,
  YYYYMMDDHH32 => YYYYMMDDHH32 ,
  YYYYMMDDHH11 => YYYYMMDDHH11 , …
応答メッセージ送信
BOT Server                 
Redis          
       
Apache
BOT Server
End Point
送信プロセス(常駐) 
コメント返信
友だち追加返信
アプリケーション監視
コメント自動応答キュー
友だち登録自動応答キュー
コメントストア
スタンプカウンタ
コメントインデックス
スタンプインデックス
スタンプ受信時動作
BOT Server                 
Redis          
       
Apache
BOT Server
End Point
送信プロセス(常駐) 
コメント返信
友だち追加返信
アプリケーション監視
コメント自動応答キュー
友だち登録自動応答キュー
コメントストア
スタンプカウンタ
コメントインデックス
スタンプインデックス
スタンプのデータ構造1
• Stamp_keytime [HASH]
 カレントのスタンプカウント開始日時
 "[STKPKGID1]_[STKID1] => YYYYMMDDHHiiss ,
  [STKPKGID1]_[STKID2] => YYYYMMDDHHiiss ,
• Stamp_keytime_history [ZSET]
 スタンプのカウント開始日時の履歴
 "YYYYMMDDHHiiss" => "YYYYMMDDHHiiss",
スタンプのデータ構造2
• Stamp:[PKGID] _[STKID]_[keytime]_u [HASH]
 スタンプのユニークカウント
 "mid"=>count, "mid"=>count, "mid"=>count, …
• Stamp:[STKPKGID]_[STKID]_t [HASH]
 スタンプの累積カウント履歴
  keytime1 =>[count], keytime2 =>[count], …
システム内部解説 コメント取得
管理サーバ           BOT Server #1  
      
 
Redis
BOT Server #2  
      
Redis
BOT Server #N  
     
 
Redis
コメント管理ツール
スタンプ管理ツール
コメントAPI
スタンプAPI
・
・
・
4月構成                    
BOT Server 構成の変化
Apache
BOT Server
 End Point
KVS/自動応答サーバ
コメント返信
友だち追加返信
Apache
BOT Server
 End Point
Apache
BOT Server
 End Point
Redis
Apache
Redis
コメント返信
友だち追加返信
管理サーバ 管理サーバ
Apache
Redis
コメント返信
友だち追加返信
10月構成                 
設計の思想
「機能分離」と「非同期」
・実行時の機能間の影響が最小限
・機能別の性能向上の自由度が高い
・機能改善の依存度が低い
刹那[SE-TSU-NA]
Sofisticated Edge server(s)
Time Slice U(nit¦tility)
Naked Aspiration
49
サーバ管理
Serf:メッセージング
管理サーバ           BOT Server #1  
      
 
Serf
BOT Server #2  
      
Serf
BOT Server #N  
     
 
Serf
Serf
・
・
・
監視ツール(GUI)
管理ツール(CLI)
サーバのサービス投入
管理サーバ           BOT Server #1  
      
 
Serf
BOT Server #2  
      
Serf
BOT Server #N  
     
 
Serf
Serf
・
・
・
監視ツール(GUI)
管理ツール(CLI)
php web_start -s [N]
serf query -node [ノード名]
do_start
do_start
・プロセス監視の一時停止
・常駐プログラムの停止
・コンテンツ(プログラム)の同期
・Redisの起動
・Redisのデータ同期
・常駐プログラムの起動
・プロセス監視の再開
・serfのステータスの更新
・Apacheの起動
Serf カスタムフックの例
do_start OS(とSerf)が起動しているノードをサービス
に供用する
do_suspend Apacheのみを停止
do_salvage ログデータなどの収集
内部では管理サーバに向けてrsyncを実行
do_resume do_suspend後の状態からApahceを起動
do_cleanup サーバを停止(電源断)できる状態にする
常駐プログラムやRedisを安全に停止する
suspend
start
cleanup
resume
servicing
waiting
sleepy
salvage
ご静聴
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