サービス、プロダクトを”いつまでも”継続する為には、インサイトとデータを組織の力とする必要があります。 私達が開発、運用するドワンゴジェイピーは、間もなく二十周年を迎えます。決して順風満帆ではなかったシステムの遍歴と New Relic の導入方法を交え、継続できた理由の一つ、インサイトとデータを組織の力へ変換する方法をご紹介します。

1. インサイトとデータを
組織の力にする
New Relic { FUTURE } STACK 19 TOKYO
Akihiro Ikeda
akihiro_Ikeda@dwango.co.jp

2. ハイパフォーマンス組織を目指し、イン
サイトとデータで約１．７倍のパフォー
マンスアップを達成した話です。

4. マイクロサービス化して
も、組織のパフォーマン
スは上がらない。

5. 環境対話型フレームワークを基盤とした
専用ＣＭＳでサービスを構築していた。

6. システムはスケールアップするのに、人
はスケールアウトする歪な状態が続いた。

7. リードエンジニアの属人性が増え、ボト
ルネック化していった為、専用ＣＭＳの
ヘッドレス化でスケールアウトした。

9. 当然、スケールしたシステムが色々なシ
ステムと複雑に絡み合うようになった。

10. 従来のレイヤー別の監視、バグトラッキ
ングでは、現象発生までのストーリーが
見え辛くなってきた。

12. 開発タスクの約７０％がバグフィックス、
考慮漏へれの対応だった。

13. Redesign, Maintenance, Bug Fix
70%
Modify Feature
22%
Add Feature
8%
IT IS A
SURVEY
RESULT OF
2016

14. 中でも、原因追及にかかる時間が一番多
く、生産性を下げる悩みの種だった。

15. スマートデバイス、ＩｏＴの登場で、障
害点がより分散した為、状況は悪化の一
途を辿った。

16. ユーザに同意を得た後、端末情報を送信
いただき、状況をエミュレートしながら、
相当の工数をかけ原因究明に努めていた。

17. ＵＸに関わる開発は、全体の半分以下と
いう厳しい現実があった。

18. 計測の仕組みを導入し
て、現実を知ることから
始めた。

19. Predicting the future Visualize now Analyze the business
New Relic
TableauGoogle Analytics & Statsbot

20. Twillio
Zabbix New Relic

21. ＤＥＶＯＰＳ＆ＯＯＤＡ
で開発サイクルを変え
た。

22. Env for TestGitHub
Amazon CloudFormation
AWS CodeDeploy
Terraform & Packer
Travis CI
CI/CD
Env for Development
Env for Production

23. GitHub
Amazon CloudFormation
AWS CodeDeploy
Terraform & Packer
Travis CI
CI/CD
Env for Blue
Env for Green

24. https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/3/3a/OODA.Boyd.svg/2000px-OODA.Boyd.svg.png

25. 観察｜情報判断｜意思決定｜行動のルー
プの中でも、よく観察できるようにした。

26. SlackFront-End Product Hub of Log Streaming
Back-End Product
Real Time Analytics
Native Application

27. INSIGHT
FOR CHAOS
ENG

28. Error Occurrence Rate
Error Rate
System Usability Scale
Task Success Rate
Time on Task Rate
Active Users
Average Annual Contract
Average Sales Price
Bounce Rate
Churn Rate
Conversion Rate
Customer Per Acquisition
Lifetime Value
Number of Leads
Page View
Social Media Impression
Deployment Frequency
Deployment Speed
Failure Rate
Mean Time to Recovery
DevOps KPI Typical KPI UX KPI

29. Amazon Athena
Amazon CloudWatch Events
Amazon S3
AWS Glue
AWS Lambda
AWS Step Functions
ETL
TAIGA
New Relic
GitHub
Tableau
VALUE
STREAM OF
DEVOPS KPI

30. ＤＦＦで故障に強い状況
を創り、ＵＸを向上させ
た。

31. ＳＬＡに頼らない生き方を模索する為、
故障前提の設計で、いくつかの技術を取
り入れた。

32. Loose Coupling Fluid Value Streaming

33. Back-End ProductFront-End Product

34. Back-End ProductFront-End Product Queuing Solutions
Loose Coupling

35. 結果、私達は約２年かけ
て、組織のパフォーマン
スを上げた。

36. Redesign, Maintenance, Bug Fix
34%
Modify Feature
55%
Add Feature
11%
IT IS A
SURVEY
RESULT OF
2018

37. バグフィックス、考慮漏れの対応が、開
発タスク全体の約３０～３５％へ抑えら
れた。

38. 原因追及の時間が格段に減った為、投入
サイクルの短縮につながり、品質回復ま
での期間が短縮された。

39. The challenge of engineering we
are planning now.

40. Data Lake
Native Application
Customer Engagement
Headless CMS
Web Application
3rd Party Application
Amazon EKS
Application Load Balancer
Apollo Server
Back-End for Front-End

41. Data Lake
Native Application
Customer Engagement
Headless CMS
Web Application
3rd Party Application
Amazon EKS
Application Load Balancer
Apollo Server
Back-End for Front-End
Machine Learning