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SmartNewsを支えるデータパ
イプラインとその運用
2019-04-16
Site Reliability Engineer, SmartNews Inc.
@keisuke303
data pipeline casual talk #2
SRE at SmartNews
- 2名のSRE / 3名のDE + Mgr
- オペレーションを自動化・コード化
- データ分析を行うためのログ収集・分析基盤の構築と運用
- モニタリング・プロビジョニング・デプロイの整備、開発フローや環境の整備
- セキュリティの担保
- 新規サービスに対するアーキテクチャレビューの実施
- インシデント対応への参加・支援と振り返りの実施
←今日はここの話
データの活用(データ分析、機械学習)
例: ニュース(記事+動画)配信
● 記事+動画のカテゴライズ
● フィードにおけるレコメンド
例: 広告配信
● 様々な配信最適化
例: データサイエンス
● 経営指標の計算や予測
おおまかな全体像
S3
Kinesis
Airflow
RDS
WebUI
report db
RDS other app
EC2
other app
● 事業の成長とデータ活用の高まり
○ スマートニュースは2018年驚異的に成長
○ 異なるタイムゾーンでもデータの利用がすすむ
○ データサイエンティストチームが社内に誕生
● データが増えたことでトラブルが多発
○ トラブル対応コスト増
○ ETLの増加によるパフォーマンス遅延
○ presto, airflowが火を噴く
 
事業の成長と共に
● dmp担当
○ かつてはSREが片手間で運用していたが限界に。
■ 報われない
○ 主担当者の必要性→Data Engineerの採用を開始
○ 現在はSRE1名、DE1名で運用
■ データ基盤の仕事すべてをこの2名でまわすのは不可能
■ 採用はすぐできるものではない
運用体制の整備
● 冪等性の保証 重要
○ どこからでも何度やりなおしても同じ結果になるように設計
○ 簡単なトラブル対応なら誰でもできるように
● パイプラインの監視
○ 不正データの検知
○ 結果データのチェック(存在、件数 etc)
○ 実行環境の状態レポート
○ ジョブやクエリのパフォーマンス監視
■ アラート類はSlackに通知。エンジニアがいつでも把握できる
少人数での運用をまわすために <1>
● 検証環境の整備
○ 開発環境/検証環境を用意し、本番同等のデータを使ってテストすることを
可能に。トラブル対応にかけていたコストを減らす
○ ソフトウェアのバージョンアップ等もこの環境で検証
● データや処理の追加を仕組み化
○ 関係者とpull request&reviewでやりとり
○ Data ScientistもDAGを書いたりPRを出したりする
● dmp担当者が依頼作業などだけに時間を費やさないようにする。(直近のタス
クだけでなく中期的な課題解決に時間を割けるように)
少人数での運用をまわすために <2>
● バージョンアップに追従する仕組みの整備
○ 重要度が高くなる、規模が大きくなる中で慎重になちがち
● 監視・自動化の強化
○ 問題のあるクエリの検知のさらなる強化
○ ETL処理結果のvalidationのさらなる強化
○ SLI/SLOの設定
● データフォーマットや設定の最適化
○ RCFile から ORC への移行など
● Streaming Processingの拡充
今後の課題(WIP)
● 作って終わりではない。
○ 手を止めずよりよい状態に保つ努力を続けることが必要。
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