TB / Day規模のゲーム向けデータパイプラインを開発運用する日々

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TB/Day規模のゲーム向け
データパイプラインを
開発運用する日々
グリー株式会社開発本部
森田想平

目次
2
● 会社紹介
● データ基盤全般の紹介
● AWSベースのデータ基盤
● GCPベースのデータ基盤
● 開発運用する日々の話
● まとめ

会社紹介
3
社名グリー株式会社
事業内容 ● ゲーム・ライブエンタメ事業
● 広告・メディア事業
● 投資事業
設立 2004年12月7日
代表者代表取締役会長兼社長　田中良和
本社所在地東京都港区六本木 6-10-1　六本木ヒルズ森タワー
従業員数 1,531人（グループ全体・ 2018年6月末現在）
主なグループ企業 ● グリービジネスオペレーションズ株式会社
● グリーベンチャーズ株式会社
● ファンプレックス株式会社
● 株式会社ポケラボ
● リミア株式会社
● 株式会社ExPlay
● Glossom株式会社
● GREE VR Capital, LLC.
● 株式会社Wright Flyer Studios
● 株式会社３ミニッツ

開発本部（の一部メンバー）
会社紹介
ゲームプラットフォーム事業
5
ゲーム事業ライブエンタメ事業メディア事業
● 横断データ基盤、分析ツールの開発運用
● 事業ごとのデータ基盤、分析ツールの開発運用

目次
6
● 会社紹介
● まとめ

● ex. シノアリス
● AppStoreトップセールスランキング最高1位
● 最大AWSインスタンス数1000前後(らしい)
● ex. ゲームプラットフォーム事業
● オンプレミスサーバ数千台程度
データ基盤全般の紹介
事業の規模感
ref. https://gamebiz.jp/?p=218802

● データ基盤に送信蓄積されるデータ量
● 増加量は数TB/Day 程度
● 現在 1PB前後を管理運用
● 送信されるデータを全て永遠に取っておくわけではない
データの規模感

● オンプレミスMySQLサーバ群
● MySQLサーバ : 100台程度(数十TB)
● オンプレミスHadoop
● Hadoopクラスタ : 50台程度(数百TB)
幾つかの世代がある

● メインのデータ基盤（数百TB）
● 後述します
● 最近使い始めた（データ少ない）
● 少しだけ後で触れます
幾つかの世代がある

● 旧Sun Microsystemsの専用アプライアンス(Solaris)から汎用IA
サーバ(Ubuntu)へのMySQLマイグレーション
● ZFSの機能(zfs send)にpatchを当てて利用
● オンプレミスHadoopからAWSデータ基盤へのマイグレーション
● データ送信はfluentdのダブルライト
● 過去ログはAWS Snowballデバイス
● バッチジョブは地道に書き換える
レガシーシステムからのマイグレーション

目次
12
● 会社紹介
● まとめ

AWSベースのデータ基盤
システム構成
Amazon
Kinesis
Amazon
EMR
Amazon
S3
Kinesis
Consumer
API Server
BI Tool
KPI Metric
プロダクトA
プロダクトB
プロダクトC
プロダクトD

● S3への重依存
● （オンプレミスと比べた場合の）運用負荷減
● クエリエンジンのステートレス化
● 障害対応やバージョンアップが容易に
規模感に伴うかんどころ：その１

● S3のファイル数が多くなると、クエリ実行時にS3のRead(API呼び出
し)がボトルネックになる
● 定常的にファイルをマージしている
● 遅延ログがあるとマージが難しくなる
● よく使うテーブルに関しては、定常的にカラムナフォーマットで作り直し
ている
規模感に伴うかんどころ：その２

● 会社組織が複雑になると、権限管理が複雑になる
● 書き込みに関しては、プロダクトごとにAWSアカウントがあるので、
IAM Assume Roleという機能を利用する
規模感に伴うかんどころ：その３
Amazon
Kinesis
Streams
IAM Role
(KinesisへのWrite権限) Amazon EC2
AWS Lambda
1. AssumeRoleで一時的権限を取得
2. Kinesis::PutRecordsでログを送信
データ分析基盤のAWSアカウントプロダクトのAWSアカウント

目次
17
● 会社紹介
● まとめ

GCPベースのデータ基盤
システム構成
analytics-systemproduction server
Stackdriver
BigQuery Data
Studio
Cloud
Pub/Sub
Cloud
Storage
Cloud
Dataflow
client
Cloud
SQL
Firebase
App
Engine
ios/android

● スケーラビリティに関しては、まだ検証フェーズ
● 心配はしていない
GCPベースのデータ基盤
概要

目次
20
● 会社紹介
● まとめ

システムを
「気持ちよく開発・保守できるかどうか」を
示す言葉（として一部使われている）
デベロッパーエクスペリエンス(DX)
ref. https://gfx.hatenablog.com/entry/2018/06/28/100103

● セットアップの自動化
● 実行環境(OS)の移植性の最大化
● サーバ・システム管理を不要に
● 継続的デプロイを可能に
● スケールアップを可能に
The Twelve-Factor App
ref. https://12factor.net/ja/

● （本番と同様）、開発時も依存プロセスが多い
● dockerで各プロセスを管理するが、1つ1つ再起動等するのは手間に
なる
● そこで、docker-compseという複数dockerを管理する仕組みを利用
する
● 一括で起動できる
● コンテナ間の通信や依存関係を設定できる
DX向上のための工夫の例

● システムコンポーネント(AWSベースデータ基盤の場合)
● Kinesis Consumerアプリケーション（データ配送ロジック）
● API Server（クエリの管理や権限制御）
● Analyticsツール（ワークフロー機能等含む）
● 構成管理・デプロイ・起動
● その他、細かいコード
● バッチジョブ（ファイルマージなど）
● Presto等のUser-Defined Function
結局何を開発するのか？主なコーディング対象

● プロダクトマネジメント体制
● 仕様策定や利用者問い合わせ対応は別チームのタスク
● 開発ツール
● MacBookとAWS開発専用アカウントを駆使する
● IntelliJ IDEA(IDE)のライセンスは付与
● 日々の作業
● 新規開発、bugfix、障害対応
● お昼は割と社内勉強会やコーディング系の部活
● ごく稀に、海外出張でカンファレンスに参加
開発運用体制

● （クラウド）データ基盤の開発運用のやりがい
● 様々なミドルウェアや技術にさわれる (Mさん、Yさん)
● 少さなコードで大規模なシステムが動く（Iさん）
● 社内ユーザからダイレクトにFBがもらえる（Mさん）
開発メンバーの意見

● （クラウド）データ基盤の開発運用で大変なこと
● アラート対応
● マネージドサービスが死んだり調子が悪くなると、待つしかない
● マネージドサービスの利用MWのバージョンがニーズにマッチしな
いと辛い
開発メンバーの意見

目次
28
● 会社紹介
● まとめ

● 開発運用対象が周縁化してる
● 分散ファイルシステムやクエリエンジンなどデータパイプラインの中
心部分はマネージドサービス化が進んでいる
● パイプラインの周縁は開発が必要
● 周縁部は事業依存になりがちなので
● 必要な機能が増え、使えるコンポーネントも多いので、システム構成が
複雑になりがち
● DXを考慮した日々の開発が重要
まとめ
開発運用する日々に対する所感

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