Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Sign up for free
Menu
Search
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Pricing
Search
Sign in
Sign up for free
Cloud Functions in Go at Mercari
Search
@babarot
July 13, 2019
Technology
6.6k
9
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
Cloud Functions in Go at Mercari
https://fukuoka.gocon.jp/ja/schedule/
@babarot
July 13, 2019
More Decks by @babarot
See All by @babarot
SLOをゼロからつくる
babarot
15
6.5k
Insert an Example of Software Engineer Here
babarot
4
2k
Kubernetes manifests management and operation in Mercari
babarot
27
7.1k
Testing with YAML
babarot
5
5.3k
tfnotify - Show Terraform execution plan beautifully on GitHub
babarot
5
14k
Micoservices Platform in Mercari
babarot
3
200
Terraform Ops for Microservices
babarot
16
15k
シェルスクリプトを書く技術
babarot
3
1.1k
Other Decks in Technology
See All in Technology
ブラウザとサーバーから考えるAI時代のフロントエンド監視
shogo4131
2
590
並行性の問題を防げ!実践トランザクション入門
occhi
0
280
生成AIで高い生産性を求められて、 悩み、乗り越えた話
mot_techtalk
2
130
MCPゲートウェイを作って運用してわかったこと — Agent時代の権限管理の現在地
mtpooh
10
3.2k
組み立てて楽しむ AWS Blocks 入門
kmiya84377
0
220
AI駆動開発の時代になったのでトヨタ生産方式から見直す
terurou
5
5.4k
AI駆動開発、viviONの1年 ── うまくいったこと・いかなかったこと
vivion
0
270
Claude Code本は、どのように執筆チームで書かれたか
oikon48
1
340
予測不能な実行エージェントを安全にサクッと試せるサンドボックス環境の話
sansantech
PRO
0
130
スキルを作る、その前に!複数人で使われるスキルを 作るためのプロセス
junkifurukawa
2
360
おそらく日本で唯一のDevRelインターン生として
husengs7
0
170
FactoryBotアンチパターン / factory_bot anti-patterns
toshimaru
0
140
Featured
See All Featured
Agile that works and the tools we love
rasmusluckow
331
22k
A Guide to Academic Writing Using Generative AI - A Workshop
ks91
PRO
1
510
Let's Do A Bunch of Simple Stuff to Make Websites Faster
chriscoyier
508
140k
Jess Joyce - The Pitfalls of Following Frameworks
techseoconnect
PRO
1
440
Applied NLP in the Age of Generative AI
inesmontani
PRO
4
2.5k
Designing Experiences People Love
moore
143
24k
Rebuilding a faster, lazier Slack
samanthasiow
85
9.7k
Imperfection Machines: The Place of Print at Facebook
scottboms
270
14k
Are puppies a ranking factor?
jonoalderson
2
4k
Leading Effective Engineering Teams in the AI Era
addyosmani
9
2.7k
Google's AI Overviews - The New Search
badams
0
1.6k
A better future with KSS
kneath
240
18k
Transcript
マイクロサービスの成果を可視化する @b4b4r07 (Jul 13, 2019) / Go Conference 19 Summer
in Fukuoka Cloud Functions in Go at Mercari
BABAROT / @b4b4r07 Mercari, Inc. SWE @ Microservices Platform Blog
/ tellme.tokyo
None
None
Monolith Microservices Current status Migrating ...
Monolith Microservices Current status Migrating ... Why Microservices?
https://speakerdeck.com/tcnksm/kai-fa-zhe-xiang-kefalseji-pan-wotukuru?slide=22
https://speakerdeck.com/tcnksm/kai-fa-zhe-xiang-kefalseji-pan-wotukuru?slide=22
https://speakerdeck.com/tcnksm/kai-fa-zhe-xiang-kefalseji-pan-wotukuru?slide=22
https://speakerdeck.com/tcnksm/kai-fa-zhe-xiang-kefalseji-pan-wotukuru?slide=22
https://speakerdeck.com/tcnksm/kai-fa-zhe-xiang-kefalseji-pan-wotukuru?slide=22
https://speakerdeck.com/tcnksm/kai-fa-zhe-xiang-kefalseji-pan-wotukuru?slide=22
Scaling Organization Solving Technical Issues 組織を再編し組織としてのアウトプットを 最大化するため 技術的な課題を解決するため
Scaling Organization Solving Technical Issues 組織を再編し組織としてのアウトプットを 最大化するため 技術的な課題を解決するため 果たして本当にこれらが解決されているか?
Scaling Organization Solving Technical Issues 組織を再編し組織としてのアウトプットを 最大化するため 技術的な課題を解決するため 果たして本当にこれらが解決されているか? Let's
measure!
Go ✕ Google Cloud Functions
DevStats
Agenda •Cloud Functions Go, DevStats •Cloud Functions How we use
•Cloud Functions Tips
Agenda •Cloud Functions Go, DevStats •Cloud Functions How we use
•Cloud Functions Tips
1. Cloud Functions Go, DevStats
What's DevStats?
•Datadog Dashboard •Go package for building a collector •Collectors DevStats
マイクロサービスの数やそれに関わる人数、 デプロイ数など、マイクロサービスとその 開発者に関わるさまざまなメトリクス (Developer Metrics)を可視化した Datadogのダッシュボード Datadog Dashboard
Go package for building a collector Collector(Developer Metricsとして可 視化するのに必要なデータソースから メトリクスを生成しデータストアに保存する
Cloud Function)を実装するために必要 な機能を抽象化して提供するパッケージ
Go package for building a collector Collector(Developer Metricsとして可 視化するのに必要なデータソースから メトリクスを生成しデータストアに保存する
Cloud Function)を実装するために必要 な機能を抽象化して提供するパッケージ
Collectors devstatsパッケージを使って実装された 各メトリクスの収集器のあつまり。 例えば、deploy collectorであれば、 デプロイに関する情報を収集しタグ付け、 メトリクスを作成し(producer)、 任意の データストア(Datadogなど)に送信する (exporter)。
Collectors devstatsパッケージを使って実装された 各メトリクスの収集器のあつまり。 例えば、deploy collectorであれば、 デプロイに関する情報を収集しタグ付け、 メトリクスを作成し(producer)、 任意の データストア(Datadogなど)に送信する (exporter)。
devstats project collectors data Cloud Functions
Collectors devstatsパッケージを使って実装された 各メトリクスの収集器のあつまり。 例えば、deploy collectorであれば、 デプロイに関する情報を収集しタグ付け、 メトリクスを作成し(producer)、 任意の データストア(Datadogなど)に送信する (exporter)。
devstats project collectors data 1. produce Cloud Functions
Collectors devstatsパッケージを使って実装された 各メトリクスの収集器のあつまり。 例えば、deploy collectorであれば、 デプロイに関する情報を収集しタグ付け、 メトリクスを作成し(producer)、 任意の データストア(Datadogなど)に送信する (exporter)。
devstats project collectors data 1. produce 2. export Cloud Functions
Why DevStats?
マイクロサービスの強みを活かして、 「本当に組織全体としてのAgilityが上がっているのか」 を計測することは重要である。
生産性の高い組織において開発者数とデプロイ数は比例関係にある
Agenda •Cloud Functions Go, DevStats •Cloud Functions How we use
•Cloud Functions Tips
2. Cloud Functions How we use
Event-driven serverless compute platform Cloud Functions ” ”
Event-driven serverless compute platform Cloud Functions ” ”
DC VM/Container Serverless •物理マシン •リソース •アプリケーション 技術の発展による管理・運用対象の変化 •物理マシン •リソース •アプリケーション
•物理マシン •リソース •アプリケーション
VM/Container Serverless •好きなだけ/好きなようにスケールできる •ベンダー依存がなくポータビリティがある •要件に合わせて実行環境を変更できる •実行はベアメタルほど高速に動作しないが ビルド・テスト・デプロイのサイクルを開発者 に移譲できるので高速に開発できる Containers vs
Severless •関数の呼び出しのたびに起動され課金され るのでアイドル時間のコストを抑えられる •インフラやリソースを管理しなくてよく、 コードを書くことだけに集中できる •テクノロジがブラックボックス •ベンダー依存でありロックインされる可能性 もある
Serverless Containers vs Severless •関数の呼び出しのたびに起動され課金され るのでアイドル時間のコストを抑えられる •インフラやリソースを管理しなくてよく、 コードを書くことだけに集中できる •テクノロジがブラックボックス •ベンダー依存でありロックインされる可能性
もある
Containers vs Severless •比較して語られることも多いが別物の技術 •適材適所で使うことで真価を発揮できる •今回のDevStatsではCloud Functionsを 使ったほうがいいと判断した
✕ Cloud Functions
Background function Two ways to Go HTTP function HTTPリクエストによって呼び出される関数 標準ライブラリのhttp.HandlerFunc型に従う
イベントに応答して起動される関数 e.g. Cloud Storageバケットのコンテンツが 変更されたとき
Background function Two ways to Go HTTP function HTTPリクエストによって呼び出される関数 標準ライブラリのhttp.HandlerFunc型に従う
イベントに応答して起動される関数 e.g. Cloud Storageバケットのコンテンツが 変更されたとき
HTTP function HTTP request
HTTP function
Background function Two ways to Go HTTP function HTTPリクエストによって呼び出される関数 標準ライブラリのhttp.HandlerFunc型に従う
イベントに応答して起動される関数 e.g. Cloud Storageバケットのコンテンツが 変更されたとき
Event Background function Trigger Subscribe
Event Background function Trigger Subscribe Cloud SchedulerなどでTriggerすれば 関数の定期実行ができる
Background function
Cloud Functions How we use in DevStats
Go package "devstats" Collector(Developer Metricsとして可 視化するのに必要なデータソースから メトリクスを生成しデータストアに保存する Cloud Function)を実装するために必要 な機能を抽象化して提供するパッケージ
Go package "devstats" devstatsパッケージでここをインターフェースを取り決める producer exporter
Go package "devstats"
HTTP function case
microservices-kubernetes Number of deploys Collector 1. call 2. trigger マイクロサービスごとのKubernetes
マニフェストを管理するリポジトリ
microservices-kubernetes Number of deploys Collector 1. call 2. trigger POST
/deploys HTTP request マイクロサービスごとのKubernetes マニフェストを管理するリポジトリ
microservices-kubernetes Number of deploys Collector 1. call 2. trigger POST
/deploys HTTP request マイクロサービスごとのKubernetes マニフェストを管理するリポジトリ 3. produce
microservices-kubernetes Number of deploys Collector 1. call 2. trigger POST
/deploys HTTP request マイクロサービスごとのKubernetes マニフェストを管理するリポジトリ 3. produce 4. export
microservices-kubernetes Number of deploys Collector 1. call 2. trigger POST
/deploys HTTP request マイクロサービスごとのKubernetes マニフェストを管理するリポジトリ 3. produce 4. export devstats.deploys env service corp tool kubectl
Spinnaker webhook Number of deploys Collector 1. call 2. trigger
POST /deploys HTTP request 3. produce 4. export devstats.deploys env service corp tool Kubernetesリソースを GUI経由で扱えるコンポーネント spinnaker
https://speakerdeck.com/b4b4r07/kubernetes-manifests-management-and-operation-in-mercari
Background function case
Cloud Scheduler Cloud Pub/Sub Number of developers Collector 1. message
2. trigger
Cloud Scheduler Cloud Pub/Sub Number of developers Collector 1. message
2. trigger microservices-terraform マイクロサービスごとの開発者 を定義したTerraformリポジトリ
Cloud Scheduler Cloud Pub/Sub Number of developers Collector 1. message
2. trigger microservices-terraform 3. produce マイクロサービスごとの開発者 を定義したTerraformリポジトリ
Cloud Scheduler Cloud Pub/Sub Number of developers Collector 1. message
2. trigger microservices-terraform 3. produce 4. export マイクロサービスごとの開発者 を定義したTerraformリポジトリ
Cloud Scheduler Cloud Pub/Sub Number of developers Collector 1. message
2. trigger microservices-terraform マイクロサービスごとの開発者 を定義したTerraformリポジトリ 3. produce 4. export devstats.developers env service corp
https://speakerdeck.com/b4b4r07/terraform-ops-for-microservices
Deploys per Day per Developers
devstats.deploys / Day / devstats.developers
devstats.deploys / Day / devstats.developers
Agenda •Cloud Functions Go, DevStats •Cloud Functions How we use
•Cloud Functions Tips
3. Cloud Functions Tips
•Naming policy •Limitations •Dependencies Tips
Naming policy main以外なら自由
Naming policy エントリーポイントとなる関数名も自由なので、 (w, r)のシグネチャーを持つエクスポート関数が他にもある場合、 コードを見ただけではエントリーポイントかどうか分からない...
Naming policy エントリーポイントとなる関数名も自由なので、 (w, r)のシグネチャーを持つエクスポート関数が他にもある場合、 コードを見ただけではエントリーポイントかどうか分からない...
Naming policy エントリーポイントとなる関数名も自由なので、 (w, r)のシグネチャーを持つエクスポート関数が他にもある場合、 コードを見ただけではエントリーポイントかどうか分からない... =決め打ちにすると分かりやすくなる
Naming policy ちなみに、 このスタイルはGoogle/Googlerのコードでよく見られた例
Limitations ✘ Functions が Subscribe できる Pub/Sub は同じプロジェクト
Dependencies •外部パッケージの依存関係解決にはgo mod (dep)が使える •Cloud Functionsの実行環境上でgetするのは面倒なためローカルで取得して エントリーポイントが書かれた関数コードと一緒にアップロードする
Wrap-up!
•マイクロサービスの成果を測るために DevStats という仕組み をCloud Functions ✕ Goで作った •「推測するな、計測せよ」のプラクティスはコードだけでなく アーキテクチャにも Conclusion
We're hiring! @b4b4r07