Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
今日から始める Flood.io / fuka-taisaku-night-01
Search
kikunantoka
February 06, 2019
Technology
360
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
今日から始める Flood.io / fuka-taisaku-night-01
- ギフティでの負荷対策の重要性
- Flood.io について
- Flood.io の活用
- 30万RPM を耐えるためにやったこと
kikunantoka
February 06, 2019
More Decks by kikunantoka
See All by kikunantoka
個人開発しているサービスのインフラをAWSからGCPに載せ替えた話 💪 / kojin_kaihatsu_night_3
kikunantoka
0
1.3k
Gatsby.jsとCloud Functionsで毎週自動でコンテンツが更新され続けるフレームワーク比較サイトを作った話 / gotanda_js_13
kikunantoka
1
2.4k
Gatsby.jsとCloud Functionsで毎週自動でコンテンツが更新され続けるフレームワーク比較サイトを作った話 / frontend_night_1
kikunantoka
3
1.8k
サービスがゼロからN億円規模になるまに実践した7つのやっていき / 7_yatteiki_battle_conference_u30_2019
kikunantoka
1
1.4k
Gatsby.jsとNetlifyとの付き合い方 / gatsby-js-and-netlify
kikunantoka
3
640
Gatsby.jsで導入事例をバシバシ読めるSPAなLPを作った話 / gatsby-js-for-biz-lp
kikunantoka
2
740
Gatsby.jsで導入事例をバシバシ読めるSPAなLPを作った話 / gatsby-js-for-biz-lp
kikunantoka
1
1.9k
20万RPMを捌くRailsアプリケーションの作り方
kikunantoka
0
850
MVPに絞ったら個人開発でもちゃんとリリースできた話
kikunantoka
1
560
Other Decks in Technology
See All in Technology
小さく始める AI 活用推進 ― 日経電子版 Web チームの事例/nikkei-tech-talk47
nikkei_engineer_recruiting
0
270
2026 TECHFRESH 畢業分享會 - AI-Native 重塑軟體工程與虛擬講師
line_developers_tw
PRO
0
1k
データサイエンスを価値につなげるプロジェクト設計 〜 DS一年目が現場で得た気づき 〜
ysd113
1
240
人材育成分科会.pdf
_awache
4
250
FDE という解 ― 暗黙知と明示知をつなぐ、伴走型エンジニアリング ―
otanet
0
160
攻撃者視点で考えるDetection Engineering
cryptopeg
3
1.8k
Socrates × Looker 〜セマンティックレイヤーで進化するデータ分析エージェント〜
hanon52_
3
2.3k
Bedrock AgentCore RuntimeでAuth0 Changelog調査AIをアップグレードした話
t5u8a5a
1
140
Bucharest Tech Week 2026 - Reinventing testing practices in the AI era
edeandrea
PRO
1
160
アンオフィシャルな、オフィシャルからのお願い
wyamazak_devrel
0
110
「エンジニア進化論」2028年の開発完全自動化、エンジニアはどう進化するか
cyberagentdevelopers
PRO
6
5.1k
【NRUG vol.18】なぜ多くのオブザーバビリティ導入は失敗するのか
nrug_member
0
130
Featured
See All Featured
Practical Orchestrator
shlominoach
191
11k
Visual Storytelling: How to be a Superhuman Communicator
reverentgeek
2
560
Designing for Timeless Needs
cassininazir
1
250
Marketing Yourself as an Engineer | Alaka | Gurzu
gurzu
0
230
Evolving SEO for Evolving Search Engines
ryanjones
0
220
Visualization
eitanlees
152
17k
How STYLIGHT went responsive
nonsquared
100
6.2k
Side Projects
sachag
455
43k
Technical Leadership for Architectural Decision Making
baasie
3
410
So, you think you're a good person
axbom
PRO
2
2.1k
Java REST API Framework Comparison - PWX 2021
mraible
34
9.4k
Digital Ethics as a Driver of Design Innovation
axbom
PRO
1
310
Transcript
ࠓ͔Β࢝ΊΔ Flood.io גࣜձࣾΪϑςΟ ٠ ࢙و ෛՙରࡦ Night #1 @ΪϑςΟ on
2018/02/06
ࣗݾհ about: name: Fumitaka Kikukawa twitter: @kikunantoka job: engineer work_at:
giftee Inc. // giftee is a good company. url: https://kikunantoka.com
ࣗݾհ
ࣗݾհ https://nakamy.com
͍͑ͨ͜ͱ • ΪϑςΟͰͷෛՙରࡦͷॏཁੑ • Flood.io ʹ͍ͭͯ • Flood.io ͷ׆༻ •
30ສRPM Λ͑ΔͨΊʹͬͨ͜ͱ
ΪϑςΟͰͷෛՙରࡦ ͷॏཁੑ
ࣄۀ༰
ࣄۀ༰
ࣄۀ༰
giftee for Buisness
୲͍ͯ͠ΔϓϩμΫτ ʢࣾͰ($1ͱུ͞Εͩ͢ʜʣ HJGUFFΠϯελϯτΟϯGPS5XJUUFSͷڧΈᶃ நબ͔Βܠͷఏڙ·ͰҰؾ௨؏Ͱ͝ఏڙ நબγεςϜ ʢΠϯελϯτΟϯʣ σδλϧΪϑτͷఏڙ ʢछྨҎ্ͷܠʣ ϦΞϧλΠϜʹநબɺ ͦͷͰܠΛ༩
LINEೝূͷύλʔϯఏڙ HJGUFFΠϯελϯτΟϯGPS-*/&ͷڧΈᶃ ©2018 gi)ee Inc. all rights reserved J நબ͔Βܠͷఏڙ·ͰҰؾ௨؏Ͱ͝ఏڙ
நબγεςϜ ʢΠϯελϯτΟϯʣ σδλϧΪϑτͷఏڙ ʢछྨҎ্ͷܠʣ ϦΞϧλΠϜʹநબɺ ͦͷͰܠΛ༩
ΊͬͪΌΞΫηεདྷΔ • ༑ͩͪ 2300ສͷΞΧϯτͰΩϟϯϖʔϯΛ࣮ࢪͨ݁͠Ռ ʊਓਓਓਓਓਓਓਓਓਓਓʊ ʼɹ࠷େ 30ສRPMɹʻ ʉY^Y^Y^Y^Y^Y^Y^Y^ʉ
Flood.io ʹ͍ͭͯ
Flood.io ͱ • ΫϥυϕʔεͷϩʔυςεταʔϏε
Flood.io ͱ • Selenium, JMeter ( + ruby-jmeter) , Gatling
• ͖ͳςετπʔϧΛ͏͜ͱ͕Ͱ͖Δ • طʹGatlingͷςετίʔυ͕͋ͬͨͷͰɺGatlingΛ࠾༻
Flood.io ͱ • Ձ֨ • 50 Node Hours Ͱ 33,000ԁఔʢैྔׂҾ͋Γʣ
Flood.io ͷྑ͍ • Ϋϥυ্Ͱؾܰʹϩʔυςετ͕Ͱ͖Δ • ϊʔυͷεέʔϧΞοϓ͕؆୯ • ݁Ռ͕ϏδϡΞϥΠζ͞ΕΔ • Web্Ͱ݁Ռͱςετέʔεͷཧ͕Ͱ͖Δ
• ςετ݁ՌγΣΞ༻ͷϦϯΫͰڞ༗Ͱ͖Δ
Flood.io ͷѱ͍ • ϩάͷอ༗ظ͕ؒ1ϲ݄ఔ • ςετέʔεͱΤϥʔݪҼͷηοτͰཧ͍ͨ͠߹ʹෆ ศ
σϞ
Flood.io ͷ׆༻
New Relic ͰϘτϧωοΫΛಛఆ • Flood.io ͰෛՙΛ͔͚ͨ࣌ͷ༷ࢠΛϞχλϦϯά͢Δ
ෛՙݕূΛ܁Γฦ͢ • ϩʔυςετΛ͢Δ • ϘτϧωοΫ͕ݟ͔ͭΔ • ϘτϧωοΫΛվળ͢Δ • Λ܁Γฦ͢
ෛՙݕূΛ܁Γฦ͢ • ϩοΫॲཧʹΑͬͯɺλΠϜΞτ • ϩοΫॲཧͷൣғͷվળ • ίωΫγϣϯϓʔϧ͕Γͳ͘ͳΔ • DBͷઃఆͷमਖ਼ •
RDSʹଓͰ͖ͳ͘ͳΔ • ΠϯελϯελΠϓͷมߋ
ϘτϧωοΫʹͳΓ͍͢ϙΠϯτ • σʔλ͕૿͑Δ͜ͱʹΑͬͯੑೳྼԽ͠ͳ͍͔ • εϩʔΫΤϦΛ͍͛ͯͳ͍͔ • ϩοΫॲཧͷൣғ͕͗͢ͳ͍͔ • σουϩοΫ͍ͯ͠ͳ͍͔ •
ແବͳΠϯελϯεΛੜ͍ͯ͠ͳ͍͔ • ੩తϑΝΠϧCDN৴͢Δ
ҙ • AWSࣄલʹϩʔυςετ͢ΔࢫΛ͓͑ͯ͘ • ಉҰIP͔ΒҰఆҎ্ΞΫηε͕͋Δͱ߈ܸͱΈͳ͞ΕΔ • AWS LoftͷαϙʔτΤϯδχΞਃग़ͨ͠΄͏͕ྑ͍ ͱͷݟղ
30ສRPM Λ͑ΔͨΊʹ ͬͨ͜ͱ
εέʔϧΞοϓͰ͖ΔΑ͏ʹ͓ͯ͘͠ • Elastic Beanstalk
εέʔϧΞοϓͰ͖ΔΑ͏ʹ͓ͯ͘͠ • Amazon Aurora • RDS for MySQL͔ΒҠߦͨ͠ • ϑΣΠϧΦʔόʔػೳΛ͏͜ͱͰɺΠϯελϯελΠϓ
ͷมߋ࣌ͷμϯλΠϜ͕5ඵఔʹ • ॻ͖ࠐΈIOPS͔Βͷ։์
DBͷઃఆΛݟ͢ • DB ͷ Pool Puma ͷ Thread ɺWorker
ద͔ • DB ͷ Pool -> Puma ͷεϨου • Puma ͷ Worker -> CPUͷίΞ • Puma ͷ Thread -> CPU༻ͱ૬ஊ
࠷৽ͷΠϯελϯελΠϓΛ͏ ໊લ W$16 3". $16ΫϨδοτ࣌ؒ ྉۚ࣌ؒ UTNBMM
64% UTNBMM 64% • ίεύ͕ྑ͍ • Puma ͷ Worker Λ 2 ʹͰ͖Δ -> 2ഒͷεϨου • ͨͩ͠ɺAWSଆͰϦιʔε͕Γͳ͘ͳΔϦεΫ͕͋Δ
WebαʔόΛཱͯ·͘Ε͍͍͍ͬͯ͏Ͱͳ͍ • db.r4.16xlargeͷ߹ • 32 Threads x 2 Workers •
1͋ͨΓ 64 Threads • 6000 / 64 = 93.75 • 92͙Β͍͕ݶքʂ
ͪΌΜͱਓΛೖΕΔ • 1ਓͩͱӡ༻ਏ͍ • 2ਓ͍Εɺਏ͍͜ͱʹɺتͼ2ഒʹ • ͓ۚΛՔ͙ • Λ্͛Δ
ίϚʔγϟϧ • We are hiring!!! - Ұॹʹಇؒ͘Λืूதʂ ձһສਓಥഁʂ ࠃ/PͷΧδϡΞϧΪϑταʔϏε