Cloud Run に憧れて Google Cloud を推進している話 / CX事業本部で使われている技術

【6/16（金）沖縄】クラスメソッドの最新開発ノウハウを学ぶ勉強会 エンジニア編 で発表した資料です。

https://connpass.com/event/286059

Transcript

1. Cloud Run に憧れて
 Google Cloud を推進している話
 2023/6/16
 CX事業本部Delivery部サーバーサイドチーム 田中孝明

2. 2 • CX事業本部 Delivery部 サーバーサイドチーム・チームマネージャー
 • 福岡オフィス所属
 • 2023 Japan AWS All AWS Certifications Engineers
 • 2022 APN ALL AWS Certifications Engineer
 • 2021 APN AWS Top Engineer
 • Google Cloud Partner Top Engineer 2023
 • サウナ・スパ プロフェッショナル
 田中 孝明 (Takaaki TANAKA) こーめい

3. 3 注意事項 前提 • CX事業本部は AWS を主軸に使う方針です • マルチクラウドを推奨する内容ではないです • 個人の見解です • 実運用していないものが含まれています
4. 4 この登壇に関するモチベーション https://cloud.google.com/blog/topics/hybrid-cloud/the-career-benef its-of-multicloud-fluency?hl=en
5. 5 複数のクラウドでスキルを構築するケース 他のクラウドを学ぶモチベーション • クラウドの共通言語を学ぶことで、他のクラウドを学ぶときの学 習時間を短縮する • プライマリクラウドを深く掘り下げた上で、セカンダリクラウドを学 ぶ • 裏側の技術を学ぶのが面白い
6. 6 Google Cloud を学ぶモチベーション 裏側を支える技術が面白い • Borg: クラスタマネージャ • Maglev: ロードバランサー • Slicer: オートスケール • Jupiter: データセンターのネットワーク • GFS: クラスタレベルのファイルシステム
7. 7 ソリューションデザインパターン これの時はこう • ユースケースごとに、よく 使われるアーキテクチャ が取り上げられている • SAP / 医療 / ゲーム(FPS / MMO) https://www.gc-solution-design-pattern.jp/
8. 8 二刀流エンジニアを目指す方向けの資料 二刀流エンジニア • 他のクラウド (AWS / Azure) との 違いが赤裸々に公開されている • インフラ編・データベース編は必 見 https://cloudonair.withgoogle.com/events/jump-start-22/resources
9. 9 Google Cloud Partner Top Engineer について https://cloud.google.com/blog/ja/topics/partners/partner-top-engineer-2023-award-winners
10. 10 Google Cloud Partner Top Engineer を目指そう https://cloud.google.com/blog/ja/topics/partners/partner-top-engineer-2023-award-winners ※来年もあるかはわからないので 注意
11. 11 話す内容 話す内容 • Cloud Run について • 第 2 世代について • CPU ブーストについて • Google Cloud の社内事情（オフレコ）
12. 12 Cloud Run について
13. 13 Cloud Run の概要 サーバーレスコンテナ実行環境 • コンテナを秒単位でデプロイできるフルマネージド のサーバーレスコンピューティングプラットフォー ム • HTTPリクエストを受け取るとコンテナを起動して実 行し、リクエストが完了するとコンテナを停止する （起動数の設定による） • Cloud Functions のバックエンドにも採用されてい る
14. 14 Cloud Run の事例 https://classmethod.jp/cases/zenn/
15. 15 Cloud Run の事例 https://classmethod.jp/cases/zenn/
16. 16 Zenn の Google Cloud Japan ブログ https://zenn.dev/p/google_cloud_jp
17. 17 Cloud Run はどうやって使うの 簡単にデプロイ • Github と Cloud Build を連携し、コンテナ イメージをビルド • ビルドしたコンテナイメージを Artifact Registry に配置 • コンテナイメージを指定してデプロイ
18. 18 Cloud Run はどうやって使うの 簡単にデプロイ • Github と Cloud Build を連携し、コンテナ イメージをビルド • ビルドしたコンテナイメージを Artifact Registry に配置 • コンテナイメージを指定してデプロイ
19. 19 Cloud Run はどうやって使うの 簡単にデプロイ
20. 20 Cloud Run のオプション 柔軟なオプション • 最小インスタンス数を調整することで、必要なと きに起動、スケールさせるような設定が柔軟にで きる • AlwaysCPU などで常にCPUを割り当てることで、 起動時間を改善する
21. 21 第 2 世代 について
22. 22 Cloud Run 第 2 世代 Linux の完全互換性を実現 • ついにGA • さまざまなパフォーマンス改善（CPU・ネットワーク） • サービスとジョブの使い分けることでアプリケーションにバリエー ションを持たせることが可能に • 最大起動時間増加 • Eventarc に対応しているサービスと連携
23. 23 Cloud Run 第 2 世代 Cloud Run Jobs • スクリプト、バッチなどのスケジュールジョブ向け • 1 Job = N Task / 1 Task = 1 Container Instance
24. 24 Cloud Run 第 2 世代 Cloud Run Jobs の使い分け • 1つの Task を実行 • 複数の Task を直列に実行 • 複数の Task を並列に実行
25. 25 CPU ブースト について
26. 26 公式ブログ Start up CPU boost (Preview) • Cloud Run / Cloud Functions 第二世代向け https://cloud.google.com/blog/ja/products/serverless/ann ouncing-startup-cpu-boost-for-cloud-run--cloud-functions
27. 27 CPUブースト Start up CPU boost (Preview) • Cloud Run / Cloud Functions 第二世代向け • コールドスタート時間を短縮し、より迅速にリクエストを処理でき るようになる • 詳しい挙動については調べきれてないです
28. 28 CPUブースト 起動時のCPUブースト • 起動時により多くのCPUがコンテナに動的に割り当てられる • Java (SpringBoot / GraalVM) でより大きな高速化がみられる
29. 29 CPUブースト Cloud Run 第 2 世代 • コマンドライン or コンソール画面から有効化 • Cloud Functions 第2 世代 • デフォルトで有効
30. 30 CPUブースト CPUブーストなし CPUブーストあり • デフォルトで有効
31. 31 検証記事 Start up CPU boost (Preview) • Cloud Run / Cloud Functions 第二世代向け • • 広い門の下には、この男のほかに誰もいない。 https://zenn.dev/cloud_ace/articles/bd95501cb0cd3f
32. 32 Google Cloud の社内事情
33. 33 Google Cloud について 問い合わせがはいってくるようになってきた • アライアンス統括部がリセールを担当 • 来期からは Google Cloud のソリューションアーキテ クトの採用にも力を入れる • DA事業本部で BigQuery ガンガン利用している • DA事業本部でアプリ寄りの案件の相談もあり • CX事業本部では細々とやってますが、AWS やり尽 くした人の次の選択肢に是非候補に入れて欲しい
35. 35 ここで一息
36. CX事業本部で使われている技術
 2023/6/16
 CX事業本部Delivery部サーバーサイドチーム 田中孝明

37. 37 前提 CX事業本部で使われている技術についてお話しします • 日吉さんがしゃべった内容と重複するところもあります • ツッコミ、ガヤ大歓迎！
38. 38 話す内容 話す内容 • AWS アーキテクチャ • 言語 • フレームワーク / ライブラリ • IaC • CI/CD • 認証認可 • プロジェクト管理、支援ツール • AI系サービス
39. 39 AWS アーキテクチャ • サーバーレスアーキテクチャーが採用されている案件が多い ◦ API Gateway + AWS Lambda + Amazon DynamoDB ◦ API Gateway + AWS Lambda + Amazon Aurora (RDS Proxy) ◦ AWS IoT を採用する案件で利用実績多し • AWS Fargate on ECS + Amazon Aurora • Amazon EKS を使っている案件もあるがレアケース
40. 40 言語 • TypeScript の利用割合が多い ◦ CDK の影響から採用される傾向あり ◦ 次点で JavaScript • Python、Golang、Java、Scala、Ruby も案件によって使われている • モバイルは Swift / Kotlin 、Flutter も採用実績あり • Rust を実証実験しているプロジェクトもある • 言語選定は慎重に行っています
41. 41 フレームワーク / ライブラリ • フロントエンドは React が多い • Fastify (TypeScript) • TypeORM (TypeScript) • モバイルの宣言的UIでは SwiftUI が採用されている ◦ 既存の UIKit と共存が多い ◦ Jetpack Compose は情報なし • Play! framework 2.8 (Scala) • Spring Boot
42. 42 フレームワーク / ライブラリ • Unitテスト時のMock ◦ localstack ◦ moto ◦ dynalite ▪ jest-dynalite • vitest 用のプラグインを作ったメンバーも ◦ vitest-environment-dynalite
43. 43 フレームワーク / ライブラリ
44. 44 IaC • CDK (TypeScript) が大勢力 • Terraform (Google Cloudを利用している案件で多い) • CloudFormation (AWS SAM) • 一部では Serverless framework も採用されている
45. 45 CI/CD • GitHub Actions ◦ ほぼ主流 • CodePipeline • GitLab Runner • CircleCI ◦ 新規で採用するのは減ってきている • Bitrise • Autify を採用していた案件もあり
46. 46 認証認可 • Auth0 の採用実績が多い • LINEに関してはこの後、城岸さんがしゃ べってくれるはず・・・
47. 47 プロジェクト管理、支援ツール • GitHub / Gitlab / Code Commit • Zenhub • Trello / Pivotal tracker を使っているところも • Backlog • デザインは Figma が主流になりつつある • Notion / miro • スクラム開発
48. 48 AIサービス • Github Copilot ◦ 一部の案件では採用に向けて顧客と調整中