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Service Monitoring Platformについて

Service Monitoring Platformについて

2025年9月30日に開催された中途採用向けバックエンドエンジニア採用説明会で投影したService Monitoring Platformについての紹介スライドです。

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Transcript

  1. © LY Corporation 白 尚祐 Baek Sangwoo グローバルプラットフォーム開発チーム リーダー 2

    2015 旧 LINE株式会社 入社 採用システム、資産管理システムを開発 2018 旧 LINE株式会社の 社内プラットフォーム 開発リード 2021 Service Monitoring Platform (LMP) 開発リード 2004 来日 WEB開発、Game開発
  2. © LY Corporation Internal Use Only 5 Service Monitoring Platformとは?

    サービスのユーザー制作コンテンツのモニタリング及びレビューのためのプラットフォーム。 LINEヤフーのサービス Service Monitoring Platform LINE Monitoring & Review LINE VOOM LINEオープ ンチャット Monitoring data Result Automatic Monitoring Manual Monitoring Over 40 Services
  3. © LY Corporation Internal Use Only 6 Service Monitoring Platformとは?

    沢山のサービスが利用していて、毎日大量のコンテンツをモニタリングしています。 •LINEヤフー株式会社の40以上のサービスが利用している • LINE VOOM • LINEオープンチャット • LINE公式アカウント • Commerce • Games •その他多数 • 日本、韓国、タイ、台湾などグローバルで利用 • 毎日 数千万件以上のコンテンツをモニタリング • その中手動モニタリングは1%程度 • 数百人以上のオペレーターが利用
  4. © LY Corporation Internal Use Only 8 Service Monitoring Platformとは?

    AI技術を利用し、よりスマートで正確なモニタリングを行っています。
  5. © LY Corporation Internal Use Only 9 Service Monitoring Platformとは?

    人手のみでの対応は難しく、技術で効率化しています。
  6. © LY Corporation Internal Use Only 11 開発体制&役割 開発チーム •

    運営サポート • 新機能開発&提案 • 企画案件の具現化 • 開発観点でのサービス改善 • バグや不具合対応 • サービス安定稼働 • システムモニタリング • システムモダナイズ • 負荷改善 • セキュリティ対応 企画チーム • 企画 • グローバル運営 運営チーム • 国内運営 開発、企画、運営、AIチームで密に連携しています。 AI開発チーム • AI 開発
  7. © LY Corporation Internal Use Only 12 チーム構成 多国籍のエンジニアが一緒に開発をしています。もちろん日本語でのコミュニケーションは可能です。 チーム構成

    • チームリーダー:1名 • プロジェクトマネージャー:1名 • サーバーサイドエンジニア:5名 国籍 • 韓国:3名 • イギリス:1名 • 日本:3名 拠点 • 東京:4名 • 福岡:3名
  8. © LY Corporation Internal Use Only 13 得られる経験 Service Monitoring

    Platform は LINEヤフー社内の重要なシステムである 社内システムなのでユーザーとの距離が近く、改善のサイクルが早い グローバルな環境での経験ができる 大規模かつ複雑性の高いシステムを扱う経験が得られる
  9. © LY Corporation Internal Use Only 14 技術スタック 大量のコンテンツをモニタリングするため、処理能力と、安定稼働を支える信頼性の両立を目指した技術スタック。 言語

    フレームワーク DB コンピューティング モニタリング CI / CD メッセージキュー ツール GitHub Enterprise / IntelliJ IDEA / Jira / Confluence / Slack / Miro Kafka GitHub Actions Prometheus / Grafana / その他社内ツール Kubernetes / Linux VM MySQL / Redis / OpenSearch Spring Boot Java / Kotlin
  10. © LY Corporation Internal Use Only 17 実例 1 Videoコンテンツのモニタリングをよりスマートに改善しました。AIを活用したMotion

    detectionを導入。 • 課題 • ストレージ費用が高くなってきている • オペレーターの負担が大きい • モニタリングの精度がいまいち • 考える • 必要なサムネイルだけがあると解決 • AIを利用しモーションの変化をキャッチ • 結果 • インフラコスト削減 • オペレーター負担削減 • モニタリング精度改善 N秒で1枚 変化に合わせて1枚
  11. © LY Corporation Internal Use Only 18 実例 2 VMをKubernetesにマイグレーションし、生産性と安定性を向上、インフラコスト削減までを実現。

    • 課題 • リリース作業で手間がかかる • インフラコストが高い • スケール調整が大変 • 人的ミスが起きやすい • 考える • 効率的なシステム管理のためKubernetes を導入 • 結果 • 課題の改善ができ、 新しいチャレンジへ進む状況が出来た
  12. © LY Corporation Internal Use Only 20 さらなる進化 AIへパラダイムシフト。モニタリング領域は AI

    活用がより効果的な領域。 開発効率化 モニタリングコスト削減