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
JDDUG#15 DataDogで行うバッチ改善
Search
Sponsored
·
SiteGround - Reliable hosting with speed, security, and support you can count on.
→
Nealle
February 18, 2026
Technology
150
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
JDDUG#15 DataDogで行うバッチ改善
Japan Datadog User Group Meetup#15@東京 での登壇資料です。
https://datadog-jp.connpass.com/event/378380/
Nealle
February 18, 2026
More Decks by Nealle
See All by Nealle
Running Kotlin + Quarkus with Lambda
nealle
1
470
ASTを使って影響範囲を特定する
nealle
0
220
AWSとGitHub Actionsの責任境界と 組織で安全に使用する取り組み
nealle
2
420
Claude Codeによるデータ分析の民主化とそれを支えるデータ基盤
nealle
1
190
Product Engineering Conference 2026の ご案内
nealle
0
420
AllCompanyDeck_old.pdf
nealle
0
160
職種の境界を染み出しあう品質保証 - PdEがテストへ、QAが上流へ、AIとともに
nealle
0
290
どうして今サーバーサイドKotlinを選択したのか
nealle
0
400
電話を武器に変える Amazon Connect 活用の全貌
nealle
0
7.2k
Other Decks in Technology
See All in Technology
Benchmarking Disaggregated Serving on vLLM + Dynamo with a Real Coding-Agent Workload
nttcom
0
120
Classmethod Company Deck
satoshi7
0
160
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
7
5.9k
ハードウェアコンペでもAI駆動開発が進んでいる話
iotengineer22
1
710
AI時代のPRレビューにどう向き合うか?
kairim0
1
220
AI 時代の Azure エンジニアリング ~ 私たちは何を磨き、何を任せるのか ~
chack411
1
610
AI時代だからこそ推したい!Gitコマンド再入門
munakata
0
180
会社説明資料
persolserverworks
0
9.7k
DevelopersIO 2026 知識の地図を描く ─ オントロジーとは何か?
ishikawa_satoru
1
1.5k
契約書画像からの情報抽出に特化した視覚接地モデルを育てる話
sansantech
PRO
1
180
不可逆な意思決定を避けながら10億超の顧客データを AI Ready にするデータ基盤設計
baseballyama
1
310
AI時代に必要な脅威モデリング― 変化の速度に負けない理解とリスク判断
masakane55
5
1.3k
Featured
See All Featured
Accessibility Awareness
sabderemane
1
250
Why Our Code Smells
bkeepers
PRO
340
58k
Tell your own story through comics
letsgokoyo
1
1.1k
Jess Joyce - The Pitfalls of Following Frameworks
techseoconnect
PRO
1
440
Navigating the Design Leadership Dip - Product Design Week Design Leaders+ Conference 2024
apolaine
2
470
Bioeconomy Workshop: Dr. Julius Ecuru, Opportunities for a Bioeconomy in West Africa
akademiya2063
PRO
1
410
VelocityConf: Rendering Performance Case Studies
addyosmani
331
25k
30 Presentation Tips
portentint
PRO
1
430
Large-scale JavaScript Application Architecture
addyosmani
516
110k
Odyssey Design
rkendrick25
PRO
2
870
Impact Scores and Hybrid Strategies: The future of link building
tamaranovitovic
0
460
Have SEOs Ruined the Internet? - User Awareness of SEO in 2025
akashhashmi
0
520
Transcript
CONFIDENTIAL 2026.02.18 NEALLE DataDogで行うバッチ監視改善 〜意図しないコスト増の落とし穴も添えて〜 1
CONFIDENTIAL 2 氏名 所属 経歴 大木 建人 / Kento Ohgi
株式会社ニーリー プロダクト統括本部 プラットフォームエンジニアリングG SRE / プラットフォームエンジニアリング 趣味 スノーボード🏂 この前初めて旭岳🏔行ってまいりました 2018-2020 大学で強化学習の研究 & インターンでAWSにハマる 2020-2023 新卒で合同会社DMM.comへ入社 SRE 2023- 株式会社ニーリー SRE 自己紹介 @2357gi @2357gi
CONFIDENTIAL 会社・プロダクト紹介 NEALLE 1|会社概要 3
CONFIDENTIAL 4 事業・プロダクト紹介 BtoBtoCのVertical SaaS「Park Direct」を運営
CONFIDENTIAL 生成AI、してますか? NEALLE 1|会社概要 1|前置き 5
CONFIDENTIAL が、AI活用の話は 今回はしません! AIをやっていく上での “土台”の話をします
NEALLE 1|会社概要 1|前置き 6
CONFIDENTIAL システムの悪化を検知した時のシナリオ 1|前置き 7 調査 計画 実装 本番確認
CONFIDENTIAL システムの悪化を検知した時のシナリオ ちょっと前まで 1|前置き 8 調査 計画 実装
本番確認 AIに委譲することが可能!
CONFIDENTIAL システムの悪化を検知した時のシナリオ 昨今 1|前置き 9 調査 計画 実装 本番確認
AIに委譲することが (技術的には) 可能!
CONFIDENTIAL 1|前置き 10 AIに委譲することが (技術的には) 可能! AIが自律的にメトリクスを収集する必要がある AIが読める場所に、
適切にメトリクスを集約する必要がある
CONFIDENTIAL 1|前置き 11 AIに委譲することが (技術的には) 可能! AIが自律的にメトリクスを収集する必要がある AIが読める場所に、
適切にメトリクスを集約する必要がある AIが読める場所 =
CONFIDENTIAL AI時代には、よりメトリクスを 正しく集約する必要がある NEALLE 1|会社概要 1|前置き 12
CONFIDENTIAL 2026.02.18 NEALLE DataDogで行うバッチ監視改善 〜意図しないコスト増の落とし穴も添えて〜 13
CONFIDENTIAL 2|構成の説明 14 よくある構成 歴史的背景により、単一のSFnで全てのバッチを管理している (EventBridgeによる呼び出し時にcommandを渡し、 ECS
Taskではそのコマンドを実行している)
CONFIDENTIAL 3|バッチ毎のインフラメトリクス取得 15 バッチ毎、個別に インフラメトリクスを取得したい DD_TAGSをオーバーライドし、バッチ名を渡す これにより、バッチ毎にインフラメトリクスが取得可能
🎉
CONFIDENTIAL 実行時間の取得 16 バッチ毎の実行時間も取りたい バッチ用のデコレータを定義し、以下をログに出力 ・バッチ名 ・実行結果
・実行時間 DataDogの Log PipelinesとGenerate Metricsを使用し、 バッチ毎の実行回数・時間・結果を抽出、メトリクス化! これにより、バッチの肝となるメトリクスも取れるように 🎉
CONFIDENTIAL 実行時間の取得 17 バッチ毎の実行時間も取りたい 実際の設定
CONFIDENTIAL 実際のダッシュボード 18
CONFIDENTIAL APMの導入 19 バッチへのAPM導入時にはサンプリングレートに注意 毎分実行などのバッチを100%で取りたくないが、 月一など実行頻度が低いバッチは取っておきたい
環境変数: DD_TRACE_SAMPLING_RULES を利用 実行頻度によって柔軟に設定できるように (terraformで管理しているので、EventBridgeのcron式によって自動的に設定)
CONFIDENTIAL APMの導入 20 バッチへのAPM導入時にはサンプリングレートに注意 terraformで管理しているので、EventBridgeのcron式によって自動的に設定
CONFIDENTIAL コスト増の落とし穴 21 しばらくした後、 NATGWのコスト急増 が発生 以下の2要因 ・datadog-agent をPublic
Repositoryから取得していた ・バッチのECS Task起動 & 停止が非常に多い そこで、ECR Pull Through Cacheを用いて ECR Private Repoにキャッシュすることに S3 VPC Endpointも経由してくれて、 無事コスト増を抑えることができた 🎉
CONFIDENTIAL 7|まとめ 22 AI時代だからこそ、テレメトリーの適切な収集 & 集約は大切 バッチもDataDogを利用して丸裸にできる
これを元に、AIに仕事を全部委譲しよう! 😁 まとめ ・Generate Metricsを利用し、ログからバッチ毎の実行時間を取得可能 ・APMはバッチ毎の実行回数に注意 ・ECR Pull Through Cacheを用いてコスト対策