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PayPayでのAWS活用事例について

 PayPayでのAWS活用事例について

Speaker: Tomoki Nishinaka

PayPay

July 22, 2020
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Transcript

  1. 
 ay ayで AW 活用事例について
 Z Z ×一休× ay ay

    AW ight 
 
 株式会社 チーム 西中 智樹

  2. 自己紹介
 西中 智樹 ( omoki ishinaka)
 
 2018年12月より ay ay


    現在、 latformチーム所属
 
 好きなAW サービス: E 
 
 
 
 @_tomoki_n Tomoki-n
  3. 日本 o.1 決済サービス
 支払い
 • オフライン決済
 • オンライン決済/ミニアプリ 
 •

    2 と請求書 支払い 
 ay ayモールミニアプリ 
 近く お店
 • ay ayが利用できるお店が地図一覧 で分かる
 
 お知らせ
 ay ayピックアップ
 • 事前注文テイクアウトサービス 
 ay ayボーナス運用 
 • ay ayボーナスで擬似運 用体験ができる
 
 タクシーを予約する
 • DiDi ミニアプリ
 
 そ 他多数
 ay ayフリマミニアプリ 
 ※2020年1月16日 ICT総研調べ「 QRコード決済 利用可能店舗数に関する調査」より
  4. インフラ(Application&Contents)
 • ubernetes
 ◦ opsを利用して、構築している
 ◦ aster及びWorker odeを3AZに跨がり配置
 ◦ ava利用が多いため、

    系 インスタンスファミリーを利用
 ◦ 本番環境で2500 odを運用
 ◦ 定期的なバージョンアップに課題
 • ecurity
 ◦ AW WAF
 ▪ SQLインジェクションやXSSなどからアプリを守るファイアウォール • ALBにインテグレートして利用している で、ボトルネック 心配がない ◦ AW hield
 ▪ DDo 攻撃から 保護 
 • コンテンツ配信
 ◦ 3 + CloudFrontを利用
 ▪ ay ayドメインで配信できるように設定 

  5. インフラ(App essaging)
 • afka
 ◦ App間通信・ og用 メッセージキューとして利用
 ◦ Ansibleを利用して構築


    ◦ 3AZに跨がりBrokerとZookeeperを配置し、メッセージも同様に保持
 
 • Amazon 
 ◦ マネージド型 メッセージキュー
 ◦ スケールアウトを管理する必要がない

  6. インフラ( ogging)
 • ay ayで ログ管理
 ◦ Elastic earchにログを保管
 ◦

    ibanaを使って可視化
 ◦ ログ 保持するためにデータノードを追加する必要がある
 ▪ 1年前まで3ヶ月分保持できたが増強して現在 1ヶ月分になっている
 • ログ 書き込みフロー
  7. インフラ(Data tore)
 • Aurora y 
 ◦ 新規サービスを立ち上げ際 、基本的にAuroraを利用
 ◦

    本番環境で aster/ lave構成で40クラスター利用
 ◦ 全て DB 、 saka region DBにレプリケーションを張って、バックアップ
 ◦ 障害発生時 自動フェイルオーバーが可能
 ◦ マルチ AZ インスタンス配置が容易
 ◦ y 互換で利用可能
 
 • Elasticache for edis
 ◦ ミリ秒応答が必要なサービスで利用
 ◦ クラスターモードでマルチAZ構成で複数シャード
 ◦ 障害発生時 自動フェイルオーバーが可能

  8. インフラ(Data tore)
 • DynamoDB
 ◦ 一部サービスで利用を開始
 ◦ 環境構築・運用管理 手間が少ない
 ◦

    利用しているサービス 、常時高トラフィックで ないため、コスト削減が可能
 
 • iDB
 ◦ 決済トランザクション 増加に対応するために導入
 ◦ 水平方向 拡張性、クラウドネイティブ、高可用性など 特徴を持つDB
 ◦ y 互換で利用可能
 ◦ E 版とEC2版 2種類を運用
 

  9. インフラ(Data ake)
 • ay ayで データ基盤
 ◦ 様々なデータをDB等から抽出し、可視化する
 ◦ DB,

    afka, F , 3等をデータソースとすることが可能
 ◦ E 上で定期的に parkを利用してバッチ処理
 ◦ Big uery上にデータを保管、Data tudioで可視化
 
 
 • データ処理フロー

  10. インフラ管理
 • erraform
 ◦ 全て 環境を erraformを利用して構築 
 ◦ 安全かつ効率的に管理するために、インフラ

    状態をコードで定義 
 ▪ G 操作をすることなく、インフラ構成を変更できる 
 ▪ インフラ バージョン管理・共有・再利用が可能 
 ▪ コード確認 ため、レビューも容易 
 ▪ コード化する手間が発生 
 ▪ 一度始めたら、G 操作 ご法度(緊急的に必要な場合 、コードを修正する必要あり) 

  11. ubernetes E 移行
 • フルマネージド型 ubernetes サービス
 ◦ C /CDや

    iDBで一部運用を始めている
 ◦ aster ode管理をしなくても良い
 ◦ 及び関連コンポーネント 依存関係 検証 手間がない
 ◦ 出た かり 最新バージョンがすぐに使えない
 ◦ 開発環境などからスタート予定
 https://aws.amazon.com/jp/eks/
  12. Elasticsearchで ltraWarm利用
 • ログ保持期間 拡大とコスト削減
 ◦ データを保持する量に比例して、Data nodeを増やす必要があった
 ◦ 新しいストレージ階層を作成


    
 
 ◦ ログ保持期間が1ヶ月から3ヶ月に拡大
 ◦ コスト 3~4割削減が見込める
 https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/retain-more-for-less-with-ultrawarm-for-amazon-elasticsearch-service/ 導入後
  13. We are hiring!
 20カ国以上から集まった200名以上 メンバー
 • フロントエンドエンジニア • バックエンドエンジニア •

    Androidエンジニア • iOS エンジニア • QA Engineer • Data Engineer • SRE / Platform • Product Security Engineer • QA マニュアルテスト マネージャー • DBA • エンタープライズシステム開発PM/PMO • 不正対策エンジニア • セキュリティエンジニア • 業務推進エンジニア • プロダクトデザイナー