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PayPayでのAWS活用事例について
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PayPay
July 22, 2020
Technology
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PayPayでのAWS活用事例について
Speaker: Tomoki Nishinaka
PayPay
July 22, 2020
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Transcript
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
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
アジェンダ 1. ay ayについて 2. 現在 ay ay インフラ 3.
今後 ay ay インフラ 4. 最後に
ay ayについて
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
日本 o.1 決済サービス
現在 ay ay インフラ
インフラ概要
インフラ(Application&Contents)
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
インフラ(App essaging)
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
インフラ( ogging)
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
インフラ(Data tore)
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
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
インフラ(Data ake)
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
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)
今後 ay ay インフラ
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/
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
最後に
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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
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採用ページ こちらから
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