Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
段階的なシステムリプレースを実現するデータ同期技術
Search
Sponsored
·
Your Podcast. Everywhere. Effortlessly.
Share. Educate. Inspire. Entertain. You do you. We'll handle the rest.
→
s2terminal
September 13, 2019
Technology
180
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
段階的なシステムリプレースを実現するデータ同期技術
s2terminal
September 13, 2019
More Decks by s2terminal
See All by s2terminal
TypeScriptでJupyter
s2terminal
0
120
AIをWebアプリに実装するための便利なPythonライブラリ
s2terminal
0
640
NiceGUI is Nice
s2terminal
0
840
1年でモダンなフロントエンドに追いついた話 2019-08-22 Mix Leap Joint #26
s2terminal
0
50
20190706 BCU30 事業を変えるシステムリプレース
s2terminal
0
70
Cognitive Complexity でコードの複雑さを定量的に計測しよう
s2terminal
2
190
MySQLオンラインマイグレーションツールgh-ostで深夜メンテナンスを無くした話
s2terminal
0
74
Microsoft Azureで 女子力を生成する
s2terminal
0
69
かんたん機械学習はじめの1歩AzureMachineLearningでTweetをレコメンド
s2terminal
0
60
Other Decks in Technology
See All in Technology
「気づいたら仕事が終わっている」バクラクAIエージェント本番運用の裏側 / layerx-bakuraku-aie2026
yuya4
18
10k
サプライチェーンセキュリティの空白地帯 - 信頼できる”依存性”の未来を考える
rung
PRO
2
700
製造業のクラウド活用最適解〜AI,DXを加速するデータ基盤の作り方〜
hamadakoji
0
370
noUncheckedIndexedAccess、3時間、1万円。 / noUncheckedIndexedAccess, 3 Hours, 10,000 JPY.
kaonavi
1
300
Amazon Bedrock AgentCore ワークショップ JAWS UG TOHOKU / amazon-bedrock-agentcore-workshop-jawsug-tohoku-2026
gawa
8
260
Platform Engineering as a Product: Criteria for Improvement and Multi-Tenant Design
kumorn5s
0
500
電子辞書Brainをネットに繋げてみた(自力編)
raspython3
0
480
Agentic Web
dynamis
1
130
AI Engineering Summit Tokyo 2026 AIの前に、やることがある 〜医療データ企業の4フェーズ〜
dtaniwaki
0
1.8k
コードレビューを制するチームがソフトウェアデリバリーのフローを制す / Beyond Code Review: Distributing Its Responsibilities Across the SDLC
mtx2s
4
1.1k
Databricks における 生成AIガバナンスの実践
taka_aki
1
310
美味しいスイスチーズを作ろう🧀🐭
taigamikami
1
240
Featured
See All Featured
The State of eCommerce SEO: How to Win in Today's Products SERPs - #SEOweek
aleyda
2
11k
Dominate Local Search Results - an insider guide to GBP, reviews, and Local SEO
greggifford
PRO
0
190
Exploring anti-patterns in Rails
aemeredith
3
390
Navigating Weather and Climate Data
rabernat
0
210
Helping Users Find Their Own Way: Creating Modern Search Experiences
danielanewman
31
3.2k
SEO in 2025: How to Prepare for the Future of Search
ipullrank
3
3.5k
The SEO identity crisis: Don't let AI make you average
varn
0
480
Large-scale JavaScript Application Architecture
addyosmani
515
110k
Building AI with AI
inesmontani
PRO
1
1.1k
I Don’t Have Time: Getting Over the Fear to Launch Your Podcast
jcasabona
34
2.8k
Code Reviewing Like a Champion
maltzj
528
40k
Ethics towards AI in product and experience design
skipperchong
2
300
Transcript
段階的なシステムリプレースを実現するデータ同期技術 Ateam Tech Meetup Vol.9 株式会社エイチームフィナジー テクニカルソリューション部 R&Dチーム 鈴⽊就⽃ GitHub
@s2terminal Twitter @suzukiterminal Qiita @suzuki_sh
© 2018 Ateam Inc. 今回お話する対象サービス ◧ ⾦融メディア事業の中のいちWebメディア ◧ 2013年12⽉(約 5
年半前)ローンチ ◧ グループ最⼤規模の売上に成⻑ 図: エイチームグループ ライフスタイルサポート事業の売上規模推移
© 2018 Ateam Inc. 3 画像の出典: https://unsplash.com/photos/O2MdroNurVw 運⽤を続けるうちに、システムが肥⼤化・複雑化 Webサイト上のコンテンツの ”正確な”
管理・更新が 問題となっていった
© 2018 Ateam Inc. 4 画像の出典: https://pixabay.com/images/id-1743963/ 複雑化した旧システムを刷新し 新しいシステムへ段階的な リプレースを実現したい
社内向け管理画⾯とお客様向けのページでは 失敗時のリスクの重さが異なる ページによっても広告出稿の 影響度の⼤⼩がある
© 2018 Ateam Inc. 5 システムリプレースの前提条件 新システムを機能毎に⼤きく3つのTier(段階)に分け Tier内でもURL毎に影響度の⼤⼩で分割し、段階的にリプレースした。 旧システムはPHPで動いているが、新システムには 社内に技術的な資産の多いRuby
on Railsへのリプレースを選択。 当然、RubyとPHPでは技術的に互換性は無いが、同時に稼働させる必要がある。 影響度の低い箇所から、段階的に移⾏したい そのため、移⾏期間中は 新旧の両システムを同時に稼働させたい
© 2018 Ateam Inc. 6 リプレースの構成概要と データ同期 画像の出典: https://pixabay.com/images/id-3246116/
© 2018 Ateam Inc. 7 データを同期させる必要 ユーザ向け ページ 社員向け 管理画⾯
旧システム MySQL データベース リプレース前の状態
© 2018 Ateam Inc. 8 データを同期させる必要 ユーザ向け ページ 社員向け 管理画⾯
MySQL データベース 旧システム ユーザ向け ページ 社員向け 管理画⾯ 新システム データ同期 MySQL データベース
© 2018 Ateam Inc. 9 新システムへのリプレース後の各データの扱い マスタデータ トランザクションデータ 旧システム Readのみ
Read/Write両⽅可能 新システム Read/Write両⽅可能 扱わない 今回のタイミングではマスタデータのみをリプレースし、 顧客申込情報などのトランザクションデータは まだ新システムでは取り扱わない事にした。 ■今回のプロジェクトの⽬的はマスタデータの取り扱いの課題からであり、 トランザクションデータを扱うシステムのリプレースは必須ではなかった ■移⾏先のシステムの仕様上、両者はシステム的に分離可能だった
© 2018 Ateam Inc. 10 データを同期させる必要 マスタデータのみを新システムに持っていくと決めたが 依然として、新システムと旧システムとを同時に稼働させ、 段階的にリプレースする必要がある。 新旧システム間のDBスキーマの形式は、似ているものの
完全⼀致するわけではない。 段階的なリプレースを実現するには、新旧の異なるシステムで 同⼀のマスタデータを参照できるようにする必要がある。
© 2018 Ateam Inc. 11 データ同期を実現した 3つの技術 画像の出典: https://pixta.jp/photo/46119614
© 2018 Ateam Inc. 12 データ同期の技術 ユーザ向け ページ 社員向け 管理画⾯
データベース 旧システム ユーザ向け ページ 社員向け 管理画⾯ データベース 新システム ②継続的な変更反映 ①初期移⾏ ③変換
© 2018 Ateam Inc. 13 1: 旧システム→新システムへの初期データの移⾏ 旧システムのデータを新システム⽤に変換する スクリプトを開発 •
新システムをリリースする時に、1度だけ実⾏。 • 新システム側のモデルクラスとして扱うため、 新システム側にRubyプログラムとして実装。 • プログラムの中⾝は、旧システムのデータをSQLで取得し 新システム側のデータモデルとして保存するもの。
© 2018 Ateam Inc. 14 2: 新システム→旧システムへと継続的にデータの変更を反映 • MySQL Replicationを使って
新システムから旧システムにデータを複製。 • Replicationは枯れた仕組みであり、運⽤も⽐較的低コスト • 今回発⽣する変更は社員向け管理画⾯のマスタデータ操作のみのため、 データ同期の反映は⾮同期でOK。 数秒のレプリケーション遅延は許容範囲だった。 • 別途データの変換を⾏う必要がある 開発当初の案としては、EmbulkやRubyのスクリプトを書いて 定期的にバッチ処理を動かすことで、新システムから旧システムへ データを変換しながら転送することを考えていた。 運⽤におけるコストの⾼さ(整合性の保証やリトライなど)が懸念で、やめた。
© 2018 Ateam Inc. 15 3: 旧システムで利⽤できるスキーマに変換 • MySQL Viewを使い、新システムのデータを
旧システムのスキーマに沿うように変換した。 • MySQL Replicationは同⼀データをそのまま複製するだけなので、 そのままのデータを旧システム上では使えない。 • 基本的に、新システムの機能は旧システムの上位互換となっていたため 旧システムのデータは新システムのデータのみを使って表現できた。 • 不⾜した部分は専⽤のテーブルを作るか、簡単なCASE⽂で対処 • Replicationで作られたテーブルを参照するViewを作り、 RENAME TABLEで新旧のテーブル名を差し替える事で 旧システムの参照データを新システムの物にリプレース。
© 2018 Ateam Inc. 16 データ同期の技術 データベース 旧システム データベース 新システム
②継続的な変更反映 ①初期移⾏ ③変換 新旧システム間でのデータ同期が実現
© 2018 Ateam Inc. 17 Amazon Aurora MySQLでの レプリケーションを利⽤した データ同期
画像の出典: https://pixta.jp/illustration/50017474
© 2018 Ateam Inc. 18 Amazon Aurora MySQLにおけるレプリケーションの利⽤ 今回のサービスは、DBにAmazon Aurora
MySQLを利⽤ Auroraにbinlogベースのレプリケーションを⼿動で構築 AWS側にもフルマネージドのレプリケーション機能は存在しているが、 インスタンス毎の完全なレプリカ作成しかできない。 今回は、旧システムのデータベースインスタンス内に 新システムのテーブルを共存させる必要があったため、binlogで⼿動構築。 Amazon Aurora MySQL とは AWSで提供されている、MySQLと互換性のあるマネージドのRDBMS パフォーマンス、セキュリティ、可⽤性の⾼さが特徴
© 2018 Ateam Inc. 19 Amazon Aurora MySQLにおけるレプリケーションの利⽤ Amazon Aurora
MySQLは、binlogを利⽤した ⼿動でのレプリケーション構築にも対応している。 外部のMySQLデータベースへデータを複製するための⼿段として、 AWS公式ドキュメントにも⼿順が紹介されている。 https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/Aur oraMySQL.Replication.MySQL.html 通常のMySQLでは「CHANGE MASTER TO」などのコマンドを使うところが AWS専⽤のコマンドに置き換えられている箇所があるため、要確認。
© 2018 Ateam Inc. 20 Amazon Aurora MySQLにおけるレプリケーションの利⽤ AWS CloudWatchでのレプリケーション遅延の監視
CloudWatchの「AuroraBinlogReplicaLag」というメトリクスで レプリケーション遅延 (いわゆる Seconds_Behind_Master) が、 CloudWatch上で計測できる。 似た名称の「AuroraReplicaLag」というメトリクスがあるが これはAWSのフルマネージド機能で作られたレプリカの話であり、 binlogベースのレプリケーション遅延ではない点に注意。
© 2018 Ateam Inc. 21 初期移⾏スクリプトと、MySQLのReplication・Viewを使い 新システムのマスタデータを、旧システムでも利⽤可能に。 このデータ同期により、同⼀のマスタデータを取り扱う 新システムへの段階的な移⾏が実現した。 管理画⾯やユーザ向けページを影響度毎に切り分け
部分的に旧システムを稼働させたまま、 新システムに移⾏できた。 まとめ 画像の出典: https://unsplash.com/photos/ckfkPwCEMNs
© 2018 Ateam Inc. 22 Links • 事業を変えるシステムリプレース • https://logmi.jp/tech/articles/321808
• 今回のリプレースについての、別の場所での発表資料です。 • 「なぜリプレースをしたか」「なぜRubyを選んだか」等についてはこちらを参照ください。 • 画像の出典 • https://unsplash.com/photos/O2MdroNurVw • https://unsplash.com/photos/ckfkPwCEMNs • https://pixabay.com/images/id-1743963/ • https://pixabay.com/images/id-3246116/ • https://pixta.jp/photo/46119614 • https://pixta.jp/illustration/50017474
「みんなで幸せになれる会社にすること」 「今から100年続く会社にすること」