ABEMA の開発スピードと安定性を両立 ー Datadog と描く O11y 戦略

Datadog Live Tokyo 2025

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 1 ABEMA の開発スピードと安定性を両⽴ ー Datadog と描く O11y 戦略 Dec 16, Datadog Live Tokyo ⼭本 哲也 SRE, Development Headquarters, AbemaTV, Inc.
2. 1 ABEMA について 2 O11y 導⼊までの背景 3 O11y に対する意識改⾰と戦略 4 今後の O11y 戦略 Index
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 ⾃⼰紹介 ⼭本 哲也 SRE Development Headquarters, AbemaTV, Inc. 2021 年 株式会社 サイバーエージェント⼊社 / 株式会社 AbemaTV へ配属 クラウド基盤や監視基盤や CI/CD など基盤周り全般を担当。⼤規模イベントの負荷試 験やリージョン移設、新しいクラウドソリューションの導⼊などを担当。 2024 年からは Developer Productivity チームの⽴ち上げや Engineering Manager を兼 任しながら、 Observability 基盤の刷新‧構築にコミット。 現在は SRE チームとして ABEMA 全体の信頼性の向上をサポートしています。
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 4 1 ABEMA について
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 無料 すべてのひとが楽しめる ⽣中継 ライブならではの臨場感 同時性 ⽇本のイマを捉え流⾏をつくる 報道 常に新鮮なニュース 利便性 時間と場所からの開放
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 9 O11y 導⼊までの背景 2
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 トラフィック量 サービス特性 トラフィックスパイク
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 トラフィック量 サービス特性 ※1 : 2025 年実績 20 PB / ⽇※1 トラフィックスパイク
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 トラフィック量 サービス特性 20 PB / ⽇※1 4.5 Tbps +※2 ※1 : 2025 年実績 ※2 : 2022 年 6 ⽉実績 トラフィックスパイク
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 トラフィック量 トラフィックスパイク サービス特性 20 PB / ⽇※1 4.5 Tbps +※2 ※1 : 2025 年実績 ※2 : 2022 年 6 ⽉実績 数倍 ~ 数⼗倍
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 サービス特性 開発エンジニア 100+ マイクロサービス 300+
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 サービス特性 2018 年 2020 年 2023 年 ※ Promviz によるサービス間通信の可視化 システムは加速度的に複雑になっていく
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 サービス特性 2018 年 ※ Promviz によるサービス間通信の可視化 システムは加速度的に複雑になっていく 2020 年 2023 年 2025 年
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 サービス特性 1 ⽇ 50 ~ 100 回程度の本番環境へのデプロイ 100 回
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 ABEMA が抱えていた問題 開局から 8 年以上経過し、複雑化が進む
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 ABEMA が抱えていた問題 開局から 8 年以上経過し、複雑化が進む その結果、「どこから調べればいいのか」「どのサービスが原因なのか」が 判断が難しくなっている
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 ABEMA が抱えていた問題 開局から 8 年以上経過し、複雑化が進む その結果、「どこから調べればいいのか」「どのサービスが原因なのか」が 判断が難しくなっている ABEMA を⽀えるために このスピードや開発規模を維持する必要がある
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 ABEMA が抱えていた問題 オブザーバビリティの採⽤ 2 0 2 2 2 0 2 6 2 0 2 4 2 0 2 5 2 0 2 3 オブザーバビリティ領域への投資開始 ⾃前基盤での分散トレーシング ⾃前基盤での継続的プロファイリング
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 それぞれのシグナルが繋がっていなかった ABEMA が抱えていた問題 メトリクス トレース プロファイル ログ ログどこだっけ？ このメトリクスって何で上がってる？ どこがボトルネックになってる？
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 オブザーバビリティ戦略 1 オブザーバビリティを開発の主軸に置くための整備と戦略決定 これからの ABEMA のオブザーバビリティ戦略 2
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 24 3 O11y に対する意識改⾰と戦略
25. AbemaTV, Inc. All Rights Reserved
 組織に対する合意形成 オブザーバビリティ領域への予算確保
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 組織に対する合意形成 オブザーバビリティ領域への予算確保 今まで 絶対的予算
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 組織に対する合意形成 今まで 絶対的予算 今 相対的予算 オブザーバビリティ領域への予算確保
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 組織に対する合意形成 今まで 絶対的予算 今 相対的予算 7 % オブザーバビリティ領域への予算確保
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 オブザーバビリティの⺠主化 • 全てのシグナルが連携されていること • ⾒たい⼈が⾒たいときに⾒たいものを⾒れること Datadog に求めていたもの
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 オブザーバビリティの⺠主化 • 全てのシグナルが連携されていること • ⾒たい⼈が⾒たいときに⾒たいものを⾒れること Datadog に求めていたもの https://www.datadoghq.com/ja/dg/monitor/benefits
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 実際の導⼊までの課題 技術的課題 2 組織への説明責任 3 開発者インストール 1
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 • ⾃前のモニタリング基盤からの移設 • Datadog のベストプラクティス構成 • ABEMA のデータ量‧スパイクに耐えられるのか • コストは現実的な範囲に収まるのか 実際の導⼊までの課題 技術的課題 2 組織への説明責任 3 開発者インストール 1
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 実際の導⼊までの課題 技術的課題 2 組織への説明責任 3 開発者インストール 1 • 役員 ◦ 投資に対する費⽤対効果 • CTO / EM ◦ 組織的な課題を Datadog でどのように解決できるのか • 現場エンジニア ◦ Datadog の活⽤⽅法など
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 実際の導⼊までの課題 技術的課題 2 組織への説明責任 3 開発者インストール 1 • アーリーアダプター制度 • 勉強会 • 環境の整備
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 実際の導⼊までの課題 技術的課題 2 組織への説明責任 3 開発者インストール 1 • アーリーアダプター制度 • 勉強会 • 環境の整備 ➢ 現場エンジニアからの⽴候補 ➢ SRE との週次ミーティング ➢ Tips の共有や個別ハンズオン ➢ 新機能の優先的利⽤
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 実際の導⼊までの課題 技術的課題 2 組織への説明責任 3 開発者インストール 1 • アーリーアダプター制度 • 勉強会 • 環境の整備 ➢ Datadog 勉強会 & ハンズオン ➢ Datadog TEM プログラムの活⽤
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 実際の導⼊までの課題 技術的課題 2 組織への説明責任 3 開発者インストール 1 • アーリーアダプター制度 • 勉強会 • 環境の整備 ➢ ドキュメントの拡充 ➢ Slack で Tips & リリースの共有 ➢ MCP Server の整備
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 実際の導⼊までの課題 検 討 開 始 導 ⼊ 決 定 今 ⽇ 技術検証 組織への説明 アーリーアダプター制度 社内勉強会
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 2025 年 12 ⽉現在の Datadog の利⽤状況 100+ サービスへの APM 導⼊ インテグレーションを含めて 数百万のメトリクス 発⾏した Datadog ユーザにおいて 80% を超える DAU
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 40 今後の O11y 戦略 4
41. AbemaTV, Inc. All Rights Reserved
 今後の O11y 戦略 スケールする開発組織を⽀える基盤 1. オブザーバビリティの⺠主化 2. 組織全体のレベル上げ 3. AI による省エネ‧⾃動化
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 今後の O11y 戦略 スケールする開発組織を⽀える基盤 1. オブザーバビリティの⺠主化 2. 組織全体のレベル上げ 3. AI による省エネ‧⾃動化 イマココ
43. AbemaTV, Inc. All Rights Reserved
 ABEMA のこれからのオブザーバビリティ戦略 統合プラットフォームとしての Datadog 活⽤ Datadog を前提とした開発組織の⽂化づくり
44. AbemaTV, Inc. All Rights Reserved
 単なるシステム監視から DevOps を⽀える統合プラットフォームへ 統合プラットフォームとしての Datadog 活⽤ 監視 検知 既に監視や検知には Datadog を活⽤できている
45. AbemaTV, Inc. All Rights Reserved
 単なるシステム監視から DevOps を⽀える統合プラットフォームへ 統合プラットフォームとしての Datadog 活⽤ 監視 検知 対応 改善 既に監視や検知には Datadog を活⽤できている ⼀⽅で、まだ障害対応や改善までには⼗分に活⽤できていない
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 単なるシステム監視から DevOps を⽀える統合プラットフォームへ 統合プラットフォームとしての Datadog 活⽤ 監視 検知 対応 改善 既に監視や検知には Datadog を活⽤できている ⼀⽅で、まだ障害対応や改善までには⼗分に活⽤できていない Datadog による DevOps フローのカバー範囲を広げる
47. AbemaTV, Inc. All Rights Reserved
 単なるシステム監視から DevOps を⽀える統合プラットフォームへ 統合プラットフォームとしての Datadog 活⽤ 監視 検知 対応 改善 Datadog の周辺ソリューションも含めてシームレスに連携する • Notebook • Case Management • On-Call • Incident Management
48. AbemaTV, Inc. All Rights Reserved
 AI for Observability AI を前提にし、 DevOps の業務フロー⾃体を⾒直す Datadog を前提とした開発組織の⽂化づくり Monitor Slack Notebook Incident On-Call Notebook Bits AI
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 今後も複雑化する ABEMA に対して多⾓的なサポート これからの Datadog に期待すること ABEMA Bits AI SRE RUM CI/CD Observability Synthetic Testing
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 50 最後に
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 背景と課題の紹介 複雑化する ABEMA において求められる、開発スピードと安定性 Datadog の組織展開 組織全体への展開とその準備、 Datadog を採用した理由 これからのオブザーバビリティ戦略 より堅牢なシステム・開発組織へ、 AI を見据えた将来への投資 最後に