Upgrade to PRO for Only $50/Year—Limited-Time Offer! 🔥
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
reInventで学んだWebシステム運用のBadDayへの備え方 / How to Prep...
Search
yayoi_dd
January 29, 2025
Technology
0
88
reInventで学んだWebシステム運用のBadDayへの備え方 / How to Prepare for BadDay in Web System Operations Learned at reInvent
弥生株式会社 もくテク
AWS re:Invent 2024 参加報告会(2025/01/29)
https://mokuteku.connpass.com/event/340760/
yayoi_dd
January 29, 2025
Tweet
Share
More Decks by yayoi_dd
See All by yayoi_dd
“お客さま視点”を手に入れろ!! / Get the Customer’s Perspective!!
yayoi_dd
0
120
プロジェクト改善、まずは“ネタ出しの文化”から / Improving Projects Starts with a Culture of Idea Generation
yayoi_dd
0
120
使いにくい仕様を改善した件 / How We Improved a Difficult-to-Use Feature
yayoi_dd
0
130
弥生のQAエンジニア 品質保証活動と今後の課題 / Yayoi QA engineers, Quality assurance activities and future challenges
yayoi_dd
0
170
【弥生】20250130_AWSマルチアカウント運用セミナー登壇資料
yayoi_dd
2
5.9k
Amazon OpenSearchのコスト最適化とZeroETLへの期待 / Amazon OpenSearch Cost Optimization and ZeroETL Expectations
yayoi_dd
1
180
フロントエンドとバックエンド非同期連携パターンのセッションを見てきた話 / Talk about seeing a session on front-end and back-end asynchronous coordination patterns
yayoi_dd
0
120
AWS reInventで感じた世界に見る生成AIの競争 / Competition in Generative AI as Seen Around the World at AWS reInvent
yayoi_dd
0
93
データの意味を適切に伝えましょう データ可視化のお手本/Conveying the Meaning of Data Appropriately: Exemplary Data Visualization
yayoi_dd
0
130
Other Decks in Technology
See All in Technology
大企業でもできる!ボトムアップで拡大させるプラットフォームの作り方
findy_eventslides
1
700
生成AIでテスト設計はどこまでできる? 「テスト粒度」を操るテーラリング術
shota_kusaba
0
670
MLflowで始めるプロンプト管理、評価、最適化
databricksjapan
1
140
コミューンのデータ分析AIエージェント「Community Sage」の紹介
fufufukakaka
0
470
会社紹介資料 / Sansan Company Profile
sansan33
PRO
11
390k
AWS Bedrock AgentCoreで作る 1on1支援AIエージェント 〜Memory × Evaluationsによる実践開発〜
yusukeshimizu
6
390
打 造 A I 驅 動 的 G i t H u b ⾃ 動 化 ⼯ 作 流 程
appleboy
0
280
ML PM Talk #1 - ML PMの分類に関する考察
lycorptech_jp
PRO
1
800
Kiro Autonomous AgentとKiro Powers の紹介 / kiro-autonomous-agent-and-powers
tomoki10
0
390
A Compass of Thought: Guiding the Future of Test Automation ( #jassttokai25 , #jassttokai )
teyamagu
PRO
1
250
形式手法特論:CEGAR を用いたモデル検査の状態空間削減 #kernelvm / Kernel VM Study Hokuriku Part 8
ytaka23
2
460
Lambdaの常識はどう変わる?!re:Invent 2025 before after
iwatatomoya
1
450
Featured
See All Featured
ReactJS: Keep Simple. Everything can be a component!
pedronauck
666
130k
Side Projects
sachag
455
43k
Bash Introduction
62gerente
615
210k
Connecting the Dots Between Site Speed, User Experience & Your Business [WebExpo 2025]
tammyeverts
10
720
Why You Should Never Use an ORM
jnunemaker
PRO
61
9.6k
The Hidden Cost of Media on the Web [PixelPalooza 2025]
tammyeverts
1
97
Music & Morning Musume
bryan
46
7k
The Art of Programming - Codeland 2020
erikaheidi
56
14k
Stop Working from a Prison Cell
hatefulcrawdad
273
21k
How GitHub (no longer) Works
holman
316
140k
[RailsConf 2023] Rails as a piece of cake
palkan
58
6.2k
Put a Button on it: Removing Barriers to Going Fast.
kastner
60
4.1k
Transcript
re:Inventで学んだ Webシステム運用のBad Dayへの備え方
自己紹介 宮崎 怜美(みやざき さとみ) 入社時期:2022年5月(中途) 担当サービス:スマート証憑管理 AWS経験:1年弱
休日の過ごし方:楽器演奏(クラリネット)、散歩
AWS re:Invent初参加の感想 とにかく楽しくて毎日が充実 ➢ 国際カンファレンスならではのスケールの大きさに感動 ➢ 参加したいセッションが多くて迷う 英語でのやり取りはやっぱり大変
➢ 雑談が一番難しい ➢ 準備しておいて良かったフレーズ ◼ セッション会場までの行き方を尋ねる ◼ ワークショップ中にわからない箇所を質問
参加したセッションの紹介① セッション形式:Chalk Talk 内容: ➢ レジリエンスの担保 ➢ 発生しうる障害にどう対処するか
◼ ビジネス損失の定量化 ◼ 障害発生のシナリオと対策検討の流れ ◼ 障害への備えと対処 参加した理由: ➢ セッションタイトルに惹かれて ➢ 自分が担当してきた業務と関連しそう
参加したセッションの紹介② 参加者からも多くの意見や質問が出る ➢ 発言するとステッカーがもらえる Speaker⇔参加者のやり取りでケーススタディを進めていく EC2をECSに置き換えると レジリエンスは変化する? YES!
NO! Depends!
ビジネス損失の定量化 障害発生時のビジネス損失を正確にとらえる ➢ 収益損失(違約金等も含む) ➢ ブランドイメージの低下 ➢ 障害に対処するエンジニアの生産性の低下
対応が必要かの判断 ➢ 見積もった損失が対応コスト下回る場合は許容もあり
障害発生のシナリオと対策検討の流れ ビジネス損失を想定する 例)インターネット通販で商品を購入できない 損失を発生させうる障害の種類を挙げる 例)商品購入時のログインに失敗する 障害発生のシナリオを洗い出す 例)認証システムがダウン 各シナリオへの備え(または対処)を検討する 例)マルチAZ、エラー検知の仕組みを導入 etc.
障害への備えと対処 アクションの種類 ➢ 探知(Detective) ➢ 予防(Preventive) ➢ 復旧(Recovery) ➢
テスト(Testing) アーキテクチャ図だけでは備えが十分か判断できない ➢ 安全にデプロイされる仕組みがあるか ➢ 障害復旧のプロセスは整備されているか etc. 現状で不足しているものがないか?
実際のセッションで議論した内容
担当サービスの状況を確認してみる シナリオ①関連システムの停止により処理が行えない エラー発生時のCloudWatch Alarm→Slack通知 SQSを使用し、リトライ/再実行可能に 上記の処理が正しく動作するかの検証 シナリオ②災害発生によるシステムダウン マルチAZ対応
データバックアップおよび別リージョンへのコピー バックアップデータから復元できることの検証 探知 復旧 テスト 予防 復旧 テスト この他にも、社内ガイドラインに従ってチームで対応を継続中
まとめ 議論を楽しめるのも現地参加のメリット ➢ エンジニア同士の白熱したやり取りから刺激をもらった ➢ 自分も発言できるとより楽しい(はず) これまでの運用業務をふりかえるきっかけになった ➢
自分の担当タスクの意義を再確認 ➢ 社内ガイドラインや相談に乗ってくれる有識者に改めて感謝 Thank you!