[Cloud OnAir] アプリケーションにフォーカス！ビジネスに直結する開発の極意をご紹介します。(LIVE) 2018年3月8日 放送
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昨今の開発では、フィードバックを元にしたサービス改善が欠かせません。高速なサービス改善を実現するためには、フィードバックを取得・分析する仕組みや、インフラ、運用ではなくアプリにフォーカスした開発が求められます。本セッションでは、Google Cloud Platformを活用した、ビジネスに直結するサービス開発の極意をご紹介します。
![Cloud OnAir
継続的インテグレーション（ CI: Continuous Integration）
一日に何度もビルドを実行し、ソフトウェアをインテグレーションした時に発生する
様々な問題を早期に検出する
→フィードバックループを短くし、ソフトウェア開発の品質と生産性を向上させる
継続的デリバリー（CD: Continuous Delivery）
ソフトウェア全体のライフサイクルを通じて、常に本番環境にリリースできる状態を保つ
→リリースまでの期間を短縮することで、フィードバックループを短くできる
構築の最適化 〜 (1) 作業時間を削減（効率化）する 〜
Trunk, Release
branch/tag
git
flow
CD
CI
Local env, Feature
branch/PR
deploy to
test env
int teststrigger
build +
unit test
artifact
registry
bake/
package
sys tests
deploy to
qa/staging/prod
triggerint teststrigger
build +
unit test
引用: [改訂第3版]Jenkins実践入門](https://image.slidesharecdn.com/cloudonair-season2ep4-rapiddev-180308095157/85/Cloud-OnAir-LIVE-2018-3-8-12-320.jpg)
[Cloud OnAir] アプリケーションにフォーカス！ビジネスに直結する開発の極意をご紹介します。(LIVE) 2018年3月8日 放送
- 1. Cloud Onr Cloud OnAir Cloud OnAir アプリケーションにフォーカス！ ビジネスに直結する開発の極意を ご紹介します。 2018 年 3 月 8 日 放送
- 2. Agenda Cloud OnAir 1 3 2 “ビジネスに直結する開発” とは？ 構築 / 計測 / 学習 を最適化 本日のまとめ 2
- 4. Cloud OnAir ● IT を使ったビジネス変革 ○ 開発の最適化 ■ ものづくりのサイクルを短くする ■ 沢山の物を作る ○ 運用の最適化 ■ 人的リソース ■ コンピューティングリソース ビジネスインパクト 本日のテーマ 2018 年 2 月 8 日放送 のテーマ
- 5. Cloud OnAir “ビジネスに直結する開発” とは？ ● 開発の最適化 ○ ものづくりのサイクルを短くする ○ 沢山の物を作る ＝ ビジネスに直結する開発？
- 7. Cloud OnAir ● IT を使ったビジネス変革 ○ 開発の最適化 ■ ものづくりのサイクルを短くする ■ 沢山の物を作る ○ 運用の最適化 ■ 人的リソース ■ コンピューティングリソース “ビジネスに直結する開発” とは？ フィードバックループを短くし、ユーザのフィードバックを取り込みなが ら、本当に必要なものを高速に開発する 本日の“真の”テーマ
- 8. Cloud OnAir 構築 - 計測 - 学習のフィードバックループ 引用: リーンスタートアップ アイ ディア 製品データ 構築 計測 学習 構築 ~ 計測 ~ 学習のフィードバック ループを短くすることで、 ユーザのフィードバックを得ながら、 本当に必要なものを高速に開発できる
- 10. Cloud OnAir 早くユーザにプロダクトを届けるためには？ 構築の最適化？ (1) 作業時間を削減（効率化）する ● 設計 / 構築 / テスト / リリース を高速化する ● 工程を省く (2) リリース対象を分割する ● マイクロサービス
- 11. Cloud OnAir (1) 作業時間を削減（効率化）する ● 設計 / 構築 / テスト / リリース を高速化する ○ CI / CDを活用する ● 工程を省く ○ マネージドサービスを活用することで、以下を削減 ■ ログサーバのキャパシティ管理 ■ スケーリング ■ HA構成 ■ ディザスターリカバリー ■ etc. 構築の最適化 〜 (1) 作業時間を削減（効率化）する 〜
- 12. Cloud OnAir 継続的インテグレーション（ CI: Continuous Integration） 一日に何度もビルドを実行し、ソフトウェアをインテグレーションした時に発生する 様々な問題を早期に検出する →フィードバックループを短くし、ソフトウェア開発の品質と生産性を向上させる 継続的デリバリー（CD: Continuous Delivery） ソフトウェア全体のライフサイクルを通じて、常に本番環境にリリースできる状態を保つ →リリースまでの期間を短縮することで、フィードバックループを短くできる 構築の最適化 〜 (1) 作業時間を削減（効率化）する 〜 Trunk, Release branch/tag git flow CD CI Local env, Feature branch/PR deploy to test env int teststrigger build + unit test artifact registry bake/ package sys tests deploy to qa/staging/prod triggerint teststrigger build + unit test 引用: [改訂第3版]Jenkins実践入門
- 13. Cloud OnAir GCP では、CI / CDにおける自動化を実現するためのプロダクトを 簡単に利用可能。 構築の最適化 〜 (1) 作業時間を削減（効率化）する 〜 Container Builder Container Registry Cloud Source Repositories Cloud Launcher また、普段使っているアプリケーションをワンクリックでデプロイしたり、組み 合わせて利用することも可能。
- 14. Cloud OnAir 構築の最適化 〜 (1) 作業時間を削減（効率化）する 〜 GCP を利用してCI / CDを 実現した一例。 開発者は、アプリケーションに フォーカス。自動化により、ユー ザに新しい価値を届ける までの時間を短縮。
- 15. Cloud OnAir (1) 作業時間を削減（効率化）する ● 設計 / 構築 / テスト / リリース を高速化する ● 工程を省く (2) リリース対象を分割する ● マイクロサービス 早くユーザにプロダクトを届けるためには？ 構築の最適化？
- 16. Cloud OnAir 構築の最適化 〜 (2) リリース対象を分割する 〜 UI AUTH ORDERS INVENTORY ACTION PROC & more UI AUTH モノリス UI マイクロサービス ORDERS INVENTORY UI ACTION PROC ACTION PROC or 小さなサービスを組み合わせて、一つのアプリケーションを 開発するアプローチ。 Microservices: What?
- 17. Cloud OnAir 構築の最適化 〜 (2) リリース対象を分割する 〜 （異なる）最適な技術を採用可能 同時並行性 & 分割 集中した小さなチーム 再利用性 & 置き換えやすさ マイクロサービス UI AUTH UI ORDERS INVENTORY UI ACTION PROC ACTION PROC Microservices: Why? ※ チームの状況などを考慮し、適切な大きさのサービスに 分割することが重要です
- 18. Cloud OnAir 構築の最適化 〜 (2) リリース対象を分割する 〜 Microservices: How? ※コンテナおよびGKE の詳細については、 2017 年 第 2 回「GCPのアプリランタイムについて学ぼう」を ご覧ください。 Google Kubernetes Engine コンテナ中心のインフラを実現する Kubernetes のマネージドサービス コンテナ技術 と マイクロサービス は相性抜群！ コンテナ＝コードと依存性をひと固まりにまとめることで、 ● デプロイ単位の単純化 ● アプリケーションとインフラの疎結合化 ● 起動が速い
- 20. Cloud OnAir 保存 分析処理収集 ● 異なるアイディアを比較したい → A/B テスト ● 一部のユーザのみで比較したい → カナリアテスト 計測の最適化？ ※データ分析に関する詳細は、2017 年 第 3 回放送 「No-ops で大量データ処理基盤を簡単に構築する」を ご覧ください。
- 21. Cloud OnAir A/B テスト 異なるバージョンをリリースし、その 結果を元にアイディアの良し悪しを判断 カナリアテスト 一部のユーザのみに先行的にリリースし、デー タを収集したり、安全にリリース Load balancer Version A 50%50% Version B Version BVersion A Load balancer Production Fleet (95%) Canary test (5%) Load balancer Production Fleet 異なるアイディアを比較 一部のユーザのみで比較 計測の最適化 〜 アプローチ 〜
- 22. Cloud OnAir Google App Engine Google Compute Engine 計測の最適化 〜 GCP ならこんなに簡単！ 〜 GCP では、A/B テストやカナリアテストを簡単に設定可能。 切り戻しが簡単なこともポイント！
- 24. Cloud OnAir 学習の最適化 〜 学習における課題 〜 分析する 準備作業を依頼する 課題 ● 分析する人に応じて、様々な分析のニーズが存在 （ツール、分析手法 etc.） ● 準備作業の属人性 （ツールセットアップ etc.） ● 分析時の処理待ち時間 意思決定する 分析方法を学ぶ 学習コスト 待ち時間 待ち時間
- 25. Cloud OnAir 学習の最適化 〜 ビッグデータ基盤の全体像 〜 Cloud Logs Google App Engine Google Analytics Premium Cloud Pub/Sub BigQuery (テーブル) Cloud Bigtable (NoSQL) Cloud Storage (ファイル) Cloud Dataflow BigQuery Analytics (SQL) 収集 保存 分析 バッチ Cloud DataStore 処理 ストリーム Cloud Monitoring Cloud Bigtable リアルタイムアナリティクスおよび アラート Cloud Dataflow Data Studio 360 ML Engine Tensorflow
- 26. Cloud OnAir 学習の最適化 〜 ビッグデータ基盤の全体像 〜 Cloud Logs Google App Engine Google Analytics Premium Cloud Pub/Sub BigQuery (テーブル) Cloud Bigtable (NoSQL) Cloud Storage (ファイル) Cloud Dataflow BigQuery Analytics (SQL) 収集 保存 分析 バッチ Cloud DataStore 処理 ストリー ム Cloud Monitoring Cloud Bigtable リアルタイムアナリティクスおよび アラート Cloud Dataflow Data Studio 360 ML Engine Tensorflow 分析する人に応じて、様々な分析のニーズが存在 （ツール、分析手法 etc.） → ニーズに応じたツール、使い慣れたツールとの連携により 学習コストを削減。 準備作業の属人性 → マネージドサービスの活用により、属人性を排除。 分析時の処理待ち時間 → BigQuery の活用により、待ち時間を圧倒的に削減
- 28. Cloud OnAir まとめ 28 ● IT をビジネスに直結させるためには、 × 大量の機能・製品を高速に作る ○ フィードバックループを短くすることで、本当に必要なものだけを作る GCP を活用することで、構築 ~ 計測 ~ 学習の フィードバックループを短くし、 真に価値を生み出す作業にフォーカス