[レポート]1000万DL突破！BrainWarsを支えるAWSサービスたち #AWSSummit

こんにちは、城内です。 今回は、 AWS Summit Tokyo 2015のTC-06セッションのレポートです。こちらはランチセッションでした。

セッション情報

• セッション名：1000万DL突破！BrainWarsを支えるAWSサービスたち
• スピーカー：株式会社トランスリミット CTO 松下雅和氏

スライド

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セッション内容

スピード最優先

• 積極的にアーキを変更、半分以上は置き換わっている
• 面白そうなプロダクトはどんどん採用
• 海外ユーザが多いので、海外リージョンを採用

コストはシビアに

• 費用対効果に合わないプロダクトは使わない
• 費用が掛からないなら自作
• 管理画面など不要なものは作らない

運用は楽に楽しく

• hubotによる運用
• トランスリミットのChatOps事情と愉快なbotたち - matsukaz's blogを参照

インスタンス（Socketサーバ、APIサーバ）の管理にOpsWorksを採用

• timeとloadでスケールできるのが嬉しい
• 週末のランキング確定時にtimeでオートスケール
• ResourcesとしてRDSを設定（Ruby on Railsで有効）

工夫している点

• ファイルディスクリプタのチューニング（要monitプロセスの再起動）
• CloudWatchには独自のカスタムメトリクスを追加
• カスタムAMIを作成、EBS-Bootで事前起動しておくことで起動時間を短縮（7分→2分）

DynamoDBの活用

• 操作ログを保存
• ハッシュとレンジの両方を利用
• データ量93GB、データ数1.1億
• Socketサーバで対戦相手が見つからなかった場合やサーバがダウンした時、DynamoDBのデータをReadしてbotがゴーストとして対応する（メッセージのやり取りも同じ仕組み）

SNSの活用

• ChatOps経由で一括通知
• 料金がすごく安い
• APIの呼び出し頻度に制限がある

SESの活用

• エラー通知はSNSとSQSを組み合わせて対応
• バウンスが多すぎると警告があるので注意が必要

監視／モニタリング

• CloudWatchで監視、通知はSNSからLambdaに連携してチャットに流す

データ分析

• SQSに溜め込んで、MAC端末経由でBigQueryを利用

まとめ

• どのサービスも使いこなせば最強
• 事例通りではうまくいかない
• 向いていない使い方は身を滅ぼす
• それぞれのサービス特性を理解する
• コスト感や運用のイメージを持つことが大事

感想

JAWS-DAYのセッションでも、他のスタートアップ企業のシステム開発環境でbotを利用しているケースが紹介されていましたが、最近チャットからのbot処理という仕組みが主流なようです。今回は、障害通知もLambdaを介してbotのAPIからチャットに流すなど、すごく徹底されている感じがしました。

弊社もチャットを使っているので、botがあったらいいなーと、ちょっと羨ましくなりました(笑)

資料リンク

AWS Summit Tokyo 2015 開催レポート動画・資料一覧