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楽天インターネットスケーラブル コンピューティング 楽天株式会社 開発部 吉岡弘隆| April 23, 2010
目次 本日はこんなお話をさせていただきます。 楽天のグループご紹介 システム規模 サービスインフラの変遷 仮想化関連技術の活用 今後の課題
自己紹介 開発部、 ACT 課アーキテクト G 、技術理事 よしおかひろたか 2009 年 8 月入社 カーネル読書会の主宰者、 DEBUG HACKS 共著  ISBN978-4-87311-404-0   twitter @hyoshiok  http:// d.hatena.ne.jp/hyoshiok
楽天グループのご紹介
会社紹介(13年目) 楽天株式会社/楽天グループ ・ 1997 年創業( 13 年目) ・従業員数 ( 2008 年 12 月末現在  ) 単体: 2,081 人 連結: 4,874 人 ・拠点  東京、札幌、仙台、横浜、埼玉、新潟、名古屋、京都、大阪、神戸、広島、松山、福岡、鹿児島、沖縄 ニューヨーク、ボストン、シカゴ、サンフラン シスコ、ルクセンブルク、ロンドン、台湾、上海、ソウル、グアム
ブランド力の向上 楽天市場は国内 Web ブランド指数にて 1 位を獲得。 他サービスもランク上位に! *:日経 BP コンサルティング調べ――「 Web ブランド調査 2010―I 」( 2009 年 10 月実施)
ブランド力の向上 チームも上位に!!
国内グループ流通総額推移 遂に 1 兆 1,000 億円を突破
楽天会員の増加 楽天会員は 4,700 万人を突破
2008 年:台湾、海外配送 台湾版「楽天市場」オープン 国内商品の海外配送サービスも拡充 2009 年:タイ TARAD.com と提携による EC 事業展開 2010 年:中国 「百度(バイドゥ)」との合弁会社設立を発表 EC事業の国際展開 日本だけでなく海外の事業者・消費者を Empowerment 最終的にはボーダレス・ショッピングモールを目指す
システム規模
トラフィック ピークトラフィックは上昇の一方。 年間トレンドでは年末商戦がピーク。
システム機器 現在ではネットワーク機器が数千台、サーバ機器はその数倍。 データセンタ集約
コンテンツ容量 NAS 静的コンテンツや画像・プログラムなどが置かれる、 ファイルサーバの総容量は500Tbyte以上。
データベース容量 データベースにはSANを利用し。 25Tbyteを超えるデータを格納。 DB SAN
インフラエンジニアの体制 ■ 業務種別 ・ サーバエンジニア ・ データベースエンジニア ・ ネットワークエンジニア ・ ストレージエンジア ・ データセンタエンジニア ・ セキュリティエンジニア 100名以上の専任エンジニアにより、設計・構築から 運用までを自社で実施。 絶賛募集中!
サービスインフラの変遷
システムインフラ構成 Web App DB SAN NAS 現在は一般的な web アプリケーション構成 (いわゆる三層モデル)
創業期( 1997 年) 最初は 13 店舗のみでした・・・
最初は1台のサーバから Web App DB 全ての機能を 1 台のサーバに詰め込み 内蔵 ディスク
現在では 店舗数:約 31,000 店 商品数:約 5 , 140 万点 日本最大のインターネットのショッピングモール
裏側 巨大なリレーショナルデータベース 多くの機能が API 化されている システムの依存関係はかなり複雑化している
楽天市場のシステム 64 インスタンス 買い物かご 店舗ページ 店舗編集 受注処理 オークション 商品登録 各種 API 商品ページ 共同購入 100 以上のドメイン 約 900 インスタンス プレゼント ケータイ ・・・ WebLogic Server SunFire25K
買い物かご処理量 2008 年 12 月現在 月間購入件数     約 900 万件 ピークタイムの購入件数  1000 件 / 分  以上
最初は1台のサーバから Web App DB 全ての機能を 1 台のサーバに詰め込み 内蔵 ディスク
機能分割&負荷分散 アクセス増加にともない、 フロントの Web サーバと バックエンドを機能分割 内蔵 ディスク Web App DB ファイル 共有
機能分割:Webサーバ分割 機能分割して負荷分散できる構成に変更。 ロードバランサによりスケールアウト データ分割によるスケールアップ Web App/DB +ファイル共有
機能分割:NAS導入 DBサーバがもっていたファイル共有機能を切り離して NASを導入。 Web App/DB +ファイル共有 App/DB NAS
機能分割:Appサーバ App サーバ分割してビジネスロジックによる負荷を DB から切り離し。 DB Web NAS App
信頼性向上:SAN導入 SANの導入により、ストレージ部分の信頼性の向上と 性能向上を実施 DB SAN
負荷分散:スレーブDB導入 参照専用のスレーブDBを導入して、負荷分散と耐障害性を同時に向上。 App マスタ DB スレーブ DB SAN
バックアップ:世代管理 Phase1 Phase2 Phase3 世代に応じたバックアップ方法の選択 SAN Backup ストレージ Tape 装置 DB + SAN NAS
バックアップ:サイト間バックアップ データセンタ間での相互バックアップ データセンタ A データセンタB DB + SAN 、 NAS BackUp 外部倉庫 BackUp Tape Tape
トラフィック対応 画像トラフィックの増大により、今度は Web/NAS がボトルネックに。 Web NAS
トラフィック対応:キャッシュサーバ キャッシュサーバを導入して負荷軽減 Web NAS Cache
トラフィック対応:多段キャッシュ キャッシュを親子構成にして多段化 Web 親 Cache 小 Cache
トラフィック対応:CARP導入 CARPの導入により、キャッシュ効率を最適化 Web 小 Cache 親 Cache CARP
トラフィック対応: CDN導入 CDN を導入して負荷と設備投資を抑制 CDN Web 小 Cache 親 Cache CARP
トラフィック対応: CDN導入 コストが下がって、レスポンスが向上。 海外でのサービス品質も向上。 台湾でのレスポンス
楽天市場のシステム 64 インスタンス 買い物かご 店舗ページ 店舗編集 受注処理 オークション 商品登録 各種 API 商品ページ 共同購入 100 以上のドメイン 約 900 インスタンス プレゼント ケータイ ・・・ WebLogic Server SunFire25K
楽天システムの特性 管理指標 KPI(Key Performance Index) 流通総額一兆円 転換率、ドロップ率、併売率などの流通貢献 PV 、会員獲得、グループ間連携 コスト  /  流通総額  1% 以下 性能改善、コストパフォーマンス 稼働率  99.95% 再構築、冗長化
さまざまな要望に対して 短いものは1週間、長くても 3 ヶ月くらいのプロジェクトを組んで実施 ブランチ分岐とマージの計画を立てたり、依存関係に注意しながら それを 200 人くらいでこなしている
運用 障害対応訓練などを定期的に行っている トラブル時の初動、体制構築は俊敏 リリースは計画的に 手順作成、ダブルチェック、リハーサル
定期メンテナンス風景
セキュリティ: Rakuten-CERT SS 担当 システムセキュリティグループ 楽天 CSIRT セキュリティチーム(各グループのセキュリティ担当) SS 担当 SS 担当 SS 担当 SS 担当 社内に CSIRT を設立。日本 CSIRT 協議会へも加盟し、関係団体との連携を強化しています。 JPCERT/CC 他の CSIRT IPA
仮想化関連技術の利用
サーバ仮想化:目的 ハードウェアコストの削減 データセンタコストの削減 エネルギー削減(グリーン IT ) 構築スケジュールの短縮 運用管理工数削減 設定変更時の作業影響・調整工数削減 主にコスト抑制を期待して3年前から検証を開始。 ( XenServer )
サーバ仮想化:導入経緯 3年前から検証を開始し、段階を踏んで順次導入。 2008 2007 2009 2010 技術比較・ 機能検証 開発環境や新規 サービスへ展開 主要サービスを 移行 プライベート クラウドへ
サーバ仮想化:おさらい 従来システム (ハードウェアとOSは1対1) 仮想化システム (同一ハードウェアに異なるOSを複数搭載可能) ハードウェア OS ( CPU 25% ) アプリケーション OS ( CPU 25% ) アプリケーション OS ( CPU 50% ) アプリケーション XenServer ハードウェア アプリケーション アプリケーション OS ベースに Xen/ XenServerを採用
サーバ仮想化:現状調査 使用率10% まずは、特定サービスを対象にサンプル調査。 意外と可動率が低いものも多かった。
サーバ仮想化:サーバ集約 CPU 使用率の低いサーバを、仮想化を利用して集約 新型機 旧世代機
サーバ仮想化:相互影響排除 ハードウェア OS ( CPU 25% ) アプリケーション OS ( CPU 25% ) アプリケーション OS ( CPU 50% ) アプリケーション XenServer 仮想化システム リソースや設定を個別に管理可能 ハードウェア アプリケーション アプリケーション 従来システム 相乗りは可能だが同一リソースを利用 OS 高負荷! 高負荷! 影響 影響 影響 負荷や設定変更による相互影響を排除
サーバ仮想化:構築期間短縮 従来 仮想化 サーバ構築にかかる工数と期間を大幅に短縮 環境 コピー パラメータ 設定 機器調達 設置・配線 設置・配線 インストール パラメータ 設定
サーバ仮想化:マイグレーション対応 XenServer OS XenServer OS ハードウェア ハードウェア ハードウェアの違いを仮想化ソフトが吸収するため、 移行が簡単
サーバ仮想化:振り返り サーバ集約以上に効果を感じたのは、 ハードを切り離せたことで フリーの linux が使いやすい HW 仕様変更による OS との相性問題 OS バージョンアップによる HW との相性問題 から開放 サーバ 構築が簡単 1サービスの負荷に他が 引きずられない サーバを増やすのが簡単。同時に 減らすのも簡単 。
その他の技術の利用
ROMA Rakuten On-Memory Architecture 共有データを 複数のマシンのメモリに分散 して保存し、高速に読み書き 開発言語に Ruby を使用して開発。 スケールアウトが容易 で、 耐障害性 が高い。 オープンソース ・ソフトウエアとして公開。 独自開発した分散キー・バリュー型データストア (KVS)
ROMA:基本的な動き Web 「キー」と「値」のペアのシンプルなデータベースで 「高速アクセスが可能」
ROMA:特徴 自動切り離し 障害発生 複数サーバを1つのデータベースにみたて、 「障害耐性」 が高い構成を  「低コスト」 に実現。 ホットスケール A B C B A A C C
ROMA:導入例 【 PC 】 【閲覧履歴】 楽天 ID で データを共有 トラベルや市場の閲覧履歴など複数サービスで活用 【モバイル】
ROMA ( KVS )とRDBの比較 ROMA :機能比較 ○ ○ 1.アクセス速度 × ○  2.負荷分散化コスト ○ × 3.複雑な検索や集計 △ ROMA (KVS) 4.データ「品質」確保 ○ RDB
hadoop Google が開発した MapReduce をベースに Java で実装されたオープンソース・ソフトウエア。 分散データ処理を容易に開発可能にするフレームワークで、 大規模なデータの解析処理 に特化。 Google が検索 index の作成に利用している技術と同等。 分散処理を意識せずにプログラムを作成でき、生産性が高い。 オープンソースの分散データ処理技術
hadoop  :基本的な動き コモディティサーバを複数台ならべて構築 Master slave データ 結果 データ データ データ データ データ データ データ データ データ データ データ データ
hadoop  :導入例 大量データを扱うバッチ処理などで活用し、数日かかっていた処理が数時間に改善。 【商品レコメンド】 数千万商品 × 数千万ユーザーから 「お勧めの商品」をリストアップ  【広告集計】 大量の広告配信ログを解析して、 データ分析やレポート作成
MogileFS  perl で実装された 分散ファイルシステム 。 複数のファイルサーバを複数と意識せず に利用可能。 アプリケーション層で動くので 導入もわりと簡単 。 サーバ追加で簡単に拡張。基本的には無停止で追加。 ファイルをサーバ間で 自動コピーして冗長化 。 オープンソースの分散ファイルシステム
MogileFS :基本的な動き StrageNode DB PC サーバをベースに安価なファイルシステムを構築 Tracker/Perbal Web A B C B A A C C
MogileFS :導入例 画像共有サービスなどのファイルサーバとして活用。 導入コストを大幅に低減。
 
ARIA  (WEB-shaped file storage system) WEB オンライン処理に特化した分散ファイルストレージ メディアストレージ 写真 動画(携帯 , スマートフォンで録画 ) Office ファイル 2009/12 ~ 鋭意開発中・・・楽天技術研究所  (RIT) リリース未定 コア開発者 1 名、開発者 3 名  ( 計 4 名 ) 名称の由来 Cloud File Storage ->  AirFS  (クラウドとは、 " 空気 "  のような存在であるべき ) ->  "Air == Aria"  ( 伊: aria,  英: air, aria,  仏: air ) ARIA
ARIA  (WEB-shaped file storage system)  の特徴 特徴 分散 スケーラブル スケールアウト 高い耐障害性 常に書き込み可能 数 MB ~数十 MB のファイルを高速に  READ/WRITE 概要 分散アルゴリズム Consistent Hashing ( 担当ノード決定) Vector Clocks      ( バージョニング) Merkle Trees     (同期処理 ) Storage Engine インデックス  ( メモリ、ファイルで管理 ) 複数ファイルを  1 ファイルに束ねて管理  (disk シーク回数 ,inode 数の抑制 )
今後の課題
今後の課題 インターネットスケーラブルコンピューティング 多量なコモディティサーバーによる高い可用性を持ち、スケーラブルなコンピューティングスタイル データーセンター 運用 コスト 素早い開発
今後の課題 クラウドという言葉も無い時代から拡張を続けてきて、複雑化している。 レガシーシステムのモダン化 スケーラビリティ ユーザー数、店舗数、トランザクションの急増 運用 運用による価値の創造
まとめ 本日はこんなお話をさせていただきました 楽天のグループご紹介 システム規模 サービスインフラの変遷 仮想化関連技術の活用 今後の課題
 
 

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楽天インターネットスケーラブルコンピューティング;丸山先生レクチャーシリーズ2010第3回@楽天

Editor's Notes

  • #23: 裏側では、同じスキーマを持った巨大なデータベース郡があったり、 会員情報やポイントや各種機能などかなりの数の API が用意されています。 他にも大量のバッチが動いていたり、アプリケーション間の依存関係がかなり複雑化してきています。
  • #24: 市場系の J2EE のシステムですが、 100 以上のドメイン上に約 900 近いインスタンスが動いています。 ドメインというのはアプリケーションの管理単位のことです。商用アプリケーションサーバなどで出てくる概念です。 裏の DB は Informix が 64 インスタンスが動いていまして、 一部のシステムでは OracleDatabase や MySQL にも繋がっております。 こうやってみるとキレイに見えますが、実際はかなり入り組んでいます。 このデータベースは全て同じスキーマを持っていまして、店舗 A は 1 番目、店舗 B は 2 番目、などのように 店舗単位で割り振られております。 ほぼ全てのアプリケーションが 64 個の DB にコネクションプールをもっていて、店舗 A がきたから 1 番目のコネクションを取る、みたいな動作を行っています。
  • #25: 一呼吸 – お買い物マラソンの解説 楽天市場では、弊社ではお買い物マラソン、という半年に1度のイベントが開催されるのですが このようなシステムで処理している量ですが、昨年の12月だけで月間900万件の受注、 お買い物マラソンのピークタイムの購入件数は、一分あたり1000件を超えています。
  • #41: 市場系の J2EE のシステムですが、 100 以上のドメイン上に約 900 近いインスタンスが動いています。 ドメインというのはアプリケーションの管理単位のことです。商用アプリケーションサーバなどで出てくる概念です。 裏の DB は Informix が 64 インスタンスが動いていまして、 一部のシステムでは OracleDatabase や MySQL にも繋がっております。 こうやってみるとキレイに見えますが、実際はかなり入り組んでいます。 このデータベースは全て同じスキーマを持っていまして、店舗 A は 1 番目、店舗 B は 2 番目、などのように 店舗単位で割り振られております。 ほぼ全てのアプリケーションが 64 個の DB にコネクションプールをもっていて、店舗 A がきたから 1 番目のコネクションを取る、みたいな動作を行っています。
  • #42: それらの要望は、各種指標に基づいて実施すべきかどうか判断されていきます。 最初の方で申しました、流通総額という指標があり、それに繋がる案件かどうか、で決められていきます。 一番の目標は「流通」であり、他のサイトで追いかけているの PV や会員数とは若干性質が異なる、ということを言葉でいう - コスト / 流通総額1%以下っていうのは流通が 100 億円だったらシステムの総コストは人件費含めて 1 億円以下にしましょうねという意味
  • #45: #使用許可とって無い ここは会議のための部屋であり、業務を行う部屋ではない メンテナンスでは各自PCをこの部屋に運んで行う