AWS をフル活用したコネクテッドカーを支えるアプリケーションの開発運用監視術株式会社デンソー MaaS 開発部デジタルイノベーション室 SRE チーム冨田進 2019 年 10 月 3 日 AWS DevDay Tokyo 2019 AWS DevDay Tokyo 2019 / Sus

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いおりうばら
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1 AWS をフル活用したコネクテッドカーを支えるアプリケーションの開発運用監視術株式会社デンソー MaaS 開発部デジタルイノベーション室 SRE チーム冨田進 2019 年 10 月 3 日 AWS DevDay Tokyo 2019 DENSO CORPORATION RightsReserved. 2017, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.

2 Who is a speaker 冨田進 Susumu Tomita MaaS 開発部デジタルイノベーション室 Site Reliability Engineering team エンジニア日立製作所, 米国 Hitachi Data Systems 社にて JP1,Hitachi Storage Advisor,UCP Director や Lumada 等の開発および品質保証業務に従事 2018 年デジタルイノベーション室の開発スタイルに興味を持ちデンソーへ入社デンソーに入社してから約一年経ちました 2

3 本日のご紹介内容 1. 新組織であるデジタルイノベーション室の役割と異業種と協業競合するために取り組む内製でのアジャイル開発 2. 開発したプロダクトの概要と AWS の活用について 3. プロダクトを作り上げる過程で直面した課題と解決方法

4 デジタルイノベーション室の役割 IoT, AI, Cloud などの技術の急速な進展に伴い自動車産業は大変革期を向かえている

5 自動車業界 100 年に 1 度の大変革期ルール変化評価軸変化の時期 C A S E Connected ( 繋がる飛躍的価値向上 ) Autonomous ( 自動運転 ) Sharing ( 所有から利用へ ) EV ( 電動化 ) M MaaS ( サービスとしての移動手段の提供 ) 5

6 デジタライゼーションで実現する未来のモビリティ社会 ITとモビリティの融合 6

7 モビリティ業界におけるデジタルトランスフォーメーションサクイラバウード世界破壊的イノベーションが生み出だされている領域 Google, Amazon, Facebook, Uber, AirBnB, NETFLIX etc 新たな競合企業シャドウあらたに取り組まなければならない領域リフアィルジ世カ界ル 7

8 イノベーションとは? 進化現在 8

9 イノベーションとは? 大きな進化 9

10 イノベーションとは? 急速な進化 10

11 イノベーションとは? イノベーション 11

12 イノベーションイノベーション顧客視点で進化事業者視点で進化 12

13 変化は思っているよりも早い速い Fifth Avenue in New York

14 新たな競合ディスラプターのアプローチ引用: シリコンバレーD-Labプロジェクトレポート 2017/3 14

15 新たな競合ディスラプターのアプローチＩデＴンはソじーめるってよ早く作る安く作るゼロからイチを創るデザイン思考サービスデザイン Cloud & Open Source 作りながら考える顧客と共に創る内製化アジャイル開発リファイメントスプリントプランニング次回の開発候補を共有アウトプットの明確化必要な技術調査の有無スプリントバックログ開発内容の決定各タスクの明確化必要な時間の積もり開発項のコミットメントユーザーストーリーマップ実際の開発 ( 我々は1 週間) デイリースクラム毎の進捗を共有問題有無の共有プロダクトバックログスプリントレビュー開発内容( 成果) の共有関係者からのフィードバックプロジェクト全体の向性の共有軌道修正レトロスペクティブスプリント内の活動の振り返り良かった点/改善すべき点同じ土俵に立つために同じ道具同じ文化で同じ体制を構築する 15

16 デジタルイノベーション室の課題認識 IT ベンダー企業 75% ユーザー企業 IT エンジニアの人数 IT ベンダー企業ユーザー企業 72% 約 100 万人約 300 万人 IT エンジニアの所属会社日米比較出所 : ネットコマース 16

17 デジタルイノベーション室の課題認識デジタルイノベーション室刈谷本社から２時間名古屋から１時間 21分東京支社から 30分品川オフィスから 20分東京出張の際に途中下車して徒歩5分企業版スープの冷めない距離 17

2018 年 5 月第 4 アジャイル開発チーム発足 2018 年 5 月第 5

18 デジタルイノベーション室の活動の広がり 2017 年 2 月役員会議上程 2017 年 4 月デジタルイノベーション室新設 2 名 2017 年 5 月社内公募 +1 名キャリア採用入社 +1 名の4 名体制 2017 年 5 月末第 1 アジャイル開発チーム発足 2017 年 9 月第 2 アジャイル開発チーム発足 2017 年 9 月アーキテクチャー / インフラチーム発足 2017 年 12 月第 3 アジャイル開発チーム発足 2018 年 5 月第 4 アジャイル開発チーム発足 2018 年 5 月第 5 アジャイル開発チーム発足 2018 年 8 月第 6 アジャイル開発チーム発足 2018 年 11 月 SRE チーム発足 18

19 開発したプロダクトの概要と AWS の活用について

20 デジタルイノベーション室で自社内製開発したサービスの本番サービス開始! 2019 年 1 月 17 日サービス開始 20

21 mobi-crews サービス使用イメージ 21

22 mobi-crews サービス使用例 22

Rails インフラ自動化 : Terraform デプロイ : Elastic Beanstalk

23 mobi-crews を支える技術 IoT 基盤既存インフラを活用バックエンドサーバ ( データ処理 ) フロントエンドサーバ AWS 各種マネージドサービス Docker Ruby on Rails インフラ自動化 : Terraform デプロイ : Elastic Beanstalk 開発技術スクラム開発 Docker 自動テスト : CircleCI 静的解析 : CodeClimate 23

24 このサービスが動作するインフラをどのように構築, 運用するのか? 24

25 インフラ管理の課題素早くミスなくインフラの構築をするには? 障害に強い構築の手戻りと無縁なインフラとは? プロダクトの進化に伴うインフラの構成変更への対応変更に強いインフラとは? スケーラブルセキュリティ対応扱うデータ量が増えても安定かつ安全にサービスを運用させるには? 25

26 インフラ管理の課題に対するアプローチインフラのコード化極力マネージドサービスを使用して運用保守の負担を考慮 AWS という巨人の肩の上に乗る 26

27 インフラ構成のポイントインフラの構成はコード化 1 コマンドでインフラを作成可能 PaaS,Auto Scaling するサービスを使う構成管理の手間を減らし障害発生時にも自動復旧させる仕組みを使う AWS の提供する監視, 通知サービスを使用する AWS の蓄積したノウハウを取り込む 27

28 Infrastructure as Code の強さインフラの構成は Terraform を使用してコード化している AWS に詳しくない人でもインフラの構築が 1 時間もあれば完了する構築ミスがないので障害発生時の解決スピードが上がるノウハウがコードに反映されるので暗黙知が形式知へ変わり誰でも更新することができるインフラへ変わった 28

29 PaaS はイイ! デプロイには Elastic Beanstalk(Docker プラットフォーム ) を使用している仮想サーバ (Amazon EC2), ロードバランサ等アプリケーションの実行環境に悩む必要なしコンテナの標準出力のログを Amazon CloudWatch へデフォルトで転送してくれるので設定漏れなし覚えることが減って管理が楽になった 29

30 やっぱり Auto Scaling は使える! DB には Amazon Aurora を使用, もちろん EC2 は Auto Scaling データ量が増えてもストレージ使用量は最大 64 テビバイト (TiB) まで自動的に拡張してくれるアクセス数によって柔軟にスケールするクラウドならではの強さ急な顧客増も怖くない 30

31 少しのコストで大きな安心 AWS Config,Amazon Guard Duty,AWS Trusted Advisor を使用して AWS の設定ミスによるセキュリティリスクを減らす設定ミスがあったら Slack に通知をする仕組みを作ることで例えば SSL 証明書の更新がされなかったり SSH の 22 番ポートをインターネットへ公開してしまった問題があってもすぐに気づくことが可能 AWS の蓄積したノウハウを利用させていただく 31

32 AWSの構成例 32

33 ご参考 : 使用しているツールやサービスについてソースコード管理 :Bitbucket(Git) ( 言語はTerraform, shell script, Python) アカウント管理 : Keycloak DNS: Amazon Route 53 CDN: Amazon CloudFront Firewall: AWS WAF 証明書管理 : AWS Certificate Manager DB: Amazon Aurora(Mysql 互換 ) Application デプロイ :Elastic Beanstalk (Dockerプラットフォームを使用) コンテナ管理 : Amazon Elastic Container Registry 監視 : Amazon CloudWatch, AWS CloudTrail, AWS Config,Amazon Guard Duty AWS Trusted Advisor, Zabbix 通知 :Slack, AWS Lambda 静的コンテンツ管理 : Amazon S3 33

34 プロダクトを作り上げる過程で直面した課題と解決方法

35 商用サービスを作る過程で発生した課題性能面セキュリティその他非機能要件いずれもノウハウや専門知識が必要な分野 35

36 問題に対処するには? プロジェクト横断の別チームを結成開発検証運用に強みを持ったメンバを集める各プロジェクトで忘れがちな点を拾って対策外部機関と連携したセキュリティ評価して対策案を提示ノウハウの横展開 36

37 プロダクト品質要件の例保守性 : X 台から X 万台までの車両数に対応可能効率性 : CPU 使用率は最大 70% 信頼性 : 24 時間 365 日利用可能信頼性 : 障害発生時には 6 時間に復旧効率性 : X 万台の車両データを収集可能使用性 : 直観的な画面操作機能性 : 車両位置情報機能性 : 危険運転時の撮影動画効率性 : X 分以内に参照可能資料に記載している数字や日付は仮想したものですデンソーのビジネスと関係あるものではありません 37

38 センターの品質の向上プロダクト局面における品質実現にかける工数の変化例プロダクト局面デモトライアルプレ本番本番開発開始デモ開発開始から 5 か月後トライアル開始から 6 か月後プレ本番稼働開始から 5 か月後対象車両台数の目標値 0-> >5,000 5,000->500,000 機能性 (functionality) 信頼性 (reliability) 使用性 (usability) 効率性 (efficiency) 合目的性など X X X 機密性保守性 (maintainability) 移植性 (portability) 必要最小限各プロダクト局面で優先するべき要件や制約については PO リードで決定します資料に記載している数字や日付は仮想したものですデンソーのビジネスと関係あるものではありません 38

39 センターの効率性の向上プロダクト局面における対象車両台数の変化例対象車両台数 : 100,000 倍プレ本番本番 500,000 デモ 5 トライアル 50 5,000 効率性 : 10 倍の車両に対応効率性 : 100 倍の車両に対応効率性 : 100 倍の車両に対応参考 :2016 年時点の自動車保有台数 : 13 億 2,421 万台 / 世界 7,775 万台 / 日本 ( 日本自動車工業会 ) 資料に記載している数字や日付は仮想したものですデンソーのビジネスと関係あるものではありません 39

40 センターの効率性の向上システム観点での対応 1: 負荷分割 ( 目標値をできるだけ下げる ) 500,000 20,000 X25 環境資料に記載している数字や日付は仮想したものですデンソーのビジネスと関係あるものではありません 40

41 センターの効率性の向上システム観点での対応 1: 負荷分割 ( 目標値をできるだけ下げる ) 500,000 20,000 X25 環境資料に記載している数字や日付は仮想したものですデンソーのビジネスと関係あるものではありません 41

センターの効率性の向上システム観点での対応 2: 疎結合と段階的な切り替え変更箇所の Input と Output のインターフェースは変更しないデモ & トライアル ( 対象車両台数 :5-50 台 ) X 処理 1 一時保管 DB 処理 3 一時保管 DB 処理 4 X 処理 2 画面表示用 DB 画面処理 X プレ本番 ( 対象車両台数 : 5,000 台 ) 処理 1 一時保管 DB

42 センターの効率性の向上システム観点での対応 2: 疎結合と段階的な切り替え変更箇所の Input と Output のインターフェースは変更しないデモ & トライアル ( 対象車両台数 :5-50 台 ) X 処理 1 一時保管 DB 処理 3 一時保管 DB 処理 4 X 処理 2 画面表示用 DB 画面処理 X プレ本番 ( 対象車両台数 : 5,000 台 ) 処理 1 一時保管 DB 処理 3 一時保管 DB ***logic 処理 4 X 処理 2 実現パターン : プログラムの並列化 + 稼働環境の処理能力増強本番 ( 対象車両台数 : 20,000 台 ) 処理 1+ 処理 ***logic 処理 3 処理 4 処理 3 処理 4 実現パターン : プログラムの処理効率を高める + プログラムの並列化と稼働環境の処理の増強 ( ただし処理効率と資源効率性を高めて稼働時間を短縮することによりインフラコスは削減 ) 資料に記載している数字や日付は仮想したものですデンソーのビジネスと関係あるものではありません 42

43 センターの効率性の向上体制観点での対応 :SRE ロールを追加配置ただし決定者は Product Owner あるいは Development Team Senior Management Marketing and Sales Users and customers 要望 Product Owner 決定要件制約リスク優先順位決定 SRE Infrastructure Sect. プロダクト品質向上のために幅広い観点で支援 Development Team 課題の可視化と実現案の提示 43

44 処理時間センターの効率性の向上体制観点での対応 :SRE チームが課題の可視化と実現案の提示デモ & トライアル ( 対象車両台数 :5-50 台 ) 処理 1 一時保管 DB 処理 3 一時保管 DB 処理 4 処理 2 画面表示用 DB 画面処理車両数の変化に伴うシステムリソースの使用率は XX% 処理時間の内訳は XXX 改善すべき個所は XXX 疑似 DCM 疑似 DCM 疑似 DCM 疑似 DCM 疑似車両台数現行アプリケーションの改修で対応は [ 可能 / 不可能 ] 新しいテクノロジーを活用した抜本的な対策が [ 必要 / 不要 ] 資料に記載している数字や日付は仮想したものですデンソーのビジネスと関係あるものではありません 44

45 センターの効率性の向上体制観点での対応 :SRE チームが課題の可視化と実現案の提示性能向上施策のパターン実現例前提条件要件を下げる負荷を分割する地域や組織などの単位でシステム環境を分割することによってシステム環境あたりの性能要件を下げるプログラムの処理開始時間を早める参考情報性能向上施策の例処理能力を高めるプログラム処理の効率を高める計算ロジックを軽量化する I/O 回数を削減する時間固定ではなく前提処理が完了次第該当アプリを起動するアプリの配置を分けることによって他のアプリの稼働時間を考慮せずに該当アプリを起動できるようにする環境間での依存度が低い場合プロジェクト開始時間を早めることを妨げる制約条件を解消できる場合プログラム処理を並列化するプログラムの稼働環境の処理能力を高める以下いずれかの方法にてプログラムを並列実行するマルチスレッドマルチプロセスマルチサーバー以下いずれかの方法にて処理能力を高めるハードウェアのスケールアップ (CPU, Memory, Disk) ハードウェアのスケールアウト ( サーバーの台数を増やす ) Network の帯域を増やす環境リソースの使用率が高く処理のボトルネックになっていることが推測される場合 45

46 We are hiring! 職場メンバーの声 : 今までの開発手法にはもうもどれません新しい技術に触れ自分が進化しましたみんなで作ることがこんなに楽しいとは思っていませんでした問題を一人で抱え込まないでみんなで解決する方式に安心感を覚えました日々良くなっていくのは気持ちがいいまだまだ成長できるってことをスクラムは体験させてくれます徹底的に無駄を省き圧倒的に開発に集中できるスキルマッチより人物マッチが重要チームが大切積極採用中詳しくはこちらから 46

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よくある問題を解決する～ 5 分でそのままつかえるソリューション by AWS ソリューションズビルダチーム

よくある問題を解決する～ 5 分でそのままつかえるソリューション by AWS ソリューションズビルダチームすぐに利用できる状態のソリューションを使って一般的な問題を 5 分以内に解決 Steve Morad Senior Manager, Solutions Builder Team AWS Solution Architecture May 31, 2017 2017, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.

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