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Transcription:

実践的 bouncehammer システム構成例と事例の紹介 @azumakuniyuki Cubicroot Co. Ltd.

KOF2013: 関西オープンフォーラム 大阪南港ATC 2013/11/09(土) 2 自己紹介 鯖管 あずま 京都 たまに プログラマ Perl +(猫) @azumakuniyuki 実践的bouncehammer システム構成例と事例の紹介 @azumakuniyuki / Cubicroot Co. Ltd.

3 実践的 bouncehammer サーバで動作するバウンスメール解析の標準

4 基礎と概要 バウンスメールの基礎知識と正しい対処方法

5 bouncehammer? - ばうんすはんまー - バウンスメールの解析専用 - 配信システムではない - サーバ (*BSD/Linux/UNIX) で動作 - Perl 5.8.8 5.14.2 - 最新版は 2.7.11

6 バウンスメール? - エラーで返ってきたメール - エラーメール - リターンメール - 不達メール - 中身はだいたい英語で書いている - たまに日本語のものもある - OCNとか @ezweb.ne.jpとか

7 バウンスメールのヘッダ - From: - MAILER-DAEMON, Postmaster@... - Mail Delivery Subsystem - Subject: - Returned mail: see transcript for.. - failure notice - Delivery Failure

8 バウンスメールの中身 - だいたい英語で何か書いている - SMTPのエラーコードがないものもある - エラーの理由を文章から判断... - フォーマットがMTA 毎に全部違う - 統一されていない

9 エラーコードの差異 - まともなバウンスメールの例 - Sendmail から @docomo.ne.jp に送信 宛先不明 ドメイン指定拒否 エラーコード (D.S.N.) が少し違う (reason: 550 Unknown user ****@docomo.ne.jp)

10 バウンスする理由 - 宛先不明 (User Unkown) - メールボックスが一杯 (Mailboxfull) - ドメイン指定拒否 ( 携帯電話の ) - セキュリティ的な何か (Spam,Virus) - DNSやネットワーク的な何か - ドメインがない ( サービス終了 間違い )

11 バウンスメール処理 - 確実に行うべき - 正確に行うべき - 配信数が少なくても行うべき - サービスで顧客に配信するなら行うべき

12 バウンス処理を放置すると - SMTP 接続がブロックされる - 配信が遅延する - 配信時間が増大 - メールサーバの負荷上昇 - 有効配信数がわからない - マーケティングの数値が信用低下

13 放置した事例 1 - 携帯宛の宛先不明 ドメイン指定が多発 - 遅れなかった宛先削除をしていない - SMTP 接続が拒否される ( 一時的 ) - 大規模な遅延が発生 - メールサーバの負荷上昇 - 最終的に別 IPアドレスのMTA( コスト )

14 放置した事例 2 - 宛先不明が頻発 - 不明アドレス削除をせず継続配信 - SMTP 接続がブロック (128IPアドレス) - DNSBLにIPアドレスが登録された - 解除してもらうまで時間がかかる - 別のIPアドレスでMTA 構築 ( コスト )

15 バウンス処理の実装 - たいへん && かなり面倒 - フォーマットが全部違う = 多パターン - 正規表現でなんとかするしかない - MTA 毎に違う (Sendmail,Postfix,qmail) - 宛先毎に違う (Gmail,Yahoo,Hotmail) - 正しく解析しなければならない

16 雑に実装すると - エラーメールは無条件で宛先削除 - 宛先不明以外のアドレスも削除 - Mailbox FullやDNSエラーなのも削除 - ユーザからクレーム - 急にメールが来なくなった

17 bouncehammer 全体の機能と主要なコマンドラインツール

18 bouncehammer とは - バウンスメールの解析専用 - *BSD, Linux, UNIXサーバで動く - Perl 5.8.8-5.14.2 - コマンドラインツールがいくつか - ブラウザベース管理画面 - デモサイト : http://example.bouncehammer.jp:1874/

19 使う利点 - バウンスした理由が正確にわかる - バウンス記録を構造化したデータで保存 (YAML,JSON) - 管理画面でアドレス管理 ( ユーザサポート ) - アプリケーションから参照 (SQL) - メール配信の合理化と健全化 - 自前で実装しなくても良い

20 できること - 文章のようなバウンスメールを解析して構造化 - YAML, JSON, CSV - DB(PostgreSQL, MySQL, SQLite) に保存も可 - エラーの理由を特定する - 宛先不明 ドメイン指定拒否等 19 種類 - 宛先の分類 - PC/ スマートフォン / 携帯電話 /Webメール

21 役立つところ - オープンソースのMTAで配信している - Sendmail,Postfix,qmail,Exim,Courier,OpenSMTPD - 携帯電話宛やWebメール宛が多い - docomo,au,softbank,gmail,yahoo,hotmail,aol - バウンス処理をしていない OR 緩い解析 - もっと正確に解析したい - ある程度の配信量 - 100 通以上 / 日

22 主要なコマンドラインツール

23 bin/mailboxparser バウンスメールの解析プログラム

24 解析 :mailboxparser - UNIX mbox, Maildir/ のPATHを引数に - STDINからのバウンスメール入力 ( パイプで ) - /etc/aliasesから呼びだせる - bounce: " /path/to/mailboxparser --log" - /etc/crontabに登録して定時実行 - 解析速度 :mbox = 約 500 通 / 秒, Maildir = 約 200 通 / 秒 - 2.7.7 から解析出来なかったメールだけ保存可能 - 2.7.11から元メールのSubject,Message-Idも記録

25 解析結果の利用 - 解析結果はYAML( 標準 ) かJSONで出力 - YAML,JSONを読込むスクリプトを書いて加工 - 配信プログラムでのアドレス照合 - CSVでの出力も可能 ( 表計算ソフトで眺めるとか ) - awk,seeで加工して /etc/mail/accessに入れる - アプリケーション側 DBに入れる

26 bin/databasectl 解析結果を DB に登録する

27 DB:databasectl - mailboxparserの出力をdbに登録するコマンド - bin/databasectl --update /path/to/data - cat file databasectl --update - mailboxparser mbox databasectl --update - PostgreSQL, MySQL, SQLite

28 bin/datadumper DB にある解析結果を出力する

29 DB:datadumper - databasectlでdbに投入した解析結果を出力 - datadumper --howrecent 1y (1 年以内のもの ) - datadumper --reason 'userunknwon' ( 宛先不明 ) - datadumper --hostgroup 'cellphone' ( 携帯電話 ) - datadumper --destination 'gmail.com' - 簡易な SQL のラッパーとして - 複雑な条件を構成する時は直接 SQL で

30 システム構成例 bouncehammer のどの部分を使うか

31 1. mailboxparser のみ - mailboxparserコマンドのみを使う - 解析結果 (YAML or JSON) を読込むスクリプト - 配信システム側 DBに反映 - bouncehammerのdbは不要

32 2. 解析と DB - mailboxparserで解析 - 解析結果はDBに登録 - 他のコマンド (datadumper 等は使わない ) - 配信システム側からSQLでアドレス照合

33 3. 全ての機能を使う - mailboxparserによる解析 - databasectlでの解析結果登録 - WebUI( 管理画面 ) 用のWebサーバ - サポート部門が問い合わせ対応で使用

34 導入事例 bouncehammer の導入先

35 キャリアデザインセンター様 - bouncehammerの最初の導入先様 (2010/04) - @type / 私の年収 - CentOS/1GB MEM/MySQL 5 - 月間配信数 = 約 1200 万通 - エラー率 = 1% 以下 - 既存の配信システムを入れ替えずバウンス処理を実現 - http://cubicroot.jp/ja/case-studies/type.jp

36 データホテル様 - 最も大規模な導入先様 (2013/03) - 高速メール配信サービス MMDS - 2GB MEM/MySQL 5.5 - 月間配信数 = 数億通 - エラー率 = 1% 以下 - 大規模なので少しでもエラー率を下げたい - http://cubicroot.jp/ja/case-studies/datahotel.co.jp

37 その他の導入先 - 老舗のSI 企業 ( 国内 ) - DBにOracleを使用したケース - テキサス州内の自治体 ( マーケティング部門 ) - 元メールのSubjectを解析結果に欲しいという要望 - フランス スペインのISP - FBL(Feedback Loop) の実装要望 ( 実装予定 ) - インドの通販サイト - サイト側 DBと連動

38 Web Site http://bouncehammer.jp/ @bouncehammer http://facebook.com/bouncehammer

終 39