複数のBtoB向けサービスの環境をDatadogで統合監視

日本経済新聞社は、2011年からクラウド基盤にアマゾン ウェブ サービス（AWS）を採用し、有料会員数が90万を超える「日経電子版」や、同社の豊富なコンテンツを活かしたBtoB向けサービスをAWS上で運用している。近年、BtoB向けサービスはクラウドネイティブなアーキテクチャによる内製開発にシフトし、DevOpsにより短期間でサービスを立ち上げている。その結果、社内エンジニアが複数のプロダクトを掛け持ちで開発・運用することになり、運用監視の効率化が求められていた。技術戦略ユニット サービス基盤第一グループの村田明珠氏は「AWSアカウントがサービス単位で分かれているため、Amazon CloudWatchでは効率的に対応することが難しく、一元管理ができる監視ツールがなければ手がまわらない状況でした」と振り返る。

そこで同社は、ナレッジマネジメントツール「NIKKEI The KNOWLEDGE」のローンチを機にDatadogの利用を開始した。「NIKKEI The KNOWLEDGEはKubernetes上で稼働しているため、Kubernetes関連のエコシステムが充実しているDatadogを採用しました。マネージドサービスで運用コストや負荷が軽減できる点や、Datadog APMの使い勝手のよさも評価したとのことです」（村田氏）

その後、新規サービスや既存サービスの一部でDatadogを導入し、現在は4つのサービスを運用している。Datadogは、ログの収集、アプリケーション監視、AWSリソースのメトリクス収集を中心に活用。ダッシュボードを作り込みながら、サービスチームのメンバーが日々運用・監視を行っている。

BtoB向けサービスの一部は複数のAmazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS)クラスター上で稼働しているため、専用のダッシュボードを作り込んだ。また、インシデント管理プラットフォームのPagerDutyと統合してDatadog側でオンコールの設定や、Datadogで取得した情報からしきい値を設定することで運用を効率化している。最近は、データベースやスロークエリを監視して、アプリケーションのパフォーマンス強化にも取り組んでいる。

「独自の工夫として、Datadogの監視設定をコード化し、Terraformで管理しています。これにより、新たなサービスを立ち上げた際に、ベストプラクティスの設定を短期間に展開することができています」（村田氏）

約1,100万人の会員が利用する日経ID基盤速やかなエラー検知でトラブルを解消

同社では、日経ID基盤のアプリケーション監視においてもDatadogを活用している。日経IDは日経電子版をはじめ、日経グループのサービスを利用する際に利用するIDのことで、会員数は約1,100万人の規模。当初はオンプレミス環境で日経ID基盤を運用していた。監視ルールの追加設定においてアプリケーションチームが管理チームに申請する必要があったため、対応に時間を要していた。

ハードウェアの更新を機に日経ID基盤のAWS移行が決まり、監視環境もクラウドネイティブなDatadogに移行することになった。プラットフォーム推進室 プラットフォームグループの奥田和史氏は「別のチームで利用していたメンバーから使いやすいという話があり、日経ID基盤の開発者の中にも利用したことがあるメンバーがいたことからDatadogの採用が決まりました。AWSとの連携機能が豊富なことも評価が高かったようです」と語る。

AWSへの移行後、Datadogによる日経ID基盤のアプリケーション監視は2020年よりスタート。現在は、日経ID基盤の開発メンバー約10名が、ログの収集、モニタリング、PagerDutyやSlackと連携したエラー検知、パフォーマンス監視で活用している。

「監視対象がWeb APIのアプリケーションサーバーということもあり、Datadogの標準ログにユーザーIDやアクセスログなどを紐付け、APIで実行する一連のトランザクションを追跡できるようにしています。パフォーマンス監視はエラー検知時が中心で、大きなニュースでアクセスが急増した際にも利用しています」（奥田氏）

BtoB向けサービスと日経ID基盤でDatadogを活用している同社において、ともに導入メリットとして複数のプロダクトの少人数監視、統合監視による生産性の向上、障害検知から対応までの時間短縮を挙げている。村田氏は「BtoB向けサービスが急成長していく中で、SREチームのメンバーを増やすことなく複数のサービスの運用が可能となり、コストと負荷の増加を抑えながら安定的な運用が実現しています」と語る。奥田氏は「日経ID基盤はオンプレミスの時代と比べて、エラーへの対応が圧倒的に早くなりました。PagerDutyやSlack経由で通知が届き、Datadogを確認することでほぼすべての原因調査ができるため、早いものであれは5分程度で対応が完了します。監視のルール設定も外部に依頼することなくエンジニアが主導権を持ってスピーディーに対応できるようになりました」と語る。

今後について、BtoB向けサービスについては、開発チーム全体で活用レベルを高め、さらなる運用の高度化を目指す考えだ。「SREチームはDatadogの新しい機能を試したりしながら、積極的に活用している一方、サービス開発チームは、チームによって温度差があるため、全体のレベルを底上げできるように環境の整備を進めていきます」（村田氏）

日経ID基盤については、Datadogで安定運用を図りながら、ユーザー体験の向上に向けてフロントエンドのアプリケーションにも監視範囲を拡大していく方針だ。「ここ1年で開発範囲がフロントエンドまで拡大していることもあり、リアルユーザーの視点からアプリケーションのパフォーマンスを把握するDatadog RUMを活用してUXをモニタリングしていきます」（奥田氏）

Datadogのサポートについては、日本語ドキュメントや最新機能の提供を評価した。今後についてはユーザーの利便性を高めるための機能整理や新人開発メンバー向けの教育プログラム等にも期待を寄せている。

エラーへの対応が圧倒的に早くなりました。 PagerDutyやSlack経由で通知が届き 、 Datadogを確認することでほぼすべての原因調査ができるため、 早いものであれは5 分程度で対応が完了します。

奥田 和史 氏

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