AWS Lake Formation で実現、マイクロサービスのサーバーレスな分散トレーシング

ソニー株式会社江藤武司 / 岩井良和
Copyright 2019 Sony Corporation
AWS Lake Formation で実現、
マイクロサービスの
サーバーレスな分散トレーシング

Copyright 2019 Sony Corporation2019.10.223
Agenda
• 分散トレーシングを必要とした背景
• トレーシング基盤の構成
• トレーシングIDの取得と伝播
• まとめ

Takeshi Etoh - About us
EA* のテクノロジー領域にたずさわり10年
社内 IT 全体最適化や新技術の検証･導入と
様々な技術の評価と実証実験に取り組む。
その後、サービス構築の最前線にて IoT プラットフォームや
ウェブサービス、モバイルアプリなどのアーキテクチャ・
デザインから実装までをこなし、現在はサーバーレスだけで
構成する BaaS の開発･展開をしている。
サーバーレスはアイデアを高速に
実現できるアーキテクチャとして大のお気に入り。
* EA: Enterprise Architecture, 業務とシステムの現状 AsIs、あるべき姿 ToBe、その方向性 CanBe を策定し事業体を全体最適化する方法論

Yoshikazu Iwai - About us
入社以来、
サーバーレスアーキテクチャを
採用したサービス開発を
行ってきたバックエンドエンジニア。
現在は、BaaS の開発･展開をしている。

分散トレーシングを必要とした背景

全体イメージ
• aibo や Multifunctional Light などのバックエンド (BaaS)
• サーバーレスの構成 (Lambda, DynamoDB, S3, SNS, etc...)
• 10 近い AWS アカウントに配置されている
aibo - http://aibo.com/
Multifunctional Light - https://sony.co.jp/Products/multifunctional-light/
Multifunctional Light
aibo
製造
販売
物流
サポート
認証システム
aibo
Service
Provider
Prod, QA, Dev…

システム構成概要と特徴
• API Gateway/Lambda に加え、非同期イベント処理も多い
• 呼出チェーンは長く多岐、クロス･アカウントやオンプレも
• １ヶ月を超えてからの問合せで確認や障害のトレースあり

分散トレーシングとは (1/5)
マイクロサービスなどの分散アーキテクチャで
処理の可視化や追跡性を向上させるための仕組み
Web Process
External Service
Web API Proc. Web API Proc.
Async Function
Web API Proc.

• 基本的な概念
• Span: 処理ユニット、例えば１つの AWS Lambda Function などにあたる
• Trace: 関連する Span をまとめる単位、Lambda ⇒ SNS ⇒ Lambda など
• Propagation: “Trace” 実現用のメタデータを、各 “Span” で伝搬させること
Web Process
External Service
Async Function
Web API Proc.Span

Web Process
Trace
External Service
Async Function
Web API Proc.Span

Web Process
Trace
External Service
Async Function
Web API Proc.Span
Propagation

OpenTeremetry Dapper AWS X-Ray
OpenTracing Zipkin Datadog
OpenCensus Jaeger
dazn-lambda-powertools
主な仕様や製品･サービス
Web Process
Trace
External Service
Async Function
Web API Proc.Span
Propagation

• 多種多様なソースを一元的に集めて分析を行うことが得意
• 複数のAWSアカウントにまたがるログを集約分析できる
• サーバーレスで実現できる！
なぜ Lake Formation を分散トレーシングに？ (1/4)
AWS Lake Formation
Web Process
External ServiceWeb API Proc. Web API Proc.
Async Function
Web API Proc.

AWS Lake Formation
Web Process
Async Function
Web API Proc.
柔軟な
権限設定が可能

AWS Lake Formation
Web Process
Async Function
Web API Proc.
1ヶ月を超える
ログも追跡可能
柔軟な

AWS Lake Formation
Web Process
Async Function
Web API Proc.
1ヶ月を超える
ログも追跡可能
AWS X-Ray や Datadog との使い分け
利用方法
- X-Ray は Trace 確認後の詳細分析
- Datadog は主に監視と短期の可視化
制約
- X-Ray は AWS アカウント内に閉じる
- Datadog は最長１ヶ月まで
柔軟な

トレーシング基盤の構成

トレーシング基盤の構成(1/2)
• Step Functionsを利用したログの出力
• エクスポート対象のロググループを事前に定義
• CloudWatch ログデータのエクスポート機能を順次実行
• ログの即時性はそこまで重視していない
• 即時性を考慮する場合は、Subscription filterの利用を検討
• Serverless Application Repositoryに公開すると便利
• Lake Formationを利用して各アカウントからログを集約
• Lake Formationを配置したアカウントにログ集約バケットを配置

トレーシング基盤の構成(2/2)

トレーシングIDの取得と伝播

トレースIDの重要性
• ログの横断的分析をするためには
• 出力するログのスキーマ定義
• トレーシングIDの注入
• AWS X-Rayだけでは非同期イベントのトレースが困難
• 非同期イベントを処理する際に、
どのようにトレースIDを伝播させているかを紹介
• API Gateway
• SNS
• SQS
• Step Functions
• S3

Amazon API Gateway
• カスタム HTTP headerを利用
• HTTP headersの x-correlation-id の存在を確認
• なければ、awsRequestId, uuidを利用してIDを生成
• トレースIDの保持にはzone.jsを利用
• Zone.js:
https://github.com/angular/angular/tree/master/packages/zone.js
• Zoneに登録したプロパティを参照できるライブラリ
• 非同期処理からもzoneに登録したプロパティの参照が可能import 'zone.js';
import { APIGatewayEvent, Context } from 'aws-lambda';
export const handler = async (event: APIGatewayEvent, context: Context) => {
const correlationId = event.headers['x-correlation-id'] || context.awsRequestId;
Zone.current.fork({
name: context.awsRequestId,
properties: { context: new EventContext(context, correlationId) }
}).run(async () => ...);
};

Amazon SNS
• SNS message attributesを利用
• メッセージに関する構造化メタデータを指定可能
• タイムスタンプ, データ署名, 識別子
• MessageAttributesからトレースIDを取得、保持する
import 'zone.js';
import { Context, SNSEvent } from 'aws-lambda';
export const handler = async (event: SNSEvent, context: Context) => {
const correlationId = event.Records[0].Sns.MessageAttributes.correlationId.Value
|| context.awsRequestId;
Zone.current.fork({
})
.run(async () => …);
};

Amazon SQS
• SQS message attributesを利用
• メッセージに関する構造化メタデータを指定可能
• タイムスタンプ, 地理空間データ署名, 識別子
• MessageAttributesからトレースIDを取得、保持する
import 'zone.js';
import { Context, SQSEvent } from 'aws-lambda';
export const handler = async (event: SQSEvent, context: Context) => {
const correlationId = event.Records[0].messageAttributes.correlationId.stringValue
|| context.awsRequestId;
Zone.current.fork({
})
.run(async () => ...);
};

Step Functions
• StateMachine実行時にトレースIDを注入
• Input parameterに追加する
• Parameters, ResultPathを活用して、各Taskに
トレースIDを伝播
import 'zone.js';
import { StepFunctions } from 'aws-sdk';
const sfn = new StepFunctions();
const startExecution = async (input: any, stateMachineArn: string) => {
const context = Zone.current.get('context');
input.correlationId = context.correlationId;
await sfn.startExecution({
stateMachineArn,
input: JSON.stringify(input)
}).promise();
};

Amazon S3 (1/2)
• S3オブジェクトメタデータを利用する
• オブジェクトアップロード時に設定可能なkey-valueセット
• S3 APIの head-objectを利用してメタデータを取得
• S3イベントオブジェクトからは取得できない
const s3 = new S3();
export const handler = async (event: S3Event, context: Context): Promise<void> => {
const metadata = await s3.headObject({
Bucket: event.Records[0].s3.bucket.name,
Key: event.Records[0].s3.object.key
})
.promise()
.then((res: S3.HeadObjectOutput) => res.Metadata);
const correlationId = metadata.correlationId || context.awsRequestId;
Zone.current.fork({
name: event.Records[0].eventName,
properties: { new EventContext(context, correlationId) }
})
.run(async () => ...);
};

Amazon S3 (2/2)
• オブジェクト削除イベントの場合は一工夫必要
• 同じLambdaで処理を継続させる
• SNSを利用してObject削除通知を送信する際にIDを伝播させる

まとめ
• サーバーレスは必然的にマイクロサービス･アーキテクチャ
 可視化･トレーサビは複雑になりがち、ログ･トレースは五里霧中の彷徨いに
• 分散トレーシングによりシステムの視界を確保する
 OpenTeremetry, Dapper, Zipkin, Datadog, dazn-lambda-powertools...
• データレイク活用でサーバーレスなトレーサビの実現も
 霧の中に浮かび上がる澄んだ湖のようにシステムを見渡すかのように

まとめ
• サーバーレスは必然的にマイクロサービス･アーキテクチャ
 可視化･トレーサビは複雑になりがち、ログ･トレースは五里霧中の彷徨いに
• 分散トレーシングによりシステムの視界を確保する
 OpenTeremetry, Dapper, Zipkin, Datadog, dazn-lambda-powertools...
• データレイク活用でサーバーレスなトレーサビの実現も
 霧の中に浮かび上がる澄んだ湖のようにシステムを見渡すかのように
サーバーレスはルーブ･ゴールドバーグ･マシンに例えられるように
さまざまな部品を組み合わせて必要なものを実現するのも魅力

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