DX実践！～ビジネスアジリティ向上とマイクロサービス技術GraphQLの活用～（NTTデータテクノロジーカンファレンス 2020 発表資料）

3. 3 © 2020 NTT DATA Corporation プロフィール～山田真也～氏名：山田真也（やまだしんや）所属：デジタル技術部 Agileプロフェッショナル担当課長代理業務： • クラウドネイティブ、マイクロサービスの普及展開 • アジャイル開発プロジェクトの支援保有資格： Certified SAFe® Consultant Certified Kubernetes Administrator

7. 7 © 2020 NTT DATA Corporation カード&ペイメント事業部の紹介稼働時間: 24時間 365日 EC センタ間接続 POS 決済端末 2,000 社 85万台 3,000 社クレジットカード 120 社金融機関 200 社国外の銀行/金融機関グローバル月間処理件数: 9億件当事業部は、CAFISを中心として決済システムを提供。代表となる CAFISは1984年から稼働する国内最大規模の決済ネットワークである参考URL https://solution.cafis.jp/

10. 10 © 2020 NTT DATA Corporation 【参考】Scaled Agile Framework® (SAFe® ) とは？ビジネスアジリティを実現するフレームワーク。世界で最も活用されているビジネスアジリティ実現の基盤となるフレームワークである。リーン、アジャイル、DevOps の原則、プラクティス、コンピテンシーを組み合わせた実証済みのフレームワークです。役割毎の教育カリキュラムが用意され、グローバルのパートナーネットワークとコミュニティでビジネスアジリティ実現を支援する。 URL:https://www.scaledagile.com/jp/

13. 13 © 2020 NTT DATA Corporation DX推進における課題と対策（2025年の崖より抜粋）経産省の「2025年の崖レポート」から、DX推進における課題と対策をご紹介 https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/digital_transformation/pdf/20180907_02.pdf 課題  各事業の個別最適化を優先しシステムが複雑となり、企業全体での情報管理・データ管理が困難対策（一例）  マイクロサービスにより細分化し、アジャイル開発方法により段階的に実施するアプローチも考えられる

15. 15 © 2020 NTT DATA Corporation エンタープライズ規模でビジネスアジリティを高めるために Process People Technology 1. 経営/組織/開発のアジャイル化 2. 価値探索～価値提供までの高速化 1. 組織のエンジニア、チームのスケール 2. クロスファンクショナルチーム 3. ドメイン（サービス）ごとにチームを構成 1. マイクロサービスアーキテクチャの採用 ※高パフォーマンス組織は、人の増加に伴いデプロイ数も増加 2. クラウドネイティブ技術、DevOpsの採用

23. 23 © 2020 NTT DATA Corporation 【参考】REST APIでは？リクエスト対象APIの例  /staffs (社員情報)  /organizations (組織情報)  /products (プロダクト情報)  /contracts (契約情報)  /customers (顧客情報) 必要な処理の例 1. 「社員情報」取得。社員が所属する組織 IDを取得 2. 組織情報IDから「組織情報」、「プロダクト情報」、「契約情報」取得。契約情報に紐づく顧客IDを取得 3. 契約に紐づく全「顧客情報」取得 REST APIでは、取得したい情報が多岐に渡る、複雑になると、情報取得に必要な処理が多くなってしまう・・・

24. 24 © 2020 NTT DATA Corporation GraphQLの利用例～ GraphQL API ～ query { staff(id: “12345") { name organization { name products { name } contracts { customers { name } }}}} リクエスト { "data": { “staff": { “name": “yamada", “organization": { “name": “agile pro”, “products”: [ { “name”: “altemista cloud” }, { “name”: “MLOps” }, … ], “contracts”: [{ “customers”: [ { “name”: “digital payment” }, … ]}}]}}} レスポンス

25. 25 © 2020 NTT DATA Corporation GraphQLの利用例～ GraphQL API ～ query { staff(id: “12345") { name organization { name products { name } contracts { customers { name } }}}} リクエスト { "data": { “staff": { “name": “yamada", “organization": { “name": “agile pro”, “products”: [ { “name”: “altemista cloud” }, { “name”: “MLOps” }, … ], “contracts”: [{ “customers”: [ { “name”: “digital payment” }, … ]}}]}}} レスポンス REST APIやその他のWebサービスと比較して ※シンプルなAPIだけの場合、適さない場合もある  効率的、堅牢、フレキシブル  クライアントが必要なデータの構造を定義可能  必要なデータのみ返却可能

26. 26 © 2020 NTT DATA Corporation GraphQLの実装例 const typeDefs = ` type Query { info: String! feed: [Link!]! } type Link { // omit } const resolvers = { Query: { info: () => {} // call API, database, etc feed: () => {} // call API, database, etc, }, Link: { // omit } } const server = new GraphQLServer({ typeDefs, resolvers, }) server.start(() => console.log(`start`)) GraphQLのAPIを定義。「info」のAPIは文字列を返却し、「feed」のAPIはLink型で返却それぞれのAPIが呼び出された際に、データを取得するための処理を記述サーバにAPI定義、データ取得処理を設定し、サーバを起動引用：https://www.howtographql.com/graphql-js/1-getting-started/ 注）実装言語、利用ライブラリ、ツールなどで異なるため、利用するライブラリ等のドキュメントを参考されたい。

30. 30 © 2020 NTT DATA Corporation サービス性検証時の現実価値探索１開発２検証３価値提供 4 × N回サービス性検証時の課題価値探索→開発→検証の期間を短くし、いち早く価値提供することが求められる。しかし、要件が柔らかく場合が多く、検証までのサイクルを数回繰返し必要となり、開発にN回分の時間がかかり価値提供までの時間がかかる X Days 例) X=10日, N=3回 →30日 = 約1.5ヶ月

31. 31 © 2020 NTT DATA Corporation サービス性検証の効率化価値探索１設定２検証３価値提供５ × N回開発４ × １回「Hasura GraphQL Engine」は、 GUIで設定するだけで、GraphQL APIを数分で構築可能。検証までの時間を削減可能最も時間のかかる開発を繰り返さないことで、価値提供までの時間を大幅に削減できる X Days Y min 例) X=10日,Y=20分, N=3回 →10.1日 = 約0.5ヶ月

34. 34 © 2020 NTT DATA Corporation 【再掲】エンタープライズ規模でビジネスアジリティを高めるために Process People Technology 1. 経営/組織/開発のアジャイル化 2. 価値探索～価値提供までの高速化 1. 組織のエンジニア、チームのスケール 2. クロスファンクショナルチーム 3. ドメイン（サービス）ごとにチームを構成 1. マイクロサービスアーキテクチャの採用 ※高パフォーマンス組織は、人の増加に伴いデプロイ数も増加 2. クラウドネイティブ技術、DevOpsの採用

35. 35 © 2020 NTT DATA Corporation 【再掲】エンタープライズ規模でビジネスアジリティを高めるために Process People Technology 1. 経営/組織/開発のアジャイル化 2. 価値探索～価値提供までの高速化 1. 組織のエンジニア、チームのスケール 2. クロスファンクショナルチーム 3. ドメイン（サービス）ごとにチームを構成 1. マイクロサービスアーキテクチャの採用 ※高パフォーマンス組織は、人の増加に伴いデプロイ数も増加 2. クラウドネイティブ技術、DevOpsの採用 SAFeと上述した方法で対応実現しようとすると、課題が発生 →次ページ以降で説明

36. 36 © 2020 NTT DATA Corporation GraphQLの技術を活用する際に直面する問題組織系ドメインプロダクト系ドメイン顧客系ドメイン社員情報プロダクト情報顧客情報社員情報プロダクト情報顧客情報マイクロサービスアーキテクチャ 1. 他チームとのソースコードの競合、不整合 2. リリースタイミングのズレ等による、リリースまでのリードタイム増加エンジニアのスケール、マイクロサービス化しても、アジリティを損なってしまう・・・

37. 37 © 2020 NTT DATA Corporation GraphQLの技術を活用する際に直面する問題組織系ドメインプロダクト系ドメイン顧客系ドメイン社員情報プロダクト情報顧客情報社員情報プロダクト情報顧客情報マイクロサービスアーキテクチャ 1. 他チームとのソースコードの競合、不整合 2. リリースタイミングのズレ等による、リリースまでのリードタイム増加エンジニアのスケール、マイクロサービス化しても、アジリティを損なってしまう・・・チームをスケールアウトするために必要な工夫 GraphQLの特性上、一つのサーバにてAPIを提供する。そのため、マイクロサービスや複数チームで開発する際は下記の工夫が必要となる  ソースコードへの競合の回避  リリースタイミングのズレによる待ち時間のリードタイム抑制

38. 38 © 2020 NTT DATA Corporation Apollo Federation / Gatewayによる分散化  複数GraphQL APIを合成(Federation)し、一つのAPIとして提供する仕組み、ツール。マイクロサービスの価値を高める  Apollo Gateway経由で合成したGraphQLを提供 Apollo Federation / Gatewayとは？組織系ドメインプロダクト系ドメイン顧客系ドメイン社員情報プロダクト情報顧客情報社員情報プロダクト情報顧客情報 APIを合成

39. 39 © 2020 NTT DATA Corporation Apollo Federation / Gateway のAPI合成例 1/2 const typeDefs = ` type Organization @key(fields: “id”) { id: ID! name: String! } ` const resolver = { Organization: { __resolveReference({ id }) => // getting data } } const typeDefs = ` type Contract { id: ID! name: String! description: String! } extends type Organization @key(fields: “id”) { id: ID! @external contracts: [Contract] } `  組織系ドメインで必要なAPI定義のみ記述  キー項目、及びキー項目を基にデータ取得する処理を記載し、Getewayにメタデータを連携  契約系から組織系のGraphQLスキーマを（Javaクラスの様に）拡張することが可能  ドメイン毎の関心事を分離可能注）実装言語、利用ライブラリ、ツールなどで異なるため、利用するライブラリ等のドキュメントを参考されたい。組織系ドメイン／チームのGraphQLサーバの実装例契約系ドメイン／チームのGraphQLサーバの実装例

40. 40 © 2020 NTT DATA Corporation Apollo Federation / Gateway のAPI合成例 1/2 const typeDefs = ` type Organization @key(fields: “id”) { id: ID! name: String! } ` const resolver = { Organization: { __resolveReference({ id }) => // getting data } } const typeDefs = ` type Contract { id: ID! name: String! description: String! } extends type Organization @key(fields: “id”) { id: ID! @external contracts: [Contract] } `  組織系ドメインで必要なAPI定義のみ記述  キー項目、及びキー項目を基にデータ取得する処理を記載し、Getewayにメタデータを連携  契約系から組織系のGraphQLスキーマを（Javaクラスの様に）拡張することが可能  ドメイン毎の関心事を分離可能注）実装言語、利用ライブラリ、ツールなどで異なるため、利用するライブラリ等のドキュメントを参考されたい。組織系ドメイン／チームのGraphQLサーバの実装例契約系ドメイン／チームのGraphQLサーバの実装例 Gatewayを通して、クライアント／フロントエンドからは下記のようにAPIを合成して取得できる type Organization { id: ID! name: ID! contracts: [Contract] } type Contract { id: ID! name: String! description: String! }

41. 41 © 2020 NTT DATA Corporation Apollo Federation / Gateway のAPI合成例 2/2 const gateway = new ApolloGateway({ serviceList: [ { name: ‘organizations', url: ‘xxx' }, { name: ‘contracts’, url: ‘yyy’ } ], }); // Launch Server const server = new ApolloServer({ gateway, // omit }); server.listen().then(({ url }) => { console.log(`start…`); });  合成対象のGraphQLサーバのエンドポイント（例：組織、契約）を指定注）実装言語、利用ライブラリ、ツールなどで異なるため、利用するライブラリ等のドキュメントを参考されたい。 Gatewayサーバの実装例

43. 43 © 2020 NTT DATA Corporation まとめ DXに関する技術やプロセス等のご質問は、 Ask the Speakerでお気軽にどうぞ！ ※今回ご紹介していないことでもOKです GaphQLで検証、価値提供までのプロセスを高速化 1 2 Apollo Federationにより、スケールを支援 DXの事例を通して、ビジネスアジリティを高める一つの技術である GraphQLをピックアップして紹介しました

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