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『SHOWROOM』の大規模化に伴う技術課題のソリューション ~演者・視聴者の熱量を支える負荷対策、HTML5対応など~
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1.
『SHOWROOM』の大規模化に伴う 技術課題のソリューション ~HTML5対応、演者・視聴者の熱量を支える負荷対策~ SHOWROOM株式会社 池滝 俊太
2.
ノベルティーを用意しました! 2 マイクロファイバークロス サイリウム
3.
ブースも用意しました! 3 ゆっくりしていってね
4.
自己紹介 - 池滝 俊太
(26) • SHOWROOM Tech Studio Head - 慶應義塾大学環境情報学部卒業 - 2014年 DeNA新卒入社 - 2014年7月~ エンターテインメント事業本部 • 新規事業の企画・プロトタイプ開発に携わる - 2015年2月~ SHOWROOMに異動 & 8月子会社化 • Androidアプリ、サーバーサイドのリーダーを経て、現在はサービス開 発の部署 SHOWROOM Tech Studio のマネジメントを行っている。 - コンピュータと音楽とエンターテインメントが好き。 4 @Iketaki
5.
仮想ライブ空間「SHOWROOM」
6.
7.
生放送のみ。演者と視聴者が同じ時間を共有する ことで、高いファンエンゲージメントを生む アイドルやタレント、アーティストとリアルタイ ムで話せて、 ギフティングやコメントで応援が できる 仮想ライブ空間
SHOWROOM 同期性 視聴者の 可視化 ストーリー 創出 視聴者の姿や名前、アクションを可視化して、ユー ザーのエンゲージメント向上を支える イベントがリアルドラマを生み、ファンの感情移 入を促す
8.
本日お話しすること •2013年11月に立ち上げ→サービス開始5年目に突入 - 技術的負債も溜まってくる - 一方、サービスは成長中 •どのようにチームが戦ってきたのか、実例を交えてご紹介 8
9.
目次 •負荷対策事例紹介<サービスのグロースと起きる問題> •PC版のHTML5化<最新技術への追従> •サービス特徴とシステムの特徴 •今後の取り組み •まとめ 9
10.
負荷対策事例紹介 <サービスのグロースと起きる問題>
11.
SHOWROOMのアーキテクチャ 11 •主な登場人物 - [Server] • MySQL,
Memcached • Web・Batch・Daemon(全てPerl) • リアルタイムサーバ「bcsvr」(Pub/Sub) •動画配信サーバー Wowza(Origin/Edge構成) - [Client] • iOSアプリ・Andoirdアプリ・PC版Webクライアント
12.
SHOWROOMの負荷対策 12 再来週からいまの10倍 のトラフィックくるよー •2016年6~8月に大きなイベントがあり、その当時の約10倍のト ラフィックが見込まれた •そこにターゲットを合わせて、大規模な負荷対策を行った
13.
[Server]負荷対策 - 方針 13 •まず何よりもWebを止めない -
非同期化できる処理は非同期化 • 例)ギフティングアクションのPublish処理 - Job QueueにEnqueueし、DequeueするDaemonにて処理 • QueueにはQ4Mを利用 •APIチューニング - アクセス数の多い順に1つ1つチューニング - Apache Benchを使う
14.
[Server]負荷対策 - 方針 14 •Batch,
DaemonにおいてクリティカルとなるのはほぼMySQLへ の重いクエリ - これも1つ1つチューニングしていく、銀の弾丸はなし - 過剰にselectしていたレコードを絞り、必要数ぶんレコードを 取る - Order by, 絞り込みをMySQL側でせず、アプリサーバ側で行う - インデックス
15.
[Server]負荷対策 - 方針 15 •動画配信サーバーは、オートスケールが効くようにしてある •事前に大規模配信がわかっている場合、オートスケールにかかる数分の安定 性を確保するため、事前に手動スケールアウトさせておく -
ビジネスのメンバーを通して依頼がくる、トップコンテンツの場合が多い - 依頼を受け、Slackを用いたChatOpsでスケールアウトできるようにしてあ る - Twitterで反応の大きさを見る •それでも多い場合は、CDNに流せるようにもしてある - 遅延が少し大きくなるので、トレードオフ
16.
[Server]負荷対策 - 方針 16 •配信サーバーのShardingの様子 •配信ごと(=ルームごと)に、Shardが割り当てられる
17.
[Client]負荷対策 - 方針 17 •OS/機種や画面の向き/通常配信・VRなどのパターンを網羅的に 検証し、問題を洗い出して潰していく
18.
[Client]負荷対策 - 方針 18 •1ルームに大量の視聴者がいる高負荷状況をシミュレーション •高負荷状況を保ちながら各種ユーザー操作、長時間のスムーズな視聴がで きるかも検証していく -
CPU負荷のモニタリング(Android Studio, Xcode) • ギフト、コメントの通知が多すぎてさばききれない、など - GPU負荷のモニタリング(Xcode) • SHOWROOMでは大量のアバター・ギフトの描画をOpenGLレイヤーで行ってい る - 動画を再生し続け、止まったりカクついたりしないことを検証
19.
[Client]負荷対策 - 方針 19
20.
高負荷シミュレーション 20 • •下記の動作をするプロセスを多数作成するスクリプト - コメント - ギフティング -
テロップ - 支援ゲージ - アバターの並び順更新 •大量のユーザーが大量のアクションをするルームができる •勢いも数パターン用意する - 徐々に or 突発的 $ srsys_perl live_load_test.pl [ROOM_ID] コメント ギフト ギフト コメント 支援ゲージ アバターの並び順 テロップ
21.
高負荷シミュレーション 21 •この高負荷シミュレーションの仕組みは、日常的にQAに用いてい る •ルーム内の実装を大幅に変更したときなどの再検証に役に立つ
22.
コメントについて 22 •コメントの総量多すぎた場合、クライアントの負荷を下げるため に間引いている場合もある - 間引くロジックは都度変更している • ギフトやコメント量によって表示の優先順位は高くしている(アバターの 表示順と同じ仕組みなので、アバターからコメントが吹き出しで見えるよ うに)
23.
順風満帆 半年~1年ほど経ち、障害いろいろ これらを施し、うまくいった
24.
一定時間Webが応答しない障害 24 •2017年2月、トップコンテンツによる大規模なユーザー流入 •DBの負荷が高まることによって引き起こされた •原因は、イベント機能におけるポイント集計のクエリが重く、他 を引きずってWebが詰まった
25.
Webの改修後、一定の時刻にWebの負荷が高まる 25 •PC版の処理を改修したが、1日ごとに連続で高負荷アラート •該当付近で多くコールされているAPIを調査 •Apache Benchで検証したところ、性能劣化しやすいAPIがあっ た •ネガティブキャッシュが効いておらず、毎回DBアクセスをしてい る箇所が - ネガティブキャッシュ…DBにデータが存在しないことをキャッ シュするしくみ
26.
なぜ起きたのか 26 •イベントの盛り上がりにより、関連データ量が著しく増加した •まとまった負荷対策PJ後にも機能改修は継続される - 継続的にやっていくしかない
27.
負荷対策勉強会をやった - 社内ドキュメントだけでなく、しっかりチーム全員で振り返る - クライアントサイドの人にとっても学びがある 27 APIコールをできるだけ減らそう タイミングをずらせるように工夫しよう
28.
PC版のHTML5化 <最新技術への追従>
29.
PC版 29
30.
_人人人人人人人人人人人_ > Adobe Flash Player < ‾Y^Y^Y^Y^Y^Y^Y^Y^Y^Y‾
31.
Adobe Flash Player •2013年11月のリリース時からPC版にて使用 -
アバター・ギフトなどの複雑なアニメーション - Socket通信によるPub-Subサーバとのやりとり 31 -RTMPプロトコルによる動画配信/視聴
32.
(ところで)動画ストリーミングのプロトコルについて •いくつかあるが、多クライアントに配信するものでは下記の3つが 主流 - RTMP - HLS -
MPEG-DASH • HTTPベース 32
33.
HLS, MPEG-DASH 33 •HLS - Apple -
HTTPベース(≒リクエスト単位で映像を受信) - 現在広く使われている •MPEG-DASH - ISO標準規格 - HTTPベース - 最近盛り上がってきている
34.
RTMP 34 •Real-Time Message Protocol -
リアルタイムに音声や動画などをやりとりするためのストリーミングプロ トコル •Adobe社が開発 •RTMPS/RTMFPなどの変種がある -TCPの上に実装されている -遅延が少ない •Flash Playerでカメラ・マイクを扱うことで、ブラウザ上で配信側もできる
35.
Adobe Flash Player 35 •2013年11月のリリース時からPC版にて使用 -
アバター・ギフトなどの複雑なアニメーション - Socket通信によるPub-Subサーバとのやりとり • コメント・ギフトの通知、ストリーミングURLの変更通知な ど、様々な用途に利用 • RTMPプロトコルによる動画配信/視聴 •良いソリューションではあったものの、Web標準の流れ、 セキュリティ的な懸念もあるので、HTML5に移行を行う
36.
アバター・ギフトの描画 36 •PixiJSを用いている - “the fastest,
most flexible 2D WebGL renderer. http://www.pixijs.com/ - チューニングを行った結 果、パフォーマンスを出し つつも、よりなめらかなア ニメーションも実現できた
37.
Pub/Subサーバとのやりとり 37 •コメントやギフトのリアルタイムPub/Subの機能にはbcsvrとい うプロダクトを使っている - DeNA製のプロダクト。TCPの上で、テキストベースのプロトコ ルでPub/Subを実現する •bcsvrは、生のTCPの他にWebSocketをしゃべることができるの で、WebSocketで実装して解決
38.
Javascript動画プレーヤーの実装 • をつかって実装 •https://github.com/video-dev/hls.js •JavaScript HLS
client using Media Source Extension 38
39.
が、問題もある •遅延が短くなりきらない問題 - クライアント(hls.jsのチューニング)/配信サーバー • バッファリングの最適化 •
チャンクの最適化 - チャンク: 細切れになった映像データ - 現在開発・検証中です 39
40.
サービスの特徴、システムの特徴
41.
サービスの特徴 •視聴者・演者のエンゲージメントが高い - 単位時間にかける熱量が高い •企業ミッション「努力がフェア(公正)に報われる社会を創る」 - 一時的にサービスがダウンしたとしても、ある演者、視聴者に とっては致命的かもしれない 41
42.
サービスの特徴からシステムの特徴が見えてくる •何よりも動画の視聴が大事、演者と視聴者のエンゲージメントを 保つ •さらに、映像、コメントなどを遅延させないことが大事 - インタラクティブ性が落ちることで、エンゲージメントが落ち てしまう - 映像カクつくだけで、意識が演者からシステムの方に向いてし まう •配信者きっかけで急に負荷が増大する 42
43.
サービスの特徴からシステムの特徴が見えてくる •演者と視聴者のエンゲージメントを最大化する、システム上の「思 いやり」を大事にしたい - 負荷対策をしっかりし、できるだけサービスを落とさない • とはいえ、落ちるものは落ちる •
そうなったら、エンゲージメントを壊さないところから潰していく - 映像は守りたい - RTMP→HLS移行における遅延の問題 43
44.
溜まっていく技術的負債 •データ量増加によるクエリチューニングの問題 •技術のレガシー化 44
45.
でもサービスは成長 •技術的負債の対策をしながらユーザー体験を向上させる - けど着実に視聴者・演者のエンゲージメントを支えたい - コードの歴史に敬意をこめて、更新していく •まだまだシステムの安定性、機能による価値も増したい -
新技術、新アーキテクチャによる機能も鋭意開発中 - 力強いプロダクトマネジメント 45
46.
おまけ: AI監視について
47.
スケールにおける問題: コンテンツの監視 - UGC(User
Generated Contents)を生むサービスにおいて は、配信・投稿されたコンテンツがポリシー違反していないか の監視が重要 - SHOWROOMではリアルタイムで監視すべきものが多い • 【配信者】配信動画の内容 • 【視聴者】リアルタイムコメント など - 特に配信数が増え、配信動画内容の監視工数問題が深刻に • CSが24時間365日監視しているため 47
48.
AIによる違反画像判定システムを導入 - 画像の違反度判定 - ライブ中の全動画を定期的にキャプチャして、ニューラルネッ トベースの判定器APIにかけるバッチ 48 Base64 で入力 キャプチャした画像 (128x128px) 違反度判定器API
Slackに通知HLSストリーム 画像の抽出 + リサイズ(FFmpeg) Fetch
49.
AIによる違反画像判定システムを導入 - AIシステム部と協力して開発(判定器: AIシステム
サービス導入: SR) - Yahooが作成した open-nsfw がベースになっている • https://github.com/yahoo/open_nsfw -「疑わしきはアラート」の方針 • ポリシーとして、「人間が見落とすことへのサポートをする」に徹する • 通知された画像は、人の目によって再度判定され、適切なサービス対処をする - 現在は精度の検証をしている段階 - 今後、CSの監視フローに組み込んだり、サービスの管理画面に導入する などしていきたい
50.
まとめ
51.
大事なこと - サービスの特性、システムの特性をチーム全員が理解すること - サービスを作るのは楽しい 51
52.
関連するトーク - Casual Talk
16:10-16:20~ • SHOWROOMのイノベーションを加速させるためのマイクロサービスの 取り組み(志水 理哉) - BLUE Stage 16:30~17:10 • DeNAの大規模ライブ配信基盤を支える技術(漢 祐介) 52
53.
SHOWROOMの技術的取り組みについては - Tech Blog、はじめました •
http://tech.showroom.co.jp/ - まだ始めたばかりで記事数が少ないので、これから充実させて いきます! 53
54.
ありがとうございました! ブースも見ていってね