gRPCでインターフェースを再整理してからサービスを分割─freeeの段階的なマイクロサービス戦略

マイクロサービスの導入事例を、中の人に聞いてみいます。本稿では、SaaS型クラウドサービスを提供するfreee株式会社CTOの横路隆さんに、マイクロサービス導入前のシステムが抱えていた課題、そしていかにして既存のシステムをマイクロサービスに置き換えていくか、といった戦略を語っていただきました。

gRPCでインターフェースを再整理してからサービスを分割─freeeの段階的なマイクロサービス戦略

サービスを構成するシステムを分散・細分化するマイクロサービスアーキテクチャ。この手法を導入する企業は、徐々に増えています。しかし、マイクロサービス化のためのベストプラクティスを見出すのは難しいでしょう。どの企業も手探りの状態で、アーキテクチャ改善の取り組みをしているのが現状です。

そんな中で、巨大なサービスを持つ有名IT企業は、どうやってマイクロサービス化を推進しているのでしょうか。今回は「会計freee」や「人事労務freee」など、中小企業をはじめとした法人・個人事業主向けのSaaS型クラウドサービスを提供するfreee株式会社の事例を取り上げます。

話し手は、同社のCTOである横路隆さん。聞き手を務めるのは、株式会社ウルフチーフの代表取締役であり、アーキテクチャ設計のスペシャリストでもある川島義隆さんです。多数のプロダクトを持つfreeeが選んだ、マイクロサービス化の手法に迫ります。

横路 隆(よこじ・りゅう) 1yokoji 2yokoji

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freee株式会社共同創業者CTO。慶應義塾大学大学院理工学研究科修了。学生時代にインターンでエンタープライズ向けWebアプリの開発を経験。新卒で入社したソニーを経て、2012年7月に元Googleの佐々木大輔とCFO株式会社(現・freee株式会社)を共同創業。好きなプログラミング言語はRuby、JavaScript、Scala、Haskell。趣味はピアノ・オルガン・シンセサイザーなどキーボード演奏。

川島 義隆(かわしま・よしたか) 4kawasima

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株式会社ウルフチーフ 代表取締役。TIS株式会社にて19年半、さまざまな業種のシステムアーキテクチャ設計を担当し、2018年に退職、株式会社ウルフチーフを創業する。以降流しのアーキテクトとして、前職時代から書き溜めていたOSSプロダクトや技術記事を元に、様々な現場でアーキテクチャの設計や研修を実施している。

課題:リポジトリの肥大化に伴ってリリース頻度が低下

川島 freeeではどのような課題を解決するためにマイクロサービス化を検討されたのでしょうか?

横路 freeeのプロダクトの成り立ちからお話しすると、「会計freee」の最初のリリースが2013年で、翌年に「人事労務freee(当時の名称は給与計算freee)」をリリースしました。その段階で既に、各プロダクトや認証・認可を扱うサービス基盤などは、リポジトリやサービスを分割する形で開発・運用を行っていたんです。

しかし、プロダクトがマーケットフィットして成長していく過程で、一つひとつのリポジトリが徐々に肥大化してきました。なぜなら、会計や人事労務に関連する新機能については、別のリポジトリに切り出すのではなく、開発スピードを優先して会計・人事労務それぞれのリポジトリで実装するケースが多かったためです。

そうした運用を続けるうち、2016年ごろから徐々にリリース頻度の低下が課題になってきました。

さまざまな機能が会計・人事労務のリポジトリに含まれているため、「一回あたりのリリースに含まれるコミット数が多く、何かの不具合があると全ての機能がリリースできない」「開発前の影響範囲調査に時間がかかる」といった課題が生じてきたんです。

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川島 その状態ですと、関係のない箇所の修正が重要な機能にまで影響を与えてしまうことがありますから、大変ですよね。そうした課題を解決する手段の1つが、マイクロサービス化だったのですね。

横路 そうです。freeeのマイクロサービス施策には、2つの目的がありました。1つは、今お話ししたような障害発生のリスクや影響範囲調査のコストを低減し、開発のスピードとプロダクトの品質を向上させることです。

もう1つは、複数のプロダクトで横断的に使われるような機能をマイクロサービス化することで、機能の横展開を容易にすることです。

freeeは今後、統合型クラウドERPとして多種多様なプロダクトのリリースを加速していく予定のため、全てのプロダクトで共通的に使われる機能が出てきます。そうした機能は、マイクロサービスとして切り出すことで再利用を容易にした方がいい。つまり、プロダクト戦略とマイクロサービスとの親和性が高かったということです。

川島 freeeのプロダクトにはさまざまな機能があるかと思いますが、どのような基準でマイクロサービス化の優先順位を付けたのでしょうか?

横路 優先度を決めるにはいくつかの観点がありました。まず、マイクロサービス化により生産性や再利用性が向上する機能であること。これは、前述の「課題を解決する」という意味で重要です。

そして、売り方や作り方も含めて、プロダクトの成長戦略に沿っていること。マイクロサービスの利点の1つとして、事業として今後伸ばしていきたい機能をサービスとして独立させることで、高速にイテレーションを回せるという側面があります。つまり、「事業として何を磨いていきたいか?」をベースにマイクロサービス化すべき機能を検討していく方法です。

さらに、データが万が一漏洩した場合に大きな危険性がある機能を分離しておくという観点もあります。例えば、個人情報を扱う機能の安全性を高めるため、関係するソースコードのみをマイクロサービスとして切り出すという方針も考えられます。

それから、データの結合度です。当然ながら、双方向のデータ依存がある機能はサービスとして切り離しづらく、単方向にのみデータ依存している機能の方が切り離しは容易です。こうした観点に基づき、マイクロサービス化すべき機能の優先順位を付けていきました。

戦略1:サービスを切り出す前にインターフェースを再整理

川島 優先順位を検討した結果、まずどのような機能をマイクロサービスとして切り出したのでしょうか?

横路 最初に切り出したのは、申請や承認におけるワークフローを管理するための機能です。もともと、この機能は「会計freee」だけに実装されていましたが、他のプロダクトにおいても汎用的に使われることが予想されたため、マイクロサービス化する方がいいと判断しました。

川島 どのような流れで、マイクロサービス化を進めていきましたか?

横路 ワークフロー機能はもともと「会計freee」との結合度が高かったため、会計を担当しているエンジニア数名でプロジェクトチームを構成し、移行計画の壁打ち相手としてfreeeのアーキテクトチームのメンバーにも参画してもらいました。

川島 チーム編成の後は、どのような作業を行いましたか?

横路 最初に実施したのは、インターフェースの再整理です。なぜなら、会計freeeでは動的型付け言語であるRubyを採用していることもあり、各種APIにおいて入出力のパラメーターの型が不明瞭になっているものがあったため、そのインターフェースを明確にした上で、サービスの分割手段を検討すべきだと考えました。

型が不明瞭というのは、例えば「最初にAPIを開発したエンジニアは数値型を意図していたはずなのに、文字列型でもコードが動く状態になっている」ようなケースです。しかも、続いて「なぜか文字列型を正として機能追加されている」などの事態が発生していました。

インターフェースを整理するタイミングで、Protocol BuffersとgRPCを導入しました。これにより、「モノリシックなアプリケーションだが、モジュール境界はgRPCでやり取りしている」という状態をまず構築しています。

あるべき型をリバースエンジニアリングしながらProtocol Buffersでインターフェースを定義する作業は手間がかかりましたが、この工程を経ることでAPIの全体仕様が明確になり、後続のマイクロサービス化の作業が格段に楽になりました。このときに併せて、Ruby on Railsで書かれた既存のコードベースをGoで書き直していく作業も実施しています。

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Protocol Buffersでは、インターフェース定義言語(Interface Definition Language)を用いてAPIの期待する入力・出力形式を記述するため、型の定義が明確になるという特徴がある。

戦略2:サービスは分離してもデータベースは分離しない

川島 Go言語は、gRPCとの親和性という意図から選ばれたのでしょうか?

横路 別の意図での採用でしたね。メモリフットプリントを削減しやすいことや、スループットに優れる点、goroutineによる並行処理の容易さなどが、Goを採用した理由です。

川島 インターフェースの再整理やgRPCの導入、さらにはRubyからGoへの書き換えを行うとなると、コードの修正量も大きかったと思います。新・旧コードの動作が同一であることを、どのように保証されましたか?

横路 旧ロジックと新ロジックの挙動を実データを使って自動的に確認できるツールを作り、再帰的なテストを行いました。そうすることで、アプリケーションの挙動の同一性を担保しています。

さらに、いきなりデータベースレイヤーを分離するのではなく、まずはアプリケーションレイヤーのみを分離しました。「サービスは分離しているが、データベースは分離していない」というフェーズを挟むことで、切り戻しが容易な状態を保ったんです。

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川島 それは、サム・ニューマン(Sam Newman)の著書『Monolith to Microservices』(O'Reilly、2019年)でも解説されているパターンですね。サービスのみをまずは分割して安全性を担保してからデータベースを切り離すという手法は、マイクロサービスにおける有効な移行パターンの1つです。

戦略3:仕様を変えてでも分離しやすいデータ構造を作り出す

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