利用しているサービス：
Google Kubernetes Engine、Cloud Spanner、Cloud Storage、BigQuery など
GKE、Cloud Spanner を駆使し基幹動画配信サービスを刷新
2022 年 12 月のサービス開始からわずか 2 週間で会員数が 30 万人、約 3 か月で 60 万人を突破して話題となっている DMM の新たなサブスクリプション型会員システム「DMMプレミアム」。その強力な牽引役となったのが同時にスタートした総合動画配信サービス「DMM TV」です。月額 550 円の「DMMプレミアム」会員になることで、アニメやバラエティ、舞台などを中心とした約 16 万本ものエンタメ コンテンツが見放題になるため、サービス初日から多くのファンがアクセスしました。本プロジェクトの立ち上げからその技術面を監督してきた同社テックリード室 奥野 慎吾氏は、オープン直後の猛アクセスに耐えられたのはプラットフォームを Google Cloud に移行したからだと言います。
「当時、DMM には DMM動画という 20 年以上運営してきた動画配信サービスがありましたが（DMM TV に統合されるかたちでサービス終了）、長い歴史を持つだけにかなりトラディショナルなアーキテクチャで動いており、人気コンテンツ配信時などのアクセス急増でサービスが不安定になることが少なくありませんでした。そこで今回、DMM TV の立ち上げを機に動画配信サービスの中でも EC 基盤のアーキテクチャを一新することにしました。」
「DMM TV は主に GKE（Google Kubernetes Engine） を用いて構成されており、基本的な部分についてはそこまで変わったことはしていません。ただ、バックエンドの手前に Envoy Proxy を配置することで gRPC で行われている各サービス間の通信を負荷分散できるようにしたことは 1 つの工夫でした。そして何より大きかったのがデータベースに Cloud Spanner を採用したこと。これまでのシステムでは耐えきれなかったような急激なアクセス増にもしっかり追従してくれるので本当に助かっています。Cloud Spanner の導入は初めてだったのですが、Google Cloud の手厚いサポートのおかげで無事導入することができました。」（菅野氏）
「従来システムでは VM を増やすなど、突発的なスケールへの対応が大きな課題となっていましたが、GKE を採用することで解消されました。また、DMM TV 専用の負荷試験基盤は GKE Autopilot を用いて構築しています。これによってさまざまなパターンの高負荷試験を容易に実施できるようになったほか、負荷試験が終わればスケールインできるので、保守コストを大幅に下げることにも成功しています。」（小林氏）
今後は Cloud Spanner の設定をさらに改善し、パフォーマンスを保ったままコストダウンを図っていくことを予定しているとのことです。
BigQuery と Looker の組み合わせでデータの活用を劇的推進
DMM では DMM TV のローンチとほぼ時を同じくして、データ モダナイゼーション プロジェクトのもと、全社データ分析基盤も BigQuery を中心とした新環境へ移行させています。その理由は大きく 2 つありました。
「将来に向けたスケーラビリティ確保とデータ活用の推進を目的にデータ分析環境の移行を進めました。その点、Google Cloud は圧倒的なパフォーマンスを誇る BigQuery の存在や GA（Google アナリティクス）、GTM（Google タグマネージャー）との連携のしやすさで、他の選択肢を大きくリードしていました。」
そう説明するのは、このプロジェクトを舵取りしたマーケティング本部 データ戦略部 藤井 亮太氏。藤井氏は、従来のデータ分析基盤からの移行をスマートに行えていることも Google Cloud 導入の大きなメリットだったと言います。
その上で、「新しいデータ分析基盤を導入することで、データの民主化という点でも大きな進歩があった」と評価するのはマーケティング本部 データ戦略部の千葉 健太氏と柳原 太郎氏。今回の取り組みでは新たに BI ツールとして Looker を採用し、非エンジニア層への利用拡大を追求しています。
「Looker 導入後は非アナリストでも手軽にデータ分析を行えるようになり、データ活用が劇的に進んだと実感
