Splunk Live! 2018 | Jun 8, 2018 | Rev 1.1
© Yokogawa Electric Corporation
横河電機における
Splunk devops
活⽤データ分析で繋がる devops チーム
藤原 匠
横河電機株式会社
IAシステム&サービス事業本部 システム開発センター
システムソフトウェア技術部 ソリューション開発課Jun 8, 2018
横河電機株式会社
Yokogawa Electric Corporation
⼤正4年(1915年) 9⽉1⽇
4,066億円(連結)
67.9%
18,329⼈(連結)
制御、計測、情報
⽯油、化学、ガス、電⼒、鉄鋼、紙パルプ、薬品、⾷品など 商 号
創 ⽴ 売 上 ⾼
海外売上⽐率 従業員数
事業領域 お客様業種
会社概要
(2017年度実績)
グローバルオペレーション
3
ビジネスの発展を⽀えるグローバル体制
横河電機株式会社 東京 武蔵野
Yokogawa Corporation of America
(⽶国)
Yokogawa China
(中国)
Yokogawa Middle East & Africa
(バーレーン)
Yokogawa Europe
(オランダ)
Yokogawa Electric International Yokogawa Engineering Asia
(シンガポール)
Yokogawa Electric CIS
(ロシア)
Yokogawa America do Sul
(ブラジル)
Yokogawa Electric Korea(韓国)
Yokogawa India
(インド)
関係会社
国内
13
社 海外99
社⽣産制御関連製品
⽣産制御システム
CENTUM VP
フィールド機器 / 分析計 / レコーダ
⽣産制御システム
ネットワークベース⽣産システム
STARDOM 安全計装システムProSafe-RS
レンジフリーコントローラ
FA-M3V
組み込みコントローラ
e-RT3
差圧・圧⼒伝送器
DPharp EJX
コリオリ式質量流量計
ROTAMASS Prime
フィールド無線⽤温度 伝送器
YTA510
レーザガス分析計
TDLS8000
ペーパレスレコーダ
GX10/GX20
ガスクロマトグラフ
GC8000
⾃⼰紹介
n
名前: 藤原 匠(ふじわら たくみ)
u IAシステム&サービス事業本部
システム開発センター システムソフトウェア技術部
n
主要業務u
弊社ソフトウェア製品の開発インフラ構築・運⽤及び、ビルド実施、インストーラ開発
n devops歴: 5年
DevOps
について⽇本における
DevOps
の実施状況20%
80%
DevOps
の実践状況に関するユーザ調査結果何らかの実践をしている 実践をしていない
https://www.idcjapan.co.jp/Press/Current/20171031Apr.html
DevOps
とは︖n 2009年に写真共有サービスのflickrのエンジニアが発表し
たプレゼンテーションが源流n
利害対⽴しがちな開発者と運⽤者を、マインドセットの共 有とベストプラクティスの実践よって繋ぎ合わせ、開発プロ ジェクトを円滑に進める開発⼿法なぜ
Web
サービスのDev
とOps
が利害対⽴するのか︖n
原因: DevとOps互いの⽬的が相反しているからu Dev: 新しい機能を追加すること
u Ops: 安定したサービスを顧客へ提供すること
n
問題点:u
ビジネスのスピードが上がらず、価値も⾼まらないDevOps
の⽬的n
ビジネスのスピードアップと価値を⾼めることDevOps
Agile
startup Lean
DevOps
のマインドセット尊敬 信頼
健康的な態度
⾮難を避ける
DevOps
主要プラクティス⾃動化されたインフラストラクチャ 共有されたバージョン管理
ワンステップビルド&デプロイ
IRC・ IMボット
メトリクスの共有 フィーチャーフラッグ
DevOps
からdevops
へn
『devopsは、情報のサイロを壊し、関係を観察し、チーム間で発⽣する誤解を解消するための反復的な
取り組みを強調するプロフェッショナルで⽂化的な運動
※
』n
業種・ロールを問わず取り組める考え⽅へ※Jennifer, Davis. ;Ryn, Daniels. Effective DevOps 4本柱による持続可能な組織⽂化の育て⽅.
吉⽻⿓太郎監訳. ⻑尾 ⾼弘訳.オライリー, 2018, P.xv
Enterprise devops
n
海外では、業種を問わずEnterprise企業におけるdevops事例が共有されはじめている
n DevOps Enterprise Summit 2017
u https://github.com/devopsenterprise/2017-San-Francisco
Agile開発やリーンスタートアップと同じように
企業規模の⼤⼩に関わりなくdevopsが⼀般化しつつある
DevOps5
年間の歩み弊社の
devops
活動タイムライン2013年
•
ひとりで2014年
•
チームで2018年
•
部⾨・製品を超えて2013
年 ひとりではじめたDevOps
部署異動をきっかけに
…
n
製品理解のためテスターとして従事していたn
インストール作業に5時間以上必要な製品のテストを担当5
時間後…
インストール作業⾃動化の模索
n OSの設定・アプリのインストールをChefで⾃動化
u
インストール作業の⾃動化を実現n
社内のインストール作業時間を数千時間削減u
ソフトウェア開発⼯程u
国内・海外拠点での出荷作業Infrastructure as Codeの効果と
DevOpsについて知るきっかけとなった
2014
年 チームで取組んだDevOps
当時、私達のチームが担当していたプロジェクト
1990年代から 開発開始
200名以上 開発者 ソース規模
数千万⾏
当時の製品ビルド業務をとりまいていた状況
n
ビルド開始から完了まで24時間n
ビルド作業の⼯程に⼿作業が散在n
ビルドタスクの実⾏制御が貧弱ビルドが遅く、作業に⼿間がかかっていた
製品ビルド業務で
DevOps
を実現するためにn CIツールによるビルドタスク⾃動化・最適化 n
ビルドシステムを⾒直しn
ボトルネックとなっていた処理の改善結果: ビルド全⾏程の完全⾃動化と
24時間から5時間へ実施時間短縮を実現
2018
年 部⾨・製品を超えて社内
devops
ユーザ会発⾜devopsの知⾒を部⾨・製品を超えて
社内へ共有開始
DevOps
への取組みを振り返って…
私達は
devops
で何が変わったのか︖パフォーマンス チーム
x4以上 開発効率改善
⾃動化スキル
⼤幅向上
devops
マインドセットの
定着
私達の
devops
活動が成功した要因上司・リーダの
⽀援
情報システム部の
IT利⽤促進
チームメンバーの 改善マインド
devops
活動 次のステップへn
開発インフラにまつわる改善活動は⼀巡u
次のステップで取り組むべきこととは︖でメトリクスの共有化へチャレンジを開始
を⽤いた
ソフトウェア開発データ分析
弊社の
Splunk
利⽤分野 基幹システムSAP
ARIBA
BI
セキュリティ
WAF
Box
AD分析
ソフト開発
devops
システム監視
アプリケーション
コールセンター お客様サイト監視
インストール情報 会員サイト 製品ライフサイクル
Splunk
との出会いn
社内で開催されたSplunk勉強会u
セキュリティ視点の勉強会だったn
ソフトウェア開発にまつわるデータを試しに投⼊したところ…簡単にデータが可視化できることに感動
ソフトウェア開発データ分析対象データ
n
ソフトウェア開発メトリクスデータu
ソースコード⾏数増減、健全性を表す数値(例: 複雑度)n
ソフトウェア開発における開発者の活動ログu
ソースコード変更履歴・投⼊⼯数n
ソフトウェア開発における障害情報u
障害内容・原因・修正内容・オープン・クローズ⽇時n
各種ツールのログu
ビルド、CIツール、⾃動テストソフトウェア開発データ分析のあるべき姿
n
メトリクス取得ツールに縛られない⾃由な環境の構築n
異なるデータタイプを組み合わせた分析の実現n
⾃動化された各種データ収集機能の実現を⽤いて理想の環境を実現︕
ソフトウェア開発データ分析対象データ投⼊フロー
CIサーバ
S3 Bucket 前処理 サーバ
TFSサーバ
Office LAN
Splunk
統合基盤
2.API呼出
1.データ投⼊指⽰
3.保存 4.取込
⾃動で最新分析対象データを へ投⼊できる
1.
ソフトウェア開発の活動可視化1.
ソフトウェア開発の活動可視化n
利⽤データu
開発者がソースファイルへ変更を加えた履歴情報Ø
バージョン管理システム(TFS)の修正ファイル・⽇時の情報n
集計⽅法u
開発者がソースファイルへ変更を加えた回数を機能毎に集計1.
ソフトウェア開発の活動可視化平均値
⼤量変更
機能で⾊分
2.
障害チケットの消化状況可視化2.
障害チケットの消化状況可視化n
利⽤データu
製品障害チケット情報Ø
製品障害チケットのオープン・クローズ情報n
集計⽅法u
製品障害チケットのオープン・クローズ期間を機能毎に集計n
備考u
プロジェクトマネージャとのミーティングで要望を受けて作成2.
障害チケットの消化状況可視化半⽉以上1か⽉程度中央値が
3. AI
を⽤いた障害チケット担当者予測3.
障害チケット担当者の予測n
利⽤データu
障害チケットが含むキーフレーズ情報u
製品障害チケット情報Ø
障害原因や対策コメントと修正担当者n
⽤途u
障害チケットの担当者割当の⾃動化Splunk Machine Learning Toolkitで実現
3.
障害チケット担当者の予測 〜 キーフレーズの抽出 〜AWS
Comprehend Splunk
Issue 123 障害内容 Description
障害チケット
キーフレーズ抽出
ID, KeyPhrase 123, .Net 3.5 123, Thread 123, Lock
…
3.
障害チケット担当者の予測 〜 学習 〜Issue 123 障害内容 Description
担当者
障害チケット
ID, KeyPhrase 123, .Net 3.5 123, Thread 123, Lock
…
キーフレーズ
担当者 Key Phrase1 Key Phrase2 Key Phrase3
障害担当者と
キーフレーズ
MLTK Model
⽣成 学習
Splunk
3.
障害チケット担当者の予測 〜 予測 〜MLTK Model Key
Phrases
⼊⼒ 出⼒ 担当者Issue 123 障害内容 Description
新規障害チケット
ID, KeyPhrase 123, .Net 3.5 123, Thread 123, Lock
…
キーフレーズ
検索
Splunk
3.
障害チケット担当者の予測n
モデルの精度n
どうやってこの取り組みに⾄ったのか︖u
パートナーのマクニカネットワークスさんとの協⼒によるもの7割以上の適合率
まとめ
まとめ
n devopsは対象を拡⼤し成功事例が多く報告されている
n Splunkで開発データを様々な観点から⾃由に分析できる n Splunkを⽤いて開発データを分析することで開発プロジェク
トにおける迅速な意思決定や問題の発⾒・対応を⽀援で きる
を⽤いたデータ・分析結果を共有することで データ分析で繋がるdevopsチームを実現︕
Have a nice devops journey J
ご清聴ありがとうございましたここで使⽤されている会社名、商品名は、各社の登録商標または商標です。