Voicyのシステムアーキテクチャ

アーキテクチャ選択の背景や意図

アプリケーションロジックはAWS、データ分析基盤はGCPを採用しています。
データ分析基盤でGCPを採用している理由はBigQueryを利用したかったからです。

アプリケーションロジックはサービス初期から変遷を繰り返し現在の形になっております。
プロダクトの立ち上げ時期はAWS Elastic Beanstalkを採用してJavaで実装されていました。その後開発生産性を上げるためにGCPのGoogle Kubernetes Engineにサービスを移し始めたのですが、途中で担当者の退職により移行プロジェクトが頓挫しました。

AWSとGCPの両方を運用してた時代を経て、メインのコンピューティングをAmazon Elastic Kubernetes Service に移すことを意思決定して、途中でJavaをGoでの実装に変更しながら、現在のインフラの状態になりました。
またデータベースはしばらくAmazon Auroraを利用していましたが、今後のスケール性とコストパフォーマンスのメリットがありTiDBに移行しました。

現在のアーキテクチャの課題と今後の改善予定

現在のアーキテクチャの課題は複数のサービスが同一のデータベースに接続しており、似たロジックを複数のサービスで実装しなければならず、スピードや品質面で問題がありました。
また中途半端にマイクロサービスを取り入れてしまったため、複数サービスに跨る実装時にオーバーヘッドが存在しており、開発生産性も低くなっていました。
それらの課題を解決するために、現在はモジュラーモノリスへの大型リファクタリンクを実施しており、アプリケーションのコアロジックを集約し、開発生産性をあげて、開発スピードや品質を上げようとしています。

◆執筆：山元亮典 / エンジニア部門責任者 　@yamagenii

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