ourly株式会社でのAmazon Redshift活用事例

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ourly株式会社 / KosukeAizawa

CTO・VPoE / CTO / 従業員規模: 11名〜50名 / エンジニア組織: 11名〜50名

最終更新日2025/09/01投稿日2025/09/01

ツールの利用開始時期	事業形態
2024年4月	B to B

ツールの利用開始時期	2024年4月
事業形態	B to B

導入の背景・解決したかった問題

導入背景

ツール導入前の課題

サービスリリースからしばらくは、ログをリアルタイム集計するシンプルな分析機能を提供していたが、クライアント数の増加とともにログ量も増加し、また分析要望も多様化してきた
既存の分析機能は、クライアントサポートにおいてはあまり効果を発揮できておらず、生データをスプレッドシートで加工してレポート形式で提供する形になっていた
クライアント数増加に伴い、レポート作成工数が逼迫したことで分析機能のフルリニューアルを行うことにした

どのような状態を目指していたか

クライアントサポート時にスプレッドシートで提供していた分析機能をSaaSの管理画面上でも提供できるようにする
多様な観点でログを集計し、クライアント自ら本質的な課題に気づくことができるようなデータを提供する

比較検討したサービス

Snowflake
BigQuery

選定理由

以下の観点で決めました
- インフラ基盤をAWSで統一しており、Amazon Redshiftであれば他サーバーと同一ネットワーからアクセス可能であること（データ保護の観点）
- 他AWS製品との連携がしやすいこと（利便性の観点）
- 従量課金でコスト予測が立てやすいこと（コストの観点）

導入の成果

改善したかった課題はどれくらい解決されたか / どのような成果が得られたか

無事データ集計基盤の導入ができ、Webの画面上で集計データを表示できるようになったことでレポート作成工数の削減が可能になった
基本的に集計済みのデータを表示するだけなのでスピーディに分析結果を閲覧することができるようになった

導入に向けた社内への説明

上長・チームへの説明

元々データ集計基盤の導入は同意しており、何を選ぶかは一任されていたため特別な説明は不要だった
決め手になったポイントを説明したところ、データ保護の観点でAmazon Redshiftで良さそうだねという評価はもらった

活用方法

よく使う機能

Amazon Managed Workflows for Apache Airflow (MWAA)と組み合わせて集計処理を定期実行している
Amazon Redshift Spectrumを利用してS3に保存しているログデータを集計処理に使用している
フェデレーテッドクエリを利用してAmazon Auroraのデータを用いて集計処理を行っている

ツールの良い点

インフラ基盤をAWSで統一していれば導入が容易で連携が楽
マネージドサービスなので管理工数が減らせる

ツールの課題点

従量課金なので集計要件(ex.1日1回など)によってはコスパが悪い
(今のところそこまで感じたことはないが)Snowflakeとかに比べると処理が遅いという意見も見かけた

ツールを検討されている方へ

集計したデータをWeb画面で表示する時には少し工夫が必要でした（詳しくは以下記事を参考にしてください）
- https://zenn.dev/ourly_tech_blog/articles/6e10b7eedca248
- https://zenn.dev/ourly_tech_blog/articles/eb16814e7af936

今後の展望

データ量が1年で倍くらいになっているので、このペースで成長を続けた時にRedshiftで耐えられるのかは再設計が必要かも...？

ourly株式会社 / KosukeAizawa

CTO・VPoE / CTO / 従業員規模: 11名〜50名 / エンジニア組織: 11名〜50名

1992年東京生まれ、埼玉育ち。京都大学卒業後、同学の大学院に進学。その後、大学院を中退し、株式会社PLAN-Bに新卒入社。株式会社PLAN-Bではバックエンドのエンジニアとして、自社サービスの開発、SESとして常駐業務に従事。2020年に前職を退職し、ourly株式会社の親会社である株式会社ビットエーに入社。ourlyの立ち上げに携わり、現在は執行役員CTOとして活躍中。