Yuta
入社…Showtime,Incに2009年1月に中途入社 (Showtime,Incは、2009年に2月に楽天に完全子会社化され、2016年04月に楽天株式会社に吸収合併)
部署名…エンターテイメントサービス開発部(ESDD)
職種…インフラエンジニア(役職マネージャー)
出身地…東京・神奈川育ち
趣味…映画鑑賞
皆さん、こんにちは。R-Hack編集部です。
MIP（Most Impressive Person）は、楽天グループコマース＆マーケティングカンパニーの開発部門における、社内表彰の一つです。四半期に一度、カンパニーの全社員の中から最も組織に貢献した人物に贈られます。
今回は「Huge cost reduction of infrastructure for Video Streaming Services」で2023年度四半期のMIPを受賞したYutaさんのお話を伺いました。
「楽天TV」「NBA Rakuten」などのインフラエンジニアとして活躍
ーー自己紹介をお願いします。
皆さん、こんにちは。2009年1月1日に楽天グループの子会社Showtime(2009年2月に子会社化され、2016年に楽天株式会社に吸収合併されました)に中途入社しましたYutaです。私は現在、グローバルストリーミングサービス開発部ストリーミングプラットフォーム課インフラグループのマネージャーを務めています。楽天グループに入ってからは、動画配信サイトのインフラ基盤、動画配信プラットフォームの業務をメインに携わっています。」
ーー現在の部署での業務内容や部署のメンバーについて教えてください。
私の部署のミッションは、「楽天TV」「 NBA Rakuten」「 Rチャンネル」「 Rakuten DRAGON」など、動画配信サービスのサーバー構築・運用や動画配信プラットフォームの運用です。私のグループにはサーバー系インフラエンジニア、動画配信系インフラエンジニアが所属しています。
ーーMIP受賞理由となった「Huge cost reduction of infrastructure for Video Streaming Services」の概要を教えてください。
このプロジェクトでは大きく分けて2つの要素がありました。一点は「Webサイト側のサーバー費用の圧縮」です。Webサイト側では何かトラブルが発生した場合に備えて予備のサーバーリソースを準備しています。今回は、この予備のリソースを最適化しました。
もう一点は、「動画配信側の費用の圧縮」です。動画配信側では、動画ファイルを保存しているストレージについて、より安価なものを利用する仕組みを構築しました。これらの取り組みにより、約20%削減のコスト圧縮が見込めます。
ーー今回のプロジェクトはどのような背景があったのでしょうか？
昨今の円安によって、以前と同じ規模でありながらサーバー費用が数年前と比べ1.5倍近くに膨れ上がっていました。そのため、リソースの最適化を検討しました。また、動画配信側では動画ファイルが次々と貯まっていくため、ストレージ費用も膨大になっていました。
ーー円安の影響はそんなにも大きかったんですね。どのように問題解決したのでしょうか？
Webサイト側ではスタンバイ地域のリソースを最低限にとどめ、アクセスが発生した際に自動的にサーバー台数を増やす仕組みを導入しました。動画配信側では動画ファイルのアクセス頻度を計測し、一定期間アクセスがない場合に安価なストレージを利用する仕組みを導入しました。
ーーYutaさんはこのプロジェクトでどのような役割を果たしたのでしょうか？
私はWebサイト側と動画配信側、それぞれのメンバーが円滑に作業を行えるように方向性を指示し、進捗の管理や作業のアドバイスを行いました。
ーープロジェクトを遂行するために、どのような工夫をしましたか？
今回のプロジェクトは、通常業務を行いつつ並行で実施していました。そのため、事前の推測及び裏付けのデータ分析を行って、少ない作業時間でより効率的に結果を出せるようにしました。
ーー事前に推測し、データ分析することで、効率的にプロジェクトをこなすことができたのですね。これは、楽天グループの成功のコンセプトの一つである「仮説→実行→検証→仕組化」にもつながりますね。
MIPを受賞した時の感想をお聞かせください。
インフラ業務はサービスを裏側で支える仕事のため、脚光を浴びる機会が非常に少ないです。賞をいただけたのはチームの努力が認められた証なので、裏方の仕事でもきちんと評価されたことを嬉しく感じました。
ーー今後楽天グループで挑戦したいこと、ビジョンなどがあれば教えてください。
インフラの運用管理においては、オートメーション技術や自己修復機能の導入が進むことで、障害への対応やリソースの最適化がより効率よく行われるようになると思います。今後はAI技術を活用することで異常を速やかに検知して、障害の発生を未然に防ぎ、より安定したサービスを提供できるようにしていきたいと考えています。
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