[ユーザー事例]

2020年1月28日(火)日川 佳三（IT Leaders編集部）

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写真1：ぐるなびで開発部Engineeringセクション副セクション長を務める岩本俊明氏
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　ぐるなびは、1996年より飲食店情報サイト「ぐるなび」を運営している。現在の掲載店舗は約50万件、月間ユニークユーザー数は6100万人に上る。

　2018年からは、SNSと連携した送客サービスや、楽天IDとの会員直携による送客強化、主要キャッシュレス決済に対応した「ぐるなびPay」などのサービスも提供している。それらを支えるべく、同社のITインフラは大規模化し、2016年時点でサーバー数は数千台に及んでいた。

　ぐるなびでは以前から、システム障害時やメンテナンスの際には、システムが出力する膨大なログデータを開発者が解析して調査している。現在では、解析の対象となるログとして、直近の40日分程度のログを、RESTful分散処理検索エンジンのElasticsearchに取り込んでいる。ログの種類は50種類、オブジェクト数は500億、サイズは30TBになる。これらを、約200人の開発者が解析している。

　同社では以前、ログデータの解析には相当な時間がかかっていた。個々の開発者が、個々の開発者のやり方で、手動で実施していたからである。対象となるサーバーにログインして直接grepコマンドでログを文字列検索したり、ログファイルをいったんscpで手元にリモートコピーして対処したりしていた。このため、調査完了までに1時間以上かかり、ログをリアルタイムに監視・対処できていなかったという。

　2016年に、ログデータの解析を迅速化する手段として、Elasticsearchと、データをダッシュボードなどで可視化できるフロントエンドツールのKibanaを、ぐるなびのオンプレミス環境に導入した（図1）。効果は大きく、1時間を要していた調査作業が「極端な話、1秒で終わるようになった」（ぐるなびで開発部Engineeringセクション副セクション長を務める岩本俊明氏、写真1）という。

図1：ぐるなびの現在のログ解析システムのイメージ。オンプレミスやAWS上のログデータをElasticsearchとKibanaでリアルタイムに解析・可視化する。ログの収集やETL処理などにElasticのミドルウェアなどを利用している（出典：ぐるなび）
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