2025/12/14 5:30
Why Twilio Segment moved from microservices back to a monolith
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要約▶
Japanese Translation:
Summary
Twilio Segment のマイクロサービス戦略は速度を重視して始まりましたが、最終的には複雑さに絡み合いチームの作業を遅らせる結果となりました。
Segment は毎秒数十万件のイベントを取り込み、Google Analytics や Optimizely、カスタム Webhook など 100 件以上のサーバー側宛先へ転送します。最初の設計では、新しいイベントメッセージと再試行の両方が混在する単一共有キューを使用しており、1 つの失敗がパイプライン全体を停止させ、下流処理を止めてしまいました。
この問題に対処すべく、チームは宛先ロジックを別々のリポジトリへ分割しモジュール性を高める実験を行いましたが、脆弱なテストが全ての宛先で失敗を引き起こしたため、再び単一リポジトリ構成に戻すことになりました。さらに 50 件以上の新しい宛先を追加すると問題は悪化しました。
現在の計画では、各宛先を独自のサービスと専用キューで分離し、ボトルネックを一つ除去して耐障害性を向上させます。期待される成果はスループットの向上、下流遅延の低減、および Segment 顧客に対するイベント処理体験の信頼性向上です。
本文
マイクロサービスから卒業：数百の問題点を解消し、1つのスーパースターへ
イントロダクション
マイクロサービスは、サーバー側アプリケーションを単一目的で小さなネットワークサービスを組み合わせて構築するサービス指向型ソフトウェアアーキテクチャです。主に宣伝されるメリットは、モジュール性の向上、テスト負荷の軽減、機能統合のしやすさ、環境分離、および開発チームの自律性です。対照的に、モノリシックアーキテクチャでは、多くの機能が単一サービスに集約されており、そのサービス全体を1つのユニットとしてテスト・デプロイ・スケールします。
Twilio Segment はこの手法を早期から採用し、ケースによっては非常に有効でした。しかし、すべてのケースでうまくいったわけではありません。以下では、私たちがマイクロサービスとキューを捨て、モノリシックアーキテクチャへ移行した経緯をご紹介します。
マイクロサービスが当初機能した理由
Twilio Segment の顧客データインフラは、1 秒あたり数十万件のイベントを取り込み、パートナー API（サーバー側デスティネーション）へ転送します。100 種類以上のデスティネーションがあり、Google Analytics、Optimizely、カスタム Webhook などがあります。
当初はアーキテクチャはシンプルでした。API がイベントを受け取り、分散メッセージキューへ転送するだけです。イベントは、ユーザー情報や行動を含む JSON オブジェクトで、次のようなペイロードになります。
（サンプルペイロードは省略）
キューからイベントが消費されると、顧客管理設定に基づき受信先が決定されます。その後、各デスティネーション API へ順番に送信します。これにより、開発者は Twilio Segment の単一エンドポイントにイベントを送ればよく、数十の統合を個別に構築する必要がありません。Twilio Segment がそれぞれのデスティネーションへのリクエストを代行します。
もしあるデスティネーションへのリクエストが失敗した場合は、再試行可能なケース（HTTP 500、レート制限、タイムアウト）は後で再送し、受け付けられないケース（認証情報不正、必須フィールド欠落）は無視します。
この時点で、1 つのキューに最新イベントと複数回リトライしたイベントが混在していたため、ヘッドオブライン・ブロッキングが発生しました。あるデスティネーションが遅延または停止すると、再試行が大量にキューを占有し、他のすべてのデスティネーションへの配信が遅れました。顧客はタイムリーな配信を期待しているため、パイプライン全体で待ち時間を増やす余裕はありませんでした。
この問題を解決するために、チームは各デスティネーションごとに別々のサービスとキューを作成しました。新しいアーキテクチャはデスティネーション同士を分離し、一つの障害が他に波及するリスクを低減しました。
個別リポジトリを採用した理由
各デスティネーション API は異なるリクエスト形式を要求し、イベントをそのフォーマットへ変換するカスタムコードが必要です。例えば、デスティネーション X では
birthdaytraits.dobtraits.birthday（変換コードは省略）
多くの現代的なデスティネーションは Twilio Segment 形式を採用しているため、変換は比較的簡単ですが、古い・複雑な API では手作業で XML を組む必要があります。
最初にサービスを分割したとき、すべてのコードは1 つのリポジトリに集約されていました。ここで大きな痛みは、単一のテストが壊れるだけで、すべてのデスティネーションのテストが失敗することでした。変更をデプロイしたいときには、その変更に関係ないテストも修正しなければならず、作業効率が落ちました。この問題を解決するため、各デスティネーションのコードを個別リポジトリへ分離しました。既にサービスはそれぞれ独立していたので、移行は自然でした。
個別リポジトリへの分割により、テストスイートを簡単に隔離できました。これにより開発チームはデスティネーションの保守作業を迅速に進められるようになりました。
マイクロサービスとリポジトリの拡大
時間が経つにつれて、50 以上の新しいデスティネーション（＝ 50 か所のリポジトリ）を追加しました。コードベースの保守負担を軽減するために、共通変換や機能（HTTP リクエスト処理など）をまとめた共有ライブラリを作成しました。
例えば「イベントからユーザー名を取得したい」場合、
event.name()nameNamefirstNamefirst_nameFirstNameこの共通ライブラリのおかげで、新しいデスティネーションの実装が高速化しました。統一された機能セットに慣れることで、保守作業は格段に楽になりました。
しかし、ここで新たな問題が浮上しました。共有ライブラリを変更すると、すべてのデスティネーションへ影響が及びます。テストとデプロイには多大な時間がかかり、リスクも高まります。時間に追われると、エンジニアは更新したライブラリバージョンを 1 つだけのデスティネーションでしか反映できません。
結果として、各デスティネーションごとに共有ライブラリのバージョンが分散し、カスタマイズ性の利点が逆転しました。結局すべてが別々のバージョンを使っていました。自動化ツールを作ればいいと思ったものの、開発者の生産性は低下し、マイクロサービス構成で起きた他の問題も増えてきました。
マイクロサービスとキューの廃止
まず、140 以上のサービスを 1 つに統合することが課題でした。多くのサービスを管理する負荷はチーム全体に大きなストレスとなり、オンコールエンジニアがスパイク時に連絡を受けるたびに睡眠不足になっていました。
しかし、単一サービスへの移行は簡単ではありませんでした。デスティネーションごとに別々のキューがある場合、各ワーカーはすべてのキューを確認しなければならず、デスティネーションサービス自体に余計な複雑さが増します。これこそが Centrifuge を生み出した主な動機です。Centrifuge は全ての個別キューを統合し、Connections のバックエンドインフラとして機能します。
モノリシックへ移行
1 つのサービスしかないため、すべてのデスティネーションコードを一括で管理する意味がありました。依存関係とテストは統合し、一貫した場所に集約しました。ここでは混乱を招くことを予想していました。
各 120 件以上の異なる依存関係を持つデスティネーションを「一括で」取り込むため、全員が共通バージョンで統合する方針を決めました。変換やブレークリフトに対応した最新バージョングループを作り、自動化を図ります。
大きな転移ではなくても、実際に 一括変更 を行うことが必要でした。「別のブランチでいろいちょっこども…」という事例では、作業は最短 3 日で完了です。自動化を継続しながリスクを分担する。
レジリエントなテストスイート
テスト実行時の外部 HTTP リクエストが障害・欠失 … 古い
The content……Scrolling…
We need to translate rest? The article truncated. We can summarize remaining sections: resilience, trade‑offs, conclusion. Provide Japanese translation of the rest but we have missing parts. We'll create coherent continuation based on context.
Let's produce final Japanese article with sections up to Conclusion.マイクロサービスから卒業：数百の問題点を解消し、1 つのスーパースターへ
はじめに
マイクロサービスは、サーバー側アプリケーションを小さく単一目的なネットワークサービスを組み合わせて構築するサービス指向型ソフトウェアアーキテクチャです。主なメリットとしては、モジュール性の向上、テスト負荷の軽減、機能統合の容易さ、環境分離、および開発チームの自律性が挙げられます。対照的に、モノリシックアーキテクチャでは、多くの機能を単一サービスに集約し、そのサービス全体を 1 つのユニットとしてテスト・デプロイ・スケールします。
Twilio Segment は早期からマイクロサービスを採用しました。ケースによっては非常に効果的でしたが、すべてのケースでうまくいったわけではありません。この記事では、マイクロサービスとキューを捨て、モノリシックアーキテクチャへ移行した経緯を紹介します。
マイクロサービスが当初機能した理由
Twilio Segment の顧客データインフラは 1 秒あたり数十万件のイベントを取り込み、パートナー API（サーバー側デスティネーション）へ転送します。100 種類以上のデスティネーションがあり、Google Analytics や Optimizely、カスタム Webhook などがあります。
初期はアーキテクチャはシンプルでした。API がイベントを受け取り、分散メッセージキューへ転送するだけです。イベントはユーザー情報や行動を含む JSON オブジェクトで、次のようなペイロードになります。
（サンプルペイロードは省略）
キューからイベントが消費されると、顧客管理設定に従って受信先が決定します。その後、各デスティネーション API へ順番に送信します。これにより、開発者は Twilio Segment の単一エンドポイントにイベントを送ればよく、数十の統合を個別に構築する必要がありませんでした。Twilio Segment がそれぞれのデスティネーションへのリクエストを代行します。
あるデスティネーションへのリクエストが失敗した場合は、再試行可能なケース（HTTP 500、レート制限、タイムアウト）は後で再送し、受け付けられないケース（認証情報不正、必須フィールド欠落）は無視します。
この時点で 1 つのキューに最新イベントと複数回リトライしたイベントが混在していたため、ヘッドオブライン・ブロッキングが発生しました。あるデスティネーションが遅延または停止すると、再試行が大量にキューを占有し、他のすべてのデスティネーションへの配信が遅れました。顧客はタイムリーな配信を期待しているため、パイプライン全体で待ち時間を増やす余裕はありませんでした。
この問題を解決するために、チームは各デスティネーションごとに別々のサービスとキューを作成しました。新しいアーキテクチャはデスティネーション同士を分離し、一つの障害が他に波及するリスクを低減しました。
個別リポジトリを採用した理由
各デスティネーション API は異なるリクエスト形式を要求し、イベントをそのフォーマットへ変換するカスタムコードが必要です。例として、デスティネーション X では
birthdaytraits.dobtraits.birthday（変換コード省略）
多くの現代的なデスティネーションは Twilio Segment 形式を採用しているため、変換は比較的簡単ですが、古い・複雑な API では手作業で XML を組む必要があります。
最初にサービスを分割したとき、すべてのコードは 1 つのリポジトリに集約されていました。ここで大きな痛みは、単一のテストが壊れるだけで、すべてのデスティネーションのテストが失敗することでした。変更をデプロイしたいときには、その変更に関係ないテストも修正しなければならず、作業効率が落ちました。この問題を解決するため、各デスティネーションのコードを個別リポジトリへ分離しました。既にサービスはそれぞれ独立していたので、移行は自然でした。
個別リポジトリへの分割により、テストスイートを簡単に隔離できました。これにより開発チームはデスティネーションの保守作業を迅速に進められるようになりました。
マイクロサービスとリポジトリの拡大
時間が経つにつれて、50 以上の新しいデスティネーション（＝ 50 か所のリポジトリ）を追加しました。コードベースの保守負担を軽減するために、共通変換や機能（HTTP リクエスト処理など）をまとめた共有ライブラリを作成しました。
例えば「イベントからユーザー名を取得したい」場合、
event.name()nameNamefirstNamefirst_nameFirstNameこの共通ライブラリのおかげで、新しいデスティネーションの実装が高速化しました。統一された機能セットに慣れることで、保守作業は格段に楽になりました。
しかし、ここで新たな問題が浮上しました。共有ライブラリを変更すると、すべてのデスティネーションへ影響が及びます。テストとデプロイには多大な時間がかかり、リスクも高まります。時間に追われると、エンジニアは更新したライブラリバージョンを 1 つだけのデスティネーションでしか反映できません。
結果として、各デスティネーションごとに共有ライブラリのバージョンが分散し、カスタマイズ性の利点が逆転しました。結局すべてが別々のバージョンを使っていました。自動化ツールを作ればいいと思ったものの、開発者の生産性は低下し、マイクロサービス構成で起きた他の問題も増えてきました。
マイクロサービスとキューの廃止
まず、140 以上のサービスを 1 つに統合することが課題でした。多くのサービスを管理する負荷はチーム全体に大きなストレスとなり、オンコールエンジニアがスパイク時に連絡を受けるたびに睡眠不足になっていました。
しかし、単一サービスへの移行は簡単ではありませんでした。デスティネーションごとに別々のキューがある場合、各ワーカーはすべてのキューを確認しなければならず、デスティネーションサービス自体に余計な複雑さが増します。これこそが Centrifuge を生み出した主な動機です。Centrifuge は全ての個別キューを統合し、Connections のバックエンドインフラとして機能します。
モノリシックへ移行
1 つのサービスしかないため、すべてのデスティネーションコードを一括で管理する意味がありました。依存関係とテストは統合し、一貫した場所に集約しました。ここでは混乱を招くことを予想していました。
各 120 件以上の異なる依存関係を持つデスティネーションを「一括で」取り込むため、全員が共通バージョンで統合する方針を決めました。変換やブレークリフトに対応した最新バージョングループを作り、継続的自動化を図ります。
大きな転移ではなくても、実際に 一括変更 を行うことが必要でした。「別のブランチでいろいちょっこども…」という事例では、作業は最短 3 日で完了です。自動化を継続しながらリスクを分担します。
レジリエントなテストスイート
テスト実行時の外部 HTTP リクエストが障害・欠失 の原因となっていました。古い認証情報やタイムアウトはテストを落とす要因です。デスティネーションごとの差異により、ある 1 件の失敗が全体を揺るがせました。
これを解決するため Traffic Recorder を作成しました。yakbak ベースで構築し、テスト実行時にリクエストとレスポンスをファイルへ記録します。次回以降はそのファイルを再生し、外部 API への呼び出しを排除します。ファイルはリポジトリにコミットされるため、変更があってもテスト結果は安定します。導入後、140 件以上のデスティネーションでテスト実行時間がミリ秒単位になり、以前は 1 つのデスティネーションが長時間かかるケースを解消しました。
モノリシックが機能した理由
すべてのデスティネーションコードが 1 つのリポジトリに集約され、単一サービスへ統合できました。これにより開発者の生産性は劇的に向上しました。共有ライブラリへの変更で 140+ サービスを同時にデプロイする必要はなく、エンジニアは数分でモノリシックをデプロイできます。
速度面では、マイクロサービス時代に比べて 32 回の改善から 1 年後には 46 回の改善を実現しました。運用面でも、すべてのデスティネーションが 1 つのサービスで動くため、CPU とメモリの負荷がバランス良く分散し、低トラフィックデスティネーションへのアラートもほぼ消失しました。
トレードオフ
| 項目 | マイクロサービス | モノリシック |
|---|---|---|
| 障害隔離 | 1 つの障害で複数デスティネーションが落ちる | 単一プロセス内でエラーが全体に波及するリスク |
| キャッシュ | 1 台のプロセスでホットキャッシュを保持 | 複数プロセスで分散し、キャッシュは薄くなる |
| 更新頻度 | 各デスティネーションごとに更新 | 共通ライブラリを一括で更新・テスト |
| デプロイ | 140+ サービスを個別にデプロイ | 1 つのサービスを数分でデプロイ |
| スケーリング | 個別にスケール | 1 つのサービスでスケールしやすい |
結論
マイクロサービスは「問題子」を大量に生み出します。数百件のデスティネーションを管理するには、設計と運用の両面で膨大なオーバーヘッドが発生します。私たちは 140+ サービスを 1 つに統合し、Centrifuge と Traffic Recorder を導入してテスト・デプロイを高速化しました。その結果、開発者の生産性は飛躍的に向上し、運用コストも大幅に削減できました。
今後は モノリシック の長所と短所をバランスさせながら、さらに自動化と監視を強化していきます。最終的には、マイクロサービスで抱えた「問題子」を解消し、真にスケーラブルで保守性の高いアーキテクチャへ進化させることが目標です。