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# プロジェクト概要 - AWS 上に立っている EC2 へのアプリのデプロイ時に手動または Jenkins でのデプロイから AWS Codepipeline にすることで開発者の工数およびインフラ管理者の工数を減らす # 担当した役割 - Codepipeline まわりの導入、設計及び構築を一人で担当 # 使用した技術 - AWS Codepipeline - AWS Codebuild - AWS Lambda - GitHub - AWS StepFunctions # 課題だったこと - アプリとインフラで縦割りの組織に入って橋渡し的な役割が多かったためコミュニケーションコストが高かった - 相手にとって常識的な部分が自分にとって未知なことが多く確認事項が多くこれもコミュニケーションコストが高かった # 成果 - 今まで手動だった部分を AWS Codepipeline に置き換えることでビルドからデプロイまでを GitHub をトリガーにして自動化ができた - 既存のデプロイ方法を Codepipeline で包括する形で作成したため既存環境への影響なくデプロイできた - 既存のデプロイ方法を詳しく知ることでよりよいデプロイ方法や ToBe の提示ができた

## プロジェクト概要 金融系自社アプリのインフラ構築・保守運用を担当し、安定したシステム基盤の維持と新規機能開発の支援を行いました。 ## 役割・体制 ### 自身のポジションと役割 - インフラおよびDevOpsエンジニアとして、AWSを中心にインフラ基盤の設計・構築・保守運用を担当しました。 - 新規機能開発に伴う非機能要件の整理とインフラ実装、そして本番環境での作業手順の整備と実施を主導しました。 - ブロックチェーン技術の理解不足による課題解決のため、性能検証やバージョン管理方法の明文化に取り組みました。 ### チーム規模と構成 - エンジニア20名、プロダクトオーナー8名、デザイナー3名にてインフラ担当として参画しました。 ## 背景・課題 - 新規機能開発を推進する中で、安定したインフラ基盤の構築・保守運用が求められていました。 - ブロックチェーン技術に精通したメンバーが不足しており、メトリクス解析において問題点の特定が困難でした。 - 性能検証の方法やバージョン更新手順が確立されていなかったため、システムの信頼性向上に課題がありました。 ## 実際の取り組み ### 開発環境 - 開発手法はスクラムで、継続的なスプリントにより新機能開発とインフラの改善を並行して進めました。 - AWSを基盤にLinuxサーバーを構築し、TerraformによるIaC管理、Dockerコンテナの運用、Bash・Shell Scriptでの自動化を実施しました。 - Datadogを活用し、監視ダッシュボードの作成とアラート設定を行い、運用の可視化と迅速な障害対応を実現しました。 ### 設計・改善内容 - ブロックチェーン関連の不明点を解消するため、性能検証の手法を体系化し、バージョンアップの手順をドキュメント化しました。 - Datadogダッシュボードを整備し、誰でも容易にシステム状態を把握できる環境を構築し、運用効率を大幅に向上させました。 - 本番作業における手順書を整備し、実施時のミスリスクを低減させるとともに、チーム全体の作業品質を均一化しました。 ## 成果・価値 - Datadogダッシュボードの導入で監視体制が強化され、運用チームの負荷軽減と迅速な問題検知を可能にしました。 - ブロックチェーンの運用知識の共有により、技術的な課題解決のスピードが向上し、プロジェクトのスムーズな推進に寄与しました。