Kubo

## プロジェクト概要 商業施設向け管理SaaS「Zero OCR」のインフラ技術負債を解消し、Pub/Sub処理の安定化と復旧自動化を実現しました。 ## 役割・体制 ### 自身のポジションと役割 - バックエンド・インフラ・SREエンジニア兼テックリードとして、Google Cloud上のPub/Sub処理の技術的意思決定と技術選定を主導しました。 - 要件定義から設計、コーディング、テスト、運用・保守まで一貫して担当し、特に非同期処理のオーケストレーションと復旧自動化に注力しました。 ### チーム規模と構成 - エンジニア4名（うち業務委託2名）とカスタマーサクセス2名（うち1名がPdM兼任）の計6名体制です。 ## 背景・課題 - レシート撮影OCR時にGoogle Cloud Pub/Subの複数サブスクリプションで値取得、金額の整合性チェック、外部へのデータ連携等を非同期で処理していたのですが、ピークタイムに滞留しdeadletterの発生やPubSubの複数回subscription等の重複処理が生じていました。 - 利用テナント数が月毎に1,000件弱増えていくため、加速度的に滞留が加速しており早急に解消する必要がありました。 - OCR処理の滞留やdeadletterにより深夜に異常レコードを手動で修正する必要があり、運用負荷が高く業務効率を著しく低下させていました。 - クリティカルなインフラ構成変更を伴うため、社内でのQAやブルーグリーンデプロイメントによる段階的リリースを慎重に進めなければならない課題がありました。 ## 実際の取り組み ### 設計・改善内容 - Pub/Subの滞留発生時にdeadletterが発生しないよう、WorkflowsとTasksで処理フローをオーケストレーションしつつ、適切な待機時間を確保して同期的に処理することで滞留を緩和しました。 - 従来手動で行っていたPub/Subの重複配信やOCR失敗に対する復旧作業を、Jobとして自動化し、深夜の手作業を完全に排除しました。 - AIで代替可能な部分（設計レビューの壁打ちや実装、動作確認等）を補いながら実装することで、2ヶ月程度の期間で実装が完了しました。 - ブルーグリーンデプロイメントを用いた段階的リリースを実施し、リスクを最小化しながら新インフラ構成を本番環境に適用しました。 ### その他アピールポイント - 技術的負債の解消により、システムの安定稼働と保守性向上を実現し、将来的な拡張に耐えうるインフラ基盤の土台を構築しました。 ## 成果・価値 - Pub/Sub処理の滞留問題を解消し、deepletter発生を防止したことで、深夜の手動復旧作業をゼロに削減しました。 - インフラ基盤の安定性向上により、OCRサービスの信頼性が向上し、クライアントの業務効率化に寄与しました。