ID:81128さん

## プロジェクト概要 海外向け新規サービスの立ち上げに伴い、AWSを活用したインフラ設計・構築を担当し、IaCの標準化と効率化を実現しました。 ## 役割・体制 ### 自身のポジションと役割 - インフラエンジニア（SRE）として、AWSを用いたインフラの設計・構築をリードしました。 - 特に、Infrastructure as Code（IaC）の一環としてAWS CDKを用いたインフラ構築に従事し、コードの設計と実装を担当しました。 - 開発チームの一員として、アジャイル開発の一環でインフラ面の要件定義と実装を行い、サービスの安定稼働とスケーラビリティ確保に寄与しました。 - 自身の構築したインフラテンプレートのドキュメント化と、コードの品質管理（linter・formatterの導入）も担当し、チーム全体のコーディング規約の標準化を推進しました。 ### チーム規模と構成 - アプリエンジニア10名、SRE（インフラ）エンジニア2名の合計12名のチームの一員として活動し、インフラ担当のエンジニアとして、他のメンバーと協力しながらインフラの設計・構築を担当しました。 ## 背景・課題 - 海外展開に向けた新規サービスの立ち上げに伴い、迅速かつ安定したインフラ構築が必要となったものの、AWS CDKを用いたインフラ構築は社内に実績がなく、技術的な不確実性と学習コストが高い状況でした。 - プロジェクトの最大の課題は、未経験のツール（CDK）を用いたインフラ構築を0から行う必要性と、短期間でのスケールアップを可能にするための効率的なナレッジ蓄積と運用体制の確立でした。 - この課題は、技術的な習熟度不足による設計ミスや、運用時のトラブル発生リスクを高めるため、事前学習とドキュメント整備を徹底する必要がありました。 ## 実際の取り組み ### 開発環境 - AWSをベースとし、IaCにはAWS CDK（TypeScript）を採用。これにより、インフラの定義をプログラムコードとして管理し、バージョン管理や再現性を高めました。 - 開発環境の整備として、linterやformatterを導入し、コードの見通しと統一性を確保し、チーム内のコーディングルールの徹底を推進しました。 ### 設計・改善内容 - CDKでのインフラ構築にあたり、抽象的なリソース定義を可能にするCDKの特性を生かし、複雑なインフラ構成を効率的に構築しました。 - 既存のインフラコードに対して、リントツールやフォーマッタを導入し、コード品質を高めるとともに、変更の追跡と管理を容易にしました。 - また、複数環境（開発・ステージング・本番）において、同一のコードベースを使いながら環境差異を吸収するための仕組みを設計・実装し、運用負荷を軽減し、スケーラブルなインフラ運用体制を確立しました。 - 過去のアーカイブ資料や勉強会参加を通じて、CDKのベストプラクティスを学び、社内におけるノウハウ蓄積と共有を図りました。 ### その他アピールポイント - 自身が設計・構築したインフラテンプレートを再利用可能な形で整備し、新規サービス立ち上げ時の工数を約80%削減しました。 - チーム内での知識共有と標準化を促進し、CDKコードのレビューやプルリクエストを積極的に行い、品質向上とルール徹底に努めました。 ## 成果・価値 - AWS CDKを用いたインフラ設計・構築により、従来の手作業に比べて、構築時間を短縮し、スピードと正確性を両立させました。 - コードの抽象化と自動化により、インフラ変更時のエラー率を大幅に低減し、インフラの安定稼働率を向上させることに成功しました。 - IaCの標準化とルール整備により、チームメンバー間の協調性と品質向上を実現しました。 - これらの取り組みにより、海外サービスのスケールアップと安定運用を実現し、ビジネスのグローバル展開を加速させる基盤を築きました。

## プロジェクト概要 既存サービスの保守運用と改善を継続し、パフォーマンス向上と業務効率化を実現しました。 ## 役割・体制 ### 自身のポジションと役割 - SRE（Site Reliability Engineer）として、AWSを中心としたインフラの監視・運用、パフォーマンス改善、セキュリティ強化に従事しました。 - アプリエンジニア20名、SREエンジニア4名のチームの一員として、インフラとアプリケーションの両面から、システムの安定性と効率性の向上に取り組みました。 - 具体的には、パフォーマンスのボトルネックとなる部分の改善や、セキュリティリスクの洗い出しと対策を担当し、システムの信頼性向上に寄与しました。 - また、生成AIを活用した業務効率化の取り組みをリードし、運用自動化とナレッジ蓄積を推進しました。 ### チーム規模と構成 - アプリエンジニア20名、SREエンジニア4名の構成の中で、私自身は、インフラ、セキュリティ、パフォーマンス改善を専門とし、開発と運用の橋渡しを行いました。 ## 背景・課題 - 複数の新規サービスが立ち上がる中で、リソース不足により、既存サービスの安定運用に十分な時間と人員が割きづらくなる状況が生じていました。 - また、システムのセキュリティとパフォーマンスの維持・向上は、ビジネスの信頼性と直結しており、これらに適切にリソースを割り当てる必要がありました。 - 従来の運用体制では、手動による監視やトラブル対応に多大な工数を要し、運用コストとリスクが増大していました。 ## 実際の取り組み ### 開発環境 - AWSを中心としたインフラ環境を管理し、CDKやCloudFormationを用いてインフラのIaC化を推進しました。 - PythonやLaravelを利用したアプリケーションコードのパフォーマンス改善と、Nuxt.js及びTypeScriptを用いたフロントエンドの最適化を並行して実施しました。 - これらの技術を用いた運用・保守の自動化と最適化を図るため、AWS CloudWatchやX-Rayによる監視・ロギング体制を整備し、システムの稼働状況をリアルタイムで把握できる環境を構築しました。 ### 設計・改善内容 - 生成AIを活用した自動コーディングとコードレビューの自動化により、コードの品質とレビュー時間の短縮を実現しました。 - GitHub上での開発・レビュー状況の可視化を行い、チーム内の情報共有と進捗把握を効率化し、リリースサイクルの短縮に寄与しました。 - AWSのマネージドサービスを最大限に活用し、スケーラビリティと可用性を確保しつつ、コスト最適化を推進しました。 ### 具体的な取り組み - システムのトラブルシューティング効率化のため、AWS MCPサーバーと連携し、障害発生時の自動通知と原因分析を迅速化しました。 - パフォーマンスボトルネックの改善として、データベースの最適化とキャッシュ戦略（例：Redis導入）を実施し、システム全体のレスポンス向上に貢献しました。 - セキュリティ面では、IAMポリシーの最適化と定期的な監査を行い、脆弱性リスクを低減させました。 ## 成果・価値 - 生成AIと自動化ツールの導入により、システムの安定性とパフォーマンスが向上し、稼働率は99.9%以上を維持しました。 - 運用にかかるトイル（作業負荷）を削減し、エンジニアの負担軽減と、セキュリティ・パフォーマンス強化により、ビジネスの信頼性を向上させました。 - これらの改善により、ビジネス継続性と顧客満足度が向上し、サービスの信頼性が高まることで、売上や顧客維持率の向上に貢献しました。 - さらに、業務の効率化によるコスト削減と、システムの高い可用性により、経営層からの評価も向上し、今後の大規模改善計画の推進基盤となっています。