SRE不在から始めたDatadogと歩んだObservabilityへのチャレンジ史 by 荒川聖悟

■ 発表カテゴリ
Case Studies: 実際の導入事例や失敗談

■ 発表概要（400字程度）

any株式会社は、個人のノウハウを引き出し、組織全体のパフォーマンスを最大化するAIナレッジプラットフォーム「Qast」を開発しています。2023年末時点のエンジニア組織は正社員5名ほどで、全員がアプリケーションエンジニア出身。シリーズBの資金調達も控える成長フェーズの中、大規模化するWebアプリケーションに対するObservabilityは大きな課題でした。

SREが不在だったからこそ、実績のあるツールを最大限活用するべくDatadogを採用するまでの変遷、そしてDatadogとともに2年間で取り組んだ全てのObservabilityに関する取り組みを、良い点も課題も包み隠さず、ご紹介したいと思います。本職SREの方々からすれば、拙い仕組みかもしれません。しかしながら、機能開発に集中しつつも、SREの取り組みをゼロから作り上げた進め方を紹介します。

■ 発表の詳細（1000字程度）

弊社の「Qast」においては、ObservabilityのツールとしてDatadogを採用し、非常に幅広く活用を推進しています。

より具体的には、

• 分散アプリケーションのトレーシング（Datadog APM）
• データベースのメトリクスモニタリング（Datadog Database Monitoring）
• エラーログの集約、Slackアラート通知（Datadog Error Tracking）
• 死活監視（Datadog Synthetics）
• SLO関連のメトリクス取得（Datadog Dashboard）
• クラウド費用モニタリング（Datadog Dashboard）
• アプリケーション静的解析（Datadog SCA）
• 監査ログのセキュリティ監視（Datadog SIEM）
• リアルユーザーモニタリング (Datadog RUM)

といった幅広い活用をDatadog単体で行っています。現時点ではこれらによって機能の保守運用において、調査の要となるツールとなっています。SREが不在の中で、ここまで幅広い活用ができている状態を作り上げるためには、機能のみならず非常に多くの苦労がありました。

この発表においては、下記の内容でご紹介をしたいと思います。

1. 2023年時点での「Qast」におけるObservability観点の課題と未来
   1. 抱えていた課題と実際におきた問題やインシデント紹介
   2. なぜDatadogを選んだのか？
2. 2024年-2026年におけるQastとDatadogでの機能導入の取り組み
   1. 各種機能の検証と導入に至るまで
   2. 実際の活用事例を具体的に
   3. 導入に至らなかった、途中解約した機能の紹介
3. SRE不在でObservabilityを導入する
   1. Observabilityに投資する時間の捻出方法
   2. Datadogカスタマーサクセスや上長などのステークホルダーの巻き込み方
4. 今後の展望
   1. Datadogを越えたSRE文化の醸成
   2. 今後のanyにおけるSREの取り組み

■ 対象聴衆とその人たちが得られるもの

対象聴衆

• SREが不在のなかでもスタートアップでObservabilityを高めたい方
• Datadogをフル活用した場合の具体例を知りたい方

得られるもの

• SRE不在でもObservabilityを推進できた事例と実践的な工夫
• 成功と失敗の両面を含んだリアルな学び

■ なぜこのトピックについて話したいのか（モチベーション）

SREが不在の中、Observabilityのツールは一長一短あるなかで、「アプリケーションエンジニア」目線で、Datadogの導入を進めてきました。私自身はこれまでのキャリアにおいても、anyにおいてもSREという肩書きで仕事をしたことはありません。

しかしながら、我々のようなスタートアップでは、SREといった専門職がいないなかでも成し遂げられたObservabilityの進め方に関するヒント、Datadogという具体のツール例をお伝えすることで、似たような境遇の方々のObservabilityへの取り組みを後押ししたいです。

Datadogというツール自体が重要なのではなく、あくまでもこのツールを通して、Observabilityをいかに推進したかをお伝えし、今回のテーマである「Challenge SRE」のなかでも「SREを前に進めるための挑戦を応援する」ための一助になることを願っています。