Akatsuki Hackers Lab | 株式会社アカツキ(Akatsuki Inc.)

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Akatsuki Games Internship 2022 Go/GCPコースでアラートを改善した話

こんにちは。東北大学 情報科学研究科 M1の近藤 智文です。Twitterでは@tomokon_0314で活動しています。大学ではネットワーク、SDNの研究をしており、趣味は自宅インフラやリアル脱出ゲーム、ボードゲーム等です。最近は火星から脱出したりしてます 🚀

今回、「Akatsuki Games Internship 2022 Go/GCPコース」に参加し、株式会社アカツキゲームスのATLASチームにて2022/08/01〜2022/08/19の期間で3週間のインターンをさせていただきました!

インターン中に取り組んだタスクやそこで学んだことについて紹介しようと思います。

  • ATLASの通貨管理基盤について
  • インターンで取り組んだタスク
    • APIのレスポンスにおけるステータスコードの修正
    • アラートの改善
  • 学んだこと
  • さいごに

ATLASの通貨管理基盤について

ATLASにはアカツキゲームス社内のさまざまなタイトルのゲームから利用されている共通の通貨管理基盤があり、クライアント側で動作するライブラリと、課金や通貨の残高管理機能を提供するAPI Serverから成ります。今回私が関わったのは後者のAPI Serverの方でした。イメージとしては以下の図の感じです。

通貨管理基盤


上図の下部の紫の枠で囲まれた「通貨管理基盤」と書かれているAPI ServerはGoで実装されており、GCP のGoogle App Engine (GAE) 上で動かされています。メインのAPIとは別に社内用管理アプリケーションをCloud Run上で動かしたりもしています。インフラの構成は以下のような感じです。

通貨管理基盤のAPI Serverのインフラ構成

インターンで取り組んだタスク

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Akatsuki Games Internship 2022のRuby on Rails / AWS コースに参加してきました!

はじめまして!アカツキゲームスのサーバーサイドエンジニアインターンシップに参加した石島と申します。

本記事では、私がインターンシップで学んだことについてご紹介します!

筆者について

筑波大学大学院人間総合科学学術院人間総合科学研究群情報学学位プログラム所属、修士1年の学生です。

開発経験としてはインターンシップやアルバイトでRuby on Railsを使用したアプリケーションの開発に携わっていました。
そのため、同じくRailsを利用するサーバーサイドのインターンシップに今回参加しようと思いました。あとは、元々ゲームが好きなので、ゲーム業界の裏側が見てみたい!という気持ちでエントリーをしました。

インターンシップについて

3週間の就業型インターンシップとなっており、私は8/1〜8/19の期間で参加しました。

詳しいインターンシップの情報については下記のリンクから見ることができます。

aktsk.jp

3週間の流れ・過ごし方

最初の3日間で各種オリエンテーションを受けます。

アカツキゲームスにおけるルールや勤怠などの事務的な話、インターンシップ期間中の過ごし方及び配属されるプロジェクトとその開発体制についての話など…3日目になるにつれて徐々に人事の方から配属されるプロジェクトでの関わりが増えていく感じになります。

私が配属されたプロジェクトはスクラムを採用した開発体制になっていたので、毎日のスクラムイベントに沿った形で進捗報告をしつつ、自分が担当するタスクに取り組んでいました。

インターン中に取り組んだこと

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【LT会】7/7_Akatsuki Games Geek Live 開催レポート!

こんにちは。アカツキゲームス新卒採用担当の藤元です。

先月7/7(木)、七夕の日にアカツキゲームスではエンジニアを志す学生さま向けにLT会を実施しました!

※ LTとは:Lightning Talkの略で短いプレゼンテーションのこと

 

▼イベント概要はこちらから

https://aktsk.connpass.com/event/239674/

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アカツキの学生インターンに参加してきた!

はじめに

どうもnamekosiruです。今回は7月11日~7月29日(3週間)の期間にアカツキのクライアントエンジニアのインターンに参加してきたのでそれについてのブログを書いていこうと思います!!

目次

Who are you?

私は現在奈良先端科学技術大学院大学に所属する修士1年の学生です。開発経験としてはインターンやアルバイトでデータ分析、ML*1開発を中心に行っていました。その裏で細々とサーバーサイドの開発もやっていたような経歴になります。 今年の4月ごろから就活を考え始め、幼い頃から今までずっとやっていたゲームの開発に携わりたいと思いゲーム業界を中心に就活をしています。

エントリーしようと思ったきっかけ

アカツキさんのインターンに参加しようと思った経緯について話します。
夏のインターンではゲーム業界の開発を学べるようなインターンを探していました。 また、私はインターンを探す上で以下の2つの軸を中心に探していきました。

  • ユーザーに新しい体験を届けられる
  • チーム開発がしやすい環境が浸透しているか」(後にHRT*2という考え方だと知ります)

探しているうちに逆求人などでお会いしたアカツキさんの社風やインターン内容に惹かれました。アカツキさんではコアバリューとしていくつか掲げている原則がありますがその中に

  • 謙虚・尊敬・信頼を大切にする
  • 関わる人すべてを驚かせる

という原則があります。この部分が自分の軸と非常にマッチしていると感じインターンシップに応募する形になりました。面接を通じてチーム開発に対する考えやゲームに対する思いを話したところ採用という形になりました。


インターン中の取り組み

インターン中に何に取り組んだかを話します。

インターンではあるタイトルのクライアントチームにクライアントエンジニアとしてジョインさせていただくことになりました。インターンでは「開発者が喜ぶデバッグ機能の開発」に取り組みました。具体的な内容は以下の通りです。

  • 音量ボタン調整画面の実装
  • ゲームUIの修正

上記の内容を以下の4つの流れで取り組みました

  • 工数見積
  • ヒアリング
  • 実装
  • レビュー

工数見積

始めに工数見積では改善要望シート*3から自分の取り組むべき課題を選定しました。ここでは以下の3つの観点で選定を行いました。

  • 開発日数
  • 技術力
  • 改善要望の優先度

開発日数では実際のその機能を開発するのにどのくらいの日数がかかるかを考慮します。ゲーム開発は機能やタイトルのリリースに締め切りが設けられていることが多々あります。そのため「どの機能をいつまでに」開発するかを見積もることは非常に重要になります。そのため機能開発を始める際に無計画に開発するのではなく、マイルストーンを要所ごとに設けて開発を進めていく必要があります。

技術力では今回のインターンに限った話ではありますが3週間という短い期間で最大限のアウトプットを出さなければなりません。そのため「自身の技術力で本当に実装ができるのか」、「実装が期間内で終わるのか」などの要素を考慮しなければなりません。

改善要望の優先度では「その機能がどの程度必要とされているのか」を考慮します。優先度が低いものよりも優先度が高いものの方が重要度が高いの至極当然です。そのため優先度を考慮して本当に必要とされている機能を選定する必要があります。

上記のような観点で工数の見積を行いました。技術力の観点では正しく見積をできなかったので後々にモブワークという方法で機能の開発をしました。

ヒアリング

さて実際に取り組む課題を選定した後は要望者に実際にヒアリングします。

始めにヒアリングをする際に必ずすることは要望の背景・目的を聞くことです。これを行うことで前提をお互いの認識の誤差を減らすことができます。また、自らアイデアを提案する場合でも背景や目的を知っていることでより良いアイデアを提案しやすくなります。加えて、画面共有や動画などを用意して相手にわかりやすく伝えることも非常に重要です。

実装

そしてお待ちかねの実装です。さあ書くぞという意気込みでコーディングに取り組みました。しかし、私の場合機能の実装が難しく一人ではできなかったです。そこで他のクライアントメンバーに協力を要請してモブワーク*4を行いました。モブワークでは自分がドライバーを務め、他のメンバーからの指示をもとに機能の開発を行いました。モブワークでは普段知ることがない 暗黙知*5を知ることができたのが非常に新鮮でした。エンジニアの視点や考え方、細かいTipsなどはドキュメント上に中々書き起こすことができません。そのため他のエンジニアの考え方を学ぶ機会としてモブワークは非常に有効です。

レビュー

最後にコードの品質を保つためにレビューを行います。レビューでは機能の実装方法や変数名などを細かく見られます。印象に残った言葉として「命名をつけにくいのは設計そのものが良くない」が挙げられます。個人開発やチームのハッカソン開発で命名をつけにくいことがしばしばありました。この当時は自分が命名をうまくつけられないだけと考えていました。しかし、本当の原因は設計そのものが良くなかったことにありました。普段から命名を意識することで設計全体の良し悪しも図ることができるのには非常に驚きました。

また、作った機能を要望者の方に画像や動画を用いて確認をしてもらいます。作った機能を再度確認してもらうことで本当にその機能が要望者の要求を満たしているか確認できます。実際に作った機能は作って終わりにするのではなく、作った機能に対して確認&フィードバックもらい更により良いものにしていく必要があります。

インターンからの学び

可読性

実際の運用されているゲームの大量のソースコードの読むことには面くらいました。普段インターンで読むことも多くあるのですがそれと比にならないくらいすごい量のソースコードが管理されていることがわかりました。インターンの課題に取り組む際も取り組むべき場所をその膨大な量のコードから見つけてこなければならず非常に困難でした。しかし、私の参加したプロジェクトでは非常に命名にこだわってコーディングされているので読み込む上でそれらの名前が非常に助けになりました。

そのため複雑なシステムになるほど名前にこだわっていくことは大切だと感じました。また、この話はソースコードに限った話ではありません。プルリクエスト、コミットメッセージ、Slackでの文章あらゆる場面でこの可読性を意識しなければなりません。常に自分のメッセージを読んで「適切な量の情報を適切な相手にわかりやすく伝えることができているか」を意識し続けることが可読性の向上に繋がっていくのだと強く感じました。

スケジュールの管理

膨大な量のソースコードを読んでいるとついつい時間が過ぎてしまうことがありました。そのためインターン始めの方は非常に作業効率が悪かったです。そこで私はタスクごとに時間を見積何をしなければならないのかを週単位と日単位でスケジューリングしました。これらを行うことでついつい眺めているだけになりがちなコードリーディングを効率よく行うことができました。また、その日ごとにTODOを設けて課題に取り組めた点も非常によかったのでこれからも続けていきたいなと思いました。

学びの抽象化

インターン期間中によく言われたのが「たくさん学ぶ」ことでした。この学び方については二つの学び方があると思います。一つ目は単純に学びの量を増やす。二つ目は学びを抽象化して他のことに応用する。この二つ目を特にインターンで得られました。社会人になると自由に使える時間が減り一つ目の「学びの量を増やす」のは難しくなります。しかし、エンジニアの職業柄たくさん学ばなければなりません。時間が少ない状況で学ぶことを実現するためにこの学びの抽象化は非常に重要です。日常的に経験することからその経験を抽象化して新たな物事に応用することが「たくさん学ぶ」ことに繋がります。この「学びの抽象化」はエンジニアに限らずに行えるのでこれからも積極的に行っていこうと思います。

まとめ

メンターの伊藤さん、クライアントメンバーのみなさん、プロジェクトの皆さんのおかげで多くのことを学ぶことができました。3週間という短い間でしたが本当にありがとうございました!

*1:Machine Learning

*2:謙虚(Humility)、尊敬(Respect)、信頼(Trust)

*3:現場のデバッグ機能関連で欲しい機能や直してほしいバグなどが列挙されているシート

*4:複数人で一つのことを行う作業

*5:経験や勘に基づいた知識

2022年 7月 サーバサイドエンジニアとして働いてきました!

初めまして、2022年の7/4~7/29の3週間、アカツキゲームスのサーバーサイドインターンに参加させていただきました、白木といいます。この記事では、私が取りくんだこと、学んだこと、参加してよかったことについて書かせていただきたいと思います。

自己紹介

名古屋工業大学大学院工学専攻情報工学系プログラムの修士1年の白木です。普段はTLSの研究、Go言語を用いた開発を行なっています。自宅でLinuxを搭載したサーバでアプリケーションを動かしたりもしています。

今回取り組んだこと

今回のインターンで私が配属させていただいたプロジェクトは、Ruby on Railsによるゲームのサーバチームでした。インターン開始前の事前面談で私の経験してみたいことをふまえ、「大規模システムの負荷改善」のタスクに取り組むことになりました。以下がインターン期間に取り組んだことです。

  • 機能改修中のAPIの高速化(N+1問題の改善)
  • 負荷試験
  • ログのDBのidがオーバーフローする前に検知し、slackに通知を投げるシステムの開発

機能改修中のAPIの高速化(N+1問題の改善)

どういったN+1問題が発生していたか

実際にN+1問題が発生したAPIのログを見ると、下記図のような現象が起こっていることが判明しました。

これは、example_func関数の内部のusers.selectでusersテーブルからuserのデータ取得をを行うクエリを1回発行し、そして、ループでn_func関数を呼び、取得したユーザデータと紐付いたarticlesを得るクエリをN回発行する状態示した図です。

どのように解決したか

下記図のような、ループ開始前に、userと紐付いたarticlesをincludeメソッドを用いて予め取得しておくコードを書き、冗長なクエリを除去し、問題を解決しました。


RailsのActiveRecordにはEager loadingと呼ばれる機能があります。これは、予め、アソシエーションしているテーブルのデータをメモリ上にキャッシュすることができます。そのため、ループ開始前に、ループ内部で将来的に使われるアソシエーションをEager loadingすることにより、クエリの発行回数を減らすことができます。今回は、このEager loadingを使いました。

評価結果

この評価結果は、負荷試験環境で計測したものであり、実測値ではありません。クエリの発行回数は、N+1問題解消時にはN+1問題発生時の0.4倍ほどに抑えられていることがわかります。この変更によって、大量の同時リクエスト発生時にも、データベースへの負荷を最小限にとどめることができます。

N+1問題発生時 N+1問題解消時
クエリの総呼び出し回数 279 108
苦労したこと & 学んだこと

ソースコードとログの規模が大きく、処理の中で様々な関数が呼ばれることから、N+1問題の発生している処理が書かれている箇所を探すのに苦労しました。また、メンターのyasuさんとのモブプロを通じたRailsのデバッグ方法・ログの解析方法、N+1問題の対策を講じていたが、コードが複雑になっているが故に一部解決できていなかったのを目の当たりにし、エンジニアが実装時にN+1問題の発生に気付きにくいということも学ぶことができました。

負荷試験

今回、私がN+1問題の解決に取り組んでいたのは新しいバージョンの機能改修の箇所です。実は、この改修はあるAPIの負荷を減らし、パフォーマンスを向上させるものでした。そのため、その機能改修によってAPIが前のバージョンと比べ、適切に直っている、また、新たに負荷懸念となるようなAPIがないか調査をするために、負荷試験を行いました。

調査結果

Locustというツールで負荷試験シナリオを記述し、実施しました。クライアント側から90分間、負荷を与え、その結果をNew Relic、Cloudwatchのメトリクスを見ることで、調査をしました。機能改修箇所は、意図されたパフォーマンスを示し、新たに負荷懸念となるようなAPIは見つかりませんでした。

苦労したこと & 学んだこと

私が、負荷試験を実施したことがなく、負荷試験の勉強をするところから始めました。前バージョンの負荷試験の結果、メンターのyasuさんの助力もあり、なんとか苦労しながらも理解することができました。また、私がAWSの使用経験がなく、AWSが提供するサービスの知識不足により、色々とハマったりもしました。しかし、苦労はしましたが、非常に良い経験ができたと感じています。学生のポケットマネーでは、クラウドサービスの学習に対して投資することが困難な場合が多いです。そのため、AWSのサービスを触ることができたこと自体にも大きな価値があると思いました。

ログのDBのidがオーバーフローする前に検知し、slackに通知を投げるシステムの開発

課題背景

APIを処理するアプリケーションサーバでは、ログをとっています。このログは、APIの解析、障害時の原因究明をするために用いられており、重要な役割を担っています。このログをDBで管理しているのですが、以前、このDBに問題が発生しました。int、unsigned int型でauto increment属性を付与しているテーブルで、idがオーバーフローをし、ログをDBに保存することができなくなるという問題が発生しました。そのため、エンジニアがこの問題に事前に気が付けるように「ログのDBのidがオーバーフローする前に検知し、slackに通知を投げるシステム」の開発が必要になりました。

どのように解決したか

本番環境と接続しているDBで、先述のオーバーフローを検知するrakeタスクは既にあります。そのため、この実装を利用し、ログDBのオーバーフロー検知を実現させます。auto incrementの値を取得して、閾値を超えているかの判定処理を、関数化してログDBにも適用させました。時間が足りず、テストの修正ができませんでした。

苦労したこと & 学んだこと

ログDBをどのように扱うかについて苦労しました。ログDBはRailsのAPIサーバと接続するものでないため、どのように接続させれば良いのかが全くわかりませんでした。しかし、過去にログDBに接続を行う処理が書かれていたため、それを参考にして、解決しました。また、既存の処理を関数化させる際にも、多くの問題を起こしてしまいました。処理を抽象化させる際に、綺麗にさせることを意識していなかったため、非常に汚いソースコードを生成してしました。そのことをレビューで指摘されたため、今後、しっかりと目を向けていきたいと思いました。 また、閾値を決める際に、本番環境のデータの集計するクエリを発行しました。この結果を見た際に、私の想像を遥かに超える数が集計され、インターン期間に携わってきたシステムの規模の大きさに驚きました。

感想

このインターンで当初、取り組みたかった大規模システムに携われることができ、非常に楽しい時間を過ごすことができました。技術的な学びは先述の取り組みの中で多く得られました。手を動かした箇所だけでなく、データベースのシャーディングさせて、アプリケーションを動かしているのを見て、大規模システムを支える技術を見ることもできました。その他の学びとして、アカツキゲームスが採用しているスクラム開発も経験することができました。デイリースクラム、スプリントレビュー、スプリント・レトロスペクティブ、スプリント・プランニングに参加することで、よりスクラム開発への理解が膨らみました。そして、実環境で運用される機能開発をインターンで行うことができ、いい意味で緊張感のある開発を行うことができました。

謝辞

最後に、メンターのyasuさん、そして、技術的なサポート、ブログ執筆のお手伝いをしてくださったプロジェクト関係の皆様、ありがとうございました!