チュートリアル: サーバーレスのWebアプリのトラフィック統計情報を収集し分析するには

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この投稿は、2021年3月11日に、米国 IBM Cloud Blog に掲載されたブログ(英語)の抄訳です。

GitHubのトラフィック分析にIBM Cloud Code Engineを活用する方法

数年前に、IBM Cloud Foundry と IBM Cloud Functions をベースにした GitHub トラフィック分析のための IBM Cloud ソリューション・チュートリアルを紹介しました(参考:英文ブログ）。トラフィック・データを収集するために毎日Cloud 機能のアクションがトリガーされ、データをDb2データベースに保存した後、IBM Cloud Foundryで提供されるPython Flaskアプリでデータを分析することができます。

今日でも、これと同じソリューション・シナリオとアプリは利用可能で(参照: ドキュメント)、IBM Cloud Code Engine (英文)によって提供されています。IBM Cloud Code Engineは、フル・マネージドのサーバーレスのプラットフォームで、Webアプリ、マイクロサービス、イベント・ドリブンな関数やバッチ・ジョブなど、コンテナ化されたワークロードを実行します(参照：ドキュメント)。もうひとつ、別のチュートリアル(英文) では、既存のアプリをコンテナ化して、Webアプリとして提供すると同時に、毎日のデータ収集イベントの処理に使用する方法を示しています:

サーバーレスのWebアプリとイベンティングのソリューション・アーキテクチャー

サーバーレス・アプリケーション

サーバーレス・コンピューティングとは、一般的なインフラ管理作業（スケーリング、スケジューリング、パッチ適用、プロビジョニングなど）をクラウド事業者やツールに任せることで、エンジニアがアプリケーションやプロセスに特化したビジネス・ロジックに時間と労力を集中させることができるコンピューティング手法です。また、IBM Cloud Code Engineが採用しているコンピューティング・モデルでもあります。そのため、チュートリアルで取り上げたソリューションのシナリオにもぴったり当てはまります。

ユーザーはWebアプリケーションにアクセスして、GitHubのトラフィック・データを見たり分析したりすることができます（上のアーキテクチャ図の[1]参照）。このアプリ自体は、 IBM Cloud App ID セキュリティー・サービスに依存してユーザーを認証します。また、トラフィック・データやその他のアプリ・データをIBM Db2 on Cloud データベースに保存します（[2]参照）。さらに、このアプリは毎日（[3]参照）、GitHubから新しいトラフィック・データを収集するために起動されます（[4]参照）。Webアプリケーションが必要とされる頻度は低く、データ収集は1日1回なので、このソリューションは、サーバーレス・コンピューティング・モデルと、リソースの自動アップ・ダウン（オートスケーリング）のメリットを受けています。使用されていないときはコストがかかりません。

コンテナ化されたソリューション

このチュートリアルのコードは、GitHubのリポジトリーで公開されています(参照(英文))。このチュートリアルでは、アプリを含むCode Engineプロジェクトを設定します。GitHub 上のコードからコンテナ・イメージとしてビルドされるようにアプリを構成します。コンテナ・イメージは、IBM Cloud Container Registryに保存されます。そこからIBM Cloud Code Engineによって取得され、アプリのリビジョンのデプロイに使用されます。

わずかな手順で、すべてを設定し、アプリと必要なサービスをデプロイすることができます。デプロイが完了すると、トラフィック・データが毎日収集され、アプリ内でデータ・テーブルや以下のようなチャートを使って分析することができます:

GitHub リポジトリーの日別折れ線グラフ

 

まとめ

GitHub のトラフィック統計を分析するソリューションには、IBM Cloud Code Engineが適しています。トラフィック・データを毎日収集することが予定されており（イベンティング）、実際のWebアプリはあまり使用されません（サービング）ので、サーバーレスのコンピュート・モデルや、リソースの自動アップ・ダウン（オート・スケーリング）の恩恵を受けることができます。使用されていないときは、コストがかかりません。git リポジトリーから直接コンテナをデプロイすることで、簡単に使用することができます。

• IBM Cloud Code Engine(英文) (Knative、Istio、Tektonなどの技術をベース）のご利用を検討しましょう。
• Code Engineを活用したテキスト分析について学習しましょう。
• その他の IBM Cloud チュートリアル(英語)もぜひチェックしてください。

翻訳：IBM Cloud Blog Japan 編集部

*このブログは、2021/3/11に発行された“Tutorial: Serverless Web App and Eventing(英語版)”の抄訳です