AI時代のIaC戦略—大規模環境マイグレーション
大規模基幹システムの段階的マイクロサービス化と、AI機能追加を見据えた拡張性の高いIaC戦略の実現
Executive Summary
経営課題
レガシーモノリスの技術的負債とAI機能追加要望の増加により、投資対効果の見える化と段階的刷新が経営課題となった。
ROI・成果
- 運用コスト35%削減
- デプロイ頻度月1回→週2回
- 変更障害率60%低減
プロジェクト概要
クライアント
大手通信会社
業界
通信・インフラ
チーム規模
8名体制
技術スタック
Cloud
- AWS ECS Fargate
- AWS EKS
- SNS/SQS
- RDS
- DynamoDB
Tools
- GitHub Actions
- Terraform
- CloudFormation
- Coverity
- Docker
Os
- Amazon Linux 2023
- RedHat 9.2
背景・課題
大規模な基幹システムのモダナイゼーションにおいて、モノリシックなレガシーアーキテクチャからマイクロサービスへの移行と、AI機能追加を見据えた拡張性の確保が求められた。
- 10年以上運用のモノリシックシステムで技術的負債が累積し、新機能追加に月単位のリードタイムが必要
- インフラ構成管理が手動属人化しており、環境間の差異が障害の主要原因に
- AI/ML機能の追加要望が増加しているが、現行アーキテクチャではスケーリングとリソース分離が困難
- 月1回のデプロイサイクルで、変更障害率が高くロールバックも頻発
- セキュリティ要件（Coverityスキャン、コンプライアンス監査）が手動プロセスでボトルネック化
ソリューション
機能単位での段階的マイクロサービス化と、モノレポ+AIモデル管理リポジトリのハイブリッド戦略を採用。OIDCベースのセキュアな認証設計により、AI対応可能な拡張性を確保した。
段階的マイクロサービス化
ストラングラーフィグパターンで機能単位に移行し、リスクを最小化しながらモノリスを分解
ハイブリッドリポジトリ戦略
モノレポでアプリケーションコード、独立リポジトリでAIモデル管理、CI/CDで統合
セキュアなIaC基盤
GitHub Actions OIDC + ECS/EKS マルチランタイムでゼロトラスト認証を実現
AIレディな拡張アーキテクチャ
ECS FargateでWeb/API、EKSでAI推論を分離し、リソース要件に応じた最適配置
実装プロセス
Phase 1: 基盤設計とIaC整備（1-4ヶ月目）
- 現行システムの依存関係マッピングと移行優先度の決定
- Terraform/CloudFormationによるインフラのコード化と環境間差異の解消
- GitHub Actions OIDC認証の導入とセキュリティスキャンパイプラインの構築
- モノレポ構成の整備とNxによるビルドキャッシュ最適化
Phase 2: 段階的マイクロサービス移行（5-9ヶ月目）
- ストラングラーフィグパターンによる認証・課金APIの先行切り出し
- ECS Fargate（Web/API）+ EKS（AI推論）のマルチランタイム構成の構築
- Coverity静的解析をCI/CDパイプラインに統合し、セキュリティゲートを自動化
- データベース分離とイベント駆動アーキテクチャ（SNS/SQS）への移行
Phase 3: AI機能統合と運用最適化（10-12ヶ月目）
- AI推論エンドポイント（EKS + Python）のデプロイとA/Bテスト基盤の構築
- Dockerマルチステージビルドによるコンテナイメージ最適化（サイズ50%削減）
- カナリアリリース・ブルーグリーンデプロイの自動化とメトリクスベースロールバック
- 運用監視ダッシュボードとSLO/SLI定義に基づくアラート自動化
成果
運用コスト削減
35%
リソース最適化デプロイ頻度
週2回
月1回→週2回変更障害率
60%低減
自動テスト+ロールバックAI拡張性
対応済
EKS推論基盤構築ビジネスインパクト
- モノリスからマイクロサービスへの移行により、新機能のリードタイムを月単位から週単位に短縮
- IaC化により環境間差異をゼロにし、変更障害率を60%低減
- ECS/EKSのマルチランタイム構成でAI推論ワークロードを独立スケーリング可能に
- Coverity統合によりセキュリティ監査の自動化を実現し、コンプライアンス対応工数を大幅削減
AI時代を見据えたアーキテクチャ設計のおかげで、AI推論機能の追加が当初予定より2ヶ月早くリリースできました。IaC化により環境構築も再現可能になり、チームの自信にも繋がっています。