Tech Talks Vol.7 – Platform (DBA)

Tech Talksについて

Tech Talksシリーズでは、PayPay Techチームのモノづくりへの姿勢や雰囲気を、世界35カ国以上から集まった個性豊かなプロダクトメンバーたちの声を通してダイレクトにお伝えしていきます！　今回はPlatformチームからSon Nguyenさんにご登場いただきます。

※この記事は翻訳記事です。原文はこちらから

現在の仕事内容

チームメンバーとして、主に水平方向のスケーラビリティ、強力な整合性、および高可用性を特徴とするオープンソースの分散型SQLデータベースであるTiDBを扱っています。 具体的には、次のようなタスクに取り組んでいます。

• データベース信頼性エンジニアリング（DBRE）タスクを実行し、既存のTiDBシステムの信頼性を維持する。
• Amazon AuroraのMySQLクラスターをTiDBクラスターに移行し、データベースレイヤのボトルネックを解消する。

プラットフォームチームについて

PayPayでは、プラットフォームチームがPayPayアプリのインフラを担当しています。メンバーは、Amazon Web Services（AWS）やArgo CD、Kubernetes、Kafka、TiDBなどのセルフマネージドサービスなど、さまざまな技術を扱っています。

直近のテクニカルチャレンジ

私が最近経験した中で、最も難しかったテクニカル課題の一つが、数十テラバイトのデータをホストするTiDBシステムのバージョンアップ・プロジェクトです。TiDBシステムのバージョンがかなり古かったため、アップグレード作業が余計に複雑になり、作業量が膨大になってしまいました。しかし、チーム内のメンターや、ベテランエンジニアのサポートのおかげで、ほぼすべてのタスクをこなすことができました。プロジェクトは予定通りに完了し、この経験のおかげで、TiDBシステムのほぼすべての側面を学ぶことができました。その結果、PayPayでのTiDBシステムの運用に自信が持てるようになりました。

今後チャレンジしたいこと

これまで様々な技術に携わる機会を頂けたことで、IT分野の技術の視野を広げることができました。私はこの分野のSME（Subject Matter Expert）になりたいので、分散型SQLデータベースを深く掘り下げていきたいと思っています。

Son Nguyenさんのある一日

私達のチームではスクラムフレームワークを使って仕事を管理しています。毎週「Sprint Retrospective」と「Sprint Planning」というミーティングを行い、先週行ったことを振り返ったり、次のスプリントの計画を立てたりしています。

というわけで、私の1日のスケジュールは、スクラムミーティングから始まります。前日何をしたのか、今、どんな課題に直面しているか、今日は何をするかを話します。そして困ったことがあれば、ミーティングの最後にチームメンバーやリーダーにアドバイスを求めます。

PayPayに入社して以来、 コンピューターサイエンスの様々な分野を駆使した分散型SQLデータベースのTiDBに取り組んできたこともあり、毎日が新しい挑戦と冒険の連続で、それらを克服し、発見し、学び、自身のスキルを磨くチャンスとなっています。時に複雑な問題に直面し、有効な解決策が見つからないこともありますが、逆にそんな時こそ多くを学ぶチャンスだと感じています。

一日の仕事の終わりには、自分ひとりで会議を開き、その日の振り返りや、次の日のプランニングをしています。どんなことがあったのか、どんな課題に直面したのかをメモして、次の日に何をするかを考えるようにしています。

これまでのキャリア

PayPay入社前は、同じく東京を拠点とするヘルステックのスタートアップで、サイト・リライアビリティ・エンジニアとデータエンジニアの2つのポジションを3年以上経験しました。

サイト・リライアビリティ・エンジニアとして、アプリケーション パフォーマンス モニタリング（APM）や分散型トレーシングから、CI/CD、コンテナ・サービス、データベース、インフラ・セキュリティに至るまで、技術スタック全体にわたってさまざまなことに携わりました。

会社のサービスの信頼性とコスト最適化に私が貢献できたことの1つとして、マイクロサービスがAWS上で100％オートスケールし、ピーク時には入ってくるリクエストを迅速に処理し、オフピーク時にはコスト（主にEC2コスト）を削減できるようにインフラを構築しました（https://bit.ly/3zYR18y）。

その後はデータエンジニアの職に就き、ビッグデータウェアハウスとデータレイクの構築と保守を担当しました。また、プッシュ通知最適化の予測モデルを構築する機械学習プロジェクトにも参加しました。 こうしたプロジェクトを通じて、プロダクションレディな機械学習モデル作成フローについて多くを学びました。

入社のきっかけ

新しい仕事の機会を探していたときに、PayPayアプリが日常生活に役立つアプリであると思い、応募しました。2020年の初めからPayPayアプリを使っていますが、コンビニやスーパーに行くたびにお財布を持っていく必要がないので、便利で手放すことができなくなっています。個人的に、まず自分が便利だと感じたプロダクトの開発をするのが好きです。

次に、PayPayについて調べているうちに、PayPayは日本で急成長しているフィンテック企業であり、ユーザー数も多いことを知りました。ユーザーベースで急成長中ということは、PayPayアプリが急速に人々の日常生活に役立つものになっていることを意味します。だからこそ、より多くの技術的な課題が生じる可能性をも秘め、人々の役に立つ重要なプロダクトに携わることができるのは、私にとって大きな喜びです。 技術的な問題に対応することで、もちろん将来のキャリアアップに必要なスキルを磨くこともできます。

これからPayPayを受ける人へのメッセージ

PayPayは、決済トランザクション数が増加している急成長中のフィンテック企業です。それに伴い、技術的な課題も増え、その範囲もますます広くなっています。例えば、Amazon AuroraのMySQLクラスターを継続的にアップグレードし、TPSの増加に対応しています。

スケーラビリティや信頼性を向上させるために多くの工夫も追加しています。さらにもっと大量の決済トランザクションを処理する必要があるユースケースにおいては、TiDBなどの分散型SQLデータベースシステムについて学ぶ機会もあります。

またPayPayでは、日本のどこからでも、いつでも働けるWFAというワークスタイルが可能です。PayPayでは、基本的に在宅リモートで仕事をすしているので、勤務地や社員が住んでいる場所は関係ありません。世界基準の給与と福利厚生を享受しつつ、田舎で仕事をしながら、世界レベルの高い能力を持った人たちと一緒に仕事をすることができます。さらに、英語圏、日本語圏の人であれ、PayPayが提供している英語や日本語クラスに参加して語学力を高めることもできます。

一言で言えば、何千万人もの人々の日常生活に役立つプロダクトに携われることは、私の仕事全てにおける誇りとなっています。皆さんも入社したら、私と同じように感じることと確信しています。最後まで読んで頂きありがとうございました！

執筆：Son Nguyen / 監修：Mune / 編集：Az
※社員の所属等は、取材当時のものです。