課題15: ゲーム会社のマルチ環境管理

難易度: 🟡 中級

1. 分類情報

項目	内容
難易度	中級
カテゴリ	IaC・DevOps
処理タイプ	バッチ
使用IaC	CDK
想定所要時間	5-6時間

2. シナリオ

企業プロフィール

〇〇株式会社は、モバイルゲームを開発・運営する企業です。主力タイトルは DAU（Daily Active Users）30万人を誇り、継続的なアップデートでユーザーを獲得しています。

現状の課題

急成長に伴い、インフラ管理が追いついていません：

環境間の差異：dev/stg/prodで設定が微妙に異なり、本番リリース時にトラブル発生
手動デプロイのリスク：本番環境へのデプロイは手動で実施、ヒューマンエラーのリスク
インフラ変更の追跡困難：誰がいつ何を変更したか分からない
スケーリング対応の遅れ：イベント時の負荷対応が後手に回る

数値で見る問題

環境差異によるリリース失敗：月 3件
手動デプロイ時間：1回あたり 2時間
本番インシデント（設定ミス起因）：四半期 5件
イベント時の緊急スケーリング対応：月 4回（各30分）

成功指標（KPI）

指標	現状	目標
環境差異起因のリリース失敗	3件/月	0件/月
デプロイ時間	2時間	15分
設定ミス起因のインシデント	5件/四半期	1件以下/四半期
スケーリング対応時間	30分	自動化

3. 学習目標

主要な学習成果

AWS CDKによる型安全なインフラ定義の習得
CodePipelineを使った自動デプロイパイプラインの構築
環境別パラメータ管理とStage分離の実践
Application Auto Scalingの設定方法

習得するスキル

CDK Constructsの設計と実装
cdk diff / cdk deploy の活用
CodePipelineのステージ構成
承認フロー付きデプロイの実装
Parameter Store / Secrets Manager連携

4. 使用するAWSサービス

コアサービス

サービス	用途	重要度
AWS CDK	インフラのコード化	高
CodePipeline	CI/CDパイプライン	高
CodeBuild	ビルド・テスト実行	高
ECS Fargate	ゲームAPIサーバー実行	高
Aurora Serverless v2	ゲームデータベース	高
ElastiCache (Redis)	セッション・キャッシュ	中

補助サービス

サービス	用途
ECR	コンテナイメージ保存
ALB	ロードバランシング
CloudWatch	ログ・メトリクス・アラーム
SNS	デプロイ通知
SSM Parameter Store	環境別パラメータ管理
Secrets Manager	DB認証情報管理

5. 前提条件

必要な知識

TypeScriptの基本文法
AWSの基本サービス理解（VPC、ECS、RDS）
Dockerの基本操作

事前準備

AWSアカウント
Node.js v18以上
AWS CLI v2
Docker Desktop
VS Code + AWS Toolkit拡張機能

環境要件

bash

# CDKインストール
npm install -g aws-cdk

# バージョン確認
cdk --version  # 2.x 以上

6. アーキテクチャ概要

システム構成図

コンポーネント	役割
GitHub	ソースコードリポジトリ
CodeBuild	ビルド・テスト実行
Dev/Stg/Prod Deploy	各環境へのデプロイ（Stg/Prodは承認必要）
ALB	Application Load Balancer
ECS	Fargate コンテナ実行（環境別タスク数）
Aurora	Aurora Serverless v2（環境別ACU）
Redis	ElastiCache Redis（セッション・キャッシュ）

環境別構成

項目	Development	Staging	Production
ECS タスク数	1	2	4-20 (Auto Scaling)
Aurora ACU	0.5	1	2-16 (Auto Scaling)
Redis ノード	cache.t3.micro	cache.t3.small	cache.r6g.large
デプロイ承認	不要	必要	必要（2名）

7. トラブルシューティング課題

Challenge 1: CDK Diffが予期せぬ変更を検出

状況: リソースを変更していないのに、cdk diffで大量の変更が表示される

[-] AWS::ECS::Service GameApiService/Service
[+] AWS::ECS::Service GameApiService/Service

Resources
[~] AWS::ECS::Service GameApiService/Service ...
 └─ [~] TaskDefinition
     └─ [~] .Fn::Join:
         └─ @@ -1,6 +1,6 @@

調査ポイント:

CDK/AWS SDK のバージョン差異
Context値の違い（cdk.context.json）
Logical IDの変更

解決手順:

bash

# contextをリセット
rm cdk.context.json
cdk synth

# バージョンを固定
npm install aws-cdk-lib@2.100.0 --save-exact

Challenge 2: ECS タスクがヘルスチェックに失敗

状況: デプロイ後、タスクが起動するが即座に停止する

調査ポイント:

CloudWatch Logsでアプリケーションログを確認
ターゲットグループのヘルスチェック設定
セキュリティグループのルール

解決コマンド例:

bash

# タスクの停止理由を確認
aws ecs describe-tasks --cluster gamestudio-dev \
  --tasks $(aws ecs list-tasks --cluster gamestudio-dev --desired-status STOPPED --query 'taskArns[0]' --output text) \
  --query 'tasks[0].stoppedReason'

Challenge 3: Aurora Serverless v2のスケーリングが間に合わない

状況: 急激な負荷増加時にデータベース接続エラーが発生

調査ポイント:

ACUの最小/最大設定を確認
CloudWatchでACU使用率を監視
スケーリング速度の限界を理解

8. 設計考慮ポイント

ディスカッション1: CDK vs Terraform

テーマ: IaCツールの選定基準

観点	CDK	Terraform
学習コスト	プログラミング経験者なら低い	HCL学習が必要
型安全性	TypeScriptで高い	terraform validate依存
マルチクラウド	AWS特化	対応
抽象化レベル	高い（Constructs）	低い（宣言的）
チーム規模	小〜中規模向け	大規模向け

ディスカッション2: 環境分離戦略

テーマ: 同一アカウント内分離 vs アカウント分離

選択肢:

同一アカウント・VPC分離: シンプルだがセキュリティ境界が弱い
同一アカウント・名前空間分離: タグとIAMで分離
マルチアカウント: 最も安全だが運用複雑

ディスカッション3: ブルーグリーン vs ローリングアップデート

テーマ: ECSのデプロイ戦略

戦略	メリット	デメリット
ローリング	リソース効率が良い	ロールバックに時間がかかる
ブルーグリーン	即座にロールバック可能	一時的に2倍のリソースが必要

9. 発展課題

Advanced 1: カナリアデプロイの実装

課題: 新バージョンを10%のトラフィックに限定してデプロイし、問題なければ100%に展開

Advanced 2: Feature Flag連携

課題: AWS AppConfig と連携して、デプロイとリリースを分離

Advanced 3: DR環境の自動構築

課題: 別リージョンにDR環境をCDKで自動構築し、定期的にフェイルオーバーテストを実行

10. 想定コストと削減方法

月額コスト概算

環境	サービス	構成	月額コスト
Dev	ECS Fargate	0.25 vCPU / 0.5GB × 1	$9
	Aurora Serverless v2	0.5 ACU	$43
	ElastiCache	cache.t3.micro	$12
	NAT Gateway	1 × 730h	$32
	ALB	1	$16
	小計		$112
Stg	ECS Fargate	0.5 vCPU / 1GB × 2	$36
	Aurora Serverless v2	1 ACU	$86
	ElastiCache	cache.t3.small	$24
	NAT Gateway	1 × 730h	$32
	ALB	1	$16
	小計		$194
Prod	ECS Fargate	1 vCPU / 2GB × 4-20	$144-720
	Aurora Serverless v2	2-16 ACU	$173-1,382
	ElastiCache	cache.r6g.large × 2	$219
	NAT Gateway	3 × 730h	$97
	ALB	1	$16
	小計		$649-2,434
Pipeline	CodePipeline	1	$1
	CodeBuild	ビルド時間依存	$10
	ECR	イメージ保存	$5
	小計		$16

合計: 約 $971-2,756/月（約145,000-413,000円）

コスト削減のヒント

Dev/Stg環境の夜間停止: スケジュールベースでタスク数を0に
Aurora Auto Pause: 開発環境でアイドル時に自動停止（Serverless v1のみ）
Savings Plans: Fargateの長期コミットメント割引

11. 学習のポイント

重要な概念の整理

CDK Constructs
- L1: CloudFormation直接マッピング（Cfn*）
- L2: 高レベル抽象化（便利なデフォルト付き）
- L3: パターン（複数リソースの組み合わせ）
環境分離のベストプラクティス
- 設定は外部化（環境変数、Parameter Store）
- 同じコードベースから全環境をデプロイ
- 差異は設定ファイルで吸収
CI/CDパイプライン設計
- 自動テストをゲートに
- 本番前の承認フロー
- ロールバック手段の確保

GCPとの比較

概念	AWS	GCP
IaC (コード型)	CDK	Pulumi / CDK for Terraform
CI/CD	CodePipeline	Cloud Build / Cloud Deploy
コンテナ実行	ECS Fargate	Cloud Run
マネージドDB	Aurora Serverless	Cloud SQL / AlloyDB
キャッシュ	ElastiCache	Memorystore

次のステップ

カナリアデプロイの実装
負荷テスト自動化の追加
マルチリージョン展開

課題15: ゲーム会社のマルチ環境管理 ​

1. 分類情報 ​

2. シナリオ ​

企業プロフィール ​

現状の課題 ​

数値で見る問題 ​

成功指標（KPI） ​

3. 学習目標 ​

主要な学習成果 ​

習得するスキル ​

4. 使用するAWSサービス ​

コアサービス ​

補助サービス ​

5. 前提条件 ​

必要な知識 ​

事前準備 ​

環境要件 ​

6. アーキテクチャ概要 ​

システム構成図 ​

環境別構成 ​

7. トラブルシューティング課題 ​

Challenge 1: CDK Diffが予期せぬ変更を検出 ​

Challenge 2: ECS タスクがヘルスチェックに失敗 ​

Challenge 3: Aurora Serverless v2のスケーリングが間に合わない ​

8. 設計考慮ポイント ​

ディスカッション1: CDK vs Terraform ​

ディスカッション2: 環境分離戦略 ​

ディスカッション3: ブルーグリーン vs ローリングアップデート ​

9. 発展課題 ​

Advanced 1: カナリアデプロイの実装 ​

Advanced 2: Feature Flag連携 ​

Advanced 3: DR環境の自動構築 ​

10. 想定コストと削減方法 ​

月額コスト概算 ​

コスト削減のヒント ​

11. 学習のポイント ​

重要な概念の整理 ​

GCPとの比較 ​

次のステップ ​

課題15: ゲーム会社のマルチ環境管理

1. 分類情報

2. シナリオ

企業プロフィール

現状の課題

数値で見る問題

成功指標（KPI）

3. 学習目標

主要な学習成果

習得するスキル

4. 使用するAWSサービス

コアサービス

補助サービス

5. 前提条件

必要な知識

事前準備

環境要件

6. アーキテクチャ概要

システム構成図

環境別構成

7. トラブルシューティング課題

Challenge 1: CDK Diffが予期せぬ変更を検出

Challenge 2: ECS タスクがヘルスチェックに失敗

Challenge 3: Aurora Serverless v2のスケーリングが間に合わない

8. 設計考慮ポイント

ディスカッション1: CDK vs Terraform

ディスカッション2: 環境分離戦略

ディスカッション3: ブルーグリーン vs ローリングアップデート

9. 発展課題

Advanced 1: カナリアデプロイの実装

Advanced 2: Feature Flag連携

Advanced 3: DR環境の自動構築

10. 想定コストと削減方法

月額コスト概算

コスト削減のヒント

11. 学習のポイント

重要な概念の整理

GCPとの比較

次のステップ