「トラブル知らずの基幹システム」 システム性能可視化で転職サービス「doda」を支えるJENNIFER活用術

1．Webシステム性能劣化の原因をひと目で特定できる手段を確立し、アプリケーション課題を全て解決
2．一つの問題調査で5人日以上かけていた約5万行のログ分析工数をゼロに削減
3．社員間で監視画面を共有し、迅速な情報連携を実現したことで、IT部門の信頼性が向上

国内最大級の転職サービス「doda」をはじめ、様々な人材サービスを展開しているパーソルキャリア株式会社（以下、パーソルキャリア）。同社はこれまでITを積極的に活用することで事業を順調に成長させてきましたが、中でも転職サービス事業を支える基幹システムは、法人営業担当者やキャリアアドバイザーなど転職サービス事業に携わる大多数が日々利用するほか、クライアント企業もアクセスする、最重要システムとして位置付けられています。

そこで同社は、この問題を解決するための手段として、Webアプリケーションの動作状況を可視化・分析できるAPM（アプリケーションパフォーマンス管理）製品を導入することにしました。複数のAPM製品を比較検討した結果、最終的に同社が選んだのが、アシストが提案したJENNIFERでした。

JENNIFERを選んだ理由について、パーソルキャリア テクノロジー本部 インフラ基盤統括部 システム基盤部 IT基盤BITAグループ 佐藤隆一氏は次のように語ります。

佐藤隆一氏

佐藤氏 　他の製品は豊富な機能を備えていたものの、使い勝手やUIの分かりやすさという点では今ひとつでした。その点JENNIFERは、分かりやすくビジュアル化されたダッシュボードを見るだけでアプリケーションの動作状況を把握でき、性能問題を調査する際もほんの数回画面をクリックするだけで原因を特定できます。事実、JENNIFERのPoCを行った際には、導入した直後に画面を一目見ただけで、その時のアプリケーションが抱えていた性能問題を特定することができました。

またコスト面でも、JENNIFERは他製品と比べメリットが大きかったといいます。競合製品は仮想環境上の仮想サーバごとにライセンスが加算されるのに対して、JENNIFERは物理サーバのCPU単位でライセンス価格が算出されるため、仮想環境下の利用ではライセンスコストを低く抑えられます。また同社では、APMツールを開発プロジェクトで一時的に使うのではなく、本番システムを常時監視するために利用するので、サブスクリプション課金のクラウドサービスではコストが高くつきました。その点JENNIFERは、ライセンスの一括購入が可能なため、より一層ライセンスコストを節約できました。

こうした点を高く評価して、同社はJENNIFERの正式採用を決めました。アシストの技術サポートの下、製品の導入作業を行い、また製品に関するレクチャーもアシストから受けました。その甲斐あってか、製品の導入から利用開始まで極めてスムーズに運び、すぐに現場の作業改善へとつながりました。パーソルキャリアテクノロジー本部 BITA統括部 プロジェクトBITA部 プロジェクトBITAグループ 伊藤竜将氏は導入当時を次のように振り返ります。

さらに、対応作業の優先順位が曖昧という課題も改善されました。

伊藤氏 　システム全体の性能が可視化されているので、問い合わせがあった時に、それがシステム全体の問題なのかユーザー固有の問題なのかがすぐに分かり、優先度決めなど、初動に迷いがなくなりました。運用現場からは「もうこのツールは手放せない！」という声が挙がっています。開発部門に問題の修正を依頼する際も、JENNIFERの画面上で修正箇所は一目瞭然ですから、意思疎通がとてもスムーズになりました。また現在、JENNIFERの画面を大型モニターに映し出しているのですが、これを見たユーザー部門からは「ああ、きちんと監視しているんだな」と安心感を持ってもらえ、改善対応が早いことが当たり前になり、期待してもらえるIT部門にもなれました。

この他にも、JENNIFERのレポート機能を活用し、それまで丸一日かけて作成していたシステム性能に関する定期報告書をわずか十数分間で作れるようになるなど、システム運用に関わる様々な業務が効率化されました。なお現在、同社ではシステムの刷新を進めていますが、新システムでも引き続きJENNIFERを使った性能問題の監視を続け、安定稼働の実現を目指しています。

また将来的には、JENNIFERの機能をより有効活用することで、さらに高度なシステム運用監視を実現していきたいと伊藤氏は抱負を述べます。

伊藤氏 　これまでは、ユーザーから問い合わせを受けて初めて対応する「受け身の運用」でしたが、今は「もう一歩先へ。より良い改善をしていこう」という目標を高く持った部門になることができました。今後、JENNIFERの機能で期待することは、AIとの連携です。性能問題が顕在化する前にその予兆を検知して、先回りして対処するための傾向分析が、JENNIFERとAIで実現できたら嬉しいです。また、サーバやネットワーク監視製品との相関分析など、さらに高度な問題切り分けにも挑戦できればと考えています。

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