Zenn
Open1

グローバルなECスケーラビリティ

アーキテクチャ
EC
在庫
配送
madaozakumadaozaku

この要件は「グローバルなECスケーラビリティ」「リアルタイム性」「在庫一貫性」「配送シミュレーションの正確性」といった、かなり高度なシステム要件を含みます。以下のようなアーキテクチャを段階的に設計するのが現実的です。

⸻

  1. 商品提案（レコメンデーション）

要件
• 高速でパーソナライズされた提案
• 多言語・地域特化対応

技術スタック例
• データ収集・処理：Kafka + Spark/Flink で行動ログ・購買履歴をリアルタイム処理
• 推薦エンジン：AWS Personalize / Google Recommendations AI / 自前の類似商品ベースモデル（Faiss + LightGBMなど）
• API提供：GraphQLまたはRESTで高速応答、CDNでキャッシュを多用

⸻

  1. 到着予定日のガイド

要件
• 地域・配送業者・在庫拠点に応じた正確なETA（Estimated Time of Arrival）
• カートに追加した瞬間に情報提示

技術スタック例
• 配送シミュレーターAPI：配送先住所 + 商品の物理情報（重さ/サイズ）+ 倉庫情報 → ETA計算（Google Maps APIや自前モデル）
• キャッシュ：同一条件のリクエストにはキャッシュで高速化
• グローバル配送ネットワークDB：地域ごとに配送スケジュールや業者をマッピング（DynamoDBなどNoSQLで対応）

⸻

  1. 在庫引当の競合防止（アトミックな引当）

要件
• 高トラフィック環境下での在庫整合性
• 「仮予約」または「タイムアウト付き引当」

技術スタック例
• 在庫管理サービス：
• 高速読み書き用：Redis Cluster + Luaスクリプトでアトミック操作
• 永続層：Aurora MySQL/PostgreSQL + シャーディング
• 予約処理：
• カート追加時に仮引当（TTL付きRedisキー）
• 注文確定時に本引当 → 在庫減算（DB & Redis両方更新）

⸻

  1. 全体構成（高可用・多リージョン）

アーキテクチャ図（概要）

[User]
|
[CDN + Edge Layer (多言語対応)]
|
[API Gateway]
|
[App Layer - Microservices (商品, 在庫, 配送, 注文)]
|
[Event Bus (Kafka/SNS-SQS)]
|
[Data Layer]
├── Redis (リアルタイム在庫/予約)
├── Aurora (永続化された商品・注文)
└── Elasticsearch (商品検索)
|
[ML Recommendation Engine]
└── Faiss / AWS Personalize

⸻

  1. その他考慮すべきこと
    • スケーラビリティ：マイクロサービス + オートスケーリング（Kubernetes or Serverless）
    • リージョン対応：在庫/配送はリージョンごとに分離管理、レイテンシ削減
    • オフライン対応のためのシンク：スマホアプリではオフライン時の仮在庫保持
    • 多言語/多通貨対応：ローカライズレイヤーをAPIの手前に

⸻

全体構成図（分散アーキテクチャ概要）

                     +--------------------+
                     |  Global CDN/Edge   |
                     | (CloudFront, Akamai)|
                     +----------+---------+
                                |
                     +----------v----------+
                     |     API Gateway     |
                     |  (AWS API Gateway)  |
                     +----------+----------+
                                |
              +----------------+----------------+
              |                                 |
    +---------v--------+              +---------v--------+
    |  Web Frontend    |              |  Mobile Backend  |
    | (Next.js + SSG)  |              | (REST/GraphQL)   |
    +------------------+              +------------------+
              |
+-------------v------------------------------------------------+
|                  Microservices Layer (EKS / ECS Fargate)     |
|  ┌──────────────┬────────────┬────────────┬───────────────┐ |
|  │ Product Svc  │ Cart Svc   │ Order Svc  │ Inventory Svc │ |
|  └──────────────┴────────────┴────────────┴───────────────┘ |
+------------------------+-------------------------------------+
                         |
+------------------------v------------------------+
|           Event Bus (SNS / SQS / Kafka)         |
+------------------------+------------------------+
                         |
+------------------------v------------------------+
|                   Data Layer                    |
| ┌────────────────────────┬────────────────────┐ |
| │ Aurora (商品・注文DB)   │ Redis (在庫 & 仮引当) │ |
| ├────────────────────────┴────────────────────┤ |
| │ Elasticsearch (商品検索/ログ分析)             │ |
| └──────────────────────────────────────────────┘ |
                         |
      +------------------v------------------+
      |   ML Recommendation / ETA Engine    |
      |   (Faiss + LightGBM / SageMaker etc.)|
      +--------------------------------------+

⸻

レイヤー別インフラ構成と目的

  1. フロントエンド / CDN

コンポーネント 技術例 目的
グローバルCDN AWS CloudFront / Akamai ページキャッシュ、多言語リダイレクト
Webフロントエンド Next.js (Vercel/AWS Amplify) SSR+SSGでSEOと高速応答

⸻

  1. API ゲートウェイ層

コンポーネント 技術例 目的
API Gateway AWS API Gateway / ALB 各サービスへの入口。ルーティングと認証

⸻

  1. マイクロサービス群（ECS / EKS）

サービス 内容 技術スタック例
商品サービス 商品情報・カテゴリ・翻訳等 Node.js / FastAPI
カートサービス 仮在庫引当、TTL付きカートセッション管理 Redis (TTL), Express.js
注文サービス 注文登録、本引当、支払い連携 Go / Spring Boot
在庫サービス 各倉庫の在庫管理、仮引当、本引当の整合性保持 Redis + Aurora
配送ETAサービス 到着予定計算、配送業者ごとのルール管理 Python + LightGBM + Maps API
推薦エンジン ユーザ行動分析・商品推薦 Faiss + FastText / SageMaker

⸻

  1. イベント/非同期処理

コンポーネント 技術例 目的
メッセージング Kafka / AWS SNS + SQS サービス間の非同期連携・拡張性向上
バックグラウンド AWS Lambda / Step Functions メール通知、支払確認、在庫更新等の処理

⸻

  1. データベース層

データベース 用途 技術例
リレーショナルDB 商品、注文、ユーザ情報等 Amazon Aurora MySQL/Postgres
In-Memory DB 在庫仮引当、カートセッション Redis (Clusterモード)
検索エンジン 商品検索、高速な全文一致・ファセット検索等 Elasticsearch / OpenSearch
分析・ロギング基盤 顧客行動ログ、パフォーマンス分析等 Amazon OpenSearch + Kibana

⸻

  1. 機械学習・到着予定エンジン

コンポーネント 技術例 目的
レコメンドエンジン Faiss + LightGBM / AWS Personalize 顧客に対する類似・個別商品提案
到着予定（ETA）エンジン Google Maps API + 配送履歴 + ML推論モデル 地域・商品・配送業者に応じた納期予測
データパイプライン AWS Glue / Airflow 商品・在庫・配送・行動データのETL/集計処理

⸻

補足: 高可用性・グローバル対応のための設計ポイント
• マルチリージョン対応：在庫/配送/注文サービスはリージョンごとに配置（例：東京/フランクフルト/オレゴン）
• 在庫引当の整合性維持：Redisでロック機構（Luaスクリプト）、DBで二重確認
• 多言語・多通貨：商品DBにi18n対応、フロントではi18nライブラリ（i18nextなど）
• CI/CD：GitHub Actions + ArgoCD（EKS）/ CodePipeline（ECS）

⸻

Mermaid記法（ECアーキテクチャ図：簡易版）

graph TD
subgraph Edge/CDN
CDN[CDN/Edge (CloudFront)]
end

subgraph Frontend
FEWeb[Web Frontend (Next.js)]
FEMobile[Mobile App Backend]
end

subgraph API
APIGW[API Gateway]
end

subgraph Microservices[ECS/EKS Microservices]
ProductSvc[Product Service]
CartSvc[Cart Service]
OrderSvc[Order Service]
InventorySvc[Inventory Service]
ETAService[ETA/Shipping Service]
RecoService[Recommendation Engine]
end

subgraph Data Layer
Aurora[(Aurora DB)]
Redis[(Redis - Inventory Cache)]
ES[(Elasticsearch - Search)]
end

subgraph EventBus
Kafka[Kafka / SNS-SQS]
end

subgraph ML
MLModel[ML Model (Faiss + LightGBM)]
end

CDN --> APIGW
APIGW --> FEWeb
APIGW --> FEMobile
FEWeb --> ProductSvc
FEMobile --> CartSvc
CartSvc --> InventorySvc
CartSvc --> ETAService
ProductSvc --> ES
ProductSvc --> Aurora
OrderSvc --> Aurora
InventorySvc --> Redis
InventorySvc --> Aurora
ETAService --> MLModel
RecoService --> MLModel
Microservices --> Kafka
Kafka --> Aurora
Kafka --> Redis

⸻