シバシス・パディ氏はウォルマートのスタッフソフトウェアエンジニアであり、フィンテックのマイクロサービス、クラウドパフォーマンス、エージェンティックAIの専門家である。
フィンテックにおいて、スピードとスケールは譲れない要素だ。しかし企業がマイクロサービスへ移行する際、隠れた課題はコード品質ではなく、複雑性が増す中で信頼性を維持することにある。成功するチームと停滞するチームの違いは、多くの場合、サービス間の接続部分をいかに適切に管理できるかにかかっている。
通信、小売、フィンテック分野での大規模システムの設計と最適化において18年以上の経験を持つ私は、クラウドネイティブなマイクロサービスとパフォーマンス最適化のグローバルエキスパートとして認められている。現在の役割では、グローバル業務の信頼性と効率性を向上させる、レジリエントなAI駆動型インフラの構築に注力している。本記事では、フィンテックリーダーとテクノロジー幹部が対応型の運用から自己修正可能なエージェンティックなマイクロサービスへ移行するための実践的な30日間プレイブックを紹介する。目標は、インシデントの削減、リリースの高速化、そしてビジネスの成長に合わせて予測可能にスケールするシステムの構築だ。
問題点
フィンテックプラットフォームが失敗するのは、人材不足や粗悪なコードが原因ではない。運用が対応型であるために失敗するのだ。そして失敗はマイクロサービスの接続方法から生じる。契約が破綻し、リトライが蓄積し、イベントフローが停滞する。トラフィックが急増すると、チームは手動での修正に追われる一方で、レイテンシーが増大し、システムが遅くなり、リスクが高まる。その結果、インシデントが増え、リリースサイクルが長くなり、新機能が減少する。根本的な問題は、マイクロサービスが相互作用するレベルで信頼性が定義、測定、自動化されていないことにある。
目標
自律的で、エージェンティックなAI対応マイクロサービス—自己修正し、早期にリスクを把握し、チームがインシデント対応ではなくイノベーションに集中できるようにするシステム—の助けを借りて、消火活動から脱却できる。
以下は、始めるための30日間のプレイブックだ。
第1週：SLOとエラーバジェットで「良好」を定義する
決済認証など、2〜3の重要なユーザージャーニーから始める。各ジャーニーにサービスレベル目標（SLO）を定義する。すべてのSLOにエラーバジェットを組み合わせ、信頼性の契約を作成する。バジェットが急速に消費される場合は、変更のペースを落とす。バジェットに余裕がある場合は、より速くリリースできる。各ジャーニーのSLOを、そのキーサービスと依存関係にマッピングする。Googleのサイト信頼性エンジニアリングガイダンスで概説されている4つのゴールデンシグナル—レイテンシー、トラフィック、エラー、飽和度—を追跡する。
第2週：マイクロサービスのレジリエンス基礎（境界の強化）
マイクロサービスでは、ほとんどの障害は受け渡し時に発生する。各サービスは単独で強固に設計されていなければならず、一つの弱いリンクがシステム全体に波及しないようにする必要がある。以下の方法でサービスに直接レジリエンスを組み込む：
• タイムアウトとサーキットブレーカーで素早く失敗し、影響範囲を制限する
• べき等キーとバックオフ/ジッターを伴う制限付きリトライで、副作用の重複やリトライストームを防止する
• キューとバックプレッシャーでバーストを平滑化し、下流システムに負荷をかけすぎないようにする
• 優雅な劣化により、完全な障害ではなく、部分的またはキャッシュされたレスポンスをユーザーに提供する
• 明確な契約をバージョン管理されたAPIと後方互換性のあるスキーマで実現する。マイクロソフトは、各サービスが自身のデータを所有できるよう、サービスを境界付けられたコンテキストに合わせることを推奨している。
第3週：サービスレイヤーでの自律性とエージェンティックAI
自動化は繰り返し作業を削減し、自律性はサービスが自ら対応するのに役立つ。スピードとスケールが重要な差を生む場所に以下を追加する：
• 適応型の同時実行制限とライブテレメトリから調整される動的タイムアウト
• 異常検出をp95レイテンシーやエラーバジェット消費に適用し、インシデントを未然に防ぐ
• イベント駆動型ワークフロー（サガ/アウトボックス）で分散ロックなしでクロスサービスのビジネスステップを実現
• AIエージェントのオーケストレーション：メトリクスとポリシーを監視し、リアルタイムでトレードオフを推論し、人間の介入なしにマイクロサービスの動作（例：スロットリング、ルーティング、フェイルオーバー）を調整する
そして、この原則を忘れないでほしい：すべての自律的またはエージェンティックなアクションは、観測可能で元に戻せる（フィーチャーフラグまたはロールバック）必要がある。
第4週：プログレッシブデリバリーで安全に（そして速く）リリースする
フィーチャーフラグ、カナリア、ブルー/グリーンデプロイメントを使用して、リスクの高いリリースを避ける。各ロールアウトをSLOの健全性にリンクさせる。エラーバジェットの消費が早すぎる場合は、一時停止してロールバックする。このようにして、スピードと信頼性が共に向上する。
重要なメトリクス
ダッシュボードは退屈で決定的であるべきだ。各ジャーニーについて、SLO、消費率、トレンドを表示する。各サービスについては、ゴールデンシグナルに固執する。リーダーが30秒以内にバジェット内かどうかを確認できない場合は、ダッシュボードを簡素化する。
一般的なリスク（とその回避方法）
• メトリクスの過多：見栄えだけのグラフを削除し、すべてのアラートがSLOに接続されていることを確認する。
• ガードレールのない自動化：アクションが見えないか元に戻せない場合、リスクが生じる。
• マイクロサービスの乱立：「最小限の実行可能なサービス」を守る。サービスが所有され測定できない場合、それは存在すべきではない。
• コストの予想外の増加：CI（継続的インテグレーション）にパフォーマンスバジェット（レイテンシー、メモリ、エグレスなど）を追加し、問題のある変更が本番環境に到達しないようにする。
「良好」な状態とは
インシデントはより少なく、短く、明確になる。オンコール対応は落ち着いている。リリースはより小さく、より安全になる。最も重要なのは、信頼性が予測可能になること—経営幹部が計画を立てられるプラットフォーム品質となる。
今月の始め方
1. 2つのジャーニーのSLOを作成し、公開する。
2. 消費率アラートとそれらのSLOに関連付けられたロールバックルールを1つ追加する。
3. 上位3つのサービスにタイムアウト、べき等性、サーキットブレーカーを強制する。
4. 1つの自律型またはエージェンティックAIコントロール（適応型同時実行、異常検出、AIエージェントオーケストレーションなど）をフラグの背後でパイロット実施する。
5. レビュー：何がバジェットを消費したか？次に何を自動化するか？
経営幹部向けのまとめ
自律型でSLO駆動のマイクロサービスは、運用の混乱を管理されたシステムに変換できる。大規模なプロジェクトは必要なく、規律ある1か月の取り組みで十分だ。その見返りは、計画を立てられる信頼性と、ビジネスとともにスケールするプラットフォームである。
業界がエージェンティックAI時代に入る中、リーダーたちは自律性を超え、状況を認識し、目標駆動型で、自ら合理的なトレードオフを行うことができるマイクロサービスを構築する機会を手にしている—これはフィンテックインフラを再定義する可能性のある変化だ。
