Netflixを支える「GraphQL」【前編】
Netflixがクエリ言語「GraphQL」を採用 何にどう使っているのか
Netflixがクエリ言語として「GraphQL」を採用した。どのように利用しているのか。得られた効果は。同社に聞いた。
動画配信サービス「Netflix」を支えているのは、クエリ(データ操作)言語「GraphQL」だ。
テクノロジーカンファレンス「QCon New York 2019」に登壇したギャレット・ハインレン氏は、Netflix社でソフトウェアエンジニアを務めている。ハインレン氏によると、同社はコンテンツエンジニアリングチームが運用するシステムにデータを取り込むためのクエリ言語として、主にGraphQLを使用しているという。
Netflix社の主要なエンジニアリングチームは2つある。一つはストリーミングを担当する製品エンジニアリングチーム。もう一つは同社の番組制作用のツールを開発するコンテンツエンジニアリングチームだ。
コンテンツエンジニアリングチームが新しいデータ統合システムを構築する際、システムの基盤テクノロジーとしてGraphQLを採用した。データ連携に利用できる仕組みには「REST」や「Falcor」といった選択肢があるが、同チームはそれらを退けてGraphQLを選択した。RESTはデータ連携のための枠組みを定義したアーキテクチャ。FalcorはNetflix社がスクリプト言語「JavaScript」向けに開発したデータ取得用の機能群だ。
「われわれは新しいシステムを開発している最中だったため、実験の余地があった」とハインレン氏は話す。GraphQLの開発元はFacebookだ。同社は2012年にGraphQLを開発し、2015年にオープンソースコミュニティーにこのプロジェクトを寄贈した。さらに2018年、プロジェクトは非営利団体GraphQL Foundationの手に渡った。
GraphQLがNetflixにもたらした効果
ハインレン氏のチームは、扱うデータをGraphQLによりグラフ(実体同士の関係を表したデータ構造)としてモデル化している。同チームは2018年の丸1年をかけ、幾つかのダウンストリーム(サーバからクライアントに流れるデータ)を集約するためにグラフを構築した。「GraphQLはさまざまなバックエンドシステムと連携できるため、われわれのシステム構築においても問題は発生しなかった」と同氏は振り返る。
グラフモデルに移行することで、ハインレン氏のチームが運用するシステムでは、保存場所にかかわらずデータにアクセスできるようになった。GraphQLを導入するまでは、システムのサイロ化(システムをまたいだデータ連携が難しくなること)によって、コンテンツ配信サービスが遅延を引き起こしていたという。
ハインレン氏のチームは、Netflix社の他のシステム開発チームに対してもアプリケーションの稼働環境を整備する支援をした。複数のシステムにまたがり、統合的なグラフを構築するチームを社内に作った。「GraphQLを用いることで、われわれが扱うコンテンツのあらゆる実体や操作を全体的に可視化できるようになった」と同氏は説明する。同社はグラフを操作するユーザーインタフェースの開発にも意欲を見せる。
このグラフがあれば、サイロ化されたシステム内に情報があったために答えることができなかった、製品チームからの質問に答えられるようになるとハインレン氏は説明する。「いまや組織のあらゆるデータにアクセスできる」(同氏)
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
Netflixを支える「GraphQL」
この記事の著者
関連記事
新着ホワイトペーパー PR
-
製品資料
[株式会社MatrixFlow] 「物流リソース最適化」ガイド:人員・配車・傭車を出庫依頼の確定前に決めきる -
製品資料
[株式会社キーエンス] なぜRPA導入は頓挫する? シナリオ作成の壁を乗り越える解決策とは -
製品資料
[株式会社セールスフォース・ジャパン] 「CRMは設計と無関係」は本当か? PLMとの融合で実現する高速開発 -
事例
[日本ヒューレット・パッカード合同会社] AIエージェントの時代にどう備える? 「新たな働き手」を支える3要素とは -
製品資料
[日本ヒューレット・パッカード合同会社] “横並びの自動化”から脱却、AI活用で生産性と競争力を高める秘訣
こんなメディアも見られています
TechTargetジャパンに関連する情報をお探しであれば、こちらのメディアもお役に立てるかもしれません。
ベンダーコンテンツ PR
From Informa TechTarget
SpecialPR
アクセスランキング
-
1
法務と開発者で「言葉が通じない」問題 トヨタやソニーが語るOSS管理の真実
-
2
なぜ「全社配布Copilot」は使われないのか? 失敗に学ぶAI定着
-
3
なぜ「Gemini 4 Argon」は出遅れたのか? Googleが狙う“逆転のシナリオ”
-
4
ChatGPTは“検索しまくり”でGeminiは“淡泊”? データが明かすAIの裏側
-
5
損保ジャパンはなぜ「COBOL」を捨てなかったのか? 脱メインフレームの真相
-
6
情シスの約8割が転職や退職を意識 調査で分かった“辞めたくなる最大の理由”
-
7
「結局使わなくなる」Microsoft 365 Copilotを半年で定着 キリンの3施策
-
8
「Wi-Fi 7」経由でWindowsが乗っ取られる? 最高権限奪取の恐怖
-
9
「中堅・中小企業のネットワーク・セキュリティ運用実態」に関するアンケート
-
10
情報漏えいはなぜ繰り返されるのか 今すぐ見直すべき「境界」
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
不審メールの経路や見せ方に変化? 2026年夏の3事例から見えた動向と対処方法
-
2
家庭用Wi-Fiルーターの業務利用は危険? 避けるべき理由と具体的な対策
-
3
Microsoft 365を安全に運用 うっかりミスやサイバー攻撃に備えるデータ保護術
-
4
財務部門がAIを最大限に活用する方法 無駄のない戦略的リーダーシップへの道
-
5
LLMが兵器化? 元FBI高官が鳴らす警鐘とセキュリティツール統合のポイント
-
6
「オンプレミス回帰」せざるを得ない“合理的な理由”
-
7
なぜRPA導入は頓挫する? シナリオ作成の壁を乗り越える解決策とは
-
8
生成AIを開発に導入しても効果が見えない? 実証実験で分かった成果と課題
-
9
経産省DX指針から読み解く、受発注業務デジタル化ロードマップ
-
10
HDDを使わない「SSDオンリー」が無謀なのはなぜ?
TechTargetジャパン SNS
インフォメーション
注目情報をチェック
TechTargetジャパンをフォロー