Credit Karmaは以下の機能を持つ独自の「GraphQLサーバ」を構築した。まずエンドユーザーが利用するクライアントアプリケーションからリクエストが来ると、GraphQLサーバがそのリクエストを受け付ける。次にGraphQLサーバがデータベース連携用サービスに接続する。データベース連携用サービスはリクエストされたデータをデータベースから取得し、GraphQLサーバに返す。最後にGraphQLサーバは、そのデータをクライアントアプリケーションで表示できるように変換する。

　独自に構築したGraphQLサーバに加え、Credit KarmaはGraphQLを介したデータ連携を処理するサーバ「Apollo Server」プロジェクトなどのオープンソースの取り組みにおける成果も利用している。同社のGraphQL活用の中心人物であるエンジニアリング担当副社長のニック・ナンス氏は、Apollo Serverプロジェクトの共同設立者でもある。

　ナンス氏によれば、2020年2月時点でCredit KarmaはApollo Serverは使っていないという。「われわれはオープンソースソフトウェアに加え、さまざまなプロプライエタリ製品を利用してGraphQLサーバを実装している。このGraphQLサーバは全て自社で開発したものだ」（同氏）

　GraphQLの導入は、データ間の関係性をグラフ形式で表す「グラフデータベース」が伴う場合がある。ただしCredit Karmaのアプリケーションはグラフデータベース向けには設計されていない。データを表形式で表し、複数の表同士の関係を設定する「リレーショナルデータベース」（RDB）を利用しており「今のところグラフデータベースは使っていない」とナンス氏は説明する。

GraphQLの大規模導入から得た教訓

　GraphQLを大規模導入した経験から、Credit Karmaは重要な教訓を得た。それは「『スキーマ』と『クエリ』をうまく管理しなければならないことだ」とナンス氏は説明する。スキーマはデータ構造を定義し、クエリはデータベースからデータを取得するための命令を記述する。スキーマとクエリで利用しているライブラリをメンテナンスすることに加え「これらを相互に干渉させることなく活用できるメカニズムが必要だ」と同氏は述べる。

　Credit Karmaが得たもう一つの重要な教訓は、GraphQLの導入規模と洗練度に関することだ。ナンス氏によると、GraphQLで扱うデータ構造の複雑さと規模が大きくなればなるほど、変更と管理が難しくなるという。この段階に達したら「いわゆる『フェデレーション型GraphQL』を扱わなければならない」とナンス氏は語る。GraphQLに関するさまざまなサービスを組み合わせたものだ。

　ナンス氏はGraphQLの課題として「単一のデータスキーマ（データ構造）を使用するため、データアーキテクチャが巨大になってしまうこと」を挙げる。それを解決するためにCredit Karmaは、データスキーマを明確なパターンに従って小さく分割し、その分割したセグメントをさらに小さな管理しやすい単位に分解しているという。