はじめに こんにちは。Reservation Service Devグループの佐藤です。ネット予約に関する開発全般に関わっています。 本記事では、繁忙期前のサイジングや新機能リリース時の負荷予測で利用しているログ分析について、従来利用していたSQLiteからDuckDBへ移行し、分析フローを改善した事例を紹介します。また、パーセンタイル分析を活用した具体的なminReplicasの算出方法や、「99%なら無視できる」という誤解を解くデータドリブンなサイジングアプローチについても解説します。 注意事項 本記事で紹介するサイジング手法は、予約システムという特性上、ビジネスクリティカルな操作でのエラーを極力避けるための保守的なアプローチです。ぐるなび社内では、各サービスの特性やビジネス要件に応じて、適切なサイジング方針を採用しています。本記事の内容は一つの事例として参考にしていただき、読者の皆様

