SIGQ Cloud Linkerを支える技術：その1 概要編

こんにちは。SIGQ Cloud Linkerというセキュアな書類共有サービスを開発しているアーリースタートアップ、SIGQのリードエンジニアをしているBrown[1-3]です。

ストーリー性がよく分かりませんが、それはさておき、今回から何回かに分けて、SIGQ Cloud Linkerを支える技術をご紹介していきます。

本編はその導入で、概要をご説明します。

技術ブログを書いてばかりで、実はまだ公式のプレスリリースは1度も出していない

SIGQ Cloud Linkerとは

SIGQ Cloud Linkerは、バックエンドにGo、フロントエンドにReactを採用し、GCPのフルクラウド環境上で稼働する次世代のセキュア書類共有ツールです。GCPの柔軟でスケーラブルなインフラを最大限に活用し、Cloudflare WAFによる高度なWebアプリケーションファイアウォールを通じてセキュリティを強化しています。セキュリティ対策は、マルチテナント環境においてユーザーのデータ保護を最優先に、各レイヤーで堅牢なセキュリティ対策を施しています。

　また、SIGQ Cloud Linkerに将来的に導入するように、データのストリームプロセスエンジンと組み合わせて可能できる機械学習モデルの研究開発を行っています。この機械学習モデルは、膨大なデータを解析し、高精度の予測とリスク管理を可能にするために設計されており、将来的には、書類管理の効率化やセキュリティリスクの自動検出機能など、従来のシステムにはないインテリジェントな機能をご提供できる見込みです。

SIGQ Cloud Linkerの開発者の人数

Webサービスでは一般に、シード期でVCからエクイティで資金調達をしたり、金融機関からデットで資金集めを行なった上で、数名の開発チームを作ってサービスを出していくことが一般的だと思うのですが、弊社の本プロダクトでは、レポジトリを作ってからリリースに至るまで私のコミットしか入っていません。つまり、企画やプロダクトマネジメントから、全ての開発において、私しか関与していません。

　直近では、よりリリース前のQAをしっかりと行なっていくために、業務委託のメンバーに参画いただき、バグ出しやユーザビリティテスティングについて協力にサポートいただいていますが、開発はこのブログを書いている時点では私のコミットしか入っていませんw

　というのも、そもそものスタートが趣味の個人開発からスタートしたプロダクトであり、また、学生時代に一度友人と起業して揉めてしまった経験（当時、大変申し訳ございませんでした）から、次何かをやるなら1人でやろうと決めていたので、とりあえず1人でやってきました。

SIGQ Cloud Linkerのメインの構成

前置きが長くなりましたが、主にCloud Linkerは以下の構成で動いています。Webサービスとしては特に目新しいことはなく、それっぽい構成になっています。

　以下に書いてない内容だと、WAFに似た動きをするHTTPリクエストを通すか通さないかを裏側でハンドリングする軽量な機械学習モデルを作りたくて、SVM（Support Vector Machine）っぽいMLモデルの開発をひっそりやっています。現在はそのMLモデルのformulationを行なっている段階で、そっちはそっちでツールとしては色々と使おうとしていますが、現段階ではCloud Linkerを支えるツールはこんな感じです。

フロント

React, Tailwind CSS + Firebase Hosting

認証

Firebase Auth

バックエンド

httpサーバーにginを薄く使っただけで、あとはスクラッチで書いているGolang

インフラ

Cloud Run, Cloud Run Job, PubSub, Eventarc, MongoDB Atlas, Cloudflare

MongoDBに繋ぎに行くところでIPを特定のものに絞るために、Cloud RunはVPCの中で動かしていて、egressは特定のIPから出ていくようにしています。

監視系

Datadog, Atlassian status page