フロントエンドエッジ関数リクエストバッチ処理：マルチリクエスト処理を強化する

今日のウェブ開発の状況では、パフォーマンスが最も重要です。ユーザーは非常に速い応答時間を期待しており、わずかな遅延でも不満や放棄につながる可能性があります。フロントエンドエッジ関数は、計算をユーザーに近づけることでパフォーマンスを最適化する強力な方法を提供します。ただし、これらの関数への複数のリクエストをナイーブに実装すると、大きなオーバーヘッドが発生する可能性があります。ここでリクエストバッチ処理が登場します。この記事では、フロントエンドエッジ関数リクエストバッチ処理の概念、その利点、実装戦略、および最適なパフォーマンスを実現するためのベストプラクティスについて説明します。

エッジ関数とは？

エッジ関数は、グローバルなサーバーネットワーク上で実行されるサーバーレス関数であり、計算をユーザーに近づけます。この近接性により、リクエストが処理されるために遠くまで移動する必要がないため、レイテンシーが短縮されます。これらは、次のようなタスクに最適です。

• A/Bテスト：ユーザーをウェブサイトまたはアプリケーションのさまざまなバージョンに動的にルーティングします。
• パーソナライゼーション：ユーザーの場所、好み、またはその他の要因に基づいてコンテンツを調整します。
• 認証：ユーザーの資格情報を検証し、リソースへのアクセスを制御します。
• 画像最適化：さまざまなデバイスやネットワーク条件に合わせて画像を最適化するために、画像をその場でサイズ変更および圧縮します。
• コンテンツの書き換え：リクエストコンテキストに基づいてコンテンツを変更します。

エッジ関数を提供する一般的なプラットフォームには、Netlify Functions、Vercel Edge Functions、Cloudflare Workers、AWS Lambda@Edgeなどがあります。

問題：非効率なマルチリクエスト処理

フロントエンドがエッジ関数から複数のデータを取得する必要があるシナリオを考えてみましょう。たとえば、ショッピングカート内の複数のアイテムの商品詳細を取得したり、複数のユーザーにパーソナライズされた推奨事項を取得したりするなどです。各リクエストが個別に行われる場合、接続の確立、リクエストの送信、およびエッジ関数での処理に関連するオーバーヘッドがすぐに増加する可能性があります。このオーバーヘッドには以下が含まれます：

• ネットワークレイテンシー：各リクエストはネットワークレイテンシーを発生させます。これは、特にエッジ関数のサーバーから遠く離れた場所にいるユーザーにとっては大きくなる可能性があります。
• 関数のコールドスタート：エッジ関数はコールドスタートを経験する可能性があります。この場合、リクエストを処理する前に関数インスタンスを初期化する必要があります。この初期化は、特に関数が頻繁に呼び出されない場合、大幅な遅延を引き起こす可能性があります。
• 複数の接続を確立するオーバーヘッド：リクエストごとに接続を作成および破棄するのは、リソースを大量に消費します。

リクエストごとに個別の呼び出しを行うと、全体的なパフォーマンスが大幅に低下し、ユーザーが認識するレイテンシーが増加する可能性があります。

解決策：リクエストバッチ処理

リクエストバッチ処理は、複数の個々のリクエストを1つの大きなリクエストに結合する手法です。ショッピングカート内の各商品に対して個別のリクエストを送信する代わりに、フロントエンドはすべての商品IDを含む1つのリクエストを送信します。次に、エッジ関数はこのバッチリクエストを処理し、対応する商品詳細を1つのレスポンスで返します。

リクエストをバッチ処理することにより、ネットワークレイテンシー、関数のコールドスタート、および接続確立に関連するオーバーヘッドを大幅に削減できます。これにより、パフォーマンスが向上し、ユーザーエクスペリエンスが向上します。

リクエストバッチ処理の利点

リクエストバッチ処理には、いくつかの大きな利点があります。

• ネットワークレイテンシーの削減：リクエストが少ないほどネットワークオーバーヘッドが少なくなり、地理的に分散したユーザーにとって特に有益です。
• 関数のコールドスタートの最小化：1つのリクエストで複数の操作を処理できるため、コールドスタートの影響が軽減されます。
• サーバー使用率の向上：バッチ処理により、サーバーが処理する必要のある接続数が減り、リソース使用率が向上します。
• コストの削減：多くのエッジ関数プロバイダーは、呼び出しの数に基づいて料金を請求します。バッチ処理により呼び出しの数が減り、コストが削減される可能性があります。
• ユーザーエクスペリエンスの向上：応答時間が速くなると、よりスムーズで応答性の高いユーザーエクスペリエンスが実現します。

実装戦略

フロントエンドエッジ関数アーキテクチャでリクエストバッチ処理を実装するには、いくつかの方法があります。

1. 単一のエンドポイントを使用したフロントエンドバッチ処理

これは最も簡単なアプローチです。フロントエンドは複数のリクエストを1つのリクエストに集約し、それを単一のエッジ関数エンドポイントに送信します。次に、エッジ関数はバッチ処理されたリクエストを処理し、バッチ処理されたレスポンスを返します。

フロントエンド実装：

フロントエンドは個々のリクエストを収集し、それらを単一のデータ構造（通常はJSON配列またはオブジェクト）に結合する必要があります。次に、このバッチ処理されたデータをエッジ関数に送信します。

例（JavaScript）：

async function fetchProductDetails(productIds) {
 const response = await fetch('/.netlify/functions/getProductDetails', {
 method: 'POST',
 headers: {
 'Content-Type': 'application/json'
 },
 body: JSON.stringify({ productIds })
 });

 const data = await response.json();
 return data;
}

// Example usage:
const productIds = ['product1', 'product2', 'product3'];
const productDetails = await fetchProductDetails(productIds);
console.log(productDetails);

エッジ関数実装：

エッジ関数は、バッチ処理されたリクエストを解析し、バッチ内の個々のリクエストを処理し、バッチ処理されたレスポンスを構築する必要があります。

例（Netlify Function - JavaScript）：

exports.handler = async (event) => {
 try {
 const { productIds } = JSON.parse(event.body);

 // Simulate fetching product details from a database
 const productDetails = productIds.map(id => ({
 id: id,
 name: `Product ${id}`,
 price: Math.random() * 100
 }));

 return {
 statusCode: 200,
 body: JSON.stringify(productDetails)
 };
 } catch (error) {
 return {
 statusCode: 500,
 body: JSON.stringify({ error: error.message })
 };
 }
};

2. キューを使用したバックエンド駆動のバッチ処理

リクエストが非同期的に到着したり、アプリケーションのさまざまな部分から生成されたりする、より複雑なシナリオでは、キューベースのアプローチがより適している場合があります。フロントエンドはリクエストをキューに追加し、別のプロセス（バックグラウンドタスクや別のエッジ関数など）が定期的にキュー内のリクエストをバッチ処理し、それらをエッジ関数に送信します。

フロントエンド実装：

エッジ関数を直接呼び出す代わりに、フロントエンドはリクエストをキュー（RedisキューやRabbitMQなどのメッセージブローカーなど）に追加します。キューはバッファーとして機能し、リクエストが処理される前に蓄積されるようにします。

バックエンド実装：

別のプロセスまたはエッジ関数がキューを監視します。特定のしきい値（最大バッチサイズや時間間隔など）に達すると、キューからリクエストを取得し、それらをバッチ処理して、処理のためにメインのエッジ関数に送信します。

このアプローチはより複雑ですが、特に大量の非同期リクエストを処理する場合に、より高い柔軟性とスケーラビリティを提供します。

3. GraphQLバッチ処理

GraphQLを使用している場合、リクエストバッチ処理は通常、GraphQLサーバーとクライアントによって自動的に処理されます。GraphQLを使用すると、1つのクエリで複数の関連データを取得できます。次に、GraphQLサーバーは、基になるデータソースへのリクエストをバッチ処理することにより、クエリの実行を最適化できます。

Apollo ClientなどのGraphQLライブラリは、GraphQLクエリをバッチ処理するための組み込みメカニズムを提供し、実装をさらに簡素化します。

リクエストバッチ処理のベストプラクティス

リクエストバッチ処理を効果的に実装するには、次のベストプラクティスを検討してください。

• 最適なバッチサイズの決定：最適なバッチサイズは、ネットワークレイテンシー、関数の実行時間、処理されるデータの性質などの要因によって異なります。さまざまなバッチサイズを試して、エッジ関数に過負荷をかけることなくパフォーマンスを最大化するスイートスポットを見つけてください。バッチが小さすぎると、パフォーマンス上の利点がなくなります。バッチが大きすぎると、タイムアウトやメモリーの問題が発生する可能性があります。
• エラー処理の実装：バッチ処理中に発生する可能性のあるエラーを適切に処理します。エッジ関数が正常に処理されたリクエストの結果を返し、どのリクエストが失敗したかを示す部分的な成功レスポンスなどの戦略を検討してください。これにより、フロントエンドは失敗したリクエストのみを再試行できます。
• パフォーマンスの監視：バッチ処理されたリクエストのパフォーマンスを継続的に監視します。リクエストレイテンシー、エラー率、関数の実行時間などのメトリックを追跡して、潜在的なボトルネックを特定し、実装を最適化します。エッジ関数プラットフォームは、多くの場合、これを支援する監視ツールを提供します。
• データのシリアル化とデシリアル化の検討：バッチ処理されたデータのシリアル化とデシリアル化はオーバーヘッドを追加する可能性があります。このオーバーヘッドを最小限に抑えるために、JSONやMessagePackなどの効率的なシリアル化形式を選択してください。
• タイムアウトの実装：バッチ処理されたリクエストがいつまでもハングしないように、適切なタイムアウトを設定します。タイムアウトは、エッジ関数がバッチ全体を処理するのに十分な長さである必要がありますが、何かがうまくいかない場合に過度の遅延を防ぐのに十分な短さである必要があります。
• セキュリティに関する考慮事項：バッチ処理されたリクエストが適切に認証および承認され、データへの不正アクセスを防ぐことを確認してください。インジェクション攻撃やその他のセキュリティ脆弱性から保護するためのセキュリティ対策を実装します。すべての入力データをサニタイズおよび検証します。
• 冪等性：特にバッチリクエストが重要なトランザクションの一部である場合は、冪等性の重要性を考慮してください。ネットワークエラーによりリクエストが複数回送信される可能性がある場合は、複数回処理しても問題が発生しないようにしてください。

例とユースケース

リクエストバッチ処理が特に有益な実践的な例とユースケースを次に示します。

• Eコマース：ショッピングカート内の複数のアイテムの商品詳細の取得、商品リストのカスタマーレビューの取得、単一のトランザクションでの複数注文の処理。たとえば、グローバルCDNとエッジ関数を使用している日本のEコマースサイトは、国内のユーザーのレイテンシーを最小限に抑えるために、商品詳細リクエストをバッチ処理できます。
• ソーシャルメディア：ニュースフィードの複数のユーザーからの投稿の取得、投稿リストのコメントの取得、単一の操作での複数アイテムの「いいね」数の更新。グローバルなソーシャルメディアプラットフォームは、ユーザーが自分のニュースフィードをロードするときに、場所に関係なくコンテンツをすばやくレンダリングするためにバッチ処理を利用できます。
• リアルタイム分析：さまざまなソースからの複数のデータポイントのリアルタイムでの集約と処理、イベントのバッチの集計統計の計算、データウェアハウスへのバッチ更新の送信。ヨーロッパの金融テクノロジー企業がリアルタイムでユーザーの行動を分析する場合、データポイントをバッチ処理してから分析ダッシュボードに送信する場合があります。
• パーソナライゼーションエンジン：複数のユーザーのパーソナライズされた推奨事項の取得、イベントのバッチに基づくユーザープロファイルの更新、ユーザーグループへのパーソナライズされたコンテンツの配信。北米、南米、ヨーロッパ、アジア、オセアニア全体でコンテンツを提供するストリーミングサービスは、バッチ処理されたパーソナライゼーションリクエストの恩恵を受けることができます。
• ゲーム：ゲームロビーの複数のユーザーのプレイヤープロフィールの取得、プレイヤーグループのゲーム状態の更新、単一の操作での複数のゲームイベントの処理。低レイテンシーが重要なマルチプレイヤーオンラインゲームでは、リクエストバッチ処理がプレイヤーエクスペリエンスに大きな違いをもたらす可能性があります。

結論

フロントエンドエッジ関数リクエストバッチ処理は、パフォーマンスを最適化し、ユーザーエクスペリエンスを向上させるための強力な手法です。複数のリクエストを1つのバッチに結合することにより、ネットワークレイテンシーを大幅に削減し、関数のコールドスタートを最小限に抑え、サーバー使用率を向上させることができます。Eコマースプラットフォーム、ソーシャルメディアアプリケーション、またはリアルタイム分析システムのいずれを構築する場合でも、リクエストバッチ処理は、より高速で、より応答性が高く、より費用対効果の高いソリューションを提供できます。

この記事で概説されている実装戦略とベストプラクティスを慎重に検討することにより、リクエストバッチ処理の力を利用して、マルチリクエスト処理を強化し、グローバルな視聴者に優れたユーザーエクスペリエンスを提供できます。

その他のリソース

次に、役立つ可能性のある追加リソースをいくつか示します。

• 特定のエッジ関数プロバイダーのドキュメント（Netlify Functions、Vercel Edge Functions、Cloudflare Workers、AWS Lambda@Edgeなど）。
• 一般的なリクエストバッチ処理手法に関する記事とチュートリアル。
• GraphQLを使用している場合は、GraphQLのドキュメントとチュートリアル。
• フロントエンドのパフォーマンス最適化に関連するブログとフォーラム。