BigQuery と Bigtable で実現する、イベント駆動×マイクロバッチで実現する数千万ユーザーの状態管理

マーケティングオートメーション SaaS で、ユーザーの行動に沿ったシナリオ（ポップアップ → メール → プッシュ通知のような一連の接客フロー）を設計・実行する機能を開発している。数千万ユーザーが「今シナリオのどのステップにいるか」をリアルタイムに管理する必要がある。既存システムではイベント駆動によるユーザー状態の更新が中心だったが、「3日後にメールを送る」のような時間経過による状態変化は表現できなかった。

本セッションでは、イベントによるユーザー状態の変化（秒間13万件）とバッチによるユーザー状態の変化（5分間隔）を統合し、一貫した状態管理を実現したアーキテクチャを紹介する。

大量データと複雑な状態更新を両立するために、「user_id で瞬時に1人の状態を読み書きする（Point Lookup）」と「属性やイベント種類で条件に合うユーザーを横断的に抽出する（Range Scan）」という2つのアクセスパターンを、統合する設計を採用した。それぞれに適した特性を持つ2つのデータベースを組み合わせ、CAS 操作を軸にした競合制御で一貫性を保つ仕組みを解説する。