Railwayは、Nixpacksの後継となる新しいビルドシステムRailpackを発表しました。Railpackは、Nixpacksのバージョン管理、ビルドサイズ、キャッシングにおける制限事項に対処します。細かいバージョン管理、大幅に縮小されたイメージサイズ（Node.jsで38％削減、Pythonで77％削減）、そして改善されたキャッシングを提供し、ビルド速度の大幅な向上を実現します。BuildKitとMiseを使用し、Railpackは3段階のビルドプロセス（分析、計画、生成）を採用し、より精密な制御と並列処理を実現します。現在、Node.js、Python、Go、PHP、静的HTMLのデプロイをサポートしており、今後、より多くの言語とフレームワークを追加していく予定です。
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このブログ投稿では、Railwayが自社のクラウドインフラストラクチャをゼロから構築した過程について詳しく説明しています。最初のハードルは、物理ハードウェアとOSで認識されるデバイス名のマッピングでした。彼らはRedfish APIを利用してハードウェア情報を収集し、MetalCPとTemporalワークフローを使用して構成を自動化しました。OSのインストールに関しては、Pixiecore、Debian Installer、そしてClaude AIを巧みに組み合わせることで、ワンクリックでのデプロイを実現しました。最後に、BGP unnumberedとFRRを使用して、高信頼性のL3ネットワークを構築し、スケーラビリティと自動管理を実現しました。
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ソフトウェアインフラストラクチャプロバイダーであるRailwayは、Slackを活用することで顧客サポートを劇的に改善しました。当初、Slackチャンネルを手動で作成する方法は非効率的でした。「Help Station」という内部サポートツールを構築し、Slackと統合することで、チャンネルの作成、メッセージの同期、問題の分類（営業またはサポート）を自動化しました。Slack Bolt SDKのSocketモードとHTTPモードの切り替え、メッセージキュー（Temporal）の実装など、技術的な課題を克服しました。その結果、顧客エンゲージメントが50倍、応答時間が8倍向上し、顧客満足度と収益が大幅に向上しました。
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ハイパースケーラーの制約から、RailwayはProject Metalに着手し、わずか9ヶ月で独自のデータセンターを構築しました。ブログ記事では、立地選定、電力・ネットワークインフラからサーバー設置までの全プロセスを詳細に説明し、その過程で遭遇した課題と解決策を強調しています。電力とネットワークの冗長性、ラックレイアウト、ケーブル管理などが含まれます。そして、ソフトウェア定義ネットワークと、データセンター構築プロセス全体を設計から展開まで自動化する内部ツールを開発しました。
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Railwayは、従来の営業活動から自動化された収益増加への移行について説明しています。従来の営業手法は効果がなく、製品主導型成長(PLG)モデルに移行し、顧客のアップグレードや解約を予測する回帰モデルを開発しました。このモデルは、成功/失敗したビルド数、設定されたリージョン数、サポートリクエスト数、機能の採用率などの要因を用いて顧客を評価し、支援が必要な顧客を特定します。積極的なサポートとこのターゲットを絞ったアプローチにより、収益と顧客満足度が向上し、持続可能な事業成長につながりました。
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