QCon London 2026：Monzoにおける人間とそれを超えた継続的リリース
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MonzoのプリンシパルエンジニアSuhail Patel氏が、同銀行が1日に数百回の変更を本番環境にリリースできる開発者プラットフォームを構築した方法をQCon London 2026で説明した。
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QCon London 2026において、Monzoのプラットフォームグループを率いるシニアエンジニアのスハイール・パテルは、同銀行が毎日数百件の変更を生産環境にリリースできる開発者向けプラットフォームをどのように構築したかを説明しました。
Monzoは3,000以上のマイクロサービスからなるアーキテクチャで運用されており、これらはすべて標準化されたテンプレートに基づくブートストラップジェネレーターを使用して統一されたスタイルで記述されています。Kafkaキュー、HTTPサービス、テレメトリーなどの基盤インフラストラクチャーはライブラリによって自動的に作成されるため、エンジニアはビジネスロジックの構築に集中できます。すべてのサービスは、データベースロジック、キューコンシューマーロジック、RPCレイヤーに対して同じフォルダ構造に従っています。
パテル氏は、実装がもはやソフトウェアデリバリーライフサイクルにおけるボトルネックではないと説明しました。かつてコードの記述や反復に数日かかったものが、現代のLLM（大規模言語モデル）ベースのツールリングを用いれば、エンジニアは数時間以内に10〜20の候補となる実装を生成し、最適な選択を行えるようになったのです。彼はこの課題を、規制環境下で信頼とコンプライアンスをいかに維持するかという問題へと再定義しました。
「私たちはカレンダー上の時間を余分に確保しているわけではありません。むしろ作業量を増やし、したがってこれらの変更をリリースするための圧力が高まっています。」
— スハイール・パテル、Monzo シニアエンジニア
パテルは、スケールして迅速に動くためには開発者体験インフラが不可欠であると明確に述べています。モンゾにはバックエンドエンジニアリングの規約があり、これらは構造化された「Backend 101」ガイドにまとめられており、すべての新入社員がこれを完了する必要があります。また、これらの規約は LLM のスキルとしてエンコードされており、Claude や Cursor といったツールが銀行のプロセスを学習し、サービスの構造に従うことができるようになっています。その結果、生成されたコードはプラットフォームから逸脱するのではなく、そこに適合するものとなり、トレーニング例として既存の 3,000 以上のリポジトリも活用されています。エンジニア以外のスタッフ、例えばプロダクトマネージャーやデザイナーは、今では小さなバグ、データに関する質問、技術的な問い合わせを直接 LLM に持ち込むことができ、エンジニアにチケットを起票する必要がなくなりました。
パテルは、ステージング環境を実行するためのモンゾの「テナンシー」システムについて時間をかけて説明しました。250 のマイクロサービスすべてをローカルで依存関係ごと起動し、さらに独自の Python 環境を持つ機械学習モデルも同時に動かすことは、歴史的に非現実的でした。彼は QCon London 2022 で Stripe の Soam Vasani が行った講演を引用しました。その講演では、フルスタックの Stripe スタックの一部のみを実行するリモート開発ボックスのプロビジョニングを探求し、ローカルでの開発がシームレスに感じられるようにする方法について議論していました。
Monzo は同様のアプローチを採用しましたが、さらに一歩進んで、エンジニアは変更したサービスのみを隔離された「テナント」ネームスペースにデプロイし、専用のデータネームスペースでバックアップされ、他のすべての依存関係は共有ステージング環境を経由してルーティングされます。すべてのリクエストにはテナントヘッダーが含まれており、サービスメッシュが双方向で正しくルーティングされるようにしています。受入テストは現在、プルリクエストの一部として独自のテナント内で実行されており、以前に問題を引き起こしていた逐次的なスケジューリングや不安定さが排除されました。テナントは非常に軽量であり、数百が同時に実行され、数分でプロビジョニングおよび削除が可能です。
パテル氏は、品質チェックは高シグナルで必須のものであり、任意のものではないと主張しました。コードのバグによるインシデントが発生した場合、エンジニアはそのバグを再発防止するための CI チェックに変換する方法を即座に問います。自動化されたチェックが真の意味を持つことを確保するために多くの努力が払われており、それらをバイパスする際には意図的に意味のある摩擦が組み込まれています。つまり、例外を処理するには複数の関係者へのエスカレーションが必要であり、正式なプロセスを通じてその例外を正当化する必要があります。
LLM（大規模言語モデル）もここで活用されています。パテル氏は、Claude を使用してネイティブ Go の AST ベースの構文チェッカーを作成したと説明しました。また、クロス言語静的解析には Semgrep を推奨し、LLM ツールリングがコードベース全体にわたってチェックを実行し、特定された問題に対して自動的にプルリクエストを提起できる点にも言及しました。
「すべての問題を解決するために、高度な AI コードレビューが必要なのではありません。むしろ、時間をかけて非常に高品質な CI チェックを書くことに注力すべきです。」
— スーハイル・パテル、Monzo 主任エンジニア
本番環境の観測性（observability）において、Monzo は Prometheus、Grafana、OpenTelemetry に依存し、特定の修正と責任チームに遡る自動アラートを流しています。パテルはコストを率直に認めました。「私たちはこれらすべてにお金をかけています。しかし、インシデントが発生し、寄与要因を特定できるたびに、私たちは感謝の気持ちを抱きます。」また、本番環境へのデプロイ時にパフォーマンスの回帰を検出するために、Pyroscope を継続的なプロファイリング（profiling）に使用しています。パテルは、パフォーマンスが改善されたことを祝うための Slack チャンネル「Graph Trending Downwards」についても言及しました。
さらに焦点を当てられたのは、銀行内部の CLI です。エンジニアも非エンジニアも、ノートブックや Postman スクリプトに頼るのではなく、本番環境のマイクロサービスとの対話、サービス設定の管理、オペレーションのスケジュールにこの CLI を使用しています。この CLI には、機密性の高い操作に対して第二者の目が必要となるマルチパーティ承認システムが組み込まれています。
パテルは、優れた CLI インターフェースは LLM がツールを呼び出す際のトークン消費量も削減すると指摘しました。例えば、GitHub CLI を介して構造化された JSON の差分（diff）を解析することは、モデルにレンダリングされた Web UI をナビゲートさせるよりもはるかに信頼性が高いのです。「LLM にとっても、決定論的なツールを呼び出すことは、はるかに信頼性の高い結果につながります。」
Fabien Deshayes は、Monzo のプラットフォームおよび開発者体験担当のエンジニアリングマネージャーとして、QCon London 2025 で関連するテーマについて取り上げました。
Patel は、組織プロセスを符号化し自動化するために、構成可能で最高クラスのツールへの投資；迅速な反復能力への投資；そして技術選択を少数に標準化し、その抽象化を継続的に改善することで、エンジニアと LLM の両者がインフラを一から再構築するのではなく、目の前のビジネス問題に集中できるようにするという 3 つの原則で締めくくりました。
Suhail Patel は、QCon London 2026 で「Move Fast, Don't Break Trust: Shipping Constantly with Humans and Beyond」と題して講演を行いました。
About the Author
Matt Saunders
私は Adaptavist の VP DevOps です。チームが DevOps、プラットフォームエンジニアリング、クラウドネイティブなツールや技術を活用し、信頼性の高い高品質なソフトウェアを迅速かつ効率的に、そして最小限のストレスで提供できるよう支援しています。複雑な大企業から小規模スタートアップ、中小企業まで、その間のあらゆる組織と協力してきました。
また、ロンドン DevOps ミートアップグループの共同主催者でもあり、10,000 名以上のメンバーを抱える非常に人気のある月次業界イベントを主宰しています。
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At QCon London 2026, Suhail Patel, a principal engineer at Monzo who leads the bank’s platform group, described how the bank has built a developer platform capable of shipping hundreds of changes to production every day.
Monzo operates on a microservices architecture of over 3,000 services, all written in a uniform style using a bootstrap generator based on standardised templates. Underlying infrastructure, such as Kafka queues, HTTP services, and telemetry, is automatically created by libraries, so engineers can focus on building business logic. Every service follows the same folder structure for database logic, queue-consumer logic, and an RPC layer.
Patel explained that implementation is no longer the bottleneck of the software delivery lifecycle. Where writing and iterating on code once took days, he explained that engineers can generate 10 or 20 candidate implementations within hours using modern LLM-based tooling and choose the best. He reframed the problem as how to preserve trust and compliance in a regulated environment.
"We are not freeing up more time in our calendar. We are taking on more work, and therefore there’s higher pressure to go and ship these changes."
— Suhail Patel, principal engineer, Monzo
Patel was unequivocal in stating that developer experience infrastructure is essential for moving quickly at scale. Monzo has backend engineering conventions, gathered into a structured "Backend 101" guide that every new engineer must complete, and these are also encoded as LLM skills so that tools like Claude and Cursor can learn the bank's processes and conform to its service structure. The result is that the generated code slots into the platform rather than diverging from it, drawing also on over 3,000 existing repositories as training examples. Non-engineering staff, such as product managers and designers, can now take small bugs, data questions, or technical queries directly to an LLM rather than raising tickets for engineers.
Patel took some time to explain Monzo's "tenancies" system for running staging environments. Spinning up all 250 microservices locally with their own dependencies, plus machine learning models with their own Python environments, had historically been impractical, and he cited Soam Vasani of Stripe's talk at QCon London 2022, which explored provisioning remote dev boxes running a subset of the full Stripe stack so that local development felt seamless.
Monzo took a similar approach but went further: engineers deploy only the services they have changed into an isolated "tenancy" namespace, backed by a dedicated data namespace, while all other dependencies route through the shared staging environment. Every request carries a tenancy header so that the service mesh routes correctly in both directions. Acceptance tests now run inside their own tenancies as part of pull requests, removing the sequential scheduling and flakiness that had plagued them previously. Tenancies are really lightweight, with hundreds of them running simultaneously, and they can be provisioned and torn down in minutes.
Patel argued that quality checks must be high-signal and mandatory, not optional. When an incident occurs due to a code bug, he said the engineers immediately ask how to turn that bug into a CI check so it cannot recur. There’s a lot of effort put into ensuring that automated checks carry genuine meaning, and deliberately meaningful friction is built into bypassing them: doing so requires escalating to multiple people and justifying the exception through a formal process.
LLMs are used here too: Patel described using Claude to write native Go AST-based syntax checkers. He also recommended Semgrep for cross-language static analysis, and noted that LLM tooling can run checks across the entire codebase and automatically raise pull requests for issues it identifies.
"You don’t need a fancy AI code review to go and solve all of your problems. Instead, spend the time and energy writing really high-quality CI checks."
— Suhail Patel, principal engineer, Monzo
For production observability, Monzo relies on Prometheus, Grafana, and OpenTelemetry, feeding automated alerts that trace back to the specific change and team responsible. Patel acknowledged the cost plainly: "We pay a lot of money for all of this. But we are thankful every single time we have an incident and can identify the contributing factors." The bank also uses Pyroscope for continuous profiling to detect performance regressions as they are deployed. Patel described a Slack channel called "Graph Trending Downwards" where improved performance is celebrated.
A further focus was the bank’s internal CLI, which engineers and non-engineers alike use to interact with microservices in production, manage service configuration, and schedule operations, rather than resorting to notebooks or Postman scripts. The CLI includes a multi-party authorisation system that requires a second pair of eyes for sensitive operations.
Patel noted that good CLI interfaces also reduce token consumption when LLMs invoke tooling: parsing a structured JSON diff via the GitHub CLI, for example, is far more reliable than asking a model to navigate a rendered web UI. "Even for LLMs, calling out to deterministic tools leads to a much more reliable result."
Fabien Deshayes, an engineering manager for Platform and Developer Experience at Monzo, covered related themes at QCon London 2025.
Patel closed with three principles: invest in composable, best-in-class tools to encode and automate organisational processes; invest in rapid iteration capabilities; and standardise on a small set of technology choices, continuously improving on those abstractions so that engineers and LLMs alike can focus on the business problem at hand rather than rebuilding infrastructure from scratch.
Suhail Patel presented "Move Fast, Don't Break Trust: Shipping Constantly with Humans and Beyond" at QCon London 2026.
About the Author
Matt Saunders
I am VP DevOps at Adaptavist. I help teams use DevOps, platform engineering and cloud-native tools and technologies to deliver reliable quality software quickly and efficiently and with minimal stress. I've worked with complex enterprises, small start-ups, SMEs and everything in between.
I also co-organise the London DevOps meetup group, which has over 10,000 members, hosting a hugely popular monthly industry event.
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