はじめに こんにちは。データシステム部/推薦基盤ブロックの佐藤 (@rayuron) です。私たちはZOZOTOWNのパーソナライズを実現する推薦システムを開発・運用しています。推薦システムごとにKPIを策定していますが、データの欠損やリリース時の不具合によってKPIが意図しない値を取ることがあるため定常的に確認する必要があり、これをKPIのモニタリングと呼んでいます。 先日、推薦システムの実績をLookerでモニタリングするというテックブログで推薦システムのKPIをモニタリングする方法を紹介しましたが、運用していく中でいくつかの課題が見えてきました。本記事では、より効率的かつ効果的なKPIのモニタリングを実現するための取り組みについて詳しくご紹介します。 はじめに 改善の背景と課題 背景 課題 トレンドを考慮した異常検知が不可能 モニタリングの設定が面倒 アラート対応フローが不明確 サマ
はじめに こんにちは、ZOZO NEXT ZOZO ResearchのSai Htaung Khamです。ZOZO NEXTは、ファッション領域におけるユーザーの課題を想像しテクノロジーの力で解決すること、より多くの人がファッションを楽しめる世界の創造を目指す企業です。 ZOZO NEXTでは多くのアルゴリズムを研究開発しており、その中でJAXというライブラリを使用しています。JAXは高性能な機械学習のために設計されたPythonのライブラリです。NumPyに似ていますが、より強力なライブラリであると考えることができます。NumPyとは異なり、JAXはマルチGPU、マルチTPU、そして機械学習の研究に非常に有用な自動微分（Autograd）をサポートしています。 JAXはNumPyのAPIのほとんどをミラーリングしているので、NumPyライブラリに慣れている人なら非常に導入しやすいです。A
こんにちは。MA部の田島です。 弊社では開発ガイドラインというものを用いて、システムの品質を担保しています。今回私がテックリードを務めているということもあり、バッチアプリケーションを開発するためのガイドラインを作成しました。本記事では「開発ガイドライン」と「バッチ開発ガイドライン」を紹介します。 バッチアプリケーション開発に限定したTipsはまとまっているものが多くないため参考にしていただければと思います。 開発ガイドラインについての紹介 冒頭でも紹介した通り弊社では、開発ガイドラインというものを用いてシステムの品質を担保しています。バッチ開発ガイドラインを紹介する前に、まず開発ガイドラインを紹介します。 開発ガイドラインの種類 開発ガイドラインは現在、以下の種類が存在します。 共通 Android iOS Frontend Backend Infra API Batch DB(Datab
はじめに こんにちは。WEAR部フロントエンドブロックの藤井です。WEARでは現在、Webサイトのリプレイスを進めています。本記事では、リプレイスに至った背景や課題と、課題解決のために行ったリプレイスのアーキテクチャ選定についてご紹介します。 なぜリプレイスするのか WEARはサービスローンチしてから約10年が経ちます。これまでローンチ当時の技術スタックのまま開発を続け、サービスを成長させてきました。今後もより継続的にスピード感を持ってユーザーへ価値を届けていくにあたってさまざまな課題があったため、新たな技術スタックでリプレイスを開始することにしました。 リプレイス前の環境 リプレイス前の環境はオンプレミスの環境にロードバランサー、Windowsサーバー(IIS)があり、そこでVBScriptが動いています。VBScriptでテンプレートHTMLにデータを流し込み、ブラウザに表示する仕組み
こんにちは、『地球の歩き方ムー』創刊のニュースに心を踊らせている、データ基盤ブロックの塩崎です。 本記事では、データ基盤の管理者としてBigQueryのストレージコストの削減に取り組んだ事例を紹介します。 BigQuery費用はクエリ費用だけではない ZOZOのデータ基盤として利用されているBigQueryは、非常にパワフルなDWH（Data WareHouse）です。しかし、それ故に利用者の意図しないところで費用が高騰することもしばしば発生します。よく問題になるのはクエリ費用の高騰であり、以下のQiita記事はBigQuery利用者の中でも有名です。 qiita.com このクエリ費用の高騰に対し、我々データ基盤ブロックはこれまでに、いくつもの方法で対処してきました。具体的な取り組みの一部は以下の記事で紹介しているので、併せてご覧ください。 techblog.zozo.com techb
こんにちは、検索基盤部 検索基盤ブロックの渡です。私は検索基盤ブロックで、主にZOZOTOWNの検索周りのシステム開発に従事しています。 以前の記事では、Elasticsearchのマッピング設定の最適化について取り上げました。そして、今回は日本語による形態素解析を実現するまでの手順をご紹介します。 techblog.zozo.com 目次 目次 はじめに Elasticsearchで全文検索を実現させる手順 全文検索のためのマッピング定義 Analyzerの構造 日本語対応のAnalyzer 日本語対応のためのプラグイン追加 kuromoji Analyzerを指定したマッピング定義の例 kuromojiプラグイン機能 カスタムしたAnalyzerのマッピング定義 Analyzerの動作確認 modeを選択した場合のマッピング定義の例 Analyzer適用の注意点 kuromoji以外の
こんにちは、MA基盤チームの田島です。ZOZOTOWNでは、ユーザコミュニケーションの手段としてLINE、MAIL、アプリへのPUSH通知を利用しユーザへのお知らせを実現しています。 その中でも、現在ユーザへのコミュニケーション強化の一環としてアプリPUSH通知（以降、PUSH通知）の強化をしようと考えています。ZOZOTOWNのPUSH通知は今まで、とある外部SaaS（本記事で出てくるSaaSはすべてこの外部SaaSを表します）を利用していました。しかし、PUSH通知チャネルの強化をする上で、利用していたSaaSでは要件を満たせない部分がありました。そこでPUSH通知のためのツールとしてFirebase Cloud Messaging（FCM）に移行しました。 本記事ではPUSH配信基盤の紹介並びに、移行時に行ったことを紹介します。PUSH配信基盤の構成や、PUSH配信ツール移行時の参考
はじめに こんにちは。2020年5月に入社しましたMA基盤チームの辻岡です。 MA基盤チームでは、マーケティングに関わる様々なプロダクトやシステムの施策開発・運用を行っています。その中の1つにリアルタイムマーケティングシステムというものがあります。 これまでこのシステムには検証環境が存在しませんでした。そこで、検証環境を新たに作る事でシステムの開発や運用の効率化並びに品質の担保に貢献した事について紹介します。 また、検証フェーズの効率化手段としてDigdagを利用したデータ転送機能は使ってみると想像以上に便利だったので、実装方法について詳しく紹介します。効率化手段の1つとして参考にして頂けたら幸いです。 目次 はじめに 目次 リアルタイムマーケティングシステムの概要 リアルタイムマーケティングシステム バッチ配信システム analyzer バッチ配信システムの処理の流れ ユーザ抽出・コンテ
こんにちは、バックエンドエンジニアのjoeです。 みなさんはお気に入りのアプリに月額課金をしたことがありますか？したことがない人は今すぐお気に入りのアプリをみつけて月額課金しましょう！ 実際にiOSで月額課金をすると、課金の証明としてAppStoreがレシートを発行します。レシートと言ってもAppStoreが紙のレシートを送りつけてくるわけではなく、電子的な購入情報のことをレシートと呼びます。ユーザーが解約処理をしない限りAppStore側でレシートが自動更新される仕組みになっています。(月額課金の場合) その際に、AppStoreのサーバーにHTTPのPOSTリクエストでレシートを問い合わせ、現在の課金状況を知ることができます。このお問い合わせ処理と、レシートが不正なレシートでないかをチェックする処理を合わせてレシート検証と呼びます。 今回はiOSのレシート検証をクライアントのみでの検証
はじめに こんにちは。SRE部MLOpsチームの中山（@civitaspo）です。みなさんはGWをどのように過ごされたでしょうか。私は実家に子どもたちを預けて夫婦でゆっくりする時間にしました。こんなに気軽に実家を頼りにできるのも全国在宅勤務制度のおかげで、実家がある福岡に住めているからです。「この会社に入って良かったなぁ」としみじみとした気持ちでGW明けの絶望と対峙しております。 現在、MLOpsチームでは増加するML案件への対応をスケールさせるため、Kubeflowを使ったMLOps基盤構築を進めています。本記事ではその基盤構築に至る背景とKubeflowの構築方法、および現在分かっている課題を共有します。 目次 はじめに 目次 MLOpsチームを取り巻く状況 MLOps基盤の要件 MLOps基盤技術としてのKubeflow Kubeflowの構築 ドキュメント通りにKubeflowを構
はじめに こんにちは！ 2019年2月にZOZOテクノロジーズへサーバーサイドエンジニアとして入社した籏野（@gold_kou）と申します。 Qiitaでも少し記事書いてます。 いきなりですが、皆さんはAPI仕様書をどのように管理されていらっしゃいますか？ Confluence、Wiki、Markdown、Spreadsheet、Excelなど色々手段やツールはあると思います。私が担当しているプロジェクトではOpenAPIを導入しています。 この記事ではOpenAPIの基本と実際に導入して得られたノウハウをご紹介いたします。 OpneAPIの恩恵はただの管理の仕方にとどまらないので、ぜひこの記事を読んで開発効率化のお役に立てばと思います。 また、弊社のテックブログで以前、OpenAPI(Swagger)のバージョン2系に関する開発効率を上げる！Swaggerの記法まとめ や 開発効率を上げ
はじめに こんにちは。ZOZO研究所のshikajiroです。主に研究所のバックエンド全般を担当しています。ZOZOでは2019年夏にAI技術を活用した「類似アイテム検索機能」をリリースしました。商品画像に似た別の商品を検索する機能で、 画像検索 と言った方が分かりやすいかもしれません。MLの開発にはChainer, CuPy, TensorFlow, GPU, TPU, Annoy、バックエンドの開発にはGCP, Kubernetes, Docker, Flask, Terraform, Airflowなど様々な技術を活用しています。今回は私が担当した「近似最近傍探索Indexを作るワークフロー」のお話です。 corp.zozo.com 目次 はじめに 目次 画像検索の全体像説明 Workflow Develop Application 推論APIの流れ 近似最近傍探索とAnnoy 近似
こんにちは、フロントエンド開発部の荒井です。 先日VASILYでは開発合宿が行われました。本記事では私が合宿で使用したHeadless Chrome + Puppeteerを紹介したいと思います。 開発合宿のテーマ決め 合宿での開発内容は個人に委ねられており、普段出来ない開発を自由に行うことが出来ました。各々興味深いテーマを持ち寄っており、非常に面白い開発合宿でした。私も何をテーマにするか非常に悩みましたが、今後の業務のことも考え、久しく触れていなかったヘッドレスブラウザを使用した開発を行うことにしました。 ヘッドレスブラウザ GUIを持たないブラウザで、フロントエンドの自動テストやSPA（Single Page Application）のスクレイピングにも用いられます。ヘッドレスブラウザとしてはPhantomJSが有名だと思いますが、メインメンテナーが終了を宣言したため、今回はHeadl
こんにちは。 今日も元気にクローラー作成！バックエンドエンジニアのりほやんです。 最近クローラーを作成する機会が多く、その時にXPathが改めて便利だと思ったので XPathについてまとめてみました！XPathを学ぶ方の役に立てれば幸いです。 初級編 XPathとは XPathはXML文章中の要素、属性値などを指定するための言語です。 XPathではXML文章をツリーとして捉えることで、要素や属性の位置を指定することができます。 HTMLもXMLの一種とみなすことができるため、XPathを使ってHTML文章中の要素を指定することができます。 例えば、 <html> ... <body> <h1>ワンピース</h1> <div class="item"> <span class="brand">iQON</span> <span class="regular_price">1,200円</s
こんにちは、バックエンドエンジニアのじょーです。大規模なサービスのAPIを開発する際に、ルールを決めずに開発していると無秩序なコードが散見される運用がしづらいAPIになってしまいます。また、ルールを決めたとしても共有が上手くいかないなどの理由で守られなくなってしまうこともあると思います。 本記事では、APIを運用しやすくするために、ただルールを決定しただけではなく、ルールを守るためにそれぞれ仕組み化をしたことを紹介します。 APIのレスポンスを統一する デコレーターを使ってレスポンスの定義を綺麗に書く パラメーターを統一する Validatorによりパラメーターの明記を強制する コーディング規約を守る LinterとSideCIを導入して修正とレビューの自動化 Linterのルールを適度に調節する 1. APIのレスポンスを統一する ここで言うAPIのレスポンスを統一するというのは、返すA
こんにちは、VASILYバックエンドエンジニアの塩崎です。 VASILYでは様々なログデータの分析にBigQueryを使用しています。 インデックスについて何も考えなくても良いのが特に便利です。 さて、そんなBigQueryですが、数か月前にStandard SQLという新しい仕様のSQLがサポートされました。 BigQuery 1.11, now with Standard SQL, IAM, and partitioned tables! VASILYでも徐々にStandard SQLに移行をしているので、使い勝手や従来のSQLからの移行方法についてまとめておきます。 Standard SQLとは SQL:2011に準拠しつつ、配列や構造体等の構造化データを扱えるように拡張されたSQLです。 Standard SQLの登場によって、以前からあったSQLはLegacy SQLと呼ばれるよ
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