こんにちは。ソウゾウの Software Engineer (CTO) の @suguru です。連載：「メルカリShops」プレオープンまでの開発の裏側の1日目を担当させていただきます。 7月末にメルカリShopsという新しいサービスが公開されました。メルカリShops は、2021年1月にメルカリのグループ会社として設立したソウゾウが新たに立ち上げたサービスです。 この記事では、メルカリShops を作るにあたり、どういった技術、アーキテクチャを選定したのか、その背景と意思決定をまとめて共有したいと思います。 monorepo まず最初にプロジェクトをスタートしたときに、サービスのリポジトリを作るのですが、迷わず monorepo による構成を選択しました。monorepo は、システムを構成する複数のコンポーネントの独立性を保ちつつ、全ての構成を1つのリポジトリで管理する手法です。今
手順共有サービス「私の手順」を作りました。 本記事では背景から開発の流れ、技術選定などを記載していきます。 背景 ほとんどの行動には手順があるかと思います。最初にこれをやって、次にあれをやって、最後にこれをやる。 テキストコミュニケーションで以下のような説明をしたことがある方は多いのではないでしょうか。 仕事に限らず、料理はもちろん、サウナのルーティンも1つの手順です。 そんな手順をいい感じに共有できないかと思い、本サービスを作りました。 以下、詳細について説明していきます。 デザイン Figmaを使ってデザインを作っていきました。 コードをいきなり書き始めてもよいのですが、最終形を決めてから進めていきたいと思い、作りました。 技術選定 言語: TypeScript フロントエンド: Next.js バックエンド: Next.jsのAPI Routes インフラ: Cloud Run DB
Zennという技術情報共有サービスを作りました。有益な知見をシェアした開発者が、その見返りを得られるようなサービスにしたいと思います。気合いを入れつつも、時間をたっぷりかけて地道に育てていきます。 このページでは、Zennを支えている技術やサービスを紹介します。 フロントエンド Next.js フロントエンドにはNext.js（React）を使っています。開発当初はNuxt.jsを使っていたのですが、TypeScriptとの相性を考えてNext.jsへ移行しました。 技術情報共有サービスなので、主要な流入元はいずれ検索エンジンに落ち着くと予想しています。そのため、検索エンジンにインデックスしてもらいたいページはサーバーサイドレンダリング（SSR）しています。 動的コンテンツもキャッシュ Next.js 9.4からIncremental Static Regenerationという最高の機能
こんにちは！ソウゾウの Software Engineer の @dragon3 です。 連載：「メルカリShops」プレオープンまでの開発の裏側の８日目を担当させていただきます。 この記事では、メルカリShops 開発において、日々バリバリに利用されている CI/CD 環境と Pull Request 毎のデプロイ環境について紹介します。 CI/CD 環境 メルカリShops では、CI/CD （テスト・ビルド・デプロイ）やその他自動化のために GitHub Actions を使っており、ほとんどのワークフロー・ジョブを Self-hosted runners で実行しています。 Self-hosted runners は、専用の VPC ネットワーク 内の GCE インスタンス上で動かしており、Managed Instance Group 等を使い、そのプロビジョニングや起動・停止等は
Pro Tips for Maximum Impact: Event Fundraisers that Make More Money
Zennは、Next.js + Ruby on Rails（APIモード）を Google Cloud の App Engine へデプロイして稼働していました。最近、Rails の実行環境を App Engine Flexible から Cloud Run へ移行したので、その記録を残します。 ロードバランサーのバックエンドサービスを付け替えることで実現 最初に、どうやって移行したかです。Zennのバックエンドはもともとロードバランサーで構成されていました。以下の図のように、ロードバランサーの Backend Service より背後を切り替えることにより実現しています。Cloud Run とそこにアクセスするための Serverless NEG はあらかじめ稼働させておくことで、ダウンタイムなしで切り替えられました。 参考：負荷分散 | Google Cloud https://clo
こんにちは。ソウゾウのSoftware Engineer(CTO)の@suguruです。連載：メルカリShops 開発の裏側 Vol.2の1日目を担当させていただきます。 去年、2021年に開始した メルカリShopsの技術スタック についての記事を書きましたが、今回はリリースまでに採用した技術スタックが、半年通してどのようにアップデートしてきたかを共有したいと思います。 ローンチ時に採用した技術が、実際の運用でどのように変遷したのかを共有することで、技術スタックを考える際の何らかの参考になれば幸いです。 monorepo メルカリShops ではサービスに必要なコードを1つに集約する monorepo を採用しています。リリース後半年たってコード量はかなり増えてきましたが、monorepo に対する満足度は非常に高く、うまく機能しています。 サービス全体の見通しが良くなることと、すべての
GraphQL スターターパック | Prisma + NestJS + Next.JS製 個人ブログサイトをCloud Runで運用しよう 「GraphQLの仕様はなんとなく知っているけど、それを使ってどうアプリを作るのかいまいちイメージがわかない」 この本はそんなスキマを埋めるべく書きました。 近年ではReactをはじめフロントエンドの選択肢が豊富になっており、フロントエンドとバックエンド間のやりとりにはより汎用的かつ効率的な方法が求められます。 GraphQLはその選択肢のひとつです。本書では NestJS で GraphQLバックエンドを実装し、それをNext.jsから利用して、個人ブログサイトを構築してみます。 GraphQL開発の流れを体験し、ご自身のアプリ開発に役立ててください。 v1.10 refactor github deploy
Cloud Run CPU 0.08 ~ 8 Core (2nd gen は最小 0.5~) Memory 128 MiB ~ 32 GiB (2nd gen は最小 512MiB~) Deploy App Engine は Deploy (gcloud app deploy) を実行すると Cloud Build が暗黙的に動いて Deploy が行われるが、これがなかなか時間がかかる。 開発環境だと CI でとりあえず main branch に merge されたら、Deploy したりするけど、Deploy を Skip してもよいような時でも CI 回してると Deploy を待つことになって、ちょっとめんどうに感じる。 更にこの仕組みは成果物は Deploy しないと生まれないので、CI と CDを分離しづらい。 Cloud Run は Container Registry a
Googleは、Dockerコンテナをサーバレスで実行するサービス「Cloud Run」の新機能として、非同期処理などを可能にする「CPU allocation on Cloud Run」機能をプレビューとして発表しました。 非同期処理などが難しかったCloud Run サーバレスコンピューティングでは一般に、何らかのイベントやリクエストをトリガーにインスタンスが起動し、処理が終わるとインスタンスが終了します。 Google CloudのCloud Runではこうした処理をDockerコンテナで実現するサービスです。HTTPやgRPCなどによるリクエストによってあらかじめ用意されていたDockerコンテナが起動し、レスポンスを返したところでDockerコンテナが終了してCPUの割り当てが解放されるようになっています。 そのため、Cloud Runでは処理を非同期にしてレスポンスを先に返し、
はじめに早速ですが、皆さんはマイクロサービスを構築するとしたら、どのような構成を考えますか？ 多くの企業で、GKE を使ったマイクロサービス アーキテクチャが採用されています。選定理由として、Kubernetes が持つ機能や大きめなリソースが必要であったり、社内インフラチームによる Kubernetes のサポートがあるといった理由などがあります。一方、定期アップグレードなどの観点から、Kubernetes の運用は少し大変…と感じる方もいるかと思います。 GKE Autopilot の利用という考えもありますが、サーバーレスでコンテナを動かせる Cloud Run を使って、インフラ管理不要でマイクロサービスを構築が出来ると嬉しくないですか？ 実際、そういった構成を採用されている企業も見かけます。 この記事では、設計や実装時に考えるであろう、以下の 5 つのポイントにフォーカスしてみた
Identity Platform を使うと、さまざまな認証パターンが構築できる！ この記事は2023年10月6日に行われたナレッジワークさん主催のイベント「Encraft #7 AppDev with Google Cloud」で発表したセッションの解説記事です。現地でご参加いただいた皆さん、オンラインでご視聴いただいた皆さん、ありがとうございました！ 私のセッションでは Identity Platform を使ったさまざまな認証パターンについてご紹介しました。セッション後、いくつかのご質問や「こんなパターンもあるよ！」というコメントもいただきました(ありがとうございます！)。この記事では、セッション内でご紹介した内容に加え、別解、または発展系とも言えるいくつかのパターンについてもご紹介します。 Identity Platform とは まずはこの記事でメインで扱う Identity P
Zennは、クラスメソッドが展開する技術者向けの知識共有プラットフォームです。Cloud Runを中心としたGoogle Cloudのソリューションをメインで使用しており、スケーラブルなWebアプリケーションとなっています。 このセッションでは、「サーバーレスとはなにか」という部分から改めてディス…
はじめに 最近 Google Cloud Platform の Cloud Run が GA となったのが話題に上がりました。また gcloud コマンドを GitHub Actions 上で簡単に扱うための GoogleCloudPlatform/github-actions もリリースされました。これまで使われることの多かった actions/gcloud は deprecated となりアーカイブされています。 これらのサービス、ツールを使うことでかなり簡単に Docker コンテナを動かす環境を構築できます。そのユースケースの一つとして、実際に僕が携わっているプロジェクトでレビューコスト低減のために行っている、Pull Request (以下 PR) 単位で独立したプレビュー環境を起動する方法についてメモがてらブログにまとめようと思います。 前提 以下のようなアプリケーション、プロ
前から気になっていた Litestream を Cloud Run で使ってみたので、そのメモです。 Litestream とは？ サンプルコード 手順 動作確認してみる 制限事項 おまけ まとめ 参考 Litestream とは？ Litestream は、 SQLite のデータベースファイルを Amazon S3 や Google Cloud Storage などのオブジェクトストレージにリアルタイムでレプリケートすることができるオープンソースのツールです。 例えば通常 Cloud Run で DB エンジンとして SQLite を使用しようとしても、コンテナが破棄されると同時に毎回 SQLite のデータベースファイルも消えてしまうため、データを永続化することができません。 しかし Litestream を使用すれば、 SQLite のデータベースファイルをオブジェクトストレージに
2023年は「Cloud Run を触って覚える」をテーマとした ひとりアドベントカレンダー を開催しており、Cloud Run のさまざまな機能や Cloud Run でよく使う構成などをご紹介しています。 最終日、25日目は Cloud Run を中心としたサーバーレス アーキテクチャをいくつか紹介します。2023年にちなんで23個のアーキテクチャを用意しました。 Cloud Run の概要は「gihyo.jp」で解説していますので、こちらもぜひご覧ください。 Web アプリケーション + API の 3-Tier 構成 (SPA) Web アプリケーション + API の 3-Tier 構成 (SPA) SPA (Single Page Application) がフロントになり、バックエンドの API サーバーとして Cloud Run を使用するアーキテクチャです。SPA は N
Next.jsといえば、Vercelで簡便なデプロイができることで有名ですが、GCPのCloud Runでもそれに負けないくらい簡単にデプロイできるようになってきました。 本記事では、GitHubでソース管理されたNext.jsアプリケーションをCloud Runにデプロイし、mainブランチへのpushをトリガーとしたデプロイの自動化を設定する方法を紹介します。 1. Next.jsアプリケーションの作成 Cloud Runでデプロイするためには、Next.jsをDockerに対応させる必要があります。Next.js公式がwith-dockerというexampleを公開しているので、今回はこれを利用しましょう。
データ統括部AI基盤部の竹村( @stakemura )です。本記事では、このたびリリースされた、自分の声をキャラクターの声に変換できるWebサービス VOICE AVATAR 七声ニーナ を支えるバックエンド技術についてお話しします。 本サービスはDelight Boardという部署横断型のプロジェクトにて、1000人を超える社員投票により自分の案がまさかの採択となったことがきっかけとなります。幸運にも、百戦錬磨のプロジェクトメンバーに助けられ今日のリリースを迎えましたが、採択当時は人脈も信用貯金も何もない入社一年目の思いつきにすぎず、言い出しっぺである自分の力不足によりタイトなスケジュールでの開発となってしまいました。本記事では、その限られた開発期間の中で、自分が何を考えて実装したかを中心にお伝えします。 サービングに求められる要件 七声ニーナの音声変換はブラウザから受け取った入力音声
module.exports = { - experimental: { - outputStandalone: true, - }, + output: 'standalone', } Next.js の experimental features のひとつに、スタンドアロンモードがあります。 通常モードでは、本番リリース可能なビルドを用意する場合、yarn build による .next/ ディレクトリとあわせて node_modules も含めます。依存関係を解決するために必要ですね。一方スタンドアロンモードを有効にした上で yarn build するとビルド結果が異なります。.next/ディレクトリが作られる点は同じですが、そこにstandaloneディレクトリが追加されます。ここにはアプリを動かすためのファイルが依存関係も含めてすべて入っていて、.next/standalone/
Google Cloud が、デジタル庁ガバメントクラウドの利用を促進するサーバレスの Web アプリケーション開発を支援 デジタル庁ガバメントクラウドの利用を支援する Web アプリケーション「GCAS（Government Cloud Assistant Service：ガバメントクラウド活用支援サービス）」が開発され、Google Cloud は、クラウド サービスやアーキテクティングの面からこの構築をご支援しています。GCAS はデジタル庁内製主導で開発され、2023 年 4 月より提供開始されています。 ガバメントクラウド移行の本格化に向け、今後、省庁や 1,741 ある地方公共団体、準公共と呼ばれる領域からのクラウド利用申請が急激な勢いで増加していくことが予測されています。これを自動化・効率化し、デジタル施策推進を支援する仕組みが GCAS です。従来は必要な書類をメール添付な
TL; DR Google Cloud 上で Rails をできるだけインフラ運用しなくて済むように構築するとしたら、こういう構成にするのはどうだろうか？ メインの Web アプリは Cloud Run メインのデータベースには Cloud Spanner 非同期ワーカーには GKE Autopilot 非同期メッセージングキューには Cloud Pub/Sub DB マイグレーションには GKE Autopilot rails console には GKE Autopilot はじめに 先日、Cloud Spanner の ActiveRecord アダプターのバージョン 1.0 がリリースされました。 Scale your Ruby applications with Active Record support for Cloud Spanner | Google Cloud Blog
経緯 ここ6,7年くらいはバックエンドに関してはRails + EC2/ECSあたりのAWS環境を中心に過ごしてきたが、昨今はフロントエンドでReact/Vue + TypeScriptを書く機会も増えている。なのでこの際NestJS等でバックエンドを書けるようになれば言語のコンテキストスイッチの切り替えが容易になりそうと思った(ちなみにモバイルアプリはFlutterで書くのでDartだが、ではDartでバックエンドを書くかと言われると一人でそんな勇気はないわ...となるのでひとまず置いておく) 最近はinputとoutputを型注釈によって守れたりすることの主に開発体験方面への恩恵が個人的に大きくて、Rails以外で安住の地を見つけたいとは予々思っていた。なので先に挙げたNestJSに全ベットするわけではないにしろ何かしらフレームワークは試していきたい。 AppEngineは大昔に少し触
TL; DRCloud Run にバッチ処理などを実行するのに便利な機能「Cloud Run jobs」が追加されました。従来の Cloud Run と違い、HTTP リクエストに依らず、任意のタイミングでコンテナ(Task)を実行可能で、より長時間の実行、 明示的な並列処理を行うことが可能です。 Cloud Run jobs とはCloud Run jobs とは Cloud Run で、バッチ処理などを行うための機能です。Cloud Run の第二世代の実行環境で動作し、「CPU を常に割り当てる」が適用されます。 従来の Cloud Run との違いは以下の通りです。 HTTP リクエストに依らない実行より長時間の実行 ( 複数の Task を組み合わせることにより 60 分以上の実行を実現 )明示的な並列処理注意: 2022 年 5 月 13 日現在、Cloud Run jobs
注意 この機能は2024年11月3日現在、まだPrivate Previewのため、利用申請が必要です。 申請方法はGoogle担当者にご相談ください。 IAPとは Identity-Aware Proxy（IAP）はGoogle Cloudが提供するセキュリティ機能で、特定のユーザーのみがリソースにアクセスできるように制御するプロキシサービスです。 これまではCloud RunでIAPによる認証を利用するにはCloud Load Balancerを構築する必要がありましたが、今回のアップデートによりCloud Run単体でIAPを設定できるようになりました！ 手順 今のところはgcloudコマンドからしか設定できないようなので、Cloud Shellで実行します。 IAP用サービスアカウントの作成と権限付与 まず、IAPに必要なサービスアカウントを作成し、「run.invoker」権限を
Googleは、Dockerコンテナをサーバレスで実行するCloud Runの第二世代実行環境と、Cloud Runの新機能であるCloud Run Jobsが正式版になったことを明らかにしました。 Cloud RunはHTTPSリクエストをトリガーとしてDockerコンテナを実行するサーバレス基盤です。 すなわち、HTTPリクエストがない場合にはDockerコンテナは起動されず、HTTPリクエストに応じて自動的に多数のコンテナが起動するスケーラビリティが特長です。Dockerコンテナであれば、どんな言語で作られたサービスであっても関係なく利用できる柔軟さを備えています。 課金もおよそ100ミリ秒ごとに、起動しているサービス数などによって計算されます。 Cloud RunはKubernetes上でサーバレスコンピューティング環境を実現するフレームワークとしてGoogleがオープンソースで開
はじめに こんにちは。inductorです。 GCPのCloud Runはご存知でしょうか。世界一簡単に単一のコンテナをデプロイできるサービスだと私は考えています。 さて、以下のようなリリースノートの通知があって、Cloud RunがGitと連携して更新まで自動でできるようになったみたいです。 Continuous deployment from Git using Cloud Build まとめるとこんな感じのことが書いてあります Cloud Buildのトリガーを使用して新しいコミットがGitリポジトリの特定のブランチにプッシュされるたびにコードを自動的にビルドしてデプロイすることで、ビルドとCloud Runへのデプロイを自動化できます。 Cloud Buildトリガーを使用してコンテナをビルドすると、Cloud Runにデプロイした後、ソースリポジトリ情報がサービスのCloud C
日本で言えば同じ学年のレジェンド, アルバート・プホルスが通算700号本塁打を打って驚いている人です. ここ最近, （休んでいる間のリハビリがてら*1）PyCon JP 2022の準備および, 来年以降のMLBを楽しく見るために野球データ基盤（ちなみにメジャーリーグです）を作っていたのですが, それがいい感じに完成しました. アプリとデータ基盤をどのように作ったのか どのような処理, どのようなユースケースで動かしているのか これらをどのようなアーキテクチャで実現したのか 以上の内容をこのエントリーに書き残したいと思います. なおこのエントリーは, PyCon JP 2022のトーク「Python使いのためのスポーツデータ解析のきほん - PySparkとメジャーリーグデータを添えて（2022/10/15 16:00-16:30）」の予告編でもあります. なので, 後日のトークをお楽しみに
g4というサービスを運営しているのですが、ここ数ヶ月間でGCPの月額費用を4万円以上節約したので、経緯を書いておきます。 7月の費用 ¥53,818 9月の費用 ¥18,801 詳しくはこちらのレポート 11月の費用 ¥7,333 詳しくはこちらのレポート 5月はこんな感じでした。 完全にやらかしてますね！！敗因は 無料期間なのもあり利用料金気にせずに使っていた そして無料期間の終わりを忘れていた アラートを設定していなかった です。 まずは、 7月の費用から約3万円節約するために、GAEのオートスケール周りの設定を見直しました 7月の状態は 本番: (GAE flexible/custom cpu x 2) x 2台 ステージング: (GAE flexible/custom cpu x 2) x 2台 （DBに関しては本番とステージングで同じインスタンスを使っています） でした。これは、
https://gdg-tokyo.connpass.com/event/201523/
この記事はクラスメソッド Google Cloud Advent Calendar 2021の9日目の記事です。 Google Cloud自体ナンもわからないマンが、以前から気になっていたCloud Runをあれこれ動かしながら学んでみた様子をお届けします。もともとAWSのApp Runnerがお気に入りのサービスだったので、それとの機能上の違いも入れています。 （祭） ∧ ∧ Y ( ﾟДﾟ) Φ[_ｿ__ｙ_l〉 Cloud Run祭りﾀﾞﾜｯｼｮｲ |_|＿| し'´Ｊ 注意事項：この記事には両者のサービスの優劣をつける意図は全くありません そもそも、違うプラットフォームに存在するサービスを単独で機能比較して優劣がはっきり出るほど、パブリッククラウドは単純なものではありません。AWSもGoogle Cloudもサービス単体で利用するよりは、そのエコシステムの中でビルディング
2022/05/11にCloud Run Jobsがプレビューでリリースされました！ Unlike services, which listen for requests, a job does not serve requests but only runs its tasks and exits when finished. 従来のCloud Runのserviceでジョブ的なことを実装する場合、ポートをリッスンしてリクエストを受け取り、ジョブを実行して、成功/失敗のレスポンスを返すという流れでした。 今回リリースされたCloud Run Jobsでは、ポートをリッスンする必要がなくなったということで、ついに待ち望んでいた機能がきたのか！？とさっそく動作確認し、僕が期待してたことは全部できそうでした🎉 これまでCloudBuildでワークフロー組んでたんですが、対応リージョン増えてC
TL;DRCloud Run で Always on CPU （プレビュー）が選択可能にコンテナインスタンス起動中は CPU がフルに利用できます利用形態によっては料金面でメリットもCloud Run とはひとことでいうと「サーバーレス コンテナ」を提供するフルマネージドコンピューティング環境であると言えます。コンテナ上のアプリケーションは、HTTPS、gRPC、WebSocket または イベントでトリガー されます。 処理した分だけ課金される サーバーレスサービスで、無料枠もありお手軽に利用を開始することができます。 また大規模なサービスにも多くの実績がある大変人気のサービスです。 Always on CPU （プレビュー）従来、Cloud Run では リクエストを受け付け処理している間のみ CPU の割当てが保証されていました。つまりレスポンスを返したあとは CPU 割当てが無効に
マンガ投稿チームでWebアプリケーションエンジニアをしているid:stefafafanです。この記事では、最近私がチーム向けに整備したDeployment Preview環境の事例を紹介します。 Deployment Previewとはどのようなものか？ チームとして求める要件 実現したDeployment Previewの全体像 1. DockerイメージをビルドしてArtifact RegistryにpushしてCloud Runで動かすまで GitHub Actionsでどのように実現したか 2. ロードバランサーと証明書の準備、またServerless NEGによる振り分け Certificate Managerでワイルドカード証明書を取得 Serverless NEGを用意してURL MaskでCloud Runのリビジョンタグと対応づける Identity-Aware Prox
こんにちはdelyでサーバーサイドエンジニアをしているyamanoiです この記事は「dely #2 Advent Calendar 2020」の12日目の記事です。 adventar.org adventar.org 昨日は@yochidrosさんの「KMMでiOS・Android を共通化しよう」でした。 みなさんwebサイトを作成する時にSPAを利用していますか？ SPAはユーザーに対してメリットが大きいですが、SEO観点やOGPタグのレンダリング等で SSRが避けられない場面に出くわすことがあると思います。 SSRが不要であればビルドして生成された成果物をs3等でホスティングするだけなのでデプロイや、運用が楽なのですが、 SSRをするとなるとNode jsの実行環境必要になります。 ある程度大きなプロジェクトであればECSやGKE, GAEに載せてガッチリと運用すべきだと思いますが
※この投稿は米国時間 2019 年 11 月 23 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 高度なスケーラビリティと構成の柔軟性を提供するコンテナ オーケストレーション プラットフォームを求めているお客様にとって、マネージド Kubernetes サービスである Google Kubernetes Engine（GKE）は優れた選択肢になります。GKE は、ステートフル アプリケーションのサポートに加えて、ネットワーキング、ストレージ、オブザーバビリティ（可観測性）のセットアップなど、コンテナ オーケストレーションのあらゆる側面を完全に制御できます。 しかしながら、お使いのアプリケーションがそうしたレベルのクラスタ構成やモニタリングを必要としない場合は、フルマネージドの Cloud Run が最適なソリューションになるかもしれません。フルマネージド Clou
こんにちは！Google Cloudでオブザーバビリティを担当しているものです！Cloud Runでマルチコンテナーサポートがパブリックプレビューになりましたね！これはCloud Runでサイドカーを走らせられるということです！というわけで今日は1ユースケースとしてOpenTelemetry CollectorをCloud Runのサイドカーとして走らせてみようと思います。 TL;DR Cloud Runのマルチコンテナーサポートを使うと、アプリケーション側はOTLP送信の実装だけして、OpenTelemetry Collectorをサイドカーとして走らせて、テレメトリーをCloud Opsや外部のオブザーバビリティツールに送ることが可能になります。 構成 Kubernetesで使っているようなポッド内のサイドカーの構成をCloud Runでもできますよ、というだけなので、それをわかってる
はじめに こんにちは。メディアプラットフォーム本部 WEAR部 WEAR-SREの笹沢（@sasamuku）です。 ZOZOが新しく展開する「FAANS」というショップスタッフ向けアプリをクローズドβ版としてテスト運用しています。本アプリは、WEARと連携したコーディネート投稿や、その成果を可視化する機能などをショップスタッフの皆さんに提供するtoBのソリューションです。現在、正式リリースに向け開発を進めています。 そして、FAANSのAPIはCloud Runと呼ばれるサーバレスなコンテナ実行基盤で稼働しています。本記事では、FAANSの実行基盤としてCloud Runを選定した理由や、構築・運用するためにSREとして取り組んだことをご紹介します。 Cloud Runを選んだ理由 まず、クラウドサービスはGCPを選択しています。FAANSでは開発速度の向上と運用負荷の軽減のため、認証やメ
概要 この記事は 一休.com Advent Calendar 2023 16日目の記事です。 RESZAIKO開発チームの松村です。 一休では各サービス毎に、開発中のサービスの動作を社内で確認できる環境があります。 それぞれmain(master)ブランチと自動的に同期している環境と、特定のブランチを指定して利用できる環境の2種類があります。 今回、RESZAIKOの新規サービス(予約画面)に対してブランチを指定してデプロイできる環境を作成したので、その方針と反省点と今後について記述していきます。 現在運用中の予約画面 開発環境を作る理由 一休では長らく、EKS上に複数の環境を用意して、ブランチを指定すると開発環境にデプロイするシステムが利用されてきました。 一般的にこのような環境を構築するのは以下のような理由が挙げられます。 動作確認 マイクロサービスで、異なるブランチ同士の組み合わせ
こんにちは、インフラ部の id:sue445 です。 今回はRendertronをGKEとCloud Runの両方で構築した話をしたいと思います。 tl;dr; 前置き 今までのRendertronの問題点 GKE版Rendertronについて GKEの採用理由について GKE版Rendertronの構成 全体 GKE内部 pod内部 Kubernetesの設定と解説 rendertron-deployment.yaml rendertron-hpa.yaml rendertron-ingress.yaml rendertron-service.yaml Tips nodeのストレージサイズをケチり過ぎたらpodが起動できなくなった N1マシンタイプのnodeとN2マシンタイプのnodeを比較した結果、N2マシンタイプが安くなった Cloud Run版Rendertronについて Clou
Firebase AuthenticationとCloud Runを使ってマイクロサービスっぽく認証機能を作り直してみた (1/2) 大城です。 今日は僕が大好きなFirebaseについて書いて見ようと思います。皆さんFirebaseも使っていますか? 一人のエンジニアとしては本当にお世話になっているサービスです。(しかもほぼタダで。。。) さて、アプリケーションを構築していれば当然認証と認可の機能は必要になってきます。しかし最近のモダンなアプリケーション開発における認証についてはとても複雑になって来たと思います。 古き良き時代もありました。一つのWebサービスがあって、ユーザのIDとPWはハッシュ化してデータベースにいれておけばよかったわけです。しかし今はユーザはログインする際にいろんなオプションを求める様になりました。 • SNSアカウント(Google, Facebookなど)でログ
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