はじめに こんにちは、技術本部SRE部カート決済SREブロックの遠藤・金田です。 普段はSREとしてZOZOTOWNのカート決済機能のリプレイスや運用を担当しています。本記事では自作のコマンドラインツールをSlack + AWS Chatbot + AWS Lambdaを使用してChatOps化した事例をご紹介します。「日々の運用業務をコマンドラインツールを実装して効率化したものの今ひとつ広まらない」「非エンジニアにも使えるようにしたい」と考えている方の参考になれば幸いです。 目次 はじめに 目次 背景・課題 ChatOpsとは AWS ChatBotとは 構成 AWS ChatBot チャットツール側の設定 Slack Workflow Lambda 実装のポイント ChatBotのアクセス制御 User Roleの運用方法 ガードレールポリシー コマンドラインツールのLambda関数化
はじめに こんにちは、ML・データ部推薦基盤ブロックの栁澤（@i_125）です。私はZOZOのデータ基盤におけるデータガバナンス強化を実現するために、Analytics Engineerとして複数の部門を跨ぐプロジェクトチームに参加しています。本記事ではZOZOにおけるデータガバナンス上の課題と、その課題の解決策の1つとしてdbtを導入した話をご紹介します。 目次 はじめに 目次 背景 課題 データマートの乱立 集計定義のばらつき 依存関係の洗い出しが困難 データモデリングツールの比較検討 データ変換に関する要件 データモデリングツールの選定 レイヤリングによる責務の分離 実装方針 今後の展望 dbtモデルを開発する上で工夫したこと 環境の分離 背景 工夫したこと ダミーデータセットの生成 背景 工夫したこと SQLFluffを使ったフォーマット統一 依存モデルを含むテスト dbt Doc
こんにちは。ブランドソリューション開発部プロダクト開発ブロックの岡元です。普段はFulfillment by ZOZOとZOZOMOのブランド実店舗の在庫確認・在庫取り置きサービスの開発、保守をしています。 本記事では、ブランド実店舗の在庫確認・在庫取り置きサービスで実装したCQRSアーキテクチャについて紹介させていただきます。 CQRSの実装においては、データベース（以下、DB）分割まで行い、コマンド側DBにはAmazon DynamoDB（以下、DynamoDB）、クエリ側DBにはAmazon Aurora MySQL（以下、Aurora MySQL）を用いています。また、コマンド側DBとクエリ側DBの橋渡しを担うメッセージングにおいてはOutboxパターンと変更データキャプチャを用いました。DBとメッセージングシステムへの二重書き込みを避けることで障害などのタイミングで顕在化する潜在
はじめに こんにちは、ML・データ部MLOpsブロックの岡本です。 MLOpsブロックでは日々複数のGoogle Cloudプロジェクトを管理しています。これらのプロジェクトでは、データサイエンティストやプロジェクトマネージャーなど別チームのメンバーが作業することもあり、必要に応じてメンバーのGoogleアカウントへ権限を付与しています。 権限の付与はプロジェクトの管理者であるMLOpsブロックメンバーが行いますが、これは頻繁に発生する作業でありトイルとなっていました。 また権限付与後はこれらを継続的に管理し、定期的に棚卸しすることで不要になった権限を削除する必要があります。しかし当初の運用だと権限の棚卸しの対応コストが大きく、これが実施されずに不要な権限が残り続けるという課題もありました。 本記事ではMLOpsブロックで抱えていたGoogle Cloudプロジェクト内での権限管理における
こんにちは、データ基盤の開発・運用をしている谷口（case-k）です。 本記事では、BigQueryで秘密情報を守るためのリソースである、ポリシータグをご紹介します。ポリシータグの概要から採用理由、仕様を考慮したデータ連携の仕組みや運用における注意点まで幅広くお伝えします。 ポリシータグとは ポリシータグを採用した理由 匿名化による機密性の高さ 機密性と利便性の両立 データ基盤を保守運用しやすい 秘密情報をテーブルに新規追加しやすい 秘密情報の権限管理がしやすい ポリシータグを活用したデータ連携の仕組み 利用者が参照するデータ連携後のテーブル 2つのデータ連携基盤 日次データ連携基盤 基幹DBからBigQuery(Private)へのロード BigQuery公開環境への書き込み リアルタイムデータ連携基盤 BigQueryロード前にマスクしたカラムを追加 BigQueryへのストリーミング
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
こんにちは。ZOZOテクノロジーズZOZOTOWN部 検索チーム 兼 ECプラットフォーム部 検索基盤チームの有村です。 ZOZOTOWNでは、以前からキーワード検索時にはRDBと併用してElasticsearchを使用していました。本記事ではこれまでRDBで行っていたIDによる索引検索も含め、すべての検索をElasticsearchへ置き換えた事例と、その際に行った設定内容の一部をご紹介します。 背景 弊社CTOによるこちらの記事にもある通り、ZOZOTOWNでは現在マイクロサービス化を進めており検索システムについてもその対象となっています。検索の文脈では、全文検索/サジェスト/ロギング等関連する様々な課題への解決策として有効であるElasticsearchを採用しマイクロサービス化を進めています。 また、もう1つの背景として検索のパーソナライズ化があります。これまでZOZOTOWNでは
こんにちは、SRE部ZOZO-SREチームに2020年新卒入社した秋田です。普段はZOZOTOWNのオンプレミスとクラウドの運用・保守・構築に携わっています。 ZOZOTOWNのオンプレミスは17年の歴史があり、BIG-IP、FortiGate、vSphereなどの様々なベンダーの製品が稼働しています。さらに、ZOZOTOWNのサービスが大きくなるにつれてオンプレミスでの拡張も続けていました。 そのようなZOZOTOWNですが、VMware Cloud on AWSを活用することでオンプレミスとパブリッククラウドを掛け合わせた柔軟なインフラを構築しています。実際に、昨年から大規模なセール時に、オンプレミスを拡張するのではなくVMware Cloud on AWSを活用したサーバー増強をしています。 本記事では、ZOZOTOWNのオンプレミス環境の自動化で利用しているAWXについて、チーム内
ZOZO研究所の清水です。弊社の社会人ドクター制度を活用しながら、「社内外に蓄積されているデータからビジネスへの活用が可能な知見を獲得するための技術」の研究開発に取り組んでいます。 弊社の社会人ドクター制度に関しては、以下の記事をご覧ください。 technote.zozo.com 私が現在取り組んでいるテーマの1つに、「機械学習が導き出した意思決定の理由の可視化」があります。この分野は「Explainable Artificial Intelligence（XAI）」と呼ばれ、近年注目を集めています。 図．XAIに関連する文献数の推移（引用：https://arxiv.org/abs/1910.10045） その中でも今回はユーザに対するアイテムの推薦問題に焦点を当て、「なぜこのユーザに対して、このアイテムが推薦されたのか？」という推薦理由の可視化が可能なモデルを紹介します。 本記事の概要
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、技術本部 データシステム部 MLOpsブロックの平田（@TrsNium）です。約2年半ぶりの執筆となる今回の記事では、MLOps向け基盤を「Kubeflow Pipelines」から「Vertex Pieplines」へ移行して運用コストを削減した取り組みを紹介します。 目次 目次 はじめに Vertex Pipelinesとは Vertex Pipelinesへの移行 Vertex Pipelinesへ移行するワークフロー 1. ワークフローのKubeflow Pipelines SDK V2への移行 コンパイラのデータ型の制約が厳しくなった ContainerOp APIが非推奨になった Kubeflow PipelinesのPlaceholderを使用できなくなった 2. スケジュール実行されているワークフローへ前回実行分が終わるまでの待機処理を追加 3. Vertex
はじめまして、ECプラットフォーム部 API基盤チームに2021年新卒入社した山添です。普段はAPI GatewayやID基盤の開発に携わっています。 データベースを運用していると、ビジネスロジックの変更やクエリ最適化のためにデータベーススキーマを変更することがあります。その際にデータベースマイグレーションツールを使うことで、運用の過程で変更されるスキーマの管理を楽にできます。 しかし、データベースマイグレーションツールであるsqldefが便利なのですが、弊社で使われているSQL Serverには対応していませんでした。そのため、何かしらの対策が必要でした。 本記事では、それらに関連した以下の内容を紹介します。 データベースマイグレーションツールとしてsqldefを採用していること sqldefでSQL Serverサポートをするためにコントリビュートしていること sqldefの開発のため
こんにちは。SRE部データ基盤チームの塩崎です。ZOZOテクノロジーズではGCPの管理を各プロジェクトのOwnerに任せていた時期が長く続いていましたが、今期から全社的なGCP管理者を立てることになりました。本記事では新米GCP管理者である僕が全社的なGCPの管理をする上で遭遇した事例を紹介します。時には泥臭い方法で、時にはプログラムの手を借りて自動化をし、数々の難題に対処しました。 GCPのリソース階層について 具体的な事例紹介の前に、GCPのリソース階層を説明します。多くのGCP利用者からは、プロジェクトが最上位のリソースであるように見えますが、実はそれ以上の階層が存在します。以下の図をご覧ください。図の通り、プロジェクトの上位リソースとしてFolder、Organizationという2つのリソースが存在します。 cloud.google.com Folderはプロジェクトの論理的なま
こんにちは。SRE部DATA-SREチームの塩崎です。Software Design誌の2021年9月号に弊社でのBigQuery活用事例を寄稿しましたので、書店などで見かけた際は購入していただけますと嬉しいです。 gihyo.jp さて、BigQueryはコンピュートとストレージを分離することで高いスケーラビリティを達成しているData WareHouse(DWH)です。しかし、そのアーキテクチャを採用したがゆえに権限モデルが複雑化し、初心者にとって理解の難しい挙動をすることもあります。この記事ではBigQueryの権限モデルをコンピュートとストレージの分離という観点から紐解きます。 なお、記事中に記載している費用は全てUS Multi Regionにおけるものです。asia-northeast-1 Resion（東京）とは異なりますので、ご注意ください。 よくあるエラーとそこから湧く疑
はじめに こんにちは。ECプラットフォーム部のAPI基盤チームに所属している籏野 @gold_kou と申します。普段は、GoでAPI GatewayやID基盤（認証マイクロサービス）の開発をしています。 先日、【ZOZOTOWNマイクロサービス化】API Gatewayを自社開発したノウハウ大公開！ を公開したところ、多くの方からご好評いただきました。ありがとうございます。まだ読まれていない方はぜひご覧ください。 techblog.zozo.com 今回はその記事の続きです。API Gatewayは単にリバースプロキシの役割を担うだけでなく、ZOZOTOWN全体の可用性を高める仕組みを用意しています。本記事では、それらの中でカナリアリリース機能・リトライ機能・タイムアウト機能に関して実装レベルの紹介をします。 マイクロサービスに興味ある方や、API Gatewayを自社開発する方の参考に
こんにちは、SRE部MA基盤チームの谷口（case-k）です。私達のチームでは、データ連携基盤の開発・運用をしています。 データ基盤には大きく分けて2種類あり、日次でデータ連携してるものとリアルタイムにデータ連携しているものがあります。本記事ではリアルタイムデータ連携基盤についてご紹介します。 既存のデータ連携基盤の紹介 リアルタイムデータ連携基盤の紹介 なぜ必要なのか 活用事例の紹介 データ連携の仕組みと課題 リプレイス後のリアルタイムデータ連携基盤 SQL Serverの差分データの取り方を検討 アーキテクチャ概要と処理の流れ Fluentdのプラグインを使った差分データの取得 Dataflowでメッセージの重複を排除 Dataflowで動的にBigQueryの各テーブルに出力 Pub/Subのメッセージ管理 イベントログ収集基盤 個人情報の取り扱い ビルド・デプロイ戦略 監視 データ
こんにちは。 使うSQLが200行を超えるのが当たり前になってきたデータチームの後藤です。 本記事では、VASILYデータチームで利用しているBigQueryによるデータの前処理のTipsを紹介します。 VASILYではサービスのマスタデータやログデータをGoogle BigQueryに集約して分析に活用しています。機械学習やデータ分析のための前処理を行う際、軽量なデータであれば抽出結果をPythonに渡して処理させることもできます。しかし、分析環境のメモリに載り切らないほど大きなデータを扱う場合、BigQuery内で前処理を済ませてしまうと時間と計算資源の節約になることが多いです。 今回はBigQueryからアクセスできるパブリックデータの1つ、hacker newsのデータを集計しながらTipsを紹介したいと思います。 欠落した日付を埋める 通常のGROUP BY句の場合 SQL Re
こんにちは。開発部の廣瀬です。 本記事では、昨年障害が発生してしまったZOZOTOWNの福袋発売イベントについて負荷対策を実施し、今年の福袋イベント期間を無傷で乗り切った話をご紹介したいと思います。 大規模サイトの障害に関する生々しい話はあまり公開されていないように思いますので、長くなってしまいましたが詳細に書いてみました。尚、今回のお話は弊社のサービスで使用しているDBMSの1つである、SQL Serverに関する話題がメインです。 福袋イベント「ZOZO福袋2019」とは 年に1度、多数のブランドの福袋が一斉に発売される、ZOZOTOWNの年末の風物詩的イベントです。今年は450以上のブランド様にご参加いただきました。お客様からも毎年大変ご好評いただいており、年間を通して最も多くのトラフィックを記録するイベントの1つです。 アクセスが殺到するが故に、昨年は福袋の発売直後からエラーが多発
こんにちは。ZOZO研究所 福岡の光瀬です。Pythonを書かれている皆様は、普段どのように開発をすすめていますか？ pipとvenv/virtualenvによるこれまでのデファクトの組み合わせだけではなく、最近は Pipenv を使用している開発者も増えてきたのではないでしょうか。 日々の検証や開発を効率よく進めるにあたって、依存関係を適切かつ楽に管理するのはとても重要だと感じていて、ここ半年ほどPipenvを利用しています。 今回は、その中でsetup.pyやrequirements.txtそしてPipfileの住み分け・運用について考えたことをまとめてみました。 TL;DR Pipenvが使えることで、確かに楽になった部分はあるのかなと思っています。 一方で、既存のツールとの兼ね合いがまだ微妙な部分もあります。 その上で、以下の運用がベターなのかなと考えました。 Pipenvのみで完
こんにちは、最近のマイブームはマヌルネコ動画な新事業創造部バックエンドエンジニアの塩崎です。 今回のテックブログでは、以前にDigdagを紹介した記事の続編として、DigdagをHA構成にするためのTipsなどを紹介します。 Digdagとは Digdagはワークフローエンジンと呼ばれるソフトウェアです。 複数個のタスク間の依存関係からなるワークフローを定義し、そのワークフローの実行及び管理を行います。 この説明だけですと、何が便利なのかいまいちピンとこない方が多いかと思います。 ですが、かゆいところに手が届く便利ソフトウェアです。 具体的なかゆいところの紹介は以前にDigdagを紹介した記事の前半部分に書かれています。 Digdagを使用したことのない方はこちらを読んでから本記事を読み進めると理解しやすいかと思います。 tech.starttoday-tech.com さて、前回の記事で
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
