こんにちは。エンタープライズソリューショングループの石川です。大企業連携システムの基盤の開発や運用を担当していて、日々発生するエラーの監視や調査も行っています。今回は手間と時間がかかりがちだったエラー調査を、ChatGPTを使って改善した話をします。 エラー調査の背景 カタログサイトの概要とエラー発生時の影響 注文受付が影響を受ける理由とエラーの具体例 エラー発生時の調査手順 1. 注文受付へのリクエストがないか確認 2. 購買システムに注文情報を再送信する仕組みがあるか確認 3. 再送信の仕組みがない購買システムの場合は、社内の担当グループに対応依頼 MonoChatに聞きながらGASアプリケーションを作成 実現したかったこと 改善のためのアプリケーションを作成 改善の費用対効果 振り返り エラー調査の背景 カタログサイトの概要とエラー発生時の影響 大企業連携は、各企業様が持つ購買システ

こんにちは、MonotaROの伊藤です。 今回は私が所属しているチームでMonotaROのサイトのデプロイの大部分で使用されているJenkinsの運用を引き継いだ話をしたいと思います。 チームが結成されて最初の仕事として始めたこの引き継ぎでしたが、当初予定されていた二週間どころか完全な完了に四カ月かかってしまいました。 なぜ、このような事が起きてしまったのか振り返り、上手くいった事や上手くいかなかった事、どうすればもっとスムーズに進められたのか事などの内容について紹介できればと思います。 背景 終わらないアップデート 問題一: 本体のバージョンとプラグインの整合性が合わない 問題二: ジョブが動かない！ 問題三: サービスを停止して対処が出来ない 教訓 アップデートは定期的に実施しよう 問題の解像度を上げる 最後に 背景 MonotaROではCI/CDプラットフォームとしてJenkinsを

こんにちは、モノタロウの EC サイト開発グループに所属している田上といいます。 モノタロウには 2019 年に中途で入社し、入社以来ずっとフロントエンドまわりのことに携わっています。最近は開発業務ではなくプロジェクトマネジメントなどのマネジメント業務をすることが多いです。 さて、どんな企業でも、新規事業の立ち上げや既存事業の改善など、複数のプロジェクトが並行で進むことはよくあることかと思います。 しかし、それらを推進していく中で、 A プロジェクトの成果として改善した ○○ の指標が、B プロジェクトの結果によって相殺されてしまった！ △ さんがいろんなプロジェクトで引っ張りだこになって、結局どのプロジェクトもその方がブロッカーとなりうまく進まなかった！ みたいな事態に遭遇したことはないでしょうか？ こういった「複数のプロジェクト間で目標や成果、リソースのバッティングが発生して成果が最大

こんにちは。データ基盤グループ データエンジニアリングチームの宮口です。 この記事ではGoogle Cloud Platform（以下、GCP）のサービスの1つであるGoogle Kubernetes Engine（以下、GKE）のクラスタを手動アップグレードした話を紹介します。 私が所属するデータエンジニアリングチームでは、社内システムに保存されたデータをGCPのBigQueryにニアリアルタイムで同期するシステムや、BigQueryに保存されている大容量のデータを低レイテンシなAPIとして提供するシステムなど、モノタロウのビジネスを裏側で支えるシステムの管理を行っています。それらのシステムは全てのコンポーネントをコンテナ化しており、その実行環境としてGKEを採用しています。 また、それとは別に社内でGKE共通環境と呼んでいる、マルチテナント方式のクラスタによるアプリケーション実行基盤を

こんにちは、データ基盤グループの吉田(id:syou6162)です。10/28(木)に開催したMonotaRO Tech Talk #9 (データマネジメント編)のレポートをお届けします。イベント前の参加希望者が514人、イベント当日も310人がご参加くださり、大変盛り上がったイベントとなりました。 MonotaROのデータ活用と基盤の過去、現在、未来(香川和哉) 社内のデータ活用を一段階あげるための取り組み(吉本直人) データ基盤グループを支えるチームビルディング(吉田康久) 最後に MonotaROのデータ活用と基盤の過去、現在、未来(香川和哉) 最初の発表ではグループ長の香川より、MonotaROのデータ活用の変遷とそれを支えるデータ基盤のこれまでの歴史、現在取り組んでいる課題、今後の取り組みについて発表しました。10年以上の歴史があり、全社員の約6割を越えるデータ基盤の歴史について

こんにちは。モノタロウでフロントエンド寄りの開発をしている、陳です。 今回はモノタロウの新フロントエンドのメインフレームワーク選定についてお話しします。 選定結果から言うと、モノタロウ独自の７つの選定基準をもとに、Reactを選ぶことになりました。 背景 新フロントエンドプロジェクトの立ち上がり Vue.jsとReactの比較検討をしてみた 俯瞰して改めて選定基準を考えた 一般的な視点 モノタロウの社内事情 ７つの選定基準 選定結果 技術選定を通して得た３つの学び 背景 まず、モノタロウの現フロントエンドについてざっくり説明します。 モノタロウは2002年から、PythonとJavaScriptでECサイトを開発してきました。 基本構成として、サーバサイドのPythonでHTMLを生成し、クライアントサイドのJavaScriptでカートインなどの動的処理を補完する形ですが、実はこの構成で違

おしらせ：12/23 に後編記事がでました！ tech-blog.monotaro.com こんにちは、データ基盤グループの香川です。 現在モノタロウではBigQueryに社内のデータを集約し、データ基盤を構築しています。 およそ全従業員の6割が日々データ基盤を利用しており、利用方法や目的は多岐に渡ります。 データ基盤グループはこれまでデータ基盤システムの開発保守と利用者のサポートを主な業務として取り組んできましたが、これら多岐にわたる社内のデータ利用における課題の解決及びさらなるデータ活用の高度化を目的として、今年の5月よりデータ管理を専門に行う組織として新たに体制を再構築しました。 そこで改めて組織として取り組むべき課題や方向性を決めるために、まず自分たちの現在地を知ることが重要と考え、データ基盤の歴史を振り返り、社内のデータ活用における課題やそれを取り巻く状況がどう変わってきたのかを

こんにちは、データ基盤グループの吉本と吉田(id:syou6162)です。モノタロウでは基本的にはBigQueryを定額料金で利用していますが、利用者の多い時間帯はFlex Slotsも併用しています。本エントリでは、Flex Slotsの適切なスロット数を定量的に決めるために行なった試行錯誤について紹介します。 モノタロウでのBigQueryの利用状況 課題感 課題感1: 適切なFlex Slotsのスロット数をどう決めるか 課題感2: 過去の期間との実行時間は単純には比較できない 解決策 解決策1: 同一のクエリを定期的に動かし、実行時間をCloud Monitoringで計測 解決策2: 計測用オンデマンドのGCPプロジェクトでもクエリを実行し、理想状態との相対実行時間を知る まとめ モノタロウでのBigQueryの利用状況 モノタロウでは様々な意思決定の場面でデータ活用が行なわれて

今回のミッションと問題 テスト環境 テストの方針 全体像を知ったからできたこと テストを通じてあるべき姿を知る まとめ こんにちは。モノタロウで開発担当している竹原です。 皆さんは、EOL対応についてどのようなイメージをお持ちでしょうか？ EOL（End Of Life）とは、ハードウェアやソフトウェア製品の販売や生産、ベンダーのサポートや修正・更新プログラムの提供終了を意味します。EOLを放っておくと脆弱性や不具合を抱えたまま運用することになりかねないため、基本的には対応必須です。 とは言いつつも、不具合を出すリスクもあり作業内容としては広範囲のテスト作業となるため、入れ替えるハードウェアやソフトウェアに劇的な機能向上が無ければ、コストに見合う価値が得られません。しかし、確認範囲が広いという点を逆手にとるとシステム全体を見直す良い機会でもあります。 今回、私のチームでPythonのEOL

はじめまして、モノタロウでGCPの管理をしている吉本です。 今回はモノタロウの社内全体でデータ基盤として使っているGCPをテーマに、大規模組織におけるクラウド運用の取り組みをお話します。 データ民主化による現場主導のデータ活用 クラウドの利用拡大に伴う課題 Cloud Asset Inventoryを利用したセキュリティガードレールの構築 まとめ データ民主化による現場主導のデータ活用 最近、データの活用・推進が様々な企業で実施されるようになってきました。 特に2018年あたりからデータ民主化と呼ばれる、職種に問わず自らデータを集計・分析して意思決定をする文化が広まるようになった結果、非エンジニアがSQLを書く事例が増えています。*1 *2 モノタロウでも職種問わずデータドリブンな意思決定を推進しています。 2017年にデータ基盤をBigQueryに構築して以降、積極的にSQLなどの研修な

モノタロウでスマホアプリを担当しているuw_shioです。 今回は増員をしていった結果、各自がそれぞれ頑張るようなチームとなってしまった状況から、ペアワークをきっかけに、ペアプロ、モブプロが文化となってチームとしてワークできるようになったお話をします。 組織の規模が拡大していく過程において、属人化された業務を個人単位で行う働き方から組織としてワークする形へのシフトは避けて通れない道となります。そんな時に悩みの種となりやすいのが、業務の属人化やメンバーの育成ではないでしょうか。 部下や後輩に新しい業務を引き継ごうとしても時間がかかり上手くいかない、そんな経験ありませんか？私は過去に何度もありました。 例えば、アフリカーンスなど未知の言語を習得するというタスクをアサインされたとしたら、何から始めて良いか分からず漠然とした不安を感じるのではないでしょうか。新しいこと、とりわけ新しい業務に対しては

こんにちは、初めまして、フロントエンドエンジニアの八木です。 普段、モノタロウのECサイト開発を行っています。 エンジニアだとシステム構成図やシーケンス図など、何かと図を作る機会が仕事柄たくさんあります。その多くは要件定義や詳細設計などのフェーズで、人に何かを伝えるために使われます。 最近では、テック系のイベントやセッション登壇などでも使われる機会が多く見られるようになってきましたね。 エンジニアが図を用いる理由 図を用いる理由は文字だけでは直感的に伝わりづらいなど様々ですが、共通して言えることはビジュアライズすることによって皆が同じ認識を持つことにあります。 しかし、人によって描き方が異なっていたり、描き方に正解はないことから個人の解釈にずれが発生することが多々あります。 例えば以下の例を考えてみます。 伝えたいことは次の通り。 WebサーバーはNginxを使用 Appサーバー上ではDo