トレタ CTOの増井です。 トレタは創業して3年半、エンジニアも2名から13名に増え、私の役割も変わってきました。 当初は一人目のエンジニアとしてアプリの設計やサーバサイドのコードを書いたり運用全般を行っていました。 人数も増え、2年を過ぎたあたりからエンジニアリングの中で私が率先してやる必要のあることがほぼなくなってきました。むしろ海外展開で出張が増え、連続した時間がとれずに進捗を遅らせる原因になってしまうこともありました。 最近の論調では、メンバーが増えるとCTOはマネージメントや組織作りに移行して行くみたいですが、私はそっちに興味が全然なく、向いているとも思えませんでした。そもそも私は上司を持ったこともないし、決められた環境の中で働くのがとても苦手なので。 私が「組織を作って管理して行く」のは無理というのはトレタ設立当初から分かっていたことなので、メンバーを増やす時は「自分で目標を作

佐野です。ここ2ヶ月くらい坐骨神経痛を患って、座ると痛い、立つと痛い、歩くと痛い、朝起きると痛い、くしゃみすると痛い。靴下がはけない(痛いから)、しゃがめない(痛いから)、夜痛みで目が覚める。という生活をしています。こちらの記事( 頭痛に耐えかねて自殺する人も…【激痛を伴う病気ワースト5】 )によると、痛すぎる病気ワースト4位らしいです。さて、ご近所のplaidさんからlogdnaというログ収集サービスを教えていただいたのですが、試してみました。 logdna logdna https://logdna.com/ ローンチは2016年、つまり今年のようです。fluentd同様、エージェントをサーバに棲ませて、それがログをlogdnaに転送します。トレジャーデータ似ていますが、まだ機能は少なくて分析などはできないです。特定文言のハイライト、通知、grep...など全サーバのログを一覧するよう

トレタのAPI開発を担当している芹沢です。 トレタでは、長時間かかるバッチ処理を複数台のサーバ上で処理させて短時間で処理できるバッチ処理基盤をAWS上で構築しました。この仕組みについて説明します。 目的 短期的には以下の課題を解決するため、長期的には似たような要件が再度発生した時に、同じ手法で解決できることを目的に作りました。 非同期でDBをデータソースとしたデータを加工してCSVファイルとして出力してS3にputしたい データソースはDBに入っているリアルタイムのデータであることが求められる CSVファイルの作成は決められた時間内に完了する必要がある 対象となるデータソースの量は日々増加し続けるが、常に決められた時間内にCSV作成が完了している必要がある 難点 今回の要件で技術的に難しい点は以下の２点です。 DBを直接参照しながら大量のデータを処理する 例えば、データソースとしてDBから

インフラをアレしてる佐野です。トレタのコア部分はEngineyardで運用していますが、事業拡大に伴いサブシステムも増えてきました。新しいサブシステムは主にAWSで運用しています。そこで今回は事例として弊社の新規部分のインフラ運用のやり方、そこで使われている道具(Packer, Terraform, Serverspec, Ansible, Roadworker, Circle CI)、考え方などについて書きます。これらの道具はもはやよく知られたものであり、あまり真新しくはないとは思っています。しかしながら弊社に遊びに来た方や採用の応募者の方などからトレタのシステム運用に関する質問をいただくことがあり、その説明資料のかわりになるかな、という目的もあって書かせていただきます。これ以外にも道具はあるのですが、なんとなく興味をもってくれそうなワードをタイトルに羅列させていただきました。以下、目次