Pull Requestのレビュー負荷を軽減し、開発生産性を向上するためにチームで取り組んだこと - ZOZO TECH BLOG
はじめに こんにちは。WEARフロントエンド部Webチームの藤井です。私たちのチームでは、WEARのWebサイトのリプレイスと新規機能の開発を並行して進めています。これらの開発を推進する中で、Pull Requestのレビュー負荷を軽減し、開発生産性を向上させるための取り組みを行なってきました。本記事では、その中で効果的だった取り組みについてご紹介します。 目次 はじめに 目次 背景と課題 レビューの体制の薄さ スコープの広さ 仕様把握の負担 対応内容についての説明不足 処理の複雑性 仕様の抜け漏れ 動作確認の手間 課題解決に向けた取り組み レビュー体制の見直し Pull Requestを小さくする Issueを小さくする Pull Requestの粒度について明文化する 機械的なチェックの拡充 ESLintルールの拡充 Visual Regression Testの拡充 Pull Req
ChatOpsによる運用作業の自動化 - ZOZO TECH BLOG
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
GoでSQLの複雑なクエリのテストを書いてみた - ZOZO TECH BLOG
はじめに こんにちは。ブランドソリューション開発本部FAANSバックエンドブロックの佐野です。普段はサーバーサイドエンジニアとして、FAANSのバックエンドシステムを開発しています。 FAANSとは、弊社が2022年8月に正式ローンチした、アパレル店舗で働くショップスタッフの販売サポートツールです。例えば、コーディネート投稿機能や成果確認機能などを備えています。投稿されたコーディネートはZOZOTOWNやWEAR、Yahoo!ショッピング、ブランド様のECサイトへの連携が可能です。成果確認機能では、投稿されたコーディネート経由のEC売上やコーディネート閲覧数などの成果を可視化しています。 本記事では、成果データの集計処理におけるBigQueryのクエリ実行処理のユニットテストをGoで実装した取り組みと、その際の工夫についてご紹介します。 目次 はじめに 目次 成果データの集計処理とは 抱え
GitHub Copilotの全社導入とその効果 - ZOZO TECH BLOG
はじめに こんにちは、CTO/DevRelブロックの堀江（@Horie1024）です。ZOZOではGitHub Copilotを全社へ導入しました。本投稿では、GitHub Copilotの導入に際して検討した課題とその課題の解決策としてどのようなアプローチを取ったのかを紹介します。 目次 はじめに 目次 GitHub Copilotとは何か？ GitHub Copilot導入の背景と目的 導入する上での課題 セキュリティ上の懸念 ライセンス侵害のリスク GitHub Copilot for Businessの利用 導入による費用対効果 試験導入による費用対効果の見積もり 試験導入の実施 対象者の選出 アンケートの設計 試験導入の実施 アンケート結果の集計 アンケート結果の考察 費用対効果の見積もり 全社導入の判断 導入決定後のGitHub Copilot利用環境の整備 社内LT会 おまけ
スクラムを導入してチーム状態を可視化し持続可能なチームを目指す - ZOZO TECH BLOG
こんにちは、計測プラットフォーム開発本部システム部SREブロックの市橋です。2021年4月に新たに発足したチームで未経験ながらリーダーを任され、気づけば約2年が経過していました。これまでを振り返ってみると、まっさらな状態から安定したチームができてきたと感じています。今回は新米リーダーとして試行錯誤する中で、チーム状態を可視化して健全なチーム運営を目指した話を紹介します。 チーム状態の可視化を考えたきっかけ リーダーを任された当初、チーム運営上の課題が色々あるのは認識していましたが、どこから手をつけるべきかが自分の中で判然としませんでした。メンバーの時に一個人として感じていた課題も、チーム全体を俯瞰して見た時にどれから優先的に取り組むべきか自信を持って判断できませんでした。まるで大海原のど真ん中にいきなり放り出された感覚でした。 そんな悩みを抱えていた時、全社に導入されているWevoxのアン
BigQueryのストレージ料金プランを変更して、年間数千万円を節約する - ZOZO TECH BLOG
こんにちは、最近気になるニュースはサザエの学名が数年前に初めて命名されたこと1な、MLデータ部データ基盤ブロックの塩崎です。BigQueryのストレージに関する新料金プランが先日発表されたので、その検証をしました。我々の環境では年間で数千万円という費用削減を達成できることが分かりましたので、BigQueryに多くのデータを蓄積している会社は是非お試しください。 ストレージ費用の悩み データ基盤を長期間運用していると、データ量の増加が問題になることがしばしばあります。特にユーザーの行動ログやスタースキーマにおけるファクト系テーブルなどはデータがどんどん蓄積されます。古いデータを削除することでデータ量の増加を緩和できますが、それでもサービスの成長に伴いデータ量は増加する傾向になります。 BigQueryはコンピューティングとストレージが高度に分離されているので、初期のAmazon Redshi
BigQueryでのデータ追記処理における冪等化の取り組み - ZOZO TECH BLOG
こんにちは、MA基盤チームの田島です。私達のチームではMAIL、LINE、PUSH通知といったユーザへの配信をしています。その中でもマス・セグメント配信という一斉に行う配信では、配信対象者のセグメント抽出にBigQueryを利用しています。また、配信前に必要なデータをBigQueryに連携しデータマートの集計をしたり、配信後には配信実績の登録などの更新処理をしています。 そのような処理を定期的に行っているため、ネットワークの問題やサーバーの不調などにより処理が途中で失敗することがあります。そこで、リトライを容易にするため、すべての処理を冪等にしました。今回その中でも、BigQueryの追記処理に絞ってどのように冪等化したのかについて紹介します。 目次 目次 マス・セグメント配信基盤の紹介 課題 冪等化 BigQuery追記処理に関する冪等化の取り組み 冪等にならないケース INSERT 初
便利なXPathまとめ - ZOZO TECH BLOG
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
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