モバイルゲームの裏側には、最高のプレイ体験を支える高度なインフラ技術があります。 本特集では、「グリー株式会社」「株式会社gumi」「ＫＬａｂ株式会社」「株式会社コロプラ」「株式会社MIXI」の5社のエンジニアの方々にご協力頂き、インフラにおける技術選定のポイントや今後の展望を、アーキテクチャ図と共に解説頂きました。 ※ご紹介は企業名のアルファベット順となっております グリー株式会社 会員限定コンテンツ無料登録してアーキテクチャを見る アーキテクチャ選択の背景や意図 ゲームサービスのクラウドアーキテクチャとして重要な点は、急激な高負荷に対してスケールできることと、サービスのメンテナンス時間を不要にできることの2点でした。そのため、Google Kubernetes EngineとCloud Spannerを主軸に置いた構成となっています。特に、書き込み・読み込みの性能のスケールができ、クラ

この記事は以前 エンジニアと人生 というオンラインコミュニティで執筆し技術書典で頒布した本の中の、私の執筆した章をリライトしたものです。 無料公開の背景 本は有料で販売していたのでこの記事も有料記事にしようかとも思っていましたが、最近個人開発をネタにした特に中身のない記事を有料で買ってしまい後悔している友人を見かけて、そういうのにうんざりしていたので無料で公開することにしました。 個人開発云々いうなら中身のない情報商材じゃなくて自分のサービスで稼げよな！ ということで。でも投げ銭はありがたくいただくのでいいと思ったらバッジしてください！ 【追記】 上記に対して「有料記事がダメって事？」という反応を頂きました。書き方が悪く申し訳ありません。 有料でノウハウなどを販売する事は良いと思います！そしてそれでサービスの運営費を賄えるなら嬉しい事です。 なんならサービスに関する事ならこの記事の"データ

開発ツールに特化したレビューサイト「Findy Tools」から、開発ツールに関するイベントやアーキテクチャに関するイベントを開催しています！✨ ◆Findy Toolsはこちら◆ https://findy-tools.io/ 公式チャンネルのご紹介 👉公式Xアカウント⇨ @findy_tools イベント関連情報をお知らせします！

source/staging/intermediate/martの4層構造でデータ基盤を構成しています。 source層: プロダクトのDBやGoogle AnalyticsからのRawデータが格納される層 staging層: 下流で使うためのクレンジングやデータ形式を揃える処理を行う層 intermediate層: martで使いやすくするためにstagingを結合する層 mart層: SpreadsheetやLooker Studioに繋いで可視化を行う層 また、開発環境には1日1回本番環境からsource層を同期するようにしています。 開発環境で作成されたクエリは、毎日リリース作業を行なって本番環境に反映しています。

8つのデータ系ツール「BigQuery」「Databricks」「dbt」「Fivetran」「Lightdash」「Looker」「Snowflake」「TROCCOⓇ」に39社からご寄稿頂いたレビューから、各社のデータアーキテクチャをまとめた記事です。各社の技術選定の背景や工夫などの知見を得ていただく場となれば幸いです。 ※ツール名・ご寄稿企業名共にアルファベット順で掲載しております BigQueryBigQuery は、Google Cloud の費用対効果に優れたフルマネージド型の分析データ ウェアハウスです。ペタバイト規模に対応しており、膨大な量のデータに対してほぼリアルタイムで分析を行うことができます。 ▼BigQueryとは？機能や特徴・製品の概要まとめページはこちら https://findy-tools.io/products/bigquery/49 ▼Findy Too

こんにちは。こんばんは。 開発生産性の可視化・分析をサポートする Findy Team+ 開発のフロントエンド リードをしている @shoota です。 先日、END が 【フルスタックエンジニアへの道！】React と TypeScript の修行をした話 というタイトルで、フルスタックエンジニアを目指すためのフロントエンドの修行の記事を投稿いたしました。 こちらの記事では React / TypeScript において個人学習程度のレベルにあった END が、機能開発を自走可能になるまでの内容が書かれています。 そこで本記事では、END の成長と挑戦をサポートし、実際に指導にあたった私がメンター視点での話をいたします。 育成のはじまり 下準備 ゴール設定 助走をしてもらう 実践 育成の方針と実践 トレードオフ 3 ヶ月の成果と分析 プルリクエストの可視化 メンティーの分析 メンターの分

ツール導入前の課題GitHub Actionsを用いた運用を開始するまで、テックブログを公開するにあたり以下の手順を実施していました。 Notion上で執筆を行う CTO, 上長がNotion上でレビューをおこなう Mediumのアクセス権をもらい、入稿を行う テックブログ運営チームがFigmaでOGP画像を作成する 公開 この運用では3つほど課題がありました。 指摘したレビューがどのように修正されたかがわかりにくい てにをはの指摘など毎回同じようなレビューが発生し、レビュワーの負担が大きい OGPの作成をFigmaの編集権限があるひとに毎回依頼する必要がある どのような状態を目指していたか公開前の定型的な作業や公開作業の自動化、記事作成からレビュー・公開までのプロセスを整備し仕組みに落とし込むことで、運営メンバーなしでも執筆・公開ができる状態を目指しました。 GitHub Actions

こんにちは。 Findy で Tech Lead をやらせてもらってる戸田です。 既に皆さんも御存知かと思いますが、弊社では開発生産性の向上に対して非常に力を入れています。 以前公開した↓の記事で、弊社の高い開発生産性を支えている取り組み、技術についてお話させていただきました。 tech.findy.co.jp ありがたいことに、この記事を多くの方に読んでいただき反響をいただいております。 そこで今回は、↑の記事でも紹介されている「Pull requestの粒度」について更に深堀りしてお話しようと思います。 Pull requestの粒度は、弊社にJOINしたら最初に必ず覚えてもらう最重要テクニックの1つです。 それでは見ていきましょう！ 大きなPull request 適切な粒度とは 適切な粒度を維持するために タスク分解 迷ったら小さく レビューを最優先にする CI高速化 featur

ファインディ株式会社が主催するアーキテクチャConference 2024の特設サイト。アーキテクチャに対する考え方を学び直し、発想を広げられる場を提供します。

ファインディ株式会社 / yuta-hayashi メンバー / フルスタックエンジニア / 従業員規模: 101名〜300名 / エンジニア組織: 11名〜50名

プロダクトのセキュリティ強化に向けて、どこから手を付けるべきか、またツール選定や活用方法について悩んでいる企業は少なくありません。本イベントでは、セキュリティ監視（セキュリティオブザーバビリティ）の重要性に焦点を当て、効果的な取り組み方を明らかにします。 セキュリティ監視の基本から、SaaSプロダクトを利用した場合のメリット・デメリット、そして自前で運用する際の工数や効果について、具体的な事例を通じて深く掘り下げます。実際に各社がどのような工夫をしているのかを知り、プロダクトセキュリティをさらに強化するための実践的な知識が得られるイベントです。

「働くならどっちの条件？」──エンジニア向けの転職サービス「Findy」を運営するファインディ（東京都品川区）は9月8日、そんなテーマの調査結果を発表した。働くならば「フル出社で年収2000万円」か「フルリモートで年収800万円」のどちらがいいか、ITエンジニア向けに投票を募ったところ、小差で「フル出社」派が多数となった。

公開日 2024/09/12更新日 2024/09/13データアーキテクチャ特集　データ利活用を推進する8社の技術選定 毎回ご好評頂いているアーキテクチャ特集の今回のテーマは、データ分析基盤です。 データ活用に特に力を入れている日本のIT企業8社にご協力頂き、それぞれの技術選定の裏側と今後の展望についてご寄稿頂きました。 ※ご紹介は企業名のアルファベット順となっております 株式会社朝日新聞社 アーキテクチャ選択の背景や意図 これまでは、朝日新聞デジタル（朝デジ）のサービス開発・運用において、データを収集する基盤が存在せず業務ごとに Adobe Analytics や AWS QuickSight、 内製のツールなど様々なBIツールが乱立している状態でした。そこで、複数のシステムのデータソースを統合的に可視化・分析を可能にするために、分析基盤の構築に着手しました。 まず、データを集積・加工す

はじめに 皆様、はじめまして。Findyでプロダクト開発部/SREとしてジョインしました安達（@adachin0817）と申します。今年の6月に入社し、ちょうど3ヶ月が経ちました。本日は、SREチームの立ち上げに関する0から1のプロセスと、今期の取り組みについてご紹介させていただきたいと思います。 SREチーム発足 2023年までは、バックエンドチームがインフラを担当していました。しかし、サービスの拡大に伴い、バックエンドチームのリソースが不足し、SRE的な改善が十分に行えない状況が続いていました。そこで、昨年からSREの大矢とチームリーダーの下司（@gessy0129）がジョインし、現在は3名体制で活動しております。 SREチームの位置づけとミッション SREチームは横断的なSRE活動をしており、これを「横断SRE」と指しています。一方で、各プロダクトにおいてSRE的な役割を担っていたメ

お知らせ 2024年9月1日より、connpassではスクレイピングを禁止し、利用規約に明記しました。以降の情報取得にはconnpass APIをご利用ください。APIご利用についてはヘルプページをご確認ください。 新機能 「QRコード読み取りによる出席機能」をリリースしました。事前に入場受付が必要な場合や、受付時に参加枠などによって個別の誘導が必要な場合にご利用ください。詳しくは こちら をご覧ください。 新機能 connpass APIに新しく、ユーザーのプロフィールを取得できるユーザーAPIを追加しました。APIリファレンスは こちら を、またAPI利用希望の方は こちら をご覧ください。

これまで、Findy Toolsのアーキテクチャ特集記事では、テーマや分野ごとに複数の企業からアーキテクチャや技術選定の背景を伺い、まとめた記事をお届けしてきました。今回から始まる新シリーズでは、1社の技術選定についてさらに深く掘り下げ、個々の選択がどのように全体の成功に寄与しているのかをより詳細に探っていきたいと思います。初回の本記事では、まず私たち自身であるFindy Toolsが、2ヶ月という短期間でリリースに至った技術選定の裏側をご紹介します。 Findy Toolsについて Findy Toolsは開発ツールに特化したレビューサイトです。 ツールのレビューや他社のアーキテクチャを見て技術選定の参考にすることが出来ます。2024年1月にベータ版としてサービスをリリースしました。 ベータ版までは ほとんど1人で開発され、現在は3名で開発を行っています。 立ち上げのスピードを重視して、

デジタル時代の企業にとって、システムの安定稼働と迅速な問題解決は、競争力を維持するための重要な要素です。21社にご寄稿頂いた「Amazon CloudWatch」「Datadog」「Grafana」「New Relic」「Prometheus」「Sentry」「Splunk」の各ツールレビュー記事を参照・抜粋し、それぞれの企業がどのようにシステムの健全性を確保し、未来の課題に備えているのかをアーキテクチャを通してご紹介します。 ※ツール名・ご寄稿企業名共にアルファベット順で掲載しております Amazon CloudWatchAWS CloudWatchは、AWSのクラウドリソースとアプリケーションの監視と管理を行うためのサービスです。メトリックス、ログ、イベントなどを収集、追跡し、可視化することで、システム全体の状態を把握し、問題の早期発見と解決をサポートします。 ▼Amazon Clou

公開日 2024/08/14更新日 2024/08/09メンテナンスコスト削減を実現したOpenTelemetryへの挑戦 ～NTTデータに学ぶ、オブザーバビリティの取り組み～ オブザーバビリティの重要性が高まっている現在、その実現に向けたオープンソースプロジェクトであるOpenTelemetryが注目を集めています。一方、OpenTelemetryの具体的な導入事例やOpenTelemetryを用いたオブザーバビリティの取り組みについては、発信されている情報はまだ多くありません。 そんななか、Findy Toolsでは株式会社NTTデータの取り組みに注目。NTTデータでは、クラウドネイティブ環境やマイクロサービスアーキテクチャの採用増加に伴い、システムが複雑に。この課題に対応するため、OpenTelemetry を軸としたオブザーバビリティの実現に積極的に取り組んでいるといいます。 今回

アーキテクチャの意図・工夫以下の YAML ファイルは Rust で実装した Web アプリケーションを BitBucket Pipelines でテストするための設定ファイルです。 cargo run ではアプリケーションを実行中のままとなりコマンドが完了しないため、sleep 60 で次のコマンドに強制的に移るようにしています。 （なかなか強引な方法と思われるため、改善したいポイントです...） 参考：bitbucket-pipelines.yml pipelines: custom: integration-test: - step: caches: - cargo-home - cargo-target script: - rustup component add rustfmt - cargo install sqlx-cli - cp .env.pipeline .env -

公開日 2024/07/30更新日 2024/07/31機械学習基盤のアーキテクチャ特集　〜8社の設計意図と今後の展望〜 毎回ご好評頂いているアーキテクチャ特集の今回のテーマは、機械学習です。 機械学習に特に力を入れている日本のIT企業8社にご協力頂き、それぞれの技術的な挑戦と今後の展望についてご寄稿頂きました。各社のアプローチと最新の技術動向を通じて、次世代のイノベーションを紐解いていきましょう。 ※ご紹介は企業名のアルファベット順となっております 株式会社ABEJA ABEJA Insight for Retailについて ABEJA Insight for Retailは、お客様の店舗訪問から購入までの行動をデータから分析する、ABEJAが提供するDXツールです。店舗にIoTデバイス（カメラや来客カウンター等）を設置し、取得データを顧客企業に提供することで小売店舗の運営を支援していま