こんにちは。計測システム部SREブロックの西郷です。 10月24日から10月28日にかけてKubeCon + CloudNativeCon North America 2022（以下、KubeCon）が行われました。今回弊社からはWEARやZOZOTOWNのマイクロサービス基盤、計測システムに関わるメンバー7名で参加しました。 本記事では現地の様子や弊社エンジニアが気になったセッションについてレポートしていきます。 目次 目次 3年ぶりにアメリカでの現地開催となったKubeCon現況 参加メンバーによるセッション紹介 Istio Today and Tomorrow: Sidecars and Beyond Cloud Governance With Infrastructure As Code (IaC) With Kyverno And Crossplane - Dolis Sharm

こんにちは、WEAR部バックエンドブロックの小山とSREブロックの繁谷です。 WEARでは日々システムの信頼性を向上させるため改善に取り組んでいます。今回はその中でもSLOに基づいた改善について紹介いたします。 WEARリプレイスの歩み WEARでは2019年から本格的にリプレイスを開始しましたが、当初は専属のSREはおらずインフラ構築など緊急度の高いものをバックエンドのエンジニアや、プロダクト横断のSREが担っていました。 WEARのSREとして活動に割ける時間も短かったためSLI(Service Level Indicator)1やSLO(Service Level Objective)2の指標もありませんでした。WEARにおけるリプレイスの変遷についてはこちらのスライドに詳しく載せられているため、ご興味のある方は是非ご覧ください。 WEARの組織における課題 WEARでは2021年4

はじめに こんにちは。ブランドソリューション開発本部　WEAR部　SREの和田（@wadason）です。普段は「ファッションコーディネートアプリ WEAR」のSREとしてクラウドの運用やリプレイスをおこなっています。 WEARはサービス開始から10年が経ち、クラウドやオンプレミスを含む大小様々なシステムが稼働しています。アプリケーションを動かすための基盤にはAmazon ECSのようなコンテナを前提としたものから、オンプレミスのAPIやBatchを動かすIISまで幅広く扱っています。そうした中で、約1年前にSREチームが結成され、技術負債の脱却やクラウドを中心としたインフラの運用を行なってきました。当初取り組んでいた大規模なリプレイス案件も落ち着き、チームメンバーが増えてきたので、現在では分散した技術スタックをKubernetesへ統一するリプレイスプロジェクトを開始しています。 本記事で

こんにちは、WEAR部の繁谷です。SREとしてWEARの運用・保守・開発をしています。 WEARでは、以前の記事で説明した通り、画像配信のリプレイスを行ってきました。本記事ではSRE観点で画像配信のリプレイスやAkamai Image & Video Manager（以下、Image Manager）を利用した画像リサイズの導入の事例を説明します。 techblog.zozo.com WEARにおける画像配信の課題 前述の記事でも紹介している通り、リプレイス前のWEARの画像配信は下図の構成でした。コーディネート投稿時などのタイミングでIISのAPIを叩き、オリジナル画像をS3に保存します。その書き込みをフックとし、オリジナル画像をリサイズするAWS Lambdaが実行され、派生画像を作成します。そして、作成された派生画像をCDNで配信します。 図1 : リプレイス前の構成図 しかし、この

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

はじめに SRE部プラットフォームSREチームの川崎 @yokawasa です。 ZOZOTOWNではモノリシックなアーキテクチャーから、優先度と効果が高い機能から段階的にマイクロサービス化を進めています。本記事では、そのZOZOTOWNの段階的なマイクロサービス移行で実践しているカナリアリリースとサービス間通信の信頼性向上の取り組みについてご紹介します。 なお、ZOZOTOWNのリプレイス戦略ついてはこちらのスライドが参考になります。 speakerdeck.com さて、ZOZOTOWNマイクロサービスプラットフォーム（以下、プラットフォーム）はAWS上に構築しており、コンテナーアプリ基盤にマネージドKubernetesサービスであるEKSを採用しています。また、複数サービスを単一Kubernetesクラスターで稼働させる、いわゆるマルチテナントクラスター方式を採用しています。 下記イ

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、WEAR部の繁谷です。 普段はバックエンドのエンジニアとしてWEARの開発を行っています。 ZOZOテクノロジーズは4月7日に「髪型別コーデ検索」をリリースしました。 プレスリリースは是非こちらを御覧ください。 髪型別コーデ検索のフロントエンドはSPA(Single Page Application)でつくられており、こちらの開発を行った際に意識した設計について紹介します。 はじめに 髪型別コーデ検索は、ZOZO研究所の福岡チームが研究・開発したAIを活用し髪型からコーディネートを検索するAPIを利用して、SPAのWebサービスとして提供しています。 こちらは髪型別コーデ検索のアーキテクチャを簡単に示したものです。 今回私は研究所が提供するAPI以外のエンジニアリングに関する部分である、バックエンドのAPI開発、フロントエンドの開発、それらのインフラ構築を担当しました。 その中

こんにちは。開発部データエンジニアの遠藤です。現在、私はデータ×テクノロジーでZOZOグループのマーケティングを支援するデータチームに所属して、データ処理基盤の運用などに従事しています。 本記事では、Lookerを用いて運用中のデータ集計基盤をきれいなデータをスマートに取り出せる基盤に改良した件について報告します。 データ集計基盤で燻っていた問題 1. クエリ管理の限界 2. 集計定義に対するデータの信憑性が謎 Lookerは何が良い？ ～データガバナンス機能～ LookML データディクショナリ Gitによるバージョン管理 データ集計基盤（改）の設定フロー データ集計基盤（改）でのデータマート更新 まとめ データ集計基盤で燻っていた問題 ZOZOでは、サービスに関するあらゆるデータをBigQueryに集約しています。BigQueryに集約した大量のデータからデータマートとして必要なデータ