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
BigQueryで時を遡って過去のテーブルを再構成する - ZOZO TECH BLOG
はじめに こんにちは、データシステム部データ基盤ブロックSREの纐纈です。 本記事では、過去に遡ってBigQueryのデータを参照する方法（以下、タイムトラベルと呼びます）をご紹介します。また、この機能はBigQueryが提供している、変更または削除されたデータにアクセスするタイムトラベルとは異なることをご了承ください。 開発背景 この機能は過去データを日次スナップショットより細かい粒度で見たい、また障害対応時に障害発生前などピンポイントで時間指定して参照したいという要望を受け、開発することになりました。 さらに、BigQueryからこの機能を作るのに役立ちそうなテーブル関数という機能がリリースされたのもきっかけとなりました。 cloud.google.com テーブル関数とは、事前にパラメータを使って定義したクエリをエイリアスのようにテーブルとして保存して、そのテーブルに対して関数を実行
これからのZOZOを支える ログ収集基盤を設計した話 / Log collection infrastructure to support ZOZO in the future
これからのZOZOを支える ログ収集基盤を設計した話 / Log collection infrastructure to support ZOZO in the future
INFORMATION_SCHEMAを用いたBigQueryのストレージ無駄遣い調査 - ZOZO TECH BLOG
こんにちは、『地球の歩き方ムー』創刊のニュースに心を踊らせている、データ基盤ブロックの塩崎です。 本記事では、データ基盤の管理者としてBigQueryのストレージコストの削減に取り組んだ事例を紹介します。 BigQuery費用はクエリ費用だけではない ZOZOのデータ基盤として利用されているBigQueryは、非常にパワフルなDWH（Data WareHouse）です。しかし、それ故に利用者の意図しないところで費用が高騰することもしばしば発生します。よく問題になるのはクエリ費用の高騰であり、以下のQiita記事はBigQuery利用者の中でも有名です。 qiita.com このクエリ費用の高騰に対し、我々データ基盤ブロックはこれまでに、いくつもの方法で対処してきました。具体的な取り組みの一部は以下の記事で紹介しているので、併せてご覧ください。 techblog.zozo.com techb
OSSにコントリビュートしてログ収集基盤におけるCloud Pub/Subのリージョン間通信費用を削減した話 - ZOZO TECH BLOG
こんにちはSRE部の川津です。ZOZOTOWNにおけるログ収集基盤の開発を進めています。開発を進めていく中でCloud Pub/Subのリージョン間費用を削減できる部分が見つかりました。 今回、OSSであるfluent-plugin-gcloud-pubsub-customにコントリビュートした結果、Cloud Pub/Subのリージョン間費用を削減できました。その事例を、ログ収集基盤開発の経緯と実装要件を踏まえて紹介します。 目次 目次 ログ収集基盤の紹介 開発経緯 フロントエンドのログしか取得できない BigQuery ExportはSLAを担保されていない リアルタイムにログを保存できない 実装要件 ログ送信側の環境に依存しない共通の仕組みで実装する 転送されるログの量に応じてオートスケールする構成にする 送られてくるログをロストしない リアルタイムにログが保存される インフラ構成
10TB超えのBigQuery巨大データを高速にS3に同期する - ZOZO TECH BLOG
こんにちは。SRE部MA基盤チームの川津です。 私たちのチームでは今年サービスを終了した「IQON」の10TBを超える大規模データをBigQueryからS3へ移行しました。本記事ではデータ移行を行った際に検討したこと、実際にどのようにデータ移行を行ったかを紹介します。 データ移行の経緯 IQONは2020年4月6日をもってサービスを終了しました。そのIQONではデータ分析にBigQueryを利用していましたが、Amazon Web Services(AWS)上にもIQONに関するリソースが存在します。そのため、IQONはGCPとAWSの2つのクラウドで運用していました。 しかし、サービス終了に伴いGCP・AWSどちらかにリソースを統一する必要が出てきました。統一する意図としては、終了したサービスが利用する取引先を減らし、請求対応などの事務的なコストを減らしたい意図がありました。そのためGC
ZOZOTOWNを支えるリアルタイムデータ連携基盤 - ZOZO TECH BLOG
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
ZOZOTOWNの事業を支えるBigQueryの話 / BigQuery behind ZOZOTOWN
タイムトラベルはじめました 〜時をかけるBigQuery〜 / Now serving Time Machine 〜BigQuery Which Leapt Through Time〜
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