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こんにちは、KINTO テクノロジーズ (以下 KTC) DBRE のあわっち(@_awache) です。 今回は AWS の提供するシークレットローテーションの機能を利用して、主に Aurora MySQL に登録されている データベースユーザーのパスワードを安全にローテーションする仕組みを導入したのでその導入方法やつまずいた点、さらに周辺で開発したものを全てまとめて紹介させていただきます。 かなり長いブログなので先に簡単に要約を記載させていただきます。 全体まとめ 背景 KTC ではデータベースユーザーのパスワードを一定期間でローテーションすることが義務付けられることとなった ソリューション 検討 MySQL Dual Password:MySQL 8.0.14以降で利用可能なDual Password機能を使い、プライマリとセカンダリのパスワードを設定 AWS Secrets Man
こんにちは。 DBRE チーム所属の @hoshino です DBRE(Database Reliability Engineering)チームでは、横断組織としてデータベースに関する課題解決や、組織のアジリティとガバナンスのバランスを取るためのプラットフォーム開発などを行なっております。DBRE は比較的新しい概念で、DBRE という組織がある会社も少なく、あったとしても取り組んでいる内容や考え方が異なるような、発展途上の非常に面白い領域です。 弊社における DBRE チーム発足の背景やチームの役割については「KTC における DBRE の必要性」というテックブログをご覧ください。 この記事では、DBREチームが運用しているリポジトリに PR-Agent を導入した際に、どのような改善が見られたかについてご紹介します。また、プロンプトを調整することで、コード以外のドキュメント(テックブロ
こんにちは。 DBRE チーム所属の @p2sk です。 DBRE(Database Reliability Engineering)チームでは、横断組織としてデータベースに関する課題解決や、組織のアジリティとガバナンスのバランスを取るためのプラットフォーム開発などを行なっております。DBRE は比較的新しい概念で、DBRE という組織がある会社も少なく、あったとしても取り組んでいる内容や考え方が異なるような、発展途上の非常に面白い領域です。 弊社における DBRE チーム発足の背景やチームの役割については「KTC における DBRE の必要性」というテックブログをご覧ください。 本記事では、Aurora MySQL でロック競合(ブロッキング)起因のタイムアウトエラーが発生した際に根本原因を特定することができなかったので、原因を後追いするために必要な情報を定期的に収集する仕組みを構築した
はじめに こんにちは。プラットフォームGのOperationToolManagerチームでPlatformEngineeringとかツール周りの開発・運用の役割の島村です。 同じくプラットフォームGのOperationToolManagerチームで内製ツールの開発を行っている山田です。 KINTOテクノロジーズではAmazon ECS+Fargateをアプリケーション実行基盤として使用しています。また、CICDについてはGitHubActionsを使用しています。 AWSのECSにおけるBlueGreenDeploymentの仕組みは、DeploymentControllerとして「CODE_DEPLOY」が主として使用されており、「EXTERNAL(サードパーティーでの制御)」を使用している実例は少ないと思います。 CI/CD Conference 2023 by CloudNative
ChatGPT(GPT-4)のAdvanced Data Analysis(旧Code Interpreter)、日本語フォントでグラフや画像、PDFファイルを出力する方法とTwitterの分析 はじめに 先週末にOpenAIの発表があり、ChatGPT(GPT-4)のCode Interpreterという機能が公開されました。内部でPythonが動いており日本語や英語で指示するだけでノーコードでデータの分析などを行うことができる便利なサービスです。 そのままではグラフ描画などで日本語の表示ができないのですが、「日本語フォント表示する方法を見つけ出した」のでこちらの記事でご紹介します。 ※8月29日にCode InterpreterからAdvanced Data Analysisに名称が変更になりましたが記事中ではCode Interpreterのまま記載しております この記事で学べること
こんにちは。 KINTO テクノロジーズの DBRE チーム所属のp2skです。 DBRE(Database Reliability Engineering)チームでは、横断組織としてデータベースに関する課題解決や、組織のアジリティとガバナンスのバランスを取るためのプラットフォーム開発などを行なっております。DBRE は比較的新しい概念で、DBRE という組織がある会社も少なく、あったとしても取り組んでいる内容や考え方が異なるような、発展途上の非常に面白い領域です。 弊社における DBRE の取り組み例としては、あわっち(@_awache)による DBRE ガードレール構想の実現に向けた取り組みについてというテックブログや、今年の AWS Summit の登壇内容を是非ご覧ください。 今回の記事は、データベースに関する課題解決の事例として「Aurora MySQL でレコードが存在するのに
はじめに 愛車をリフォーム・アップグレードできるサービスKINTO FACTORYプロジェクトに参画している金谷です。今回は、JIRAとGitHub Actionsを活用し、複数環境へのデプロイのトレーサビリティを向上した取り組みを紹介します。 なお前回は、決済チームでリモートモブプログラミングに関する記事を書きました。 背景と課題 私はKINTO FACTORYプロジェクトの開発工程の後半から参画しました。プロジェクトのうちECサイトのフロントエンドチームリーダーを担当することになりましたが、担当する中で以下の課題があると考えました。 GitHub issues, JIRA, Excelがタスク管理に使われており進捗が管理しにくい どのタスクがどの環境にデプロイされているか分かりにくい テスト環境へのデプロイ時のリリースノート作成が面倒 ![ExcelのWBS+ガントチャートの例](/a
前置きと自己紹介 今回はKINTOテクノロジーズでフロントエンドを担当しているイケダがお送り致します。最近はKINTO ONEの開発運用や新規サービス・プロジェクトの立ち上げなどをしています。 自己紹介もそこそこに前置きへ。 前置き 昨今、React / Vue.js / AngularJS / Preact / Ember など様々なJSフレームワークが台頭しています。ここ最近ですとSvelteとSolidの勢いがありますね。(個人的にMithril.jsにもっと伸びてほしい)もっと知りたい方はこちらへ https://mithril.js.org/ その中でも今回はKINTOのコーポレートサイト、KINTOテクノロジーズのコーポレートサイト、そして現在進行しているプロダクトでも採用しているSvelteを使用してみての所感、そして簡単なSGまでのコードを紹介したいと思います。 本記事で紹
続編記事を投稿しました 🥳🎉 (2023/06/08) CodeSpaces の紹介の他に実際の開発で活用している Dev Container 設定のサンプルも紹介します。 Dev Container で MySQL や LocalStack などのサービスを起動する方法や、ローカル環境と Dev Container 環境での開発の共存方法など実際の開発で活用しているものから抜粋したものを紹介しています。 [続!Dev Container] GitHub Codespaces でクラウド開発環境を構築 はじめに こんにちは。共通サービス開発グループで複数のサービスが利用する決済プラットフォームの開発チーム[^1][^2]に所属している鳥居です。 この記事をご覧の皆さんは、ローカル開発環境の構築時にこんな経験ありませんか?IDE の設定を環境構築手順書に従って構築したが動かなかったり、プ
こんにちは、KINTO テクノロジーズ (以下 KTC) で DBRE をやっていますあわっち(@_awache) です。 今回は僕が KTC で実現したい Database のガードレール構想についてお話ししたいと思います。 ガードレールとは ガードレールとは Cloud Center of Excellence (CCoE) の活動の中でよく表現される言葉です。 一言でガードレールを表現すると「可能な限り利用者の自由を確保しつつ、望ましくない領域のみ制限、または発見するためのソリューション」です。 ガバナンスを重視することを求められる Database 領域を取り扱うという役割の特性上、DB エンジニアは時に「ゲートキーパー」として作用してしまい、企業活動のアジリティを損なってしまうこともあります。 そこで DBRE の活動にこの「ガードレール」の考え方を取り入れてアジリティとガバナン
こんにちは。分析グループ(分析G)でMLOps/データエンジニアしてます伊ヶ崎(@_ikki02)です。 こちらは「KINTOテクノロジーズ株式会社にてどのようにMLOpsを適用していくのか」というテーマでの連載2本目です。1本目の記事「KINTOテクノロジーズのMLOpsを定義してみた」はリンクよりご確認ください。後続の記事では、SageMaker Experimentsを用いた実験管理、そして、他部署も巻き込んで開催した勉強会のお話などをしていければと考えています。 背景(Situation) 2本目のこの記事では、SageMaker Pipelinesを用いたバッチパターンの学習および推論の実装に焦点を当てていきたいと思います。バッチパターンとは、メルカリ社が公開しているml-system-design-patternにて「Batch training pattern」および「Bat
Protocol Buffers, GraphQL Schema, Swagger Specで始めるスキーマファースト開発入門 はじめに KINTOテクノロジーズでKINTO FACTORYのリードエンジニアをしている中西 葵です。現在KINTO FACTORYプロジェクトでは今後の対応車種や商品の拡充、全国展開を見据えてシステムの見直しを行っており、システム開発もモダンな技術や開発フローを取り入れている先進的なプロジェクトです。 本記事ではKINTO FACTORYで取り組んでいるスキーマファースト開発について解説します。 スキーマファースト開発とは? スキーマファイルを定義しコードジェネレーターを使用してコードを生成しAPIを開発する手法で以下のような課題を解決します。 結合してみたら型が違って動かない ドキュメントが古くてコードが正しい クライアントの実装が言語毎に重複 1. 結合し
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