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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

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

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

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

ツール導入前の課題 インフラ監視(Mackerel)とAPM(New Relic)が分散しており、運用に手間がかかっていました。 New Relicの料金プラン改定により、月額数万円単位でコストが増加する見込みでした。 どのような状態を目指していたか 監視サービスの統一によるオペレーションの効率化 ツール運用にかかるコストの削減

ツール導入前の課題 [データ利活用までの速度毀損] これまで利用していたBIツールはエンジニア以外にとって使いづらく、データ活用がなかなか進まなかった。結果アナリティクスエンジニアの工数がボトルネックになることが多かった [データ利活用までの信頼性・生産性毀損] 同じような指標でもダッシュボードによって数値が揃わないことによる信頼性毀損が起こることで、データ利活用の生産性に課題があった [データガバナンスの適正化が煩雑] ユビーでは事業上センシティブなデータを扱うことが多いため、個人情報や各種ガイドラインに準拠したデータプライバシーやそれを会社として適正化していくためのデータガバナンスが求められる。一方、それを実現するために、これまで利用していたBIツールではエンジニアリングによる効率化や徹底化が困難だった どのような状態を目指していたか 非エンジニアを含むデータ利用者がSQLを書かずデー

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。

公開日 2024/09/17更新日 2024/09/17IoTサービスのアーキテクチャ特集　技術選定のポイントと今後の展望 今回のアーキテクチャ特集のテーマは、IoTサービスのインフラアーキテクチャです。IoT分野で革新的な取り組みを続ける日本のIT企業5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。 ※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 株式会社ビットキー アーキテクチャ選択の背景や意図ビットキーの各種プロダクトはトビラを制御しています。 普段の我々の生活において、トビラが開いたり閉まったりするのはごく当たり前のことであり、サービス障害など何らかの理由によって、その当たり前が妨げられることがあってはなりません。 その特性上、高い可用性を求めたアーキテクチャを検討する必要がありました。 全体を通して高い可用性を発揮するためにマルチリー

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

公開日 2024/09/11更新日 2024/09/10KINTOテクノロジーズ・イオンネクストの事例から学ぶ、Outcomeを意識した経営と開発組織の関係性【イベントレポート】 2024年7月25日、ファインディ株式会社の本社オフィスにて「KINTOテクノロジーズ・イオンネクストの事例から学ぶOutcomeを意識した経営層と開発組織の関係」と題した特別招待制のイベントが開催されました。 Findy Toolsは技術選定を支援するための開発ツールのレビューサイトとして、技術選定者や開発組織の課題解決につながるイベントを開催しています。今回は世界で最も採用されている高速でスケーラブルなマルチクラウド対応APIマネジメントプラットフォーム「Kong」社よりスポンサーをいただきました。 イベント開催にご興味ある開発ツール担当者の方はこちらよりお問い合わせください。 本記事では、KINTOテクノロ

株式会社グロービス / Jutaro Numata チームリーダー / SRE / 従業員規模: 501名〜1,000名 / エンジニア組織: 101名〜300名

公開日 2024/09/05更新日 2024/09/06生成AI入門 - AWS社員が解説するAmazon Bedrock詳細ハンズオン はじめにAmazon Bedrockは、業界をリードする種々の基盤モデル（Foundation Model・FM）を提供する、生成AIアプリケーションの構築に必要な幅広い機能を備えたフルマネージドサービスです。 生成AIを業務で導入するには、モデル選びやセキュリティなど、さまざまなことを考える必要があります。 Amazon Bedrockは、APIを通じて生成AIの基盤モデルを利用できるだけでなく、付随するサービスによってお客様が生成AIを簡単に導入できます。 Amazon BedrockはAWSマネジメントコンソール上でモデルを有効化し、API経由で入力を送信するだけで使用できます。コンソールでモデルを試したり、複数モデルを比較したりすることもできます

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

ツール導入前の課題制御を自前のshellスクリプト+αで行っていたため、以下のような課題がありました。 データモデルが追加される度に、制御の仕組みも実装する必要がある。 モデル間の依存関係による実行順序の制御や開発・テスト・本番などの環境差異などの全てを、自前スクリプトで制御していたため、構造が大きくなると制御スクリプトの改修のコストが増大してしまう。 開発・運用ともに属人化が進行しやすく、スケールが難しい要因となる。 どのような状態を目指していたか次世代のデータ分析基盤を立ち上げるにあたって、開発・運用ともに小さく始め、スケールできる仕組みを目指しました。 少リソースで開発を始められ、スケールも見込めること。 少ない労力で運用が可能になること。 データ品質をテストする仕組みがあること。

公開日 2024/08/26更新日 2024/08/26BigQueryの導入理由から新機能Analytics Hubによるコスト削減まで。プレイドのCore Platformチームが活用法を解説する はじめに株式会社プレイドのCore Platformチームに所属しているBrownです。このたびはプレイドでコアに使用しているBigQueryについて、なぜBigQueryをコアのアーキテクチャに置いているのかから、BigQueryの新しい機能であるAnalytics Hubを用いたストレージや管理コストの削減に関して記事を寄稿させていただきます。 本記事では、BigQueryを使う際に、近年よく耳にするようになった「データのサイロ化」をデータ分析の具体例として取り上げ、そのようなデータに対してどうやってBigQueryを活用するのかについて紹介します。 このブログの想定する読者の方 データ

公開日 2024/08/16更新日 2024/08/15今日から始める「システム監視」。大量トラフィックのシステムを安定して運用する知見をアソビューのSREに学ぶ はじめにアソビュー株式会社では、アソビュー！という電子チケットを販売するサイトを運営しています。 システムを安定稼働させるためには、日常的にシステムの状態を監視して、問題があれば調整するというプロセスを繰り返すことが必要不可欠です。本記事では、アソビュー株式会社において、どのような体制でこの安定稼働を実現しているかということを書くことによって、同じようにシステムを安定稼働させたいと日々考えておられる方々を想定読者として、そのノウハウを共有しようと思います。 安定稼働をするために必要な要素 人間の健康管理のために必要なことシステムを安定稼働するために必要なことというのは、人間が健康に生きていくためにやっておいたほうがいいことと共通

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 2024/08/14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

大規模データを扱う現場でどんな変化が？ Snowflake導入5社のデータ基盤アーキテクチャと設計意図

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

公開日 2024/07/29更新日 2024/07/313フェーズに分けて振り返る atama plus データアーキテクチャ変遷 こんにちは、atama plus株式会社でEngineering Managerや、SRE、データ基盤などplatform系チームのオーナーをしております、前田（ @kzk_maeda）と申します。 atama plusでは「教育に、人に、社会に、次の可能性を。」をミッションに、全国の生徒さんに新しい学習体験を届けるため奮闘しています。 その手段として、AIを用いてパーソナライズされた学習体験を提供しております。その実現のためには生徒さんの学習データを如何に活用していくかは非常に重要な要素です。他にも、データに基づいた意思決定、コンテンツ改善のための指標トラッキング、顧客コミュニケーションなど、様々なところでデータを活用する動きがあり、年々その需要と活用幅は広

選定理由 大量データの取り扱いが容易か テラバイト規模のデータも高速で処理できる 並列で処理が可能か 可能 リソースの管理を気にしなくてもいいか フルマネージドなサービスなので任せることができる その他にも下記の点が魅力的でした。 JavaScript　UDFを駆使してSQLだけでは対応が難しい複雑な処理を組み込めること 全社的にGoogle Cloudを利用している、かつBigQueryは他サービスで導入済みであったこと 導入の成果計算基盤をBigQueryに移行した後は想定通り、計算をより高速に、またデータ量が増大しても、性能に大きな劣化がなく安定した状態で実行できるようになりました。 計算時間は移行前と比べて25倍以上の高速化に成功しています。 フルマネージドなので、リソースの心配もほぼなくなり、同時に複数個の計算を走らせても問題なく実行できる環境になりました。 計算の途中結果を残し

比較した軸*Sentry を導入したのは 2019 年でサービス毎の比較は古い情報になるため詳細は記載しません。 以下のような軸で比較を行いました コスト(サービス利用料・導入・運用に掛かるコスト) Microsoft Teams との連携（食べログでは Microsoft Teams を使用している） 対応の必要がないエラーを課金対象外にする機能 管理画面の使いやすさ ドキュメントの情報量と読みやすさ 運用環境 ログの保存期間 選定理由多くのエラートラッキングツールには、1ヶ月に受け取れるエラーの数にプランごとの上限があります。食べログでは日々大量のブラウザエラーが発生しているため、全てのエラーをキャッチしてしまうとすぐ追加料金が発生してしまいます。 そのため、スクレイピングやユーザーの環境依存など、対応の必要がないエラーを課金対象外にする機能を重要視していました。 Sentry ではス

アーキテクチャの意図・工夫Cloudflareの導入前、ユーザ単位で任意のドメイン・ディレクトリごとにパスワードを設定できる機能がありました。この機能は15年以上前から存在していましたが、実際の利用率を調査したところ、アクティブに利用しているユーザは非常に少ないことが判明しました。また、このパスワード認証基盤を維持するためのコストも相応にかかっていました。 導入前のAWS環境時代のアーキテクチャは以下の図の通りです。 Workersであれば任意のロジックを実装可能ですが、ほとんど使われていない機能を再現するために複雑な実装とコストをかけるより、このCloudflare導入のタイミングで仕様を変更し、シンプルな構成にすることを決断しました。 ユーザへの仕様変更の告知と代替案の調整は多少困難でしたが、この仕様変更の決断により、最終的に非常にシンプルな構成に変えることができました。

公開日 2024/06/26更新日 2024/07/25モダンな開発環境のBtoB SaaSアーキテクチャ特集 技術選定のポイントと今後の展望 ご好評頂いているアーキテクチャ特集の第三弾となる今回は、BtoB SaaSを提供する企業10社にご協力頂き、技術選定のこだわりや今後の展望をご寄稿いただきました。アーキテクチャを通して、各社の事業特性や設計思想にも触れられる内容となっております。※ご紹介は企業名のアルファベット順となっております 株式会社あしたのチーム あしたのチームは「誰もが "ワクワク" 働ける世界を創る」をビジョンに掲げ、人事評価制度の構築・運用・クラウド化で "人と組織の成長" を支援しています。今回は、2024年4月にリリースされた同社の新サービス：パフォーマンスマネジメントプラットフォーム『Cateras™』のアーキテクチャについてご説明します。 アーキテクチャ選択の背

公開日 2024/06/19更新日 2024/07/25身近なBtoCサービスを支えるアーキテクチャ大解剖　技術選定のポイントと今後の展望 多くのIT企業では、ユーザーに対してより高品質で安定した体験を提供するために、システムアーキテクチャを進化させ続けています。 本特集では、日常生活の中で多くのユーザーに利用されているサービスのアーキテクチャ設計に携わるエンジニアの方々から、技術選定の背景や意図、そして現在のアーキテクチャの課題から未来への展望まで、詳しく伺いました。この記事を通じて、各企業のエンジニアたちがどのように技術的な課題を克服し、システムの柔軟性と効率を高めているのか、知見を得ていただければ幸いです。 ※ご紹介は企業名のアルファベット順となっております アソビュー株式会社 アソビュー株式会社では「遊び」という領域に対し、マーケットプレイス型EC「アソビュー！」やD2C型SaaS