Cloud FirestoreからPostgreSQLへ移行したお話 - ZOZO TECH BLOG
はじめに こんにちは。ブランドソリューション開発本部FAANSバックエンドブロックの田村です。普段はサーバサイドエンジニアとしてFAANSのバックエンドシステムの開発をしています。 FAANSとは、弊社が2022年8月に正式ローンチした、アパレル店舗のショップスタッフの販売サポートツールです。FAANSでは、データベースとしてGCPのサーバレスでドキュメント指向のNoSQLデータベースであるCloud Firestoreを当初採用していました。Cloud Firestoreはサーバレスなので運用負荷が掛からず、また安価でスケーラビリティにも優れたハイパフォーマンスなデータベースです。 しかし、Cloud Firestoreを使用して開発・運用していく中で直面した様々な課題からGCPのフルマネージドのリレーショナルデータベースであるCloud SQLのPostgreSQLにデータベースのリプ
BigQueryでの集計結果をノーコードでSlackに定期投稿してみた - ZOZO TECH BLOG
こんにちは、DATA-SREチームの塩崎です。最近気になるニュースは「ネコがマタタビを好む理由が蚊を避けるためだった1」です。 さて、皆さんはデータ基盤で集計した結果をどのようにして確認していますか。LookerやPower BIなどのBIツールを使って綺麗なダッシュボードを作成している方も多いかと思います。しかし、全員が毎日確認すべき数値はSlackなどの全員が日常的に目にする場所へ掲げたいです。本記事ではBigQueryとSlackを連携させる機能をノーコードで作成する方法を紹介します。 従来手法 BigQueryで集計した結果をSlackに通知するためにはGoogle Apps Script（以下、GAS）を用いるやり方が現在では主流です。GASの文法はJavaScriptとほぼ同じであり、普段分析をメインで担当している人たちには馴染みの薄い言語です。また、Cloud Functio
社内PCでホスティングされていたRedashをFargateに移行してみた - ZOZO Technologies TECH BLOG
こんにちは、最近気になっている哺乳類はオリンギートな、開発部の塩崎です。 私の所属しているMarketingAutomationチームではRealtimeMarketingシステムの開発運用を行っております。 このシステムはZOZOTOWNのユーザーに対してメールやLINEなどのコミュニケーションチャンネルを使い情報の配信を行うものです。 メルマガの配信数や開封数などの数値は自動的に集計され、BIツールであるRedashによってモニタリングされています。 このRedashは社内PCによってホスティングされていましたが、運用面で辛い部分が多々あったためパブリッククラウドに移行しました。 移行先のクラウドはawsを選択し、RedashをホスティングするためのサービスはECS/Fargateを選択しました。 この記事ではawsに構築した環境や、移行作業などを紹介します。 移行前のRedash 移
Fargate x Railsで考慮したassets配信・ログ・秘匿情報管理・モニタリングについて - ZOZO TECH BLOG
こんにちは。WEARリプレイスチームの id:takanamito です。 先日、社内で初めてAWS Fargate上でRailsを動かす環境をつくったので、その事例報告をしようと思います。 Fargate導入のきっかけ コンテナ環境で動かすにあたって考慮したこと assets配信 ログ出力 秘匿情報の注入 リソース監視 苦労した点 まとめ Fargate導入のきっかけ WEARでは先日RubyKaigi 2019のスポンサーセッションでお話したように、Ruby on Railsへのシステムリプレイス作業を進めています。 そんな中、手作業で行っている運用を管理画面上でツール化したいという要望が上がってきました。リプレイス作業中であるため、できれば新機能はRailsで実装をしたいところです。しかし管理画面に相当するアプリケーションをデプロイするインフラはまだありませんでした。 WEARリプレ
クローラー運用を楽にするためのクラウドサービス比較 - ZOZO TECH BLOG
こんにちは！最近気になるニュースはスピノサウルスの尻尾の化石が発見されたこと1な、SRE部エンジニアの塩崎です。ZOZOテクノロジーズの前身となった会社の1つであるVASILYでは数多くのクローラーの開発・運用の担当をしてきました。 今回はその知見を生かして、クローラーを楽に運用するためのクラウドサービスを紹介します。 概要 データ解析を円滑に進めるためには、CSVやWeb APIなどの構造化されたデータが必要です。しかし全てのWebサイトにあるデータが構造化データを提供しているとは限りません。むしろ提供していないケースの方がはるかに多いです。そのため、Webクローラーを作成して構造化されていないWebページを解析し、構造化データを生成する必要があります。 しかし、Webクローラーの運用には数多くの「つらみ」があります。特に大量のWebページを1日1回などの頻度で定期的にクロールする際には
Ruby on Lambdaを使ってRubyKaigi用のデモアプリを作った話 - ZOZO TECH BLOG
こんにちは、開発部の塩崎です。 最近はCloudFormation・Embulk・Digdagを使った仕事をすることが多く、一番使う言語がYAMLになりました。 今年福岡で開催されたRubyKaigi 2019ではZOZOテクノロジーズはRubyスポンサーとして協賛させていただきました。 カンファレンス中のスポンサーブースの出し物として、DroidKaigi 2019と同様にファッションチェックアプリの展示を行いました。 DroidKaigiの展示と全く同じでは芸がないと考え、今回のRubyKaigiのためにRuby on Lambdaでランキング機能を作成しました。 本記事では、そのランキング機能の説明をしたいと思います。 ファッションチェックアプリのランキング機能とは まず、ファッションチェックアプリの説明をします。 このアプリはDroidKaigi 2019のために作成されたデモアプ
コーディネートの自動生成 - Start Today Technologies TECH BLOG
この服装に合う靴を選んでコーディネートを完成させたいと思います。皆さんはどの靴を選びますか？ データサイエンティストの中村です。今回、このようなタスクを解くためのシステムを開発しました。本記事ではシステムと裏側の要素技術について紹介したいと思います。 概要 ファッションにおいて、コーディネートは何より大事な要素です。安物の服でもコーディネートが整っていればおしゃれに着ることができますし、逆にハイブランドで固めたとしてもダサく見えてしまうことは充分に考えられます。 コーディネートはアイテムの組み合わせであり、コーディネートをよく見せるには一定の規則1に基づく組み合わせの選択が重要です。ところが、この規則は複雑で敷居が高いので、組み合わせに関する表現を直接データから獲得してしまおうというのが今回のトライの内容です。 本記事で紹介するシステムは、コーディネートを学習することで以下のようなタスクを
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
