こんにちは。メルカリのQAエンジニアリングマネージャーの@____rina____ です。今回は、連載『Mercari Hallo, World! -メルカリ ハロ 開発の裏側-』の第4回を担当します。 本記事では、メルカリ ハロのサービスローンチまでのQAプロセスを通じて、私たちはどのようにして安心・安全なプロダクトを迅速にリリースするための戦略を実行したか、具体的な方法とともに詳述しています。 この記事を通じて、以下の点についての理解を深めていただけることを目指しています： QAの役割とプロジェクト概要 効率的なQAアサイン戦略 成果物の透明性と管理ツールの効果的な活用方法 また、この記事を書くにあたり、私自身が学んだことや得た教訓についても触れています。これらの経験は、今後のプロジェクトにおいて更なる品質向上と効率化を目指す上で非常に貴重なものとなりました。 プロジェクト概要とQAの

こんにちは。メルコインのバックエンドエンジニアのiwataです。 この記事は、Merpay Advent Calendar 2023 の23日目の記事です。 私はいまメルコインのCoreチームに属しています。Coreチームでは主にお客さまからの暗号資産の売買注文を受け付ける部分のマイクロサービスを開発運用しています。 メルコインではCI環境としてGitHub Actions self-hosted runnerを使用しています。またCIだけでなく、さまざまな自動化のためのワークフローの構築もこの環境を用いて実行しています。この記事では私の所属しているCoreチームにおいてGitHub Actions上に構築しているオートメーションについて紹介したいと思います。 PR-Agent PR-AgentはOpenAI APIを使って、PRのコードレビューなどを自動化してくれるActionです。La

はじめに この記事は、Merpay Tech Openness Month 2023 15日目の記事です。 こんにちは。メルペイ加盟店精算チームのバックエンドエンジニア@r_yamaokaです。 今日は現在自分がリードして取り組んでいるテストコードの改善について紹介したいと思います。 抱えている課題 私が所属している加盟店精算チームのマイクロサービスは加盟店さま向けサービスとして欠かせないものであり、メルペイ最初期から存在するサービスです。他のマイクロサービスにあまり無い特徴として多数のバッチ処理を行っている点が挙げられます。 お客さま（メルペイユーザー）がお店で行った決済は、一定の頻度で集計し決済手数料を差し引いた上で加盟店さまの銀行口座へ振り込むことになります。 最終的な振込金額を算出するまでの流れとしては 個々の決済金額のリコンサイル（会計マイクロサービスとの金額照合） 日次集計 締

こんにちは、メルペイ DataPlatformチーム(@rerorero, @darklore, @laughingman7743)です。 この記事は、Merpay Tech Openness Month 2022 の14日目の記事です。 今日はメルペイ DataPlatformで取り組んでいるCDCパイプラインについて紹介します。 CDCパイプラインとは何か CDCとは Change Data Capture の略称で、データベース内のデータの変更（新規作成、削除、変更など）を追跡するシステムです。データソースで発生した変更は、ニアリアルタイムでデータシンクに反映させることができます。 CDCの実現方法にはいくつかあるのですが、メルペイ DataPlatformでは以下の2つの方法を使ったパイプラインを構築しています。 Striim社のブログ がよくまとまっていたので、こちらから引用させ

こんにちは。メルペイでバックエンドソフトウェアエンジニアをしている id:koemu です。 バッチプログラムのお話、今回は運用・監視についてお話したいと思います。当社はすべての業務が24時間行われていますので、システムがオンラインのときに動作するバッチプログラムについてのみ議論します。 過去の記事はこちらにあります。 運用に備えて バッチプログラムの運用について、「プリモーテム」「実行管理」そして「ログ管理」の3点について述べていきます。 プリモーテム ポストモーテムという言葉を聞いたことがある方はいらっしゃるかと思います。ポストモーテムとは、GoogleのSRE本の15章*1によれば、障害などの失敗を振り返り、今後に活かすプロセスの総称と捉えることができます。 さて、プリモーテム(プリモータム)とは何でしょうか。この言葉は、私が最近読んだThe Manager’s Path*2*3で使

エンジニアの成長段階ごとに期待される行動を明文化

ステージ上で講演するスピーカー ＊ English follows Japanese Automation & QA グループ（通称：AQA）でぶりぶり自動化している@gloriaです。最近は、iOSアプリの自動テスト実装などを中心に担当しています。 9月の下旬から10月の頭にかけて、カリフォルニアのアナハイムで開催された「STARWEST Software Testing Conference」に参加しました。STARWESTは、品質保証や自動化に関するトピックが中心のカンファレンスです。 ＊ なお、この記事は、@gloriaの原文（英語）を意訳しております。原文はこの記事の下部にありますのであわせてお楽しみください。 なぜSTARWESTなのか？ STARWESTは6日にわたり、80を超えるチュートリアル、ワークショップ、プレゼンテーションが開催されます。そして、世界中から1000人以

こんにちは、メルペイのバックエンドエンジニアの @kazegusuri です。 2018年10月4日にMTC (Mercari Tech Conf) 2018 が開催されました。ご来場された皆様、楽しんでいただけたでしょうか？ 今回は皆様が最初に目にしたであろうカンファレンスLPの裏側について紹介したいと思います。 実はこのページはGitHub上でPublicなリポジトリとして公開されています。 気づかれた方もいらっしゃるかもしれませんが、これはイベント後に公開したわけではなく、リポジトリ作成時からずっとPublicな状態で開発を続けていました。 チーム構成 MTC2018では最初からWebでの公開だけではなくカンファレンスアプリを作ろうというのを決めていました。 そのため大きく分けてwebチームとappチームに分けて開発をすすめることになりました。 web/appチームはメルカリグループ

メルカリでは出品されている商品の閲覧数を「出品した商品」の一覧や「いいね！した商品」の一覧画面から見ることができます。以下は「いいね！した商品」の一覧画面です。（開発版アプリの画面になります） 赤い枠で囲まれている部分がそれぞれの商品の閲覧数になります。今回紹介する閲覧数のカウントアップのバックエンドはGoで開発されています。 データベース上の商品閲覧数のカウントアップ メルカリでは日々大量のリクエストを処理していますが、そういった中でもデータベースへのアクセスはINSERTやUPDATE等の書き込み処理よりもSELECTによる読み込み処理が圧倒的多数を占めます。（メルカリでは、データベースには主にMySQLを利用していますが、サービスやリージョンによってはGCPが提供しているCloud DatastoreやCloud Spannerを利用している箇所もあります） 商品が閲覧される時に実行

こんにちは、SRE の @masartzです。 今回は最近取り組んだ、メルカリの主要データベースの容量削減のお話をしようと思います。 TL;DR 主要データベースの容量を20%以上削減しました どういう状況だったか？　何をしたか？ メルカリでは2017年11月現在、出品数は1日100万件を超えています。 なので、単純に日々多くのデータが増えていっています。 そのためデータベースのスケーリングは常に検討し、取り組まなければならない課題です。 今回扱ったデータベースはいくつかあるデータベースの中で商品テーブルを持つ、メルカリの主要データベースになります。 増え続けるデータに対応するための、テーブル分割を変則的な形で対応したのでその過程を紹介します。 前提：データベース分割方法 メルカリのデータベースには 会員情報や商品情報など、基本要素となるデータから、通知やお知らせメッセージなど付加的な機能

本日コーポレートサイトでお知らせした通り、Web版のメルカリにおいて一部のお客さまの個人情報が他者から閲覧できる状態になっていたことが判明しました。原因はすでに判明して修正が完了しております。また、個人情報を閲覧された可能性のあるお客さまには、メルカリ事務局より、メルカリ内の個別メッセージにてご連絡させていただきました。 お客さまの大切な個人情報をお預かりしているにも関わらず、このような事態に至り、深くお詫びを申し上げます。 本エントリでは技術的観点から詳細をお伝えさせていただきます。 2017年6月27日　CDNのキャッシュの動作について、CDNプロバイダと仕様について確認し検証を行いました。その結果一部記述に実際と異なる箇所があり、加筆修正いたしました。 概要 メルカリWeb版のコンテンツキャッシュをしているCDNのプロバイダ切り替えを行いました。 その際本来キャッシュされるべきでない

※各プロダクト名の頭の”Google”は省略しています ※もちろん実際にはGoogle社のツール以外にも様々な分析用プロダクトが使われています 各ツールの詳細についてはWeb上の良質な情報がたくさんあるので、説明はそちらに譲るとして、ここではそれぞれの簡単な特徴とメルカリでの活用の仕方について主に述べていきます。 ◆ 1.BigQuery “弊社分析の中核的存在” 利用シーン： データの集計 どんなツールか Google BigQuery SQLの超速いやつ どんな大きなデータでも、複雑なクエリでも、高速で結果を返してくれる頼れるアニキ メルカリの分析での使い方 速いは正義 メルカリは多くのユーザを抱えているため、そのログデータも非常に巨大です。 そのため、通常のSQLでは計算に時間がかかりすぎるということが多々発生します。 BigQueryは とにかく「高速」の一言。なのでトライアンドエ

ソフトウェアエンジニアの @DQNEO です。こんにちは。 Gitの内部構造を深掘りするシリーズ３回目です。 前回までのお話はこちら Gitのつくりかた – Mercari Engineering Blog Gitのコミットハッシュ値は何を元にどうやって生成されているのか – Mercari Engineering Blog 今日はみんなだいすき「ステージング領域」の中身について解説してみます。 ステージング領域とは何か？ 簡単に説明すると「次にコミットしたときにコンテンツとして登録されるもの」リストです。(別名「インデックス」ともいいます。) このリストは、 git addやgit rmしたときに書き換わります。 (古くはcacheと呼ばれていました。内部実装やgit diff --cachedに今もその名残があります。) git addのマニュアルに説明があります。 Git – git

SREチームの @siroken3 です。 以前、メルカリでリリース手段としてChatOpsを採用していることを本ブログで紹介しました。今回は内部で使っている技術の一部を紹介したいと思います。 tech.mercari.com tl;dr メルカリではデプロイにAnsible使ってる 毎日デプロイしつつサーバが増加/入れ替え激しいと心が削れる MackerelのAPIとAnsibleを組み合わせたらハッピーになった Insideデプロイ メルカリではデプロイ用のサーバでSlack Botが働いており、デプロイの事前要件を満たしているか確認した後、大まかには以下の処理を実行しています。 GitHubからデプロイ対象ソースの取得 composer install / gulp などのビルド処理 対象サーバにrsyncでデプロイ これらの処理は構成管理ツールであるAnsibleを使用しています。