数百GBのデータをMySQLからBigQueryへ同期する | メルカリエンジニアリング
SRE所属の @siroken3 です。最近はもっぱらパートナー会社様とのデータ連携環境構築を主に、時々プロダクションのMySQL環境と分析基盤との連携インフラの構築が多いです。 本記事は、メルカリに出品された過去すべての商品をBigQueryへ同期するにあたって取り組んだ時のお話です。 背景 当社では分析目的などでBigQueryを以前から使用しており、プロダクションのMySQLからBigQueryへデータを同期して分析に活用してきました。特に商品を表すテーブルは重要です。 しかし、後述する課題によりBigQueryにアップロードすることができなかったため、分析用のMySQLDBのスレーブとBigQueryを併用せざるを得ませんでした。とはいえ不便なので以前からBigQueryのみで商品テーブルも分析対象としたい要望がありました。 課題 メルカリでは販売済み商品を物理削除していないため、
SpinnakerによるContinuous Delivery | メルカリエンジニアリング
SREの@deeeetです。 新しい機能を素早くリリースしフィードバックを得てすぐにPivotの決定を行う、もしくはリスクを抑え小さな改善を継続的に行うContinuous Deliveryはソフトウェア開発において非常に重要です。 メルカリではこのContinuous DeliveryのためのPlatformにSpinnakerを採用し始めました。現在は主にkubernetes（k8s）へのコンテナアプリケーションのDeployに利用しており、既にいくつかの本番アプリケーションがSpinnakerによりDeployされています。 本記事ではなぜSpinnakerを採用したか、Spinnakerとは何か、実際にメルカリでどのようにSpinnakerを使っているか、について簡単な紹介をします。 kubernetes上でのDeploy問題 k8sへのコンテナイメージのDeployは非常に簡単で
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