ZOZOのSREが行くAWS Summit Japan 2024参加レポート - ZOZO TECH BLOG
こんにちは。SRE部プラットフォームSREブロックの高塚です。 6月20日、21日の2日間に渡って幕張メッセで開催されたAWS Summit Japanに、SRE部から10名以上のエンジニアが参加しました。この記事では熱気あふれる会場の様子と面白かったセッションについてご紹介します！ AWS Summit Japanとは 会場の様子 セッションレポート おわりに AWS Summit Japanとは www.youtube.com AWS Summit Japanは延べ3万人以上が参加する日本最大の「AWSを学ぶイベント」です。今年は昨年に引き続き幕張メッセで2日間にわたり開催されました。ライブ配信も行われたほか、2024年7月5日まではオンデマンド配信を視聴できます。 aws.amazon.com ちなみに2023年と2019年以前はAWS Summit Tokyo、2020年から202
ZOZOTOWNリニューアルで実施したCache Stampede対策 - ZOZO TECH BLOG
はじめに こんにちは。マイグレーションチームの藤本です。 この記事では、先日のリニューアルに伴って導入したBackends For Frontends（以下、BFF）で、Redisを使ったキャッシュの事例をご紹介します。キャッシュを導入する際に起きる問題とその回避策について、サーバーサイドのアプリケーションで行った対策をもとに紹介していきます。 ZOZOTOWNリニューアルとBFF ZOZOTOWNで導入したBFFは、複数のAPIのレスポンスをフロントエンドが必要とする形式に集約して返却することを主な目的としています。これまでの実績から、大規模セール時のアクセス数は通常時の何倍にもなることがわかっており、BFFもそれに耐えられるパフォーマンスが必要です。 しかし、BFFに来たすべてのアクセスをそのままAPIに流すと、パフォーマンスに影響する恐れが出てきました。そのため、APIからのレスポン
Pull Requestのレビュー負荷を軽減し、開発生産性を向上するためにチームで取り組んだこと - ZOZO TECH BLOG
はじめに こんにちは。WEARフロントエンド部Webチームの藤井です。私たちのチームでは、WEARのWebサイトのリプレイスと新規機能の開発を並行して進めています。これらの開発を推進する中で、Pull Requestのレビュー負荷を軽減し、開発生産性を向上させるための取り組みを行なってきました。本記事では、その中で効果的だった取り組みについてご紹介します。 目次 はじめに 目次 背景と課題 レビューの体制の薄さ スコープの広さ 仕様把握の負担 対応内容についての説明不足 処理の複雑性 仕様の抜け漏れ 動作確認の手間 課題解決に向けた取り組み レビュー体制の見直し Pull Requestを小さくする Issueを小さくする Pull Requestの粒度について明文化する 機械的なチェックの拡充 ESLintルールの拡充 Visual Regression Testの拡充 Pull Req
GoでSQLの複雑なクエリのテストを書いてみた - 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佐野です。普段はサーバーサイドエンジニアとして、FAANSのバックエンドシステムを開発しています。 FAANSとは、弊社が2022年8月に正式ローンチした、アパレル店舗で働くショップスタッフの販売サポートツールです。例えば、コーディネート投稿機能や成果確認機能などを備えています。投稿されたコーディネートはZOZOTOWNやWEAR、Yahoo!ショッピング、ブランド様のECサイトへの連携が可能です。成果確認機能では、投稿されたコーディネート経由のEC売上やコーディネート閲覧数などの成果を可視化しています。 本記事では、成果データの集計処理におけるBigQueryのクエリ実行処理のユニットテストをGoで実装した取り組みと、その際の工夫についてご紹介します。 目次 はじめに 目次 成果データの集計処理とは 抱え
GitHub Copilotの全社導入とその効果 - ZOZO TECH BLOG
はじめに こんにちは、CTO/DevRelブロックの堀江（@Horie1024）です。ZOZOではGitHub Copilotを全社へ導入しました。本投稿では、GitHub Copilotの導入に際して検討した課題とその課題の解決策としてどのようなアプローチを取ったのかを紹介します。 目次 はじめに 目次 GitHub Copilotとは何か？ GitHub Copilot導入の背景と目的 導入する上での課題 セキュリティ上の懸念 ライセンス侵害のリスク GitHub Copilot for Businessの利用 導入による費用対効果 試験導入による費用対効果の見積もり 試験導入の実施 対象者の選出 アンケートの設計 試験導入の実施 アンケート結果の集計 アンケート結果の考察 費用対効果の見積もり 全社導入の判断 導入決定後のGitHub Copilot利用環境の整備 社内LT会 おまけ
BigQueryの監査ログをリアルタイムに監視して使いすぎを防止してみる - ZOZO TECH BLOG
こんにちは。SRE部の塩崎です。七味唐辛子の粉末を7種類に分類するという趣味を発展させて、おっとっとを新口動物と旧口動物に分類するという趣味を最近発明しました。 BigQueryは非常にパワフルなData WareHouse(DWH) SaaSであり、大容量のデータを一瞬で分析できます。しかし、課金額がスキャンしたデータ量に比例するという特徴があるため、意図せずに大量のデータをスキャンしてしまい大金を溶かしてしまうことを懸念する人もいます。 qiita.com そのため、課金額が大きすぎるクエリを発見した際にSlackへ通知する仕組みを作りました。GCP Organization内の全プロジェクトで実行されたBigQueryの監査ログをリアルタイムにチェックすることによってこの仕組みは実現されています。本記事では作成したシステムを紹介します。 なお、本記事は以下のQiita記事に着想を得た
BigQueryでのデータ追記処理における冪等化の取り組み - ZOZO TECH BLOG
こんにちは、MA基盤チームの田島です。私達のチームではMAIL、LINE、PUSH通知といったユーザへの配信をしています。その中でもマス・セグメント配信という一斉に行う配信では、配信対象者のセグメント抽出にBigQueryを利用しています。また、配信前に必要なデータをBigQueryに連携しデータマートの集計をしたり、配信後には配信実績の登録などの更新処理をしています。 そのような処理を定期的に行っているため、ネットワークの問題やサーバーの不調などにより処理が途中で失敗することがあります。そこで、リトライを容易にするため、すべての処理を冪等にしました。今回その中でも、BigQueryの追記処理に絞ってどのように冪等化したのかについて紹介します。 目次 目次 マス・セグメント配信基盤の紹介 課題 冪等化 BigQuery追記処理に関する冪等化の取り組み 冪等にならないケース INSERT 初
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