入社後にAWSアカウントの整理とAWS SSOを導入した話 - トレタ開発者ブログ
こんにちは、2019年7月よりトレタにJOINした @aibou です。 本記事はトレタ Advent Calendar 2019の16日目の記事です。 趣味はNFL観戦とボルダリングです。NFLは今年11月にマイナス気温の屋外で現地観戦してきました。 最近リードクライミングの講習を受けまして、ガシガシと岩を登っております。 さて、今回はAWSアカウントとAWS SSOのお話をしようと思います。 既に社内エンジニアへの共有や社内WikiにAWS SSOの利用マニュアルを残していますが、経緯や変遷について記載していないので、トレタ社員の方にも読み物として読んでいただければなと思っています。 免責事項 本記事を参考に実施したことで発生した金銭・セキュリティ等あらゆる問題について責任を負いかねますので、自己責任のもと実施していただくよう、よろしくお願いいたします。 また、誤り等あればはてブ等でご
Ruby 2.5.1からRuby 2.6.3にバージョンアップしてCSV生成が高速化しました - トレタ開発者ブログ
SREチームの中村です。 弊社にはtoreta-railsというトレタ全体の8割ほどのサービスのロジックが書かれているコアAPIがあります。 先日、toreta-railsのRails versionを5.2.3にバージョンアップしました。 それに続き、今週はRuby versionを2.5.1から2.6.3にバージョンアップしたのですが、CSV生成ジョブの性能向上が顕著でした。 その内容について報告します。 処理の内容 toreta-railsはSidekiqを非同期ジョブとして利用しています。以下の2つのCSV出力ジョブもSidekiq Workerとして実装しています。 顧客データCSV出力ジョブ トレタは様々な規模の飲食店さんに利用されています。 店舗数が多い法人さんは売上を上げるために、自社の店舗に来店した顧客を分析します。そのため、トレタに溜まった顧客データをダウンロードできる
Pull Request発行時にそのコミットIDでデプロイされた環境を自動構築してレビュー時/マージ前に確認しやすくする仕組み - トレタ開発者ブログ
インフラをアレしてる佐野です。Pull Request(以下、p-r)が発行されると、そのp-rのコミットIDでデプロイされた環境を自動構築する仕組みを作ったので、今日はそれについて。マージ直前の環境が立ち上がるのでレビューアはレビュー時にコードを追うだけでなく、ブラウザ/アプリの接続先をこの環境に向きかえることで実際のアプリケーションの動作も確認できるようになります。レビューが非常に捗ります。 動作 仕組み GitHubのWebhookについて 自動構築の処理 Dockerの活用 tmpfsの活用 まとめ 1. 動作 こんな感じです。ここで、この通知するボットおよびこの仕組みを以下、シャイニング・ウィザードと呼ぶことにします。シャイニング・ウィザードというのは好きなプロレスの技でして最初はこの基盤の仮名だったのですが、チーム内で定着してしまったのでもうこれでいいや的な…。ちなみに、Ama
トレタのRailsを4.2にアップグレードしました - トレタ開発者ブログ
サーバサイドエンジニアの中村です。 今回はトレタのAPIに使っているRailsのバージョンを4.1.12から4.2.7.1にアップグレードしたので、その手順について紹介いたします。 トレタのAPIでrake statsを実行した結果は以下の通りです。同じ規模感のサービスのRailsをアップグレードするときに役立てていただけたら幸いです。 +----------------------+-------+-------+---------+---------+-----+-------+ | Name | Lines | LOC | Classes | Methods | M/C | LOC/M | +----------------------+-------+-------+---------+---------+-----+-------+ | Controllers | 19554 |
Shoryukenでつくるバッチ処理基盤 - トレタ開発者ブログ
トレタのAPI開発を担当している芹沢です。 トレタでは、長時間かかるバッチ処理を複数台のサーバ上で処理させて短時間で処理できるバッチ処理基盤をAWS上で構築しました。この仕組みについて説明します。 目的 短期的には以下の課題を解決するため、長期的には似たような要件が再度発生した時に、同じ手法で解決できることを目的に作りました。 非同期でDBをデータソースとしたデータを加工してCSVファイルとして出力してS3にputしたい データソースはDBに入っているリアルタイムのデータであることが求められる CSVファイルの作成は決められた時間内に完了する必要がある 対象となるデータソースの量は日々増加し続けるが、常に決められた時間内にCSV作成が完了している必要がある 難点 今回の要件で技術的に難しい点は以下の２点です。 DBを直接参照しながら大量のデータを処理する 例えば、データソースとしてDBから
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