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God dammit, I didn’t want to blog again. I have so much stuff to do. Blogging takes time and energy and creativity that I could be putting to good use: my novels, my music, my game, and so on. But you get me riled enough, and I have to blog. Let’s get this over with, then. I’ll begin with a small but enlightening story from my early days at Google. For the record, I know I’ve said some perhaps unk
Microservices Platform Teamの@deeeeeeetと@dragon3です. Microservices Platform TeamではGoogle Kubernetes Engine(GKE)をメインのコンポーネントとして利用し,その上にメルカリとメルペイのMicroservicesを動かすための基盤を構築しています.メルカリのMicroservices化のプロジェクト自体は2年ほど前から始めており,GKEも当時に構築したものを今日まで運用し続けてきました. この2年間でGKEからは多くの機能がリリースされました.その中のほとんどはそのまま有効にすることができますが,中にはClusterを作り直す必要があるものもあります.例えばRoutes-based ClusterをVPC-native Clusterに,Zonal ClusterをRegional Clust
こんにちは、滝澤です。前回の記事『OctoDNSとGitLab CI/CDを利用した複数DNSプロバイダー構成の運用』に引き続き、社内事例を紹介します。 弊社ハートビーツではMSP(Managed Service Provider)サービスの可用性向上のために、社内基盤をマルチクラウド構成で運用しています。 複数のクラウド拠点のネットワークおよび事務所のネットワークとの間をWireGuardというVPNトンネルのソフトウェアで接続しています。 今回はこのWireGuardの利用事例を紹介します。 行っていることをまとめると次のようになります。 マルチクラウド構成(Azure, AWS, GCP)の各拠点と事務所のネットワーク間をWireGuardによるVPNで接続している。クラウド拠点間のレイテンシーはVPNルーター間で2〜4ミリ秒、分散システムのノード間で2〜6ミリ秒である。 ピア(対向
こんにちは。株式会社 Flatt Security セキュリティエンジニアの梅内(@Sz4rny)です。 本記事では、主にFirebaseの概要やセキュリティルールを用いた堅牢なCloud Firestore環境の構築について説明します。本記事を読むことで、Firebaseに関する基礎知識やデータベースにおけるセキュリティ上の懸念事項について理解するとともに、セキュリティルールを用いて堅牢なCloud Firestore環境を構築するための初歩を身につけることができるでしょう。 また、Flatt Securityでは開発/運用中のプロダクトにおいて、Firebaseをセキュアに活用できているか診断することも可能です。 Firebase を用いた開発におけるセキュリティ上の懸念事項が気になる場合や、実際に診断について相談したいという場合は、ぜひ下記バナーからお問い合わせください。 Fireb
この記事は MERPAY TECH OPENNESS MONTH の 13日目の記事です。 こんにちは、メルペイ ソフトウェアエンジニアの laughngman7743 です。 メルペイではマイクロサービスにおけるデータストアのデータや、アプリケーションのログを有効活用できるような基盤づくりをデータプラットフォームチームとして行っています。 データプラットフォームではラムダアーキテクチャに基づき、スピードレイヤとして Cloud PubSub と Cloud Dataflow を利用した仕組みに加え、バッチレイヤとして Cloud Composer と Cloud Dataflow を利用した仕組みを構築しています。 この記事ではバッチレイヤのアーキテクチャについてご紹介します。 スピードレイヤのアーキテクチャについては 「GCPでStreamなデータパイプライン始めました」 を参照くださ
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。 メルペイではメインのデータベースとしてGoogle Cloud Spannerを利用しています。 マイクロサービスによっては秒間数千リクエストをSpannerで処理しています。 いかにSpannerをスケールできるようにして安定させられるかが会社全体として重要になっています。 本記事では数ヶ月間戦ってきたSpannerのレイテンシが高くなる問題とその解決法について紹介したいと思います。 社内への調査報告も含めて書いているため、かなり詳細で長い内容になっています。 なおこの問題の大部分はGoでSpannerを使ったときにだけ発生する問題のため、Javaなどの他の言語では該当しない可能性があります。 CreateSession問題 ここで紹介しなくても良いくらい基本的なところですが、CreateSessionが非常
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
Evernote Tech Part 1 – The Evernote Service and our options to migrate to Google Cloud Platform (GCP) Ben McCormack • 02/08/2017 Since inception of the service in 2008, Evernote has owned, configured, and maintained its own servers and network. This approach gave us the ability to build the service we wanted the way we wanted to build it. But it was also limiting – difficult to scale, slow to upgr
想定の50倍ものトラフィックが発生したPokémon Go。基盤となったのはGoogle CloudのCloud DatastoreとGoogle Container Engine Googleは9月29日付のブログ「Bringing Pokémon GO to life on Google Cloud」で、Pokémon GoのインフラとしてGoogle Cloudが使われており、サービス開始後に想定の50倍ものトラフィックが押し寄せてきたことを紹介しています。 下記のグラフのオレンジ色の線が当初の想定(Original Launch Target)、赤い線が想定していた最悪のケース(Estimated Worst Case)です。しかし現実にやってきたトラフィックは緑路の線(Actual Traffic)でした。 当初の想定よりも5倍余裕を持って最悪のケースを想定していたところに、実際
はじめに Google App Engine for Go (GAE/Go) を使っていて、ローカルでデバッグがしたくなることがあるかと思います。 Goにはいくつかデバッガがあり、IDEが対応しているものもあります。 ここでは Delve というデバッガを使ってデバッグする方法を紹介します。 Delveは動いているGoのプロセスにアタッチしてデバッグすることができます。 そのため、GAE/Goのローカルサーバのプロセスにもアタッチしてデバッグすることができます。 しかし、GAE/Goのローカルサーバのプロセスは、複数動いていたり、切り替わったりするため、一筋縄ではいきません。 ここでは、以下の記事を基に、ターミナル上でローカルサーバのデバッグをやってみます。 Debugging Golang Appengine module with Visual Studio Code Delveのイン
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We're excited to introduce Stackdriver Error Reporting to help you quickly understand your application’s top or new errors. Stackdriver Error Reporting counts, analyzes and aggregates in real time the crashes in your running cloud services, and notifies you when there's something new. Stackdriver Error Reporting allows you to monitor your application’s errors, aggregated into meaningful groups tai
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