こんにちは、モノタロウの EC サイト開発グループに所属している田上といいます。 モノタロウには 2019 年に中途で入社し、入社以来ずっとフロントエンドまわりのことに携わっています。最近は開発業務ではなくプロジェクトマネジメントなどのマネジメント業務をすることが多いです。 さて、どんな企業でも、新規事業の立ち上げや既存事業の改善など、複数のプロジェクトが並行で進むことはよくあることかと思います。 しかし、それらを推進していく中で、 A プロジェクトの成果として改善した ○○ の指標が、B プロジェクトの結果によって相殺されてしまった！ △ さんがいろんなプロジェクトで引っ張りだこになって、結局どのプロジェクトもその方がブロッカーとなりうまく進まなかった！ みたいな事態に遭遇したことはないでしょうか？ こういった「複数のプロジェクト間で目標や成果、リソースのバッティングが発生して成果が最大

こんにちは。鈴木です。 ここにシステムを安定させる4000万円の魔法の壺があるとします。 あなたなら買いますか。 はじめに SREやればいいのに 4000万円の魔法の壺 なぜモノタロウはSREに取り組むのか 10分落ちると数百万円、数千万円の影響が出る 不安定なシステムを札束でしばいたことがある 大規模化・複雑化が旧来の運用方法を無効化する SREの導入による効果 会話の中に「SLO」が登場するようになった システムの状態を深く理解できるようになった オンコールの初動対応が早く精緻になった SREの難しさ 組織横断的な活動の難しさ 安定的に時間を使うことの難しさ 利用するツールやサービスの難しさ どのようにSREを導入したのか Googleの最新SREを学んだ CUJを定義した SLIとSLOを定義した Cloud Monitoringでダッシュボードを作成した 役に立つかもしれない話 可

はじめに この記事では、モノタロウの基幹系を構成するシステムの一つである、商品情報管理システム（PIM：Product Information Management システム）の導入プロジェクトで、商品情報を基幹系と同期するシステム（商品情報同期機能）の性能や運用環境の改善を行った話をご紹介します。 背景 モノタロウの基幹系は、長年内製のシステムで支えられてきました。基幹系のシステムは、少数のWebアプリケーションと多数のバッチから構成されています。中でも商品情報の管理に関するシステムは、在庫や仕入先に関するシステムと一体化していて、商品情報に関する数多くのマスタメンテナンス画面を備えたやや複雑なシステムです（図１）。 図1　基幹系の概略図 当社のシステムは、もともと自分たちのビジネスに必要な機能を提供する手頃なパッケージ製品がなかったため、すべてを内製でまかなってきたという経緯があります

データ基盤グループの吉本です。 今回は先日開催されたdatatech-jp Casual Talksで登壇した内容について補足も含め紹介します。 datatech-jp.connpass.com 発表資料はこちらです。 データ基盤に関わる問い合わせ対応を仕組みで解決する from 株式会社MonotaRO Tech Team www.slideshare.net 発表内容の背景（問い合わせ対応における課題） 発表したこと 発表の反響 最後に datatech-jpは主にデータエンジニアリングやデータ活用に関わる方が参加するコミュニティで、DWHやデータマネジメント、データエンジニアリングに関わる技術、ツールなどについて知見を共有したり、輪読会やLT会のようなイベントを実施しています。 オーガナイザーとして同社同僚の吉田(id:syou6162)が参加しています。 その中でCasual

モノタロウのCRMグループでバックエンドエンジニアをしている新盛です。 モノタロウのCRMグループでは、主に顧客管理を中心に、フルスクラッチの基幹システムを運用しつつ、部分的にパッケージソフトや最新の技術を導入することで、増加する売上を支える事ができるシステムを目指して、システムのモダナイズに挑戦しています。 note.com モダナイズを進めると新技術を用いたシステムを取り扱う機会が必ず訪れます。従来の業務に支障なく、新しい技術を取り入れるためには様々な工夫が必要になります。 今回は引継ぎという場面で定常業務への影響をなるべく抑えて環境構築の容易化と開発者体験の両立を実現するためにDockerコンテナが活用できた話をします。 背景 課題 開発環境をDockerでコンテナ化するメリット Dockerコンテナを用いた環境構成 Dockerコンテナのシステム要件 DockerコンテナからDoc

こんにちは。EC基盤グループの宮口（@smiyaguchi）と池田（@progrhyme）です。 モノタロウではKubernetesのマネージドサービスであるGoogle Kubernetes Engine（以下、GKE）を利用しています。 このKubernetesですがとても便利な反面、管理が大変で開発者がアプリケーションの開発とKubernetesの運用を同時に行うのは負荷が高くなりあまり好ましくありません。 そこでモノタロウでは開発と運用を分離できるように、社内でGKE共通環境と呼んでいるマルチテナント方式のクラスタによるアプリケーションの実行基盤を構築しました。 今回はその紹介をします。 マルチテナント・シングルテナントとは？ なぜマルチテナントのGKE環境を作ることにしたのか 全体概要 前提・環境情報 GKE共通環境の特徴 Namespace・ノードプールの分離 RBACによる権

背景 お題 技術の差別化 差別化から分かること 情報資産からToBeを考える 俯瞰的・相対的な技術選定 これまでの話から学んだこと 最後に はじめまして、MonotaROでデータエンジニアをやっています、芝本です。 エンジニアのみなさん、技術を使って何か作ってみるのって楽しいですよね。 私は、公私ともに日々物作りに励んでいます。プライベートだと、最近はマイクロフロントエンドについて学んでいます。 技術を使うためには、技術を学ばなければいけません。 プライベートにおいては、好奇心に従って自由に学びますよね。 とりあえずgit cloneして動かしてみたり、書籍を購入して読んでみたりします。 というようにプライベートでは主に次のような選択肢があると思います。 書籍を読んで好きなものを選ぶ 実際に手を動かしてみて好きなものを選ぶ 人に教えてもらって好きなものを選ぶ 基本的にプライベートの場合は何

こんにちは、鈴木です。 20 万行を超えるアプリケーションのほとんど全てのソースコードを変更し、テストを行わずに本番リリースしました。 「それってテストいるんですか？」問題 いきなりですが質問です。ソースコードを 1 バイトでも変更したら再テストする必要はあるでしょうか。「絶対に再テストすべき」という方もいれば、「状況によるしケースバイケースかな・・」という方もいらっしゃると思います。 ケースバイケースと考える方は、どのような場合にテストを行わなくて良いと考えるでしょうか。例えば、コメント内の誤字を修正した場合はどうでしょうか。ローカル変数の名前を typo していたので修正した場合、デッドコードを削除した場合はどうでしょうか。 こんなことがありました ある日、Python のソースコードを眺めていると、「# $Id」のような CVS 時代のコメントがありました。いまやソースコードは Gi