AndroidアプリをMaterial Designのガイドラインに準拠させるための取り組み - ZOZO TECH BLOG
はじめに ZOZOTOWN開発本部ZOZOTOWNアプリ部Android2ブロックの鈴木（@s1u2z1u3ki）です。 本投稿ではZOZOTOWN Androidアプリを、Material Designに準拠したUI/UX1とするために取り組んでいる内容を紹介します。 目次 はじめに 目次 Material Designとは？ Material Design勉強会について 勉強会の流れ 存在した課題 課題解決へのアプローチ 提案会の実施 提案会の流れ 1. 提案会の準備 2. セクションの復習 3. 提案内容の議論 実装会の実施 「結局やらない」をなくすため モブプロ形式でリリースまでのスピードを上げるため 実装会の流れ 1. タスクの共有 2. タスクを進める 3. 進捗記入 4. 進捗共有 取り組みの結果 リリースした提案 1. ログイン画面のテキストフィールドのフォーカスを強調する
Datadogの活用ノウハウを一挙に公開・それを支える全社管理者の工夫とは #datadog_japan_meetup - ZOZO TECH BLOG
こんにちは。ECプラットフォーム基盤SREブロックの高塚と巣立（@tmrekk_）です。 ZOZOTOWNはクラウド化・マイクロサービス化を進める中で、監視SaaSのDatadogを採用しました。この数年で多くの知見が蓄積され、今では様々なシーンでDatadogを活用しています。この記事ではそのノウハウを惜しみなく公開します。 ※本記事は、先日開催されたDatadog Japan Meetup 2022 Summerにて発表した内容を書き起こして再構成したものです。 当日の発表資料 speakerdeck.com 目次 当日の発表資料 目次 はじめに マイクロサービス基盤に必要な監視の要件 第1部 ZOZOTOWNにおけるDatadogの活用 1. どこで障害が起こっているのか分からない → APM 2. アラートやダッシュボードや外形監視が欲しい → Monitors, Dashboar
WEARにおけるKubernetes導入と改善の歩み - 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 WEAR部 SREの和田（@wadason）です。普段は「ファッションコーディネートアプリ WEAR」のSREとしてクラウドの運用やリプレイスをおこなっています。 WEARはサービス開始から10年が経ち、クラウドやオンプレミスを含む大小様々なシステムが稼働しています。アプリケーションを動かすための基盤にはAmazon ECSのようなコンテナを前提としたものから、オンプレミスのAPIやBatchを動かすIISまで幅広く扱っています。そうした中で、約1年前にSREチームが結成され、技術負債の脱却やクラウドを中心としたインフラの運用を行なってきました。当初取り組んでいた大規模なリプレイス案件も落ち着き、チームメンバーが増えてきたので、現在では分散した技術スタックをKubernetesへ統一するリプレイスプロジェクトを開始しています。 本記事で
コードレビューを通じたチームパフォーマンス向上のための取り組み - ZOZO TECH BLOG
こんにちは。ECプラットフォームサービスSREチームリーダーの川崎（@yokawasa）です。本記事では、コードレビューを通じたチームのパフォーマンス向上のための取り組みについてご紹介します。なお、コードレビューそのもののテクニックに関する話はしないので、あらかじめご了承ください。 目次 目次 はじめに コードレビューはチーム全体のパフォーマンス向上のため 複数ユニット、複数チームで行う 活動状況を定量的に評価する コードレビュー体験を向上させる レビュアーの負担を減らす 同期・非同期コミュニケーションを使い分ける 参加しやすい雰囲気を作る 1. 心理的な安全性を高める 2. チームの共通目標にする さいごに はじめに まずはじめに、我々はGitHubのPull Request（以下、PR）機能を活用してコードレビューをしています。下記の記事でも書いているようにIaCとCI/CDを基本ルー
ZOZOTOWNカート機能のリプレイスPhase1裏側を大公開 - ZOZO TECH BLOG
こんにちは、カート決済部の佐藤です。普段はZOZOTOWNカート決済サービスの新機能開発、既存改修、運用保守を担当しております。 弊社はモノリスからマイクロサービスへのリプレイスを進めており、カート決済サービスも先日リプレイスPhase1の記事を掲載いたしました。 techblog.zozo.com 本記事ではカートリプレイスPhase1全体を振り返りつつ、リプレイスプロジェクトを進める中で苦労した点や得られた知見等の、リプレイスの裏側をご紹介したいと思います。 カート機能はECサイトの中核を担う機能であり、障害のリスクを考えるとドラスティックな改修には中々手を出しにくい機能だと思っています。しかし、弊社ではリプレイスをしたことで確実に前進できたため、同じようなお悩みを抱えている方の参考になれば幸いです。 はじまり カートリプレイス計画の始動 カートリプレイス計画の策定 アーキテクチャ構成
EKS環境へArgo CD Image Updaterを導入し、デプロイ時間と管理コストを削減した話 - ZOZO TECH BLOG
はじめに こんにちは、計測プラットフォーム開発本部SREブロックの渡辺です。普段はZOZOMATやZOZOGLASSなどの計測技術に関わるシステムの開発、運用に携わっています。 先日私達のチームでは、Argo CDと拡張ツールArgo CD Image Updaterを導入した開発環境のCDリアーキテクトを行いました。本記事では、開発環境のCI/CDリアーキテクト設計とArgo CD Image Updaterの導入手順について紹介します。 目次 はじめに 目次 Argo CDとArgo CD Image Updaterについて Argo CD Image Updater導入前の課題 Argo CD Image Updater導入による開発環境CI/CD設計 導入手順 Argo CD Image UpdaterのECR操作権限設定 IAMRoleの作成とPodへのアタッチ PodのECR認
ZOZOTOWNホーム画面におけるパーソナライズの取り組み - ZOZO TECH BLOG
はじめに こんにちは、ML・データ部推薦基盤ブロックの寺崎（@f6wbl6）と佐藤（@rayuron）です。 ZOZOTOWNのホーム画面は2021年3月にリニューアルされ、「モジュール」と呼ばれる単位で商品が表示されるようになりました。 本記事ではユーザーごとにパーソナライズされたモジュール（以降、パーソナライズモジュール）のロジックやシステム構成、および導入時に実施したA/Bテストの内容と結果をご紹介します。 先に結論から言ってしまいますが、今回のパーソナライズモジュールでは機械学習モデルを使わず、ユーザーの回遊行動を分析した結果を元にしたルールベースのロジックを使用しています。本記事のポイントは大きく以下の3点です。 ルールベースのパーソナライズロジック 機械学習モデル導入を見越したシステム設計 ホーム画面のパーソナライズによる効果 本記事がこれから同様のタスクに取り組む方の参考にな
Vertex AI Pipelinesによる機械学習ワークフローの自動化 - ZOZO TECH BLOG
はじめに こんにちは。検索基盤部の倉澤です。 私たちは、ZOZOTOWNの検索機能の改善に取り組んでいます。ZOZOTOWNのおすすめ順検索ではランキング学習を用いた検索機能の改善に取り組んでおり、A/Bテストにて効果を測定しています。 ランキング学習やElasticsearch Learning to Rankプラグインについては過去の記事で紹介していますので、併せてご覧ください。 techblog.zozo.com techblog.zozo.com 私たちは、機械学習モデルの開発からデプロイまでの一連の処理を実行するワークフローの構築にGoogle Cloud Platform（GCP）のVertex AI Pipelinesを利用しています。 本記事では、Vertex AI Pipelines採用前の運用とその課題点について説明し、次にVertex AI Pipelinesで構築し
リアルタイムなプッシュ通知を可能にした配信基盤の紹介 - ZOZO TECH BLOG
※2022-06-07 システムアーキテクチャの画像を修正しました。 はじめに こんにちは、MA部MA基盤ブロックの齋藤（@kyoppii13）です。 ZOZOTOWNではアプリ向けのキャンペーンやセール情報などの配信でプッシュ通知を利用しています。プッシュ通知で配信するキャンペーンはセグメントに向けたマス配信のみで、ユーザごとにパーソナライズして配信するためのパーソナライズ配信には利用していませんでした。また、パーソナライズ配信の中にはリアルタイム性が求められるキャンペーン配信も含まれます。そこで、リアルタイムキャンペーンでプッシュ通知するための配信基盤を作成しました。 本記事では、リアルタイムなプッシュ通知を実現するために作成したシステムの紹介と、安定した配信を実現するために行った工夫について紹介します。 はじめに 従来のプッシュ通知と課題 従来のプッシュ通知 問題点 導入した配信基盤
Goプログラム実行時間の短縮 - ZOZO TECH BLOG
こんにちは。生産プラットフォーム開発部の中嶋です。生産プラットフォーム開発部はアパレル生産のDXを進めている部門です。具体的には服作りのIT化を含めたアパレル生産の効率化の促進と「生産支援」のシステムを主にGoで開発しています。今回はその運用の中でGoプログラムの実行時間をどのように短縮したのかを紹介します。 目次 目次 学べること・解決できること 背景 エラー発生 調査・対応 インスタンスの変更 原因 実装アプローチの見直し ゴルーチンを使ったタイムアウト処理 サンプルコード チャネルのクローズについて Goのメモリマネジメントについて スタックとヒープ ゴルーチンとメモリについて ヒープについて 問題の仮説 どのように解決したか 実装イメージ 利用したパッケージ サンプルコード 結果 まとめ 最後に 参考リンク 学べること・解決できること Goのメモリエラーに対するアプローチ例 Go視
データカタログを作成してZOZOTOWNデータベース定義をまとめた話 - ZOZO TECH BLOG
こんにちは。ZOZOTOWN開発本部 バックエンド1ブロックの山本です。普段はZOZOTOWNのバックエンドやマイクロサービスAPIなどの開発に携わっています。 ZOZOTOWNは膨大なデータを有しており、テーブルやカラムの数も膨大です。しかし、ER図やテーブル定義に関するドキュメントは手動で更新されていたため情報遅れが生じ、信頼性が低いものとなっていました。 本記事ではその問題を解決するための取り組み、「データカタログ作成プロジェクト」について紹介します。 目次 目次 データカタログとは Dataedo dbdocs 背景・目的 課題の解決手段 内製したソフトウェアのアーキテクチャと基本機能 ER図作成UI 利用実績に基づく仮想外部キーの作成、カーディナリティの推定 リレーションシップを持っているテーブルペアの洗い出し 1:N or 1:1の推定 0以上か1以上の推定 リレーションシップ
BigQueryで時を遡って過去のテーブルを再構成する - ZOZO TECH BLOG
はじめに こんにちは、データシステム部データ基盤ブロックSREの纐纈です。 本記事では、過去に遡ってBigQueryのデータを参照する方法（以下、タイムトラベルと呼びます）をご紹介します。また、この機能はBigQueryが提供している、変更または削除されたデータにアクセスするタイムトラベルとは異なることをご了承ください。 開発背景 この機能は過去データを日次スナップショットより細かい粒度で見たい、また障害対応時に障害発生前などピンポイントで時間指定して参照したいという要望を受け、開発することになりました。 さらに、BigQueryからこの機能を作るのに役立ちそうなテーブル関数という機能がリリースされたのもきっかけとなりました。 cloud.google.com テーブル関数とは、事前にパラメータを使って定義したクエリをエイリアスのようにテーブルとして保存して、そのテーブルに対して関数を実行
ZOZOTOWN iOSチーム、Apple silicon導入しました - ZOZO TECH BLOG
はじめに こんにちは、ZOZOアプリ部でZOZOTOWN iOSアプリを開発している小松です（@tosh_3）。ZOZOTOWN iOSチームでは、M1 Pro / M1 Max発売のタイミングでチーム内の開発環境をApple siliconへと移行しました。スムーズに移行するためにどのようなことを実践したのかと実際に移行することでどのような恩恵を受けることができたのかを紹介します。 Apple siliconについて WWDC 2020にてAppleはIntelプロセッサーからApple siliconと呼ばれるAppleによってデザインされたプロセッサーへと移行していくことを発表しました。開発者用にDTK(Developer Transition Kit)が配布されたのち、2020年の11月に一般用としてM1プロセッサーが、そして2021年の10月にはアップデートされたM1 Pro /
楽々スケール Digdag on GKE Autopilot の紹介とその運用Tips - ZOZO TECH BLOG
こんにちは、MA基盤チームの田島です。私達のチームでは複数のワークフローエンジンを利用し、メールやLINEなどへの配信を含むバッチ処理を行っていました。今回それらのワークフローエンジンをすべてDigdagに統一しました。そして実行環境としてGKEのAutopilot環境を選択したことにより、柔軟にスケールするバッチ処理基盤を実現しましたのでそれについて紹介します。 また、その中で得られた運用Tipsについても合わせて紹介します。 目次 目次 Digdag on GKE Autopilotの構成 Digdagの4つの役割 Worker Scheduler Web API Kubernetes Command Executor Workerでのタスク実行の問題 Command Executor Kubernetes Command Executorの利用 GKE Autopilot環境でのKu
ZOZOMATのマルチテナントEKSクラスタへの移行 - ZOZO TECH BLOG
はじめに こんにちは。計測プラットフォーム開発本部SREブロックの西郷です。普段はZOZOSUITやZOZOMAT、ZOZOGLASSなどの計測技術に関わるシステムの開発、運用に携わっています。先日私達のチームでは、シングルクラスタ・マルチテナントを前提として構築したEKSクラスタにZOZOMATシステムを移行しました。本記事では移行ステップや作業時に工夫した点について紹介したいと思います。 目次 はじめに 目次 移行の概要とそのアプローチ 前提 要件 移行方針 各移行ステップとその詳細 STEP1:移行先CFnスタックへのAWSリソース作成、インポート STEP2:移行先へのデータマイグレーション S3 注意点 RDS 注意点 STEP3:移行先のクラスタにkubernetesリソースを追加 STEP4:EKSクラスタの切り替え external-dnsのdomain-filterをマル
DynamoDBによるOutboxパターンとCDCを用いたCQRSアーキテクチャの実装〜ZOZOMOでの取り組み - ZOZO TECH BLOG
こんにちは。ブランドソリューション開発部プロダクト開発ブロックの岡元です。普段はFulfillment by ZOZOとZOZOMOのブランド実店舗の在庫確認・在庫取り置きサービスの開発、保守をしています。 本記事では、ブランド実店舗の在庫確認・在庫取り置きサービスで実装したCQRSアーキテクチャについて紹介させていただきます。 CQRSの実装においては、データベース（以下、DB）分割まで行い、コマンド側DBにはAmazon DynamoDB（以下、DynamoDB）、クエリ側DBにはAmazon Aurora MySQL（以下、Aurora MySQL）を用いています。また、コマンド側DBとクエリ側DBの橋渡しを担うメッセージングにおいてはOutboxパターンと変更データキャプチャを用いました。DBとメッセージングシステムへの二重書き込みを避けることで障害などのタイミングで顕在化する潜在
Cloud Composer 2上でApache Airflow 2のワークフローを実装する - ZOZO TECH BLOG
はじめに こんにちはZOZOデータサイエンス部MLOpsブロック松岡です。 本記事では先日リリースされたGCP（Google Cloud Platform）Cloud Composerの最新バージョンCloud Composer 2について紹介します。 ZOZOTOWNでは、多種多様な商品が毎日新たに出品されています。現在MLOpsブロックでは、機械学習で商品情報の登録を補佐するシステムを開発しています。 このシステムでは商品情報を保存するデータベースへ大量の書き込み処理が発生します。このアクセスによる負荷が日常業務に影響を及ぼすリスクを最小限に抑えるため、推論処理は夜間に行います。夜間に処理を完了させるには強力なマシンリソースを使用する必要があります。コストの観点から処理が行われていない時間はマシンリソースを使用停止する必要もあります。また、人手を介さずに安定して稼働出来る仕組みも求めら
Gatlingによる分散負荷試験を自動化するKubernetesオペレーターGatling Operatorの紹介 - ZOZO TECH BLOG
こんにちは。SRE部の川崎（@yokawasa）、巣立（@tmrekk_）です。私たちは、ZOZOTOWNのサイト信頼性を高めるべく日々さまざまな施策に取り組んでおり、その中の1つに負荷試験やその効率化・自動化があります。本記事では、私たちが負荷試験で抱えていた課題解決のために開発、公開したOSSツール、Gatling Operatorを紹介します。 github.com はじめに ZOZOTOWNは非常にピーク性のあるECシステムであることから、常にそのシステムが受けうる負荷の最大値を意識しております。想定しうる最大規模の負荷を受けてもユーザー体験を損なうことなくサービス継続できることをプロダクションリリースの必須条件としています。したがって、新規リリースやアップデート、大規模セールなどのシステム負荷に影響を与えうるイベント前など、比較的頻繁に負荷試験を実施しています。そして、社内でもっ
JAXによるスケーラブルな機械学習 - ZOZO TECH BLOG
はじめに こんにちは、ZOZO NEXT ZOZO ResearchのSai Htaung Khamです。ZOZO NEXTは、ファッション領域におけるユーザーの課題を想像しテクノロジーの力で解決すること、より多くの人がファッションを楽しめる世界の創造を目指す企業です。 ZOZO NEXTでは多くのアルゴリズムを研究開発しており、その中でJAXというライブラリを使用しています。JAXは高性能な機械学習のために設計されたPythonのライブラリです。NumPyに似ていますが、より強力なライブラリであると考えることができます。NumPyとは異なり、JAXはマルチGPU、マルチTPU、そして機械学習の研究に非常に有用な自動微分（Autograd）をサポートしています。 JAXはNumPyのAPIのほとんどをミラーリングしているので、NumPyライブラリに慣れている人なら非常に導入しやすいです。A
【ZOZOTOWNマイクロサービス化】API Gatewayのスロットリング機能開発におけるノウハウ大公開 - ZOZO TECH BLOG
はじめに こんにちは。ECプラットフォーム部のAPI基盤ブロックに所属している籏野 @gold_kou と申します。普段は、GoでAPI GatewayやID基盤（認証マイクロサービス）のバックエンド開発をしています。 ZOZOでは、API Gatewayを内製しています。これまでも以下の記事を公開し、ご好評いただいております。ありがとうございます。 【ZOZOTOWNマイクロサービス化】API Gatewayを自社開発したノウハウ大公開！ 【ZOZOTOWNマイクロサービス化】API Gatewayの可用性を高めるノウハウを惜しみなく大公開 今回は、API Gatewayのスロットリング機能を開発しましたので、そこで得られた知見を共有いたします。ソースコードもたくさん掲載しております。マイクロサービスに興味ある方や、API Gatewayを内製する方の参考になれば幸いです。 また、本記事
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