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ブックマーク / tech-blog.monotaro.com (9)

  • モノタロウがGoとprotobufで進める爆速マイクロサービス開発とそれを支えるプロセス - MonotaRO Tech Blog

    こんにちは。モノタロウのTechBlog編集チームです。 モノタロウではECサイトでのお客様体験の向上を目指して、日々改善に取り組んでいます。 商品の出荷目安などの出荷関連情報は重要な要素の1つになります。 今回は、出荷関連情報の正確性を改善するとともにシステムの変更容易性を向上させるためにマイクロサービス化に取り組んだ活動をインタビューしました。 自己紹介 納期表示を高度化する サプライヤ在庫連携機能開発のつらみ AVLのマイクロサービス開発のすすめ方 リリース・監視・その後の展開 おわりに 今回インタビューしたみなさん 自己紹介 山崎 章裕 ECシステムエンジニアリング部門 開発生産性グループ、プラットフォームエンジニアリング部門 CTO-Officeグループ AVLチーム兼務 2019年8月に入社し、主にECサイトの注文・配送周りのプロジェクトにテックリードとして関わる。またECサイ

    モノタロウがGoとprotobufで進める爆速マイクロサービス開発とそれを支えるプロセス - MonotaRO Tech Blog
  • 「モノタロウの1900万商品を検索するElasticsearch構築運用事例」のポイント深掘り〜第50回 Elasticsearch勉強会後記〜 - MonotaRO Tech Blog

    こんにちは。 EC基盤グループ サーチチームの 山村です。 この記事は、 Elastic Stack (Elasticsearch) Advent Calendar 2022 の 23日目です。 2か月ほど前になりますが、2022年10月26日に実施された 第50回 Elasticsearch勉強会 で発表させていただきました。 私が外部での発表するのは、2016年6月のSolr勉強会 以来で、非常に緊張しました。 日々の業務にかまけて、ブログが後回しになっていたことで大変遅くなってしまいましたが、上記の発表で話した内容とスライド資料から、話したかったポイントを抜粋するとともに、勉強会で不足していた部分について補足をします。 当日、発表を終えたところで気が抜けてしまい、Twitter で頂いていた質問に満足に答えられませんでしたので、この場で補足説明を含めて出来るだけ回答したいと思います。

    「モノタロウの1900万商品を検索するElasticsearch構築運用事例」のポイント深掘り〜第50回 Elasticsearch勉強会後記〜 - MonotaRO Tech Blog
  • Software Design連載 2021年10月号 スナップショットテストの可能性を追求する - MonotaRO Tech Blog

    こんにちは、辰巳です。 第3回は「スナップショットテスト」をテーマにお送りします! 「組織が拡大する中で、十分な設計情報がない状況でも、複雑に改修が積み重なったソフトウェアをいかに安全かつ正確に変更できるか?」 記事では、数多くの大幅なシステム変更の経験を経て、この課題に対してモノタロウがいま実践しているグッドプラクティスを紹介します。 記事の初出は、 Software Design2021年10月号「Pythonモダン化計画(第3回)」になります。過去の連載記事は以下を参照ください。 第1回 Software Design連載 2021年8月号 Python製のレガシー&大規模システムをどうリファクタリングするか 第2回 Software Design連載 2021年9月号 「テストが無い」からの脱却 スナップショットテストの可能性を追求する モノタロウは、事業者向けの間接資材を販売

    Software Design連載 2021年10月号 スナップショットテストの可能性を追求する - MonotaRO Tech Blog
  • Software Design連載 2021年9月号 「テストが無い」からの脱却 - MonotaRO Tech Blog

    こんにちは、鈴木です。 「テストが無い」状態を脱却しました。 「いつの時代かよ!」と突っ込まれるかもしれませんが、モノタロウは創業から 20 年ほど EC をやっています。昨日書いたコードも、15 年前に書いたコードも、元気にビジネスを支えています。 記事ではモノタロウの EC を支える API の話をします。「テストが無い」状態がスタートラインでした。そこから、CI を導入して、ローカル開発環境の整備して、テストコードを書いて、リリースマネジメントを導入しました。 目新しいことは書きません。長寿の大規模システムであっても、愚直に数年取り組むことで、「前進できる!」「変えられる!」という実例を書きます。 ※記事の初出は、 Software Design2021年9月号「Pythonモダン化計画(第2回)」になります。第1回の記事は「Software Design連載 2021年8月号

    Software Design連載 2021年9月号 「テストが無い」からの脱却 - MonotaRO Tech Blog
  • 分析者や予算承認者の視点に立ちつつ、BigQuery Flex Slotsの適切なスロット数を定量的に決定する方法を紹介します - MonotaRO Tech Blog

    こんにちは、データ基盤グループの吉と吉田(id:syou6162)です。モノタロウでは基的にはBigQueryを定額料金で利用していますが、利用者の多い時間帯はFlex Slotsも併用しています。エントリでは、Flex Slotsの適切なスロット数を定量的に決めるために行なった試行錯誤について紹介します。 モノタロウでのBigQueryの利用状況 課題感 課題感1: 適切なFlex Slotsのスロット数をどう決めるか 課題感2: 過去の期間との実行時間は単純には比較できない 解決策 解決策1: 同一のクエリを定期的に動かし、実行時間をCloud Monitoringで計測 解決策2: 計測用オンデマンドのGCPプロジェクトでもクエリを実行し、理想状態との相対実行時間を知る まとめ モノタロウでのBigQueryの利用状況 モノタロウでは様々な意思決定の場面でデータ活用が行なわれて

    分析者や予算承認者の視点に立ちつつ、BigQuery Flex Slotsの適切なスロット数を定量的に決定する方法を紹介します - MonotaRO Tech Blog
  • セキュリティガードレールを作って、非エンジニアに安心してGCPを提供できるようにした話 - MonotaRO Tech Blog

    はじめまして、モノタロウでGCPの管理をしている吉です。 今回はモノタロウの社内全体でデータ基盤として使っているGCPをテーマに、大規模組織におけるクラウド運用の取り組みをお話します。 データ民主化による現場主導のデータ活用 クラウドの利用拡大に伴う課題 Cloud Asset Inventoryを利用したセキュリティガードレールの構築 まとめ データ民主化による現場主導のデータ活用 最近、データの活用・推進が様々な企業で実施されるようになってきました。 特に2018年あたりからデータ民主化と呼ばれる、職種に問わず自らデータを集計・分析して意思決定をする文化が広まるようになった結果、非エンジニアSQLを書く事例が増えています。*1 *2 モノタロウでも職種問わずデータドリブンな意思決定を推進しています。 2017年にデータ基盤をBigQueryに構築して以降、積極的にSQLなどの研修な

    セキュリティガードレールを作って、非エンジニアに安心してGCPを提供できるようにした話 - MonotaRO Tech Blog
  • はじめての「簡単なお仕事」は簡単ではない。 - MonotaRO Tech Blog

    モノタロウでスマホアプリを担当しているuw_shioです。 今回は増員をしていった結果、各自がそれぞれ頑張るようなチームとなってしまった状況から、ペアワークをきっかけに、ペアプロ、モブプロが文化となってチームとしてワークできるようになったお話をします。 組織の規模が拡大していく過程において、属人化された業務を個人単位で行う働き方から組織としてワークする形へのシフトは避けて通れない道となります。そんな時に悩みの種となりやすいのが、業務の属人化やメンバーの育成ではないでしょうか。 部下や後輩に新しい業務を引き継ごうとしても時間がかかり上手くいかない、そんな経験ありませんか?私は過去に何度もありました。 例えば、アフリカーンスなど未知の言語を習得するというタスクをアサインされたとしたら、何から始めて良いか分からず漠然とした不安を感じるのではないでしょうか。新しいこと、とりわけ新しい業務に対しては

    はじめての「簡単なお仕事」は簡単ではない。 - MonotaRO Tech Blog
  • 図解を制するものは、エンジニアリングを制す。diagrams.netを使ったチーム開発のススメ。 - MonotaRO Tech Blog

    こんにちは、初めまして、フロントエンドエンジニアの八木です。 普段、モノタロウのECサイト開発を行っています。 エンジニアだとシステム構成図やシーケンス図など、何かと図を作る機会が仕事柄たくさんあります。その多くは要件定義や詳細設計などのフェーズで、人に何かを伝えるために使われます。 最近では、テック系のイベントやセッション登壇などでも使われる機会が多く見られるようになってきましたね。 エンジニアが図を用いる理由 図を用いる理由は文字だけでは直感的に伝わりづらいなど様々ですが、共通して言えることはビジュアライズすることによって皆が同じ認識を持つことにあります。 しかし、人によって描き方が異なっていたり、描き方に正解はないことから個人の解釈にずれが発生することが多々あります。 例えば以下の例を考えてみます。 伝えたいことは次の通り。 WebサーバーはNginxを使用 Appサーバー上ではDo

    図解を制するものは、エンジニアリングを制す。diagrams.netを使ったチーム開発のススメ。 - MonotaRO Tech Blog
  • ASTを使ってSQLAlchemyのテーブル定義コードを生成する - MonotaRO Tech Blog

    はじめに こんにちは、 whosaysni です。 MonotaROでは開発インフラを整備するチームで働いています(この記事書いてる間にデータマーケティング部門に転属になりました)。 最近のちょっとしたツールづくりの話題をお伝えしたいと思います。 簡単にやったことをまとめると SQLAlchemyのテーブル定義を自動生成するプログラムを書いた プログラムを生成するのに抽象構文木を使った コードを整形するのに yapf を使った です。では始めましょう。 課題: Table() 呼び出しコードを生成する SQLAlchemy といえば、様々な種類の DB API に対応していて、Python コードから SQL の構文オブジェクト (SQL式) を操作して SQL を生成・実行でき、 ORM (Object-Relational Mapper) のインタフェースも備えている、データベース操作

    ASTを使ってSQLAlchemyのテーブル定義コードを生成する - MonotaRO Tech Blog
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