メルカリShops の技術スタックと、その選定理由 | メルカリエンジニアリング
こんにちは。ソウゾウの Software Engineer (CTO) の @suguru です。連載：「メルカリShops」プレオープンまでの開発の裏側の1日目を担当させていただきます。 7月末にメルカリShopsという新しいサービスが公開されました。メルカリShops は、2021年1月にメルカリのグループ会社として設立したソウゾウが新たに立ち上げたサービスです。 この記事では、メルカリShops を作るにあたり、どういった技術、アーキテクチャを選定したのか、その背景と意思決定をまとめて共有したいと思います。 monorepo まず最初にプロジェクトをスタートしたときに、サービスのリポジトリを作るのですが、迷わず monorepo による構成を選択しました。monorepo は、システムを構成する複数のコンポーネントの独立性を保ちつつ、全ての構成を1つのリポジトリで管理する手法です。今
メルペイにおける Dataflow Template の活用 | メルカリエンジニアリング
この記事は MERPAY TECH OPENNESS MONTH の9日目の記事です。 株式会社メルペイのSolutionチームでデータエンジニアをやっている @orfeon です。 この記事ではGCPのデータストアサービスやプロジェクトをまたいでデータを活用するためにメルペイで活用しているDataflow Templateについて紹介します。 メルペイでは各マイクロサービスで Cloud Spanner、BigQuery、Cloud Storage、Cloud SQL、Cloud Datastore など様々なGCPのデータストアサービスを活用しています。 マイクロサービスによってはこれらデータストアサービス間でデータを加工・移動して活用しなければならないこともあります。 例としては、Spannerから店舗ごとに売上を集計してCSVファイルとしてCloud Storageに保存してダウン
メルペイにおける大規模バッチ処理 | メルカリエンジニアリング
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
株式会社メルカリの導入事例：Kubernetes を駆使したマイクロサービス化でグローバルサービスの開発効率を劇的に向上 | Google Cloud 公式ブログ
日本国内で圧倒的なシェアを誇り、今や知らない人はいないというほど認知度を増した「メルカリ」。その勢いは国内だけに留まらず、2014 年 9 月には米国に、2017 年 3 月には英国でのサービスを開始しています（世界累計 1 億ダウンロード。2017 年 12 月 16 日時点）。海外展開に消極的と言われる国内サービス事業者ですが、同社に関してはその常識は通用しないようです。今回は、そんなメルカリの米国における最新の取り組みについて、今春 CTO に就任した名村 卓さんと、SRE 中島 大一さんにお話をお伺いしました。 ■ 写真左から 執行役員 CTO 名村 卓氏 SRE 中島 大一氏 ■ 利用している Google Cloud Platform サービス Google Kubernetes Engine、Cloud Dataflowなど ■ 株式会社メルカリ 2013 年 2 月 1 日
Microservices at Mercari
1) Mercari has transitioned some services to microservices architecture running on Kubernetes in the US region to improve development velocity. 2) Key challenges in operating microservices include deployment automation using Spinnaker, and observability of distributed systems through request tracing, logging, and metrics. 3) The architecture is still evolving with discussions on service mesh and c
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