こんにちは。投稿開発部 ディレクターの五味と申します。 初日の記事から5日間に渡ってお届けしてきた「クックパッド MYキッチン」の連載も、いよいよ今回が最終回です！ 私たち投稿開発部では、クックパッドユーザーの中でも特に「レシピを投稿するユーザー」にとって最適なアプリを追求するために、「クックパッド MYキッチン」アプリをリリースしました。ではこれからそこで、ユーザーにどのような体験や機能を提供していくべきでしょうか。 今回は、ユーザーの課題を起点に次の施策を発想していくために行なっている、ユーザーインタビューの取り組みについて紹介します。 App Store / Google Play 料理をつくる人はどんな課題を抱えているのか 投稿開発部は現在「クックパッドにレシピを投稿するユーザーを増やすこと」を目標とし、その戦略として「レシピ投稿の継続率を改善すること」と「レシピを投稿し始める人を

技術部でフルタイム Ruby コミッタをしている笹田です。最近ひさびさに Ruby のライブラリに pull request をしました（show valid break point lines #393）。 12/25 のクリスマスに、Ruby 2.5 が無事にリリースされました（Ruby 2.5.0 リリース）。関係各位の努力に感謝します。いろいろなバグ修正、いろいろな新機能、いろいろな性能改善があります（詳細は、上記リリースノート、もしくは Ruby のソースコードにある NEWS ファイルをご参照ください）ので、試して頂けると良いと思います。そういえば、私がクックパッドに入社して初めての Ruby リリースでした。 前回の techlife ブログ（ Ruby の NODE を GC から卒業させた ）で遠藤さんが クックパッドからの主な貢献としては、「trace 命令の削除による

BdashというアプリケーションをElectronで作りました。 bdash-app/bdash: A simple business intelligence application. 以下からダウンロードしてインストールできます（現状まだMac版だけ）。 https://github.com/bdash-app/bdash/releases ざっくりとこんな感じのことができる。 SQLを書いて保存＆実行できる 結果を元にグラフを書ける gistで共有できる 現状で対応しているデータソースはMySQL、PostgreSQL（Redshift含む）、BigQuery 仕事でRedshiftを使って分析SQLを書くことが増えて、手元ではJupyter Notebookを使ってたんだけど、SQL書いてグラフを書くだけの用途には若干オーバースペックでもうちょっと簡単にできるといいなと思ったのがき

投稿開発部の外村（@hokaccha）です。今回はReactについてのお話です。 ReactとSPA 最近JavaScriptやそれを取り巻くフレームワークなどの話題では、サーバ側はAPIのみを提供し、View(HTML)は全てJavaScriptで描画するような、いわゆるシングルページアプリケーション（以下SPA）についてよく語られます。 一方で、SPAを構築するにはコストがかかることも事実で、特にフロントエンドエンジニアが多くない環境では、従来通りサーバーサイドでViewを書きつつ動的な部分だけJavaScriptで処理するというアーキテクチャのほうが現実的な場合も往々にしてあります。 今回はこのような、サーバー側でHTMLを生成し、一部の動的な部分だけをReactで書くためのTipsを紹介します。 なお、基本的にサーバーサイドはRails前提ですが、RailsにおけるReactの開発

こんにちは。技術部 開発基盤グループの大石です。 今回はクックパッドで利用されているRuby製のジョブ管理ツールkuroko2について紹介したいと思います。 kuroko2 とは クックパッドでは2011年頃より、kurokoというジョブ管理ツールがありました。 そして現在、kurokoの後継のジョブ管理ツールとしてkuroko2が2014年にkurokoの開発者でもある当時の技術部長 takai によって開発され現在に至っています。 商用のジョブ管理ツールは昔からありますし、ここ最近はAirflowやAzkabanなどのOSSのツールが存在しており、わざわざ自社でジョブ管理ツールを作る必要は無いのかもしれません。 しかし、kurokoが開発された当時はそこまでの完成度のOSSのジョブ管理ツールは存在していなかったということと、過去のバッチ資産も問題なく動作させることでき、機能追加など自分

会員事業部の有賀(id:chezou)です。 今年一年、社内では勝手に"Jupyterの伝道師"を標榜してJupyter notebookの普及活動を展開してきました。 先日、社内でハンズオンも行ったおかげもあり、かなり社内のマシンにPython環境が構築されてきました :) Jupyter notebookとは？ ひとことで言うとブラウザで動くすごい便利なREPL*1です。 百聞は一見にしかず、見てみましょう。 このように、Rubyの対話環境であるpryを触っているようにインタラクティブにコードを書くことができます。 以降で説明をしますが、Jupyter notebookは記録・共有・再現がとても得意です。特に図表があるときにその効果を発揮します。 Jupyter notebookの良い所 過去のコードを改変、再実行できる セルと呼ばれる入力部分にはMarkdownやコードが記述できます

投稿推進部の外村（@hokaccha）です。 クックパッドブログの開発でRails上にECMAScript6などのモダンなJavaScript開発環境を導入した経験を元にノウハウを紹介したいと思います。 RailsはSprocketsというgemでJavaScriptやCSSをコンパイルする仕組みが提供されています。Sprocketsによるasset管理の仕組みは非常によくできており、AltJSのトランスパイルやファイルの結合、minifyなど、assetのコンパイルに必要な機能を一通り備えています。 しかし、JavaScriptにおけるモジュールの依存関係の解決や、ライブラリの管理などについてはモダンなJavaScript開発と乖離してきているのが現状です。そこで、Railsでも以下のようなことを実現できることを目標に環境を作りました。 ECMAScript6のシンタックスを使う モジュ

会員事業部の三木(@giginet)です。 この記事では、業務改善のために開発者向けのツールをSwiftで開発してみたため、その知見についてお伝えしたいと思います。 なお、この記事はXcode7.1上でSwift2.1を使った開発を前提としています。 作ったもの クックパッドiOSアプリでは開発の際に、新しい機能を実装したり、インターフェイスを改善したあとにiOSシミュレーターの動画を撮影しPull Requestに貼り付けています。 動画を撮影する際には、汎用的にスクリーンキャストを撮影する社内ツールを使っていたのですが、使いづらい面も多かったため、 簡単にiOSシミュレーターの操作をアニメーションgifとして記録したいという需要がありました。 そのため、空き時間を使って、簡単なユーティリティを実装しました。 なぜSwiftで作るのか 今回は、OS Xの開発用SDKであるCocoaを使い

はじめに こんにちは、投稿推進部の勝間です。 約1年前、「サービス開発エンジニアからマネージャになった話」というエントリを投稿しましたが、現在も試行錯誤しながらマネジメントに取り組みつづけています。 「組織は生きもの」とも言いますが、私の部署もまた生きもののように、日々いろいろな課題が生まれ、それに取り組んでいます。今回は、そのような部署で私が感じた課題と、それに対する具体的な取り組みについて、いくつか事例とあわせてご紹介します。 1. 業務外の問題に目を向ける 私の部署では、毎日約5分間の朝会を開いています。 1人30秒くらいで、「今日取り掛かること」「参加するミーティング」「その他勤怠など含めて共有すべきこと」を共有します。 朝会を行うことでそれぞれの業務的な進捗を確認でき、また、内容について疑問に思ったこともすぐに確認、理解できる状態を作ることができていました。 一方で、業務と直接関

こんにちは、検索・編成部ディレクターの岡根谷です。 クックパッドを訪れてレシピ検索するユーザーさんの検索成功率を上げるために、日々施策を行っています。 自信を持って進めるためには客観的なデータ はじめはどんなによさそうと思った施策でも、進めていく中で、自分や一緒にやっているエンジニアが施策の価値に自信をなくして停滞する瞬間が必ずあります。 そんな時、A/Bテストの結果などの客観的な定量データは非常に心強いです。客観的な裏付けがあると、判断に対しての迷いがなくなり、前向きに改善に取り組んで価値を生み出していけるようになります。 客観的データを自分の言葉で伝えたい しかし、このよく言う「施策の効果を数字で」というのは、いざちゃんとやろうとすると非常に手間のかかるものだったりします。 ある機能が検索成功率を上げるのに有効ということを示すために、 「機能ありの方がなしの場合より検索成功率高めだから

こんにちは。新規広告開発部所属エンジニアのレオ（@lchin）です。普段は広告配信関係のシステムを開発していますが、ここ最近「データサイエンス」に興味を持ち始めました。雑に説明すると、データサイエンスは統計学や機械学習などを用いて莫大のデータから価値を引っ張り出す分野です。今回のtechlifeは、そのデータサイエンスを学ぶ過程で知ったツールJupyter NotebookをRuby on Railsの開発に役に立つ使い方を紹介します。 Jupyter Notebookとは何か Jupyter Notebook*1は科学者の「実験ノート」にインスパイアされたウェブ上のインタラクティブシェル環境です。ただのインタラクティブシェル環境ではなく、ソースコード、その実行結果、解説する文書、数式、画像などをまとめて1つの「ノートブック」ドキュメントとして扱えることが特徴です。 Jupyter Not

複数のクラウドサービス間でオブジェクトストレージの中身を同期する こんにちは。インフラストラクチャー部の加藤(@EugeneK)です。 クックパッドのすべてのレシピやつくれぽ等の画像はAmazon Web Services(以下AWS)のSimple Storage Service(以下S3)にオブジェクトとして保存されています。 S3は99.999999999%の堅牢性と99.99%の可用性を謳っていますが、ユーザさんから預かった大切なデータを守るため、万一に備えて別のクラウドストレージにもバックアップを行っています。 今回はそのオブジェクトを準リアルタイムでGoogle Cloud Storage(以下GCS)に同期されるようにした話をします。 S3にオブジェクトが追加されたことを知る S3にはEvent Notificationという機能があります。 この機能を用いると、S3のバケッ

広告事業部の鈴木達矢です。コーディングをしてると変数やメソッド名の付け方に悩むことって多々ありますよね。逆にコードを読んでいると単語の選択がこれでいいのかなという時や、動詞の活用形が間違っていてよく意味がわからない、時に潔く日本語の変数名になっていることも見かけます。でもプログラミング言語の単語が英語をベースにしていますし、Railsを使っている場合は日本語が規約（Convention）に合わなかったりします(複数形が無いなど)。それから動詞の活用形が違っていると主語（動作の主体）が変わってしまい、意味が変わってしまいます。その結果コードの可読性が落ち混乱を招きやすくなります。 いくつかの基本的な法則だけおさえておけばコーディング中に可読性の高い単語の選択ができるようになります。今回はそれを目的に、英語の扱いに都度時間を費やしてしまうような方に向けていくつかの法則をご紹介します。*1 変数

買物情報事業部の三浦です。 クックパッドではApple Watchの発売に合わせて、iOSアプリをApple Watch対応にアップデートしました。 クックパッドのWatchアプリは、レシピを閲覧するという機能だけをもったとてもシンプルなアプリです。 実はそんな王道なアプリでも、いくつかの紆余曲折を経て完成させました。今回はその開発の経緯を通して、改めて実感したシンプルさやユーザー視点の大切さをお伝えできればと思います。 アプリの機能紹介 クックパッドのWatchアプリでできることは以下の２点のみです。 とてもシンプル。 一番最後に見たレシピの閲覧(材料と手順のみ) 調理時間から起動できるタイマー機能 レシピ閲覧機能にした経緯 クックパッドでWatchアプリをつくるとなれば、「レシピを見る以外他にはないでしょう」と思われるかもしれません。 でも開発当初は「Watchでレシピを読まなくない？

こんにちは、買物情報事業部でサーバサイドの開発を担当している荒引 (@a_bicky) です。 今回のエントリでは R で A/B テストの結果検証を行う方法の一例について紹介します。 エンジニアでも自分の関わった施策の効果検証のために簡単な分析をすることがあるかと思いますが、そんな時にこのエントリが役立てば幸いです。 なお、次のような方は対象外です。 A/B テストや KPI の設計に興味のある方 この辺には全く触れません プログラミング初心者 わからない単語が大量に出てくるでしょう R で統計学や機械学習の手法をバリバリ使いたい方 世の中の “分析” の多くは集計処理がメインです Python, Julia など既に分析する上で使い慣れた言語・ツールがある方 今回のエントリ程度の内容であればわざわざ乗り換える必要もないでしょう OS は Mac を前提として説明するので、Windows

こんにちは。インフラストラクチャー部の加藤(@EugeneK)です。 今回はWebサービスを運用する上で欠かせない、モニタリングをクックパッドでどうしているかという話をします。 死活監視と性能監視 Webサービスを運用している以上、そのサービスを稼働しているサーバがあり、サーバには故障やトラブルが発生します。 また、どれくらいのパフォーマンスが出ているか、リソースをどのくらい消費しているかなどのトレンドを把握することは、成長するサービスを支えていく上で欠かせません。 故障やトラブルにいち早く気づくための仕組みを死活監視と言います。 また、サーバリソースの時系列での推移を知るために、グラフとしてトレンドを可視化する仕組みを性能監視と言います。 ポーリング監視の限界とZabbixのアクティブ監視 クックパッドでは死活監視にNagios、性能監視にMuninを使用してきましたが、サーバ台数の増加

データの入手、整形 Amazon S3へのデータのアップロード Amazon Redshift：テーブルの作成 Amazon Redshift：データの投入 Amazon Redshift：SQLによるバッチ処理（ETL） BIツールからの接続確認 また、利用するBIツールはTableau社が提供している『Tableau Desktop』というデスクトップツールを利用したいと思います。文中『Tableau』という言葉が出て来た際はこの『Tableau Desktop』のことを示しているとご理解ください。 データの入手・整形 では分析を行いたいデータを準備するところから見ていきましょう。Tableau社では各種デモで用いることができるようなサンプルデータを公開していますが、今回はそのサンプルデータを利用したいと思います。 以下のリンクで公開されているものは、架空の店舗別・地域別売り上げデータ