こんにちは。MA部の田島です。 弊社では開発ガイドラインというものを用いて、システムの品質を担保しています。今回私がテックリードを務めているということもあり、バッチアプリケーションを開発するためのガイドラインを作成しました。本記事では「開発ガイドライン」と「バッチ開発ガイドライン」を紹介します。 バッチアプリケーション開発に限定したTipsはまとまっているものが多くないため参考にしていただければと思います。 開発ガイドラインについての紹介 冒頭でも紹介した通り弊社では、開発ガイドラインというものを用いてシステムの品質を担保しています。バッチ開発ガイドラインを紹介する前に、まず開発ガイドラインを紹介します。 開発ガイドラインの種類 開発ガイドラインは現在、以下の種類が存在します。 共通 Android iOS Frontend Backend Infra API Batch DB(Datab

はじめに こんにちは！　WEARバックエンドブロックの高久です。 WEARではOpenAPI（Swagger）を使って、アプリやWebのクライアントが利用するAPIを定義しています。そして先日、開発効率化のためにOpenAPI GeneratorでOpenAPIからAPIクライアントコードを自動生成、活用できるように整備をしました。その中でOpenAPI Generatorに適したOpenAPIの書き方のポイントがいくつかあったので、内容を紹介していきます。 想定読者 OpenAPIを現在利用している、またはこれから利用する予定の方 OpenAPI Generatorを利用したコード自動生成を検討している方 背景 当初WEARではAPIクライアントコードはOpenAPIでのAPI定義を基に各クライアントが手動で実装していました。しかし手動で実装すると初期の実装コストや変更時の追従コストがか

はじめに こんにちは。DevRelブロックの@wirohaです。DevRelブロックはエンジニア組織の技術広報・技術ブランディングを担っており、TECH BLOGの運営や登壇支援、技術カンファレンスへの協賛などを行っています。本記事では登壇支援にフォーカスし、実施している取り組みや工夫を紹介します。 目次 はじめに 目次 背景 登壇機会の発見・創出 カンファレンスのCfPネタ出し会・レビュー会を開催 自社イベントの開催 社外イベントの登壇者募集の情報をSlack上で告知 登壇資料を作成する際のサポート 登壇資料デザインテンプレートを作成・改修 使いやすい素材情報を集約 DevRelと広報による登壇資料レビューを実施 登壇時のサポート 登壇リハーサルを開催 事前収録の実施 アフターサポート まとめ 背景 技術イベント・カンファレンスでエンジニアが登壇することは、自社の技術や組織を広く知っても

はじめに こんにちは。検索基盤部の倉澤です。 検索機能におけるtypo（誤字脱字や綴り間違いなど）は難しい問題1とされています。typoの扱い方によってはユーザーに悪い検索体験を提供してしまう恐れがあります。例えば、typoを含む検索クエリを入力された時にユーザーが意図している検索結果を得ることができないといった問題があります。 例に漏れず、ZOZOTOWNでもtypoを含む検索クエリが入力された場合に検索結果が表示されないといった問題が発生しています。以下、「レディース」と入力するつもりが「レデース」と入力してしまった場合の検索結果です。 今回は日本語におけるtypoの一般的な解決策を調査・検証し、その結果・課題点を紹介します。手法の検証が容易であることを優先し、以下の2つの方法について検証しました。 Elasticsearchを用いてtypoを含む検索クエリでも検索結果を得る方法 ユー

はじめに こんにちは、計測プラットフォーム開発本部SREブロックの髙木（@TAKAyuki_atkwsk）です。普段はZOZOMATやZOZOGLASS、ZOZOFITなどの計測システムの開発・運用に携わっています。およそ2年ぶりのテックブログ執筆となりました。 さて、今回はCI/CD環境やKubernetesエコシステムのバージョン更新についてRenovateを使って楽しようという話をご紹介します。 CI/CDのワークフローや実行環境、Kubernetesを運用する上で導入するエコシステム1の多くはコード管理されています。そして、これらについてどのバージョンを使うかをコード上で指定することが多いです。しかし、コード化はされているもののバージョン更新まではなかなか手が回らなくなっており、どうにか解消したく取り組んだ話になります。 目次 はじめに 目次 背景や課題 バージョン更新のステップ

はじめに こんにちは。ML・データ部MLOpsブロックの築山（@2kyym）です。 MLOpsブロックでは2022年の上期からArgo CDの導入に着手しました。本記事ではArgo CDの導入を検討した背景から導入のメリット、また導入における公式マニフェストへの変更点や、運用において必須である認証や権限管理など、具体的な手順についてご紹介します。少しでもArgo CDの導入を検討している方の助けになれば幸いです。 またArgo CDを導入するきっかけとなった、複数運用していたKubernetesクラスタを1つに集約するマルチテナントクラスタへの移行についても触れます。マルチテナントクラスタの設計や具体的な移行作業については述べると長くなってしまうため、詳細については改めて別の記事にてご紹介できればと思います。 Argo CDについては、昨年の計測SREブロックの記事でも触れられていますので

ZOZO研究所でインターンをしている松井です。本記事では、cross-domain画像検索とdeep metric learningの概要と、cross-domain画像検索で良い精度を達成するためのテクニックを取り上げます。 metric learningの概要 metric learningとは、データ間の関係を表す計量（距離や類似度など）を学習する手法です。 画像分類や、画像検索などに応用できます。 意味の近いデータの特徴量どうしは近く、意味の異なるデータの特徴量どうしは遠くなるような計量を学習 します。 意味の近いデータのペアを positive pair 、意味の異なるデータのペアを negative pair と呼びます。 deep learningが出てくる前の代表的な手法として、マハラノビス距離の共分散行列を学習させる手法があります。 ：データの特徴量 ：パラメータ（共分散