ZOZOTOWNマイクロサービスの段階的移行を支えるカナリアリリースとサービス間通信における信頼性向上の取り組み - ZOZO TECH BLOG
はじめに SRE部プラットフォームSREチームの川崎 @yokawasa です。 ZOZOTOWNではモノリシックなアーキテクチャーから、優先度と効果が高い機能から段階的にマイクロサービス化を進めています。本記事では、そのZOZOTOWNの段階的なマイクロサービス移行で実践しているカナリアリリースとサービス間通信の信頼性向上の取り組みについてご紹介します。 なお、ZOZOTOWNのリプレイス戦略ついてはこちらのスライドが参考になります。 speakerdeck.com さて、ZOZOTOWNマイクロサービスプラットフォーム（以下、プラットフォーム）はAWS上に構築しており、コンテナーアプリ基盤にマネージドKubernetesサービスであるEKSを採用しています。また、複数サービスを単一Kubernetesクラスターで稼働させる、いわゆるマルチテナントクラスター方式を採用しています。 下記イ
「挑戦させすぎ？」マネジメント勉強会で分かった組織課題とその解決策 - ZOZO TECH BLOG
こんにちは、ZOZOテクノロジーズSREチームリーダー兼組織開発チーム所属の指原(@sashihara_jp)です。 この記事では2019年12月から全11回開催してきた「マネジメント勉強会」を通じて分かってきたZOZOテクノロジーズの組織課題と、これから取り組もうとしているその解決方法を紹介します。 ZOZOテクノロジーズの社員構成 マネジメント勉強会とは 立ち上げまでの道のり 運営メンバーの勧誘 経営層への企画提案 勉強会の命名 1年間で実施したテーマ 第1回 各チームで実施しているチームビルディング施策の共有 第2回 書籍「1on1マネジメント」を読んだ上で内容について議論 第9回 採用面接で質問している内容について意図と効果共有 マネジメント勉強会を通じて分かってきたZOZOテクノロジーズの現状 1.組織の急拡大による弊害 2.現場のコンフリクト 3.マネジメントと人材育成 組織開
AI Platform Pipelines (Kubeflow Pipelines)による機械学習パイプラインの構築と本番導入 - ZOZO TECH BLOG
ZOZOテクノロジーズ推薦基盤チームの寺崎（@f6wbl6）です。ZOZOでは現在、米Yale大学の経営大学院マーケティング学科准教授である上武康亮氏と「顧客コミュニケーションの最適化」をテーマに共同研究を進めています。 推薦基盤チームでは上武氏のチームで構築した最適化アルゴリズムを本番環境で運用していくための機械学習基盤（以下、ML基盤）の設計と実装を行っています。本記事ではML基盤の足掛かりとして用いたAI Platform Pipelines (Kubeflow Pipelines) の概要とAI Platform Pipelinesの本番導入に際して検討したことをご紹介し、これからKubeflow Pipelinesを導入しようと考えている方のお役に立てればと思います。記事の最後には、推薦基盤チームで目指すMLプロダクト管理基盤の全体像について簡単にご紹介します。 上武氏との共同研
バンディットアルゴリズムを用いた推薦システムの構成について - ZOZO TECH BLOG
はじめに ZOZO研究所ディレクターの松谷です。 ZOZO研究所では、イェール大学の成田悠輔氏、東京工業大学の齋藤優太氏らとの共同プロジェクトとして機械学習に基づいて作られた意思決定の性能をオフライン評価するためのOff-Policy Evaluation（OPE）に関する共同研究とバンディットアルゴリズムの社会実装に取り組んでいます（共同研究に関するプレスリリース）。また取り組みの一環としてOPEの研究に適した大規模データセット（Open Bandit Dataset）とOSS（Open Bandit Pipeline）を公開しています。これらのオープンリソースの詳細は、こちらのブログ記事にまとめています。 techblog.zozo.com 本記事では、ZOZO研究所で社会実装を行ったバンディットアルゴリズムを活用した推薦システムの構成について解説します。バンディットアルゴリズムを用い
クローラー運用を楽にするためのクラウドサービス比較 - ZOZO TECH BLOG
こんにちは！最近気になるニュースはスピノサウルスの尻尾の化石が発見されたこと1な、SRE部エンジニアの塩崎です。ZOZOテクノロジーズの前身となった会社の1つであるVASILYでは数多くのクローラーの開発・運用の担当をしてきました。 今回はその知見を生かして、クローラーを楽に運用するためのクラウドサービスを紹介します。 概要 データ解析を円滑に進めるためには、CSVやWeb APIなどの構造化されたデータが必要です。しかし全てのWebサイトにあるデータが構造化データを提供しているとは限りません。むしろ提供していないケースの方がはるかに多いです。そのため、Webクローラーを作成して構造化されていないWebページを解析し、構造化データを生成する必要があります。 しかし、Webクローラーの運用には数多くの「つらみ」があります。特に大量のWebページを1日1回などの頻度で定期的にクロールする際には
レコメンドに画像の情報を活用する方法 - ZOZO TECH BLOG
データサイエンティストの中村です。 ファッションアイテムの画像から抽出した特徴量は検索以外にも利用することができます。 今回はレコメンドにおける画像特徴量の活用について、以下の3トピックを考えてみたいと思います。 画像特徴量を利用したコンテンツベースレコメンド モデルベース協調フィルタリングにおけるコールドスタート問題の軽減 画像特徴量を利用したモデルベース協調フィルタリングの高度化 画像特徴量を利用したコンテンツベースレコメンド あるアイテムを好きなユーザーはとよく似たアイテムも好きであると仮定します。このユーザーへの推薦は、と似ているアイテムを推薦すれば良いわけですが、このとき、アイテムの類似度を評価する尺度として画像特徴量が使えます。 アイテムの画像特徴量をとしたとき、アイテムとアイテムの類似度はとの間の距離を用いて表現できます。類似度（距離）にはコサイン類似度やユークリッド距離がよ
ディープラーニングによるファッションアイテム検出と検索 - ZOZO Technologies TECH BLOG
データサイエンティストの中村です。VASILYではファッションに特化した画像解析エンジンを開発しています。本記事では、スナップ写真からファッションアイテムを検出するシステムを紹介したいと思います。 概要 このシステムの入力はスナップ写真です。スナップ写真が入力されたとき、システムは以下のタスクを解きます。 写真中からファッションアイテムに該当する領域を検出する 検出したファッションアイテムのカテゴリを予測する 検出したファッションアイテムに似ているアイテムをDBから検索する 各タスクを解く方法は様々ありますが、弊社のシステムでは2種類のネットワークを使ってこれを達成しています。 ファッションアイテムの検出とカテゴリ予測 検出は画像認識の基本的なタスクで盛んに研究されていて様々な手法が提案されていますが、今回はSingle Shot MultiBox Detector (SSD)*1 と呼ば
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