「ノンプログラマーでも、自動化はできる」Zapier Automation Meetup Tokyo #0 を開催しました | メルカリエンジニアリング
「ノンプログラマーでも、自動化はできる」Zapier Automation Meetup Tokyo #0 を開催しました こんにちは、メルカリの自動化＆品質保証グループ（Automation & QA Group：通称AQA）の 根本 征 です。 私は普段、テスト自動化・CI / CD改善・その他社内の生産性を上げるための自動化を行っています。 今回は、7/10に Zapier Automation Meetup Tokyo #0 を行いましたので、その様子をご紹介したいと思います。 zapier.connpass.com 開催にいたった背景 私は去年から、社内勉強会やZapierの導入を通じて、社内の業務自動化をサポートしています。 詳細についてはこちらの記事をご覧ください。 seleck.cc 「実際にZapierを試してみたい、導入してみたい」などの反応も多くありました。 しかし、
技術書を作るための技術スタック | メルカリエンジニアリング
Mercari Advent Calendar 2017の3日目はmhidakaがお送りします。 Advent Calendarで空いてるところに収まったら12月3日は日曜日ということで、エンジニアの趣味的な話です。 筆者は技術的なブログや書籍を書くかたわら、技術書のためのイベントなどを開いてます。 技術を追求すること、プログラミング、まとめることが好きでモバイル分野で継続的に書籍を出版しています。 内容はおおむね同人誌作りへ適用している技術の話です。 書籍の作り方は出版社によっても違いますが、紹介する内容と同様の作り方をしている商業書籍もたくさんあります。 ここでは著者の目線から出版業界のテクノロジーをのぞいてみましょう。 作る楽しみと読者の視点 著者が本を書く動機は人それぞれですが技術を広めたい、たくさん売れたい、自分の知識をまとめたいなど目的を持って書き始めます。 また一方で書籍の目
分散ファイルシステムはブロックチェーンの夢を見るか | メルカリエンジニアリング
今年からメルカリでもMercari Advent Calendar 2017と称してAdvent Calendarを始めることとなりました。 初日は id:stanaka / @stanaka がロンドンよりお届けします。 分散ファイルシステムという言葉を聞くと、トラウマを刺激され、うっと頭を抱える人も多いかと思います。私もその一人で、以前にPBクラスまではいかずとも数TBのHDDを数百台並べたシステムのお守りをしたことがあり、日々壊れ続けるHDDに負荷に悲鳴を上げるメタデータDBなどネタには困らない状況でした。そういう時にAWS S3を触ると、「ああ、これは天国だ..」ともはや過去には戻れない思いをしたものです。 最近では分散ファイルシステムを運用しているところもめっきり減っていて*1もう過去の分野かな、と思っていたのですが、ここ数年で「ブロックチェーン x 分散ファイルシステム」という
主要データベースの増え続けるdisk容量の対応事例
こんにちは、SRE の @masartzです。 今回は最近取り組んだ、メルカリの主要データベースの容量削減のお話をしようと思います。 TL;DR 主要データベースの容量を20%以上削減しました どういう状況だったか？ 何をしたか？ メルカリでは2017年11月現在、出品数は1日100万件を超えています。 なので、単純に日々多くのデータが増えていっています。 そのためデータベースのスケーリングは常に検討し、取り組まなければならない課題です。 今回扱ったデータベースはいくつかあるデータベースの中で商品テーブルを持つ、メルカリの主要データベースになります。 増え続けるデータに対応するための、テーブル分割を変則的な形で対応したのでその過程を紹介します。 前提：データベース分割方法 メルカリのデータベースには 会員情報や商品情報など、基本要素となるデータから、通知やお知らせメッセージなど付加的な機能
退屈なブラウザ作業はSeleniumにやらせようーーはじめてでもできるブラウザ操作自動化 | メルカリエンジニアリング
こんにちは、メルカリのQA-SETチームで自動化をぶりぶりしている tadashi0713 です。 これまではモバイルアプリ・WebアプリのE2Eテストを中心に自動化をしていましたが、最近ではプロダクト部門・カスタマーサポート部門・コーポレート部門の業務自動化にも挑戦しています。 今回はSelenium WebDriver (以下 Selenium) を使って簡単にできるブラウザ作業自動化についてご紹介します。 10/25にGitHub JapanでLT発表した資料もありますので、合わせてご覧ください。 english-lt.connpass.com 意外と多い、ブラウザを使った繰り返し作業 社内の色々な職種・チームの方々とコミュニケーションをしていると、ブラウザを使った繰り返し作業が多く感じました。 例えば 社内で使用しているWebサービスのアカウントを社員に付与する Chartio(h
社内勉強会「エキスパートGo」を開きました #golang | メルカリエンジニアリング
こんにちは。 ソウゾウのエキスパートチーム所属の@tenntennです。 7月9日に3時間半かけてみっちりと「エキスパートGo」という社内勉強会を開催しましたので、今回はそのレポートを書きます。 また良い機会ですので、私が所属するエキスパートチームについても少し触れようと思います。 なお、当日の発表資料はSlide Shareに公開しておりますので、ぜひご覧下さい。 www.slideshare.net エキスパートチームについて ソウゾウでは「技術をアウトプットするところに技術は集まる」という思いから、稼働の50%以上を技術コミュニティへの貢献や担当する技術の普及に取り組むエキスパートチームが存在します。 メンバーはGo Conferenceやgolang.tokyoなどを運営している私@tenntenn（Go/GCP担当）とDroidKaigiや技術書典などを運営する@mhidaka（
メルカリのデータサイエンティストの取り組みを大公開! Drink Meetupを開催しました
メルカリのデータサイエンティストの取り組みを大公開! Drink Meetupを開催しました AI Author: kuropanther プロダクトの分析全般を担当している@hikaruです。 日々、メルカリのプロダクト改善のPDCAを定量分析の面からサポートしております。 以前、メルカリのデータサイエンティストが日々どのようなツールを使って分析をしているのかをお伝えしました。 tech.mercari.com このエントリーでは、メルカリの分析チームの活動をもっと知ってもらうために、先日メルカリで行われた「Drink Meetup with Mercari (BI/ML)」の様子をお伝えしようと思います。 mercari.connpass.com ちなみに、ご存じない方もいると思うので説明しておくと、Drink Meetup with Mercari はメルカリの各チームがどのように働
メルカリのデータサイエンスチームと分析エコシステムのはなし | メルカリエンジニアリング
※各プロダクト名の頭の”Google”は省略しています ※もちろん実際にはGoogle社のツール以外にも様々な分析用プロダクトが使われています 各ツールの詳細についてはWeb上の良質な情報がたくさんあるので、説明はそちらに譲るとして、ここではそれぞれの簡単な特徴とメルカリでの活用の仕方について主に述べていきます。 ◆ 1.BigQuery “弊社分析の中核的存在” 利用シーン： データの集計 どんなツールか Google BigQuery SQLの超速いやつ どんな大きなデータでも、複雑なクエリでも、高速で結果を返してくれる頼れるアニキ メルカリの分析での使い方 速いは正義 メルカリは多くのユーザを抱えているため、そのログデータも非常に巨大です。 そのため、通常のSQLでは計算に時間がかかりすぎるということが多々発生します。 BigQueryは とにかく「高速」の一言。なのでトライアンドエ
Gitのステージング領域の正体を探る | メルカリエンジニアリング
ソフトウェアエンジニアの @DQNEO です。こんにちは。 Gitの内部構造を深掘りするシリーズ３回目です。 前回までのお話はこちら Gitのつくりかた – Mercari Engineering Blog Gitのコミットハッシュ値は何を元にどうやって生成されているのか – Mercari Engineering Blog 今日はみんなだいすき「ステージング領域」の中身について解説してみます。 ステージング領域とは何か？ 簡単に説明すると「次にコミットしたときにコンテンツとして登録されるもの」リストです。(別名「インデックス」ともいいます。) このリストは、 git addやgit rmしたときに書き換わります。 (古くはcacheと呼ばれていました。内部実装やgit diff --cachedに今もその名残があります。) git addのマニュアルに説明があります。 Git – git
モダンなテスト管理プロセスのためにテスト管理ツール３つを比較検討したはなし | メルカリエンジニアリング
こんにちは。メルカリのテストエンジニアとして、スマホアプリのテスト自動化をぶりぶりしている@daipresentsです。 テスト自動化をすすめるにあたり、効率のよいテストを作るために、既存のテストケースについて調べる機会がありました。その過程で現状のQAプロセスも確認したのですが、以下のようなテストケース管理の課題があることがわかりました。 それぞれのテストエンジニアが、それぞれの方法で、それぞれのテストケースを管理しているため、ナレッジが横につながりにくい。 共有されているリグレッションテスト項目の更新が追いついておらず、情報が古くて使いにくい。 人数が増えてきて、ふりかえりや改善がやりにくい。 １については、現在、職能横断的なチーム構成になっているため、プロジェクトやプロダクトに集中できる環境である反面、それぞれのチームにいるQAエンジニアどうしのつながりが薄れてしまうことが原因に感じ
未来のCSSを先取るHoudiniとは？それは魔法である！
こんにちわ、メルカリアッテでFront-end Developerをしている@t32kです。 メルカリではセミナー参加補助制度があり、それを利用して海外カンファレンスに参加してきました。今回は11/30 ~ 12/01、オーストラリア・メルボルンで開催されたCSS/JSConf Australia 2016に行ってきたので、そのレポートを書きたいと思います。 今回はその中でも、CSSConfでのBarak Chamo氏が講演した内容が非常に興味深かったので紹介します。 Hey presto, CSS! 今日はお話する内容は魔法についてです。どのように自分が定義したCSSをブラウザ上で利用可能にするのかという魔法です。 その前に、魔法ではないこれまでのCSSについて振り返ってみましょう。日本には『珍道具』と呼ばれるものがあります。とても素晴らしい技術ですが、ちょっとオーバーエンジニアリングに
ハイパフォーマンスGaurun〜メルカリの大規模プッシュ配信を支えるミドルウェア〜 | メルカリエンジニアリング
SREチームのcubicdaiyaです。 今回は本ブログでも何度か紹介しているGaurunを利用したメルカリのプッシュ配信基盤とGaurunのパフォーマンスを最大化する方法について紹介します。 github.com 改めて紹介するとGaurunはスマホアプリ向けのプッシュ通知サーバです。APNsやGCMへのプッシュ通知処理をHTTP + JSONベースのAPIでラップして大量のプッシュ通知を素早く送信することができるのが特徴です。 メルカリのプッシュ配信基盤 メルカリのプッシュ配信基盤はnginxによるL7ロードバランサーとGaurunで構成されています。 APIサーバ（e.g. 商品の購入や発送等のイベント通知）やジョブワーカ、バッチ（e.g. キャンペーン等による一斉配信）からはGaurunが提供するHTTP + JSONベースのAPIを利用してiOSやAndroidの端末へのプッシュ
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