こんにちは、アプリケーションエンジニアのid:shiba_yu36です。今日は社内で数年ほど取り組んでいる障害情報の社内共有についてご紹介したいと思います。 障害情報を社内共有する理由 サービスを運営しているなら、出来る限りサービスが一時的に止まってしまうなどの障害を起こさないように事前に対策を取るなど気をつけるべきです。しかし、どれだけ事前に対策をとっても、急激なアクセスの増加や、意図しないバグの混入、オペレーションのミスなどを理由として、障害を起こしてしまうことがあります。 障害が起きた時、それに暫定的に対応して終わりとしてしまうことも多いです。しかし、復旧した後大事なのは、障害に対して適切に振り返りをし、同じサービスで同様の理由で障害を起こさない、また社内で同様の理由の障害を未然に防ぐことです。 そこで、はてなでは障害の暫定対応をした後は、障害の振り返りや他チームへの知識共有のために

デブサミ2018 15-C-5 資料

こんにちは。 データチームの後藤です。 A/Bテストはサービス改善のための施策の効果測定に欠かせないツールですが、最近のVASILYでは、運用するサービスが増えてきたことに伴いA/Bテストの内容も多様化してきました。今回はそのA/Bテストにベイズ推論を用いた具体的な例を紹介します。 問題設定 あるサービスのコンバージョン率を上げるため、コンバージョンの前提となる行動Xを増やすための修正を実施しました。ここで、「コンバージョン」は商品の購入などの成約を、「コンバージョン率」は利用数に対して成約に結びついた割合を、「行動X」は買い物カゴに商品を入れるなどコンバージョンの前提となる行動のことを指すことにします。修正がコンバージョン率の上昇に寄与したのかをデータから判断する必要があります。 修正後のページ（パターンA）を表示したグループと、修正前のページ（パターンB）を表示したグループの行動ログを