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AIで何ができる?
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※ こちらはミツモアAdvent Calendar 2021の12/20分の記事です。 こんにちは、ミツモアCTOの柄澤(@fmy)です。今回は、ちょうど1年半前ぐらいに整備したミツモアデータ分析基盤についてご紹介いたします。(記事にするのが遅くなってすみません) 全体像 ミツモアのデータパイプラインの全体像は以下のようになっています。 ミツモアのデータパイプライン このパターンはETL(Extract / Transform / Load)ではなくELTと言われ、ExtractとLoadを行ったのちに、データウェアハウスの中でTransformを実施する戦略となっています。BigQueryに代表される今日のデータウェアハウスは膨大なデータを保持し、大量の並列処理を可能とする能力があるので、一旦データウェアハウスにあらゆるデータを入れたのちに、自由にデータの変換処理をする方が筋が良いように
こんにちは。ミツモアでテックリードしております白柳(@yanaemon) です。 ミツモアのプロダクトは TypeScript で、クライアントサイドの React とサーバサイドの Node.js で書かれており、ユニットテストは Jest + Mongo DB + Circle CI を利用しています。 しかし、プロダクトが大きくなるにつれて、全ユニットテストを実行するのに 10 分程度かかり、開発効率が悪くなっていました。 今回は、それを 2 倍以上速度改善した取り組みについて紹介します。 実施したこと いきなりですが、具体的に実施したことと、改善結果になります。 実施内容 改善結果 1. ファイル分割をし、並列度をあげる これ単体では速度改善は期待できない 2. テスト対象を修正されたファイルのみにする x1 ~ x10 速度 UP ※ただし最終的にはやめました 3. DB 生成な
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