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フロントエンド部Webチームの藤井です。私たちのチームでは、WEARのWebサイトのリプレイスと新規機能の開発を並行して進めています。これらの開発を推進する中で、Pull Requestのレビュー負荷を軽減し、開発生産性を向上させるための取り組みを行なってきました。本記事では、その中で効果的だった取り組みについてご紹介します。 目次 はじめに 目次 背景と課題 レビューの体制の薄さ スコープの広さ 仕様把握の負担 対応内容についての説明不足 処理の複雑性 仕様の抜け漏れ 動作確認の手間 課題解決に向けた取り組み レビュー体制の見直し Pull Requestを小さくする Issueを小さくする Pull Requestの粒度について明文化する 機械的なチェックの拡充 ESLintルールの拡充 Visual Regression Testの拡充 Pull Req

はじめに こんにちは、技術本部SRE部カート決済SREブロックの遠藤・金田です。 普段はSREとしてZOZOTOWNのカート決済機能のリプレイスや運用を担当しています。本記事では自作のコマンドラインツールをSlack + AWS Chatbot + AWS Lambdaを使用してChatOps化した事例をご紹介します。「日々の運用業務をコマンドラインツールを実装して効率化したものの今ひとつ広まらない」「非エンジニアにも使えるようにしたい」と考えている方の参考になれば幸いです。 目次 はじめに 目次 背景・課題 ChatOpsとは AWS ChatBotとは 構成 AWS ChatBot チャットツール側の設定 Slack Workflow Lambda 実装のポイント ChatBotのアクセス制御 User Roleの運用方法 ガードレールポリシー コマンドラインツールのLambda関数化

はじめに こんにちは、CTO/DevRelブロックの堀江（@Horie1024）です。ZOZOではGitHub Copilotを全社へ導入しました。本投稿では、GitHub Copilotの導入に際して検討した課題とその課題の解決策としてどのようなアプローチを取ったのかを紹介します。 目次 はじめに 目次 GitHub Copilotとは何か？ GitHub Copilot導入の背景と目的 導入する上での課題 セキュリティ上の懸念 ライセンス侵害のリスク GitHub Copilot for Businessの利用 導入による費用対効果 試験導入による費用対効果の見積もり 試験導入の実施 対象者の選出 アンケートの設計 試験導入の実施 アンケート結果の集計 アンケート結果の考察 費用対効果の見積もり 全社導入の判断 導入決定後のGitHub Copilot利用環境の整備 社内LT会 おまけ

2022年6月に、Androidテックリードになった いわたん です。最近、某モンスターを育てたり図鑑を埋めたりするゲームで社内大会をやったらフルボッコにされて涙目でした。悔しくて最近は不思議な力でクラフトしたり空飛んだりして王国を救うゲームやってます。 今回はAndroidテックリードとして1年間やってみた施策の紹介と、それぞれの成果や反省点を紹介したいと思います。これからテックリードになろうとしている方やテックリードをしている方の参考になったり、こんな施策もいいよというアドバイスをもらえたら幸いです。 ZOZOのテックリードの役割と責任 実施した施策 テックリード1on1 読書会 歴史的経緯があるアプリのアーキテクチャ整理へのアプローチ ネーミングセンスを鍛える会の取り組み 案件への関わり方 横断的なコードレビュー 横断的に使う機能の実装 まとめ 最後に ZOZOのテックリードの役割と

はじめに こんにちは、CISO部の兵藤です。日々ZOZOの安全のためにSOC対応を行なっています。 本記事では、世間で横行しているフィッシング詐欺に関する情報を収集し、ZOZOを騙ったフィッシングを検知する取り組みについて紹介します。 目次 はじめに 目次 背景と概要 フィッシングハント - ドメイン編 ドッペルゲンガードメイン openSquat 構築 概要 特徴 運用 フィッシングハント - メール編 フィッシングメール収集源 フィッシングメール収集方法 Botによる監視 まとめ おわりに 背景と概要 フィッシング詐欺というと、特殊詐欺にあたるものの1つです。「メール」「SMS」などの媒体を介してユーザを本物とよく似せたフィッシングサイトに誘導し、個人情報やクレジットカード情報、IDパスワード情報を搾取する目的で行われることが多いです。 ZOZOではSNSやお客様からの情報を元に、フィ

はじめに こんにちは。ZOZO DevRelブロックの@wirohaです。3/23にJavaのオンラインイベント「ZOZO Tech Meetup〜Java活用事例紹介〜」を開催しました。ZOZOの開発において「Java」にフォーカスした技術選定や設計手法、設計時の考え方などを紹介するイベントです。 登壇内容まとめ 弊社から次の4名が登壇しました。 ZOZOTOWNの商品の閲覧を支えるJava（技術本部 ECプラットフォーム部 / 藤本 拓也） ZOZOTOWNのカート決済システムのリプレイス〜歩みとこれから〜（技術本部 カート決済部 / 高橋 和太郎） Spring Boot+Redis Cache 〜検索APIにキャッシュを導入、実装時の工夫や効果〜（技術本部 検索基盤部 / 佐藤 由弥） ZOZOTOWNの裏側に迫る！Javaで作られたBFFの開発事例を紹介（ZOZOTOWN開発本部

はじめに ZOZOTOWN開発本部の武井と申します。ZOZOTOWNのフロントエンドリプレイスプロジェクトを主に担当しております。ZOZO DEVELOPERS BLOG でも「ZOZOのリプレイスプロジェクトで得られる唯一無二の経験。大規模サービスを進化させるやりがいとは」というインタビュー記事を掲載しておりますので、もしよろしければこちらも併せてご覧ください。 さて、本題です。現在ZOZOTOWNではオンプレミスかつ、モノリスだった既存システムをマイクロサービスAPIに責務を分割したり、インフラをクラウドに移行したりしています。しかし、いわゆるWebのUIを構築するためのシステムは現在も既存システムに新機能開発や機能改修を行なっており、リプレイスに着手できていませんでした。 そこで、まずホーム画面から段階的にリプレイスすべく設計・開発を昨年から行ない、無事リリースできました。ZOZOT

はじめに こんにちは。SRE部ECプラットフォーム基盤SREブロックの石田です。 本記事では、Aurora Serverless v2を本番導入するにあたってどのような検討をし、どのように導入していったか、また導入後に得られた効果について紹介します。 はじめに Aurora Serverless とは 背景 比較検討 比較内容 方針の決定 アーキテクチャ 導入 1. Aurora Serverless v2を手動で構築 2. AWS CloudFormationでProvisioned型Aurora MySQLバージョン3を再構築 3. AWS CloudFormationでAurora Serverless v2に移行 4. 負荷試験・障害試験 負荷試験 障害試験 導入により得られた効果 柔軟なスケーリング インフラコスト 最後に Aurora Serverless とは Aurora

はじめに こんにちは、ML・データ部推薦基盤ブロックの宮本（@tm73rst）です。普段は主にZOZOTOWNのホーム画面や商品ページにおいて、データ活用やレコメンド改善のプロダクトマネジメントを行っております。 近年ビックデータ社会と言われる中、データドリブンという言葉をよく耳にします。ZOZOTOWNのホーム画面は、ホーム画面の各パーツごとにViewable Impression（以降、view-impと表記）を取得できるようになったことでデータドリブンな評価や意思決定が促進されました。 本記事では特にZOZO独自のview-impの設計とview-impを用いてどのようにホーム画面を改善しているかについて紹介します。データドリブンな施策の推進を検討している方に向けて、本記事が参考になれば幸いです。 本記事におけるViewable Impressionの定義 本記事ではホーム画面のvi

はじめに こんにちは、技術本部ML・データ部MLOpsブロックの鹿山（@Ash_Kayamin）です。先日、20個の開発環境APIを用意し、各APIをリクエストに応じて動的に起動できる仕組みをKnative Servingを用いて構築しました。 この記事ではKnative Servingを利用した背景と、利用方法、はまりどころ、利用によって得られたコスト削減効果についてご紹介します。なお、今回はKubernetesクラスタのバージョンとの互換性の都合でKnativev1.3.1を利用しました。2022/9現在の最新バージョンはv1.7.1になりますのでご注意ください。 目次 はじめに 目次 課題：20個の異なる開発環境APIを低コストで提供したい 解決策：Knative Servingを用いて、リクエストに応じて動的にAPIサーバーを起動する仕組みを導入する Google Cloud上でA

こんにちは。ECプラットフォームサービスSREチームリーダーの川崎（@yokawasa）です。本記事では、コードレビューを通じたチームのパフォーマンス向上のための取り組みについてご紹介します。なお、コードレビューそのもののテクニックに関する話はしないので、あらかじめご了承ください。 目次 目次 はじめに コードレビューはチーム全体のパフォーマンス向上のため 複数ユニット、複数チームで行う 活動状況を定量的に評価する コードレビュー体験を向上させる レビュアーの負担を減らす 同期・非同期コミュニケーションを使い分ける 参加しやすい雰囲気を作る 1. 心理的な安全性を高める 2. チームの共通目標にする さいごに はじめに まずはじめに、我々はGitHubのPull Request（以下、PR）機能を活用してコードレビューをしています。下記の記事でも書いているようにIaCとCI/CDを基本ルー

はじめに こんにちは、ML・データ部推薦基盤ブロックの寺崎（@f6wbl6）と佐藤（@rayuron）です。 ZOZOTOWNのホーム画面は2021年3月にリニューアルされ、「モジュール」と呼ばれる単位で商品が表示されるようになりました。 本記事ではユーザーごとにパーソナライズされたモジュール（以降、パーソナライズモジュール）のロジックやシステム構成、および導入時に実施したA/Bテストの内容と結果をご紹介します。 先に結論から言ってしまいますが、今回のパーソナライズモジュールでは機械学習モデルを使わず、ユーザーの回遊行動を分析した結果を元にしたルールベースのロジックを使用しています。本記事のポイントは大きく以下の3点です。 ルールベースのパーソナライズロジック 機械学習モデル導入を見越したシステム設計 ホーム画面のパーソナライズによる効果 本記事がこれから同様のタスクに取り組む方の参考にな

はじめに こんにちは、データシステム部データ基盤ブロックSREの纐纈です。 本記事では、過去に遡ってBigQueryのデータを参照する方法（以下、タイムトラベルと呼びます）をご紹介します。また、この機能はBigQueryが提供している、変更または削除されたデータにアクセスするタイムトラベルとは異なることをご了承ください。 開発背景 この機能は過去データを日次スナップショットより細かい粒度で見たい、また障害対応時に障害発生前などピンポイントで時間指定して参照したいという要望を受け、開発することになりました。 さらに、BigQueryからこの機能を作るのに役立ちそうなテーブル関数という機能がリリースされたのもきっかけとなりました。 cloud.google.com テーブル関数とは、事前にパラメータを使って定義したクエリをエイリアスのようにテーブルとして保存して、そのテーブルに対して関数を実行

はじめに こんにちは。WEAR部フロントエンドブロックの藤井です。WEARでは現在、Webサイトのリプレイスを進めています。本記事では、リプレイスに至った背景や課題と、課題解決のために行ったリプレイスのアーキテクチャ選定についてご紹介します。 なぜリプレイスするのか WEARはサービスローンチしてから約10年が経ちます。これまでローンチ当時の技術スタックのまま開発を続け、サービスを成長させてきました。今後もより継続的にスピード感を持ってユーザーへ価値を届けていくにあたってさまざまな課題があったため、新たな技術スタックでリプレイスを開始することにしました。 リプレイス前の環境 リプレイス前の環境はオンプレミスの環境にロードバランサー、Windowsサーバー(IIS)があり、そこでVBScriptが動いています。VBScriptでテンプレートHTMLにデータを流し込み、ブラウザに表示する仕組み

はじめに こんにちは、ZOZOアプリ部でZOZOTOWN iOSアプリを開発している小松です（@tosh_3）。ZOZOTOWN iOSチームでは、M1 Pro / M1 Max発売のタイミングでチーム内の開発環境をApple siliconへと移行しました。スムーズに移行するためにどのようなことを実践したのかと実際に移行することでどのような恩恵を受けることができたのかを紹介します。 Apple siliconについて WWDC 2020にてAppleはIntelプロセッサーからApple siliconと呼ばれるAppleによってデザインされたプロセッサーへと移行していくことを発表しました。開発者用にDTK(Developer Transition Kit)が配布されたのち、2020年の11月に一般用としてM1プロセッサーが、そして2021年の10月にはアップデートされたM1 Pro /

はじめに こんにちは、ZOZO NEXT ZOZO ResearchのSai Htaung Khamです。ZOZO NEXTは、ファッション領域におけるユーザーの課題を想像しテクノロジーの力で解決すること、より多くの人がファッションを楽しめる世界の創造を目指す企業です。 ZOZO NEXTでは多くのアルゴリズムを研究開発しており、その中でJAXというライブラリを使用しています。JAXは高性能な機械学習のために設計されたPythonのライブラリです。NumPyに似ていますが、より強力なライブラリであると考えることができます。NumPyとは異なり、JAXはマルチGPU、マルチTPU、そして機械学習の研究に非常に有用な自動微分（Autograd）をサポートしています。 JAXはNumPyのAPIのほとんどをミラーリングしているので、NumPyライブラリに慣れている人なら非常に導入しやすいです。A

こんにちは。SRE部の川崎（@yokawasa）、巣立（@tmrekk_）です。私たちは、ZOZOTOWNのサイト信頼性を高めるべく日々さまざまな施策に取り組んでおり、その中の1つに負荷試験やその効率化・自動化があります。本記事では、私たちが負荷試験で抱えていた課題解決のために開発、公開したOSSツール、Gatling Operatorを紹介します。 github.com はじめに ZOZOTOWNは非常にピーク性のあるECシステムであることから、常にそのシステムが受けうる負荷の最大値を意識しております。想定しうる最大規模の負荷を受けてもユーザー体験を損なうことなくサービス継続できることをプロダクションリリースの必須条件としています。したがって、新規リリースやアップデート、大規模セールなどのシステム負荷に影響を与えうるイベント前など、比較的頻繁に負荷試験を実施しています。そして、社内でもっ

はじめに こんにちは、データシステム部データ基盤ブロックの纐纈です。9月から22卒内定者として、チームにジョインしました。 本記事では、弊社のデータ基盤チームが抱えていた課題と、その解決のために公開したOSSツール「Coppe」を紹介します。Coppeは、以下のような方にお勧めできるツールです。 BigQueryを使用したデータ基盤の監視に興味がある BigQueryの監視ツールとしてRedashを採用しているが、運用が面倒に感じている インフラの設定なしにBigQueryの監視を行えるツールが欲しい なお、本OSSはMonotaRO Tech Blogの記事「SQLを使った監視でデータ基盤の品質を向上させる」で紹介されていた仕組みを参考にし、より柔軟に監視項目を設定できるように新規開発しています。 OSSとして公開しているため、本記事と併せてご覧ください。 github.com 開発の経

こんにちは。ECプラットフォーム部 カート決済ブロックの高橋です。 ZOZOTOWNでは、数年前よりClassic ASPからJavaへのリプレイスが実施されています。そのリプレイスの一環として、2021年4月からカート決済機能のマイクロサービス化を開始しました。 ZOZOTOWNの中長期目標である「商品取扱高5000億円」を達成するために、リプレイス後は以下の要件をシステムが満たしている必要があります。 セールなどの高負荷イベント時にスケール可能であること キャパシティコントロールが可能であること Datadog、SentryなどのSaaSを利用した運用監視の効率化できること CI/CDなどを取り入れ、開発生産性を向上できること レガシー技術をモダン化できること そして、カート決済機能はZOZOTOWNの中でも最も大きな機能であり、最も重要な機能です。そのため、リプレイスは慎重に進めなけ