なぜ我々は GitHub Copilot Enterprise の導入を見送ったのか - 一休.com Developers Blog
CTO 室の恩田です。 今回は GitHub Copilot Enterprise を評価してみて、現時点ではまだ採用しないことを決めた、というお話をご紹介したいと思います。 きっかけ とあるエンジニアが Slack で自身の times チャネルに時雨堂さんの GitHub Copilot Enterprise のススメという記事を投稿したことが発端でした。特に感想はなく URL に 👀 だけが添えられていたので、後で見るぐらいのメモだったんだと思います。 それを見かけた別のエンジニアが技術雑談チャネルにその投稿を共有して、これは凄そうと話題を向けたところ、CTO の「評価してみる？」の一言で、有志が集って評価プロジェクトが始まりました。 雑談チャネルできっかけとなる投稿が共有されてから、30分足らずの出来事でした（笑）。 この話題が出たのは金曜日でしたが、週明け早々に稟議を終え、火曜
ChatGPTに自社の情報を組み込みたい① - 一休.com Developers Blog
はじめに こんにちは、一休.comデータサイエンス部の平田です。 みなさんChatGPT活用してますか？ 一エンジニアとして便利に使ってはいるものの、自社サービスにどのように組み込もうか模索しているところも多いかもしれません。 一番の利用先として思いつくのが、自社の情報をもとに質問に答えるチャットボットではないでしょうか。 その中では、ハイコンテキストな検索（例えば、「東京から2時間以内で子供も楽しめるアクティビティがあって、景色も良い宿」のような）にも答えられるとボットの価値が増します。 ChatGPTが事前に学習した内容では古く、正確ではないためそういった検索に応えるのはかなり厳しいです。 そのため、こちら側が持っているデータを渡してあげる必要があるのですが、今回はその自社の情報をどう組み込むのか、という部分についてご紹介します。 素のChatGPTでは？ ChatGPTに例えば「熱海
あなたのプロダクトに Apollo Client は必要ないかもしれない - 一休.com Developers Blog
Apollo Client は複雑 Apollo Client が向いているケース 一休.com に Apollo Client は必要ないかもしれない では何を使えばいいの？ 複雑なアプリケーションには Apollo を使えばいい？ もう一つのリッチなクライアント、Relay の話 結局、何を使えばいいのか この記事は一休 × 出前館 Frontend Meetup でお話した内容をブログにまとめたものです。 user-first.ikyu.co.jp speakerdeck.com GraphQL クライアントと聞いて一番に思い浮かぶライブラリは何でしょうか？ 多くの方にとっては Apollo Client ではないかと思います。npm trends を見ても Apollo Client のダウンロード数は urql や relay などほかのクライアントと比べ圧倒的です。 実際、一休
デザインシステム導入しました - 一休.com Developers Blog
プロダクト開発部デザイナーの河村恵です。昨今、デザインシステムを用いた「UI / UXの品質担保」「トンマナの統一」「再利用性の向上による開発効率のUP」が注目されつつある中、一休.comでも本格的なデザインシステムの構築を目指し、プロジェクトが発足しました。 本記事では、プロジェクト発足から一休.comならではの課題・実際に作っているUIガイドラインについてなど赤裸々にお話ししたいと思います。 目次 １） プロジェクト発足に至る経緯 ２） プロジェクトの進め方 ３） 実際に作っているUIガイドライン ４） まとめ 1.プロジェクト発足に至る経緯 CTOからのフィードバック そもそも「デザインシステム導入しよう！」となったきっかけは、CTO（以下直也さん）から一休.com と Yahoo! トラベルの2システムを一つに統合することで実現した、Yahoo!トラベルのリニューアル（詳しくはこち
Yahoo! トラベルと一休.com のシステム統合プロジェクト - 一休.com Developers Blog
今から二ヶ月ほど前、10/1 に Yahoo! トラベル のリニューアルが完了しました。このリニューアルは、一休.com と Yahoo! トラベルの2システムを一つに統合することで実現しました。 ご存知の通り、ヤフーと一休は同じグループに所属する企業です。ざっくりいうと「同じグループで2つの宿泊予約システムを開発し続けるのは効率が悪いよね」という話があり、今回のシステム統合に至っています。 Yahoo! トラベルと一休のシステム統合は、(1) 2017年頃にホテルの空室管理や予約、決済、精算業務などを担うバックエンドのシステム統合を行い、そして (2) 今回 2021年春先から半年ほどをかけて、ユーザーが利用する画面も含めた全面統合を行いました。全面統合は総勢で 50名ほどのディレクター、エンジニア、デザイナーが関わる一休的には大きな規模のプロジェクトになりましたが、目立ったトラブルもな
5年間の改善を経て、現在の一休がどうなっているのかを7/4(木)にお話します - 一休.com Developers Blog
レストラン事業本部の田中( id:kentana20 )です。 先週末にDevLOVE Xというイベントで開発組織改善の取り組みについて5年間の取り組みと今後、というテーマでお話しました。 5年間でどれくらい一休の開発組織が変わったのか 技術面 組織面 それぞれで実施した改善について、改善の裏側で起こっていたことや自分の所感も含めてお話しました。 現在の一休について7/4(木)にお話します 来週開催するエンジニア向けの説明会で、上記の5年間の取り組みを経て、現在の一休がどうなっているのかをCTOの伊藤がお話します。 ikyu.connpass.com 説明会と書いていますが、会社・事業や開発体制のお話だけでなく 現在の開発組織やプロダクトの状況がどうなっているか 今後どのように改善を進めていくのか を含めてお話する予定です。 一休で働くことに興味がある方だけでなく いまの現場を改善するため
履歴テーブルについて - 一休.com Developers Blog
この記事は一休.com アドベントカレンダーの25日目の記事です。 レストラン事業部エンジニアのid:ninjinkunです。 一休.com及び一休.comレストランはユーザー向けのシステムだけではなく、店舗や一休内の管理者向けの業務システムという性格も持っています。 業務システム経験の無かった自分が一休に転職して最初に驚いたのが、DBに履歴を保持するための履歴テーブルが大量にあることでした。 そこから履歴テーブルの存在に興味と疑問を持ち、社内外のエンジニアと履歴テーブルについて議論してきました。このエントリではそれらの議論をまとめた結果について書いていきます。 履歴テーブルのパターン まず以下の図をご覧ください。 込み入った図かつ事例が一休特化で恐縮ですが、左上の起点から始まって、右のオレンジの部分が最終的な実装パターンです。 図にあるとおり、たいていのユースケースでは以下の3パターンの
一休.comレストランのスマートフォン検索ページがSPAになりました - 一休.com Developers Blog
一休.com レストランは今年の 7 月 18 日、スマートフォン向け検索ページのリニューアルを行いました。このエントリーでは、その中身について少し紹介させていただきます。 検索ページの課題 一休.com レストランではスマートフォン向け検索ページに対して「遅い」という課題意識がありました。これは技術面で少しブレイクダウンすると; パーソナライズドを含む複雑な処理を行っているため、サーバーサイド処理が重い。 UI 上無駄な遅延処理を行っているため、クライアントサイドの描画が遅い。 というサーバー側とクライアント側両方の課題がありました。クライアントサイドの「無駄な遅延処理」というのは; 検索結果取得が REST API 化されているにも関わず、再検索の度にページリロードを行い、サーバーサイドの描画からやり直している。 という実装に問題がありました。下図がリニューアル前のページ描画の様子です
一休.comスマホサイトのパフォーマンス改善（JavaScript編） - 一休.com Developers Blog
宿泊事業本部の宇都宮です。 一休.com スマホサイトのホテルページパフォーマンス改善プロジェクトでは、フロントエンドには以下のような要件がありました。 デザイン面は既存を踏襲する 機能はほぼ従来通り 日付等を変更した際の再検索は、画面遷移を挟まず、画面内で行えるようにする パフォーマンスをできるだけ改善する 要するに、従来と同様の機能+αを実現し、かつ、従来と同等以上のパフォーマンスを実現する、というミッションです。 このために、どのような取り組みを行ったか、紹介します。 パフォーマンス目標値の設定 まず、パフォーマンスの目標値を設定する必要があります。モバイルでは、ユーザの帯域幅は回線や時間帯によって大きな変動があります。多少回線状況が悪くても、閲覧を妨げない程度のパフォーマンスを実現する必要があります。 一休へアクセスするユーザのモニタリングを見ると、極端に遅い回線を使っているユーザ
一休のETL処理をAirflowで再構築しました - 一休.com Developers Blog
一休のデータサイエンス部に所属しています小島です。 以前データ分析基盤の構築で記事を上げていましたが、今回はETL*1周りの話をしようと思います。 user-first.ikyu.co.jp 今回ETLのツールとして導入したのはAirflowというツールです。 2017年のアドベントカレンダーでも紹介させていただきました。 一休のデータフローをAirflowを使って実行してみる 一休のETLの現状について 一休のETL周りは以下の画像のようになっていました。 課題 ETLの処理時間が伸びた（出社後も処理が続いていた） エラーのリカバリ作業に時間がかかる（ログが確認しにくい, サーバーに入って作業しなければいけない） 複雑な依存関係の定義がしにくい（どれとどれが依存しているかわからない） リソース負荷（全て並列で実行していた） 処理毎のボトルネックが把握できない ツールの問題というよりは正し
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
