こんにちは。検索基盤部の橘です。ZOZOTOWNでは、商品検索エンジンとしてElasticsearchを利用し、大規模なデータに対して高速な全文検索を実現しています。 Elasticsearchに関する取り組みは以下の記事をご覧ください。 techblog.zozo.com 検索基盤部では、ZOZOTOWNの検索結果の品質向上を目指し、新しい検索手法の導入を検討しています。本記事ではベクトル検索と呼ばれる検索手法に関して得た知見を紹介します。 ※本記事はElasticsearchバージョン8.9に関する内容となっています。 目次 目次 ベクトル検索とは ベクトル検索に期待すること Elasticsearchを使用したベクトル検索の導入 導入の簡略化 デプロイ可能な埋め込みモデル ベクトル検索のクエリ ハイブリッド検索とは Elasticsearchを用いたハイブリッド検索 RRF(Reci

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

こんにちは、DevRelブロックのikkouです。2024年5月15日から17日の3日間にわたり沖縄県は那覇市で「RubyKaigi 2024」が開催されました。ZOZOは例年同様プラチナスポンサーとして協賛し、スポンサーブースを出展しました。 technote.zozo.com ZOZOとWEARとRubyKaigi エンジニアによるセッション紹介 Generating a custom SDK for your web service or Rails API Namespace, What and Why YJIT Makes Rails 1.7x Faster Using Ruby in the browser is wonderful. An adventure of Happy Eyeballs Embedding it into Ruby code Unlocking Pot

はじめに 技術評論社様より発刊されているSoftware Designの2024年5月号より「レガシーシステム攻略のプロセス」と題した全8回の連載が始まりました。 本連載では、ZOZOTOWNリプレイスプロジェクトについて紹介します。2017年に始まったリプレイスプロジェクトにおいて、ZOZO がどのような意図で、どのように取り組んできたのか、読者のみなさんに有益な情報をお伝えしていければと思いますので、ご期待ください。第1回目のテーマは、「ZOZOTOWNリプレイスプロジェクトの全体アーキテクチャと組織設計」です。 目次 はじめに 目次 ZOZOTOWNリプレイスの背景、目的 背景 目的 柔軟なシステム 開発生産性 技術のモダン化 採用強化 ZOZOTOWNリプレイスの歴史とアーキテクチャの変遷 アーキテクチャの変遷 2004年〜2017年：オンプレミス（リプレイス前） 2017年〜20

はじめに こんにちは。SRE部フロントSREブロックの三品です。 3月19日から3月22日にかけてKubeCon + CloudNativeCon Europe 2024（以下、KubeCon EUと呼びます）が行われました。今回弊社からはZOZOTOWNのマイクロサービスや基盤に関わるエンジニア、推薦システムに関わるエンジニアの合わせて4人で参加しました。 本記事では現地の様子や弊社エンジニアが気になったセッションや現地の様子について紹介していきます。 目次 KubeConEU2024の概要 セッションの紹介 現地の様子 ブースについて 参加に向けてのTips 最後に KubeCon EU 2024の概要 昨年4月にオランダ アムステルダムで行われたKubeCon EUの様子については昨年の参加レポートをご覧ください。 techblog.zozo.com 今年のKubeCon EUはフラ

はじめに こんにちは。検索基盤部 検索技術ブロックの今井です。 検索基盤部では検索機能や検索精度を改善する中で検索クエリの意図解釈にも取り組んでいます。ZOZOTOWNで検索窓にクエリを入力して検索ボタンを押すと、クエリに応じて検索の絞り込み条件に変換するクエリ解釈機能の処理が動作します。 例えば、「ワンピース 白色」と検索した時、「ワンピース」を洋服のカテゴリー、「白色」を色のカテゴリーと解釈し、「白色のワンピース」を検索する絞り込み条件に変換します。 2024年5月現在ではスマートフォン向けWebサイト（https://zozo.jp/sp/xxx）とアプリのみ、クエリ解釈機能の処理が適用されています。クエリ解釈機能では意図解釈や検索の絞り込み条件に変換しています。 現在はシンプルな辞書ベースの手法を用いていますが、カバーしきれない課題も出てきており、改善のモチベーションが少しずつ上が

はじめに こんにちは、MA部の林（@hayash__p）です。 私達のチームでは、メール、LINE、Push通知、サイト内お知らせなどでユーザにZOZOTOWNのセールや新着商品を紹介するといった、マーケティングに関わるシステムを開発しています。これまで、配信チャネルや配信内容ごとに個別最適化したシステムを開発していましたが、それらを一新したマーケティングプラットフォームを作ることになりました。新しいマーケティングプラットフォームであるZOZO Marketing Platform（以下、ZMP）の概要については以下のテックブログをご覧ください。 techblog.zozo.com 本記事では、マーケティングプラットフォームのリプレイスにあたり、フロントエンドエンジニアとして取り組んだことを紹介します。 目次 はじめに 目次 背景 ZMPの管理画面モジュール MPマネージャー 技術選定 M

はじめに こんにちは、検索基盤部の広渡です。検索基盤部では、検索クエリのサジェスト（以下、サジェスト）の改善を行なっています。ここでサジェストは一般的に「Query Auto Completion」と呼ばれる、検索クエリを入力した際に入力の続きを補完したキーワードを提示する機能を指します。 ZOZOTOWNにおいては検索クエリを入力したとき、最大10件の検索クエリのサジェスト（以下、サジェストリスト）が表示されます（なお、ランキングを考慮しない場合はサジェスト集合と呼ぶこととします）。また、サジェストリストのランキングはユーザーの行動ログを用いて計算されたスコアによって決定されます。サジェストの具体的な説明や過去の改善事例は以下の記事を参照してください。 techblog.zozo.com techblog.zozo.com サジェストリストをチーム内で定性評価したところ、類似したサジェス

こんにちは。検索基盤部の橘です。検索基盤部では、ZOZOTOWNのおすすめ順検索の品質向上を目指し、機械学習モデル等を活用しフィルタリングやリランキングによる検索結果の並び順の改善に取り組んでいます。 ZOZOTOWN検索の並び順の精度改善の取り組みについては以下の記事をご参照ください。 techblog.zozo.com 検索基盤部では新しい改善や機能を導入する前にA/Bテストを行い効果を評価しています。A/Bテストの事前評価として、オフラインの定量評価と定性評価を実施しています。これらの評価によりA/Bテストの実施判断をしています。 おすすめ順検索のフィルタリング処理の効果検証として導入したオフライン定量評価の方法については以下の記事をご参照ください。 techblog.zozo.com 以前の記事で紹介したオフライン評価を日々運用する中で、幾つか課題点が見つかりました。本記事では、そ

こんにちは、MA部の齋藤（@kyoppii13）です。 ZOZOTOWNでは、プッシュ通知やLINE、メールでのキャンペーン配信を実施しています。キャンペーン配信の例としては、お気に入り商品の在庫数が少なくなったときにプッシュ通知を送るといったものです。LINEやメールといった配信チャネル以外にも、キャンペーンごとにセグメントや実施タイミングも様々で、システムも配信キャンペーンの種類によって複数存在している状況でした。そのため運用保守のコストが大きくなっていました。また、キャンペーンの内容を変更するために開発側での工数が発生している状況でした。 そこでキャンペーン配信を効率的に実施するため社内向けのマーケティングプラットフォーム「ZOZO Marketing Platform（ZMP）」を開発しました。 本記事では、マーケティングプラットフォームの開発にあたって考慮した点とアーキテクチャに

はじめに こんにちは、ZOZOMO部OMOバックエンドブロックの長野です。普段はZOZOMOのサービスであるブランド実店舗の在庫確認・在庫取り置き（以下、店舗在庫連携）の開発・保守を担当しています。 店舗在庫連携はAWS上にシステムを構築しており、システムにはAWSの各サービスを利用しています。AWS上で構築するシステムは、マルチAZなどの冗長構成をとることで可用性を高めることができます。しかし、実際に障害が起こった際に、意図していなかった箇所でシステムが停止してしまう可能性は否定しきれません。 OMOバックエンドブロックでは、このような未知の障害を防ぐためのアプローチとしてカオスエンジニアリングを実施しました。本記事ではカオスエンジニアリングの説明とチームで行った結果を紹介します。 目次 はじめに 目次 カオスエンジニアリングとは 1. 定常状態を定義する 2. 仮説を立てる 3. 実験

はじめに こんにちは、MA部の松岡（@pine0619）です。MA部ではマーケティングオートメーションシステムの開発・運用に従事しています。 ZOZOTOWNでは、マーケティングオートメーションシステム（以下、MAシステム）を使い、メールやLINE、アプリプッシュ通知といったチャネルへのキャンペーンを配信しています。 MA部では、複数のMAシステムが存在しており、MAシステムそれぞれに各チャネルへの配信ロジックが記述されていました。これにより、現状の運用保守ならびに今後の改修コストが高いかつ、使用している外部サービスのレートリミットの一元管理が出来ていないなどの問題を抱えていました。そのため、外部サービスへのリクエスト部分をチャネルごとにモジュールとして切り出し、複数のMAシステムから共通で使える配信基盤を作成しました。 また、社内の他チームの持つシステムからのキャンペーン配信の要望があっ

はじめに こんにちは、技術本部SRE部フロントSREブロックの柳田です。オンプレミスとクラウドの構築・運用に携わっています。 ZOZOTOWNでは、既存システムのリプレイスプロジェクトを進行中です。リプレイス過渡期の現在、オンプレミスのネットワークとAWSのデータセンターを直接専用線で接続し、安定した高速通信を実現するDirect Connect（以降、DX）を利用しています。各サービスのマイクロサービス化に伴い、オンプレミスとクラウド間の通信量が増えた為、DX10Gの回線が逼迫する問題に直面しました。 本記事では、この回線逼迫の課題をどのように解決したかについて紹介します。 目次 はじめに 目次 回線逼迫の課題 ZOZOTOWNへのアクセスが困難 今後のリプレイスプロジェクトが遅延する可能性 DX10GからDX100Gへの移行 ステップ1：DX100Gの利用申請（クラウド） ステップ2：

はじめに こんにちは、ML・データ部推薦基盤ブロックの栁澤（@i_125）です。私はZOZOのデータ基盤におけるデータガバナンス強化を実現するために、Analytics Engineerとして複数の部門を跨ぐプロジェクトチームに参加しています。本記事ではZOZOにおけるデータガバナンス上の課題と、その課題の解決策の1つとしてdbtを導入した話をご紹介します。 目次 はじめに 目次 背景 課題 データマートの乱立 集計定義のばらつき 依存関係の洗い出しが困難 データモデリングツールの比較検討 データ変換に関する要件 データモデリングツールの選定 レイヤリングによる責務の分離 実装方針 今後の展望 dbtモデルを開発する上で工夫したこと 環境の分離 背景 工夫したこと ダミーデータセットの生成 背景 工夫したこと SQLFluffを使ったフォーマット統一 依存モデルを含むテスト dbt Doc

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

こんにちは、カート決済部カート決済サービスブロックの林です。普段はZOZOTOWN内のカートや決済の機能開発、保守運用、リプレイスを担当しています。 弊社ではカートや決済機能のリプレイスを進めており、これまでにカート投入のキャパシティコントロールや在庫データのクラウドリフトを実現しています。 techblog.zozo.com techblog.zozo.com 本記事では新たにクレジットカード決済処理を非同期化したリプレイス事例を紹介します。 はじめに 背景・課題 非同期化のシステム構成 パターン1 - 完全非同期化パターン パターン2 - 非同期・同期切り替えパターン パターン3 - ポーリングパターン システム構成の決定 メッセージングサービスの選定 効果 今後の展望 まとめ さいごに はじめに 本章では、非同期化前のZOZOTOWNのクレジットカード決済を用いた注文処理の流れを説明

はじめに こんにちは、ML・データ部MLOpsブロックの岡本です。 MLOpsブロックでは機械学習モデルの実験基盤の作成、機械学習モデルを組み込んだAPI・Batchの開発・運用・保守を行なっています。APIを開発する際には負荷試験を実施し、本番環境で運用する際に求められるスループット・レイテンシを達成できるか確認します。 MLOpsブロックでの従来の負荷試験実施には人手を要する定型的な作業が複数ありました。また頻繁に行う作業でもありトイルとなっていました。 本記事ではMLOpsブロックで抱えていた負荷試験実施の課題と、解決のために開発したOSSのCLIツール、Gatling Commanderについて紹介します。Gatling Commanderが負荷試験の実施におけるトイル削減の一助になれば幸いです。 github.com 目次 はじめに 目次 背景・課題 従来の負荷試験実施の方法 分

はじめに ML・データ部推薦基盤ブロックの佐藤（@rayuron）です。私たちはZOZOTOWNのパーソナライズを実現するために、機械学習モデルとシステムを開発・運用しています。本記事ではクーポン推薦のための機械学習モデルとシステム改善に取り組んだ話を紹介します。 はじめに 背景 課題 1. 古い基盤でシステムが運用されている 2. KPIに改善の余地がある 3. 機械学習モデルの評価体制がない 課題解決のために 1. Vertex AI Pipelinesへの移行 2. Two-Stage Recommenderの導入 プロジェクトへの導入 Candidate Generation 1. 過去の実績 2. 人気ブランド 3. 興味を持っているブランドの類似ブランド 評価方法 Reranking 学習データの作成 アンダーサンプリング 特徴量エンジニアリング 学習 バリデーション 推論 3

こんにちは。SRE部の巣立（@ksudate）です。 我々のチームでは、AWS上で多数のマイクロサービスを構築・運用しています。マイクロサービスが増えるにつれて、CI/CDの長期化やリリース手法の分散など様々な課題に直面しました。 本記事では、それらの課題をどのように解決したのかを紹介します。 目次 目次 はじめに CI/CDのこれまで Release PRによるリリース CI/CD実行時間の長期化 マイクロサービスごとのリリースが難しい リリーサーの制限ができない ドメイン単位の並行リリース リリース手法が分散する ブランチ間の同期が必要 パイプラインの増加 CI/CD実行時間の長期化 リリーサーを制限できない CI/CDの刷新 高速かつシンプルなCIパイプライン 変更差分を利用したCIパイプラインの実行 承認機能付きのCDパイプライン GitHub Environmentsによるリリー

こんにちは、ブランドソリューション開発本部フロントエンド部の田中です。 普段はFAANSのWebフロントエンドの開発を行なっています。 FAANSとは「Fashion Advisors are Neighbors」がサービス名の由来で、ショップスタッフの効率的な販売をサポートするショップスタッフ専用ツールです。 ショップスタッフ向けにコーデ投稿・成果確認などの機能が存在し、2022年8月に正式ローンチしました。詳しくは以下のプレスリリースをご覧ください。 corp.zozo.com 現在FAANSは立ち上げから2年経過し、Webフロントエンドの開発現場において様々な組織的・技術的課題がありました。 今回はその課題と取り組みについて紹介したいと思います。 目次 目次 前提 FAANSの組織の特徴 FAANSのWebのプロダクトの特徴 変化の多い環境下で遭遇し続ける課題 組織的・技術的課題とそ