インフラ部 & 技術部の青木峰郎です。 クックパッドでは全社的にAmazon Redshiftを中心としたデータ活用基盤を構築しています。 今日はその全体像についてお話ししたいと思います。 データ活用基盤の全体像 まず、以下にクックパッドのデータ活用基盤の全体像を示します。 大きく分けると入力が2系統、内部処理が1系統、出力が3系統あります。 入力はMySQLからのインポートとログのロードがあり、どちらも独自に構築したシステムで行われています。 DB内部のデータ処理はSQLバッチのみです。 そして出力は管理画面やBIツールからのアクセスとバッチ処理によるエクスポートに大別できます。 以下1つずつ説明していきましょう。 入力その1: MySQLインポートシステム MySQLからRedshiftへのマスターテーブル取り込みにも独自のインポートシステムを使っています。 このインポート処理には、つ

こんにちは、みんなのウェディングに出向中の小室 (id:hogelog) です。 今回はクックパッドとみんなのウェディングで利用しているデータベースドキュメント管理システム dmemo を紹介します。 https://github.com/hogelog/dmemo dmemo を作成し導入した経緯 私は2016年3月頃からみんなのウェディングで Redshift, bricolage, embulk, re:dash 等を利用したデータ分析基盤の構築を進めています。 (みんなのウェディングのデータ分析基盤の現状 - みんなのウェディングエンジニアリングブログ) 社内の誰でも扱えるデータベース、データの集約・計算・加工、ダッシュボードの作成、クエリの共有などは上記ブログ記事でも書いたように Redshift, bricolage, embulk, re:dash 等を組み合わせることで実現

こんにちは、開発基盤の Taiki です。今回は、マイクロサービスで必須のコンポーネントとなりつつあるサービスメッシュについて、クックパッドで構築・運用して得られた知見についてご紹介できればと思います。 サービスメッシュそのものについては以下の記事や発表、チュートリアルで全体感をつかめると思います: https://speakerdeck.com/taiki45/observability-service-mesh-and-microservices https://buoyant.io/2017/04/25/whats-a-service-mesh-and-why-do-i-need-one/ https://blog.envoyproxy.io/service-mesh-data-plane-vs-control-plane-2774e720f7fc https://istio.io/

インフラストラクチャー部セキュリティグループの水谷(@m_mizutani)です。 クックパッドでは現在セキュリティ監視の高度化に取り組んでおり、その一環としてセキュリティ関連のログ収集およびその分析に力を入れています。ログ収集の部分では可用性などの観点からAWSのオブジェクトストレージサービスであるS3に一部のサービスやサーバのログをまず保存し、後から保存されたファイルを読み込んで分析などに利用しています。分析のためにS3に保存したファイルを前処理する方法としてAWS Glueなどを用いたバッチ処理がありますが、到着したログをなるべくストリームデータのように扱いたい場合もあります。特にセキュリティ関連のログでは以下のようなユースケースで利用しています。 アラートの検出: ログを検査してその中から危険度の高いと考えられるログを探し出し、アラートとして発報します。アラートの具体的な例としては

技術部開発基盤グループの鈴木 (id:eagletmt) です。 クックパッドではほとんどの Web アプリケーションが Amazon ECS 上で動く状態となり、またマイクロサービス化や新規サービスのリリースにより Web アプリケーションの数も増えていきました。 個々のアプリケーションでは Docker イメージを Jenkins でビルドして Amazon ECR にプッシュし、Rundeck から hako を用いて ECS にデプロイし、またその Web アプリケーションからは Amazon RDS、Amazon ElastiCache 等のマネージドサービスを活用しています。 このように多くの Web アプリケーションが存在し、また各アプリが別のアプリや AWS の様々なマネージドサービスを利用している状況では、どのアプリが何を使っているのかを把握することが困難になっていきます

インフラ部 id:sora_h です。 先週開催された Cookpad TechConf 2017 如何でしたでしょうか。わたしは TechConf において Wi-Fi を担当していて、こちらも好評いただいたようでなによりでした。 というわけで、この記事では TechConf 2017 における Wi-Fi についての詳細を紹介します。 ネットワーク機器設定・サーバー mitamae レシピ等の公開 https://github.com/cookpad/techconf2017-network 今回の紹介する構成のうち、ネットワーク機器およびサーバ側の設定等、ほとんどを GitHub で公開しています。参考までにどうぞ。 TechConf 2017 NOC メンバー 実は外注などはしておらず、社内 IT と SRE グループのメンバーで構成されていました。 メイン (設計・運用・設営)

インフラストラクチャー部 星野(@con_mame)です。 少し前から、一部レシピページに料理動画を掲載していました。当初はYoutubeを使用していましたが、本日から自社配信に切り替わりました。現在はまだ掲載数は少ないですが、今後掲載数を増やしていきたいと考えております。 そこで、今回は、動画配信プラットフォームの裏側がどうなっているかという点を簡単にですがご紹介したいと思います。 構成図 構成図を見ていただくのが一番わかり易いと思うので、最初に掲載します。 見て分かる通り、今回は全てAWSのサービスを使用して構築しています。 今回使用したサービスは エンコード: Elastic Transcoder データストア: DynamoDB + DynamicDynamoDB ストレージ・配信: S3 + CloudFront エンコード通知など: SNS 今回、構築までの期間とエンコードや動

技術部アルバイトの鈴木(@draftcode)です。 クックパッドが内部向けに開発・運用を行ってきた、分散テスト実行システムRRRSpecをオープンソースとして公開しました。RRRSpecは時間のかかる自動テストを分散処理することで、全体のテスト時間の短縮を狙うアプリケーションです。現在クックパッドでは17000を超えるテスト項目があり、マシン一台でテストを実行すると完了まで数時間かかります。このテストを60並列程度の分散処理で行うことで、平均8分から9分程度で完了できるようになりました。また、Amazon EC2のスポットインスタンスを利用することにより、大幅なコスト削減も同時に達成しました。 https://github.com/cookpad/rrrspec 分散テスト実行とは アプリケーションが大きくなるにつれて、自動テストの数も大きくなっていきます。クックパッドでは、非常に多くの