※ この記事は、AWS (Amazon Web Services) の技術支援を受けて執筆しています。 はじめに この記事はコネヒトアドベントカレンダー 8日目の記事です。 コネヒト Advent Calendar 2023って？ コネヒトのエンジニアやデザイナーやPdMがお送りするアドベント カレンダーです。 コネヒトは「家族像」というテーマを取りまく様々な課題の解決を 目指す会社で、 ママの一歩を支えるアプリ「ママリ」などを 運営しています。 adventar.org こんにちは！コネヒトの機械学習エンジニア y.ikenoueです。 突然ですがみなさん、Amazon Bedrockをご存知でしょうか。 aws.amazon.com Amazon Bedrock(以下、Bedrock)は、テキスト生成AIをはじめとする基盤モデル (Foundation Model)*1を提供するAWS

はじめに はじめまして、8月にコネヒトに入社したy.ikenoueです。 突然ですがみなさん、生成AIは使っておりますでしょうか？ ChatGPTやStable Diffusionといった代表的な生成AIの発表から約1年が経過し、そろそろブームも落ち着くかと思っていたのですが、つい先日もOpenAI DevDayにてChatGPTに関する様々なアップデートが発表されるなど、相変わらず目まぐるしい日々が続いていますね。 弊社における生成AIの活用状況はというと、以前に下記の記事にて、Slack上でChatGPTと会話できる環境を社内提供しているという取り組みをご紹介しました。 tech.connehito.com 本日は、上記の社内ツールに新たに追加した「社内文書の参照機能」についてご紹介します。 「社内文書の参照機能」の概要と開発動機 まずは「社内文書の参照機能」の概要と開発にいたった動機

皆さん，こんにちは！MLエンジニアの柏木（@asteriam）です． 今回は前回のエントリーに続いてその後編，パイプライン構築の話になります． tech.connehito.com はじめに 再掲になりますが，我々は以下の構成で今回の検索基盤を構築しています． 検索エンジン：Amazon OpenSearch Service データベース：Amazon Aurora データ同期（ETL）：AWS Glue ワークフロー・パイプライン：AWS Step Functions・Lambda・EventBridge 後編は，検索エンジンに定期的に安定してデータを同期するために構築しているワークフロー・パイプラインに関する内容になります（下図の全量データ同期パイプラインの部分）． 検索基盤全体のアーキテクチャー概略図 もう少し具体的には，OpenSearchのindexの管理方法について説明した後に

こんにちは、エンジニアの@dachi_023です。先週くらいから新型コロナウイルスの感染拡大に伴って在宅リモートが導入された、という内容のプレスやニュースをよく見かけるようになりました。コネヒトでも同様に在宅リモートの推奨、ラッシュ時の電車通勤は原則禁止、などのアナウンスがあり、これまでリモートワークをしていなかったメンバーもリモートワークを導入して自宅から働いています。 ですが、いきなり「皆さんそれではリモートワークしてください！はいどうぞ！」と言われても家からどのように働けば良いのか・・・となり、ただただ生産性が落ちてしまうだけです。もちろん健康第一で導入されている今回のリモートワークではありますが、出来ることなら効率をなるべく落とすことなく働きたいです。 コネヒト開発部では今年の頭からリモートワークの試験導入を行っており、エンジニアとデザイナーが週に2日ほどリモートワークしてどういっ

こんにちは。インフラエンジニアの永井(shnagai)です。 今回は、Fargateを本番投入し1ヶ月強が過ぎたので、運用する中で気付いた点について書こうと思います。 以前書いた、Fargateに関する調査のまとめ記事はこちら。 tech.connehito.com 内容はざっくり下記3項目です。 いきなりFargateはハードルが高め 良かった点 コンテナのリソースキャパシティを簡単に変更出来る オートスケーリングもシンプルに組める 安定運用 つらい点 タスクの起動速度がEC2バックエンドと比べるとやはり遅い 料金面 いきなりFargateはハードルが高め Fargate導入を通して一番感じたのは、新規にコンテナ化するアプリケーションをECSで動かす場合、EC2バックエンドで試験をパス出来る状態まで持っていった後に、最後にFargateで動かすパターンがよさそうということです。 今回のF

こんにちは。インフラエンジニアの永井(shnagai)です。 これまでEC2バックエンドでECSを運用してきたが、Fargateを採用するにあたり、EC2バックエンド時と比べた差分についてまとめてみました。 内容は、ざっくり下記5項目について。 NW(awsvpc) タスク定義 サービス AutoScalling メトリクス/ログ Fargateをやってみたというのは出たての頃にやったので、今回は本番運用を考えるにあたり知っておいたほうがよさそうな点についてまとめてます。 tech.connehito.com NW(awsvpc) アーキテクチャ的に一番大きく変わるのは、NWの部分だと思う。 EC2上で、タスクを動かすときはデフォルトだと「bridge」が指定されるので、ホスト経由で外部と通信を行っていた。同一タスク(コンテナのリッスンポートが同じもの)を効率的にEC2上で動かすために、動

こんにちは！今年もコナン映画にいってきました、コナンでは服部派のエンジニア結城(@super_manner)です(*´ڡ`●) さて、今回はAPIをチームで開発するうえでつよーい味方になるツールを２つ使い比べた結果をご紹介しようと思います!! そもそもPawとInsomniaとは？ 双方ともREST APIクライアントです。 Paw paw.cloud Insomnia insomnia.rest APIを作成していると、POSTする必要があったり、User-AgentやRequestHeaderによる制約を受けたりで プラグイン追加が加速したりしますよね。 うっかりそのまま他のサイトを閲覧して全部がxmlで表示されたりすることもしばしば。 そんな煩わしさも、これらのクライアントを使うことで開放されるのです!! APIをメインに開発されている方にはもはや必需品になっているかもしれませんね。

こんにちは！ 最近新しいTシャツを着ると必ずメンバーに突っ込まれます。CTOの島田(@tatsushim)です。 今日はよく面接で質問をいただく「自分たちがユーザーでないのにどうやってママ向けプロダクトを創っているのか？」という疑問にお答えしたいと思います。 データだけでは生まれない「改善案」 私を含む開発チームのメンバーは全員「ママ」ではありません。 そこでデータドリブンで開発することにより、定量的に機能の良し悪しを判断することで改善のサイクルを回しています。 ( 独身男性のためのデータドリブン講座 // Speaker Deck ) しかし、データから異常値を発見しても、それが実際何を意味するのかが理解できないとプロダクトの改善はできません。例えば 「恐らくユーザーさんはお子さんを一旦寝かしつけて、落ち着いたところで僕らのサービスを使ってくれたんだな。だから22時頃がピークタイムになる

こんにちは CTOの島田(@tatsushim)です。 今回はビジネスチームのメンバーと一緒に「技術で勝つ」チームをどう創るかという点についてご紹介させていただければと思います。 勝ちたい！ 突然ですが、Webサービスを創るからにはそのサービスをNo.1のサービスにしたいと思っています。しかし数の勝負では大企業に勝てません。 日本の3人に1人のママが利用するmamari事業を支えているのはたった11名の社員です(2016年3月4日現在)。 少数精鋭で戦うために、弊社ではビジネスチームにも積極的に技術を使ってもらっています。 技術を使ってもらうメリットには以下のようなものがあります。 エンジニアとコミュニケーションしやすくなる ビジネスissueからの要求でエンジニアのリソースを取ることが減る 全員が「技術」で解決しようという思考になる 以下、実際に私達が今実践している3つの工夫について、解

こんにちは！ CTOの島田(@tatsushim)です。 先日mamari tech nightというエンジニア向けのLTイベントを社内で開催しました。 その際にママリのインフラ構成について発表したのですが、当時を振り返り大事だなと思うことがあったので、今回はその学びを共有したいと思います。 完璧なインフラ構成は必要ない 結論からお伝えするとサービスの立ち上げ時に「完璧なインフラ構成は必要ない」というお話です。 ママリの最初のインフラ構成 実はママリの最初のインフラ構成は以下のような構成になっていました。*1 構成は1台のEC2インスタンスのみで、もちろん、DB(MySQL), Apacheなどは全部入りです。 しかしインフラ構成はしばらく変えず、アプリケーションの機能開発にリソースを割きました。 そのインフラ、本当に今必要？ サービスを創る際、1エンジニアとしてはそのサービスを滞りなく運