はじめに こんにちは、データシステム部MLOpsブロックの薄田（@udus122）です。 この記事ではFour Keysなどの指標を活用して、定量的な根拠に基づきチームの開発生産性を改善する考え方とふりかえり手法を紹介します。 Four Keysとはデプロイ頻度、変更のリードタイム、変更障害率、平均修復時間の4つの指標からなるソフトウェアデリバリーや開発生産性の指標です。 Four Keysなど開発生産性の指標を計測し、定期的にふりかえっているけれど、なかなか具体的な改善につながらない。 そんな悩みはないでしょうか？ 実際に私たちのチームで抱えていた開発生産性の改善に関する課題と解決策を紹介します。皆さんのチームで開発生産性を改善する際のご参考になれば幸いです。 目次 はじめに 目次 開発生産性の改善に取り組んだ背景 チームの改善に取り組む上での課題 Four Keysの考え方に対する理解

はじめに こんにちは。データシステム部/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推薦システムを開発・運用しています。推薦システムごとにKPIを策定していますが、データの欠損やリリース時の不具合によってKPIが意図しない値を取ることがあるため定常的に確認する必要があり、これをKPIのモニタリングと呼んでいます。 先日、推薦システムの実績をLookerでモニタリングするというテックブログで推薦システムのKPIをモニタリングする方法を紹介しましたが、運用していく中でいくつかの課題が見えてきました。本記事では、より効率的かつ効果的なKPIのモニタリングを実現するための取り組みについて詳しくご紹介します。 はじめに 改善の背景と課題 背景 課題 トレンドを考慮した異常検知が不可能 モニタリングの設定が面倒 アラート対応フローが不明確 サマ

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。普段のSOCの取り組みについては以下「フィッシングハントの始め方」等をご参照ください。 techblog.zozo.com 6/10〜6/12にアメリカのフィラデルフィアで開催されたAWS re:Inforce 2024に参加してきました。この記事ではその参加レポートをお届けします。 フィラデルフィア現地会場前の様子 目次 はじめに 目次 AWS re:Inforce 2024とは セッションの紹介 Builder's Session TDR355 Detecting ransomware and suspicious activity in Amazon RDS TDR352 How to automate containment and forensics for Amazon EC2 B

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、MA基盤チームの田島です。私達のチームではMAIL、LINE、PUSH通知といったユーザへの配信をしています。その中でもマス・セグメント配信という一斉に行う配信では、配信対象者のセグメント抽出にBigQueryを利用しています。また、配信前に必要なデータをBigQueryに連携しデータマートの集計をしたり、配信後には配信実績の登録などの更新処理をしています。 そのような処理を定期的に行っているため、ネットワークの問題やサーバーの不調などにより処理が途中で失敗することがあります。そこで、リトライを容易にするため、すべての処理を冪等にしました。今回その中でも、BigQueryの追記処理に絞ってどのように冪等化したのかについて紹介します。 目次 目次 マス・セグメント配信基盤の紹介 課題 冪等化 BigQuery追記処理に関する冪等化の取り組み 冪等にならないケース INSERT 初

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。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。DevRelブロックの@wirohaです。2024年3月22日〜24日に「try! Swift Tokyo 2024」が開催されました。ZOZOはGOLDスポンサー・DIVERSITY & INCLUSIONスポンサーとして協賛し、ブースを出展しましたので現地のレポートをお届けします！ 目次 はじめに 目次 会場 スポンサーブース アンケートの回答 印象に残ったセッション Swiftの型推論を学ぼう コード署名を楽しく乗り切る方法 Party、その他 アフターイベント LT1. SwiftPM マルチモジュール構成への第一歩 LT2. SwiftとC++を利用した画像処理プログラミング LT3. Introducing Pkl 感想戦 最後に 会場 会場は前回（2019年）と同じ、ベルサール渋谷ファーストです。try! Swiftのマスコットキャラクター「Riko」ち

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、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

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

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

はじめに こんにちは、ML・データ部MLOpsブロックの松岡です。 本記事ではCloud Composerのワークフローにおいて、GPUを使うタスクで発生したGoogle CloudのGPU枯渇問題と、その解決のために行った対策を紹介します。 ZOZOが運営するZOZOTOWN・WEARでは、特定の商品やコーディネート画像に含まれるアイテムの類似商品を検索する類似アイテム検索機能があります。本記事ではこの機能を画像検索と呼びます。 画像検索では類似商品の検索を高速に行うため、画像特徴量の近傍探索Indexを事前に作成しています。近傍探索Indexはワークフローを日次実行して作成しています。 このワークフローでは大きく次のように処理を行っています。 当日追加された商品の情報を取得し、商品情報をもとに商品画像を取得する。 物体検出器で商品画像から商品が存在する座標とカテゴリーを検出する。 検出

はじめに こんにちは。ブランドソリューション開発本部FAANSバックエンドブロックの佐野です。普段はサーバーサイドエンジニアとして、FAANSのバックエンドシステムを開発しています。 FAANSとは、弊社が2022年8月に正式ローンチした、アパレル店舗で働くショップスタッフの販売サポートツールです。例えば、コーディネート投稿機能や成果確認機能などを備えています。投稿されたコーディネートはZOZOTOWNやWEAR、Yahoo!ショッピング、ブランド様のECサイトへの連携が可能です。成果確認機能では、投稿されたコーディネート経由のEC売上やコーディネート閲覧数などの成果を可視化しています。 本記事では、成果データの集計処理におけるBigQueryのクエリ実行処理のユニットテストをGoで実装した取り組みと、その際の工夫についてご紹介します。 目次 はじめに 目次 成果データの集計処理とは 抱え

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ブロックでは日々複数のGoogle Cloudプロジェクトを管理しています。これらのプロジェクトでは、データサイエンティストやプロジェクトマネージャーなど別チームのメンバーが作業することもあり、必要に応じてメンバーのGoogleアカウントへ権限を付与しています。 権限の付与はプロジェクトの管理者であるMLOpsブロックメンバーが行いますが、これは頻繁に発生する作業でありトイルとなっていました。 また権限付与後はこれらを継続的に管理し、定期的に棚卸しすることで不要になった権限を削除する必要があります。しかし当初の運用だと権限の棚卸しの対応コストが大きく、これが実施されずに不要な権限が残り続けるという課題もありました。 本記事ではMLOpsブロックで抱えていたGoogle Cloudプロジェクト内での権限管理における

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

こんにちは、計測プラットフォーム開発本部システム部SREブロックの市橋です。2021年4月に新たに発足したチームで未経験ながらリーダーを任され、気づけば約2年が経過していました。これまでを振り返ってみると、まっさらな状態から安定したチームができてきたと感じています。今回は新米リーダーとして試行錯誤する中で、チーム状態を可視化して健全なチーム運営を目指した話を紹介します。 チーム状態の可視化を考えたきっかけ リーダーを任された当初、チーム運営上の課題が色々あるのは認識していましたが、どこから手をつけるべきかが自分の中で判然としませんでした。メンバーの時に一個人として感じていた課題も、チーム全体を俯瞰して見た時にどれから優先的に取り組むべきか自信を持って判断できませんでした。まるで大海原のど真ん中にいきなり放り出された感覚でした。 そんな悩みを抱えていた時、全社に導入されているWevoxのアン

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