ついに最強のCI/CDが完成した 〜巨大リポジトリで各チームが独立して・安全に・高速にリリースする〜 - ZOZO TECH BLOG
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
GoでSQLの複雑なクエリのテストを書いてみた - ZOZO TECH BLOG
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
ZOZOTOWN検索の精度改善の取り組み紹介 - ZOZO TECH BLOG
こんにちは。検索基盤部の山﨑です。検索基盤部では、検索基盤の速度改善やシステム改善だけではなく検索の精度改善にも力を入れて取り組んでいます。 検索システム改善についての過去の取り組み事例は、こちらのリンクをご参照ください。 techblog.zozo.com また、ZOZOTOWNの検索ではElasticsearchを活用しています。Elasticsearchに関する取り組み事例はこちらのリンクをご参照ください。 techblog.zozo.com 本記事では、ZOZOTOWNで近年実施した検索の精度改善の取り組み事例を紹介します。 目次 目次 はじめに ZOZOTOWN検索の処理フロー ZOZOTOWN検索改善の方針について 商品のリランキングロジックについて 商品のリランキングロジックの概要 特徴量ロギングの導入について 今後のZOZOTOWN検索の展望 おわりに はじめに ZOZOT
BigQueryでのデータ追記処理における冪等化の取り組み - ZOZO TECH BLOG
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
OSS「Coppe」の公開 〜 BigQuery基盤のデータ監視ツールによるデータ品質担保 - ZOZO TECH BLOG
はじめに こんにちは、データシステム部データ基盤ブロックの纐纈です。9月から22卒内定者として、チームにジョインしました。 本記事では、弊社のデータ基盤チームが抱えていた課題と、その解決のために公開したOSSツール「Coppe」を紹介します。Coppeは、以下のような方にお勧めできるツールです。 BigQueryを使用したデータ基盤の監視に興味がある BigQueryの監視ツールとしてRedashを採用しているが、運用が面倒に感じている インフラの設定なしにBigQueryの監視を行えるツールが欲しい なお、本OSSはMonotaRO Tech Blogの記事「SQLを使った監視でデータ基盤の品質を向上させる」で紹介されていた仕組みを参考にし、より柔軟に監視項目を設定できるように新規開発しています。 OSSとして公開しているため、本記事と併せてご覧ください。 github.com 開発の経
Elasticsearchで日本語検索を扱うためのマッピング定義 - ZOZO TECH BLOG
こんにちは、検索基盤部 検索基盤ブロックの渡です。私は検索基盤ブロックで、主にZOZOTOWNの検索周りのシステム開発に従事しています。 以前の記事では、Elasticsearchのマッピング設定の最適化について取り上げました。そして、今回は日本語による形態素解析を実現するまでの手順をご紹介します。 techblog.zozo.com 目次 目次 はじめに Elasticsearchで全文検索を実現させる手順 全文検索のためのマッピング定義 Analyzerの構造 日本語対応のAnalyzer 日本語対応のためのプラグイン追加 kuromoji Analyzerを指定したマッピング定義の例 kuromojiプラグイン機能 カスタムしたAnalyzerのマッピング定義 Analyzerの動作確認 modeを選択した場合のマッピング定義の例 Analyzer適用の注意点 kuromoji以外の
ディープラーニングを活用したレコメンドエンジン改善への取り組み - ZOZO TECH BLOG
はじめに こんにちは、推薦基盤部の与謝です。ECサイトにおけるユーザの購買率向上を目指し、レコメンデーションエンジンを研究・開発しています。最近ではディープラーニングが様々な分野で飛躍的な成果を収め始めています。そのため、レコメンデーション分野でも研究が進み、精度向上に貢献し始めています。本記事では、ディープニューラルネットワーク時代のレコメンド技術について紹介します。 目次 はじめに 目次 パーソナライズレコメンドとは 深層学習より前の推薦手法 協調フィルタリング Matrix Factorization SVD（Singular Value Decomposition） Factorization Machine 深層学習を使った推薦手法 ニューラルネットワーク推薦手法に対する警鐘 Recboleプロジェクト Recboleプロジェクトを用いた各アルゴリズムの検証 General Re
ユーザーログを活用したZOZOTOWNの検索サジェスト改善 - ZOZO TECH BLOG
こんにちは。ZOZO研究所の山﨑です。 ZOZO研究所では、検索クエリのサジェスト（以下、サジェスト）や検索後のアイテムの並び順といったZOZOTOWNでの検索改善にも取り組んでいます。 本記事では、ZOZOTOWNにおける実例を交えながら、サジェストの改善方針についてご説明します。 目次 目次 一般的なサジェストの概要 サジェストの分類 サジェストの評価指標 ZOZOTOWNでのサジェストの改善 サジェスト改善のサイクル 1. サジェスト改善方針の仮説 2. KPIの策定 3. サジェストの改善施策 4. ABテストの実施 まとめと今後の改善案 おわりに 一般的なサジェストの概要 はじめに、一般的なサジェストの分類や評価指標を説明します。 サジェストの分類 サジェストとは、検索窓にキーワードが入力された際に関連するクエリを表示する機能を指します。また、本記事ではサジェストに候補として表れ
OpenCV, GoCV, Go言語における画像処理のパフォーマンスの比較 - ZOZO TECH BLOG
Gopher's design for Ryuta Tezuka（@Tzone99） こんにちは、ZOZOテクノロジーズ開発部の池田（@ikeponsu）です。 本記事では、 Go言語における画像処理の可能性を、ベンチマークを通して探ってみたいと思います。 はじめに 業務内でGo言語での画像処理を行う機会があり、Goの標準パッケージやGoCVについて調べていました。 ただ、画像処理に関する記述はまだまだ少なく、実装している人自体も少ないのかなという印象でした。 今回行った「Go言語での画像処理の速度はどの程度か」のベンチマークが、これからGo言語で画像処理の実装を行おうとしている方の参考になればと思います。 ベンチマークの内容 比較対象 C++のOpenCV内のバイリニア補間 GoCV内のバイリニア補間 Go言語とimageパッケージを使って実装したバイリニア補間 処理内容 画像入出力 バ
deep metric learningによるcross-domain画像検索 - ZOZO TECH BLOG
ZOZO研究所でインターンをしている松井です。本記事では、cross-domain画像検索とdeep metric learningの概要と、cross-domain画像検索で良い精度を達成するためのテクニックを取り上げます。 metric learningの概要 metric learningとは、データ間の関係を表す計量（距離や類似度など）を学習する手法です。 画像分類や、画像検索などに応用できます。 意味の近いデータの特徴量どうしは近く、意味の異なるデータの特徴量どうしは遠くなるような計量を学習 します。 意味の近いデータのペアを positive pair 、意味の異なるデータのペアを negative pair と呼びます。 deep learningが出てくる前の代表的な手法として、マハラノビス距離の共分散行列を学習させる手法があります。 ：データの特徴量 ：パラメータ（共分散
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