Item2vecを用いた商品レコメンド精度改善の試み | メルカリエンジニアリング
こんにちは、メルカリのレコメンドチームで ML Engineer をしている ML_Bear です。 普段はメルカリのホーム画面などに表示されるレコメンドパーツの改善を担当しています。今回はメルカリの莫大なユーザーログデータと、出品された商品に付与されているメタデータ(詳細後述)を活用したレコメンドロジック改善事例をご紹介します。 商品メタデータについて メルカリではユーザーの商品検索体験を向上させるため、出品された商品に対して様々なメタデータを付与しています。ファッションアイテムだと色や生地感、家電だと型番といった、主として商品の属性をあらわす様々なデータをメタデータと呼称しています。 今回、私は本やマンガに紐づいているメタデータ (以下、タイトルデータと記載) に着目しました。 メルカリアプリ内では、本やマンガに商品が属するシリーズを表現するメタデータが付与されています。例えば「キング
Elasticsearch運用ノウハウ | メルカリエンジニアリング
こんにちは、メルカリMicroservices SREチームの藤本(@jimo1001)です。 私は現在、Embedded SRE として サーチインフラチームに入り活動しています。このサーチインフラチームは、Elasticsearchを使用した検索基盤を管理し、様々なマイクロサービスに検索機能を提供するチームです。この検索基盤は非常に巨大なプラットフォームで、メルカリ全体のマシンリソースの高い割合を占めており、メルカリの検索を支える非常に重要なものです。私の Embedded SRE としてのミッションは検索基盤の信頼性の向上と自動化を推進することです。 今回は、メルカリの検索基盤で利用している Elasticsearch における運用のノウハウを紹介したいと思います。 Elasticsearch とは Elasticsearch は、Elastic社が開発する Apache Lucen
メルカリの検索基盤の変遷について | メルカリエンジニアリング
※この記事は、"Blog Series of Introduction of Developer Productivity Engineering at Mercariの一環で書かれています。 はじめに こんにちは、メルカリ、サーチインフラチームのshinpeiです。今回はメルカリの検索基盤の裏側について、そのアーキテクチャ変遷について書こうと思います。2018~2021年の4年間で、大きく3回、変化をしました。設計の段階では希望と期待にあふれているアーキテクチャでも、問題は後からやってきます。設計には良し悪しがあり、変化することで知見を得ながら、改善を続けています。え、これだと危ないのでは？、、あぁ、やはりそうなるのね。などと、ご笑覧いただければ幸いです。 前回までのお話 メルカリの検索は、創業時から、Solrをベースにしたシステムで組まれてました。その変遷はこちらのスライドにまとめてあ
Search API v2 を作った話 | メルカリエンジニアリング
はじめに こんにちは、メルカリJP の Search Backend チームの otter です。 今回は、BFF的役割を担っている Search API のインターフェースを version 2 として刷新したときの課題や改善した点について紹介したいと思います。 API が持っていた課題 ご存知の方も多いと思いますが、メルカリではサービス全体としてマイクロサービスアーキテクチャによる開発を採用しています。 Search API もモノリシックな API からマイクロサービスとして切り出されたもので、iOS やAndroid などのクライアントとの後方互換性を担保するため、API のインターフェースや仕様はそのまま移行されました。 そのため、サービス面では柔軟に新たな施策に対応するのが難しかったり、システム面では各マイクロサービスで共通化されるべき、エラーハンドリングやページネーションがメ
Mercari Microservices Platformの進捗（2019年） | メルカリエンジニアリング
Microservices Platform TeamでTech leadをしている@deeeeeeetです． 昨年のMTC2018ではMicroservices Platformチームの立ち上げから1年で僕らが取り組んできたことを紹介しました． speakerdeck.com 具体的にはStranglerパターンによるMonolithからMicroservicesへの段階的なリクエスト移行を行うためのAPI gatewayの開発や，Microservicesのインフラのセットアップを簡単にしサービス開発チームのSelf-service化を進めるためのStarter-kitの開発，GoでのMicroservicesの開発を高速で始めるためのTemplateプロジェクトの開発，Spinnakerの導入などについて紹介しました． これらはPlatformとして最低限の機能を整備したにすぎず，さ
Go Fridayこぼれ話：非公開（unexported）な機能を使ったテスト #golang | メルカリエンジニアリング
はじめに メルペイ エキスパートチームのtenntennです。 メルカリグループでは、毎週金曜日にGo Fridayという社内勉強会を開催しています。 毎週やっているとそれなりに知見が溜まってくるので、定期的に”こぼれ話”としてブログを書こうという話になりました。 今回の記事では、先日のGo Fridayで話題にあがった非公開な機能を使ったテストについて扱いたいと思います。 なお、Goにおけるテストの手法やテストしやすいコードの書き方については、GopherCon 2017でも発表があったmitchellhさんの”Advanced Testing with Go”(スライド/動画)が参考になります。テーブル駆動テストやテストヘルパーなど非常に勉強になるので、まだ見たことのない方はぜひスライドや動画をご覧ください。 TL;DR Goのテストではテスト対象とテストコードを別パッケージにできる
退屈なブラウザ作業はSeleniumにやらせようーーはじめてでもできるブラウザ操作自動化 | メルカリエンジニアリング
こんにちは、メルカリのQA-SETチームで自動化をぶりぶりしている tadashi0713 です。 これまではモバイルアプリ・WebアプリのE2Eテストを中心に自動化をしていましたが、最近ではプロダクト部門・カスタマーサポート部門・コーポレート部門の業務自動化にも挑戦しています。 今回はSelenium WebDriver (以下 Selenium) を使って簡単にできるブラウザ作業自動化についてご紹介します。 10/25にGitHub JapanでLT発表した資料もありますので、合わせてご覧ください。 english-lt.connpass.com 意外と多い、ブラウザを使った繰り返し作業 社内の色々な職種・チームの方々とコミュニケーションをしていると、ブラウザを使った繰り返し作業が多く感じました。 例えば 社内で使用しているWebサービスのアカウントを社員に付与する Chartio(h
メルカリ社内ドキュメントツールの Crowi を Kubernetes に載せ替えました | メルカリエンジニアリング
最近、SRE になった @b4b4r07 です。今回は、直近のタスクだった社内アプリを Kubernetes に載せ替えた話をします。 前置き メルカリでは全社的 1 に Crowi という Markdown で書ける Wiki アプリケーションをナレッジベースとして採用しています。 site.crowi.wiki 以前は、プロダクトチームは Qiita:Team、コーポレート系は Google Sites と言った具合に、各部署ごとに異なるドキュメントツールを使っていました。これではよくないと、エンジニアに限らず誰でも書きやすく参照しやすい Wiki のようなサービスが必要とされ、Crowi の採用に至りました。 まずはみんなに使ってもらうために広めていこうと、試験的に導入が始まったため、今回の移行話までは 1 台の EC2 インスタンスにアプリケーションサーバと Nginx、Mongo
GolangでSlack Interactive Messageを使ったBotを書く - Mercari Engineering Blog
SREの@deeeet です。 MercariではSlack Botを使い様々な業務の自動化を行っています。例えばメインのAPIのReleaseはBotによる自動化がされており、JPとUSとUKの3拠点で1日に10回以上のReleaseをSlack上で実現しています（これ以外にも多くの事例があります）。 これまでのSlack Botは基本的には文字ベースでのやり取りが普通でした（グラフなどの画像を返答として利用することはあります）が、SlackはよりInteractiveなやりとりを実現できるInteractive Messageという仕組みも提供しています。これによりButtonによる決定やMenuによる選択といったアクションをユーザにとらせることができるようになります。 Buttonの仕組み自体は古くから提供されていましたが他のTeamへの配布が前提でありOAuthの仕組みを準備する必
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