はじめに こんにちは。基幹システム本部・物流開発部の岡本です。普段はZOZO基幹システムのリプレイスを担当しています。 ZOZOではさらなる成長のため、様々なリプレイスプロジェクトが進行しており、これまでにZOZOTOWNやWEARなどのプロダクトにおける多くのリプレイス事例を公開してきました。本記事では、2022年8月より本格始動したZOZO基幹システムリプレイスの第一弾であるZOZOの物流拠点「ZOZOBASE」を支える「発送システムリプレイス」を紹介します。「発送システムリプレイス」は設計を終えた開発段階で、リリースに向けて進行中です。本記事を皮切りに今後も継続的に発信を続けていくので、是非ご注目ください。 現状の「発送システム」は、Classic ASPのトランザクションスクリプトで実装された大規模なモノリス構成のシステムの一部であり、「障害リスク」と「開発速度の低下」に課題を抱え

はじめに こんにちは、計測プラットフォーム開発本部SREブロックの近藤です。普段はZOZOMATやZOZOGLASSなどの計測技術に関わるシステムの開発、運用に携わっています。 今年の夏に、ZOZOFITというサービスがローンチされました。このサービスは米国での展開を行い、日本ではあまり目にすることのないサービス名称だと思います。 ZOZOFITをローンチするにあたり、私達のチームではアーキテクチャを設計し、システム構築をすることになりました。 本記事では、ZOZOFITの開発時に遭遇した課題と対応方法について紹介します。 目次 はじめに 目次 ZOZOFITについて システム構成 レイテンシを考慮したAWSのリージョンの選定 認証機構の構築 開発中の課題 米国でSMSの送信時に必要な申請 SMSの送信検証 振り返り 終わりに ZOZOFITについて ZOZOFITは、ZOZOSUITの計

こんにちは。ZOZO研究所の山﨑です。 ZOZO研究所では、検索/推薦技術をメインテーマとした論文読み会を進めてきました。週に1回の頻度で発表担当者が読んできた論文の内容を共有し、その内容を参加者で議論します。 本記事では、その会で発表された論文のサマリーを紹介します。 目次 目次 検索/推薦技術に関する論文読み会 発表論文とその概要 SIGIR [SIGIR 2005] Relevance Weighting for Query Independent Evidence [SIGIR 2010] Temporal Diversity in Recommender System [SIGIR 2017] On Application of Learning to Rank for E-Commerce Search [SIGIR 2018] Should I Follow the Crow

はじめに こんにちは。マイグレーションチームの藤本です。 この記事では、先日のリニューアルに伴って導入したBackends For Frontends（以下、BFF）で、Redisを使ったキャッシュの事例をご紹介します。キャッシュを導入する際に起きる問題とその回避策について、サーバーサイドのアプリケーションで行った対策をもとに紹介していきます。 ZOZOTOWNリニューアルとBFF ZOZOTOWNで導入したBFFは、複数のAPIのレスポンスをフロントエンドが必要とする形式に集約して返却することを主な目的としています。これまでの実績から、大規模セール時のアクセス数は通常時の何倍にもなることがわかっており、BFFもそれに耐えられるパフォーマンスが必要です。 しかし、BFFに来たすべてのアクセスをそのままAPIに流すと、パフォーマンスに影響する恐れが出てきました。そのため、APIからのレスポン

はじめに 2020年新卒入社で、現在ZOZOWEB部所属の武井です。ZOZOTOWNのWebフロントエンド開発を担当しています。私は入社以来オフィスに2度しか出社したことがありませんが、そのうちの1度はスタッフインタビュー記事の撮影のときでした。アートがたくさんある素敵なオフィスですが、それ以降出社できていません。まさか新卒1年目からフルリモート勤務をすると思っていませんでしたが、先輩スタッフが仕組み作りをしてくださっていたおかげで快適に働けています。 さて、本題です。ZOZOTOWNではタイムセール、ショップ限定クーポン、抽選プレゼントなどのキャンペーンを期間限定で実施しています。このキャンペーンをより際立たせるためにキャンペーンページを作成し、ホーム画面やメルマガなどを通じてお客様にお届けしています。しかし、このキャンペーンページの作成が必要になった場合、エンジニアが都度実装しており、

こんにちは。SRE部MA基盤チームの川津です。 私たちのチームでは今年サービスを終了した「IQON」の10TBを超える大規模データをBigQueryからS3へ移行しました。本記事ではデータ移行を行った際に検討したこと、実際にどのようにデータ移行を行ったかを紹介します。 データ移行の経緯 IQONは2020年4月6日をもってサービスを終了しました。そのIQONではデータ分析にBigQueryを利用していましたが、Amazon Web Services(AWS)上にもIQONに関するリソースが存在します。そのため、IQONはGCPとAWSの2つのクラウドで運用していました。 しかし、サービス終了に伴いGCP・AWSどちらかにリソースを統一する必要が出てきました。統一する意図としては、終了したサービスが利用する取引先を減らし、請求対応などの事務的なコストを減らしたい意図がありました。そのためGC

はじめに こんにちは。SRE部BtoBチームの田村です。BtoBチームにてECサイトの購入テストや会員登録等のテストを行う際には、これまでSeleniumを利用して毎日LinuxのChrome環境にて実行しておりました。しかしながらフロントエンドが変更された場合に、ソースコードの調整をしたりサーバー保守対応も必要で、運用コストを割かれることもしばしばありました。テストにおける自動化やテスト品質の向上及び運用コストの削減を目的として、今回AutifyというE2E自動テストツールを導入しました。 BtoBチームのE2Eテスト BtoBチームのE2Eテストは、Seleniumを用いて会員登録や購入テストを毎日実行しており、Slackにテスト結果を通知しています。エラー時には、サーバーに入ってログ閲覧し問題ないかを確認していました。そして、新しいテストパターン追加の要望があった場合にはソースコード