83億レコードを移行し、日々2,500万レコードのアクセスログをBigQueryに記録している話（インフラ編） - Money Forward Developers Blog
こんにちは。 インフラエンジニアの村上です。 マネーフォワードのインフラチームは、サービスに関わるインフラから、自社の作業環境、開発環境、さらにはサービスのインフラの中でも物理的なものからOS・ミドルウェア・アプリケーションのメンテナンス・ビルド・リリース・運用まで幅広く関与しています。 今回はGoogle Cloud PlatformのBigQueryを活用してアクセスログの分析環境を構築した時の話を紹介します。 この記事に書かれる事 データ分析基盤としてBigQueryを使用した話と データ量を例示しながら使用を開始した時のトラブルシュートとパフォーマンスについて紹介する。 データ移行のコツもうまく含めながら書いていく。 BigQueryを採用した訳 マネーフォワードの家計簿は350万人以上のお客様に利用いただき、 アクセスログは日々2.500万件程度増えております。 サービス開始から
レビューしやすいコミット履歴でバグ削減 - Money Forward Developers Blog
こんにちは。 アグリゲーション開発担当の中川です。 今回は、みんなが大好きな構成管理ツール「Git」について話したいと思います。 私は Git を使い始めてから、バグの発生数が激減しました。 Git を使ったとある手法によってレビューが充実し、バグの少ないコードを書くようになったと考えています。 では、今回はその手法について紹介したいと思います。 ※ 本稿は Git 以外の第三世代構成管理ツール（Hg、Bzr など）にも適用するかと思いますが、Git の用語とコマンドを使って紹介していくため Git の基本知識が必要となります。ご了承ください。 レビューしやすいコミット履歴と、開発の流れで自然にできるコミット履歴の乖離 以下のようなコミット履歴があるとします。 1. wip: 仕様変更○○を行い始めた 2. wip: 仕様変更○○の続き 3. wip: ちょっと設計を変更、それと過去のバグ
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