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iPad Pro (2024) review: So very nice, and so very expensive
iPad Pro (2024) review: So very nice, and so very expensive
ZOZOTOWNにおける開発生産性向上に関する取り組み / Initiatives to Improve Development Productivity at ZOZOTOWN
■ ZOZOエンジニア向け会社説明資料 https://speakerdeck.com/zozodevelopers/company-deck ■ 運用改善によるチームパフォーマンス向上のための取り組み https://techblog.zozo.com/entry/operational-improvements-tips ■ GitHub Copilotの全社導入とその効果 https://techblog.zozo.com/entry/introducing_github_copilot
女優剛力彩芽（27）とZOZO創業者でスタートトゥデイの社長の前澤友作氏（43）が破局したことが12日、分かった。この日、ニュースサイト「デイリー新潮」と「NEWSポストセブン」が報じた。剛力の所属事務所も、日刊スポーツの取材に「事実です」と破局を認めた。 日刊スポーツの取材に対し演劇関係者は、10月初旬、剛力から前澤氏に対して女優業に力を入れたいと申し出たとした。前澤氏は10月4日に新会社「スタートトゥデイ」を設立し、代表取締役社長に就任したと発表。新会社を設立し、多忙になる中、23年には月に行く予定もあり、渡米してトレーニングをする時間も必要。今後の互いの仕事を考え、円満な別れとなったという。 2人の交際が明らかになったのは昨年4月。同年2月に雑誌の対談で知り合い、交際2カ月とされた。同年7月には2人でサッカーW杯ロシア大会決勝を観戦した様子を双方のインスタグラムで紹介するなどアツアツ
配達員用の「配達票」にはこれまで通り住所などを印字するが、置き配時には荷物から剥がすため、第三者は閲覧できないとしている。 置き配に特化した配送サービス「EAZY」のオプションとして提供する。配送情報を自社でQRコード化できるEC事業者であれば導入が可能といい、今後はZOZO以外への提供も目指すとしている。 関連記事 ヤマト、“置き配”特化の配達サービス ZOZOTOWN、Yahoo!ショッピング、PayPayモールで ヤマト運輸が“置き配”に特化した配達サービス「EAZY」をEC事業者向けに提供すると発表した。配達員と消費者が対面しなくてもいいよう、置き配や宅配ロッカーでの荷物の受け渡しに対応する。 ヤマト運輸、「置き配」ヤフオクにも コロナ対策で非対面配送強化 新型コロナウイルスの感染防止のため、人同士の接触を減らそうとヤマト運輸は今秋から「置き配」サービス「EAZY」（イージー）を「
ZOZOTOWNマイクロサービスの段階的移行を支えるカナリアリリースとサービス間通信における信頼性向上の取り組み - ZOZO TECH BLOG
はじめに SRE部プラットフォームSREチームの川崎 @yokawasa です。 ZOZOTOWNではモノリシックなアーキテクチャーから、優先度と効果が高い機能から段階的にマイクロサービス化を進めています。本記事では、そのZOZOTOWNの段階的なマイクロサービス移行で実践しているカナリアリリースとサービス間通信の信頼性向上の取り組みについてご紹介します。 なお、ZOZOTOWNのリプレイス戦略ついてはこちらのスライドが参考になります。 speakerdeck.com さて、ZOZOTOWNマイクロサービスプラットフォーム（以下、プラットフォーム）はAWS上に構築しており、コンテナーアプリ基盤にマネージドKubernetesサービスであるEKSを採用しています。また、複数サービスを単一Kubernetesクラスターで稼働させる、いわゆるマルチテナントクラスター方式を採用しています。 下記イ
こんにちは。SRE部データ基盤チームの塩崎です。ZOZOテクノロジーズではGCPの管理を各プロジェクトのOwnerに任せていた時期が長く続いていましたが、今期から全社的なGCP管理者を立てることになりました。本記事では新米GCP管理者である僕が全社的なGCPの管理をする上で遭遇した事例を紹介します。時には泥臭い方法で、時にはプログラムの手を借りて自動化をし、数々の難題に対処しました。 GCPのリソース階層について 具体的な事例紹介の前に、GCPのリソース階層を説明します。多くのGCP利用者からは、プロジェクトが最上位のリソースであるように見えますが、実はそれ以上の階層が存在します。以下の図をご覧ください。図の通り、プロジェクトの上位リソースとしてFolder、Organizationという2つのリソースが存在します。 cloud.google.com Folderはプロジェクトの論理的なま
PWAの今とこれから、iOSでの対応状況 / PWA now and in the future, status of support on iOS
ネイティブアプリと同様の機能をウェブアプリに追加できる技術、それがProgressive Web Apps (PWA)です。iOSでも近年、徐々にPWAの機能が追加されています。これらの流れは、ユーザービリティに重きを置く昨今の潮流に即しているように感じます。 この発表では、PWAの現状とその可能性についてお話しします。 - PWAとは？ - PWAの歴史 - PWAを特徴づける機能（オフライン、ホーム画面に追加、プッシュ通知 、Progressive Enhancement） - iOSにおける対応状況 - PWAの成果事例 - PWAのこれから - PWA活用のフローチャート 弊社のAmbient Weavingのサイトはこちら https://ambientweaving.lab.zozo.jp/
WEAR Webフロントエンドリプレイスのアーキテクチャ選定とNext.jsへの移行 - ZOZO TECH BLOG
はじめに こんにちは。WEAR部フロントエンドブロックの藤井です。WEARでは現在、Webサイトのリプレイスを進めています。本記事では、リプレイスに至った背景や課題と、課題解決のために行ったリプレイスのアーキテクチャ選定についてご紹介します。 なぜリプレイスするのか WEARはサービスローンチしてから約10年が経ちます。これまでローンチ当時の技術スタックのまま開発を続け、サービスを成長させてきました。今後もより継続的にスピード感を持ってユーザーへ価値を届けていくにあたってさまざまな課題があったため、新たな技術スタックでリプレイスを開始することにしました。 リプレイス前の環境 リプレイス前の環境はオンプレミスの環境にロードバランサー、Windowsサーバー(IIS)があり、そこでVBScriptが動いています。VBScriptでテンプレートHTMLにデータを流し込み、ブラウザに表示する仕組み
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
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
こんにちは。ZOZOテクノロジーズZOZOTOWN部 検索チーム 兼 ECプラットフォーム部 検索基盤チームの有村です。 ZOZOTOWNでは先日公開した記事の通り、すべての検索をElasticsearchへ置き換えました。置き換え直後は順調に見えたのですが、実際に数%ずつリリースしていく中で一部時間帯、一部リクエストでレスポンス速度の低下がみられました。 本記事ではその解決のために行ったパフォーマンス調査、チューニング方法についてご紹介します。なお、一般的に行われるであろうElasticsearch本体のパラメータチューニングの話ではなく、クエリやmapping、setting面の話がメインとなります。 改善前後の速度について 詳細な内容の前に、本改善によるレスポンス速度の最終的な改善結果を示します。 今回の計測では、一定パターンのリクエストを10秒間繰り返し、95%tileのレスポンス
こんにちは。開発部データエンジニアの遠藤です。現在、私はデータ×テクノロジーでZOZOグループのマーケティングを支援するデータチームに所属して、データ処理基盤の運用などに従事しています。 本記事では、Lookerを用いて運用中のデータ集計基盤をきれいなデータをスマートに取り出せる基盤に改良した件について報告します。 データ集計基盤で燻っていた問題 1. クエリ管理の限界 2. 集計定義に対するデータの信憑性が謎 Lookerは何が良い？ ～データガバナンス機能～ LookML データディクショナリ Gitによるバージョン管理 データ集計基盤（改）の設定フロー データ集計基盤（改）でのデータマート更新 まとめ データ集計基盤で燻っていた問題 ZOZOでは、サービスに関するあらゆるデータをBigQueryに集約しています。BigQueryに集約した大量のデータからデータマートとして必要なデータ
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 タイトルは釣りです（テンプレ） はじめましての方ははじめまして。特にこの記事がバズるとも思ってないんですが、なんとなく新しく僕のことを知っていただいた方のために自己紹介しておきます。 ZOZOテクノロジーズ開発部に所属するインフラエンジニアのようなことをやっている者です。チーム的にはMLOpsチームという組織にいます。Dockerが好きです。 社内では本名の太田さん、pchan、いんだくたーさん、こうちゃんなどと呼ばれています (Ref: @sonots) 自分のことを知っている方はご存知だと思いますが、自分語り満載のエントリーになる予定です。だるいと思った方はスルーしてもらって大丈夫です！ 入社の経緯とか そもそもの入社のきっかけは、前職で働いていた頃に遡ります。前職では小さな(?)Web制作会社で受託案件のPHPを書いたりAndroidアプリ(Java)の保守などをメインに担
はじめに こんにちは。SRE部BtoBチームの蔭山です。Fulfillment by ZOZO（以下FBZ）で提供しているAPIシステムの運用及び監視を担当しております。 FBZではAWS Lambdaを主軸としてAWSが提供しているフルマネージドサービスのみを利用するサーバーレスアーキテクチャを採用し、構築・運用してきました。今回は実際にどのようにサーバーレスアーキテクチャを活用してサービスを構築・運用・監視しているかご紹介します。 これからサーバーレスアーキテクチャを活用してサービスを構築されようとしている方の参考になれば幸いです。 なぜサーバーレスを採用したのか FBZはZOZOTOWNとブランド様が運営されている自社ECサイト間でリアルタイムに在庫情報を連携し、ZOZOTOWNと自社ECサイトでの在庫の一元管理を実現するAPIサービスです。そのため、マスタであるZOZOTOWNの在
こんにちは、SRE部MA基盤チームの谷口（case-k）です。私達のチームでは、データ連携基盤の開発・運用をしています。 データ基盤には大きく分けて2種類あり、日次でデータ連携してるものとリアルタイムにデータ連携しているものがあります。本記事ではリアルタイムデータ連携基盤についてご紹介します。 既存のデータ連携基盤の紹介 リアルタイムデータ連携基盤の紹介 なぜ必要なのか 活用事例の紹介 データ連携の仕組みと課題 リプレイス後のリアルタイムデータ連携基盤 SQL Serverの差分データの取り方を検討 アーキテクチャ概要と処理の流れ Fluentdのプラグインを使った差分データの取得 Dataflowでメッセージの重複を排除 Dataflowで動的にBigQueryの各テーブルに出力 Pub/Subのメッセージ管理 イベントログ収集基盤 個人情報の取り扱い ビルド・デプロイ戦略 監視 データ
こんにちは。ZOZOTOWN開発本部 バックエンド1ブロックの山本です。普段はZOZOTOWNのバックエンドやマイクロサービスAPIなどの開発に携わっています。 ZOZOTOWNは膨大なデータを有しており、テーブルやカラムの数も膨大です。しかし、ER図やテーブル定義に関するドキュメントは手動で更新されていたため情報遅れが生じ、信頼性が低いものとなっていました。 本記事ではその問題を解決するための取り組み、「データカタログ作成プロジェクト」について紹介します。 目次 目次 データカタログとは Dataedo dbdocs 背景・目的 課題の解決手段 内製したソフトウェアのアーキテクチャと基本機能 ER図作成UI 利用実績に基づく仮想外部キーの作成、カーディナリティの推定 リレーションシップを持っているテーブルペアの洗い出し 1:N or 1:1の推定 0以上か1以上の推定 リレーションシップ
React + microCMSで実現するZOZOTOWNキャンペーンページのノーコード化 - ZOZO TECH BLOG
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、
Pull Requestのレビュー負荷を軽減し、開発生産性を向上するためにチームで取り組んだこと - ZOZO TECH BLOG
はじめに こんにちは。WEARフロントエンド部Webチームの藤井です。私たちのチームでは、WEARのWebサイトのリプレイスと新規機能の開発を並行して進めています。これらの開発を推進する中で、Pull Requestのレビュー負荷を軽減し、開発生産性を向上させるための取り組みを行なってきました。本記事では、その中で効果的だった取り組みについてご紹介します。 目次 はじめに 目次 背景と課題 レビューの体制の薄さ スコープの広さ 仕様把握の負担 対応内容についての説明不足 処理の複雑性 仕様の抜け漏れ 動作確認の手間 課題解決に向けた取り組み レビュー体制の見直し Pull Requestを小さくする Issueを小さくする Pull Requestの粒度について明文化する 機械的なチェックの拡充 ESLintルールの拡充 Visual Regression Testの拡充 Pull Req
こんにちは！最近気になるニュースはスピノサウルスの尻尾の化石が発見されたこと1な、SRE部エンジニアの塩崎です。ZOZOテクノロジーズの前身となった会社の1つであるVASILYでは数多くのクローラーの開発・運用の担当をしてきました。 今回はその知見を生かして、クローラーを楽に運用するためのクラウドサービスを紹介します。 概要 データ解析を円滑に進めるためには、CSVやWeb APIなどの構造化されたデータが必要です。しかし全てのWebサイトにあるデータが構造化データを提供しているとは限りません。むしろ提供していないケースの方がはるかに多いです。そのため、Webクローラーを作成して構造化されていないWebページを解析し、構造化データを生成する必要があります。 しかし、Webクローラーの運用には数多くの「つらみ」があります。特に大量のWebページを1日1回などの頻度で定期的にクロールする際には
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。ブランドソリューション開発本部フロントエンド部の御立田です。フロントエンド部の部長とWEAR Androidのブロック長を兼任しており、普段は部署全体の管理・リスクマネジメントや、Android開発における設計などを行っております。 本記事では、運用改善によるチームパフォーマンス向上のための取り組みについてご紹介します。なお、フロントエンド部WEAR Androidブロックで実施した内容となっており、一部アプリ開発向けの施策ですのであらかじめご了承ください。 目次 目次 はじめに 生産性に対する課題感 改善結果 サイクルタイム平均値 スタッツ 数値分析 問題点の推測 問題点の認識 対応策 レビュー環境への対応策 レビュー会の開催 PR単位でビルドの共有 巨大なPRへの対応策 サブタスクで粒度を下げる 常にアップデートすることへの対応策 開発者リソースの再配分 PRテンプレートを
Datadogの活用ノウハウを一挙に公開・それを支える全社管理者の工夫とは #datadog_japan_meetup - ZOZO TECH BLOG
こんにちは。ECプラットフォーム基盤SREブロックの高塚と巣立（@tmrekk_）です。 ZOZOTOWNはクラウド化・マイクロサービス化を進める中で、監視SaaSのDatadogを採用しました。この数年で多くの知見が蓄積され、今では様々なシーンでDatadogを活用しています。この記事ではそのノウハウを惜しみなく公開します。 ※本記事は、先日開催されたDatadog Japan Meetup 2022 Summerにて発表した内容を書き起こして再構成したものです。 当日の発表資料 speakerdeck.com 目次 当日の発表資料 目次 はじめに マイクロサービス基盤に必要な監視の要件 第1部 ZOZOTOWNにおけるDatadogの活用 1. どこで障害が起こっているのか分からない → APM 2. アラートやダッシュボードや外形監視が欲しい → Monitors, Dashboar
はじめに こんにちは。ZOZO研究所のshikajiroです。主に研究所のバックエンド全般を担当しています。ZOZOでは2019年夏にAI技術を活用した「類似アイテム検索機能」をリリースしました。商品画像に似た別の商品を検索する機能で、 画像検索 と言った方が分かりやすいかもしれません。MLの開発にはChainer, CuPy, TensorFlow, GPU, TPU, Annoy、バックエンドの開発にはGCP, Kubernetes, Docker, Flask, Terraform, Airflowなど様々な技術を活用しています。今回は私が担当した「近似最近傍探索Indexを作るワークフロー」のお話です。 corp.zozo.com 目次 はじめに 目次 画像検索の全体像説明 Workflow Develop Application 推論APIの流れ 近似最近傍探索とAnnoy 近似
はじめに こんにちは、技術本部SRE部ZOZOSREチームの堀口です。普段はZOZOTOWNのオンプレミスとクラウドの構築・運用に携わっています。またDBREとしてZOZOTOWNのデータベース全般の運用・保守も兼務しております。 ZOZOTOWNではSQL Serverを中心とした各種DBMSが稼働しています。その中でZOZOTOWNサービスの根幹となるいわゆる基幹データベース（以下、基幹DBと呼ぶ）を5年ぶりにリプレースしました。 基幹DB群は、商品情報、在庫情報、注文情報、会員様情報、ブランド様情報、配送管理、キャンペーン情報、分析系情報などZOZOTOWNサービスにおけるほぼ全ての情報を管理しているものとなります。 リプレースのモチベーションは5年のハードウェア（以下、HWと呼ぶ）保守期限終了およびSQL ServerのEnd Of Life（以下、EOLと呼ぶ）を迎えるため、HW
Aurora Serverless v2を本番導入した話 〜検討や導入時のポイント・得られた効果について〜 - ZOZO TECH BLOG
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
はじめに こんにちは、Selenium 4の正式版がなかなかリリースされなく、ソワソワしている品質管理部・自動化推進ブロックの木村です。 私が所属する品質管理部は、ZOZOTOWNやWEARなどの開発プロジェクトに対してテスト・検証を行い、完成品がユーザーの手に届いても問題ないかを確認する部署です。その品質管理部では、先日、部署で開発運用しているSeleniumによる自動テストのシステムをオンプレからAWSに移行しました。自動テストの書き方や、個々のAWSサービスの使い方の記事は多く存在するので、本記事では自動テスト全体の概要を紹介します。単純な移行だけでなく、サーバレスやマネージドサービスを活用しているので、部分的にでも参考になる点があれば幸いです。 背景 品質管理部が行っていたリグレッションテストやシステムテストを部分的に自動化するために、Seleniumによる自動テストのシステムを開
メルカリ・ヤフー・ZOZO開発者が語る「画像検索」の最前線！ Bonfire Data & Science #1 イベントレポート
メルカリ・ヤフー・ZOZO開発者が語る「画像検索」の最前線！ Bonfire Data & Science #1 イベントレポート 祝！ データサイエンス領域で初めての Bonfire！！ そんな記念すべき初回のイベントレポートを書かせていただきます、Yahoo!ショッピングでサイエンス領域を担当している東孝信です。 Bonfire Data & Scienceは、データとサイエンスに関わる人たちが情報共有できる勉強会/交流会です。 今後も定期的に開催される予定ですので、興味のある方は第2回以降もぜひチェックしてください！ さて、第1回のテーマは「画像検索」です！ 最近EC系のサイトで類似画像検索が出来るようになったけどどうやってるの？ 画像検索のモデルってどうしてるの？ 画像検索のインフラはどうしてるの？ 私たちの会社でも画像検索を用いたサービスを構築できるだろうか？ こういった疑問に
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
ワークフロー実行基盤をFargateからEC2へ変更したらコストもパフォーマンスも改善できて幸せになった話 - 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バックエンド部SREブロックの小林（@mirai_kobaaaaaa）です。普段はWEARやFAANSというサービスのSREとして開発、運用に携わっています。 WEARではAmazon Elastic Kubernetes Service（以下、EKSと呼ぶ）を用いて複数システムのインフラ基盤を構築・運用しています。その中の1つとして、ワークフロー処理の実行基盤が存在しています。 本記事では、そのワークフロー実行基盤が抱えていた課題と、それらをどのように解決したのかを紹介します。また、付随して得られたメリットについても紹介いたします。 目次 はじめに 目次 WEARにおけるワークフロー ワークフロー処理内容 ワークフロー実行基盤の構成 ワークフロー実行基盤の課題 コスト内訳の調査 過剰なPodスペック Fargate実行時間の増大 ワーク
ZOZOTOWNの事業を支えるBigQueryの話 / BigQuery behind ZOZOTOWN
タイムトラベルはじめました 〜時をかけるBigQuery〜 / Now serving Time Machine 〜BigQuery Which Leapt Through Time〜
はじめに こんにちは、ML・データ部推薦基盤ブロックの宮本（@tm73rst）です。普段は主にZOZOTOWNのホーム画面や商品ページにおいて、データ活用やレコメンド改善のプロダクトマネジメントを行っております。 近年ビックデータ社会と言われる中、データドリブンという言葉をよく耳にします。ZOZOTOWNのホーム画面は、ホーム画面の各パーツごとにViewable Impression（以降、view-impと表記）を取得できるようになったことでデータドリブンな評価や意思決定が促進されました。 本記事では特にZOZO独自のview-impの設計とview-impを用いてどのようにホーム画面を改善しているかについて紹介します。データドリブンな施策の推進を検討している方に向けて、本記事が参考になれば幸いです。 本記事におけるViewable Impressionの定義 本記事ではホーム画面のvi
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、ZOZOFIT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。 計測プラットフォーム開発本部では、複数のプロダクトを開発運用していますが、リリース作業はプロダクト単位で行っています。プロダクトによってローンチから数年経過し安定傾向のものもあれば、ローンチしたばかりで機能開発が盛んなものもある状態です。 複数のプロダクトを管理する上では当然の状況ですが、プロダクト単位でリリース作業手順が異なり、手順そのものにも課題がある状態でした。 本記事では、リリース作業で課題となっていた部分の紹介と、それぞれの課題に対する対応策についてご紹介します。 目次 はじめに 目次 現状 課題と対応方針 リリース作業の自動化 リリース作業の自動化をする上での必須条件の確認 自動化が必要
ZOZOTOWNのProduction Readiness Checklistと信頼性向上の取り組み / Improvement the reliability of ZOZOTOWN with Production Readiness Checklist
ZOZOTOWNのProduction Readiness Checklistと信頼性向上の取り組み / Improvement the reliability of ZOZOTOWN with Production Readiness Checklist
はじめに ZOZO研究所ディレクターの松谷です。 ZOZO研究所では、イェール大学の成田悠輔氏、東京工業大学の齋藤優太氏らとの共同プロジェクトとして機械学習に基づいて作られた意思決定の性能をオフライン評価するためのOff-Policy Evaluation（OPE）に関する共同研究とバンディットアルゴリズムの社会実装に取り組んでいます（共同研究に関するプレスリリース）。また取り組みの一環としてOPEの研究に適した大規模データセット（Open Bandit Dataset）とOSS（Open Bandit Pipeline）を公開しています。これらのオープンリソースの詳細は、こちらのブログ記事にまとめています。 techblog.zozo.com 本記事では、ZOZO研究所で社会実装を行ったバンディットアルゴリズムを活用した推薦システムの構成について解説します。バンディットアルゴリズムを用い
関連記事 有名IT企業で働くみんなのデスク環境 エンジニア・デザイナーなど写真でチェック ヤフー編 IT企業で働く人のデスク環境を写真や本人のコメント付きで紹介。ITエンジニアやデザイナーまで、さまざまな社員がどんな環境で働いているかをチェックする。今回はヤフーで働く人のデスク周り。 急成長SaaS企業で働くみんなのデスク環境 約1万1000の子供向け施設で活躍するサービスを生んだ働き方 SaaS企業で働く人のデスク環境を写真や本人のコメント付きで紹介。経営陣からエンジニア、管理部門まで、さまざまな社員がどんな環境で働いているかをチェックする。今回は保育士向けSaaSを提供するコドモンで働く人のデスク周りを探る。 SaaS企業で働くみんなのデスク環境 経営陣からエンジニアまで写真でチェック マネフォ編 SaaS企業で働く人のデスク環境を写真や本人のコメント付きで紹介。経営陣からエンジニア、
モノリスからマイクロサービスへ-ZOZOBASEを支える発送システムリプレイスの取り組み - ZOZO TECH BLOG
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
ZOZOにおけるID基盤のk8sへのリプレイスとセキュリティの取り組み / Authentication service replacement and security efforts of zozotown(CNDT2020)
ZOZOにおけるID基盤のk8sへのリプレイスとセキュリティの取り組み / Authentication service replacement and security efforts of zozotown(CNDT2020)
はじめに こんにちは、計測プラットフォーム部バックエンドチーム、テックリードの児島（@cozima0210）です。この記事では、ZOZOSUITとZOZOMATの違いにより生じたバックエンド開発における課題と、その解決のためにCQRSアーキテクチャを採用した経緯、そしてその実践について紹介します。 ZOZOSUITとは ZOZOSUITは、2017年に発表した全身の計測を目的としたツールです。現在も計測機能は提供されていますが、新規の販売は終了しています。現在、ZOZOSUITの計測データは、マルチサイズ商品の開発に活かされています。 ZOZOMATとは ZOZOMATは、2019年に発表した足の計測を目的としたツールです。足の計測データから、足型診断や推奨サイズの提案に活用されています。今年の2月にリリースし、ZOZOSUITに続く計測技術として、とても注目をいただきました。 計測プラッ
はじめに BtoB開発部の増田です。 BtoB開発部は、主にFulfillment by ZOZO（以下、FBZ）の開発を担当しているエンジニアチームです。FBZの初回ローンチから間もなく3年経過しますが、サービスの拡大、拡張とともに見直すべき課題も増えてきました。日々の運用負荷の増大や、それに伴う開発効率の低下の話しを耳にする機会も増えています。そこで、今期の開発計画では、運用改善のための開発も優先度を上げて取り組むこととしていました。 一方で、新型コロナウィルスの影響もありチーム全体がリモートワークに移行して1年が経過しました。リモートワークが浸透する過程にはさまざまなコミュニケーション課題があり、上記の運用改善の施策を進める上でもコミュニケーションの円滑化が急務でした。 そのようなコミュニケーション課題の対策のひとつとして1on1に力を入れているチームも多いでしょう。この記事では、1
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剛力彩芽、前澤社長と破局「事実です」と所属事務所 - 離婚・破局 : 日刊スポーツ
ヤマトが配送票の個人情報を伏字に、氏名のみQRコード化 「置き配」の情報漏えい抑止、まずはZOZOが導入
GCPの秩序を取り戻すための試み 〜新米GCP管理者の奮闘記〜 - ZOZO TECH BLOG
ZOZOTOWN検索の精度改善の取り組み紹介 - ZOZO TECH BLOG
GoでSQLの複雑なクエリのテストを書いてみた - ZOZO TECH BLOG
ZOZOTOWNにおける検索速度改善までの道のり - ZOZO TECH BLOG
データ集計基盤の改善でLooker導入に至ったワケ - ZOZO TECH BLOG
スクラムを導入してチーム状態を可視化し持続可能なチームを目指す - ZOZO TECH BLOG
ZOZOテクに入社してもうすぐ1年半になるので、リアルな話をしたい - inductor's blog
物流支援サービスを支えるAWSサーバーレスアーキテクチャ戦略 - ZOZO TECH BLOG
ZOZOTOWNを支えるリアルタイムデータ連携基盤 - ZOZO TECH BLOG
データカタログを作成してZOZOTOWNデータベース定義をまとめた話 - ZOZO TECH BLOG
クローラー運用を楽にするためのクラウドサービス比較 - ZOZO TECH BLOG
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近似最近傍探索Indexを作るワークフロー - ZOZO TECH BLOG
ZOZOTOWNの基幹データベースをリプレースした話 - ZOZO TECH BLOG
AWSで構築するSelenium自動テスト環境とその運用 - ZOZO TECH BLOG
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
ZOZOTOWNホーム画面におけるログ設計と改善サイクルの紹介 - ZOZO TECH BLOG
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バンディットアルゴリズムを用いた推薦システムの構成について - ZOZO TECH BLOG
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ZOZOSUITからZOZOMATへ - CQRSによる解決アプローチ - ZOZO TECH BLOG
「ガチ対話」でエンジニアチームのエンゲージメントを高める1on1の工夫 - ZOZO TECH BLOG