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はじめに こんにちは。検索基盤部 検索技術ブロックの今井です。 検索基盤部では検索機能や検索精度を改善する中で検索クエリの意図解釈にも取り組んでいます。ZOZOTOWNで検索窓にクエリを入力して検索ボタンを押すと、クエリに応じて検索の絞り込み条件に変換するクエリ解釈機能の処理が動作します。 例えば、「ワンピース 白色」と検索した時、「ワンピース」を洋服のカテゴリー、「白色」を色のカテゴリーと解釈し、「白色のワンピース」を検索する絞り込み条件に変換します。 2024年5月現在ではスマートフォン向けWebサイト(https://zozo.jp/sp/xxx)とアプリのみ、クエリ解釈機能の処理が適用されています。クエリ解釈機能では意図解釈や検索の絞り込み条件に変換しています。 現在はシンプルな辞書ベースの手法を用いていますが、カバーしきれない課題も出てきており、改善のモチベーションが少しずつ上が
はじめに こんにちは。SRE部フロントSREブロックの三品です。 3月19日から3月22日にかけてKubeCon + CloudNativeCon Europe 2024(以下、KubeCon EUと呼びます)が行われました。今回弊社からはZOZOTOWNのマイクロサービスや基盤に関わるエンジニア、推薦システムに関わるエンジニアの合わせて4人で参加しました。 本記事では現地の様子や弊社エンジニアが気になったセッションや現地の様子について紹介していきます。 目次 KubeConEU2024の概要 セッションの紹介 現地の様子 ブースについて 参加に向けてのTips 最後に KubeCon EU 2024の概要 昨年4月にオランダ アムステルダムで行われたKubeCon EUの様子については昨年の参加レポートをご覧ください。 techblog.zozo.com 今年のKubeCon EUはフラ
こんにちは、カート決済SREブロックの飯島と、ECプラットフォーム基盤SREブロックの織田です。 本記事では複数チームで運用する共通のAWSアカウントとKubernetesにおけるコストの可視化についてご紹介します。 背景 コスト可視化に対する課題 課題解決へのアプローチ AWSリソースのコスト可視化 AWSコスト配分タグ タグの定義と運用ルール タグの付け方 AWS Cost Explorer AWSコスト配分タグの活用例 Kubernetesクラスタのコスト可視化 Kubecost 比較検討 カスタムバンドル採用の決め手 アーキテクチャ 可視化の仕組み ダッシュボード 効果 コスト可視化の活用事例 最後に 背景 現在、ZOZOTOWNはモノリスなサービスを機能ごとに分け、マイクロサービスに移行しながらモダンアーキテクチャへのリプレイスを実施しています。マイクロサービスの移行先としてクラ
はじめに こんにちは。DevRelブロックの@wirohaです。2024年3月22日〜24日に「try! Swift Tokyo 2024」が開催されました。ZOZOはGOLDスポンサー・DIVERSITY & INCLUSIONスポンサーとして協賛し、ブースを出展しましたので現地のレポートをお届けします! 目次 はじめに 目次 会場 スポンサーブース アンケートの回答 印象に残ったセッション Swiftの型推論を学ぼう コード署名を楽しく乗り切る方法 Party、その他 アフターイベント LT1. SwiftPM マルチモジュール構成への第一歩 LT2. SwiftとC++を利用した画像処理プログラミング LT3. Introducing Pkl 感想戦 最後に 会場 会場は前回(2019年)と同じ、ベルサール渋谷ファーストです。try! Swiftのマスコットキャラクター「Riko」ち
はじめに こんにちは、SRE部 検索基盤SREブロックの花房です。普段は、ZOZOTOWNの検索関連マイクロサービスにおけるQCD改善やインフラ運用を担当しています。 以前まで、検索基盤を支えるチームではElastic Cloudの特権アカウントをメンバーで共用していました。本記事では、2023年4月にリリースされたElastic CloudのRBAC(Role-Based Access Control)機能を活用して、特権アカウントの共用から脱却した取り組みについて紹介します。さらに、既存機能と組み合わせることで実現した、効率的な権限管理についても紹介します。 同様の課題を抱えている読者の方には、下記の部分で参考になれば幸いです。 Elastic CloudにおけるSSOの活用 Elastic CloudのRBACによる権限管理の実例 Elastic Cloudアカウント情報を利用した、
こんにちは、カート決済部カート決済サービスブロックの林です。普段はZOZOTOWN内のカートや決済の機能開発、保守運用、リプレイスを担当しています。 弊社ではカートや決済機能のリプレイスを進めており、これまでにカート投入のキャパシティコントロールや在庫データのクラウドリフトを実現しています。 techblog.zozo.com techblog.zozo.com 本記事では新たにクレジットカード決済処理を非同期化したリプレイス事例を紹介します。 はじめに 背景・課題 非同期化のシステム構成 パターン1 - 完全非同期化パターン パターン2 - 非同期・同期切り替えパターン パターン3 - ポーリングパターン システム構成の決定 メッセージングサービスの選定 効果 今後の展望 まとめ さいごに はじめに 本章では、非同期化前のZOZOTOWNのクレジットカード決済を用いた注文処理の流れを説明
はじめに こんにちは、MA部の林(@hayash__p)です。 私達のチームでは、メール、LINE、Push通知、サイト内お知らせなどでユーザにZOZOTOWNのセールや新着商品を紹介するといった、マーケティングに関わるシステムを開発しています。これまで、配信チャネルや配信内容ごとに個別最適化したシステムを開発していましたが、それらを一新したマーケティングプラットフォームを作ることになりました。新しいマーケティングプラットフォームであるZOZO Marketing Platform(以下、ZMP)の概要については以下のテックブログをご覧ください。 techblog.zozo.com 本記事では、マーケティングプラットフォームのリプレイスにあたり、フロントエンドエンジニアとして取り組んだことを紹介します。 目次 はじめに 目次 背景 ZMPの管理画面モジュール MPマネージャー 技術選定 M
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
はじめに こんにちは、MA部の中原です。 MA部ではメルマガやLINE、アプリプッシュ通知を配信するためのマーケティングオートメーションシステムを開発・運用しています。 2022年からこのマーケティングオートメーションシステムをリプレイスするためのプロジェクトをMA部で進めています。リプレイス後の新しいマーケティングプラットフォームを「ZOZO Marketing Platform(略称:ZMP)」と呼んでいます。ZMPの概要については以下のテックブログをご覧ください。 techblog.zozo.com 本記事では、マス配信バッチのリプレイスについてご紹介します。 目次 はじめに 目次 配信の種類 システム全体の課題 既存のマス配信のシステムと運用について 既存システム (1) 対象者抽出 (2) コンテンツの抽出 (3) 配信処理 運用 既存のシステムと運用の課題 マーケターの自由度が
はじめに こんにちは、MA部の松岡(@pine0619)です。MA部ではマーケティングオートメーションシステムの開発・運用に従事しています。 ZOZOTOWNでは、マーケティングオートメーションシステム(以下、MAシステム)を使い、メールやLINE、アプリプッシュ通知といったチャネルへのキャンペーンを配信しています。 MA部では、複数のMAシステムが存在しており、MAシステムそれぞれに各チャネルへの配信ロジックが記述されていました。これにより、現状の運用保守ならびに今後の改修コストが高いかつ、使用している外部サービスのレートリミットの一元管理が出来ていないなどの問題を抱えていました。そのため、外部サービスへのリクエスト部分をチャネルごとにモジュールとして切り出し、複数のMAシステムから共通で使える配信基盤を作成しました。 また、社内の他チームの持つシステムからのキャンペーン配信の要望があっ
はじめに こんにちは、技術本部SRE部フロントSREブロックの柳田です。オンプレミスとクラウドの構築・運用に携わっています。 ZOZOTOWNでは、既存システムのリプレイスプロジェクトを進行中です。リプレイス過渡期の現在、オンプレミスのネットワークとAWSのデータセンターを直接専用線で接続し、安定した高速通信を実現するDirect Connect(以降、DX)を利用しています。各サービスのマイクロサービス化に伴い、オンプレミスとクラウド間の通信量が増えた為、DX10Gの回線が逼迫する問題に直面しました。 本記事では、この回線逼迫の課題をどのように解決したかについて紹介します。 目次 はじめに 目次 回線逼迫の課題 ZOZOTOWNへのアクセスが困難 今後のリプレイスプロジェクトが遅延する可能性 DX10GからDX100Gへの移行 ステップ1:DX100Gの利用申請(クラウド) ステップ2:
こんにちは。検索基盤部の橘です。検索基盤部では、ZOZOTOWNのおすすめ順検索の品質向上を目指し、機械学習モデル等を活用しフィルタリングやリランキングによる検索結果の並び順の改善に取り組んでいます。 ZOZOTOWN検索の並び順の精度改善の取り組みについては以下の記事をご参照ください。 techblog.zozo.com 検索基盤部では新しい改善や機能を導入する前にA/Bテストを行い効果を評価しています。A/Bテストの事前評価として、オフラインの定量評価と定性評価を実施しています。これらの評価によりA/Bテストの実施判断をしています。 おすすめ順検索のフィルタリング処理の効果検証として導入したオフライン定量評価の方法については以下の記事をご参照ください。 techblog.zozo.com 以前の記事で紹介したオフライン評価を日々運用する中で、幾つか課題点が見つかりました。本記事では、そ
はじめに こんにちは、検索基盤部の広渡です。検索基盤部では、検索クエリのサジェスト(以下、サジェスト)の改善を行なっています。ここでサジェストは一般的に「Query Auto Completion」と呼ばれる、検索クエリを入力した際に入力の続きを補完したキーワードを提示する機能を指します。 ZOZOTOWNにおいては検索クエリを入力したとき、最大10件の検索クエリのサジェスト(以下、サジェストリスト)が表示されます(なお、ランキングを考慮しない場合はサジェスト集合と呼ぶこととします)。また、サジェストリストのランキングはユーザーの行動ログを用いて計算されたスコアによって決定されます。サジェストの具体的な説明や過去の改善事例は以下の記事を参照してください。 techblog.zozo.com techblog.zozo.com サジェストリストをチーム内で定性評価したところ、類似したサジェス
はじめに こんにちは、技術本部SRE部カート決済SREブロックの遠藤・金田です。 普段はSREとしてZOZOTOWNのカート決済機能のリプレイスや運用を担当しています。本記事では自作のコマンドラインツールをSlack + AWS Chatbot + AWS Lambdaを使用してChatOps化した事例をご紹介します。「日々の運用業務をコマンドラインツールを実装して効率化したものの今ひとつ広まらない」「非エンジニアにも使えるようにしたい」と考えている方の参考になれば幸いです。 目次 はじめに 目次 背景・課題 ChatOpsとは AWS ChatBotとは 構成 AWS ChatBot チャットツール側の設定 Slack Workflow Lambda 実装のポイント ChatBotのアクセス制御 User Roleの運用方法 ガードレールポリシー コマンドラインツールのLambda関数化
こんにちは、MA部の齋藤(@kyoppii13)です。 ZOZOTOWNでは、プッシュ通知やLINE、メールでのキャンペーン配信を実施しています。キャンペーン配信の例としては、お気に入り商品の在庫数が少なくなったときにプッシュ通知を送るといったものです。LINEやメールといった配信チャネル以外にも、キャンペーンごとにセグメントや実施タイミングも様々で、システムも配信キャンペーンの種類によって複数存在している状況でした。そのため運用保守のコストが大きくなっていました。また、キャンペーンの内容を変更するために開発側での工数が発生している状況でした。 そこでキャンペーン配信を効率的に実施するため社内向けのマーケティングプラットフォーム「ZOZO Marketing Platform(ZMP)」を開発しました。 本記事では、マーケティングプラットフォームの開発にあたって考慮した点とアーキテクチャに
はじめに こんにちは、CISO部の兵藤です。日々ZOZOの安全のためにSOC対応を行なっています。 本記事ではサイバー脅威インテリジェンスプラットフォーム「OpenCTI」からMicrosoft Sentinelへの脅威インテリジェンスの取り込みについて紹介します。また、この内容については以下の「Azureで織りなすOpenCTI構築」に続く内容となっています。 techblog.zozo.com 目次 はじめに 目次 背景と概要 構築 連携に使用するプレイブック プレイブックを使用するための準備 Sentinel側のデータコネクタ SSLサーバー証明書 アクセス制御 インジケータの登録 Send to Security Graph API Read Stream- OpenCTI Indicators カスタムコネクタ OpenCTI-IndicatorsStream 運用 分析ルールの
はじめに こんにちは、ZOZOMO部OMOバックエンドブロックの長野です。普段はZOZOMOのサービスであるブランド実店舗の在庫確認・在庫取り置き(以下、店舗在庫連携)の開発・保守を担当しています。 店舗在庫連携はAWS上にシステムを構築しており、システムにはAWSの各サービスを利用しています。AWS上で構築するシステムは、マルチAZなどの冗長構成をとることで可用性を高めることができます。しかし、実際に障害が起こった際に、意図していなかった箇所でシステムが停止してしまう可能性は否定しきれません。 OMOバックエンドブロックでは、このような未知の障害を防ぐためのアプローチとしてカオスエンジニアリングを実施しました。本記事ではカオスエンジニアリングの説明とチームで行った結果を紹介します。 目次 はじめに 目次 カオスエンジニアリングとは 1. 定常状態を定義する 2. 仮説を立てる 3. 実験
はじめに こんにちは、ZOZOMO部FBZブロックの山村です。普段はFulfillment by ZOZO(以下、FBZ)が提供するAPIシステムを開発・運用しています。 FBZは、AWS Lambda(以下、Lambda)を中心にAWSが提供するフルマネージドサービスを活用したサーバーレスアーキテクチャを採用しています。 以下の記事にてサービス構成やアーキテクチャ戦略の詳細を説明しています。 techblog.zozo.com 今回は、イベント駆動型のアーキテクチャを開発するうえで直面した課題と、その開発経験をもとにどのようにアプローチしたかをご紹介します。 目次 はじめに 目次 背景・課題 インフラリソース定義のための知識が必要であり、プロジェクトの参入難度を上げていた イベント駆動ではアプリケーションコードに合わせて関連リソース定義も必要になる 記述時点では正しく記述できているか気づ
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。検索基盤部の山﨑です。検索基盤部では、ZOZOTOWNの検索機能の改善を目的とした施策の有効性をA/Bテストで検証しています。 A/Bテストは、新たな施策の有効性を評価する手法として信頼性の高い手法ではあるものの、下記のような制約があります。 統計的に有意な差が出るためには、多くのユーザーからのフィードバックが必要である 比較手法を実際のユーザーに提示するため、ユーザー体験に悪影響を与えるリスクがある これらの制約から、実験したい全ての施策をA/Bテストで検証することは困難なため、事前に有効な可能性が高い施策に絞った上でA/Bテストに臨むことが大切です。 事前に有効な可能性が高いことを示すためには、オフラインでの評価結果を活用します。しかし、オフライン評価とA/Bテストの結果は必ずしも一致しないことが知られており、ZOZOTOWNにおいても同様の問題が発生しています。 このよう
はじめに こんにちは、ZOZOMO部OMOバックエンドブロックの中島です。普段はZOZOMO店舗在庫取り置きというサービスの開発を担当しています。 2024年1月14日から16日の3日間にかけてニューヨークで開催された「NRF 2024: Retail's Big Show」に初めて現地参加してきました。 前半はNRF Retail's Big Showの概要と関連する情報、後半はFashion TechやRetail Techを中心にお伝えします。NRF 2024全体の概要については、NRF 2024 Event Recapなどをご覧ください。 目次 はじめに 目次 NRF Retail's Big Showとは 会場の概要 セッション Expo Fashion Tech サイズ計測 ARミラー ロレアル社のパーソナライズリップスティック Retail Tech スマートカート RFID
こんにちは、ZOZO NEXTでFashion Tech Newsの開発を担当している木下です。先日、弊社が運営するオウンドメディアのFashion Tech Newsにおいて英語版が公開されました。本記事では、機械翻訳サービスの比較検討、翻訳精度を向上するための調整、スムーズな翻訳を実現する仕組みについてご紹介します。比較検討の結果GPT-4を採用したため、GPT-4の本番運用を検討されている方の参考にもなるかと思います。 fashiontechnews.zozo.com 背景 翻訳の全体像 機械翻訳サービスの比較検討 翻訳精度を向上するための調整 プロンプトの調整 ルールベースでの前後処理 人によるチェック スムーズな翻訳を実現する仕組みの導入 日本語記事の公開をトリガーに翻訳 ネイティブチェックの完了をトリガーにチェック内容を可視化、Slackに通知 まとめ 背景 「Fashion
はじめに こんにちは、ZOZOTOWN開発1部Android2ブロックの井上晃平(@ねも)です。普段はZOZOTOWN Androidアプリの開発を担当しています。ZOZOTOWN Androidチームでは、以前から商品に対して口コミや評価を投稿・閲覧できる、アイテムレビュー機能を開発していました。そして、2023年11月29日に晴れてアイテムレビュー機能がリリースされました。 アイテムレビュー機能を設計・開発していく中で見えてきた課題を、解決策とともにご紹介します。 そもそもアイテムレビュー機能のことを知りたいという方は、プレスリリースで機能紹介をしているので、あわせてご覧ください。 目次 はじめに 目次 課題 解決策 マイルストーン方式 モジュール構成の工夫 FeatureFlag まとめ 課題 アイテムレビュー機能の開発における最大の課題はビッグバンリリース問題です。アイテムレビュー
初めまして。MLデータ部データ基盤ブロックの小泉です。 本記事ではGartner社から提唱されたActive Metadata Managementに着目し、BigQueryのCompute費用を削減した方法についてご紹介します。 目次 目次 Active Metadata Managementとは 結局どんなことを行なったのか、ざっくりまとめ Compute費用のpricing modelとReservationについて pricing model Reservation Metadataを使用して最安値のpricing modelを求める方法 マート集計クエリ実行時、pricing modelを切り替える方法 まとめ Active Metadata Managementとは Active Metadata Managementとは、Gartner社が提唱するメタデータ管理の新しい考え方
はじめに ML・データ部推薦基盤ブロックの佐藤(@rayuron)です。私たちはZOZOTOWNのパーソナライズを実現するために、機械学習モデルとシステムを開発・運用しています。本記事ではクーポン推薦のための機械学習モデルとシステム改善に取り組んだ話を紹介します。 はじめに 背景 課題 1. 古い基盤でシステムが運用されている 2. KPIに改善の余地がある 3. 機械学習モデルの評価体制がない 課題解決のために 1. Vertex AI Pipelinesへの移行 2. Two-Stage Recommenderの導入 プロジェクトへの導入 Candidate Generation 1. 過去の実績 2. 人気ブランド 3. 興味を持っているブランドの類似ブランド 評価方法 Reranking 学習データの作成 アンダーサンプリング 特徴量エンジニアリング 学習 バリデーション 推論 3
はじめに こんにちは、ZOZOTOWN開発2部Androidブロックの大江です。普段はZOZOTOWN Androidの開発を担当しています。 ZOZOTOWN Androidはリリースから10年以上経過し、現在のソースコードは9年近く開発されています。そのため、複数のアーキテクチャが混ざった状態になっていて、開発速度の向上を妨げる要因になっていました。 そこで今ZOZOTOWNにある3つのAndroidブロックから、それぞれテックリードなどの代表者を立て、アーキテクチャを統一するための座談会を週に1度開催しています。その座談会の成果としてまずはViewModel部分の実装方針を決めることができました。 本記事では座談会で決められたViewModelの実装方針と狙いをご紹介します。 目次 はじめに 目次 ViewModelの実装方針を決めるための要件 サンプルの説明 ViewModelの実
こんにちは、XR × Fashion TechやXR × Beauty Techといった領域を推進している創造開発ブロックの@ikkouです。 2024年1月9日から12日の4日間にかけてラスベガスで開催された「CES 2024」に一般参加者として現地参加してきました。私個人としては通算5度目、ZOZO所属としては2020年、2023年に続き3度目の参加となります。 techblog.zozo.com techblog.zozo.com 前半はCESの概要と関連する情報、後半は私が注目したXR TechとFashion Tech、そしてBeauty Techについてお伝えします。CES 2024全体のトレンドについては、CES Daily Show Day 1・Day 2・Day 3などをご覧ください。 CESとは 値上がりした参加費 会場の概要 Official Show Store 会
はじめに こんにちは、ML・データ部MLOpsブロックの岡本です。 MLOpsブロックでは機械学習モデルの実験基盤の作成、機械学習モデルを組み込んだAPI・Batchの開発・運用・保守を行なっています。APIを開発する際には負荷試験を実施し、本番環境で運用する際に求められるスループット・レイテンシを達成できるか確認します。 MLOpsブロックでの従来の負荷試験実施には人手を要する定型的な作業が複数ありました。また頻繁に行う作業でもありトイルとなっていました。 本記事ではMLOpsブロックで抱えていた負荷試験実施の課題と、解決のために開発したOSSのCLIツール、Gatling Commanderについて紹介します。Gatling Commanderが負荷試験の実施におけるトイル削減の一助になれば幸いです。 github.com 目次 はじめに 目次 背景・課題 従来の負荷試験実施の方法 分
はじめに こんにちは、MLデータ部データ基盤ブロックの仲地です。初めてのテックブログへの投稿になります。主に業務ではデータ基盤の開発・運用を担当しています。 データ基盤ブロックではELTツールであるAirbyteを導入し、一部のデータ転送パイプラインをリプレイスしました。本記事ではそのAirbyteの構築方法と運用するにあたって工夫した点を紹介します。 目次 はじめに 目次 背景 Airbyte OSS Connectorの豊富さ ETLではなくEL(T) コミュニティが活発 GCP上でAirbyteを構築 全体構成 Terraform Kubernetesのマニフェスト KubernetesのSecret Kubernetesのデプロイ 工夫した点 GKE上での構築 Airflowによるスケジュール実行 MinIOを用いない PVCのAccessModeの変更 ServiceAccoun
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