Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
データ基盤の負債解消のためのリプレイス
Search
Livesense Inc.
PRO
November 28, 2024
Technology
0
460
データ基盤の負債解消のためのリプレイス
https://livesense.connpass.com/event/333967/
Livesense Inc.
PRO
November 28, 2024
Tweet
Share
More Decks by Livesense Inc.
See All by Livesense Inc.
27新卒_Webエンジニア職採用_会社説明資料
livesense
PRO
0
3.1k
株式会社リブセンス・転職会議 採用候補者様向け資料
livesense
PRO
0
63
株式会社リブセンス 会社説明資料(報道関係者様向け)
livesense
PRO
0
1.5k
26新卒_総合職採用_会社説明資料
livesense
PRO
0
12k
株式会社リブセンス会社紹介資料 / Invent the next common.
livesense
PRO
1
40k
26新卒_Webエンジニア職採用_会社説明資料
livesense
PRO
1
13k
中途セールス職_会社説明資料
livesense
PRO
0
270
EM候補者向け転職会議説明資料
livesense
PRO
0
130
コロナで失われたノベルティ作成ノウハウを復活させた話
livesense
PRO
0
270
Other Decks in Technology
See All in Technology
成長自己責任時代のあるきかた/How to navigate the era of personal responsibility for growth
kwappa
3
260
SwiftUIのGeometryReaderとScrollViewを基礎から応用まで学び直す:設計と活用事例
fumiyasac0921
0
130
10年の共創が示す、これからの開発者と企業の関係 ~ Crossroad
soracom
PRO
1
170
Geospatialの世界最前線を探る [2025年版]
dayjournal
3
490
SoccerNet GSRの紹介と技術応用:選手視点映像を提供するサッカー作戦盤ツール
mixi_engineers
PRO
1
160
【新卒研修資料】LLM・生成AI研修 / Large Language Model・Generative AI
brainpadpr
23
16k
"複雑なデータ処理 × 静的サイト" を両立させる、楽をするRails運用 / A low-effort Rails workflow that combines “Complex Data Processing × Static Sites”
hogelog
3
1.9k
Goに育てられ開発者向けセキュリティ事業を立ち上げた僕が今向き合う、AI × セキュリティの最前線 / Go Conference 2025
flatt_security
0
340
Function calling機能をPLaMo2に実装するには / PFN LLMセミナー
pfn
PRO
0
900
Oracle Cloud Infrastructure:2025年9月度サービス・アップデート
oracle4engineer
PRO
0
370
バイブコーディングと継続的デプロイメント
nwiizo
2
410
いま注目しているデータエンジニアリングの論点
ikkimiyazaki
0
580
Featured
See All Featured
10 Git Anti Patterns You Should be Aware of
lemiorhan
PRO
657
61k
RailsConf & Balkan Ruby 2019: The Past, Present, and Future of Rails at GitHub
eileencodes
140
34k
How STYLIGHT went responsive
nonsquared
100
5.8k
Responsive Adventures: Dirty Tricks From The Dark Corners of Front-End
smashingmag
252
21k
Dealing with People You Can't Stand - Big Design 2015
cassininazir
367
27k
What’s in a name? Adding method to the madness
productmarketing
PRO
23
3.7k
The Art of Programming - Codeland 2020
erikaheidi
56
14k
Scaling GitHub
holman
463
140k
Embracing the Ebb and Flow
colly
88
4.8k
Code Review Best Practice
trishagee
72
19k
Building Adaptive Systems
keathley
43
2.8k
Visualizing Your Data: Incorporating Mongo into Loggly Infrastructure
mongodb
48
9.7k
Transcript
データ基盤の負債解消のためのリプレイス 2024.11.28 技術部データプラットフォームグループ 富⼠⾕康
• 株式会社リブセンス 技術部データプラットフォームグループ グループリーダー • 2018年⼊社 • 以来、推薦システムの改善、 データ基盤の開発、 マネジメントなどに取り組む
富⼠⾕ 康 (Fujitani Ko)
• ⼈材系を中⼼に複数のプロダクト • プロダクトは各事業部、データ基盤は横断部署で運⽤ リブセンスのプロダクトとデータ基盤
データ基盤、⼤きく分けて2つ プロダクト Redshift プロダクト 外部データ Livesense Analytics: データ分析(収集、蓄積) Livesense Brain:
データ活用(推薦、機械学習) 22年〜大規模に刷新(中)
22年末のLivesense Analytics ※ざっくり Beanstalk ソース Search Console Livesense Brain プロダクト
利⽤先 API Gateway SQS lambda Firehose EMR EC2 EventBridge Scheduler バックエンド オンプレ native app DB
• 同じようなことやるのに技術いろいろ 課題 処理 ⾔語 Beanstalk lambda EMR ワークフロー EventBridge
Scheduler EC2 構成管理 Terraform CDK
• 同じ部署で別のクラウド ◦ 理由あったが⼤変 課題 Livesense Analytics Livesense Brain
• 開発体験が良くない ◦ ⼤きな変更‧モダン化も⼤変 ◦ リリース⼿順も様々 ◦ EOL対応も後⼿ 今までのデータ基盤
• データ‧事業の課題に集中できる環境 理想
• Google Analytics 4への移⾏ • BigQueryとSQLでの加⼯ • 技術スタック統⼀ ◦ GKE/Cloud
Run/Argo Workflows/Python/FastAPI • 詳細は リブセンスの「10年物」のデータ基盤を作り変えている話 にも記載 リプレイスの主な取り組み
• There should be one-- and preferably only one --obvious
way to do it. ◦ 何かをするのに、1つ‒‒理想的には1つだけの‒‒明確な⽅法があるべきだ (参考) • リプレイスで標準的な⽅法を構築 余談: Zen of Python
25年初のLivesense Analytics ※予定 Livesense Brain プロダクト Cloud Run PubSub GKE
CloudBuild CloudDeploy Cronitor CloudMonitoring Search Console Terraform バックエンド native app DB ※検証中 ※検証中
• ⼤きな改善に取り組みやすくなりつつある • SaaSのBigQuery連携も選択肢に ◦ GA4, fastly, Search Console ◦
データ追加の負担減‧よりリッチな情報 • 解きたい課題に集中できつつある リプレイスの結果
• Redash ◦ 利⽤者多‧クエリ多 ◦ データマート層を⼗分に拡充できてない ▪ やや複雑なクエリ - 利⽤者に負担
▪ テーブル定義変更も容易でない • Redshift ◦ プロダクトはAWS。利点もあるが… ◦ BQ や Snowflakeのほうが機能充実 ◦ BQでデータソースからマートまで⼀貫したデータ⽣成したい まだ課題
展望: 少し未来 Livesense Analytics Livesense Brain プロダクト Cloud Run PubSub
Search Console GKE CloudBuild CloudDeploy Cronitor CloudMonitoring Terraform バックエンド native app DB
• アナリティクスエンジニアリングの強化(採⽤) • データを使った業務の改善 ◦ クエリ‧分析の質向上、脱スプレッドシート ◦ データソース改善 • BigQuery移⾏へ
◦ Redshiftのインスタンス変更(dc2->ra3)‧Redshift Spectrumやめる ◦ 各種準備‧実装 • 効果的な推薦‧検索‧機械学習モデルの実装 ◦ MLOps、使いやすいML/AI基盤 今後