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Streamlitで結合テスト工数の削減に成功した話

GO Inc. dev
September 20, 2024
2.4k

 Streamlitで結合テスト工数の削減に成功した話

GO TechTalk #29 タクシーアプリ『GO』のログ解析の民主化を促進するStreamlitの活用 で発表した資料です。

■ YouTube
https://www.youtube.com/watch?v=vcE70wYfrOA

■ connpass
https://jtx.connpass.com/event/328998/

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September 20, 2024
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Transcript

  1. © GO Inc. 3 著者背景 Name : 老木 智章 Role

    : データアナリスト 日頃はデータを分析し、サービス改善施策を考案している。 さまざまなマイクロサービスのログを分析しているため、 サービス全体を薄らと把握している。 そのせいで、テスト失敗時の原因調査に日々駆り出されており、 頭を悩ませていた・・・ ある日、ダッシュボード構築で使われる Streamlit で問い合わせ地獄 が解決できるのでは?と思い立った。
  2. © GO Inc. 7 Streamlit とは? pythonで極めて簡単にウェブアプリを作れる。 st.title(“web page”) st.dataframe(pd.read_gbq(“select

    * from table”)) でテーブルを閲覧するページができる。 KPI ダッシュボードや機械学習モデルを提供するのによく用 いられる。
  3. © GO Inc. 9 Streamlit を使うメリット 以前はログ閲覧ツールをReactやLookerで作成していたが、 Streamlit は ▪

    学習コストが非常に低い (ReactもLookerもしんどい) ▪ Lookerに比べて表現力が非常に高い ▪ 圧倒的な製作コストの低さ (数時間で 1 ツールできる) ▪ ツール製作は評価されづらいため重要 ▪ ツールごとの環境構築が不要 (詳細は次のプレゼン) ▪ キャッシュのサポートが強力 ▪ 調査したログを共有する際に、素早く閲覧可能
  4. © GO Inc. 11 ツール細分化のメリット 複数のログを横断的に見るツールを作らず、 ログごとの小さいツールをリンクで繋げている。 これによって、 ▪ ログ読み込み時間の短縮

    ▪ 個々のツールの認知負荷減少 ▪ ツールの組み合わせで多様なワークフローに対応 ▪ どういう順序でログを見たいかはテストで異なる といったメリットがある。