QuickSightでかんたんに視覚化

この記事は 弥生 Advent Calendar 2021 の1日目の記事です。

よくできてる

こんにちは、3年間育てていた観葉植物のうち、ひとつがフェイクだと分かったgarusanです。
質感が違うなぁって思っていたら、素材も違っていたんですよね。でもよくできてます。

そんなショックを悟られないようにデータ分析について考えていたところ、 エクセルで行っていた集計をQuickSightに置き換えてみたら、結構かんたんにできることが分かりました。 本日はそんなQuickSightについて紹介します。こちらもよくできてます。

QuickSightって?

AWSが提供しているBIサービスです。 S3に配置したデータ、AthenaやRDSで抽出したデータを読み込んで、かんたんに視覚化できます。

視覚化してみよう

今回は、とあるcsvファイルのデータをQuickSightで視覚化してみます。

使用するデータ

日付型や数値が含まれるデータを用意しました。
へッダーあり、カンマ区切りのデータでUTF-8でエンコードしています。

植物 日付 葉っぱの枚数 お世話 観察結果
植物A 2018/03/31 10 購入 ふわふわしてる
植物B 2018/03/31 10 購入 ふわふわしてる
植物C 2018/03/31 10 購入 ふわふわしてる
植物D 2018/03/31 10 購入 ふわふわしてる
植物E 2018/03/31 10 購入 ふわふわしてる
植物F 2018/03/31 10 購入 つるつるしてる
... ... ... ... ...

データセット作成

データはS3に配置することが多いのですが、今回はcsvファイルをそのままアップロードしてみます。
一般的な形式の日付データは、フォーマットの指定不要で自動変換して読み込みます。よくできてます。

f:id:garusan:20211129145426j:plain
アップロードデータ

データ加工

もし、自動変換できなかった場合は文字列型として読み込まれます。

f:id:garusan:20211129190728j:plain
自動変換できない日付データ
そんなデータも西暦の日付形式であれば、フォーマットを指定することで変換できます。わざわざラムダを作成してデータ変換しなくても変換できることは大きなメリットです。
f:id:garusan:20211129191916j:plain
フォーマットを設定
f:id:garusan:20211129192103j:plain
変換完了
ちなみに和暦や和風月名は対応していません。弥生晦日→03/31の変換はさすがにダメでしたね。
f:id:garusan:20211129192747j:plain
対応は西暦のみです

視覚化

最後に視覚化です。今回は折れ線グラフを選択し、X軸、値、色に各項目をドラッグ&ドロップします。

f:id:garusan:20211129201228j:plain
折れ線グラフを選択し、X軸を日付に設定
データセットとグラフの関連付けが終わりました。ここまでくればほぼ完成です。
f:id:garusan:20211129201651j:plain
設定完了
後は細かい体裁を整えます。デフォルトで設定されるグラフタイトルがちょっとアレなのでそれらしく変更し、日付の表示形式も変更します。
f:id:garusan:20211129210517j:plain
タイトルと日付の表示形式を変更

よくできてる

ビジネスデータを分析する場合、各サービスから取得するデータは日付フォーマットやエンコードも様々です。クセの強いデータは加工処理が必要になりますが、よくある日付フォーマット指定や数値の集計程度の加工であれば、ラムダやETLツールによる変換処理を作成せずにQuickSightだけでかんたんに視覚化が可能です。よくできてます。

弥生では一緒に働く仲間を募集しています。

herp.careers

もくテク「2021年秋のLT大会」を開催しました!

こんにちは、カトです。

11月の第3木曜日といえば、何の日でしょうか?
そうです、ボージョレ・ヌーヴォーの解禁日です。11月18日(木)、弊社オフィスではこんなイベントを開催していました。

そして、同日。11月18日(木)は、もくテクの開催日でもありました。

イベント盛りだくさんの1日です。

ボージョレ・ヌーヴォーに、もくテクを添えて

今回のもくテクのテーマ

2021年秋のLT大会

今回のもくテクは、日々の業務で得られた知見についてのLT!
弥生では10以上のチームに分かれて新卒~ベテランが一緒になり、開発を行っています。
今年もそれぞれのチームで新しい技術や施策の導入が進みました。

各発表者の開発で得られた生の声をお楽しみいただこうということで、21卒の新卒3人から、勤続20年を超えるベテランまで、新しい技術や施策の導入のLTをしました。


発表者と発表内容はこちらをご覧ください。


10月のもくテク開催報告ブログ9月のもくテク開催報告ブログでは、セッションの内容をご紹介しています。今回11月の開催報告は、セッションの内容ではなく、舞台の裏側のお話しです。
LTの時間では話しきれなかったこと、じっくりみなさんに読んでほしいことは、個々にブログを書いてもらうことにします。
指針No.25:社会人の勉強は、アウトプットがゴールなのです。
もくテクに参加されたみなさんは覚えていますか?入社1年目の王さん&竹内さんの発表『目指せ、精明強幹!! ~社会人の心得~』で紹介していた書籍、入社1年目の教科書 | 書籍 | ダイヤモンド社 の指針の1つです。
何度でもゴールを決めちゃいましょう。

ちょっと違う気がしますが、細かいことは気にしない、気にしない。

発表者の裏話

早々に資料作成に着手する人、アイディアが降ってくるのを待つかのように直前まで資料作成には着手しない人、準備の仕方にも個性が現れていました。
準備を見ていて、面白いなと思った内容をご紹介します。

開催がオンラインならリハーサルもオンラインで

今まで、発表のリハーサルは、対面やZoomミーティングで実施していました。
対面やZoomミーティングで実施することで、その場ですぐに改善点を修正できるというメリットがある一方、発表者とレビューアーのスケジュールを合わせなければいけない、発表者自身が確認することができないというデメリットがありました。
そんなデメリットを解消すべく、Zoom録画機能を使って発表を録画してレビュー依頼をする発表者がいました。

私は、録画でのリハ―サルにレビューアーとして参加しました。
自分の都合のよいタイミングで動画を確認できました。「メモを取っている間に聞き逃したかもしれない」「何か違和感があるけれどなぜだろう」といった時に、一時停止や戻って聞き直すことができました。録画でのリハ―サルは、参加しやすいと感じました。
対話をしながら構想を練る場合は時間を共有して進めた方がメリットが大きくなります。発表練習の場合は、録画機能での確認が発表者・レビューアーともに非常に有効です。
発表者それぞれが、場面に合わせて工夫しながら準備を進めていました。

リハーサル動画のイメージ(※画像はイメージです。)

運営の裏話

オンサイト開催の時には、「開始時間に間に合わず遅れて参加する人にも本編をしっかり聞いてほしい」「場をあたためる意味合い」といったアイスブレイクの位置づけで会社紹介をしていました。
このため、オープニングの資料作成にあまり時間をかけていませんでした。
しかし、オンラインになってからのもくテクは、一味違います。

「いつもどおり」ではない会社紹介

弥生という組織やその中の人たちに興味を持っていただけるよう、運営メンバーはオープニングやクロージングにも力を入れています。
前回10月のオープニングでは、AWARD受賞をご紹介。今回11月のオープニングでは、弥生 22 シリーズの発売や、最新のユーザー数をご紹介。
10月・11月ともにクロージングでは採用イベントのご紹介をしています。
もくテクは、弥生の開発メンバーによる発表だけではなく、弥生の「今」を共有するイベントになっています。
ぜひ、オープニング・クロージングも楽しみに参加していただければと思います。


それでは、ここまで読んでいただいたあなたに。

3つのご案内

ご案内1:次回もくテクのご案内

次回の開催は2021年12月16日(木)です。
テーマは「AWS学習イベント DevAxのご紹介」!

弥生が2021年6月~9月に実施したAWS学習イベント「DevAx::Academy Monoliths To Microservices」についてご紹介します。
弥生のエンジニア向けに100人規模で実施した大型の技術研修イベントの概要と、学んだことの具体例の発表です。
ぜひ、各発表者が研修で得た知見についての生の声をお楽しみください!

詳細のご確認や、参加お申込みはこちらのイベントページから、よろしくお願いします。
mokuteku.connpass.com

ご案内2:アドベントカレンダーのご案内

今年もやります、弥生 Advent Calendar 2021! 弥生グループで働くエンジニアが業務に関係あること・ないこと、色々書いていきます。 12月1日(水)から始まります。ぜひご覧ください。

qiita.com

ご案内3:採用に関するご案内

弥生では、いっしょに働く仲間を募集しています! herp.careers https://herp.careers/v1/yayoi/QNC85w1I4sZeherp.careers

ここまで読んでいただきありがとうございました。
それでは、また次のブログでお会いしましょう!

もくテク「弥生で未経験の分野に挑戦したエンジニアたち」を開催しました!

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こんにちは。たけです。2021年10月14日(木)にもくテク「弥生で未経験の分野に挑戦したエンジニアたち」をオンラインで開催しました。 今月も開催報告をしたいと思います!

イベントページはこちらです。(※開催は終了) mokuteku.connpass.com

今回のテーマ

弥生で未経験の分野に挑戦したエンジニアたち

エンジニアとしてのキャリアは多岐にわたっており、弥生でも様々な選択肢が用意されています。
しかし、キャリアチェンジには不安がつきもので、興味はあってもなかなか踏み切れないという方も多いのではないでしょうか。
そこで今回のもくテクでは、弥生で実際にキャリアチェンジをして新たな分野に挑戦したメンバーに自身の経験を語ってもらいました!

セッションの内容

今回は弥生の開発本部でAIの開発やインフラに携わるメンバーが、それぞれのキャリアチェンジストーリーを発表しました。

1.未経験から始めてハマったAIの世界 / 牛尾

新サービスのために自動仕訳の正解率を上げるというミッションを託され、AI開発に携わるようになった牛尾さん。
未経験の状態からプロジェクトをどのように進めていったか、AIをどのように独学していったかについてお話ししました。
AI未経験の方々に向けてのQ & Aもあり、最後は「興味があれば、是非AIにチャレンジしてみてください」とのメッセージで締めくくりました。

牛尾さんのWantedlyの記事もどうぞご覧ください。 www.wantedly.com

2.プログラミングテスト0点!?それならインフラだ! / 峯岸

学生時代にプログラミングテストで0点を取り、インフラエンジニアを志望していたものの、就職先で任されたのは開発の仕事だった峯岸さん。
めげずにインフラの仕事ができる環境を探し続けた結果、知り合いのいる弥生でインフラエンジニアとしてキャリアをスタートすることができました。
自宅ラボ(※業務用のサーバーやネットワーク機器を活用する自宅の環境)の写真も公開し、インフラ愛をアピールしました。

峯岸さんのWantedlyの記事もどうぞご覧ください。 www.wantedly.com

3.チャレンジするきっかけは何処にあるかわからない / 辻野

新卒で弥生に入社し、開発系チームへの所属を経て、インフラエンジニアへとキャリアチェンジした辻野さん。
技術カンファレンスへの参加をきっかけにバックエンド系の技術に興味を持ち、キャリアパス面談を通じてインフラ系チームに入ることとなりました。
キャリアチェンジに不安を抱えながらも、先輩方に相談しながら自分の道を決めていったことをお話ししました。

4.ベンダーから事業会社の情シスへ。何が変わった、変わらなかった!? / 石田

トリを飾るのは、峯岸さんと辻野さんの所属しているチームでリーダーをしている石田さん。
ハードウェアベンダーのサポートエンジニア、バックオフィス職を経験した後、「もう一度コマンドを打ってみたい」という気持ちもあり弥生に転職してインフラエンジニアになりました。
転職後、初めて聞く専門用語に戸惑いながらも、弥生の本社オフィス移転という大仕事をやり遂げました。

次回のご案内

次回の開催は2021年11月18日(木)です。
テーマは「2021年秋のLT大会」!

弥生の開発本部のメンバーが、日々の業務で得た知見についてのLTを行います!
弥生では10以上のチームに分かれて新卒~ベテランが一緒になり、開発を行っています。
今年もそれぞれのチームで新しい技術や施策の導入が進みました。
色とりどりの"実り"を共有しますので、ぜひご参加ください。

mokuteku.connpass.com

採用について

弥生では、幅広いポジションでいっしょに働く仲間を募集しています!
ポジション等の詳細については以下のサイトをご覧ください。

herp.careers

GooglePlayストアの評価を改善しよう!

弥生モバイルチームのtijinsです。

今日はGooglePlayストアでの評価を改善する取り組みについて紹介します。

まず結果からですが、今回の取り組みによりMisocaアプリの評価が、半年間で3.2→3.7と改善しています。

以前の評価

この取り組みを開始する前、Misocaアプリのレビューには、ネガティブなものが多く並んでいました。

使えないのでアンインストールしました。☆1

ログインできません。☆1

などが多かったです。

ネガティブなレビューが多くなる理由の考察

低評価のレビューを確認すると、トラブルに遭遇したユーザーが問い合わせ窓口としてレビューを利用し、その際に低評価を付けている事が分かりました。

バグや障害があればバグの解消が評価改善の正攻法ですが、稼働率やリテンション率を見る限り、すぐに直せる箇所は無く、もう少し高めの評価になってもよさそうでした。

高評価のレビューを増やすには

レビューへの導線を作る

気に入ったらレビューをお願いしますのような、レビューを促すダイアログを導入しているアプリをよく見かけます。 この方法だと親切なユーザーだけがレビューしてくれるので、高評価が集まりやすくなります。

レビューを促すタイミング

高評価のレビューをしてもらう為には、レビューをお願いするタイミングも重要です。
例えば、クラッシュやエラーの発生に合わせてレビューを促すと、低評価のレビューが集まってしまいます。

Misocaアプリでは、請求書のステータスを入金済みにしたタイミングでレビューを促すダイアログを表示する事にしました。 入金されたタイミングであれば、感情的にも嬉しく、またログインできない請求書を作成できないという事もないはずです。

アプリ内レビュー (In-app review)

ユーザーにレビューを促すダイアログを表示しても
ダイアログを見る → レビューするをクリック → GooglePlayに遷移 → レビューする

と、かなりの手順が必要なので、本当に親切なユーザー以外はレビューしてくれません。

Misocaアプリでは、より効果的にレビューを収集する為、GooglePlayコアライブラリのIn-App reviw API (アプリ内レビュー)を使用する事にしました。

アプリ内レビューを使用すると、レビュー投稿フォームをアプリ内に設置でき、GooglePlayに遷移せず投稿可能です。

アプリ内レビューの動作イメージ
アプリ内レビューの動作イメージ Google Developersから引用

In-App review APIの導入

アプリ内レビュー単独のライブラリはなく、GooglePlay Core SDKを導入します

app/build.gradle

dependencies {
    implementation 'com.google.android.play:core:1.10.2'
    // Kotlinの場合 以下も導入する
    implementation 'com.google.android.play:core-ktx:1.8.1'
}

レビューダイアログの表示

レビュー投稿フォーム(レビューダイアログ)はライブラリから表示され、GooglePlayとの通信もライブラリが行うので、アプリとしてはAPIを呼び出すだけです。
ただし、設計のガイドラインには、以下の注意点があげられています。

  • レビューダイアログを改変しないこと(意図的にしない限り改変できません)
  • レビューダイアログの上にレイヤーを重ねて表示しないこと(クリックジャッキングしないこと)
  • レビューダイアログの表示後、コードから制御しないこと(ユーザーの操作で投稿、またはキャンセルされるのを待つこと)

以下のコードを実行する事でレビューダイアログが表示されます。(表示されない場合もある)

fun requestReview(context: Context){
    val reviewManager = ReviewManagerFactory.create(context)
    reviewManager.requestReviewFlow().addOnSuccessListener { reviewInfo ->
        reviewManager.launchReviewFlow(context, reviewInfo). addOnCompleteListener {
            // APIへのリクエスト完了
            //  投稿 or キャンセル を検出する事はできない。レビューダイアログが表示されない場合もある
        }
    }

}

アプリ内レビュー利用時の注意点

ReviewManager.launchReviewFlow()を実行しても、レビューダイアログが表示されない場合があります。
また、ユーザーがレビューを投稿したのかキャンセルしたのかも取得できない為、未レビューのユーザーに絞ってレビューを促すという制御もできません。
とりあえずレビューが完了しているかを気にせずAPIを実行しても、未レビューのユーザーに限定してダイアログを表示してくれるようです。

もっと改善する

☆4や☆5のレビューが増えても、☆1のレビューが有ると平均はあまり上がりません。
しかし、偶発的なトラブルでも☆1は付いてしまう為、☆1を無くす事は不可能です。

☆1のレビューは全くダメ、使えない!のような短文が多いのですが、使い方が分からなくて困っています。教えてください。のような問い合わせも含まれています。

Misocaには電話・メール・チャットを利用できる問い合わせ窓口があり、GooglePlayのレビューはユーザーからのご意見・ご感想を頂戴する所という位置づけであった為、レビュー上で問い合わせがあっても回答していませんでした。

レビューでも双方向のサポートを提供しトラブルを解消できれば、☆1が付いた後でも評価を改めてもらえる余地がありそうです。

終わりに

ストアの評価が4.0未満だと、検索から入ってきたユーザーはあまりインストールしてくれないようです。
実際、MisocaアプリはiOS版もAndroid版もストアの訪問者数は同じくらいなのに、評価の低いAndroid版のインストール率が低くなっています。
ユーザーを逃してしまうのはもったいないですね。

モバイルチームの求人

弥生のモバイルチームでは、Android、iOSのエンジニアを募集中です!!

www.wantedly.com

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もくテクの紹介

弥生では毎月技術イベント「もくテク」を開催しています。11月も開催するので、ぜひご参加ください!

  • 日時:11/18(木) 19:00 〜 20:30
  • 内容:今回のもくテクでは、日々の業務で得られた知見についてのLTを行います。
  • 形式:Zoomミーティング
  • 詳細・参加方法:以下のリンクから参加登録をお願いします! mokuteku.connpass.com

【全体QL会】テストマトリックスはじめました

はじめに

 この記事は、12月のアドベントカレンダーに向けて1件くらい寄稿してほしいと言われて書きました。提出したら、早く仕上がったので開発者ブログに使うと言われました。12月が近付いてきたら「あれ?アドベントカレンダーの記事お願いしましたよね?」って言われるのだと思います。こういう交渉術をフット・イン・ザ・ドア・テクニックと言います。悪用していきましょう。

 私は現在『弥生会計オンライン』『やよいの青色申告/白色申告オンライン』チームのQL(QualityLeader)を務めさせていただいています。私はプログラマー出身なので、品質保証については日々勉強している状況です。よりよい手法を取り入れられるところから取り入れて、仕事を楽にしていっています。
 今回は、会計OL/青白OLのバージョン2.8.1(令和2年分確定申告対応)で取り入れた、テストマトリックスについて紹介いたします。

テストマトリックスとは

探索的テストの弱点を補う探索的テストで、以下のようなマトリックスを作成することにより実施します。 f:id:shimad:20211012152440p:plain
縦軸がテスト対象(機能)、横軸がテスト観点です。
凡例は自由に決めて構いません。画像の例では、「○:バグは発見されなかった」「×:障害報告済」「-:テスト対象なし」となっていますが、最近では次の探索箇所を決定する材料として「件数」を記載するようにしています。

導入した経緯

 担当プロジェクトで終盤に実施した統合テストにおいて、複数のバグが検出されました。品質に懸念が生じ、ピンポイントなバグ修正だけでなく、網羅的な再テストを行う必要に迫られました。もちろん、リリース日は決まっている中で。

 それまでプロジェクトでは、該当機能の結合テストをもう一巡やり直す(リグレッションテスト)という対策が一般的でした。ところが、旧バージョン2.7.1(令和元年分確定申告対応)で行ったリグレッションテストは、工数がかかり過ぎる上に効果が上がらなかったという実績が残っていました。そもそも、結合テストをすり抜けて統合テストの網にかかったバグなので、もう一巡やり直してどの程度効果があるのかという疑問がありました。

 結合テストをすべてメンテナンスし、もう一巡やり直すのが最も正式なのですが、前述の通り既にプロジェクト終盤のためその時間はありませんでした。そこで、短時間で網羅的にテストできる手法として、テストマトリックスを使った探索的テストを導入しました。

手順

  1. 縦軸(テスト対象)と横軸(テスト観点)を完成させる
  2. 横軸の手順と期待結果を明確にする
    例: [保存]
    目的  :​(バグの識別子)の類似バグ確認
    手順  :入力項目を可能な限り入力し、[保存]ボタンを押す
    期待結果:入力したとおりに保存されていること
  3. テストを実施し、凡例に従って結果を書き込む
  4. ×のマスに着目し、次の横軸を追加する
    縦軸で×が多ければ類似障害を、横軸で×が多ければその機能を疑う
    新たな観点が見つかった場合、単純に横軸に追加
  5. 類似障害混入の疑い、新たな観点が無くなるまで、(2)~(4)を繰り返す

結果

 2.8.1(令和2年分確定申告対応)での実施結果としては、23件のバグ報告が挙がりました。内訳としては、19件がソフトウェア障害、2件が設計書誤り、2件がテスト結果判定ミスでした。

 テスト専門のエンジニアは統合テストにかかりきりだったので、製造工程を終えたエンジニア10名に実施していただきました。前述のとおり期限が迫っている中で、人海戦術での実施です。おそらくテストマトリックスなしでは、誰がどこまでやったのか混乱したと思いますが、スムーズに完了することができました。

 該当機能の結合テストをもう一巡実施するとしたらざっと700~800時間程度かかる見積もりでしたが、150時間程度で必要なテストを終えることができました。テスト準備は、テスト観点とテスト対象を洗い出して手順を明確にするだけですので、無視していいくらいのオーバーヘッドです。早いだけでなく、十分にバグを検出することができ、安心してリリースできました。

まとめ

 テストマトリックスについて紹介いたしました。
 担当プロジェクトでは、終盤においてバグを潰し切るために使っています。まずTDDによるテストを行います。そこで漏れてしまったテストは、成果物変更によってテストスクリプトを修正し、再テストを行います。その上で、スクリプト作成からやり直すのはコストに見合わない、類似バグを網羅的に探したい、そんなときにテストマトリックスを使うようにしています。

 感想としては、とても便利です。
 探索的テストはエビデンスが残らず、第三者にも説明しづらいですが、テストマトリックスはそれを解決してくれます。導入コストも学習コストも限りなくゼロです。良い技を覚えたなぁと思う一方、便利だからとなんでもかんでもスクリプトを省略しないように肝に銘じているところです。

 なお、テストマトリックスばかりを褒めてしまいましたが、テストエンジニアが十分な知識をお持ちの場合、手順を指定しない探索的テストも有効な場合があります。誰も見つけられないバグをなぜか見つける人(いわゆるゴッドハンド系)もいらっしゃるので、そういう方には別途、手順を指定しない探索的テストをお願いするようにしています。

従来の探索的テストとの比較

比較内容 テストマトリックスを用いない
探索的テスト
テストマトリックスを用いた
探索的テスト
属人性 実施者によって検出率が大幅に変わる
ただのモンキーテストになる場合がある
実施者に依存しない
観点や再現手順を明確にしているため
網羅性 基本的に保証できない。誰がどこまで実施したのか不明 実施漏れが無い
テストマトリックスがチェックリストの役割を果たすため
再現性 偶然により検出した場合、再現できない場合がある 保証されている
再現手順を明確にしているため
偶然性 高い
観点から漏れているバグを見付けることがある
低い
手順を指定しているため、横道に何かありそうでも打ち切ってしまう

参考にしたテスト手法

探索的テストを対象とする機械学習(SOM) を利用した進行中プロジェクトにおける探索箇所推測手法 「FaRSeT-# / ファルセットシャープ」の提案
https://www.juse.jp/sqip/library/shousai/?id=481
SONAR Testing 効率と客観性を両立した新たなテスト手法
https://www.juse.jp/sqip/library/shousai/?id=450
「FaRSeT-#」「SONAR Testing」は専用のツールも使用した、より高度なテスト手法なのですが、私のチームではすぐに取り入れられる点を参考にさせていただきました。

もくテク「誰でもできる!オンライン勉強会のはじめかたLT」を開催しました!

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こんにちは、相澤です。
毎月恒例になってきましたもくテク開催報告です!
2021年09月16日(木)にもくテク「誰でもできる!オンライン勉強会のはじめかたLT」を開催しました。

今回のテーマ

誰でもできる!オンライン勉強会のはじめかたLT

もくテクが、運営チームを一新しオンラインで帰ってきたのが、2021年5月。
運営チームは「縁の下の力持ち」「簀の子の下の舞」として、もくテクを盛り上げてきました。
オンライン勉強会に関わることで、運営メンバーにもたくさんの学びがありました。
工夫を運営メンバー内で共有することでもくテクがさらに良いイベントになるのではないだろうか?
苦労や学びを共有することで、これから勉強会を作る人に役立てられるのではないか?
そんな思いから、運営のメンバーにスポットライトを当てたLT大会を開催しました。

セッションの内容

勉強会の立ち上げ~継続についてを、経験や参入時期の違うメンバーたちが発表しました。

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1.勉強会がない会社で勉強会を始める方法 / 開発本部 竹山

オフラインの時期にもくテクに参加して刺激を受けて、以前勤められていた会社で勉強会を立ち上げたメンバーからの発表です。
「勉強会はすぐに始められる」というメッセージとともに、どのような流れで動いたのか、具体例と実際の様子を交えてお話しました。

登壇者が登場する他の記事はこちら note.yayoi-kk.co.jp

2.はじめるときにやったこと / 開発本部 石下

オンラインでのもくテクを立ち上げたメンバーからの発表です。
こちらはエンジニア目線での発表になります。
立ち上げ時はとにかくやることがたくさんあるため、運営に割く時間をきちんと取ることと、継続するためにもやらないことを決める、というポイントを押さえつつ、立ち上げから、企画、イベント本番までの準備までをたっぷりとお話しました。

3.勉強会を起点に採用を加速させる話 / 管理本部 東岡

オンラインでのもくテクを立ち上げたメンバーからの発表です。
こちらは人事目線での発表になります。
登壇者自身も「もくテク」参加をきっかけに転職を決めており、こういった技術イベントがどんな影響をもたらすのかをお話しました。

4.視聴者から運営になってみた / 開発本部 相澤

オンラインのもくテク参加をきっかけに、運営に入ったメンバーからの発表です。
運営に入ったきっかけや、外から見ていて思っていたことと実際に運営をしてみて思ったことについてお話しました。

5.登壇者からもくテクにジョインして感じた理想の運営 / 開発本部 飯田

オンラインのもくテクに登壇後、もくテク運営を行ったメンバーからの発表です。
オンラインとオフラインの登壇を比較したメリット・デメリットを元に、登壇者の目線から運営がどんなことを意識して登壇をフォローしてくれると嬉しいのか、という内容をお話しました。

登壇者が登場する他の記事はこちら tech.yayoi-kk.co.jp

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次回のご案内

次回の開催は2021年10月14日(木)です。
テーマは「弥生で未経験の分野に挑戦したエンジニアたち」

エンジニアのキャリアは多岐に渡っており、弥生でもメンバーの特性に合わせて様々な選択肢を用意しています。 しかし、キャリアチェンジには不安がつきもので、興味はあってもなかなか踏み切れないという方も多いのではないでしょうか。
そこで次回のもくテクでは、弥生で実際にキャリアチェンジをして新たな分野に挑戦したメンバーに自身の経験を語ってもらいます。 当時の選択をどう思っていて、今はどんな気持ちで仕事に向かっているのか。それぞれのストーリーをお楽しみください!

ご自身のキャリアについて考えたいあなたのご参加をお待ちしております! mokuteku.connpass.com

おわりに

弥生ではエンジニアを絶賛募集中です! 募集職種はこちら herp.careers

AWS CodeBuildでDockerイメージをビルドする際にビルドフェーズを意識してbuidspecを書く

システム開発部Misocaチームエンジニアの id:mizukmb です。

Misocaチームでは、DockerイメージのビルドをAWS CodeBuildを利用して日々ビルドをしています。

CodeBuildではbuildspecと呼ばれるファイルに docker builddocker push といったコマンドを記述することで、CodeBuildを起動した際にこれらのコマンドを自動で実行することができます。

このbuildspecにはビルドフェーズがあり、それぞれのフェーズに適した処理を記述する事が推奨されています。この辺りを意識してDockerイメージのビルドからECRのプッシュまでをbuildspecに記述したいと思います。

ビルドフェーズとは

CodeBuildには phases/installphases/build といった決められたビルドフェーズがいくつかあり、各フェーズに適したコマンドを配置する事がAWSのドキュメントにより推奨されています。

docs.aws.amazon.com

例えば phases/install はAWSのドキュメントでは以下のように書かれています。

install フェーズは、ビルド環境でのパッケージのインストールにのみ使用することをお勧めします。たとえば、このフェーズを使用して、Mocha や RSpec などのコードテストフレームワークをインストールすることができます。

( https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/codebuild/latest/userguide/build-spec-ref.html より引用 )

また、ビルドフェーズは各フェーズで成功/失敗した場合にどのフェーズに遷移するかが決められています。このフローチャートは以下のドキュメントの ビルドフェーズの移行 から確認できます。

docs.aws.amazon.com

これらを意識して書かれたbuildspecについて次の章にて解説します。

buildspec

app:latest というタグ名のDockerイメージをビルドし、ECRにプッシュする。プッシュの前にDockerイメージの内容が期待通りであるか Gossを使ってサーバーテストを実行し、失敗したらプッシュを行わずにCodeBuildの実行を終了する。

というような処理を先ほど説明したビルドフェーズを意識して書いてみると以下のような内容になります。

version: 0.2
phases:
  install:
    commands:
      - curl -L https://raw.githubusercontent.com/aelsabbahy/goss/master/extras/dgoss/dgoss -o /usr/local/bin/dgoss
      - chmod +rx /usr/local/bin/dgoss
      - curl -L https://github.com/aelsabbahy/goss/releases/download/v0.3.16/goss-linux-amd64 -o /usr/local/bin/goss
      - export GOSS_PATH=/usr/local/bin/goss
      - export GOSS_FILES_PATH=config/docker/spec
  pre_build:
    commands:
      - aws ecr get-login-password --region ap-northeast-1 | docker login --username AWS --password-stdin XXXXXXXXXXXX.dkr.ecr.ap-northeast-1.amazonaws.com
  build:
    on-failure: ABORT
    commands:
      - docker build -t app:latest .
  post_build:
    commands:
      - dgoss run app:latest
      - docker tag app:latest  XXXXXXXXXXXX.dkr.ecr.ap-northeast-1.amazonaws.com/app:latest
      - docker push XXXXXXXXXXXX.dkr.ecr.ap-northeast-1.amazonaws.com/app:latest

それぞれのフェーズについて先ほど紹介したAWSのドキュメント CodeBuild のビルド仕様に関するリファレンス - AWS CodeBuild の内容をベースに解説します。

phases/install

install フェーズではビルド等に必要なパッケージのインストールが推奨されています。 aws , docker コマンドはCodeBuild実行環境にはプリインストールされているので、このフェーズでは goss とDockerイメージをテストするためのラッパースクリプト dgoss をインストールします。環境変数 GOSS_PATHGOSS_FILES_PATHdgoss の実行に必要なので一緒に設定します。

gossdgoss のインストールについてはこちらのREADMEを参考にしています

  install:
    commands:
      - curl -L https://raw.githubusercontent.com/aelsabbahy/goss/master/extras/dgoss/dgoss -o /usr/local/bin/dgoss
      - chmod +rx /usr/local/bin/dgoss
      - curl -L https://github.com/aelsabbahy/goss/releases/download/v0.3.16/goss-linux-amd64 -o /usr/local/bin/goss
      - export GOSS_PATH=/usr/local/bin/goss
      - export GOSS_FILES_PATH=config/docker/spec

phases/pre_build

pre_build フェーズではビルド前に必要なコマンドを実行する事が推奨されています。ECRにサインインしておきます。

  pre_build:
    commands:
      - aws ecr get-login-password --region ap-northeast-1 | docker login --username AWS --password-stdin XXXXXXXXXXXX.dkr.ecr.ap-northeast-1.amazonaws.com

phases/build

build フェーズではビルドを実行するコマンドを記述する事が推奨されています。今回のメインである docker build を記述します。

docker build が失敗してDockerイメージが作成できなかった場合、 post_build フェーズに移行してもサーバーテストの実行やECRへのプッシュを行えないので on-failure: ABORT を設定してビルドを中止します。

  build:
    on-failure: ABORT
    commands:
      - docker build -t app:latest .

phases/post_build

post_build フェーズはビルド後に行うコマンドを記述する事が推奨されています。ここではGossの実行やECRへのDockerイメージプッシュを行います。

  post_build:
    commands:
      - dgoss run app:latest
      - docker tag app:latest  XXXXXXXXXXXX.dkr.ecr.ap-northeast-1.amazonaws.com/app:latest
      - docker push XXXXXXXXXXXX.dkr.ecr.ap-northeast-1.amazonaws.com/app:latest

おわりに

ビルドフェーズを意識したDockerイメージのビルドとプッシュを行うbuildspecの書き方について書きました。CodeBuildはビルドフェーズを意識せずに例えば全てのコマンドを install フェーズに書いても期待通りに動作します (今回でいえばECRのプッシュまで出来てしまう)。ですが、ビルドフェーズを意識することでより可読性の高く、正しく失敗するbuildspecを書く事ができます。

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参考文献