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<p>デザインエンジニアの安田（<a href="https://x.com/_yuheiy">@_yuheiy</a>）です。</p>
<p>プレイドの多くのシステムでは、サーバーサイドの実行環境としてNode.jsを採用しています。そのため、サーバーサイドもクライアントサイドもまとめてnpmを使って依存パッケージ（dependencies）を管理している場合がほとんどです。</p>
<p>システムのメンテナンスにおいては、このような依存パッケージのバージョンを継続的にアップデートし続けることが重要です。そこで今回は、社内向けに実施した、依存パッケージのバージョンアップをテーマにした発表を一部再編集してご紹介します。</p>
<h2>なぜ依存パッケージのアップデートが必要か</h2>
<p>筆者が所属するDeveloper Experience &amp; Performanceチーム（通称: DXチーム）では、その活動の一つとして、さまざまなシステムの依存パッケージのバージョンをアップデートして回るような作業をする機会がよくあります。DXチームでは、現在アクティブに開発が行われていない一部システムのメンテナンスを担当したり、既存のチームの開発をヘルプしたりする場面があり、その一環として併せてこのような作業を行っています。</p>
<p>依存パッケージをアップデートすることには、おもに次のような理由があります。</p>
<p>まず最初は、Node.jsのバージョンアップに対応するためです。Node.jsのバージョンアップにともなって古いバージョンの依存パッケージが動作しなくなることがあるので、Node.jsに追従するために必要な作業です。</p>
<p>次は、一般的なソフトウェア品質や開発効率の向上のためです。多くのパッケージはバージョンアップにともなって、動作上のバグの修正やパフォーマンスの改善、セキュリティ上の問題の解決が行われているほか、便利な新機能が追加されたりしています。これによってソフトウェアの外部品質が改善したり、余計な実装が不要になって設計がシンプルになったりする可能性があります。また、古いバージョンのパッケージを使い続けていることで、それに携わる開発者が古いバージョンの使い方を調べたり覚えたりといった無駄な学習コストを払わなければならないという問題もあります。</p>
<h2>デザインシステムの最新化のために</h2>
<p>もう一つの理由は、利用されているデザインシステムを最新化するためです。社内向けのデザインシステムであるSourが多くのシステムに導入されていますが、Sour自体の内容は日々アップデートされ続けている一方、各システムで利用されているSourのバージョンはアップデートされずに古いものが使い続けられていることが少なくありません。</p>
<p>参考までに、<a href="https://karte.io/">KARTE</a>のリポジトリにおいて使用されているSourのバージョンは次の通りです（件数は発表時のもの）。</p>
<ul>
<li>4.x: 5件（うち3件はDXチームが管理するシステム）</li>
<li>3.x: 5件</li>
<li>2.x: 11件</li>
<li>1.x: 2件</li>
<li>0.x: 1件</li>
</ul>
<p>筆者の本務はSourの開発ですが、ユーザー側でのバージョンアップが行われなければ開発している意味がありません。そのため私自身がそのアップデート作業を担当することもありますが、それに併せてその周辺環境を整備しなければならない場面もあります。というのも、Sour自身が依存しているパッケージのアップデートにともなって、ユーザー側の関連するライブラリのアップデートをしなければならなくなったり、もしくは、そのようなアップデートにともなう問題が発生しないかをテストするための環境が必要になったりすることもあるからです。</p>
<h2>タイミングが遅れるほどアップデート作業が難しくなる</h2>
<p>一般的に、依存パッケージが古くなればなるほど対処が必要な問題が増えて複雑化し、作業が難しくなる傾向にあります。特に古いシステムをメンテナンスしていると、複数の古い依存パッケージ同士が絡み合う問題が発生してデバッグが難しくなったり、古いバージョンで想定されていなかった環境依存の問題が発生して解決のために余計な手間を取られたりすることがよくあります。</p>
<p>また、関連する機能を担当した当時の開発者がチームや会社を離れたりしていることもあります。アップデートにともなう動作確認が必要になることがありますが、そのような場合、期待される正しい仕様や動作確認の方法がわからなくなる可能性もあります。あるいは、当時の担当者にしか意図を理解できないトリッキーな実装が行われているような場合もあります。</p>
<h2>「システムのメンテナンスは天下の回りもの」</h2>
<p>これは昔から個人的に唱えている理論です。システム開発の仕事をしていると、知らない誰かが作ったシステムを回り回って自分が引き継ぐというような場面は珍しくありません。そして、自分が作ったシステムもいずれまた別の誰かに引き継がれていくことになります。</p>
<p>システムの出来の良し悪しにかかわらず、引き継いだ人にはそのすべてを引き受ける責任が生じます。だからこそ、後任の誰かのために、自分が今担当しているシステムはできるだけ良い状態にしておくという心づもりでいることが大事だと思います。</p>
<h2>作業の進め方</h2>
<p>具体的な話に移ります。</p>
<p>まず、これから説明するような作業にあたっては、さまざまな観点でのソースコードの変更をしなければならない場合があります。そのため、必ずしも1つのpull requestで一気に対応しようとするのではなく、適切な粒度に分解しながら作業を進めてください。これについては普段の機能開発と同じです。</p>
<p>次に、CIが不十分だと感じる場合はあらかじめ整備しておくのがよいです。作業を細かく分割するほど、人力ではチェックの抜け漏れが発生しがちです。変更にともなうテストを効率的に行うために、できるかぎり自動化してしまいましょう。</p>
<h3>不要な依存パッケージを削除する</h3>
<p>アップデートの前に、不要な依存パッケージがあればあらかじめ削除しておきます。使わないものをアップデートしても仕方がないからです。</p>
<p><a href="https://knip.dev/">Knip</a>を導入することで、未使用の依存パッケージやデッドコードの検出ができます。これらを削除することで余計な要素を削れます。さらに、KnipをCIに組み込むことで、今後余計なものが追加されないように予防することもできます。</p>
<p>また、そのほかにも不要な機能などが残っていれば削除しておきます。</p>
<h3>言語の標準機能に置き換える</h3>
<p>Node.jsのアップデートにともなって、これまでサードパーティのパッケージが必要だったことが、Node.jsのコアの機能として実現できるようになっていることがあります。「<a href="https://zenn.dev/morinokami/articles/npm-uninstall">Node.js の進化に伴い不要となったかもしれないパッケージたち</a>」などを参考にして置き換えてください。</p>
<p>また、ECMAScriptやDOM仕様のアップデートにともなって、同じくサードパーティのパッケージが不要になることもあります。「<a href="https://github.com/you-dont-need/You-Dont-Need">You-Dont-Need</a>」などが参考になります。</p>
<p>依存パッケージを減らしてコアの機能に置き換えていくことで、将来的なメンテナンスコストを削減できることになります。</p>
<h3>package.jsonのアップデート</h3>
<p><code>package.json</code>に記述されている<code>dependencies</code>や<code>devDependencies</code>のバージョンをアップデートする際には、次のようなコマンドを使用すると一気に書き換えができて便利です。<code>--interactive</code>オプションを指定することで、アップデートする対象をチェックボックス方式で選択できます。</p>
<p>npmの場合:</p>
<pre><code class="language-bash">cd path/to/monorepo-root
npx npm-check-updates --workspaces --root --interactive
</code></pre>
<p><img src="https://ik.imagekit.io/plaid/9266d5fd-ceff-47f0-a94e-7d78bcfe707e/ncu.png" alt="新しいバージョンが存在するdependenciesのうち、必要なものを選択式でアップデートできる。パッケージごとに現在のバージョンとアップデート後のバーションが表示される。"></p>
<p>出典: <a href="https://github.com/raineorshine/npm-check-updates">raineorshine/npm-check-updates: Find newer versions of package dependencies than what your package.json allows</a></p>
<p>pnpmの場合:</p>
<pre><code class="language-bash">cd path/to/monorepo-root
pnpm update --latest --recursive --interactive
</code></pre>
<p>pnpm 10.12以降であれば、catalogsで管理しているバージョンもいっしょにアップデートできます。</p>
<p>またロックファイルは壊れやすいので、インストールに際して問題が発生した場合は再生成してみるとよいです。</p>
<pre><code class="language-bash">rm -rf package-lock.json **/node_modules &amp;&amp; npm install
</code></pre>
<h3>破壊的変更への対応</h3>
<p>セマンティックバージョニングにおいては、メジャーバージョンが上がるか、もしくは1.0.0に満たない場合のバージョンアップでは、常に破壊的変更の可能性があります。そのためアップデートをする前には、ざっとでもいいのでパッケージのCHANGELOGに目を通しておくことをおすすめします。</p>
<p>また、最新版よりもいくつも古いバージョンを使っている場合は、破壊的変更が積み重なって簡単にアップデートできないことがあります。そのような場合、バージョンは一気に上げるのではなく、ある程度の区切りに分けて段階的にアップデートしたほうが作業が簡単になります。</p>
<h3>後継のライブラリに置き換える</h3>
<p>場合によっては、あるパッケージの代わりとなる後継のパッケージ（ライブラリ）が登場しているがあります。既存のパッケージがメンテナンスされなくなったり、アーキテクチャが古くなって根本的な刷新が必要になったりしたときに、それを置き換えるために別のものが開発されて、コミュニティでもそちらが主流になっていくというパターンです。</p>
<p>KARTEでよく使われているところで言えば、次のような後継のパッケージがあります。</p>
<ul>
<li>Jade → <a href="https://pugjs.org/api/getting-started.html">Pug</a>（参考: <a href="https://github.com/pugjs/pug/issues/2184">Renaming jade -&gt; pug · Issue #2184 · pugjs/pug</a>）</li>
<li><a href="https://github.com/TypeStrong/ts-node">ts-node</a> → <a href="https://tsx.is/">tsx</a>（もしくは、<a href="https://nodejs.org/api/typescript.html#type-stripping">Node.jsのtype stripping</a>を使う）</li>
<li><a href="https://jestjs.io/">Jest</a> → <a href="https://vitest.dev/">Vitest</a></li>
<li><a href="https://recoiljs.org/">Recoil</a> → <a href="https://jotai.org/">Jotai</a></li>
<li><a href="https://lodash.com/">Lodash</a> → <a href="https://es-toolkit.dev/">es-toolkit</a></li>
<li><a href="https://github.com/raineorshine/npm-check-updates">npm-check-update</a> + <a href="https://github.com/ds300/patch-package">patch-package</a> + <a href="https://github.com/open-cli-tools/concurrently">concurrently</a> → <a href="https://pnpm.io/">pnpm</a> CLI（同等の機能がpnpmに組み込まれている）</li>
</ul>
<p>既存パッケージのアップデートと併せて、後継のパッケージへの移行も行いましょう。</p>
<h3>気になる部分はついでに改善しながら進める</h3>
<p>パッケージのアップデート作業をしていると、それに関係するほかの部分が気になることもあります。気になった部分についても、そのままにしておかず、せっかくなのでついでに改善してしまうのがよいです。たとえば次のようなものです。</p>
<ul>
<li>CIの構成をきれいにする</li>
<li>いらないnpm scriptsを消す</li>
<li>冗長な設定ファイルをクリーンアップする</li>
<li>deprecatedなメソッドの使用箇所を直す</li>
<li>破壊的変更がある箇所の周辺のコードをリファクタリングする</li>
</ul>
<p>このようなメンテナンス作業は普段は軽視されがちで、ともすれば老朽化した仕組みがそのまま何年も動き続けていることになりがちです。だからこそ、みなさんにはぜひ<a href="https://www.oreilly.com/library/view/97-things-every/9780596809515/ch08.html">ボーイスカウト・ルール</a>を意識してもらいたいです。</p>
<blockquote>
<p>ボーイスカウトには大切なルールがあります。それは、「来た時よりも美しく」です。たとえ自分が来た時にキャンプ場が汚くなっていたとしても、そしてたとえ汚したのが自分でなかったとしても、綺麗にしてからその場を去る、というルールです。そうやって、次にキャンプに来る人達が気持ちよく過ごせるようにするのです（このルールは元々、ボーイスカウトの父と呼ばれるロバート・スティーブンソン・スミス・ベーデン=パウエルの「自分が最初に見た時よりも、世界をいい場所にすべく努力しよう」という言葉から来ています）。</p>
<p>これに倣ってコーディングに関しても同じルールを定めるとしたら「モジュールをチェックインする際には、必ずチェックアウト時よりも美しくする」となります。最初にそのモジュールを書いたのが誰であるかに関係なく、皆がそうやって、たとえ少しずつでもモジュールを改善する努力を続けたとしたら、その結果どういうことが起きると思いますか?</p>
</blockquote>
<p>出典: Kevlin Henney編、和田卓人監修『プログラマが知るべき97のこと』、オライリージャパン、2010年</p>
<h2>こまめなアップデートを習慣化する</h2>
<p>アップデート作業は後回しにするほど面倒な問題を引き起こしがちです。善は急げと思って、まずは今日からやってみましょう。</p>
<p>いったんひと通りのアップデートができたら、それ以降も定期的にアップデートを続けられるように、次に作業する日を決めてしまいましょう。月に1回程度が目安です。もしくは、<a href="https://docs.github.com/ja/code-security/dependabot/working-with-dependabot">Dependabot</a>などの自動化ツールを使って作業を自動化するのもよいと思います。</p>


Node.jsやフロントエンドのプロジェクトにおけるdependenciesをアップデートするうえでのよくある問題やうまく進めるためのコツなど。

package.jsonのdependenciesをアップデートする技術

Tailwind CSSのバージョンをアップグレードしてTailwind CSS 4に対応する際に作成した、Figmaのstylesをもとにして各種設定ファイルを自動生成する仕組みについての紹介。

Figmaのstylesをもとにして「Tailwind CSSのテーマ」「tailwind-mergeの設定」「Storybookのドキュメント」などの各種ファイルを自動生成する

<h2>はじめに</h2>
<p>こんにちは！</p>
<p>プレイドで６月から７月末までEngineerインターンとして働いていたアボンデットルイです。現在はアメリカのマサチューセッツ工科大学（MIT）でコンピューターサイエンスを専攻している大学生です。</p>
<p>高校でエンジニアリングに興味を持ち、知識を活かして価値のあるものを作り出せることに魅力を感じました。そこからプログラミングを始め、今ではコンピューターサイエンスのさまざまな分野を幅広く探求しています。</p>
<p>同じくCSを学んだ<a href="https://tech.plaid.co.jp/intern-at-plaid-avondet">兄が以前プレイドでインターンをした</a>ことがあり、とてもいい経験だったと聞いたので、僕も挑戦したいと思い今回応募しました。</p>
<p>今回が初めての日本の企業での実務経験で、エンジニアとして働くことの楽しさや難しさを実感しながら、たくさんのことを学ぶことができました。このブログでは、インターンでの経験を振り返りながら、自分が学んだことについて共有したいと思います。</p>
<h2>① UI基礎の習得</h2>
<p>インターンに参加する前から、個人でWebアプリをいくつか作っていたこともあり、特にフロントエンド開発にはある程度慣れていました。その経験を活かして、最初は<a href="https://karte.io/">KARTE</a>のフロントエンドに関わる開発に取り組みました。</p>
<p>インターン開始直後は、Vue.jsやKARTEのコードベースに慣れるため、比較的シンプルなUI改善のIssueをいくつか対応しました。たとえば、検索機能の追加、ツールチップによって長いタイトルを全文表示する対応、ユーザーの入力形式に応じて表示を変えるフォーマット処理など、ユーザー体験を少しずつ向上させるような細かい変更です。</p>
<p>このようなタスクは、一見すると単純で地味に思えるかもしれませんが、実際には多くの工夫が必要でした。どのように既存のコードと整合性を保ちながら変更を加えるか、パフォーマンスに影響がないように注意すること、そしてUIコンポーネントの再利用性を損なわないように設計することなど、意外と奥が深い作業でした。</p>
<p>また、Vue.jsを本格的に使うのは今回が初めてだったため、最初はコンポーネントの設計思想やReactとの違いに戸惑うことが多くありました。特にKARTEのコードベースは大規模で、どこに何が定義されているかを見つけるだけでも最初は時間がかかりました。</p>
<p>とはいえ、こういった小さなIssueを積み重ねる中で、だんだんとVue.jsの書き方にも慣れ、大規模なコードベースのスタイルや構造にも自然に馴染めるようになっていきました。レビューで指摘された内容を意識して、自分なりにルールやベストプラクティスを積み重ねていったことで、次第に自信を持ってコードを書けるようになりました。</p>
<p>この時期は、「まずは手を動かして学ぶ」ことの重要さを実感した期間でもありました。コードを書くこと自体は目的ではなく、ユーザー体験をより良くするための手段であるということを、タスクを通して実感できたと思います。</p>
<h2>② UI刷新の経験</h2>
<p>Vue.jsに慣れてきたころ、管理画面のあるページを新しいデザインに全面的に改修する、大きなUIの仕事を任されました。この仕事は、Figmaで用意されたデザインをもとに、今あるUIを最新の仕様に合わせて見た目を新しくするものでした。</p>
<p>この作業は、画面をゼロから作るのではなく、既存の構造をできるだけ活かしながら新しい条件を満たすという、バランスの難しいものでした。全てを作り直すか、一部だけ変えるか、既存のスタイルや使いやすさを考えて、自分で最適な方法を考えながら進めました。</p>
<p>特に苦労したのは、コードの中でどこにどんな処理やデザインが書かれているのかを見つけることでした。画面は複数のパーツに分かれていて、データのやりとりも複雑だったため、「どこをどう変えれば見た目も動きも正しくなるか」を理解するのに時間がかかりました。</p>
<p>最初は難しさを感じましたが、コードの中にある意図を理解する力が少しずつつき、「なぜこう書かれているのか」「どのパーツが何を担当すべきか」といった視点で実装の方針を決められるようになりました。自分なりに工夫した実装方法を考えながら進める中で、コードの理解が深まり、自信にもつながりました。</p>
<p>最終的にFigmaのデザインとぴったり合う画面が完成したときは、とても達成感がありました。そして何より、自分が作ったものが実際にユーザーに使われるという実感が、エンジニアとしてのやる気をさらに高めてくれました。</p>
<p>具体的なタスクとしては、<a href="https://support.karte.io/post/2lRnr05R5uTA0K8D5fDzBc">行動チェーン(β)</a>のフォルダ機能における改善と、<a href="https://support.karte.io/post/4MxyAWLgEopohX27lnCFjZ">ユーザー構成比</a>の画面改善でした。<br>
<img src="https://ik.imagekit.io/plaid/c59fea1b-53dc-4889-b32c-be2f20d3bdd1/2025-08-0616.49%E3%81%AE%E7%94%BB%E5%83%8F.jpeg" alt="2025-08-0616.49の画像.jpeg"></p>
<p><img src="https://ik.imagekit.io/plaid/075047ba-3bf1-410a-8726-09fa987a7e9a/2025-08-0617.05%E3%81%AE%E7%94%BB%E5%83%8F.jpeg" alt="2025-08-0617.05の画像.jpeg"></p>
<h2>③ バックエンドへの挑戦</h2>
<p>インターン後半では、「バックエンドにも挑戦してみたい」と相談し、データ周りのIssueを対応させていただきました。タスクの内容は、ある管理画面の既存のフィルター機能に新しい条件を追加するため、SQLクエリの生成ロジックを修正し、BigQueryを用いた集計処理に新しいフィルター条件を組み込むというものでした。</p>
<p>このタスクは、技術的にも認知的にも非常に難易度が高かったです。まず、BigQueryもSQLも初めて触る技術であり、構文や最適なクエリの書き方に慣れるまでにかなりの時間がかかりました。また、複数のイベントテーブルをJOINしたり、ユーザー単位で集約したりといった処理が必要で、そもそも「このデータがどうやって構成されているのか」を理解するところからのスタートでした。</p>
<p>特に苦労したのは、巨大なコードベースの中で「どこがボトルネックなのか」「この値はどこからきて、どこで使われているのか」といった、データの流れを追いかける作業です。関数が分散していたり、抽象化されているレイヤーが多かったりと、全体像を把握するには時間と根気が必要でした。</p>
<p>ただ、その分だけ得られる学びも大きく、「なぜデータ処理をこのように設計しているのか」「フィルター条件が一つ増えるだけでも、どのような設計的配慮が必要か」といった、普段の個人開発では触れない視点を身につけることができました。</p>
<p>最初は不安でしたが、バックエンド開発に興味を持てるようになったのは、自分にとって大きな成長の一歩でした。</p>
<h2>プレイドの文化</h2>
<p>今回のインターンで一番印象に残ったのは、プレイドの働きやすさとカルチャーでした。初めての実務経験だったので、最初はもっと簡単な作業ばかり担当するのかと思っていたのですが、実際には自分が関わったタスクはどれもプロダクトにしっかりと関係していて、やりがいのある内容でした。常にメンターの方がサポートしてくださり、困った時には丁寧に説明してくれたので、安心して新しいことに挑戦できました。最初はうまくいかないことも多く、戸惑うこともありましたが、その経験が逆に自分の成長につながったと感じています。</p>
<p>2ヶ月という短い期間だったので、自分が関われた範囲は限られていましたが、それでも多くの方が自分に声をかけてくれて、新しいツールや機能の開発に参加するチャンスを与えてくれました。タスクを進める中でも、自分の興味や学びたいことを考慮してくれる雰囲気があり、インターンとしてとても充実した経験ができたと感じています。</p>
<p>インターンに参加してから、一緒に機能開発を行うチームの定例ミーティングに参加し、他のメンバーがどのような仕事をしているのかを聞くことで、プロダクト全体の流れやチーム間の連携の重要性を学ぶことができました。日々のやりとりを通じて、インターンであっても一人のメンバーとして扱ってもらえる環境にとても感謝しています。</p>
<h2>最後に</h2>
<p>今回のインターンを通して、エンジニアとして働くことの楽しさや難しさをたくさん学びました。最初は不安もありましたが、周りの方がいつも助けてくれて、新しいことにも安心して挑戦できました。</p>
<p>実際にプロダクト開発に関わる中で、自分の書いたコードがプロダクトの一部になる経験はとてもやりがいがありました。うまくいかないこともありましたが、そのたびにサポートしてもらい、少しずつ自信を持てるようになりました。</p>
<p>2ヶ月という短い期間でしたが、いろいろな技術に触れ、チームの一員として働くことができたのはとても貴重な経験でした。今回の経験を通して、エンジニアとしてもっと成長したいという気持ちが強くなりました。これからもプレイドの成長を楽しみにしつつ、自分もこの経験を活かして努力を続けていきたいと思います！</p>
<hr>
<p>プレイドはエンジニアインターンを募集しています！　興味を持った方は是非応募してみてください！</p>
<p><strong>サマーインターン</strong></p>
<div class="iframely-embed" data-embedded-url="https://open.talentio.com/r/1/c/plaid/pages/106581"><div class="iframely-responsive" style="padding-bottom: 56.25%; padding-top: 120px;"><a href="https://open.talentio.com/r/1/c/plaid/pages/106581" data-iframely-url="https://cdn.iframe.ly/api/iframe?url=https%3A%2F%2Fopen.talentio.com%2Fr%2F1%2Fc%2Fplaid%2Fpages%2F106581&key=878c5bef402f0b2911bf6d4ce6261abd">【26卒/27卒】エンジニアサマーインターン / 株式会社プレイド</a></div></div><script async src="https://cdn.iframe.ly/embed.js" charset="utf-8"></script>
<p><strong>通期インターン</strong></p>
<div class="iframely-embed" data-embedded-url="https://open.talentio.com/r/1/c/plaid/pages/90783"><div class="iframely-responsive" style="padding-bottom: 30.2778%; padding-top: 120px;"><a href="https://open.talentio.com/r/1/c/plaid/pages/90783" data-iframely-url="https://cdn.iframe.ly/api/iframe?url=https%3A%2F%2Fopen.talentio.com%2Fr%2F1%2Fc%2Fplaid%2Fpages%2F90783&key=878c5bef402f0b2911bf6d4ce6261abd">新卒採用 & インターン (Engineer) / 株式会社プレイド</a></div></div><script async src="https://cdn.iframe.ly/embed.js" charset="utf-8"></script>


プレイドで2ヶ月間エンジニアインターンに挑戦した学生の体験記。Vue.jsでのUI改善・刷新からBigQueryを活用したバックエンド開発まで、幅広い技術領域で学んだ実務経験と成長の記録を詳しく紹介します。

プレイドインターン体験記：フロントエンドからバックエンドまで挑戦した2ヶ月

<h2>はじめに</h2>
<p>こんにちは、今年4月に新卒でプレイドに入社しエンジニアをしている佐藤と申します！普段は、社内で利用する<a href="https://open.talentio.com/r/1/c/plaid/pages/106299">内製のOLAPデータベースを開発するチーム</a>でお仕事をしています。</p>
<p>この度、プレイドは「<a href="https://sre-next.dev/2025/">SRE NEXT 2025</a>」にゴールドスポンサーとして協賛いたしました。当日はブース出展に加え、エンジニアの土谷が<a href="https://sre-next.dev/2025/schedule/#slot084">「大量配信システムにおけるSLOの実践 ：「見えない」信頼性をSLOで可視化」</a>というテーマでスポンサーセッションに登壇しました。</p>
<p>私自身もイベントに参加し、ブースの運営と多くのセッションを聴講しました。本記事では、当日のプレイドブースの様子や、個人的に特に印象に残ったセッションについてレポートします！</p>
<h2>ブースの紹介</h2>
<p>まずは、プレイドブースの様子からご紹介します。ブースでは、来場者の皆様と多岐にわたる技術的な議論ができるよう、以下の5つのトピックを用意しました。</p>
<ol>
<li>Production Readiness Reviewとは</li>
<li>リアルタイムユーザー解析エンジンのリアーキテクチャ</li>
<li>監査ログとは - なぜ重要なのか</li>
<li>KARTE BlocksのSLO</li>
<li>AIエージェントを用いたセキュリティレビュー</li>
</ol>
<p><img src="https://ik.imagekit.io/plaid/472905ef-0548-4eab-8787-fdf6eaf1ce62/IMG_4624.jpg" alt="IMG_4624.jpg"></p>
<p>ブースでは、来場者の方に興味のあるトピックへシールを貼っていただく企画を実施し、特にAI関連のテーマに多くの関心が集まっているようでした。</p>
<p>私はリアルタイムユーザー解析エンジンについて会話することが多かったので、そちらについて紹介します。プレイドでは、「KARTE」を通じて取得した膨大なデータを処理するために内製のリアルタイムの解析エンジン(「Blitz」と呼んでいます)を置いています。(<a href="https://tech.plaid.co.jp/deim_2025">このエンジンはデータ工学系のフォーラムであるDEIMに論文を投稿して</a>いたりします)。主にその内部の仕組みとリアーキテクチャについて議論させてもらいました。例えば、リアーキテクチャによってレイテンシが1500ms（結果整合性）からp95で200ms（強整合性）へと改善したことをお話しすると、プレイドの技術への投資姿勢とエンジニアの技術力について良い反応をもらうことができて嬉しかったです。</p>
<p>Blitzの詳細に関しては、論文以外にも以下のブログで紹介していますので、よろしければご覧ください。</p>
<ul>
<li><a href="https://tech.plaid.co.jp/blits_pre_aggregation"><strong>Blitz（前編）: 自由度と即時更新性を担保したAggregation</strong></a></li>
<li><a href="https://tech.plaid.co.jp/blitz_realtime_analytics_architecture"><strong>Blitz（後編）：リアルタイムユーザー解析エンジンを実現する技術 - 強整合な解析 -</strong></a></li>
<li><a href="https://tech.plaid.co.jp/blitz_performance_user_cache"><strong>Blitz: リアルタイムユーザー解析エンジンのボトルネックを解消したキャッシュ設計</strong></a></li>
</ul>
<p>また、現在私が開発に携わっているユーザー行動分析に特化した内製のOLAPデータベースについても、Kubernetesやコンテナランタイムといった技術を交えながらお話しでき、そちらに対する議論も大変盛り上がりました。</p>
<p>これらの技術的なコンテンツに加え、様々なノベルティ(カフェオレ、ラムネ、うちわ、歯ブラシなど)やSRE NEXT 2025のために作成したパンフレットも大変好評でした！</p>
<p><img src="https://ik.imagekit.io/plaid/47ac9bd5-c960-48a2-b847-6d4c5ec76de1/IMG_4578.jpg" alt="IMG_4578.jpg"></p>
<h2>参加セッションの感想</h2>
<h3><a href="https://sre-next.dev/2025/schedule/#slot044"><strong>Fast by Friday: Making performance analysis fast and easy(Brendan Gregg)</strong></a></h3>
<p>Brendan Gregg氏はフレームグラフを始めとした多くの可視化ツールの発案者であり、<a href="https://www.usenix.org/">USENIX</a>などの著名カンファレンスで基調講演をされており、私自身本セッションをとても楽しみしておりました。</p>
<p>このセッションでは、「Fast by Friday」——つまり、月曜日に発生したパフォーマンス問題をその週の金曜日までに解決するというコンセプトに基づき、システムパフォーマンスを迅速に分析・改善するための方法論が紹介されました。</p>
<p>例えば、「月曜日にはまず問題を定量的に分析する」「水曜日にはフレームグラフやeBPFを用いてプロファイリングを行う」といったように、1週間の各曜日で何をすべきかが具体的に語られました。第一線で活躍するエンジニアのパフォーマンスチューニングの過程を体系的に知ることができ今後の業務に大変活かせると感じました。</p>
<p>(SRE NEXT 2025での発表資料は見つけることができませんでしたが、<a href="https://www.brendangregg.com/Slides/eBPFSummit2023_FastByFriday/">こちらの資料</a>に内容は近いと感じましたので、ご興味ありましたら是非ご覧ください。)</p>
<p>セッション後のAsk the Speakerでは、私たちが開発しているOLAPデータベースのパフォーマンスについて少し相談してきました。特に印象的だったこととして、メモリ使用量の改善についてのアドバイスです。「プロダクション環境でメモリダンプを取得するとJVMのレイテンシが悪化してしまう」という課題に対し、「CPUのフレームグラフを分析してメモリ割り当てが多いコードパスを特定すれば、より低コストで問題の原因を突き止められるかもしれない」という助言をいただきました。また、データベースのような巨大で複雑なシステムのパフォーマンスを改善するためには、まずマイクロベンチマークを整備することが重要であると勧められました。実装には工数がかかりそうですが、コードを大量に生産することにはAIの活用も期待できるため、チームで検討し、整備を進めていこうと思います。</p>
<h3><a href="https://sre-next.dev/2025/schedule/#slot087">Intel SGXをAzureで本番運用するための構成事例と実践知見(株式会社Datachain SRE/テックリード 大久保 俊彦)</a></h3>
<p>TEE（Trusted Execution Environment）は、ハードウェア上の保護された領域でコードやデータを処理し、安全性を確保する技術です。例えば、メモリ上にデータを暗号化して保持し、CPU内部で復号化と処理を行うなどがあり、これにより、メモリを抜かれたとしても暗号が解読されない限りは、データを覗き見ることができなくなります。多くのCPU(ARM, AMD, etc.)がTEEをサポートしていますが、中でも強力なTEEの一つとして、Intel SGXがあります。</p>
<p>その仕組みの複雑さや具体的なユースケースのイメージが湧きづらい点から、私自身これまで深く学習できていませんでしたが、本講演では動作原理とユースケースに対する興味深い話を伺うことができました。(講演の後、大久保さんと2時間ほどお話しする機会をいただき、Intel SGXについてさらに深く学ぶことができ大変良い経験になりました。ありがとうございました。)</p>
<p>Datachain社では、異なるブロックチェーン間で資産やデータを安全に移動させるための「ブリッジ」という仕組みにIntel SGXを活用されています。このブリッジですが、暗号化が施されていない場合、内部の人間が直接メモリを盗み見ると仮想通貨の情報が見れてしまい、ユーザーの暗号資産を不正に操作できてしまうリスクがあります。(実際にブリッジの運用者の内部犯行によってユーザーの仮想通貨が<a href="https://www.chainalysis.com/blog/multichain-exploit-july-2023/">$120M抜き取られたという事件</a>が起きていたりします)。</p>
<p>Datachain社は、Intel SGXを用いることで運用者ですらアクセスできないセキュアな環境を構築し、ユーザーが安心して資産を移動できるサービスを提供しているとのことでした。</p>
<p>秘密計算という先進的な技術が、実社会の課題解決に貢献している様子を知ることができて、大変刺激を受けました。</p>
<h2>プレイドのセッションの紹介</h2>
<h3><a href="https://sre-next.dev/2025/schedule/#slot084">大量配信システムにおけるSLOの実践 ：「見えない」信頼性をSLOで可視化（プレイド 土谷）</a></h3>
<p>弊社エンジニアの土谷からは、「KARTE Message」をテーマに、月間10億通を超える大規模配信の信頼性をどのようにSLOに落とし込み、運用・改善してきたかについてお話ししました。</p>
<p>セッション後、弊社ブースにお立ち寄りいただいた方の中には、これからSLI/SLOを設定するという方も多くいらっしゃいました。技術的な側面に加え、「ビジネスメンバーへの理解をどのように促進したか」といった具体的な実践方法まで踏み込んで質問される方も多く、皆様との対話を通じて、私たち自身も多くの学びを得ることができました。</p>
<p>よろしければ登壇資料もご覧ください。</p>
<div style="left: 0; width: 100%; height: 0; position: relative; padding-bottom: 56.1972%;"><iframe title="大量配信システムにおけるSLOの実践:「見えない」信頼性をSLOで可視化" src="https://speakerdeck.com/player/6e64b50718624605960a8f215fce51e7" style="top: 0; left: 0; width: 100%; height: 100%; position: absolute; border: 0;" allowfullscreen scrolling="no"></iframe></div>
<h2>おわりに</h2>
<p>SRE NEXT 2025には、SREやインフラ分野に深い知見をお持ちの方が数多く参加されており、弊社の取り組みに興味を持っていただき、活発な議論ができたことを大変嬉しく思います。私たちが知見を提供するだけでなく、皆様からも多くのことを学ばせていただき、非常に貴重な交流をすることができました！</p>
<p>今回、初めてカンファレンスのブース担当を経験しましたが、多様なバックグラウンドを持つ方々と直接技術的なお話しができ、とても楽しかったです。普段チームの中で開発している時には中々得られない刺激と知見を得ることができました。今後もこのような場に参加させていただきたいと思います！</p>
<p>最後に、このような素晴らしいカンファレンスを主催・運営してくださった皆様、本当にありがとうございました！ブース出展では、スタンプラリーなど来場者と話すきっかけを運営の皆様にご用意いただけたおかげで、非常に多くの方々とお話できました。そして、盛り上げていただいた参加者のみなさま、様々な知見をご共有いただいたスピーカー、スポンサー企業の皆様、ありがとうございました！</p>
<p>SRE NEXT 2026も楽しみにしております！</p>


新卒のエンジニアがSRE NEXTに参加しました。プレイドのブースの紹介や聴講したセッションレポートをお伝えします。

新卒エンジニアによるSRE NEXT 2025 イベントレポート　

<p>この記事は、社内の生成AI LT会（<a href="https://tech.plaid.co.jp/plaid-generative-ai-lt-report">LT会に関するブログ</a>）で「誰でもできるvibe-coding」と題した発表内容を基に、AIに執筆させています。</p>
<h2>はじめに</h2>
<p>こんにちは、プレイドのKARTE Messageチームでエンジニアをしている大内です。</p>
<p><a href="https://karte.io/package/message/">KARTE Message</a>は、メール・アプリプッシュ・LINEなどのチャネルからエンドユーザーにパーソナライズした配信を効率化したMAツールです。</p>
<p><a href="https://tech.plaid.co.jp/karte_message_mass_delivery_architecture">メール配信の運用について紹介した記事</a>や、<a href="https://tech.plaid.co.jp/complex_logic_to_dynamically_generate_sql">機能改善により開発スピードが向上したことを紹介した記事</a>がありますので、そちらも併せてご覧ください。</p>
<p>私たちMessageチームでは、開発の生産性をさらに高めるために、エンジニア以外のメンバーもAIを活用して開発を行う取り組みを進めています。この試みは多くの可能性を秘めている一方で、「レビュワーの負担が増えすぎる」という課題も明らかになりました。</p>
<p>この記事では、その課題にどのように取り組み、改善を進めているかご紹介します。</p>
<h2><strong>AI開発の幕開けと、見えてきた課題</strong></h2>
<p>チームのプロダクトマネージャー（以下、PMとします）が生成AIを使い、次々と実装を始めたのがことの始まりでした。AIによってコードが効率的に生み出され、ローカル環境で動作確認ができれば、機能が形になるという事実は、開発のスピード感に大きなインパクトを与えました。</p>
<p>その結果、PMは多くのPRを作成。この1ヶ月だけでも、<strong>レポート機能の改善、AI連携機能の強化、リスト表示のUI刷新、多岐にわたる機能改善</strong>に関するPRがマージされました。</p>
<p>一方で、この新しい開発スタイルは、いくつかの運用上の課題も浮き彫りにしました。</p>
<ul>
<li><strong>エンジニアのレビュー負荷増大</strong>：エンジニアから見ると、「開発の意図や目的が必ずしも明確でない大量のコード」をレビューする必要が生じた。</li>
<li><strong>AI生成コードの品質</strong>：AIは既存のコードベースを完全に理解しているわけではないため、「動作はするものの、品質面では改善の余地がある」コードを生成してしまうことがあった。例えば、既存コードの再利用が不十分であったり、実装方針の変更時に古いコードが残ってしまったりするケースがある。</li>
</ul>
<p>レビュワーからは、特に以下の点が負担増の原因として挙げられました。</p>
<ul>
<li>PRにおける差分量の増加があった。</li>
<li>「まず実装してみる」という進め方だったため、設計やセキュリティリスクに関する検討がコードレビュー段階に集中し、レビューの負担が増した。</li>
<li>AIが生成したコードの意図を読み解くのに時間がかかることがあった。</li>
</ul>
<h2><strong>課題解決への道のり：プロセスの見直しと改善</strong></h2>
<p>これらの課題に対応するため、私たちは以下の改善策に取り組んでいます。</p>
<ol>
<li><strong>「仕様ドキュメント」の事前作成とレビュー</strong>：開発着手前に「仕様ドキュメント」を作成し、エンジニアがレビューするフローを導入。これにより、設計段階で問題点を洗い出し、セキュリティ懸念を事前に検討できるため、コードレビュー時には実装そのものに集中できるようになった。</li>
<li><strong>AIによる実装意図のコメント記載</strong>：AIが生成したコードには、可能な限り実装意図をコメントとして記述。これにより、レビュワーがコードの意図を理解しやすくなることが狙い。</li>
<li><strong>PRの適切な分割</strong>：AIによる大量のコード生成に対応するため、PRを機能単位や意味のある変更単位で細かく分割するルールを設けた。仕様ドキュメントで事前に粒度を決めておくことで、レビューの負荷軽減を図っている。</li>
</ol>
<h2><strong>レビュワーから見たAI開発：評価と今後の期待</strong></h2>
<p>AIが生成したコードをレビューする中で、その可能性と課題の両方が見えてきました。</p>
<p><strong>評価できる点</strong></p>
<ul>
<li>既存の複雑な実装がある中でも、動作するコードを生成できる点は注目に値する。特にテストコードの生成精度は高く、品質向上に貢献する可能性がある。</li>
<li>既存の制約がない新規開発の場合、AIが生成するコードは比較的標準的で読みやすい傾向にある。</li>
<li>コードを記述する速度は非常に速く、人間によるレビューがボトルネックになる場合もあるほどである。</li>
</ul>
<p><strong>今後の改善に期待する点</strong></p>
<ul>
<li>既存実装が複雑な場合や、多くの背景情報を理解する必要がある場合、生成されるコードの質がまだ高くないことがある。これは事前の設計ドキュメント作成である程度カバーできると考える。</li>
<li>PRの粒度調整や補足コメントの追加など、実装以外の部分では、まだ人間によるコントロールが必要である。</li>
<li>既存のコードアーキテクチャが一般的でない場合、AIの知識外となり精度が低下する可能性がある。AIを有効活用するには、既存コードも一般的なアーキテクチャに準拠している方が望ましいかもしれない。</li>
</ul>
<p>総じて、AIに開発を完全に任せるのはまだ難しい点が多いものの、工夫次第で品質を向上させることは十分に可能だと感じています。チームとしてこの新しい取り組みに前向きに関わり、改善を続けていくことが重要だと考えています。</p>
<h2><strong>現在の取り組みと、そこから得られた学び</strong></h2>
<p>現在、私たちは以下の対策を中心に進めています。</p>
<p>それは、<strong>「仕様ドキュメント」を事前に作成し、エンジニアのレビューを経たうえで開発に進むフローを確立すること</strong>です。</p>
<p><strong>具体的なフローのイメージ</strong></p>
<ol>
<li>PMが仕様ドキュメントに「背景」「期待する機能」「懸念点」を記述し、「実装方針」についてはAIの支援も受けつつ草案を作成。
<ul>
<li>この時点で、PM自身も実装の概要を把握。</li>
</ul>
</li>
<li>エンジニアが「仕様ドキュメント」をレビュー。
<ul>
<li>これにより、コードレビュー時に仕様の全体像が共有され、手戻りを削減。既存コードの活用など、エンジニアの知見を早期に反映する。</li>
</ul>
</li>
<li>レビュー結果を元に「仕様ドキュメント」を修正し、関係者間で合意。</li>
<li>修正された「仕様ドキュメント」を設計書としてAIに入力し実装。
<ul>
<li>より正確な仕様に基づいてAIがコードを書くことで、誤りを減らす。</li>
</ul>
</li>
</ol>
<p><strong>AI運用の工夫</strong></p>
<ul>
<li>作成した仕様ドキュメントをCursorやCopilotに一時的にルールとして登録し、開発中の参照を容易にしている。</li>
<li>PR作成前に必須のチェックリストを作成し、レビューの負担軽減に努めている。</li>
</ul>
<p>これらの取り組みにより、エンジニアからは「レビューの負担が軽減された」という声も聞かれるようになってきました。（もちろん、まだ改善の余地はあります。）</p>
<p><strong>得られた学び</strong></p>
<p>この経験から、ビジネスサイドとエンジニアが共同で仕様を定義し、開発を進めていくプロセスが、AIの登場によって大きく変わる可能性を感じています。</p>
<p>現在のAIの進化を見ると、いずれ「仕様書＝実装」という未来も現実のものとなるかもしれません。私たちMessageチームは、今後もこの新しい開発スタイルに積極的に取り組み、知見を深めていきたいと考えています。</p>


生成AIで書いたコードをどうレビューしていくか。AIと共存しながら開発しているMessageチームの取り組みを紹介します。

「生成AIで書いたコード、どうレビューする？」Vibe codingと共存する開発プロセス

GitHub Actions を使って継続的ローカライゼーションをスクラッチから構築した話 | PLAID engineer blog

GitHub Actions を使って継続的ローカライゼーションをスクラッチから構築した話

npmのprivate registryからGitHub Packages Registryに移行する

Dockerfile効率化のベストプラクティスを、リードタイム(CI/CDの実行時間)を短縮し開発生産性を向上させる為に行うべき事という観点でまとめました。
1.Docker Daemonへの転送ファイル削減
2.Docker Imageのサイズ削減
3.cacheの有効活用

Docker Buildにおけるリードタイム短縮のための3つの改善ポイント | PLAID engineer blog

Docker Buildにおけるリードタイム短縮のための3つの改善ポイント

2019年10月から2020年2月まで開発チームで取り組んだアンケートフォーム(β版)のリリースまでのリアルな道のりを記しています。エンジニア、デザイナー、プロダクトマネージャーにはぜひ読んで欲しい内容です。

KARTEのアンケートフォーム(β版)公開までの道のり

<p>こんにちは、エンジニアの <a href="https://twitter.com/kargo113">@kargo</a> @nichimu です。KARTEのDatahubというプロダクトに携わっており、KARTEのデータ及びお客様のデータを活用したプロダクトの開発を行っています。<br>
今回は、KARTEにおいて活用しているコンテナネイティブのワークフロー基盤であるKubeflow Pipelineの組み込みについての概要をご紹介したいと思います。</p>
<h1>Kubeflow とは</h1>
<p>ここ数年でMLOpsという言葉が浸透するようになり、機械学習の実運用についての具体例がたくさん見受けられるようになりました。<br>
<a href="https://www.kubeflow.org/docs/about/kubeflow/">Kubeflow</a> はそのような機械学習の実運用をスムーズに行うためのオープンソースのプラットフォームです。Kubernetes上で動作することを前提とされているので、GKEやEKS、オンプレミスのKubernetes基盤にデプロイすることができます。直近では最新のv1.0が公開されているようにかなりのスピードで発展してきており、コミュニティも盛んです。<br>
Kubeflowは様々な機能がありますが、今回はその中でも Kubeflow Pipeline というコンテナのワークフロー基盤を活用した事例についてご紹介していきます。<br>
Kubeflow Pipelineの基本的な使い方についてはそれだけで1つのブログが書けるボリュームですので、以下の内容では使い方については触れません。それを前提とした上で、活用方法について述べていきます。基本的な使い方は<a href="https://www.kubeflow.org/docs/about/kubeflow/">ドキュメント</a>がわかりやすいので是非ともご参考にして頂ければと思います。</p>
<h1>Components について</h1>
<p>弊社では、KARTEに蓄積されたデータを用いて、クラスタリング・需要予測・レコメンデーション・購買予測・不正検知など様々な取り組みを行っています。<br>
Kubeflow Pipelineで動かすPipelineは大きく分けて</p>
<ul>
<li>学習用パイプライン</li>
<li>推論用パイプライン</li>
</ul>
<p>の2つがあります。これらを各タスクごとに管理しています。</p>
<p>各タスクごとにコンポーネントはなるべく共通化したく、<a href="https://www.tensorflow.org/tfx">TFX</a> の概念を大いに参考にさせて頂きました。TFXは機械学習タスクに必要なコンポーネントが丁寧に抽象化されており、今回は以下の図のようなコンポーネントを参考にしました。</p>
<p><img src="https://ik.imagekit.io/newt/61b151f921640c0018173598/2149e535-f318-4b6a-ba94-70c8adc5bb2d/tfx.svg" alt=""></p>
<p>実際に学習用パイプラインで構築したコンポーネントは</p>
<ul>
<li>ExampleGen</li>
<li>SchemaGen</li>
<li>Transform</li>
<li>Trainer</li>
<li>Evaluator</li>
<li>Pusher</li>
</ul>
<p>の6つです。</p>
<p>ExampleGenでは、BQにある膨大なデータからクエリによりデータを抽出<br>
SchemaGenでは、抽出したデータのスキーマを自動で判定<br>
Transformでは、LabelEncorder等により前処理を実行<br>
Trainerでは、GridSearch等を用いて最適なモデルの学習<br>
Evaluatorでは、学習済モデルの評価を行い、モデルの妥当性を検証<br>
Pusherでは、評価されたモデルをデプロイする<br>
といった実装になっています。<br>
これらをPipelineとして単純に直列に以下の図のように繋いでいます。<br>
各コンポーネントでのデータの受け渡しはGCSを用いており、データのPATHを受け渡すようにしています。</p>
<p><img src="https://ik.imagekit.io/newt/61b151f921640c0018173598/5ae769ac-5242-4cba-a50c-a349015431de/kubeflow-1.svg" alt=""></p>
<p>推論パイプラインでは、<br>
ExampleGen, SchemaGen, Transformerまでは同様で、これにデプロイしたモデルを用いたPredictorというコンポーネントを直列に繋いで推論を行っています。</p>
<p>また、直列で繋いでいる理由として大量のリソースを消費するものに関しては、各コンポーネント内で外部にジョブを投げているからです。</p>
<p>例えば、ExampleGenにおいてはApache Beam SDKを用いて実装しているので、大規模分散処理に関してはDafaflow上で実行することが可能です。さらに、Trainerにおいても、学習ジョブはAI Platform Trainingで実行しているため、こちらも大規模並列学習が可能になっています。<br>
つまり、Kubeflow Pipelineをデプロイしているクラスタのリソースは最小で、必要に応じて外部のマネージメントサービスを活用することで、簡単なタスクから複雑なタスクまで幅広く対応できるようになっています。</p>
<h1>Pipelines SDK の活用</h1>
<p>Kubeflow Pipeline には <a href="https://www.kubeflow.org/docs/pipelines/sdk/sdk-overview/">Pipeline SDK</a> と呼ばれるものも用意されており、外部からでも簡単にパイプラインの実行や管理ができるようになっています。これを活用しフロントエンドと連携をしています。<br>
例えば、</p>
<pre><code>client = kfp.Client(
    host=&quot;YOUR_KUBEFLOW_HOST&quot;, 
    client_id=&quot;OAUTH_CLIENT_ID&quot;
)
res = client.run_pipeline(
    experiment_id=&quot;YOUR_EXPERIMENT_ID&quot;,
    job_name=&quot;JOB_NAME&quot;,
    pipeline_id=&quot;PIPELINE_ID&quot;,
    params=&quot;ARGUMENTS&quot;,
)

</code></pre>
<p>といったように指定したパイプラインの実行ができます。<br>
paramsに任意の引数を渡すことで柔軟にパイプラインの実行が可能です。</p>
<p>wait_for_run_completionやget_runメソッドも用意されているので、パイプラインの実行状況を確認することも容易です。</p>
<p>補足ですが、私たちの環境ではCloudIAP認証を用いているため、client_idが必要です。また、実行するサービスアカウントにIAP で保護されたウェブアプリ ユーザーという権限を付与する必要がある点にも注意が必要です。</p>
<h1>フロント画面との連携</h1>
<p>KARTEの管理画面で使用している技術を簡単に述べると、フロント: Vue.js、バックエンド: Node.js、DB: MongoDBで構成されています。<br>
管理画面から任意のパラメータを入力し、Kubeflow Pipelineのパイプライン処理を実行をさせた上で、モデルの結果はいつでも管理画面から取得できる状態にしたいというのが今回の要件です。</p>
<p>現状、Pipeline SDKにはpythonのものしかなく、バックエンドがNode.jsであるKARTEで使おうと思うと、Node.jsにあるPython-shellを使用するかFlask等を使ってRESTの口をつくるかの2通りありました。<br>
その中で、我々は、新たにPythonベースのコンテナをGKEに立てて、Node.jsベースのコンテナとkubeflow clusterの橋渡しとなるようなinternalなAPIとして用いる方針をとりました。<br>
PythonベースのコンテナでPipeline SDKを使えるようにすることで、KARTE管理画面からKubeflow Pipelineを実行できるようにしました。</p>
<p>また、PipelineのジョブパラメータはMongoDBに保存しておくことで、いつでもKARTE管理画面からジョブの実行結果を確認できるようにしました。</p>
<p><img src="https://ik.imagekit.io/newt/61b151f921640c0018173598/f84d0fa8-a21d-4fd4-8975-c8d3c24297d7/backend.png" alt=""></p>
<p>このようにKARTEの管理画面からも簡単に任意のパラメーターでパイプラインを実行し、結果を取得することが可能です。</p>
<p>こういったSDKもきちんと用意されており、連携も簡単にできる点も素晴らしいですね。</p>
<h1>今後の課題</h1>
<h4>サービスアカウント問題</h4>
<p>現状のKubeflow Pipelineの仕組みではパイプラインをKubeflowにデプロイする段階でSecretをコードで指定する仕組みになっています</p>
<pre><code>dsl.ContainerOp(
    name=&quot;NAME&quot;,
    image=&quot;IMAGE&quot;,
    command=[&quot;COMMAND&quot;],
    arguments=[&quot;ARGUMENTS&quot;],
)
.apply(gcp.use_gcp_secret(&quot;user-gcp-sa&quot;))

</code></pre>
<p>そのため、実行するパイプラインごとに引数等でサービスアカウントを指定することができません。こちらも柔軟に変更できた方が権限管理は非常に便利になるのですが、現状は未対応なので場合によっては裏側で色々と権限管理を頑張る必要性が出てきます。</p>
<h4>Kubeflow? TFX? AIPlatform?</h4>
<p>少し余談にはなりますが、このあたりきちんと使い分けられている方は少ないのではないでしょうか。<br>
Kubeflowはドキュメントにしたがってデプロイするとやや大きめなMachineTypeでNodePoolが作成され、GPU Node Poolも作成されます。つまり、このクラスタ内のリソースを使うのだろうと思っていたのですが、exampleを見ると Data Proc や AI Platform にジョブを投げているものもあります。さらに、TFXではTensoflow Transformerというものがあり、これはDataFlowにジョブを投げるものとなっています。こうなってくるとかなりややこしく、結局どういう構成がベストプラクティスなのかが見えづらい状況です。<br>
あくまで私たちの仕組みでは、Kubeflow Pipeline自体のリソースは最小限に、コンポーネントの各ジョブは外部リソースを使ってスケールさせるという選択肢をとったに過ぎないので、この内容がみなさまの実際のケースに沿って最適な選択の一助となれば幸いです。</p>


KARTEにおけるフロントエンドと連携させたKubeflow Pipelineの活用方法について解説します

KARTEにおけるKubeflow Pipelineの活用 | PLAID engineer blog

KARTEにおけるKubeflow Pipelineの活用

2019年以降、Slack APIがどのように変化し何に注意すべきかについてご紹介します。主にBlock Kit、Modal、Home tabなどSlack上での新しい表現や、Granular permissionsと呼ばれる新しい権限モデルへの対応方法について詳しく説明しています。

2020年のSlack App開発者が知るべき最新のSlack API仕様 | PLAID engineer blog

2020年のSlack App開発者が知るべき最新のSlack API仕様

<p>こんにちは、エンジニアの <a href="https://github.com/komukomo">@komukomo</a> です。2020/01/30 に行われた <a href="https://inthecloud.withgoogle.com/anthos-day-2001/register.html">Google Cloud Anthos Day</a> に 「GKEにおけるセキュリティ対策と運用」というタイトルで登壇させていただいので、こちらのブログでもその内容を簡単にまとめておきます。（他の登壇者の方の資料も<a href="https://inthecloud.withgoogle.com/anthos-day-2001/register.html">公式サイト</a>にて公開されています）</p>
<hr>
<p>我々が開発している <a href="https://karte.io/">KARTE</a> ではユーザの行動データを扱っており、その中にはセンシティブなデータも含まれているので KARTE を開発する上ではセキュリティというのは重要なトピックです。ということで今回お話したのはセキュリティに関する内容で、直接プロダクトの KARTE とは関係ないのですが、</p>
<ul>
<li>GKE でのセキュリティに関する考え方</li>
</ul>
<p>と、個別機能の紹介とユーザ目線での注意点や感想ということで</p>
<ul>
<li><a href="https://cloud.google.com/kubernetes-engine/sandbox/">GKE Sandbox</a></li>
<li><a href="https://cloud.google.com/binary-authorization/">Binary Authorization</a></li>
<li><a href="https://cloud.google.com/anthos/config-management/">Anthos Config Management</a></li>
</ul>
<p>について発表してきました。内容としては、これからGoogle Kubernetes Engine (GKE) を導入しようとしている方や運用しはじめの方、機能の概要を知りたい方向けのお話となっています。</p>
<p>こちらにスライドとざっくりお話した内容を載せておきます。</p>
<script async class="speakerdeck-embed" data-id="b9e34200315a473fae23b66f07ca4168" data-ratio="1.77777777777778" src="//speakerdeck.com/assets/embed.js"></script>
<h1>GKEにおけるセキュリティ対策</h1>
<p>最初のトピックは GKE でのセキュリティ対策の話で、中身を省いて結論のみ書いてしまうと、</p>
<ul>
<li>ユーザの管理範囲と Google の管理範囲を意識しましょう</li>
<li>まずは GKE 公式のドキュメントにそって運用していきましょう</li>
</ul>
<p>ということで基本的すぎる感じになってしまいましたが、それでも重要なことだとは思うので、ここにも当日紹介したドキュメントのリンクを貼っておきます。</p>
<p>GKE の記事:</p>
<ul>
<li><a href="https://cloud.google.com/kubernetes-engine/docs/concepts/security-overview">Security overview</a></li>
<li><a href="https://cloud.google.com/kubernetes-engine/docs/how-to/hardening-your-cluster">Hardening your cluster's security</a></li>
<li><a href="https://cloud.google.com/kubernetes-engine/docs/security-bulletins">Security bulletins</a></li>
</ul>
<p>こちらは GKE に限らず、Kuberentes の記事:</p>
<ul>
<li><a href="https://www.cncf.io/blog/2019/01/14/9-kubernetes-security-best-practices-everyone-must-follow/">9 Kubernetes Security Best Practices Everyone Must Follow</a></li>
<li><a href="https://kubernetes.io/blog/2016/08/security-best-practices-kubernetes-deployment/">Security Best Practices for Kubernetes Deployment</a></li>
</ul>
<p>以降は個別の GKE の機能のお話です。</p>
<h1>GKE Sandbox</h1>
<p><a href="https://cloud.google.com/kubernetes-engine/sandbox/">GKE Sandbox</a> は、信頼できないワークロードをクラスタで動かすようなケースで有用な機能です。<br>
内部では <a href="https://gvisor.dev/">gVisor</a> が使われていますが、この仕組みは使う前にざっくりとでも中身を知っておくとといろいろと判断する上で役に立ちます。</p>
<p><img src="https://ik.imagekit.io/newt/61b151f921640c0018173598/69ebe27d-0498-4443-96bb-bc1888ce20d6/Screen-Shot-2020-01-31-at-13.11.04.png" alt="Screen-Shot-2020-01-31-at-13.11.04"></p>
<p>gVisor では kernel の System Call をインターセプトして、kernel の機能を emulation するようなレイヤを実装しています。（さらっと書きましたが、なかなか凄まじい実装です。コードは<a href="https://github.com/google/gvisor">こちら</a>。）<br>
このようなレイヤを実装することで、コンテナは System Call を直接実行できなくなり、Host はセキュリティを考慮して制限された System Call のみ処理するようになるので、kernel の脆弱性を悪用するような攻撃から Host を守ることができます。</p>
<p>この gVisor をGKE上で使えるようになっているのが、 GKE Sandbox です。</p>
<h2>注意点</h2>
<p>使用する上で気をつけておくとよさそうと感じたのは、互換性、パフォーマンス、gVisor の責任範囲についてです。</p>
<h3>互換性</h3>
<p>kernel の機能を emulation している部分があるので、そもそも使いたい機能が使えるかはまず確認しておくとよいかと思います。GKE Sandbox にも gVisor にも互換性に関するドキュメントがあるので両方読んでおくと確実かと思います。</p>
<ul>
<li><a href="https://cloud.google.com/kubernetes-engine/docs/concepts/sandbox-pods?hl=en#limitations-incompatible">(GKE Sandbox) Incompatible features</a></li>
<li><a href="https://gvisor.dev/docs/user_guide/compatibility/">(gVisor) Compatibility</a></li>
</ul>
<p>自分は GKE Sandbox を最初試したとき <a href="https://kubernetes.io/docs/tasks/access-application-cluster/port-forward-access-application-cluster/">Port Forward</a> が使えないということを知らずにデバッグしようとしていて、無駄に調査に時間をかけてしまいました😅</p>
<h3>パフォーマンス</h3>
<p>こちらもgVisorがSystem Callをemulationしているため gVisor を使うとそのワークロードのパフォーマンスが劣化する可能性があります。逆にいうと、System Call を激しく使わない数値計算のようなワークロードはそれほど影響はないと考えられます。<br>
実際に GKE Sandbox を使う場合にはもちろんその時に計測するかと思いますが <a href="https://gvisor.dev/docs/architecture_guide/performance/">gVisor のPerformance Guide</a> もあるのでこちらも参考になるかと思います。</p>
<h3>gVisorの責任範囲</h3>
<p>仕組みをしっていれば当たり前の話かもしれませんが、gVisor を使えばサンドボックス化は完璧、というものではありません。例えば Pod 間通信の制御をするなら別途設定が必要です。自社でサンドボックスのような基盤が必要なサービスを運用する場合は、gVisor の挙動を把握した上で適宜必要なレイヤーの制限をかけていく必要があります。<br>
gVisor がどのような目的で作られ、どのような脅威を軽減するのかについては <a href="https://gvisor.dev/docs/architecture_guide/security/">Security Model</a> に詳しく書かれています。</p>
<h1>Binary Authorization</h1>
<p>次の話は<a href="https://cloud.google.com/binary-authorization/">Binary Authorization</a>。こちらは信頼できるイメージのみがデプロイされることを保証できる機能です。クラスタでBinary Authorization を有効にすると、Pod 作成の前に Policy のチェックが入ります。</p>
<p><img src="https://ik.imagekit.io/newt/61b151f921640c0018173598/66682698-9e64-4edf-8df2-0d15a91021ce/Screen-Shot-2020-01-31-at-13.35.02.png" alt="Screen-Shot-2020-01-31-at-13.35.02"></p>
<p>Policy の設定としては image の Path のホワイトリストの他、 <a href="https://cloud.google.com/binary-authorization/docs/making-attestations">attestation</a> という概念があるので、信頼できる検証者によって検証されたイメージのみ許可、といった設定が可能です。（※発表スライド内では&quot;署名&quot;と書いてしまっていますが、英語では attest なので多分&quot;証明&quot;、&quot;検証&quot;という訳の方が正しいですね。）</p>
<p>設定可能な <a href="https://cloud.google.com/binary-authorization/docs/policy-yaml-reference">Policyの仕様</a> はとてもシンプルなので、ざっと<a href="https://cloud.google.com/binary-authorization/docs/example-policies">設定例</a> と合わせて読めばすぐに把握できるかと思います。</p>
<p>運用時は、いろいろと例外的な状況も発生するかと思いますが、Dry Run（Policyチェックしてログは出すが制限しない）や、Break Glass（ Policy を無視してデプロイできるようにするannotation）という機能もあり、こういった運用時の考慮もされています。</p>
<h2>注意点・感想</h2>
<p>Binary Authorization の注意点としては、PolicyはGCPのプロジェクトごとで、クラスタごとの設定はある程度できるのですが Namespaceごとの細かい設定はできません。そのため、大きなクラスタで複数チームを Namespace で管理している場合は Policy 設定が難しいかもしれません。</p>
<p>ちなみに Mercari さんではGKEのBinary Authorizationではなく、その内部で使われている<a href="https://github.com/grafeas/kritis">kritis</a> を<a href="https://tech.mercari.com/entry/2019/12/23/084839">自社でフォークして使用している</a>とのことです。</p>
<p>また、「何かを強制する」機能全般に言えることですが、Dry Run や Break Glass の機能があるとはいえ、管理するProjectが大きくなればなるほど導入が大変になるものです。（有効化したものの全対応が難しくいつまでたっても dryrun 状態...のように）<br>
導入するつもりなら早めに、迷っているなら修正が難しくなる前に判断するのがよいかと思います。</p>
<h1>Anthos Config Management</h1>
<p>最後に<a href="https://cloud.google.com/anthos/config-management/">Anthos Config Management</a> （以下、ACM）。こちらは、セキュリティというよりは運用の話ですが、Namespace や RoleBinding など様々な設定を管理するための機能です。</p>
<p>ACMはいわゆる <a href="https://www.weave.works/blog/what-is-gitops-really">GitOps</a> で クラスタの設定管理をするツールで、クラスタに ACM のオペレータを入れておくと、そのオペレータが指定した Git Repository と同期し設定をクラスタに反映してくれます。（ちなみに、とくに管理可能なオブジェクトの制限は今の所ないようで Namespace や RoleBinding だけでなく、Deployment や Service でも同期してくれます。そのため ACM でアプリケーションのようなものもデプロイ可能ですが、反映の順序は考慮されないそうなのであくまでも設定系のオブジェクトのみにしておいた方が良さそうです。）</p>
<p>単一クラスタ、単一 Namespace しか扱っていない場合はさほどありがたみはないかもしれませんが、複数クラスタ、Namespace を運用していて、似たようなポリシーを全体に適用したいケースなどに有用かと思います。</p>
<p><img src="https://ik.imagekit.io/newt/61b151f921640c0018173598/24dbe497-853a-4a1a-8f86-e14c60707833/Screen-Shot-2020-01-31-at-13.35.41.png" alt="Screen-Shot-2020-01-31-at-13.35.41"></p>
<p>Git Repository との同期だけであればその他の <a href="https://fluxcd.io/">flux</a> や <a href="https://argoproj.github.io/">argo</a> などでも可能かとは思いますが、ディレクトリの階層構造でNamespace に階層構造のようなものを持たせられる、という点は特徴的です。</p>
<p><img src="https://ik.imagekit.io/newt/61b151f921640c0018173598/13096746-712c-4544-b2bb-5a1dcdd9754b/Screen-Shot-2020-01-31-at-13.35.49.png" alt="Screen-Shot-2020-01-31-at-13.35.49"></p>
<p>例えば ACM で管理するポリシーの Repository を上の図のようなディレクトリ構成（緑は何らかのk8sオブジェクトのyaml、オレンジは Namespace の yaml とします）にした場合、Namespace が3つ (audit, service-a, service-b) 作成され、<code>all-policy</code> は全てのNamespace に反映、<code>app-policy</code>は <code>service-a</code>と<code>service-b</code>の Namespace にのみ反映、といった挙動になります。</p>
<p>ちなみに ACM の他にも、こういった階層構造を使うというアイデアはあるようです。<br>
https://github.com/kubernetes-sigs/multi-tenancy</p>
<h2>感想</h2>
<p>ACM は仕組みも動作もシンプルなので、Anthos を使っていてクラスタ、Namespace が複数あるような環境ならば入れておいて特に損はなさそうかなと感じました。ACM の導入についても、既に多くのクラスタにいろいろな設定をいれて管理していたとしても、ACM 管理用の repository に対象のyamlを入れてそのオブジェクトが管理対象になる（ <code>configmanagement.gke.io/managed: enabled</code> という annotation がつきます）のを待つだけなのでそこまで大変ではなさそうです。</p>
<h2>Policy Controller</h2>
<p>ACM の基本的な機能は以上なのですが、追加オプションとして、 <a href="https://cloud.google.com/anthos-config-management/docs/concepts/policy-controller">Policy Controller</a> という機能もついており、こちらは <a href="https://github.com/open-policy-agent/gatekeeper">Gatekeeper</a> を使ったポリシーの Enforcer です。（ACM の機能とは全く別機能のような気がしますが、現状 ACM の中の機能として提供されていたのでおまけとして紹介しています。）</p>
<p><img src="https://ik.imagekit.io/newt/61b151f921640c0018173598/0099943d-6ac9-4d92-aa5f-74580eafe43e/Screen-Shot-2020-01-31-at-14.49.23.png" alt="Screen-Shot-2020-01-31-at-14.49.23"></p>
<p>例えば <a href="https://kubernetes.io/docs/concepts/policy/pod-security-policy/">PodSecurityPolicy</a> の場合は、「特権コンテナ禁止」といった特定の条件の制限ができるかと思いますが、こちらは任意の Kind の field をチェックできるため柔軟に設定をすることが可能です。公式の例では、Ingress の domain に重複がないか、Namespace に特定の prefix がついているか、などをチェックするサンプルがありました。</p>
<p>何をどう制限するか、というのは <a href="https://www.openpolicyagent.org/docs/latest/policy-reference/">Rego</a> という言語で書くことになるのですが、<a href="https://cloud.google.com/anthos-config-management/docs/how-to/creating-constraints-and-templates">よく使うテンプレートは予め用意されている</a>ので Rego を知らなくてもある程度使うことができます。</p>
<h1>最後に</h1>
<p>Google Cloud Anthos Dayで話したGKEのセキュリティとその周りの機能の紹介でした。Kuberentes も GKE でも次々と新機能がでてくるので追っていくのは大変ですが、全てのユースケースで必要なものではないものも多いので、しっかりそれぞれの機能を把握した上で適切に運用していきたいですね。</p>
<hr>
<h1>おまけ</h1>
<p><img src="https://ik.imagekit.io/newt/61b151f921640c0018173598/c94b1c36-a2d1-45ee-ae26-2b5bd16a8c2f/anthosday-plaid.jpg" alt="anthosday-plaid"><br>
<a href="https://github.com/MasayaAoyama">@amsy810</a> さんに撮っていただいた写真。ありがとうございます👍</p>
<p><img src="https://ik.imagekit.io/newt/61b151f921640c0018173598/aab76dea-068f-413c-832b-cfdbaa6baac5/20200130A_L260.jpg" alt="20200130A_L260"><br>
こちらは Google Cloud Anthos Day 後の懇親会。Googler、登壇者、スポンサー、様々なAnthos/k8sな人たちと話しました。これからのさらなる盛り上がりを感じたとともに、我々もどんどんアップデートしていかないとと感じました！...ということで、スピード感を持って一緒に開発していく仲間は常に募集しているので、興味のある方は<a href="https://meet.plaid.co.jp/">弊社採用ページ</a>または <a href="https://www.wantedly.com/companies/plaid/projects">Wantedly</a> からお気軽にご連絡ください！</p>
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2020/01/30 に行われた Google Cloud Anthos Day に 「GKEにおけるセキュリティ対策と運用」というタイトルで登壇させていただいので、こちらのブログでもその内容を簡単にまとめておきます。

Google Cloud Anthos DayでGKEのセキュリティ対策と運用について話してきました | PLAID engineer blog

Google Cloud Anthos DayでGKEのセキュリティ対策と運用について話してきました

<p>こんにちは。プレイドで2019年8月から現在までDevインターンとして働いている大矢です。2020年4月からは正社員として働く予定です。<br>
この記事では、プレイドのインターンでどんなことをしたか、何を学んだか、そして入社を決めた理由について書いていきたいと思います。</p>
<h1>はじめに</h1>
<p>簡単に自己紹介をします。僕は大学では情報工学を専攻していて、自然言語処理の研究をしています。<br>
2019年の8月からプレイドでインターンを始めて、週4日程度で通い、今月で約半年になります。<br>
プレイドでインターンをする以前にも、他社のインターンでWebアプリの開発をしたり、自然言語処理の技術を使った開発をする機会は何度かありました。研究が落ち着いた頃、開発経験を積みたいと思いインターンを探していました。</p>
<h1>インターンを始めるまで</h1>
<p>プレイドのインターンの求人（ <a href="https://www.wantedly.com/projects/387546">https://www.wantedly.com/projects/387546</a> ）には</p>
<ul>
<li>求められるレベルが非常に高い</li>
<li>圧倒的に成長できる</li>
<li>社員と同じチームで働くことができる</li>
</ul>
<p>というように書いてあり、求められるレベルが非常に高いことにビビりつつも、ちょっと背伸びした環境にいたほうが成長できるということはなんとなく知っていたので、面接を受けてみることにしました。面接では、プレイドのインターンの制度について聞いたのが印象に残っています。<br>
プレイドに参加したインターン生は、インターン担当の社員、メンターと数ヶ月おきに面談を行います。面談までの期間の成果や働き方をみて、継続が難しいと判断された場合には契約の更新が行われない場合がある、というものです。<br>
最初は戸惑いましたが、この制度はとても良いものだと思いました。まず、求人に書いてあった「求められるレベルが非常に高い」「圧倒的に成長できる」に対する説得力が格段に上がりました。求人にこのようなことを書いてある会社は他にもありますが、この会社で働けば確実に成長できるなと感じました。<br>
また、自分にとっても良い刺激になるなと考えました。3ヶ月おきに評価があるため、それまで気が緩むことなく常に全力で働ける。そして契約の更新が行われた場合には、一定の自信になりますし、更新が行われなかった場合にも、学生なので生活に困るということはないし、挫折を味わうことで成長につながるのではないかと思いました。<br>
つまり、インターン生にとってもこの制度はプラスだと思い、インターンに参加することを決めました。</p>
<h1>インターンでやった仕事</h1>
<p>プレイドでは、エンジニアのチームは1チーム1〜5人程度に分かれ、そのチームで2〜3ヶ月の期間（フォーカスと呼びます）目標を立てて開発をしていきます。僕は、入社してから1ヶ月間はAPIチームというチームで働いていたのですが、フォーカスの区切りのタイミングで基盤チームというところを希望し、行かせてもらうことができました。<br>
それぞれのチームでやった仕事について紹介したいと思います。</p>
<h3>APIチームでの仕事</h3>
<p>インターンに参加して初めに与えられたタスクは、KARTEが提供する、開発者向けのAPIを開発するというものです。社員が取り組むような実践的で非常にやりがいのある仕事であると同時に、このタスクに関してはほとんど仕様が決まっていなかったので、僕にとってはチャレンジングな仕事でした。また、Node.js や Mongo DB についても全く経験がなかったため、技術的にも初めての状態でした。<br>
実際に取り組み始めてみると、そもそもKARTEのことをもっと知らないと、仕様を決めることもできないと感じました。以前に参加したインターンでは、仕様が決まったタスクが渡されることがほとんどだったので、そのプロダクトについて詳しくなくても、ある程度はできてしまうものでした。<br>
KARTEについて学ぶには、KARTE Dojo という、わかりやすい動画が用意されています。僕はその動画を見て、KARTEとはどんなもので、どういう機能がよく使われているのかということを理解しました。とは言っても、実際のユーザがどのように使っているか、APIにどのようなニーズがあるかまではわからないので、社員と相談しながら仕様を決めていきました。<br>
結果的に、無事に1つのAPIの実装を終えることができました。</p>
<h3>基盤チームでの仕事</h3>
<p>ちょうどフォーカスの区切りの頃、モノリシックなKARTEのシステムをマイクロサービス化するということを主に行なっているチーム（基盤チーム）があり、僕はとても興味を惹かれたので、9月からは基盤チームにジョインすることになりました。基盤チームでは他にも、開発環境をよくするための取り組みや、既存のサービスのパフォーマンスを改善するための取り組みを色々と行なっています。<br>
僕はチームとしてこのような仕事に打ち込めることが非常に有意義だと思いました。なぜなら、APIの開発をしていた時に、テストの不便さや、開発環境のパフォーマンスの悪さを感じつつも、目の前の仕事を早くこなさなければという気持ちが優先してしまい、具体的な改善作業をするには至らなかったからです。<br>
基盤チームでは、いろいろな事をしましたが、今は主にテストの改善をしています。まずは、不安定なテストを計測する仕組みを導入しました。 具体的には、github に push するたびにCircle CI で実行されるテストの結果を、Google BigQuery に送り、Google Data Portal で可視化しました。この可視化により、e2e（エンドツーエンド）テストの不安定なシナリオを特定できるようになったり、「不安定な気がする」ではなく「何%の確率で落ちているから不安定だ」と数値で示せるようになりました。<br>
また、不安定なテストにはある程度共通の原因があることもわかりました。改善については、テストケースに一つ一つ修正を入れていくというよりかは、今あるテストを壊して、不安定になる原因を排除しつつ作り直すというような方針で進めています。<br>
不安定なテストは開発スピードに大きく影響するため、非常にやりがいがあり責任のある仕事だと感じています。</p>
<p><img src="https://ik.imagekit.io/newt/61b151f921640c0018173598/23177920-367c-4182-a4ee-8db534cf03f7/photo1.jpg" alt="photo1"></p>
<h1>インターンで感じたこと、学んだこと</h1>
<h3>仕事の進め方について</h3>
<p>インターンでも社員と同様に信頼して仕事を任せてもらえているという実感がありました。<br>
APIチームで開発をしているときに、プレイドで初めての仕事だったため、わからないことはどんどん質問するようにしていました。これまでのインターンやアルバイトなどで、そのように指導されていたからです。とにかく早く成果物を完成させるということに、重きを置きすぎていました。しかし、プレイドで仕事を始めて1〜2週間ほど経った時、メンターから「遠回りしても、自分一人で解ける範囲を増やすためにもっと時間を使って良いよ」という言葉をいただきました。<br>
実際にこのことを意識しながら仕事をしてみると、より解ける範囲が増えていくことに気づきました。問題に直面したとしても、次に何をするべきか考え、手を動かすことができました。<br>
こうして、自分が解ける範囲がどんどん増えて行くことを実感し、仕事が楽しく感じましたし、自信にもなりました。<br>
この時に、メンターが、インターン生が作る成果物だけでなく、インターン生の成長にも大きな価値があるという風に意識しているのだと感じました。</p>
<h3>APIについて</h3>
<p>APIチームでは、仕様を考えていく際に色々なことを学びました。<br>
APIはKARTEでできないことを外でしてもらうためのサービスなので、既存の管理画面からGUIで操作が可能なことを提供しても意味がありません。自分なりに、KARTEのユーザだったらどうするか、ということを意識しました。また、サービスの内部で使っているAPIは、仕様を変更した時の影響範囲が把握できるため、変更が難しくありません。しかし、外部のAPIの場合には多数のユーザがそのAPIをすでに利用している可能性があるため、破壊的な変更をすることが困難になります。そのため、APIにどのような機能を持たせるかは非常に慎重に検討する必要があり、必要最低限の機能を備えるのが良いということを学びました。</p>
<h3>基盤（テスト）について</h3>
<p>基盤チームでは、主にテストの改善をしていて、技術的に学ぶことが非常に多かったです。<br>
テストにも何種類かあり、ユニットテスト、システムテスト、e2eテストなどがあります。僕は初め、e2eテストをたくさん作れば、コスパよく網羅的にシステムのテストができるとなんとなく思っていました。<br>
しかし実際には、e2eテストはもろく、不安定になりやすいもので、テスト対象のシステムのソースコードが同じでも、成功するときもあれば失敗するときもあるといったものでした。そのため、外部の環境になるべく依存しないテストを多く作り、e2eテストはシステムのコアな部分を守る必要最小限のものにするのが理想的であるということを学びました。</p>
<h1>プレイドへの新卒入社を決めた理由</h1>
<p>入社を決めた理由はいくつかありますが、プレイドの文化には特に良い印象を持ちました。<br>
例えばプレイドには「承認より謝罪」という文化があります。<br>
これは、「自分で考えてやるべきと思ったことは、誰かの承認を得なくても、とりあえずやってみて良い」というようなものです。他にも色々な文化があるのですが、多くの文化に共通する考えがあると思っています。それは、「なるべくポジティブに考えたり、人のポジティブな側面を信じる方が、トータルで得られるメリットが大きい」というような考えです。<br>
「承認より謝罪」の文化の話でいうと、承認を得るために余計なことを考える必要がなかったり、失敗したとしてもそこから得られる学びがあって、それと比較したら失敗することによるデメリットは（多くの場合は）小さい、といった考え方になると思います。<br>
実際にプレイドに来て、このような考え方がプラスだと実感できた場面はいくつもありました。APIチームでメンターから「遠回りしても良いよ」という風に言われて実践してみたときもそうでした。このような文化のある会社で働けることは、自分の人生にとってプラスだと思いました。<br>
正直、僕はプレイドから内定をいただいたときに、こんな優秀な人たちの中でやっていけるのだろうかと考えました。僕にはすぐに人と比較してしまったり、自信をなくしてしまったりしてしまう癖がありました。でも、最近はそんなこと考えても時間の無駄だなと思っています。優秀なメンバーと一緒に働けることは自分の成長に大きなプラスになりますし、たまに自信をなくすくらいがちょうど良いと考えています。<br>
入社してからは今以上に多くの困難があると思いますが、成長の機会と捉えて、前向きに働いていきたいと思います。</p>
<h1>最後に</h1>
<p>CX（顧客体験）プラットフォーム「<a href="https://karte.io/">KARTE</a>」を運営するプレイドでは、KARTEを使ってこんなアプリケーションが作りたい！ KARTE自体の開発に興味がある！というエンジニア（インターンも！）を募集しています。<br>
詳しくは<a href="https://meet.plaid.co.jp/">弊社採用ページ</a>または<a href="https://www.wantedly.com/companies/plaid/projects">Wantedly</a>をご覧ください。 もしくはお気軽に、下記の「話を聞きに行きたい」ボタンを押してください！</p>
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<p><img src="https://ik.imagekit.io/newt/61b151f921640c0018173598/76095c7b-50a0-4ae7-af87-8b346f0d0c69/photo2.jpg" alt="photo2"></p>


プレイドのインターンで学んだことと、入社を決めた理由  | PLAID engineer blog

プレイドのインターンで学んだことと、入社を決めた理由

<p>エンジニアの<a href="https://twitter.com/jumpei_ikegami">池上</a>です。<br>
私の横着によってイベントから1ヶ月以上経ってしまいましたが、2019/12/11(水)に、ラクスルさんとの共同主催で「Vue.js for 2020」というイベントを開催しました！</p>
<p><a href="https://plaidtech.connpass.com/event/153623/">【PLAID × ラクスル】Vue.js for 2020 - connpass</a></p>
<p>会場はプレイドのオフィスを使い、LTや、スポンサーブース、懇親会など盛りだくさんの内容でした。</p>
<p>イベントの詳細については下記のイベントページからご覧いただけますが、<a href="https://twitter.com/takepepe">takepepe</a>さんによる<a href="https://github.com/takefumi-yoshii/vuex-guardian">vue-guardian</a>の実装に関する30分間のセッションがあったり、スポンサー企業を主催2社も含めて6社取ってブースを設けてもらったり、お祭り感のあるイベントになりました。</p>
<p><img src="https://ik.imagekit.io/newt/61b151f921640c0018173598/3e4e5ec4-0b6e-487f-ad42-b9b9ef7a362f/plaid_booth.jpg" alt="plaid_booth"></p>
<p><img src="https://ik.imagekit.io/newt/61b151f921640c0018173598/f052e23b-556f-44f7-b184-6ba6fb2db86c/raksul_booth.jpg" alt="raksul_booth"></p>
<p>運営自ら楽しみすぎて写真を全く撮っていなかったですが、懇親会もとても盛り上がりました！（なぜかピザとお寿司の写真だけあったので貼りますw）</p>
<p><img src="https://ik.imagekit.io/newt/61b151f921640c0018173598/0094c3e5-1130-4c48-b210-97548b9a6c3a/pizza.jpg" alt="pizza"></p>
<p>登壇内容の詳細等については、ラクスルさんのエンジニアブログに詳細にまとまっていたので、こちらも合わせてご覧ください！</p>
<p><a href="https://tech.raksul.com/2020/01/07/vue-for-2020-event-report/">【PLAID × ラクスル】Vue.js for 2020 イベント開催レポート | Raksul ENGINEERING</a></p>
<p>イベントレポートは以上です！<br>
今後もプレイドとして、他の会社さんと共同で技術系のイベントを開催し、技術コミュニティに貢献していきたいと考えています。面白そうな話があれば、ぜひ<a href="https://twitter.com/jumpei_ikegami">池上</a>などプレイドメンバーまでご相談くださいー。</p>
<hr>
<p>ちなみに、プレイドでは、Vue.jsを0系の頃からゴリゴリ使って大規模アプリケーションを作っています。プレイドで働くことに興味がある方がもしいたら、<a href="https://meet.plaid.co.jp/">弊社採用ページ</a>または<a href="https://www.wantedly.com/companies/plaid/projects">Wantedly</a>をご覧ください。 もしくはお気軽に、下記の「話を聞きに行きたい」ボタンを押してください！</p>
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  (function(d, s, id) {
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2019/12/11(水)に、ラクスルさんとの共同主催で「Vue.js for 2020」というイベントを開催しました！会場はプレイドのオフィスを使い、LTやtakepepeさんのセッション、スポンサーブース、懇親会など盛りだくさんの内容でした。

Vue.jsに関するイベントをラクスルさんと共催しました！ | PLAID engineer blog

Vue.jsに関するイベントをラクスルさんと共催しました！

<p>Microservicesは面白い。ほとんどすべて必要なことはそこに書かれているように思う（言い過ぎ）。<a href="https://martinfowler.com/articles/microservices.html">https://martinfowler.com/articles/microservices.html</a> 訳 <a href="http://kimitok.hateblo.jp/entry/2014/11/09/211820">http://kimitok.hateblo.jp/entry/2014/11/09/211820</a></p>
<p>&quot;適切に&quot; 分離し、&quot;適切に&quot; それらの間の依存さえ解決出来れば、コンポーネントを個別で管理し運用し、進化させ続けることが出来る。開発チームは自分達の関心範囲が明確になり、集中しビジネスレベルで責任を持つことさえできる。</p>
<p>ただし、多分 &quot;適切な&quot; 人が読んだら、に限る。これは半分言葉だけの問題で、&quot;マイクロ&quot; と &quot;サービス&quot; が共に少しミスリーディングなせいか、現実問題どのように切ったらいいかがよくわからないからだ。</p>
<p><code>Self Contained Systems</code> は正直単なる Microservices の具体的解釈の一つ（ほぼAlias）に過ぎないと思うが、明示的に1レイヤー増やしていること（Microservicesでは暗黙的なだけ）で、事業の進め方や組織ポリシーを反映させやすく、扱いやすい気がしている。その割に知られていない気がしているのでご紹介。</p>
<h2>Self Contained Systems</h2>
<p>詳しくは下記を参照。<br>
<a href="https://speakerdeck.com/rstrangh/self-contained-systems-1">https://speakerdeck.com/rstrangh/self-contained-systems-1</a> だいたい書いてあるスライド<br>
<a href="https://scs-architecture.org">https://scs-architecture.org</a> 本丸のサイト<br>
<a href="https://www.infoq.com/articles/scs-microservices-done-right/">https://www.infoq.com/articles/scs-microservices-done-right/</a> infoqの記事</p>
<p>ざっくり言えば、Microservice を複数束ねたもの （+ 必要であればFront/Api） を SCS: Self Contained System と呼び、それらをTeamにAssignしよう、というもの。<a href="https://micro-frontends-japanese.org/">Microfrontends</a> に親しい人にはそちらの解釈に近いように感じるかもしれない。Frontも含まれないものも表現できる意味で少し適用しやすい。（front側はurlベースでの協調がメイン。基本url切っちゃおうということ）</p>
<p>イメージ（別にモノレポの制約とかはない）</p>
<ul>
<li>repo
<ul>
<li>system1 = product1 (Teamにassign）
<ul>
<li>service1.1</li>
<li>service1.2</li>
<li>...</li>
<li>api</li>
</ul>
</li>
<li>system2
<ul>
<li>service2.1</li>
<li>service2.2</li>
<li>...</li>
<li>front</li>
</ul>
</li>
<li>...</li>
</ul>
</li>
</ul>
<p>System間は通常のMicorservicesと同様に、単純なRestやEvent BusをVersion管理して依存を切る。<br>
System内はコードを直接依存させても良いし、versionを意識せず開発し、Deployはsystemの粒度で同期して行われることを想定する。（Canaryを使いたいケースでは使えば良い）versionを意識した開発は気が滅入る。できうる限り考慮したくない。<br>
ある意味、SCSsの一つのSystemは、<code>多少構造化されている小さいMonolith</code> だと言える。Monolithの良さは凝集性に、デメリットはスケール性にあるが、一つのTeamを小さく=一つのSystemを小さくする制約が付けられれば、良い点だけが享受できる。</p>
<p>Systemそのものの考え方はそれで良いとして、ここでの最大の関心は、Systemの境界、ひいてはTeamの境界をどう引くか、というところにある。</p>
<h2>Teamをどのように機能させたいかと、Systemの切り方</h2>
<p>Teamの境界をどう考えるか、は <code>Teamをどのように機能させたいか</code> と関連している。これは多くの場合、事業構造/組織ポリシーそのものと関連している。（つまり、それぞれの企業ごとに別の解がある）（注1）</p>
<p>例えば、Plaidの場合は（少し特殊なところかもしれないが、）事業のベースを抽象度が少し高い設計をする代わりに、その具現化のために、メンバーの発想力とモチベーションを生かすことを想定している。また間違いによるエラーの許容度も高く設計していて、大きく、素早く開発サイクルを回すことをちょっとした競合差分として設定している。そのため、Teamに対してサービスレベルでの意識を持ってもらう構造になること、できうる限り大きい幅広の範囲で裁量がわたるような構造にすることが、組織ポリシーとしても重要で、それは事業構造から来ている。</p>
<p>具体的には、Designer/Business/Developer が1Teamで動けるようにして、Featureよりもなるべく大きい Productを持つようにし（Productと呼ばないケースも多いが）、アーキテクト設計から、クライアント提供方針、（必要であれば）価格/コスト、マーケティングまでをある程度裁量を持たせる粒度で切る必要がある。<br>
その時、1Productのサイズは、その1Team（Plaidの場合TeamのサイズはDeveloperのみでは2~5人程度を目安）が1サイクル（Plaidの場合2~3ヶ月）でまわせるサイズを考える。これは提供できるものの制約にもなるが、それがそのままSystemの単位になる。</p>
<p>これはPlaidにおけるSystemの切り方の一つの例（注2）だが、もちろん他にも色々考えられる。</p>
<p>例えば、安定性/障害耐性等が高まることが事業構造上競争優位になるような場合、なるべく小さく、（SCSsのように一気通貫性を高めAgilityを上げるのではなく）職能によるレイヤーで切って固く進めた方が良いかもしれない。</p>
<p>結局次のような質問に答えつつ、Systemの粒度をまず決める必要がある。</p>
<ul>
<li>チームのサイズをどのくらいが適切と考えるか</li>
<li>事業構造とTeamの機能のさせ方をどう考えるか</li>
<li>事業フェーズをどのように考えるか</li>
</ul>
<p>注1: 個人的にはこれも <code>逆</code> と書くのはミスリーディングだな、という気がしているけれど、business architecture → org structure  = system architecture を目指す 逆コンウェイ戦略 といいたいことは多分同じ。</p>
<blockquote>
<p>'Inverse Conway Maneuver' recommends evolving your team and organizational structure to promote your desired architecture. Ideally your technology architecture will display isomorphism with your business architecture <a href="https://www.thoughtworks.com/radar/techniques/inverse-conway-maneuver">https://www.thoughtworks.com/radar/techniques/inverse-conway-maneuver</a></p>
</blockquote>
<p>注2:<br>
もちろん、System Architecture寄り (DDDとか) の切り方に引っ張られた方が良い場合もある。というか結構ある。そこら辺は、、柔軟に判断するw</p>
<h2>終わり</h2>
<p>結局systemっていう言葉を導入しただけなので、なんてこともないが、microserviceそのものを使っていると多分悩んだであろうところが、ある程度社内で悩まずに進めている。正直結構うまくハマっている好例だと思うので、誰かの参考になれば。</p>
<p>CI/CD戦略とかk8sの使い方とか、モノレポとかversion管理とか、そこの具体が当然また面白いところではあるし、実際に進めているところのHard thingsとかがまた面白いところだと思うが、そこは基盤チームの誰かが書くと思う &amp; 弊社に来てくれればいくらでも説明しますので、気軽に遊びに来てくれれば良いんじゃないかと思います。</p>


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