大学・短大・専門学校受験生の進路決定支援Webサイトのバックエンドにて過去検索条件ログのビッグデータを利活用するETLをクラウドインフラ上に構築。そのクラウドソリューション選定からコスト見積もりアーキテクチャ設計を担当。
チューニングされた類似度解析アルゴリズムを利用して検索条件補完のレコメンドアウトプットやクラスタリングから類似校のアウトプットを定期的にフロントエンドに提供するシステムを Google Cloud Platform 上で実装し運用中。
クラウド選定とアーキテクチャ設計
クラウドインフラのソリューション選定にあたりサービスの特性を考察したうえでコスト・レスポンスの見積もりから行い、ステークホルダーとの調整のうえでアーキテクチャ設計を行いました。
期待するレスポンスタイムを維持した上でサーバ稼働時間を抑えるイベントドリブンなアーキテクチャを実装してインフラコストを抑える実装を行いました。
品質確保と運用業務の低減
Webサービスのバックエンドで稼働するシステムであることから高可用性維持のため品質確保に務めました。フェールセーフ思考を設計段階から取り入れ、実装後のテストフェーズ期間ではさまざまな入力に対応するテスト設計を行い結果として高い稼働率を維持しています。
またモニタリング工数を抑える仕組みを整備し稼働監視はチャット通知を実現をして運用負荷を抑える取り組みを実施しています。
開発環境
Google Cloud Platform, BigQuery, Compute Engine, Cloud Storage, Cloud Functions, Cloud Pub/Sub, 他
開発言語
Python, Bash, SQL, Yaml
対応フェーズ
基本・詳細設計、開発、テスト、運用保守
工数
5人月
その他
開発会社の方
