フロントエンドの開発環境を一部オンプレからクラウドに移行した話

こんにちは、ぐるなびWebアプリの予約サービスフロントエンドの芹澤です。

2021年に新卒としてぐるなびに入社し、2年目になります。

ぐるなびでは、定期的にAWSの勉強会や技術共有会などを企画して、開発部全体としてクラウド化を推進しています。

私が所属しているフロントエンドのユニットでもクラウド化を推進していて、これまでにいくつかのオンプレ環境をAWSへ移行しました。

今回はフロントエンド内のレビュー確認時に使う環境をクラウド化したので、そちらを事例として紹介させていただきます。

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リモートネイティブの実情

こんにちは、2021年にぐるなびに新卒入社した芹澤です。

私たち21新卒は、入社当初の研修からいま(2022年)までフルリモートで仕事をしてきました。
ぐるなび新卒で入社時からフルリモートな世代ということで、21卒同期とともにぐるなびでのリモートワークの現状を紹介したいと思います。

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SSO(スクラム知らないおじさん)がスクラムチームにやって来た

はじめまして、[ぐるなび仕入モール][gsmall]でバックエンド開発を担当している中村です。2020年度に中途入社し、それまでは主にウォーターフォールモデルでの開発に携わっておりました。

今回はそんな スクラム知らないおじさん(以降、SSO)から見たぐるなび仕入モールチームのスクラム開発をご紹介できたらと思います。

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TerraformとTerraform Cloud Businessを導入してインフラ環境の構築・運用を改善してみた

こんにちは。データ・AI戦略部 SREチームの小野です。 2020年8月に中途で入社し、管理画面やAPIの開発、インフラ構築、サービス改善などに携わってきました。

SRE(Site Reliablity Engineering)チームでは、サービスやプロダクトの信頼性の向上を図るために、業務プロセスの改善に日々取り組んでいます。システム運用の自動化・効率化も職務の一つで、最近は特に「インフラ構築・運用の改善」に力を入れています。

弊社では、お客様の嗜好に合わせた「食」の情報を「ぐるなび」サイトなどのサービスからお届けしており、これらのサービスは、クラウドやオンプレといったインフラ環境で動いています。言い換えれば、「インフラ環境がなければ、サービスをお届けすることができない」ということになります。そのため、インフラ構築・運用の改善は、サービスの品質やお客様満足度を向上させるものであり、SREチームの務めだと感じています。

本記事では、TerraformとTerraform Cloud Business(以下、TFCB)を導入して、チーム内のインフラ構築・運用の課題を改善した話をお伝えしたいと思います。

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ぐるなびのレストラン検索でフロントエンドのパフォーマンスを150%UPさせるために実施した5つのこと

こんにちは、フロントエンドエンジニアの秋山です。 主にレストラン検索サービスのフロントエンドのテックリードをしています。

ぐるなびのレストラン検索は2021年10月にフルリニューアルしました。 レスポンシブウェブ対応、地図検索機能の拡充、絞り込みの改善、検索の高速化と盛り沢山のプロジェクトとなりました。これからも随時アップデートをかけて、より早くより使いやすい検索を提供していきますので、これからもよろしくお願いします。

さて、今回はリニューアルに当たってフロントエンドのパフォーマンスを上げるために試行錯誤して、比較的効果の大きかった施策をいくつかピックアップしてお伝えしていきます。

目次

  • レストラン検索のフロントエンド構成
  • パフォーマンスの改善
  • インラインSVGをやめる
  • ファーストビューから非同期コンポーネントをなくす
  • re-export をやめる
  • クライアント JavaScript のロジックを サーバサイドへ移動
  • GraphQL クライアントライブラリの利用をやめる
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約 3 ヶ月毎日社内の Slack に SEO の情報を流して会社の SEO 知識レベル向上させてみた

こんにちは、開発 Unit 10 の小林(@0rga)です。

普段は React や Node.js による開発を主としておりますが、以前 SEO 施策の開発実装に多く関わっていた時に SEO の楽しさに気が付き、そこから SEO の動向を追うのがひとつの趣味になっています。

TL;DR

  • Slack で SEO の情報発信チャンネルを作ってみんなを呼び、毎日アウトプットしたよ
  • 後にチャンネルでとったアンケートで、SEO への理解が深まったり、苦手意識が薄れたという声を貰えたよ
  • チームや会社に SEO への理解が欲しい人にはオススメの方法だよ
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検索アルゴリズム改善における機械学習の活用 〜MLOpsについて〜

はじめに

こんにちは。 CX部門 データ・AI戦略室 データ戦略Gの田中です。

ぐるなびには2018年に新卒として入社し、レコメンドエンジンの開発や在庫・予約関連のデータ分析等に携わってきました。

現在は主に検索結果の並び順アルゴリズムの改善を行っています。 私たちのチームではアルゴリズム自体の改善に伴い、MLOps(機械学習の運用改善)にも取り組みました。

今回は、

  • MLOpsとは
  • どうやって導入したか
  • 導入で何が得られたか

についてお話ししていきたいと思います。

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