Brand Official を支える技術。あと支える人も募集します!

「Brand Official」 というサービスの開発エンジニアをしている suezawan といいます。
主にエンジニアチームのタスクマネジメントを行っています。

今回は、弊社が提供するサービス「Brand Official」について、
サービス紹介、システムアーキテクチャ の2点をお話させていただきます。
あと、最後に採用のお話もします。

サービス紹介

@cosmeは 月間1,600万UU、口コミ総数1,490万件超え の、日本最大のコスメ・化粧品の口コミ・ランキングサイトです。そんな強力な@cosmeのプラットフォーム上で、「ブランド」が簡単に施策を行うことが可能となるサービス、それが「Brand Official」です!

簡単にサービスの特徴をまとめると下記3点になります!

1. @cosmeにブランド専用ページを作成できます
 (@cosmeに訪れるユーザーとブランドが接点を簡単に持つことができます)

2. @cosmeに訪れたユーザーを分析できます
 (「どのコンテンツに興味/関心を持ったか / 興味/関心をもったユーザーの属性はなにか / 発信したコンテンツの反響」を可視化します)

3. ユーザーに対してアプローチを行えます
 (メール配信、フィード配信、プレゼント実施が簡単に行えます)

他にも様々な機能がありますので、サービス資料は コチラ からお読みください!

システムアーキテクチャ

Brand Officialでは、ユーザーのアクセスログや、会員情報、購買情報をもとにデータ解析を行っているのですが、今回はデータを作成しているバックエンドの処理について説明しようと思います。

工程としては、後述する3段階に分かれています。

  1. まず、データを保持するデータソースが異なっているため、embulkによってbigqueryに転送します。
  2. 次に、bigqueryに蓄積されたビッグデータをdigdagを利用して集計処理を行います。
  3. 最後に、集計結果をembulkによってWebアプリケーションから参照するデータソースに転送します。

図にするとシンプルなのですが、digdagで定義しているワークフロー処理が複雑になっており、
保守コストが大きいという課題があります。


利用しているFWなどについては下記のとおりです。
コード管理は「git」、deployは「Jenkins」を利用、社内のデータ分析には「redash」を活用しています。

Backend Laravel
Frontend Vue.js
Webサーバ Nginx
cache Couchbase
データベース SQL Server
ワークフローエンジン digdag
データ収集ツール embulk
IaaS GCP
Paas BigQuery
SaaS CuentoteFC

採用

Brand Officialは弊社の中でも注力プロジェクト※1 となっており、
より一層@cosmeが蓄積しているビッグデータを基にサービス開発を行っていく予定です。一緒に開発がしたい / ビッグデータ触ってみたい、などご興味ある方は是非 弊社 / @suezawan までご連絡ください!
特に、Laravel / Vue.js 経験者の方、マネジメントに興味のある方大歓迎です!

採用ページは コチラ

※1 2019年6月期 第3四半期 決算説明資料

2018/04 アイスタイル入社 ブランドオフィシャルサービス開発エンジニア PHP / laravel / Solr / AWS / fluentd / banana / Kibana / Mysql / Splatoon2 S+