SlideShare a Scribd company logo

Travel & Leisure Platform Department's tech info

Rakuten Group, Inc.
Rakuten Group, Inc.
Rakuten Group, Inc.Rakuten Group, Inc.

Information of Rakuten Group's TLPD technology

Travel & Leisure Platform Department's tech info

1 of 15
トラベル&レジャープラットフォーム部
2
RBN
Rakuten Private Cloud Public Cloud
H/Wリソース
ネットワーク
ストレージ
Hadoop ベアメタル
IaaS
セルフサービスポータル/APIs セルフサービスポータル/APIs
OSセットアップ (カーネルチューニング)
DBバックアップ&リカバリ
プラットフォーム管理・運用 (Exadata, Teradata, Proxy …etc)
サービスA サービスB サービスC サービスX
DBスキーマレビュー, SQLチューニング
VM
コンテナ
ログストレージ, 監視 & アラート管理
Web / APサーバ構築
データベース構築 (RDBMS/NoSQL) インフラ運用の自動化と最適化
トラベル&レジャープラットフォーム部 (TLPD)
3
RBN
Rakuten Private Cloud Public Cloud
H/Wリソース
ネットワーク
ストレージ
Hadoop ベアメタル
IaaS
セルフサービスポータル/APIs セルフサービスポータル/APIs
OSセットアップ (カーネルチューニング)
DBバックアップ&リカバリ
プラットフォーム管理・運用 (Exadata, Teradata, Proxy …etc)
サービスA サービスB サービスC サービスX
DBスキーマレビュー, SQLチューニング
VM
コンテナ
ログストレージ, 監視 & アラート管理
Web / APサーバ構築
データベース構築 (RDBMS/NoSQL) インフラ運用の自動化と最適化
トラベル&レジャープラットフォーム部 (TLPD)
DBA DevOps
4
進行中のプロジェクトについて
Business Continuity Plan (BCP)
•事業継続を目的とした、マルチデータセンター, マルチクラウドプラットフォームの検証・実装をしています。
コンテナ化の推進
•VMベースのIaaSプラットフォームから、コンテナベースのCaaSプラットフォームへの移行を計画しています。
統合アラートシステムの構築
•一つのプラットフォームで全てのアラート管理を計画・推進しています。
運用の自動化及び、最適化
•プラットフォーム管理・運用の自動化を推進しています。
Life Cycle Management (LCM)
•ライフサイクルマネジメントの一環として、データベースやNASのリプレースプロジェクトが進行中です。
5
What is Benefit
✓ 機械工学出身だがメーカーと比べると働き方が自由
(フレックスやリモートワークなど)
✓ 部署では色々な技術が使えるのが楽しい。(選定もできる
のが楽しい)
✓ Most of the people want to improve skill / learning.
✓ Trying to very hard push forward.
✓ Not much restriction.
✓ Free Breakfast, Lunch, Dinner !!
21' New grads
20' Joined mid-career
(メンバーの学習意欲が高い)
(前進するための推進力が強い)
(必要以上にルールや制限に縛られない)
(カフェテリアで朝食、昼食、夕食が無料で提供される)
6
DBAポジションについて
Ad

Recommended

楽天のインフラ事情 2022
楽天のインフラ事情 2022楽天のインフラ事情 2022
楽天のインフラ事情 2022Rakuten Group, Inc.
 
楽天の規模とクラウドプラットフォーム統括部の役割
楽天の規模とクラウドプラットフォーム統括部の役割楽天の規模とクラウドプラットフォーム統括部の役割
楽天の規模とクラウドプラットフォーム統括部の役割Rakuten Group, Inc.
 
Rakuten Services and Infrastructure Team.pdf
Rakuten Services and Infrastructure Team.pdfRakuten Services and Infrastructure Team.pdf
Rakuten Services and Infrastructure Team.pdfRakuten Group, Inc.
 
モニタリングプラットフォーム開発の裏側
モニタリングプラットフォーム開発の裏側モニタリングプラットフォーム開発の裏側
モニタリングプラットフォーム開発の裏側Rakuten Group, Inc.
 
楽天サービスとインフラ部隊
楽天サービスとインフラ部隊楽天サービスとインフラ部隊
楽天サービスとインフラ部隊Rakuten Group, Inc.
 
100PBを越えるデータプラットフォームの実情
100PBを越えるデータプラットフォームの実情100PBを越えるデータプラットフォームの実情
100PBを越えるデータプラットフォームの実情Rakuten Group, Inc.
 
楽天市場で使われている技術、エンジニアに必要なコアスキルとはTechnology used in Rakuten, core skills neede...
楽天市場で使われている技術、エンジニアに必要なコアスキルとはTechnology used in Rakuten,  core skills  neede...楽天市場で使われている技術、エンジニアに必要なコアスキルとはTechnology used in Rakuten,  core skills  neede...
楽天市場で使われている技術、エンジニアに必要なコアスキルとはTechnology used in Rakuten, core skills neede...Rakuten Group, Inc.
 
Azure Digital Twins 最新事例紹介 ( IoTビジネス共創ラボ 第16回勉強会 )
Azure Digital Twins 最新事例紹介 ( IoTビジネス共創ラボ 第16回勉強会 )Azure Digital Twins 最新事例紹介 ( IoTビジネス共創ラボ 第16回勉強会 )
Azure Digital Twins 最新事例紹介 ( IoTビジネス共創ラボ 第16回勉強会 )Takeshi Fukuhara
 

More Related Content

What's hot

社内エンジニアを支えるテクニカルアカウントマネージャー
社内エンジニアを支えるテクニカルアカウントマネージャー社内エンジニアを支えるテクニカルアカウントマネージャー
社内エンジニアを支えるテクニカルアカウントマネージャーRakuten Group, Inc.
 
楽天サービスを支えるネットワークインフラストラクチャー
楽天サービスを支えるネットワークインフラストラクチャー楽天サービスを支えるネットワークインフラストラクチャー
楽天サービスを支えるネットワークインフラストラクチャーRakuten Group, Inc.
 
リクルートライフスタイル流!分析基盤との賢い付き合い方
リクルートライフスタイル流!分析基盤との賢い付き合い方リクルートライフスタイル流!分析基盤との賢い付き合い方
リクルートライフスタイル流!分析基盤との賢い付き合い方Recruit Lifestyle Co., Ltd.
 
楽天ネットワークエンジニアたちが目指す、次世代データセンターとは
楽天ネットワークエンジニアたちが目指す、次世代データセンターとは楽天ネットワークエンジニアたちが目指す、次世代データセンターとは
楽天ネットワークエンジニアたちが目指す、次世代データセンターとはRakuten Group, Inc.
 
AIOpsで実現する効率化 OSC 2022 Online Spring TIS
AIOpsで実現する効率化 OSC 2022 Online Spring TISAIOpsで実現する効率化 OSC 2022 Online Spring TIS
AIOpsで実現する効率化 OSC 2022 Online Spring TISDaisuke Ikeda
 
マイクロサービス化に向けて
マイクロサービス化に向けてマイクロサービス化に向けて
マイクロサービス化に向けてHIRA
 
NTTデータが考えるデータ基盤の次の一手 ~AI活用のために知っておくべき新潮流とは?~(NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2020 発表資料)
NTTデータが考えるデータ基盤の次の一手 ~AI活用のために知っておくべき新潮流とは?~(NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2020 発表資料)NTTデータが考えるデータ基盤の次の一手 ~AI活用のために知っておくべき新潮流とは?~(NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2020 発表資料)
NTTデータが考えるデータ基盤の次の一手 ~AI活用のために知っておくべき新潮流とは?~(NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2020 発表資料)NTT DATA Technology & Innovation
 
Making Cloud Native CI_CD Services.pdf
Making Cloud Native CI_CD Services.pdfMaking Cloud Native CI_CD Services.pdf
Making Cloud Native CI_CD Services.pdfRakuten Group, Inc.
 
BigQuery で 150万円 使ったときの話
BigQuery で 150万円 使ったときの話BigQuery で 150万円 使ったときの話
BigQuery で 150万円 使ったときの話itkr
 
kubernetes初心者がKnative Lambda Runtime触ってみた(Kubernetes Novice Tokyo #13 発表資料)
kubernetes初心者がKnative Lambda Runtime触ってみた(Kubernetes Novice Tokyo #13 発表資料)kubernetes初心者がKnative Lambda Runtime触ってみた(Kubernetes Novice Tokyo #13 発表資料)
kubernetes初心者がKnative Lambda Runtime触ってみた(Kubernetes Novice Tokyo #13 発表資料)NTT DATA Technology & Innovation
 
楽天における大規模データベースの運用
楽天における大規模データベースの運用楽天における大規模データベースの運用
楽天における大規模データベースの運用Rakuten Group, Inc.
 
AWSではじめるMLOps
AWSではじめるMLOpsAWSではじめるMLOps
AWSではじめるMLOpsMariOhbuchi
 
DeNAの大規模ライブ配信基盤を支える技術
DeNAの大規模ライブ配信基盤を支える技術DeNAの大規模ライブ配信基盤を支える技術
DeNAの大規模ライブ配信基盤を支える技術DeNA
 
モノリスからマイクロサービスへの移行 ~ストラングラーパターンの検証~(Spring Fest 2020講演資料)
モノリスからマイクロサービスへの移行 ~ストラングラーパターンの検証~(Spring Fest 2020講演資料)モノリスからマイクロサービスへの移行 ~ストラングラーパターンの検証~(Spring Fest 2020講演資料)
モノリスからマイクロサービスへの移行 ~ストラングラーパターンの検証~(Spring Fest 2020講演資料)NTT DATA Technology & Innovation
 
Dapr × Kubernetes ではじめるポータブルなマイクロサービス(CloudNative Days Tokyo 2020講演資料)
Dapr × Kubernetes ではじめるポータブルなマイクロサービス(CloudNative Days Tokyo 2020講演資料)Dapr × Kubernetes ではじめるポータブルなマイクロサービス(CloudNative Days Tokyo 2020講演資料)
Dapr × Kubernetes ではじめるポータブルなマイクロサービス(CloudNative Days Tokyo 2020講演資料)NTT DATA Technology & Innovation
 
なぜ「マイクロサービス“化”」が必要なのか
なぜ「マイクロサービス“化”」が必要なのかなぜ「マイクロサービス“化”」が必要なのか
なぜ「マイクロサービス“化”」が必要なのかYusuke Suzuki
 
マイクロサービスに至る歴史とこれから - XP祭り2021
マイクロサービスに至る歴史とこれから - XP祭り2021マイクロサービスに至る歴史とこれから - XP祭り2021
マイクロサービスに至る歴史とこれから - XP祭り2021Yusuke Suzuki
 
AWSのログ管理ベストプラクティス
AWSのログ管理ベストプラクティスAWSのログ管理ベストプラクティス
AWSのログ管理ベストプラクティスAkihiro Kuwano
 
Amazon SageMakerでカスタムコンテナを使った学習
Amazon SageMakerでカスタムコンテナを使った学習Amazon SageMakerでカスタムコンテナを使った学習
Amazon SageMakerでカスタムコンテナを使った学習西岡 賢一郎
 

What's hot (20)

社内エンジニアを支えるテクニカルアカウントマネージャー
社内エンジニアを支えるテクニカルアカウントマネージャー社内エンジニアを支えるテクニカルアカウントマネージャー
社内エンジニアを支えるテクニカルアカウントマネージャー
 
楽天サービスを支えるネットワークインフラストラクチャー
楽天サービスを支えるネットワークインフラストラクチャー楽天サービスを支えるネットワークインフラストラクチャー
楽天サービスを支えるネットワークインフラストラクチャー
 
リクルートライフスタイル流!分析基盤との賢い付き合い方
リクルートライフスタイル流!分析基盤との賢い付き合い方リクルートライフスタイル流!分析基盤との賢い付き合い方
リクルートライフスタイル流!分析基盤との賢い付き合い方
 
楽天ネットワークエンジニアたちが目指す、次世代データセンターとは
楽天ネットワークエンジニアたちが目指す、次世代データセンターとは楽天ネットワークエンジニアたちが目指す、次世代データセンターとは
楽天ネットワークエンジニアたちが目指す、次世代データセンターとは
 
AIOpsで実現する効率化 OSC 2022 Online Spring TIS
AIOpsで実現する効率化 OSC 2022 Online Spring TISAIOpsで実現する効率化 OSC 2022 Online Spring TIS
AIOpsで実現する効率化 OSC 2022 Online Spring TIS
 
マイクロサービス化に向けて
マイクロサービス化に向けてマイクロサービス化に向けて
マイクロサービス化に向けて
 
NTTデータが考えるデータ基盤の次の一手 ~AI活用のために知っておくべき新潮流とは?~(NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2020 発表資料)
NTTデータが考えるデータ基盤の次の一手 ~AI活用のために知っておくべき新潮流とは?~(NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2020 発表資料)NTTデータが考えるデータ基盤の次の一手 ~AI活用のために知っておくべき新潮流とは?~(NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2020 発表資料)
NTTデータが考えるデータ基盤の次の一手 ~AI活用のために知っておくべき新潮流とは?~(NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2020 発表資料)
 
Making Cloud Native CI_CD Services.pdf
Making Cloud Native CI_CD Services.pdfMaking Cloud Native CI_CD Services.pdf
Making Cloud Native CI_CD Services.pdf
 
BigQuery で 150万円 使ったときの話
BigQuery で 150万円 使ったときの話BigQuery で 150万円 使ったときの話
BigQuery で 150万円 使ったときの話
 
kubernetes初心者がKnative Lambda Runtime触ってみた(Kubernetes Novice Tokyo #13 発表資料)
kubernetes初心者がKnative Lambda Runtime触ってみた(Kubernetes Novice Tokyo #13 発表資料)kubernetes初心者がKnative Lambda Runtime触ってみた(Kubernetes Novice Tokyo #13 発表資料)
kubernetes初心者がKnative Lambda Runtime触ってみた(Kubernetes Novice Tokyo #13 発表資料)
 
楽天における大規模データベースの運用
楽天における大規模データベースの運用楽天における大規模データベースの運用
楽天における大規模データベースの運用
 
AWSではじめるMLOps
AWSではじめるMLOpsAWSではじめるMLOps
AWSではじめるMLOps
 
ヤフー発のメッセージキュー「Pulsar」のご紹介
ヤフー発のメッセージキュー「Pulsar」のご紹介ヤフー発のメッセージキュー「Pulsar」のご紹介
ヤフー発のメッセージキュー「Pulsar」のご紹介
 
DeNAの大規模ライブ配信基盤を支える技術
DeNAの大規模ライブ配信基盤を支える技術DeNAの大規模ライブ配信基盤を支える技術
DeNAの大規模ライブ配信基盤を支える技術
 
モノリスからマイクロサービスへの移行 ~ストラングラーパターンの検証~(Spring Fest 2020講演資料)
モノリスからマイクロサービスへの移行 ~ストラングラーパターンの検証~(Spring Fest 2020講演資料)モノリスからマイクロサービスへの移行 ~ストラングラーパターンの検証~(Spring Fest 2020講演資料)
モノリスからマイクロサービスへの移行 ~ストラングラーパターンの検証~(Spring Fest 2020講演資料)
 
Dapr × Kubernetes ではじめるポータブルなマイクロサービス(CloudNative Days Tokyo 2020講演資料)
Dapr × Kubernetes ではじめるポータブルなマイクロサービス(CloudNative Days Tokyo 2020講演資料)Dapr × Kubernetes ではじめるポータブルなマイクロサービス(CloudNative Days Tokyo 2020講演資料)
Dapr × Kubernetes ではじめるポータブルなマイクロサービス(CloudNative Days Tokyo 2020講演資料)
 
なぜ「マイクロサービス“化”」が必要なのか
なぜ「マイクロサービス“化”」が必要なのかなぜ「マイクロサービス“化”」が必要なのか
なぜ「マイクロサービス“化”」が必要なのか
 
マイクロサービスに至る歴史とこれから - XP祭り2021
マイクロサービスに至る歴史とこれから - XP祭り2021マイクロサービスに至る歴史とこれから - XP祭り2021
マイクロサービスに至る歴史とこれから - XP祭り2021
 
AWSのログ管理ベストプラクティス
AWSのログ管理ベストプラクティスAWSのログ管理ベストプラクティス
AWSのログ管理ベストプラクティス
 
Amazon SageMakerでカスタムコンテナを使った学習
Amazon SageMakerでカスタムコンテナを使った学習Amazon SageMakerでカスタムコンテナを使った学習
Amazon SageMakerでカスタムコンテナを使った学習
 

Similar to Travel & Leisure Platform Department's tech info

20180425 AWS Black Belt Online Seminar Amazon Relational Database Service (Am...
20180425 AWS Black Belt Online Seminar Amazon Relational Database Service (Am...20180425 AWS Black Belt Online Seminar Amazon Relational Database Service (Am...
20180425 AWS Black Belt Online Seminar Amazon Relational Database Service (Am...Amazon Web Services Japan
 
RDS詳細 -ほぼ週刊AWSマイスターシリーズ第8回-
RDS詳細 -ほぼ週刊AWSマイスターシリーズ第8回-RDS詳細 -ほぼ週刊AWSマイスターシリーズ第8回-
RDS詳細 -ほぼ週刊AWSマイスターシリーズ第8回-SORACOM, INC
 
CloudStack Overview@OSC2012Fukuoka
CloudStack Overview@OSC2012FukuokaCloudStack Overview@OSC2012Fukuoka
CloudStack Overview@OSC2012FukuokaSatoshi Shimazaki
 
非公式PaaS勉強会~新宿d社会議室
非公式PaaS勉強会~新宿d社会議室非公式PaaS勉強会~新宿d社会議室
非公式PaaS勉強会~新宿d社会議室Daisuke Masubuchi
 
【セミナー講演資料】オープンクラウドソリューションのご紹介
【セミナー講演資料】オープンクラウドソリューションのご紹介【セミナー講演資料】オープンクラウドソリューションのご紹介
【セミナー講演資料】オープンクラウドソリューションのご紹介Nissho-Blocks
 
Smart data integration to hybrid data analysis infrastructure
Smart data integration to hybrid data analysis infrastructureSmart data integration to hybrid data analysis infrastructure
Smart data integration to hybrid data analysis infrastructureDataWorks Summit
 
15分でお届けする Elastic Stack on Azure 設計・構築ノウハウ
15分でお届けする Elastic Stack on Azure 設計・構築ノウハウ15分でお届けする Elastic Stack on Azure 設計・構築ノウハウ
15分でお届けする Elastic Stack on Azure 設計・構築ノウハウYoichi Kawasaki
 
Windows Azure 基盤を支えるテクノロジー
Windows Azure 基盤を支えるテクノロジーWindows Azure 基盤を支えるテクノロジー
Windows Azure 基盤を支えるテクノロジーKazumi Hirose
 
【旧版】Oracle Exadata Cloud Service:サービス概要のご紹介 [2021年6月版]
【旧版】Oracle Exadata Cloud Service:サービス概要のご紹介 [2021年6月版]【旧版】Oracle Exadata Cloud Service:サービス概要のご紹介 [2021年6月版]
【旧版】Oracle Exadata Cloud Service:サービス概要のご紹介 [2021年6月版]オラクルエンジニア通信
 
2011-04-21 クラウド勉強会
2011-04-21 クラウド勉強会2011-04-21 クラウド勉強会
2011-04-21 クラウド勉強会Koichiro Doi
 
20170902 kixs azure&azure stack
20170902 kixs azure&azure stack20170902 kixs azure&azure stack
20170902 kixs azure&azure stackOsamu Takazoe
 
[CTO Night & Day 2019] AWS で構築するデータレイク基盤と amazon.com での導入事例 #ctonight
[CTO Night & Day 2019] AWS で構築するデータレイク基盤と amazon.com での導入事例 #ctonight[CTO Night & Day 2019] AWS で構築するデータレイク基盤と amazon.com での導入事例 #ctonight
[CTO Night & Day 2019] AWS で構築するデータレイク基盤と amazon.com での導入事例 #ctonightAmazon Web Services Japan
 

Similar to Travel & Leisure Platform Department's tech info (20)

20180425 AWS Black Belt Online Seminar Amazon Relational Database Service (Am...
20180425 AWS Black Belt Online Seminar Amazon Relational Database Service (Am...20180425 AWS Black Belt Online Seminar Amazon Relational Database Service (Am...
20180425 AWS Black Belt Online Seminar Amazon Relational Database Service (Am...
 
RDS詳細 -ほぼ週刊AWSマイスターシリーズ第8回-
RDS詳細 -ほぼ週刊AWSマイスターシリーズ第8回-RDS詳細 -ほぼ週刊AWSマイスターシリーズ第8回-
RDS詳細 -ほぼ週刊AWSマイスターシリーズ第8回-
 
20120508 aws meister-rds-public
20120508 aws meister-rds-public20120508 aws meister-rds-public
20120508 aws meister-rds-public
 
CloudStack Overview@OSC2012Fukuoka
CloudStack Overview@OSC2012FukuokaCloudStack Overview@OSC2012Fukuoka
CloudStack Overview@OSC2012Fukuoka
 
非公式PaaS勉強会~新宿d社会議室
非公式PaaS勉強会~新宿d社会議室非公式PaaS勉強会~新宿d社会議室
非公式PaaS勉強会~新宿d社会議室
 
20211109 bleaの使い方(基本編)
20211109 bleaの使い方(基本編)20211109 bleaの使い方(基本編)
20211109 bleaの使い方(基本編)
 
【セミナー講演資料】オープンクラウドソリューションのご紹介
【セミナー講演資料】オープンクラウドソリューションのご紹介【セミナー講演資料】オープンクラウドソリューションのご紹介
【セミナー講演資料】オープンクラウドソリューションのご紹介
 
AWS Black Belt - AWS Glue
AWS Black Belt - AWS GlueAWS Black Belt - AWS Glue
AWS Black Belt - AWS Glue
 
CloudStack Overview
CloudStack OverviewCloudStack Overview
CloudStack Overview
 
SAP on AWS情報
SAP on AWS情報SAP on AWS情報
SAP on AWS情報
 
Smart data integration to hybrid data analysis infrastructure
Smart data integration to hybrid data analysis infrastructureSmart data integration to hybrid data analysis infrastructure
Smart data integration to hybrid data analysis infrastructure
 
15分でお届けする Elastic Stack on Azure 設計・構築ノウハウ
15分でお届けする Elastic Stack on Azure 設計・構築ノウハウ15分でお届けする Elastic Stack on Azure 設計・構築ノウハウ
15分でお届けする Elastic Stack on Azure 設計・構築ノウハウ
 
Windows Azure 基盤を支えるテクノロジー
Windows Azure 基盤を支えるテクノロジーWindows Azure 基盤を支えるテクノロジー
Windows Azure 基盤を支えるテクノロジー
 
Windows Azure
Windows AzureWindows Azure
Windows Azure
 
【旧版】Oracle Exadata Cloud Service:サービス概要のご紹介 [2021年6月版]
【旧版】Oracle Exadata Cloud Service:サービス概要のご紹介 [2021年6月版]【旧版】Oracle Exadata Cloud Service:サービス概要のご紹介 [2021年6月版]
【旧版】Oracle Exadata Cloud Service:サービス概要のご紹介 [2021年6月版]
 
2011-04-21 クラウド勉強会
2011-04-21 クラウド勉強会2011-04-21 クラウド勉強会
2011-04-21 クラウド勉強会
 
20170902 kixs azure&azure stack
20170902 kixs azure&azure stack20170902 kixs azure&azure stack
20170902 kixs azure&azure stack
 
ShizuokaITpro_Azure
ShizuokaITpro_AzureShizuokaITpro_Azure
ShizuokaITpro_Azure
 
[CTO Night & Day 2019] AWS で構築するデータレイク基盤と amazon.com での導入事例 #ctonight
[CTO Night & Day 2019] AWS で構築するデータレイク基盤と amazon.com での導入事例 #ctonight[CTO Night & Day 2019] AWS で構築するデータレイク基盤と amazon.com での導入事例 #ctonight
[CTO Night & Day 2019] AWS で構築するデータレイク基盤と amazon.com での導入事例 #ctonight
 
Elastic beanstalk
Elastic beanstalkElastic beanstalk
Elastic beanstalk
 

More from Rakuten Group, Inc.

コードレビュー改善のためにJenkinsとIntelliJ IDEAのプラグインを自作してみた話
コードレビュー改善のためにJenkinsとIntelliJ IDEAのプラグインを自作してみた話コードレビュー改善のためにJenkinsとIntelliJ IDEAのプラグインを自作してみた話
コードレビュー改善のためにJenkinsとIntelliJ IDEAのプラグインを自作してみた話Rakuten Group, Inc.
 
楽天における安全な秘匿情報管理への道のり
楽天における安全な秘匿情報管理への道のり楽天における安全な秘匿情報管理への道のり
楽天における安全な秘匿情報管理への道のりRakuten Group, Inc.
 
Simple and Effective Knowledge-Driven Query Expansion for QA-Based Product At...
Simple and Effective Knowledge-Driven Query Expansion for QA-Based Product At...Simple and Effective Knowledge-Driven Query Expansion for QA-Based Product At...
Simple and Effective Knowledge-Driven Query Expansion for QA-Based Product At...Rakuten Group, Inc.
 
大規模なリアルタイム監視の導入と展開
大規模なリアルタイム監視の導入と展開大規模なリアルタイム監視の導入と展開
大規模なリアルタイム監視の導入と展開Rakuten Group, Inc.
 
The Data Platform Administration Handling the 100 PB.pdf
The Data Platform Administration Handling the 100 PB.pdfThe Data Platform Administration Handling the 100 PB.pdf
The Data Platform Administration Handling the 100 PB.pdfRakuten Group, Inc.
 
Supporting Internal Customers as Technical Account Managers.pdf
Supporting Internal Customers as Technical Account Managers.pdfSupporting Internal Customers as Technical Account Managers.pdf
Supporting Internal Customers as Technical Account Managers.pdfRakuten Group, Inc.
 
How We Defined Our Own Cloud.pdf
How We Defined Our Own Cloud.pdfHow We Defined Our Own Cloud.pdf
How We Defined Our Own Cloud.pdfRakuten Group, Inc.
 
Travel & Leisure Platform Department's tech info
Travel & Leisure Platform Department's tech infoTravel & Leisure Platform Department's tech info
Travel & Leisure Platform Department's tech infoRakuten Group, Inc.
 
Introduction of GORA API Group technology
Introduction of GORA API Group technologyIntroduction of GORA API Group technology
Introduction of GORA API Group technologyRakuten Group, Inc.
 
Unclouding Container Challenges
 Unclouding  Container Challenges Unclouding  Container Challenges
Unclouding Container ChallengesRakuten Group, Inc.
 
Functional Programming in Pattern-Match-Oriented Programming Style <Programmi...
Functional Programming in Pattern-Match-Oriented Programming Style <Programmi...Functional Programming in Pattern-Match-Oriented Programming Style <Programmi...
Functional Programming in Pattern-Match-Oriented Programming Style <Programmi...Rakuten Group, Inc.
 
アジャイル開発とメトリクス
アジャイル開発とメトリクスアジャイル開発とメトリクス
アジャイル開発とメトリクスRakuten Group, Inc.
 
Introduction of Rakuten Commerce QA Night#2
Introduction of Rakuten Commerce QA Night#2Introduction of Rakuten Commerce QA Night#2
Introduction of Rakuten Commerce QA Night#2Rakuten Group, Inc.
 
Improve test automation operation
Improve test automation operationImprove test automation operation
Improve test automation operationRakuten Group, Inc.
 
SQA Best Practices: A Practical Example
SQA Best Practices: A Practical ExampleSQA Best Practices: A Practical Example
SQA Best Practices: A Practical ExampleRakuten Group, Inc.
 

More from Rakuten Group, Inc. (20)

コードレビュー改善のためにJenkinsとIntelliJ IDEAのプラグインを自作してみた話
コードレビュー改善のためにJenkinsとIntelliJ IDEAのプラグインを自作してみた話コードレビュー改善のためにJenkinsとIntelliJ IDEAのプラグインを自作してみた話
コードレビュー改善のためにJenkinsとIntelliJ IDEAのプラグインを自作してみた話
 
楽天における安全な秘匿情報管理への道のり
楽天における安全な秘匿情報管理への道のり楽天における安全な秘匿情報管理への道のり
楽天における安全な秘匿情報管理への道のり
 
What Makes Software Green?
What Makes Software Green?What Makes Software Green?
What Makes Software Green?
 
Simple and Effective Knowledge-Driven Query Expansion for QA-Based Product At...
Simple and Effective Knowledge-Driven Query Expansion for QA-Based Product At...Simple and Effective Knowledge-Driven Query Expansion for QA-Based Product At...
Simple and Effective Knowledge-Driven Query Expansion for QA-Based Product At...
 
大規模なリアルタイム監視の導入と展開
大規模なリアルタイム監視の導入と展開大規模なリアルタイム監視の導入と展開
大規模なリアルタイム監視の導入と展開
 
The Data Platform Administration Handling the 100 PB.pdf
The Data Platform Administration Handling the 100 PB.pdfThe Data Platform Administration Handling the 100 PB.pdf
The Data Platform Administration Handling the 100 PB.pdf
 
Supporting Internal Customers as Technical Account Managers.pdf
Supporting Internal Customers as Technical Account Managers.pdfSupporting Internal Customers as Technical Account Managers.pdf
Supporting Internal Customers as Technical Account Managers.pdf
 
How We Defined Our Own Cloud.pdf
How We Defined Our Own Cloud.pdfHow We Defined Our Own Cloud.pdf
How We Defined Our Own Cloud.pdf
 
Travel & Leisure Platform Department's tech info
Travel & Leisure Platform Department's tech infoTravel & Leisure Platform Department's tech info
Travel & Leisure Platform Department's tech info
 
OWASPTop10_Introduction
OWASPTop10_IntroductionOWASPTop10_Introduction
OWASPTop10_Introduction
 
Introduction of GORA API Group technology
Introduction of GORA API Group technologyIntroduction of GORA API Group technology
Introduction of GORA API Group technology
 
Rakuten Platform
Rakuten PlatformRakuten Platform
Rakuten Platform
 
Kafka & Hadoop in Rakuten
Kafka & Hadoop in RakutenKafka & Hadoop in Rakuten
Kafka & Hadoop in Rakuten
 
Unclouding Container Challenges
 Unclouding  Container Challenges Unclouding  Container Challenges
Unclouding Container Challenges
 
Functional Programming in Pattern-Match-Oriented Programming Style <Programmi...
Functional Programming in Pattern-Match-Oriented Programming Style <Programmi...Functional Programming in Pattern-Match-Oriented Programming Style <Programmi...
Functional Programming in Pattern-Match-Oriented Programming Style <Programmi...
 
アジャイル開発とメトリクス
アジャイル開発とメトリクスアジャイル開発とメトリクス
アジャイル開発とメトリクス
 
AR/SLAM and IoT
AR/SLAM and IoTAR/SLAM and IoT
AR/SLAM and IoT
 
Introduction of Rakuten Commerce QA Night#2
Introduction of Rakuten Commerce QA Night#2Introduction of Rakuten Commerce QA Night#2
Introduction of Rakuten Commerce QA Night#2
 
Improve test automation operation
Improve test automation operationImprove test automation operation
Improve test automation operation
 
SQA Best Practices: A Practical Example
SQA Best Practices: A Practical ExampleSQA Best Practices: A Practical Example
SQA Best Practices: A Practical Example
 

Travel & Leisure Platform Department's tech info

  • 2. 2 RBN Rakuten Private Cloud Public Cloud H/Wリソース ネットワーク ストレージ Hadoop ベアメタル IaaS セルフサービスポータル/APIs セルフサービスポータル/APIs OSセットアップ (カーネルチューニング) DBバックアップ&リカバリ プラットフォーム管理・運用 (Exadata, Teradata, Proxy …etc) サービスA サービスB サービスC サービスX DBスキーマレビュー, SQLチューニング VM コンテナ ログストレージ, 監視 & アラート管理 Web / APサーバ構築 データベース構築 (RDBMS/NoSQL) インフラ運用の自動化と最適化 トラベル&レジャープラットフォーム部 (TLPD)
  • 3. 3 RBN Rakuten Private Cloud Public Cloud H/Wリソース ネットワーク ストレージ Hadoop ベアメタル IaaS セルフサービスポータル/APIs セルフサービスポータル/APIs OSセットアップ (カーネルチューニング) DBバックアップ&リカバリ プラットフォーム管理・運用 (Exadata, Teradata, Proxy …etc) サービスA サービスB サービスC サービスX DBスキーマレビュー, SQLチューニング VM コンテナ ログストレージ, 監視 & アラート管理 Web / APサーバ構築 データベース構築 (RDBMS/NoSQL) インフラ運用の自動化と最適化 トラベル&レジャープラットフォーム部 (TLPD) DBA DevOps
  • 4. 4 進行中のプロジェクトについて Business Continuity Plan (BCP) •事業継続を目的とした、マルチデータセンター, マルチクラウドプラットフォームの検証・実装をしています。 コンテナ化の推進 •VMベースのIaaSプラットフォームから、コンテナベースのCaaSプラットフォームへの移行を計画しています。 統合アラートシステムの構築 •一つのプラットフォームで全てのアラート管理を計画・推進しています。 運用の自動化及び、最適化 •プラットフォーム管理・運用の自動化を推進しています。 Life Cycle Management (LCM) •ライフサイクルマネジメントの一環として、データベースやNASのリプレースプロジェクトが進行中です。
  • 5. 5 What is Benefit ✓ 機械工学出身だがメーカーと比べると働き方が自由 (フレックスやリモートワークなど) ✓ 部署では色々な技術が使えるのが楽しい。(選定もできる のが楽しい) ✓ Most of the people want to improve skill / learning. ✓ Trying to very hard push forward. ✓ Not much restriction. ✓ Free Breakfast, Lunch, Dinner !! 21' New grads 20' Joined mid-career (メンバーの学習意欲が高い) (前進するための推進力が強い) (必要以上にルールや制限に縛られない) (カフェテリアで朝食、昼食、夕食が無料で提供される)
  • 7. 7 ✓ RDB ✓ NoSQL ✓ KVS ✓ HDFS Cloud (Public / Private) Bare Metal / Appliance 楽天トラベルとレジャーサービス向けに最適なデータプラットフォームの 提供と運用管理をおこなうことがミッションです。 BCP
  • 8. 8 Data Management Group ◆ 中長期のリソース管理 ◆ サービス負荷予測をもとにしたシステムの増強 ◆ モニタリングとトラブルシュート ◆ パフォーマンスチューニング ◆ バージョンアップグレード及び、移行作業 ◆ バックアップとリカバリ ◆ DB利用者向けのガイドラインの作成 ◆ 事業継続計画を基にしたプラットフォームデザイン ◆ 新機能や新規アーキテクチャの検証及び、評価 役割 職責 ✓ RDB (Oracle, Exadata, GoldenGate, Timesten, MySQL, ZFS, ) ✓ NoSQL (MongoDB, Elasticsearch, Redis)
  • 10. 10 取り組んでいること#1. Infrastructure as Code Infra Management Config Management Continuous Integration Terraform Jenkins Chef & Ansible
  • 11. 11 取り組んでいること#2. Provide platform to Dev and QA System Monitoring Log Analysis Support Tool
  • 12. 12 Platform Reliability Group 役割 職責 ✓インフラプラットフォームの管理・運用 ✓各種ツールの開発、実装 ◆ 中長期のリソース管理 ◆ サービス負荷予測をもとにしたシステムの増強 ◆ トラブルシューティング ◆ インフラデザイン及び、構築 ◆ モニタリング/Proxy/ログ分析プラットフォームの運用 ◆ デベロッパー/QAエンジニア向けのツール開発 ◆ Web/Appサーバの構築作業 ◆ システムログ管理 ◆ 新機能や新規アーキテクチャの検証及び、評価