Treasure Data Tech Talk 2015-03-11, 2015-03-12

1. Toru Takahashi (@nora96o)
2015-03-11
サポートエンジニアの日常
Treasure Data Tech Talk ∼クラウドサービスを支える技術∼

2. そもそもどうやってサポートを受けるの？
• メール： support@treasure-data.com
• チャット
• サポートチケット

3. そもそもどうやってサポートを受けるの？
• メール： support@treasure-data.com
• チャット
• サポートチケット

4. そもそもどうやってサポートを受けるの？
• メール： support@treasure-data.com
• チャット
• サポートチケット

5. どんなサポートツールを使うの？
問い合わせ管理：Desk.com

6. どんなサポートツールを使うの？
オンラインサポートチャット：Olark

7. どんなサポートツールを使うの？
チケット管理：Atlassian Jira & Wiki
*リリース後には対象のカスタマへの通知

8. どんなサポートツールを使うの？
チャット通知：Slack（with Desk.com）

9. どんなサポートツールを使うの？
ユーザ動向・情報：Preact（with Desk.com）

10. どんなサポートツールを使うの？
ユーザ動向・情報：Preact（with Desk.com）
ユーザのアカウント情報など
ユーザの活動状況など

11. サポート対象は？
トレジャーデータに関係していればなんでも。
• Import
• td-agent, td command, Javascript/Android/iOS/Unity SDK
• Fluentd Library: Java, Ruby, Rails, Python, PHP, Perl, Node.js, Scala, .Net, …
• Heroku (log drains)
• Query Engine
• Hive0.10, 0.13 (Hivemall), Pig, Presto
• BI/ETL/Workflow Tools
• Excel, Tableau, Luigi, MetricInsights, QlickView, Birst, Chartio, Informatica Cloud, SQuirreL
SQL, SQL Workbench/J, JasperSoft, Pentaho, R Language, Prestogres
• Library
• Ruby, Java, Python, Go, Node.js, JDBC Driver, ODBC Driver, PHP(3rd party), …
• Export
• MySQL, PostgreSQL, SalesForce, S3, Redshift, Google SpreadSheet, HTTP, Tableau
Server, FTP, Leftronic
• Environment
• TreasureData(AWS), Yahoo! BigData Insights(IDCF cloud)
*赤字は直近1年位でDocsに追加されたもの。
ドキュメントを見てみると…

12. どんな質問がきて，どんな事をするの？
「なんかクエリが遅い！エラーになる！」
• 効率的なクエリへの修正
• サービスに問題がないか確認
• バグや障害へのチケットやアラート
「なんかデータが入らない！出せない！」
• 設定のチェック
• 再現環境の構築と再現
• バグや障害へのチケットやアラート
「ああしたい！こうしたい！」
• 実現方法の提案
• リクエストをチケット
「その他」
• カスタマとの定例MTG
• Yahoo! BigData Insightsのサポート
• プリセールスのサポート
• etc…

13. どんな質問がきて，どんな事をするの？
例：効率的なクエリへの修正 (Before)
SELECT
ac.v['action'] AS action,
ac.v[‘category’] AS category
count(bt.v['uid']) AS num
FROM breakaway_time bt
LEFT OUTER JOIN access ac
ON bt.v['time']=ac.v['time'] AND bt.v['uid']=ac.v['uid']
WHERE unix_timestamp()-10*86400 < CAST(bt.v['time'] AS BIGINT)
AND unix_timestamp()-10*86400 < CAST(ac.v['time'] AS BIGINT)
GROUP BY ac.v[‘action’], ac.v[‘category’]
2h 30mins

14. どんな質問がきて，どんな事をするの？
例：効率的なクエリへの修正 (After)
SELECT
ac.action AS action,
ac.category AS category,
count(bt.uid) AS num
FROM breakaway_time bt
LEFT OUTER JOIN access ac
ON bt.time=ac.time AND bt.uid=ac.uid
WHERE TD_TIME_RANGE(bt.time, TD_TIME_ADD(TD_SCHEDULED_TIME(), "-10d"))
AND TD_TIME_RANGE(ac.time, TD_TIME_ADD(TD_SCHEDULED_TIME(), "-10d"))
GROUP BY ac.category, ac.action
スキーマを設定
TIME INDEX PUSHDOWNを有効化
スキーマを設定
(現在は自動付与なので考慮しなくて良い)
カーディナリーが高い順に整列
30mins

15. 問い合わせはどの程度来るの？
2014年10月1週目から2015月3月1週目の
チャットサポートの対応時間(JST)分布
2014年10月1週目から2015月3月1週目の
新規サポート件数/Week
（期間累計：1,255 件）
0
15
30
45
60
75
90
2014-09-29
2014-10-06
2014-10-13
2014-10-20
2014-10-27
2014-11-03
2014-11-10
2014-11-17
2014-11-24
2014-12-01
2014-12-08
2014-12-15
2014-12-22
2014-12-29
2015-01-05
2015-01-12
2015-01-19
2015-01-26
2015-02-02
2015-02-09
2015-02-16
2015-02-23
2015-03-02
56
84
73
46
81
63
84
70
44
9
31
5455
52
45
56
51
38
26
81
52
61
43
New Case 線形近似

16. トレジャーデータサポートの今後の課題
• 顧客情報DBの作成
• ユーザが利用しているツールやバージョン情報など
• 再現環境構築の自動化
• サポートを評価するためのKPI
• 顧客満足度？サポート解決数？
• トレジャーデータのサポートの定義
• どこまで調査するのか？どこまでサポートするのか？
• etc…

17. https://jobs.lever.co/treasure-data
Cloud service for the entire data pipeline.
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