LegalOn Technologies Engineering Blog

LegalOn Technologies 開発チームによるブログです。

Looker System Activity を低コストなサーバレスイベント駆動パイプラインで BigQuery へ取り込む

はじめに

株式会社LegalOn Technologies でデータエンジニアリングをしている 田中 晶 です。

LegalOn Technologies では、データドリブンな意思決定をするために、データ分析基盤や BI ツールの整備を行い、プロダクトに関わる多くの社員がデータを活用できる状態を維持し、さらなる活用を目指しています。

過去の啓蒙活動や整備の甲斐もあり、現在弊社で利用しているBIツールである Looker のライセンスは多くの社員に付与されており、またその活用も専門職だけでなく、営業部門の活用率も高いという利用率の計測結果も出ているほどです。

このように活用されているデータ分析基盤ですが、より高いデータの利活用水準を目指すためには、利用者や用途に関して、長期的に柔軟な利用状況の分析を行う必要がでてきました。

そこで幅広く Looker の活用度を測定するために使用状況やパフォーマンスに関する情報である System Activity をより有効活用するような仕組みを構築しました。

Looker の System Activity は活用しようとすると、その特性上データの取り込みとシステムが課題になります。

さらに、データ取り込みのシステムを既存のワークフローエンジンで実装する場合、クラスタ管理など費用や保守運用コストが必要になってしまいます。

そのような課題について BigQuery へのロードを Looker Action と Eventarc と Cloud Workflows を利用して、非常に低コストなサーバレスイベント駆動パイプラインとして実現した事例をご紹介いたします。

この仕組みを応用すれば、クラスタ管理が必要なワークフローエンジンがなく、専任のデータエンジニアがいないような組織でも、パイプラインを構築することが可能になります。

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LegalOn Technologies のエンジニアグレード評価基準を公開します

こんにちは。LegalOn TechnologiesでCTOを務めている深川といいます。

もし私がどういう人なのか気になる方がいましたら、私のことは以下の弊社オープン社内報でも記載していますので、よかったらこちらの記事をご覧いただければと思います。

https://now.legalontech.jp/n/n36b23e19f7b0

エンジニア組織の運営は人数が増えていくにつれて加速度的に難易度があがります。その中でも、エンジニアリングマネージャーにとって常に頭を悩ませるものが人事評価制度です。特に、評価基準については、公正かつ納得感があり、それでいて属人化しない評価基準を作り上げるのは至難の業です。

弊社も例に漏れずエンジニアのグレード評価基準に課題を感じていたため、2022年10月にエンジニアグレード評価基準の刷新を行いました。そこから約10か月が経過し、徐々に刷新の効果や課題が見えてきました。

この記事では、弊社で2022年10月に実施した評価基準刷新の取り組みとそこから得られた学び、今後の方針をご紹介します。そして、得られた学びの結果として、Job Expectation と呼ばれる、実際に弊社で使われているエンジニアのグレード評価基準を公開します。

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Datadog Session Replayの導入による効果

はじめに

こんにちは、株式会社LegalOn Technologies (以下 LegalOnと呼びます) SRE&プラットフォームグループの加藤です。

LegalOnでは、2019年4月に『LegalForce』、2021年1月に『LegalForceキャビネ』を正式リリースして以来、機能追加やUI/UXの改善などのアップデート、バックエンドやインフラの改善を行っています。さらにはリリース初期段階では予期できなかった技術的な課題への対応や、発見された不具合の修正も行っています。 サービスにおいて不具合が発生したときの影響は、機能数とユーザー数が増えていくにつれ大きくなります。そのため、万が一不具合が発生した場合は、迅速に対応し解決しなければなりません。

そこで、今回はモニタリングサービスであるDatadog(https://www.datadoghq.com/ja/)のSession Replayという機能を使い、不具合への対応や、UX改善のためにユーザーの行動解析に役立てることができた事例について紹介します。

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セキュリティインシデント対応の体系化

こんにちは、株式会社LegalOn TechnologiesでCSIRTのリーダーを務めている今成と申します。

本記事では、LegalOn Technologies(以下 LegalOn)におけるCSIRTのセキュリティインシデント対応に係るプロセスおよび管理方法を、体系的に整理した事例をご紹介します。企業のセキュリティ担当者の方々に、セキュリティインシデント対応の事前準備という観点で、参考になる情報を記載しています。ぜひ最後までお読みください。

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宣言的DBスキーマ管理ツールの導入

こんにちは、SRE&プラットフォームグループの和田です。LegalOn Technologiesでは、2019年4月に「LegalForce」、2021年1月に「LegalForceキャビネ」を正式リリースして以来、毎月機能アップデートをしています。また、リリース初期段階では予期できなかった技術的な課題に対処するために、バックエンドやインフラの改善も進めています。このような取り組みの中で、DBスキーマの更新も多数発生してきました。「LegalForce」では、シーケンシャルなDBスキーマ管理を採用していましたが、運用面での懸念が顕在化していました。一方、「LegalForceキャビネ」は、NoSQLからRDBMSへの移行計画の真っ只中で、将来的なDBスキーマ管理方法のプランを練っていました。 こういった文脈において今回は「LegalForce」と「LegalForceキャビネ」製品のCI/CDに宣言的DBスキーマ管理ツール( sqldef )を導入した事例についてご紹介します。

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mablからPlaywrightに移行しました

こんにちは!

株式会社LegalOn TechnologiesのLegalForceキャビネ開発部SET(Software Engineer in Test)のひきもち(@rmochioo)です。

昨年8月に入社し、LegalForceキャビネのAPIテスト、自動E2Eテストなどの自動テストの導入、QA業務まで幅広く携わっております。

APIテストに関しては先日、記事出ていますのでご興味があれば見ていただければと思います。

tech.legalforce.co.jp

LegalForceキャビネではE2Eテストの自動化ツールとしてmablを利用していましたが、この度Playwrightへの移行を行いました。

現在LegalForceキャビネで運用しているE2Eテストは全てPlaywrightで実行されており、リリース可否判断QA環境でのマニュアルテストのサポートとして利用されています。

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