ID:83022さん

## プロジェクト概要 中小企業の情報システム部の問い合わせ工数削減を目的とした自社ポータルサイトの設計から運用まで一貫対応。 ## 役割・体制 ### 自身のポジションと役割 - フルスタックエンジニアとして、TypeScriptとGoを用いたフロントエンド（Next.js）とバックエンドの設計・実装およびテスト・リリースを担当。 - AWSのEKS環境におけるKubernetes運用やTerraformを活用したインフラ構築、CI/CDの自動リリースパイプライン構築を行い、DevOps的な運用改善を推進。 -ユースケースに基づく要求定義から詳細設計、コーディング、テスト、リリースまで幅広く担当し、品質とスピードを両立した開発を実現。 ### チーム規模と構成 - エンジニア3名とリーダー1名の小規模チームにて、機能単位で役割分担しながら開発を推進。 - 少人数ながらも、企画とデザインと密なコミュニケーションを図り、効率的に開発した。 ## 背景・課題 - 中小企業の情報システム部門の問い合わせ対応に多大な工数がかかっており、これを削減するためのポータルサイト開発が急務であった。 - 要件や仕様が頻繁に変動する中で、安定した開発スピードと品質の両立が必要だった。 ## 実際の取り組み ### 開発環境 - フロントエンドはTypeScriptおよびNext.jsを使用し、ユーザー体験向上のため最新フレームワークを活用。 - バックエンドはGoで構築し、高性能かつ拡張性の高いAPI設計を実施。 - AWSを基盤とし、EKS上のKubernetesクラスタでのコンテナ運用を行い、Terraformによりインフラのコード化を実践。 - Gitを用いたソースコード管理とPlaywrightによる自動テスト、CI/CDパイプラインで品質とデリバリー速度の向上を実現。 ### 設計・改善内容 - ユースケースごとに要求を整理し、Clean Architectureを意識した設計により保守性の高いコードベースを構築。 - EKS上でのpodの停止・起動運用を工夫し、リソース利用の最適化と開発工数削減を実現。 - CIパイプラインのパフォーマンスチューニングを進めることで、自動テストとリリースの時間短縮を達成。 - 自動リリースの仕組みをTerraformとCI/CDツールで整備し、リリース作業の効率化とミス低減に寄与。 - ユーザーのフィードバックを迅速に反映可能な体制を整え、開発サイクルの短縮に貢献。 ### その他アピールポイント - DevOps的な考え方を取り入れ、開発から運用・保守まで一貫して担当し、継続的な品質改善に取り組んだ。 ## 成果・価値 - 自動リリースの仕組みとCIパイプラインの最適化により、リリース時間を『約20%短縮』し、開発の迅速化に大きく貢献。 - 少人数体制ながらも高い生産性を実現し、ユーザーからの問い合わせ工数の削減に寄与。

## プロジェクト概要 自社製PaaS基盤の機能開発および保守運用を担当し、安定的かつ高速なプロダクト開発環境を提供しました。 ## 役割・体制 ### 自身のポジションと役割 - フロントエンドおよびバックエンドエンジニアとして、主にAPIの機能開発とテスト実装、Vue.jsのEOL対応を担当しました。 - 保守運用フェーズではオンコール対応を含む障害対応に従事し、ユーザー影響の調査と迅速な復旧を実現しました。 - AWS MCPやDatadog MCPの導入支援を行い、効率的な運用を推進しました。 ### チーム規模と構成 - 2023年時点ではエンジニア7名、スクラムマスター1名、PdM1名の計9名体制でスクラム開発を実施しました。 - 2025年度以降はエンジニア2名、PdM1名の小規模チームで保守運用とEOL対応を継続しました。 ## 背景・課題 - 自社プロダクトの高速開発を支えるPaaS基盤の機能拡充と安定運用が求められていました。 - 大容量ファイルの安定アップロードを実現するための大規模な機能開発が必要でした。 - データベース書き込みがAPIのボトルネックとなり、負荷試験とパフォーマンス改善が課題でした。 - Vue.jsで構築された社内コンポーネントライブラリのEOL対応が急務でした。 - 月1回の1stおよび2ndオンコール対応を1年間継続し、迅速な障害対応が求められました。 ## 実際の取り組み ### 開発環境 - スクラム開発手法を採用し、継続的な機能追加と保守運用を行いました。 - バックエンドはGoを用いてAPIを構築し、フロントエンドはVue.js（Express）をで実装しました。 - Kubernetes環境上でPaaS基盤を運用し、TerraformによるインフラIaC管理を実施しました。 - CI/CDパイプラインはJenkinsとGitHubを活用し、品質担保とデプロイの自動化を推進しました。 ### 設計・改善内容 - 大容量ファイルの安定アップロード機能について、影響範囲を詳細に把握し、デグレ防止を重視した設計・実装を行いました。 - APIの負荷試験を実施し、PostgreSQLへの書き込みボトルネックを特定して最適化を図りました。 - Vue.jsのEOL対応では社内コンポーネントライブラリの更新を進め、Webアプリの互換性維持を実現しました。 - オンコール対応では障害発生時にユーザー影響を迅速に調査し、適切な復旧措置を実施しました。 - AWS MCPやDatadog MCPを活用し、監視・運用効率化を推進しました。 ### その他アピールポイント - 仕様や構成情報をリポジトリに体系的にまとめ、AIが参照可能な状態に整備しました。 - データフローを詳細に調査し、AWS MCPおよびDatadog MCPの社内利用承認を取得しました。 - これにより、AIを活用したリソース状態の一次調査が可能となり、問い合わせ対応工数を大幅に削減しました。 ## 成果・価値 - リポジトリ整備により仕様共有が円滑になり、開発効率と品質の向上に寄与しました。 - MCP導入によって、障害時の問い合わせ対応時間が従来の約4時間から30分へと大幅短縮されました。 - 大容量ファイルアップロード機能の安定化により、ユーザーの操作性と信頼性が向上しました。