ID:63431さん

エンジニア1名、ディレクター1名、デザイナー1名 # iOSアプリのリブート 【概要】 クローズしていたiOSアプリを新規アプリとして再申請 【どのような機能の開発・実装か】 最新のApp Storeの規約に沿っていない仕様を修正 【課題・問題点】 新規アプリとして公開するためには既存のアプリのままでは、App Storeの最新の規約に沿っていなかったため対応しました。 担当した内容について[外部登壇](https://pepabo.connpass.com/event/190760/)をしました。[資料はこちらになります。](https://speakerdeck.com/tatsumi0000/mobiletechconference-1016)

エンジニア2名、デザイナー1名、ディレクター1名 # 退会機能の実装 【概要】 App Storeの規約変更に伴い退会機能をアプリ内に実装する必要があったため実装しました。 【どのような機能の開発・実装か】 SwiftUIとCombineを使って開発をしました。 【課題・問題点】 App Storeの規約変更があったため実装をしました。

ECサイトの管理者向けのAndroidアプリを引き継いで開発しました。 取り組んだ内容の一部に関しては、[EC事業部のモバイル開発2023](https://speakerdeck.com/tatsumi0000/ectetukukanhuarensu2023-ecshi-ye-bu-nomobairukai-fa-2023)と題して外部登壇もしました。 - 90%近くがJavaコードでしたが、機能開発を進めながら約2年ほどをかけてJavaの比率を65%近くまで減らす - Bitriseとfastlaneを使ったGoogle Play StoreへのCD - SlackからGitHub Actionsにリクエストを送ることでGitHub Actions上でfastlaneを起動しテストアプリを配信できるシステムの構築 - Android ViewModelを使ったGoogleが提唱する[アプリアーキテクチャガイド](https://developer.android.com/jetpack/guide?hl=ja)の実践 - リリース前の検証シートの導入 - Dagger Hiltを使ったDIを使ったアプリ開発の導入 - dependabotを使った自動ライブラリアップデート - アプリの一部をマルチモジュール化とVersion Catalogを使ったライブラリ管理の導入 - Anroidのメジャーアップデート対応

エンジニア1名 # Apache Airflowを使ったデータ分析システムの構築 【概要】 ユーザの行動ログを記録しているデータを分析しやすい形にまとめるために、Apache Airflowを使って実装しました。 【どのような機能の開発・実装か】 BigQueryに分析専用のテーブルを作成し、ユーザのUU数やコンバージョンレート、リファラルなどを記録し、Redashを使って社内のメンバーがデータ分析をしやすようにしました。 集計中にエラーが起きて再実行しても同じ結果が得られるように冪等性に注意して実装しました。 プログラミングが得意でないメンバーでも扱いやすいように、リファラルの集計では集計するパラメータをCSVファイルとして外部に抽出し簡単に変更ができるようにしました。 誰でもデータ分析をしやすくするために、テーブル構造や集計に使っている計算式、実装したPull RequestのURL、簡単なクエリなどをドキュメントにまとめました。 【課題・問題点】 ユーザの行動ログがまとまっているDBはありましたが、データ量も膨大でそのままデータ分析に使うのは難しいという問題点がありました。この問題点を解決するために社内でも採用実績のあったCloud Composer上でApache Airflowを使ってBigQueryに集計するシステムを構築しました。

エンジニア3名、デザイナー1名、PM1名 # 業務委託の方からの引き継ぎ調査 【概要】 業務委託の方が途中まで開発し止まっていたVue.js、Ruby on RailsのWebアプリケーションを開発するにあたって何ができていて何ができていないかを調査しました。 【どのような機能の開発・実装か】 引き継ぎ資料や仕様書もなく、何ができていて何ができていないか誰も知らない状態だったので、現状を調査しIssueにまとめました。 【課題・問題点】 現状を把握できていなかったので、開発計画や何から開発すればいいか分からないという問題がありました。 後で開発しやすいように動作していないコードのpermalinkや擬似コードも添えてIssueにまとめました。 # Vue.jsとRuby on Railsの開発 【概要】 Vue.jsとRuby on Railsの開発をしました。 【どのような機能の開発・実装か】 【Vue.js】 - Vuetifyを使ったUI開発 - Vue.js2.6から2.7へアップデート - Vue.js2系のEOLが近かったためVue.js3系の一部APIがバックポートされており、今後できるだけVue.js3系にアップデートしやすくするためにVue.js2.7にアップデートしました。 - Webpackerからvite_rails移行 - 開発中のビルド時間が遅かったため、vite_railsへの移行をしました。移行した結果ビルド時間が5分の1に減りました。 - CSVダウンロード機能 - JestとGitHub Actionsを使ったフロントエンドのCI環境の構築 - テストコードがなくCI環境も整っていなかったため、不具合に気づきにくいという問題点がありました。この問題を解決するためにCIを導入しました。Vue.js2.6の時に導入したためJestを採用しました。 【Ruby on Rails】 - CSVエクスポート機能 - GitHub PagesとSwagger UIを使ったAPIドキュメントの整備 - Railsのエンドポイントの仕様がyamlファイルのみで見にくかったため、Swagger UIを使ってブラウザで最新のドキュメントを見れるようにしました。 # Fluentdを使ったアクセスログの収集 【概要】 Kubernetes上で動作するnginxへのアクセスログをFluentdを使ってBigQueryに記録するようにしました。 【どのような機能の開発・実装か】 BigQueryに見やすい形でログを収集するために実装しました。 BigQueryに記録するためのService Accountのクレデンシャル情報をGitHub上にそのまま載せないように、Sealed Secretsを使って暗号化しました。 開発環境ではログを収集したくなかったのでkustomizeを使って開発しました。 【課題・問題点】 デプロイなどでKubernetesのpodが入れ替わるとログファイルが消えてしまうためBigQueryに記録するようにしました。 Service AccountをそのままGitHubにpushするとソースコードが漏洩した時に危険なためSealed Secretsを使って暗号化しました。 開発環境のログも収集するとBigQueryの料金が高くなるのでkustomizeを使って本番環境にのみ適用するようにしました。