kamoshibito510

## プロジェクト概要 染料卸企業向けERPシステムのデータ移行とインフラ構築を担当し、スムーズな移行とシステム安定化に寄与しました。 ## 役割・体制 ### 自身のポジションと役割 - バックエンドエンジニアおよびインフラエンジニアとして、既存システムのデータ変換ツールの設計・実装と、AWS上でのインフラ構築に従事しました。 - プロジェクトリーダー1名のもと、エンジニア8名のチームの中で、データ移行のコアとなる変換・登録プログラムの開発と、AWS Step FunctionやAthenaの構築を担当し、システムの安定稼働とデータ整合性の確保に尽力しました。 - インフラ面では、AWSのサービスを活用した自動化と効率化を推進し、運用負荷の軽減と信頼性向上に寄与しました。 ### チーム規模と構成 - リーダー1名、エンジニア8名のチーム体制であり、開発の各フェーズを協力して進め、短期間で高品質なシステムを構築しました。 - 情報不足のため、具体的な役職や役割詳細は記載できません。 ## 背景・課題 - 既存システムのデータが分散し、データの整合性や移行の安定性が課題となっていました。 - また、移行作業に伴う業務停止リスクや、データの喪失や破損を防止する必要性も高く、慎重な設計と実施が求められました。 - 最大の課題は、現行の設計書と実情が乖離しているため、要求仕様と実際の運用ニーズを調整しながら進める必要があった点です。 - このため、関係者との認識合わせと柔軟な対応が重要となり、計画通りに進めるためのコミュニケーションと調整能力が求められました。 ## 実際の取り組み ### 開発環境 - Pythonを用いて、既存システムのデータファイルを変換するツールを開発し、動作検証を行いました。 - AWSのサービスを活用し、データ移行のためのGlueジョブを実装するとともに、Step Functionを構築し、移行プロセスのワークフロー自動化と管理を実現しました。 - Athenaを設置し、データ検証やロギング、トレーサビリティを確保する仕組みを構築し、移行作業の透明性と信頼性を高めました。 ### 設計・改善内容 - 要件の不明確さに対応し、毎週関係者に対して簡易的なプロトタイプを提示して認識のすり合わせと仕様の調整を継続的に実施しました。 - これにより、実情に即した要件定義と、関係者の理解・合意を得るプロセスを確立し、納期遅延のリスクを排除しました。 - さらに、既存システムの仕様変更やデータ構造の差異を考慮しながら、変換ツールと移行スクリプト（Glue）の設計・実装を行い、データの整合性と移行精度を向上させました。 ### その他アピールポイント - アジャイル手法を採用し、定期的な振り返りや改善を行うことで、移行作業の遅延やトラブルを未然に防ぎました。 - 移行作業の結果、担当箇所においてプロジェクトの納期遅延は発生せず、円滑な移行とシステム安定化を実現しました。 ## 成果・価値 - 既存システムのデータをAmazon DynamoDBへ無事に移行し、データ整合性とシステムの高可用性を確保しました。 - この移行により、データアクセスの高速化と、将来的なスケーラビリティの確保に成功し、システムの信頼性と拡張性を向上させました。 - プロジェクトの納期遅延を避け、スケジュール通りに移行を完了したことで、クライアントからの満足度と信頼を獲得しました。