技術部
技術部は特定サービスによらない全社横断の技術施策を行う事業部です。具体的には以下4つのチームで組織されています。
- 技術基盤チーム
- データ基盤チーム
- プラットフォームグループ
- コーポレートエンジニアリンググループ
それぞれのチーム、グループの役割について詳しくは採用目的 2021 技術部編をご覧ください。
技術部で担当する技術領域は大きく分けて、GMOペパボの「サービスインフラ基盤」「データ基盤」「社内情報システム」となります。このため、扱う技術スタックも多岐に渡ります。
サービスインフラ基盤では、主にOpenStackを利用したプライベートクラウド「Nyah」と、近年ではその上で内製のツール「NKE(Nyah Kubernetes Engine)」を利用したSelf-hosted Kubernetesクラスタを構築、運用し、周辺ツールの開発や実際のGMOペパボのサービス運用を行っています。ユースケースに合わせてパブリッククラウド/PaaSの併用も進めています。
データ基盤では、社内のデータ基盤「Bigfoot」の開発や各事業部が扱うデータのETL、データ活用の推進を行っています。既存の IaaS, PaaS の利用に加えて、ETLツールの開発、運用も進めています。
社内情報システムでは、全社で使う社内システムやツールの開発や運用を PaaS, 内製での開発を取捨選択しながら進めています。GMOペパボで働くパートナーの業務用マシン・機器のキッティングも行っています。
技術スタックのリスト
Programming languages / Frameworks / Libraries etc.
Backend
- Ruby
- Ruby on Rails
- PHP
DataPlatform
- Ruby
- Python
- Rust
Other
- Go
- TypeScript
- JavaScript
- Google App Script
Infrastructure
- Self-hosted Kubernetes
- Heroku
- Amazon Web Service
- Google Cloud Platform
- F5 BIG-IP
- Cisco
- YAMAHA RTX
Middleware
- Consul
- Nginx
- Fluent Bit
Database
- MySQL
- Amazon RDS
Monitoring
- Prometheus
- Grafana
- Mackerel
- Crowd Strike Falcon
- Microsoft Intune
- Google Cloud Monitoring
- Sentry
Environment setup(環境構築)
- Terraform
- AWS CloudFormation
- Puppet
- Chef
- Ansible
- Jamf Cloud
- Windows Autopilot
- Google Cloud Build
- AWS Fargate
Container Orchestration
- Kubernetes
- Kustomize
- Google Kubernetes Engine
- Amazon ECS
- AWS Batch
CI/CD
- GitHub Actions
- ArgoCD
CDN
- Amazon CloudFront
Data engineering / Data analytics
- Airbyte
- dbt
- Debezium
- Embulk
- Fluentd
- Google BigQuery
- Google Cloud Composer
- Google Cloud Dataflow
- Google Cloud Pub/Sub
- Google Cloud Run
- Google Cloud Storage
- Google Colaboratory
- Google Vertex AI
- Looker Studio
- Streamlit
Machine learning library
- PyTorch
- scikit-learn
- TensorFlow(Keras)