: 30 万人を超える毎日のユーザーにとって、信頼性は Shopify の最優先事項です。エラーの影響を測定する能力がなかったため、Shopify エンジニアはユーザー エクスペリエンスを把握することが限られており、多くの場合、エラーが発見される前に顧客から問題について連絡を受けていました。 課題 : Bugsnag を使用することで、Shopify エンジニアはエラーを大幅に早く認識し、エラーをより簡単に再現できるようになり、コードの影響を積極的に確認できるようになりました。傾向分析は、エンジニアがエラーの一般的な原因を理解し、将来の問題を軽減するのに役立ちます。 結果 エラー監視が導入される前は、Shopify の世界中の顧客ベースの信頼性を確保することは、面倒で時間がかかり、非効率的でした。  Shopify は、世界中の 377,500 を超えるオンライン ストアおよび小売店の POS システム向けの電子商取引ソフトウェアを開発しています。 Shopify のエンジニアリング チームにとって、最優先事項は世界中の各顧客の信頼性を維持することです。 しかし、Shopify のソフトウェア エンジニアにとって、このプロセスは非常に時間がかかり、退屈なものでした。  「以前はトラブルシューティングは遅くて不快なもので、ログを調べたり、複数のソースからの情報をつなぎ合わせたりするのに多くの時間を費やす必要がありました」と Shopify CI インフラストラクチャ チームのシニア開発者である Blake Mesdag 氏は述べています。 傾向分析は、潜在的な例外を軽減するもう 1 つの優れた方法ですが、エラー監視が実装される前は、時間の経過とともにエラーの全体像を構築するのは困難でした。 エラーやバグの発生が突然増加したことを示すスパイク通知やアラートがなければ、顧客はエスカレートして顧客に影響を及ぼし、修正するにはShopifyに連絡する必要があります。  エラーの可視性を高めてサポート コールを回避 Shopify の開発プロセス全体で、エラーに対処するより積極的な方法を実装する必要があることがすぐに明らかになりました。  「エラー監視がなければ、何も考えずに飛行していることになります。自分の行動が正しいか間違っているかが分からず、情報に基づいた意思決定ができなければ、ほとんど意味がありません」とメスダグ氏は言います。 いくつかのオプションを検討した結果、Shopify は技術スタック全体の自動エラー監視に Bugsnag を選択しました。 Shopify の開発者は、20 ～ 30 のチームからなり、コードの影響を積極的に確認し、マーチャントに影響を与える前にエラーを特定してトラブルシューティングできるようになりました。  「全体として、Bugsnag のおかげで、自分が出荷するコードに自信が持てるようになり、結果的により早く出荷できるようになりました。」  — Blake Mesdag、シニア開発者 Bugsnag が登場するまで、Shopify ソフトウェア エンジニアはどのようなエラーが発生しているのかを事前に確認できず、顧客が問題について連絡するまで待たなければなりませんでした。次に、ログを調べて例外 ID を見つけ、それを使用して例外トラッカーで例外 ID を見つける必要があります。  「Bugsnag はこれらすべての情報を 1 か所にまとめて表示し、エラーの原因を正確に教えてくれます」と Mesdag 氏は述べています。 「Bugsnag に関連する検索が大幅に減り、バグのトラブルシューティングの全体的なプロセスが大幅に快適になりました。」  傾向分析を使用して将来のエラーを軽減する Bugsnag を使用すると、Shopify 開発者は例外に関する傾向を分析することもできます。これは、障害を引き起こす一般的な要因を理解するのに役立ち、将来的にこれらを軽減するための予防的なアプローチを講じることができます。 傾向分析は、インフラストラクチャ チームにとって、特定のマシンが他のマシンよりも多くの問題を引き起こしているかどうかを診断するのに強力です。さらに、スパイク通知があることで、急速に拡大しているエラーを特定し、優先順位を付けて、より迅速に修正することがはるかに簡単になります。

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