Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
TROCCO今昔
Search
gtnao
July 18, 2025
Technology
0
350
TROCCO今昔
Data Engineering Study #30
primeNumber inc. Sponsor LT
https://primenumber.com/
gtnao
July 18, 2025
Tweet
Share
More Decks by gtnao
See All by gtnao
AI Native 開発への挑戦
gtnao
2
12k
ClaudeCodeにキレない技術
gtnao
1
1.5k
PaaSとSaaSの境目で信頼性と開発速度を両立する 〜TROCCO®︎のこれまでとこれから〜
gtnao
8
21k
0 -> 1でフロントエンドのテストを 書く文化を作っている話
gtnao
2
2.8k
ZetaSQLを使って、 カラムリネージ機能を作った話
gtnao
3
2k
Other Decks in Technology
See All in Technology
Connection-based OAuthから学ぶOAuth for AI Agents
flatt_security
0
480
BidiAgent と Nova 2 Sonic から考える音声 AI について
yama3133
2
130
『君の名は』と聞く君の名は。 / Your name, you who asks for mine.
nttcom
1
130
AgentCore BrowserとClaude Codeスキルを活用した 『初手AI』を実現する業務自動化AIエージェント基盤
ruzia
7
2.1k
Keynoteから見るAWSの頭の中
nrinetcom
PRO
1
140
Oracle Database@Google Cloud:サービス概要のご紹介
oracle4engineer
PRO
1
790
20251222_サンフランシスコサバイバル術
ponponmikankan
2
150
「もしもデータ基盤開発で『強くてニューゲーム』ができたなら今の僕はどんなデータ基盤を作っただろう」
aeonpeople
0
260
投資戦略を量産せよ 2 - マケデコセミナー(2025/12/26)
gamella
0
540
テストセンター受験、オンライン受験、どっちなんだい?
yama3133
0
200
M&Aで拡大し続けるGENDAのデータ活用を促すためのDatabricks権限管理 / AEON TECH HUB #22
genda
0
290
"人"が頑張るAI駆動開発
yokomachi
1
660
Featured
See All Featured
Unsuck your backbone
ammeep
671
58k
Being A Developer After 40
akosma
91
590k
4 Signs Your Business is Dying
shpigford
187
22k
Public Speaking Without Barfing On Your Shoes - THAT 2023
reverentgeek
1
280
Lightning talk: Run Django tests with GitHub Actions
sabderemane
0
94
Leo the Paperboy
mayatellez
0
1.3k
The Success of Rails: Ensuring Growth for the Next 100 Years
eileencodes
47
7.9k
Are puppies a ranking factor?
jonoalderson
0
2.5k
StorybookのUI Testing Handbookを読んだ
zakiyama
31
6.5k
The Straight Up "How To Draw Better" Workshop
denniskardys
239
140k
How to build an LLM SEO readiness audit: a practical framework
nmsamuel
1
590
Why Our Code Smells
bkeepers
PRO
340
58k
Transcript
TROCCO今昔 Data Engineering Study #30 primeNumber inc. Sponsor LT
本スライドは Claude CodeとMarpのみで 作成されました
AGENDA 1. 自己紹介 2. TROCCOとは 3. 年表 4. 黎明期(2018年) 5.
成長期(2019年〜2023年) 6. 転換期(2024年) 7. 現在地(2025年)
Naotaka Nakane @gtnao primeNumber プロダクト開発本部 CTO室 室長 Staff Software Engineer
2018年11月入社(TROCCOリリースと同じ月!) 色々つくってきました ワークフロー プログラミングETL dbt連携 データカタログ(旧 COMETA) Self-Hosted Runner etc...
TROCCOとは 点在するデータの「統合」を自動化。 「統合」を軸にデータ基盤の構築や運用を支援するSaaSプロダクト。 データをビジネスに活用するまでのステップ
TROCCOの機能 統合の他にも、データ加工を手間なく実現できるデータマート機能や、 データ処理のプロセスを管理するワークフロー機能等も搭載し、 データ基盤の構築・運用を総合的に支援します。
7年前までタイムスリップ 🕑
TROCCO年表 2018 Next 2018.11 TROCCOリリース Embulkベースの転送機能のみを 備えたSaaSとしてローンチ 2019 夏 データマート機能
転送後の変換処理を シンプルなSQL実行機能として サポート 2020 春 ワークフロー機能 複雑な依存関係をGUIで定義し データパイプラインの構築が可能に 2022 夏 データカタログ機能 メタデータ領域に進出 2024 春 ブランドイメージ刷新 COMETA誕生 Connect 100+プロジェクト 2025 現在 最新アップデート コネクタ爆増中 Self-Hosted Runner COMETA AI
黎明期:2018年
プレスリリース(2018年11月8日)
初期のトップページ
初期の転送設定画面
初期のプレビュー画面
初期の特徴 転送設定とスケジュール実行のみのシンプルな構成 コネクタ(10個前後) DWH:BigQuery、Redshift Database:MySQL、PostgreSQL ストレージ:S3、GCS、SFTP ※ SalesforceなどのSaaS系や広告系コネクタはまだ無し
成長期:2019年〜2023年
2019年:データマート機能 データ転送後の変換処理を、シンプルなスケジュールドSQL機能として提供 SQLが書ければすぐに使える dbtよりも手軽に始められる TROCCOの屋台骨を支える機能として、2025年現在も広く使われている
2020年:ワークフロー機能 ついに本格的なワークフロー機能が登場 各転送機能の依存関係を定義可能 GUIでドラッグ&ドロップ、DAGを直感的に構築 複雑なデータパイプラインの可視化と管理 💡 実は2020年(ローンチ2年後)までワークフロー機能は存在しませんでした...
初期のワークフロー画面
以前はどうしてた? ジョブ依存機能 各設定単位で、依存する設定を定 義できる機能があった 全体を俯瞰して、フローを組める 機能はなかった
その他機能の拡充 SaaS、広告系コネクタの拡充 プログラミングETL スキーマ追従機能 変更ロールバック機能 マネージドデータ転送機能 ワークフローのループ実行 データチェック機能 dbt連携 データカタログ機能
ラベル機能 チーム機能 SAML認証・2要素認証・IP制限 監査ログ etc..
転換期:2024年
COMETAリリース TROCCOのデータカタログ機能がCOMETAとして生まれ変わる
ブランドリニューアル 親しみやすさは残したまま、信頼性の感じられるデザインへ
(参考) ブランドアイデンティティの再構築 https://note.com/kotaki_kazumasa/n/nc9fe25adbb6a
Connect 100+ 構想スタート 会計、人事、決済、RevOpsといった領域で 1年で100以上の新しいコネクタを提供する 野心的なプロジェクト
現在地:2025年
コネクタの爆発的増加 Connect 100+ プロジェクトの成果 2024年11月:110程度 2025年7月現在:170程度 9ヶ月で約60個増加 SAPなどのエンタープライズ向け コネクタもサポート
(参考) Connect 100+ を支える技術 https://speakerdeck.com/kanyamaguc/connect-100-plus-wozhi-eruji-shu
Self-Hosted Runner Dockerがあれば、どこでも転送ジョブを実行 SaaS版TROCCOとハイブリッド構成 データ転送はコンテナ内で完結 通信はコンテナから開始(セキュアな設計) ネットワーク制約を柔軟に回避
データカタログからAIデータプラットフォームへ COMETA AIチャット メタデータ自動生成
Coming Soon... ワークフローの条件分岐機能 より柔軟なフロー制御が可能に
多様な条件分岐に対応 指定可能な条件 実行時刻 ジョブの完了ステータス HTTPタスクのレスポンスコード
あらゆるデータを、ビジネスの力に変えるべく これからも開発していきます🚀
Happy Data Engineering!