モデリングはキラキラ技術より地味だが役に立つ / modeling-over-shiny-tech
# Event データモデリングとデータ基盤の構築・運用 （第14回ちゅらコラボ）CARTA HOLDINGS x ちゅらデータ 合同イベント https://churadata.connpass.com/event/254417/ ぼくのかんがえる最高のレポーティング基盤 https://speakerdeck.com/pei0804/hokufalsekankaeruzui-gao-falserehoteinkuji-pan-at-awsdeshi-jian-analytics-modernization ディメンションモデリングモデリング https://zenn.dev/pei0804/articles/dimensional-modeling スタースキーマ https://zenn.dev/pei0804/articles/star-schema-design コンフォ
Logging in Python like a PRO 🐍🌴
Beyond exception handling, there's something else I see people struggling with, which is logging. Most people don't know what to log, so they decide to log anything thinking it might be better than nothing, and end up creating just noise. Noise is a piece of information that doesn't help you or your team understand what's going on or resolving a problem. Furthermore, I feel people are uncertain ab
これからのZOZOを支える ログ収集基盤を設計した話 / Log collection infrastructure to support ZOZO in the future
これからのZOZOを支える ログ収集基盤を設計した話 / Log collection infrastructure to support ZOZO in the future
Log4jで話題になったWAFの回避/難読化とは何か
はじめに 2021年12月に発見されたLog4jのCVE-2021-44228は、稀に見るレベル、まさに超弩級の脆弱性となっています。今回、私はTwitterを主な足がかりとして情報収集を行いましたが、(英語・日本語どちらにおいても)かなりWAFそのものが話題になっていることに驚きました。ある人は「WAFが早速対応してくれたから安心だ！」と叫び、別の人は「WAFを回避できる難読化の方法が見つかった。WAFは役に立たない！」と主張する。さらにはGitHubに「WAFを回避できるペイロード(攻撃文字列)一覧」がアップロードされ、それについて「Scutumではこのパターンも止まりますか？」と問い合わせが来るなど、かなりWAFでの防御とその回避方法について注目が集まりました。 実はWAFにおいては、「回避(EvasionあるいはBypass)」との戦いは永遠のテーマです。これは今回Log4jの件で
Loggingモジュールではじめるログ出力入門 / Introduction to Python Logging
PyCon JP 2021 登壇資料: https://2021.pycon.jp/time-table/?id=272259
【レポート】インフラエンジニアは働かない～AWSのフルマネージドサービスでメンテフリーになるまで～ #AWSSummit | DevelopersIO
DA事業本部の春田です。 AWS Summit Online絶賛開催中！ということで、本記事では「CUS-60: インフラエンジニアは働かない～AWSのフルマネージドサービスでメンテフリーになるまで～」の内容についてまとめていきます。 セッション情報 株式会社カプコン システム開発部 中村 一樹 氏 株式会社カプコン システム開発部 中島 淳平 氏 DL数500万を超える大型タイトル、モンスターハンターライダーズ。 メンテフリー、省コスト、最先端、をテーマにしたカプコン史上最大のインフラアーキテクチャはどの様に設計され、どう運用されているのか。コンテナって実際どうなの、Kubernetes？ECS？RDBMSを使わずしてサービスを提供することは可能？大量アクセスにより生成されるログを安全に回収するにはどうする？実際に運用してみた経験や事例を踏まえて、カプコンの考えるクラウドネイティブ時代の
GitHub - tkuchiki/alp: Access Log Profiler
$ alp --help alp is the access log profiler for LTSV, JSON, Pcap, and others. Usage: alp [flags] alp [command] Available Commands: completion Generate the autocompletion script for the specified shell count Count by log entries diff Show the difference between the two profile results help Help about any command json Profile the logs for JSON ltsv Profile the logs for LTSV pcap Profile the HTTP req
ロギングベストプラクティス - kawasima
#翻訳 https://www.scalyr.com/blog/the-10-commandments-of-logging/ CC BY 4.0 @Brice Figureau 1.自分でログの書き出しをしない printfをつかったり、ログエントリを自分でファイルに書き出したり、ログローテションを自分でやったりしてはいけない。運用担当者にお願いして、標準ライブラリやシステムAPIコールを使うようにしよう。そうすれば、実行中のアプリケーションが他のシステムコンポーネントと適切に連携して、特別なシステム設定なしに適切な場所またはネットワークサービスにログを記録できるようになる。 ロギングライブラリを使いたければ、特にJavaの世界にはLog4j, JCL, slf4j, logbackなど多くのものが存在する。私はslf4jとlogbackを組み合わせて使うのが好きだ。とてもパワフルで、設
ロギングにおける十戒 | Yakst
どのように何をロギングするかを知ることは、ソフトウェアエンジニアが解決すべき最高に難しいことの一つだ。アプリケーションのログを拡張する手助けとなるのがこの「十戒」だ。 新年の私のブログにようこそ。監視とログのモニタリングについてのParisのdevopsメーリングリストでのスレッドに返信を書いた後、長らく心に留めていたブログ記事を思い出した。 このブログ記事は、私のOpsとしての顔をもって、主に開発者向けに書いた。 どのように何をロギングするかを知ることは、ソフトウェアエンジニアが解決すべき最高に難しいことの一つだ。多くの場合、これは予言をするのと同じようなことだからだ。トラブルシューティング中にどんな情報が必要かを知るのはとても難しい。それが、Opsエンジニアの大きな助けとなるよう、あなたのアプリケーションのログを拡張する手助けとなるこの「十戒」を望んだ理由だ。 1. 自分でログを書くべ
仕事ではじめる機械学習
The document discusses machine learning projects and production. It begins with an introduction of Aki Ariga and their background. It then discusses 4 patterns for machine learning projects: 1) train batch/predict online via REST API, 2) train/predict batch via shared DB, 3) train/predict/serve continuously via streaming, and 4) train batch/predict on mobile apps. The document also covers machine
『 データ分析基盤Night #2 』に参加してきた #データ分析基盤Night - 試纏
データ分析基盤Night #2 - connpass 2017/04/26 データ分析基盤Night #2 #データ分析基盤Night - Togetterまとめ 前回第1回に引き続き抽選に当たったのでこの日参加してきました。 『 データ分析基盤Night #1 』に参加してきた #データ分析基盤Night - 試纏 会場は株式会社FiNC様＠有楽町。有楽町駅ビックカメラのすぐ隣、交通の便は超良い場所です。 会場内もとてもオシャレで綺麗なオフィスでした！ 挨拶 ウェルネスタイム(軽いストレッチ) by FiNC FiNCの分析基盤の概要 発表資料 発表内容 freee のデータ分析基盤の全容 発表資料 特徴：他のサービスとどこが違うのか 構成：アーキテクチャ マーケティング 販売・サポート エンジニア ダッシュボード バッチ処理 辛み 展望・チャレンジ まとめ mercariのデータ分析基
多い日も安心設計 - Qiita
アプリケーションエンジニアの多くは、眠れない夜を過ごしたことがあるでしょう。特に月に一度の…「月末締めバッチ」の日は。 そんなデータ量の多い日や、初モノのバッチが動く日でも安心して眠れるためのバッチ設計を考えてみます。 ログの設計 まず何はなくともログです。きちんとしたメッセージを出せていれば、専任の人がリカバリ可能にもなるってものです。 Audit用のログなど業務要件の強いものを除いては、だいたい3種類に分けるようにしています。 プログレスログ リカバリログ 例外ログ(調査のため) この分類でファイル単位も分けます。ログを必要とする人が、それぞれ異なるからです。 プログレスログ プログレスログは、特に長時間かかるバッチに対して、現在どのくらいまで処理が出来ているのかを目的として出力します。 トラブル発生時や、大規模移行作業時には、バッチの定期的なモニタリングと報告の必要が出てきます。「あ
Javaのログ出力: 道具と考え方
2. @miyakawa_taku JJUG幹事 SI屋で賃労働 尾上部屋の里山関のファンです オレオレJVM言語Kinkを作っています https://bitbucket.org/kink/kink 自己紹介 #jjug 2/67 3. #jjugログとは！ 例: $ kink -Vdebug -e '' 2015-10-04 15:58:29 [main] DEBUG BoxingValues - use box proto listener org.kink_lang.kink.internal.eval.VarAssignEvaluator$VarAssignListener@3af49f1c 2015-10-04 15:58:29 [main] DEBUG BoxingValues - use box proto listener org.kink_lang.
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Pythonによるアクセスログ解析入門 / Tutorial on Access Log Analysis by Python
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