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C++やPython向けのコード可視化ツール「Sourcetrail」がオープンソースに：コードを読む時間が一番長いという問題 Coati Softwareは、クロスプラットフォームのインタラクティブなコード可視化ツール「Sourcetrail」を、無料のオープンソースソフトウェアとして公開した。CやC++、Java、Pythonなどに対応している。コードを読むことにほとんどの時間を費やす開発者に役立つツールだ。 Sourcetrailは、開発者が他人の書いたソースコードを理解し、生産的にコーディングを行えるよう支援する。開発者は既存のソースコードを理解することに多大な時間を費やすが、一般的なコードエディタは、こういった作業にはほとんど役に立たない。 Sourcetrailの主要開発者であるEberhard Gräther氏は、「Google Chrome」のグラフィックスチームにインター
BigQueryを分かりやすく！ ハンズオンで始めるGoogle Cloudのデータ分析サービスと可視化ツールの使い方｜ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI（アンビ）
ハイクラス求人TOPIT記事一覧BigQueryを分かりやすく！ ハンズオンで始めるGoogle Cloudのデータ分析サービスと可視化ツールの使い方 BigQueryを分かりやすく！ ハンズオンで始めるGoogle Cloudのデータ分析サービスと可視化ツールの使い方 Googleの高度な技術を利用できるGoogle Cloudにおいて、BigQueryは大規模データをスケーラブルに分析できるフルマネージドなデータウェアハウスとして提供されています。株式会社タイミーでデータエンジニアを務める土川稔生さんが、初心者向けのハンズオンとともにBigQueryの基本を解説します。 はじめまして。株式会社タイミーでデータエンジニアをしている土川（@tvtg_24）です。 タイミーでは、Google Cloudのデータ分析サービスであるBigQueryを中心に、データ基盤を構築しています。BigQu
公式サイト 概要 SandDanceは、WebGLを用いたBIツールで巨大なデータセットを素早く可視化し、複数のビュー間を滑らかなアニメーションでトランジションさせることで新たな知見を得ることができるBIツールだそうです(公式サイトより) サンプル画像でもカッコいいアニメーションが目を引きます。 deck.glのショーケースページで紹介されていて、個人的に興味を持っていたのですが、先日Microsoftの公式ブログでオープンソース化されることが発表されました。 Microsoft open sources SandDance, a visual data exploration tool - Open Source Blog Github やたらパーティクルが飛び交ってカッコいいです。 慣れないと無意味な3Dチャートとか作ってしまいかねない危うさはありますが、内部ではDeck.glやVeg
クラウドネイティブなデータ可視化ツール「Grafana」で、なぜかWebAssembly化したDoomがプレイ可能に。開発元が社内ハッカソンで実現
クラウドネイティブなデータ可視化ツール「Grafana」で、なぜかWebAssembly化したDoomがプレイ可能に。開発元が社内ハッカソンで実現 クラウド上で実行される多様なソフトウェアのログやメトリクスを受け取り、運用管理のためのダッシュボード上で可視化するツールとして定番のソフトウェアが「Grafana」です。 このGrafanaの開発元であるGrafana Labsは、Grafanaのダッシュボード画面上で一人称ゲームの古典とも言えるDoomをプレイ可能にするソフトウェア「Grafana Doom」をオープンソースで公開しました。 Can it run Doom? To mark the 25th DOOMiversary of #Doom64, you can now play Doom on Grafana thanks to time series panels and th
“10の36乗”個のアドレス空間をどう可視化？ 世界初、IPv6に対応したNICTのトラフィック可視化ツール「NIRVANA改」
“10の36乗”個のアドレス空間をどう可視化？ 世界初、IPv6に対応したNICTのトラフィック可視化ツール「NIRVANA改」 インターネット上の通信の可視化は、攻撃元や攻撃先を視覚的に理解できるためセキュリティ対策の上で重要だ。しかし、通信機器の増加に応じて用意されたインターネットプロトコル「IPv6」は2の128乗（約3.4×10の38乗）個という膨大なアドレス数を持つため、その全貌を見渡すのは簡単ではない。 情報通信研究機構（NICT）は今回そんな課題をクリアした。同機構のトラフィック可視化ツール「NIRVANA改」で、IPv6を流れるパケットのリアルタイム可視化に世界で初めて成功したという。 NIRVANA改のUIは、蛍光系の色を基調に六角形のパネルやアイコンなどで各機能を表示。六角形はIPv6に合わせたもので、IPv4対応時には各パネルを四角形で表していた。UIの見た目は、アニ
はじめに 20新卒として、動画配信事業部配信基盤グループへ7月に配属された中村(@zyackusan)です。 配信基盤グループでは、DMMの動画サービスにおいて動画や画像を配信する基盤の開発・運用を行っています。 具体的にやっていることは、以前の連載記事がありますのでそちらをぜひご覧ください！ 連載、始めます ～進化する動画配信基盤～ この記事では、配属されて最初に任された仕事と並行して作成したPython製のツールについて、その概要と開発に至った経緯について紹介します。 現在もチームの技術領域を把握することに専念しており、そのなかでも最初に任された仕事である「コンテンツホルダー向けの納品要件」を策定する仕事と並行して、動画の品質を可視化するダッシュボード・ツールを開発しました。 この可視化ツールを仕事の合間に最小限の労力でどのようにして開発したのか、以下に詳細にお伝えしていきます。 新卒
※アンダースコアのpip install seaborn_analyzerでもインストール可能です。 インポート時はアンダースコアのimport seaborn_analyzerやfrom seaborn_analyzer となるのでご注意ください コード モジュールcustom_pair_plot.py内のクラスCustomPairPlotに、必要な処理をまとめました。 GitHubにもアップロードしています モジュール本体 import seaborn as sns import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from scipy import stats class CustomPairPlot(): #初期化 def __init__(self): self.df = None sel
Microsoft Researchは2019年6月25日（米国時間）、データサイエンスやディープラーニング、強化学習向けにオープンソースのデバッグ／可視化ツール「TensorWatch」を発表した。TensorWatchは「Jupyter Notebook」で動作し、機械学習（ML）トレーニングのリアルタイム可視化や、モデルとデータの重要な分析タスクを実行する。 Microsoft ResearchはTensorWatchを、「研究者やエンジニアの仕事に役立つ先進的機能を数多く提供する、デバッグツールのスイスアーミーナイフ」とうたっている。2019年6月にスペインのバレンシアで開催された「ACM SIGCHI Symposium on Engineering Interactive Computing Systems」で、TensorWatchのプレゼンテーションを行ったという。 Mic
前回の続きです この記事はPythonの可視化ツールの応用編です。 長くなってしまったので応用編は2つに分けることにしました。(応用編2はまだ執筆中です) 応用編はこの記事に加筆して1つにしました。 Pythonのplotに慣れていない方は基礎編を前回書きましたのでこちらをぜひ！ はじめに 現在修士2年の大学院生です。 火星大気を数値シミュレーションを使って研究しています。 数値シミュレーションで得られた結果を主にPythonを使って解析していたので、その過程で使った関数などを全部まとめてみました。全てを網羅しているわけではありませんのでそこはご注意ください。。。 ただドキュメントを見て格闘して使ってきたので、これからもしPythonの可視化ツールを使う人いれば、その助けになればと思いまとめてみました！ この記事でできること ・カラープロット(pcolor) ・x軸を共有してy軸を右と左に
![現役理系院生が研究で使用したPythonの可視化ツール全部まとめてみた[応用編] - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/395dce1e5447c06595466bd3c715db0c0d32ba6e/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-9f5428127621718a910c8b63951390ad.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D142%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTYxNiZ0eHQ9JTQwY29mZmllZ28mdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPWIxMzc5MjJmZjI1ODBkZmUwOGFiZDlhMzBkYTNkYjU0%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D3d6fe2fb53468ef3073b8480260afecd)
ANDPAD TECH TALK 第11回 - 開発チームの生産性向上に取り組むスペシャリスト対談！後編 可視化ツールを導入してみて分かったこと、そして今後の展望 - ANDPAD Tech Blog
こんにちは！アンドパッドの荒瀧です。 「ANDPAD TECH TALK」第11回の配信です！ 今回は、社外ゲストをお招きしたスペシャリト対談回となっており、前編・後編と2回に渡ってお届けします！ 関連エピソード tech.andpad.co.jp 出演 モデレーター: 荒瀧 (EM 兼 エンジニア採用マネージャー) 社内ゲスト: 柴﨑(テックリード) 社外スペシャルゲスト: 近藤宇智朗さん(GMOペパボ株式会社 シニア・プリンシパル) ハイライト 第11回は、社外ゲストをお招きした対談形式のスペシャル回です！ 「開発チームの生産性向上に取り組むスペシャリスト対談！」と題して、 アンドパッドからはテックリードの柴﨑(id:shiba_yu36)、GMOペパボさんからはシニア・プリンシパルの近藤さん(id:udzura)をお呼びして開発チームの生産性向上について語り尽くしていただきました。
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog はじめての○○特集3本目の記事です。 はじめまして。ヤフーで社内向けのデータ可視化ツールの開発を担当しているタムラです。 本記事では、ヤフーのデータ分析を支える可視化ツールについて紹介します。「若手エンジニアに贈りたい、はじめての○○特集」、ということなので、なるべくわかりやすく書いたつもりですが、いかんせんテーマがニッチなので、はたして日本に同じような仕事をしている人が何人いるのか、どれくらいの人に役立てる内容なのか、少し不安です。しかし、記事を通して、はじめて分析業務をされる方や、可視化ツールに限らず、はじめてプロダクト開発をされる方にも、少しは生かせるものになっていれば幸いです。 データ可視化ツールってなに？ データ可視化ツ
米Grafana Labsは5月18日、オープンソースのモニタリングデータ可視化ソフトウェア「Grafana 7.0」を公開した。ユーザーインターフェイスやカスタムプラグインなどで強化が図られている。 Grafanaはデータベース内に記録した監視データをグラフィカルに表示するダッシュボードを提供するソフトウェア。統計情報（メトリクス）やログのクエリ、ビジュアル化、アラートなどの機能を備える。可視化するデータを格納するデータベースとしてはGraphiteやPrometheus、Elasticsearch、OpenTSDB、InfluxDB、MySQL、PostgreSQLなどをサポートするほか、Google Stackdriver、Amazon Cloudwatch、Microsoft Azureなどのクラウド上に保存されたデータをデータソースとして利用することもできる。 Grafana 7
サイバーセキュリティ経営可視化ツールとは 目的 本ツールは、「サイバーセキュリティ経営ガイドラインVer3.0」で定める重要10項目の実施状況を5段階の成熟モデルで可視化（レーダーチャート表示）できます。企業は自社のサイバーセキュリティ対策状況を定量的に把握することで、サイバーセキュリティに関する方針の策定、適切なセキュリティ投資の実行等が可能となります。 対象利用者 原則として、従業員300名以上の企業・組織を対象としています。 但し、従業員300名未満の企業・組織を対象としないものではなく、グループ企業との比較等にも活用可能です。 回答にあたって 回答はサイバーセキュリティ対策を実施する上での責任者となる担当幹部（CISO(注1)等）が回答を記入し、最終的には経営者(注2)が回答内容を確認・承認してください。 自社の予算・技術力に関わらず、セキュリティのあるべき姿に対してどこまでできて
【セキュリティ ニュース】「サイバーセキュリティ経営可視化ツール」の新版公開 - 業界平均と比較可能に（1ページ目 / 全1ページ）：Security NEXT
情報処理推進機構（IPA）は、「サイバーセキュリティ経営ガイドライン」で示された重要10項目の実施状況を可視化し、業界平均と比較も行える「サイバーセキュリティ経営可視化ツール」の新版をリリースした。 同ツールは、3月に公開された「サイバーセキュリティ経営ガイドライン Ver3.0」にある重要10項目の実施状況を5段階の成熟モデルによって可視化できるツール。従業員300人以上の企業や組織で利用することを想定しており、グループ企業との比較などに活用できる。 Excel形式で提供し、40の設問に回答することで対策状況を可視化することが可能。リリースに先がけ、2023年6月8日から2023年6月14日にかけてリスクマネジメント、情報システム、経営企画部門の責任者および経営者を対象としたアンケート調査を実施しており、今回公開した新版となる「同2.1」では、同調査の業種平均値の比較が可能となっている。
システムの全体像はじめにZendesk はヘルプページを作ったりユーザーからの問い合わせにメールやチャットベースで答えられるカスタマーサポートのためのサービスです。 弊社では Zendesk を利用しており、サービス改善のために問い合わせの内容を閲覧・分析しています。カスタマーサポートを業務で行わないが、プロダクト改善をしたい社内メンバー向けに、Zendesk API をたたいて可視化・分析する仕組みを G Suite で作ってみました。 Zendesk に限らず、外部サービスで API が用意されているものでしたら同様に可視化・分析の仕組みを作れるので参考にしてみてください。 できたものダッシュボードWeekly と Monthly の問い合わせ件数を Data Studio で可視化しています。問い合わせのタグや文言で絞り込みができます。 DataStudio によるダッシュボード問い
こんにちは。 ワイの正規表現入門 - Qiita の記事を見ていた時に、 「大正・昭和・平成・令和だけをOKにしたいんや」 を表現する正規表現は、 ^大正|昭和|平成|令和$ でなく、 ^(大正|昭和|平成|令和)$ という話がありました。恥ずかしながらすっかり認識が抜け落ちていました。 これはテストをすり抜ける気がしますし、レビューでも見つけられる気がしません。 そこで、正規表現可視化ツールRegulexの出番です！ (正規表現は、よく使う正規表現はもうググりたくない！ - QiitaのインタネットURLを使用しています) Regulexの使い方 上のテキストボックスに正規表現を入力すると、 下に入力した正規表現を可視化した図を表示してくれます。素敵すぎる。 うまく表示されないな、と思ったらVisualizeボタンを押してください。どこでエラーが起こっているかわかります。 ^大正|昭和|
独立行政法人情報処理推進機構（IPA）は、サイバーセキュリティの実践状況を企業自身がセルフチェックで可視化するためのサイバーセキュリティ経営可視化ツールWeb版（V1.0版）を開発、公開しました。 1．背景、趣旨 経済産業省では、独立行政法人情報処理推進機構（IPA）と協力し、経営者がリーダーシップを取ってサイバーセキュリティ対策を推進するための指針となる、「サイバーセキュリティ経営ガイドライン」を平成27年12月に策定し、平成29年11月には必要な改訂を行った上で、その普及推進を図ってきました。 また、IPAでは、サイバーセキュリティの実践状況を企業自身がセルフチェックで可視化するためのツールとして、サイバーセキュリティ経営可視化ツール（以下「可視化ツール」という。）の開発を行ってきました。 可視化ツールについては、2020年3月にExcel版（β版）をリリースし、その後、ユーザー企業や
はじめに オープンソースのダッシュボードツールを検討する前に、まずダッシュボードとその有用性について学ぶ必要があります。 ダッシュボードは、主要業績評価指標（KPI）、ビジネス分析メトリック、インフラストラクチャの状態とステータス、および組織、チーム、またはプロセスのデータポイントを視覚的に追跡および分析することが出来る、データの可視化および管理ツールです。インタラクティブなデータを可視化することで、運用および分析のビジネスデータをチームに提示するために使用することができます。ダッシュボードは、上級管理職、経営幹部、エンジニアが目標を設定し、進捗状況を分析し、インフラストラクチャを監視し、適切な変更を実装するのにも役立ちます。特にダッシュボードを使用したインフラストラクチャの監視は、使用中のシステムの重要なメトリックを識別して記録するために重要です。物理、仮想、クラウドのいずれであっても、
コードはGitHubにもアップロードしております おすすめ機能 個人的に使用頻度の高い機能を紹介します おすすめ1：CustomPairPlot.pairanalyzer 相関係数と散布図行列を一括表示します。 分析の初期段階でデータを一括で可視化したいときにオススメです。 Rのggplot2ではほぼ同様の図が出力可能ですが、なぜかPythonには同様のツールがなかったので、作成しました。 散布図では表示が重なり見辛い離散変数は、自動で箱ひげ図とバブルチャートに変更する機能も追加しています。 from seaborn_analyzer import CustomPairPlot import seaborn as sns titanic = sns.load_dataset("titanic") cp = CustomPairPlot() cp.pairanalyzer(titanic,
ビックデータ時代の到来に伴い、データ活用やデータ利活用という言葉をよく耳にします。ビッグデータの活用というのは、簡単にいうと手元にある膨大なデータから様々な情報を引き出しから、それを未来の予測、ビジネスの意思決定、新産業の創出などに活用していくことができます。しかし、膨大なデータからどのように有益な情報と洞察をと得られますでしょうか？本記事ではデータを分析に役に立つデータ可視化ツール30選を紹介します。初心者向けのツールも含めていますから、データ分析に興味を持つ方はぜひご覧ください！ ノーコード型データ可視化ツール 1.チャートグラフ｜テクニカル分析ツール 1) Tableau Tableauは世界中で有名なデータ視覚化ツールとして、人々にデータを効果的な見える化にするサービスを提供しています。Tableauは非常に強力で柔軟な分析プラットフォームで、プログラミングなどの専門知識・スキル不
GMOアドマーケティング、オウンドメディアの効果可視化ツール 「TAXEL OWNED MEDIA」提供開始 | RTB SQUARE
GMOインターネットグループのGMOアドパートナーズ株式会社の連結企業群で、アドテクノロジー事業、メディアセールス事業を展開するGMOアドマーケティング株式会社（代表取締役社長：渡部 謙太郎 以下、GMOアドマーケティング）は、レコメンドウィジェット（※1）「TAXEL(タクセル) byGMO（以下、TAXEL）」において、新しい分析機能でオウンドメディアの効果を可視化することができるツール「TAXEL OWNED MEDIA」（URL：https://taxel.media/owned/）を、本日2020年4月6日（月）より提供開始いたしました。 （※1）WEBメディア上に設置し、メディアを閲覧するユーザーにおすすめのコンテンツを提示するサービス。 ————————————————————– 【「TAXEL OWNED MEDIA」提供開始の背景】 ———————————————————
当記事は、ViSudachiの開発初期に書かれたものです。今はより簡単に利用することができます。以下の記事もご参照ください: 概要 WorksApplications/ViSudachi: A tool for visualizing the internal structures of morphological analyzer Sudachi 形態素解析器Sudachiの解析結果を可視化するツール ViSudachi が開発中らしい GitHubで公開されていたので使ってみた（2021年11月3日。まだ公式発表はされていない） kagome や janome にもラティス可視化機能はあるよ 形態素解析の可視化とは 多くの形態素解析器では、全ての解析候補を表現する「ラティス」というデータ構造を構築し、その上での「最短経路」を探す問題として解析を定式化しています（最小コスト法）。単語の出
インターネットをはじめとしたネットワークの発達は、企業や組織に大きな利益と業務の変化をもたらしてくれました。ネットワークに常時接続し、デジタルデータのやり取りやサービスの提供を受けることで、業務の効率化などの様々なメリットの享受に繋がります。 しかし、それと引き換えに、世界中の悪意あるユーザーによるサイバー攻撃の前にさらされることにもなりました。ネットワークで接続されているということは、接続しているどこからでも攻撃が可能となることも意味しているからです。 このようなサイバー攻撃において、どこから、どれだけの攻撃を受けているかを把握することが対処の第一歩となります。サイバー攻撃を可視化し、対処への足がかりを提供するのが、サイバー攻撃可視化ツールです。その重要性から、多くのセキュリティプロバイダーから提供されています。 本記事では、代表的なサイバー攻撃可視化ツールを6つ紹介します。ツール提供を
Pythonでデータの挙動を見やすくする可視化ツールを作成してみた（ヒストグラム・確率分布編） - Qiita
概要 近年、品質管理やマーケティングの分野で「ばらつき」分析の重要性が叫ばれていますが、 ばらつき分析と切っても切り離せないのが**「ヒストグラム」と「分布の種類の判断」**です。 今回はPythonのグラフ描画ライブラリ「seaborn」をベースにして、 分析の種類の判断を強力にサポートするツールを作成しました！ 機能1. 正規分布かどうかの判断 機能2. 各種確率分布のフィッティングとあてはまり評価指標 2021/7 修正：pipでインストールできるよう改良しました 下記コマンドでインストール可能となりました こちらの記事で紹介しているseaborn_analyzerライブラリの一部として、githubにもアップロードしております。 histクラスが、本記事の内容に該当します。 バグや改善要望等ありましたら、コメント頂けますとありがたいです また、もしこのツールを良いと思われたら、Gi
0.この記事の結論#pcasteran/terraform-graph-beautifier: Terraform graph beautifier が個人的にはおすすめ！やはり、Terraform にビルトインされた terraform graph を input 値としているせいか、安定している印象を受けた。 im2nguyen/rover: Interactive Terraform visualization. State and configuration explorer. もとくにビジュアル面でよかった。ただし、Docker で扱う場合、Docker ホスト側の Terraform のバージョンによってはうまく動かないことがあったので、2番目におすすめとしたい。 1.この記事を書こうと思った背景#terraform graph という Terraform のリソース可視化ツー
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 竹中工務店は10月11日、人工知能（AI）が位置情報付きのSNS投稿内容を分析し、質的評価（人の視点での評価）を可視化するツール「ソーシャルヒートマップ」を開発したと発表した。 ソーシャルヒートマップの解析手法は、位置情報付きのSNS投稿内容を独自のアルゴリズムで構成したAIで分析し、街に関するSNS投稿のみを抽出。投稿内容から投稿者の属性（年代や性別など）、カテゴリー（食べ物やイベントなど）、印象（ポジティブ／ネガティブ）を分類し、その場所の質的評価として蓄積。そして、蓄積されたデータをマッピング・グラフ化・キーワード表示で可視化する。 同ツールは、位置情報と街に関する質的な評価をひも付けたデータを提供する。また、現在の評価を提示する
データ可視化ツール「Grafana」を開発するGrafana Labsが2億2000万ドル(約240億円)の資金調達に成功しました。Grafana Labsは調達した資金を基にサービスの拡充を行うと述べています。 Grafana Labs Raises $220M to Accelerate Global Adoption and Development of Open Source Visualization and Observability Platform | Grafana Labs https://grafana.com/about/press/2021-08-23-grafana-labs-raises-220m-to-accelerate-global-adoption-and-development-of-open-source-visualization-and-obs
パナリット | 人的資本の可視化ツール
人的資本経営時代の新インフラ パナリットの人財諸表®︎ 人的資本経営においては、データに基づく現状や目標の把握、仮説の検証、施策の実行、 すなわち人事指標（KPI）マネジメントが必須です。 しかし正確な人事指標の生成や分析には、膨大な工数が必要とされます。 そのため従来のツールや手段では、タイムリーな数字の把握は困難でした。 パナリットは、既存の人事システムに接続するだけで簡単に人事指標を見える化し、 人事・データ・経営の専門性を活かして企業のより良い経営判断や人的資本開示を実現します。
全ての組織において、データの情報を得るためにデータ分析とモニタリングのソリューションが必要となってきます。GrafanaとKibanaは、データ分析、可視化、アラートのための最も人気のあるオープンソースのダッシュボードの2つであり、この記事ではこの２つのツールを比較していこうと思う。 Grafanaは、ダッシュボードを作成、探索、共有するための、パワフルで機能豊富なオープンソースのデータ可視化ツールです。Grafanaの用途としては、サーバ/アーキテクチャの健全性ステータス監視、可視化、ビジネスデータやメトリクスの分析などがあります。個人でもビジネスでも、ビジネス・メトリクスの分析やインフラストラクチャの監視を行うための強力なツールです。MetricFireの無料トライアルにサインアップして、Grafanaのダッシュボードを作成してみましょう。 Grafanaの詳細については、Grafan
社内エンジニア生産系可視化ツールで個人のメトリクスを見れるようにした話 - Money Forward Developers Blog
こんにちは。 CTO室でインターンをしてるtakuanです。 今回は私たちが開発している社内のエンジニア生産性可視化ツール「Fadil」に個人のメトリクスを見れる機能を追加したので紹介したいと思います。 Fadilとは FadilはMoney Forward社内のエンジニアの生産性を可視化することができるweb アプリケーションです。 詳しくはこちらの記事に書かれているので今回は省略します。 個人のメトリクスを可視化できるようにした背景 phase1 リリースで Repository ごとの Commit, Monthly Active Developers, Pull Request Countなどのメトリクスを表示する機能は実装しました。 fadilプロジェクトの定例ミーティングの中で「phase2では個人のメトリクスも見れるようになったら面白いね」という話が出たので実装することが決ま
【セキュリティ ニュース】米CISA、レッドチーム演習の可視化ツールを公開 - 意思決定など支援（1ページ目 / 全1ページ）：Security NEXT
米サイバーセキュリティインフラストラクチャセキュリティ庁（CISA）は、レッドチームの活動を可視化し、意思決定などをサポートするオープンソースツール「RedEye」をリリースした。GitHubより入手できる。 同ツールは、同庁と米エネルギー省パシフィック・ノースウェスト国立研究所が共同で開発したオープンソースのソフトウェア。 レッドチームの活動によって侵害がどのように発生するか、複雑なデータをわかりやすく可視化するもので、評価や意思決定などを支援する。 具体的には、「Cobalt Strike」によるログを読み込み、侵入テストの攻撃経路や侵入されたホストなどグラフィカルに表示。活動にタグやコメントを追加でき、調査結果やフローを関係者で共有して評価を行ったり、意思決定などに活用できるとしている。 ログのアップロードやプレゼンテーションの作成が行えるレッドチームモードにくわえて、読み取り専用の
キャディ株式会社が主催した「Rust完全に理解した(嘘)」。バックエンドエンジニアたちがRustを習得するまでの苦労や、使ってみたうえでの技術的なメリット・デメリット・課題などについて話しました。ここで登壇したのは、刈部拓未氏。前職の業務の中で取り組んだ、Rustを使ったツールについて発表しました。 Rustを触ったきっかけと勉強方法 刈部拓未氏：私からは「業務でRustをしれっと使う方法」について話します。私が最初にRustを触ったきっかけは、プログラミングを始めた頃にいろいろなパラダイムの言語を触ってみたいと思ったことです。スライドにある『7つの言語 7つの世界』という本を読んでいました。 この本の中にRustはありませんでしたが、言語への関心が高まっていた時に見た言語設計などの公式のドキュメントには、ちょうど仕事で触っていたSwiftが、Rustに影響を受けていると書いてあり、それで
[ データ可視化ツール]MetabaseをDocker上で構築してRedshiftへ接続する | DevelopersIO
はじめに データアナリティクス事業本部のkobayashiです。 前回の記事でRedashを調査している際に同じOSSとしてMetabaseと比較される情報が多く見つかりました。Metabaseは気になっていたのですが今まで触れたことがなかったので前回と同じくDocker環境で新規インストールして動かしてみました。またデータソースも前回と同様にMetabaseとRedshiftを接続してみたのでまとめます。 以前の記事 [ データ可視化ツール]RedashをDocker上で構築してRedshiftへ接続する 環境 macOS Mojave Docker version 19.03.1 docker-compose version 1.24.1 Metabase v0.33.4 Metabase Metabaseは「Metabase is the easy, open source way
![[ データ可視化ツール]MetabaseをDocker上で構築してRedshiftへ接続する | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/1a571ac8238b9005bf9f6a214ab2b1492a06c8e0/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ssl-devio-img.classmethod.jp%2Fwp-content%2Fuploads%2F2018%2F11%2Feyecatch_developers.io_1200x630.jpeg)
キー入力を監視し、入力内容を視覚化して画面上に表示します。 キーは、CTRLキーやALTキー・Windowsキーと組み合わせた場合はもちろん、英字や数字・記号などの単独のキー入力も視覚化されます。 表示する場所や文字の大きさ・色などを細かくカスタマイズすることができます。
Kubernetesの監視 クラスタの状態監視、CPU・メモリなどのリソース監視、各種クエリやアクセスのチェックなど、要点を挙げればキリのない分野なので、使用するツールによって作業の難易度が大きく左右されてきます。 今回、Pixieを導入してみて使い心地が良かったので、布教のために機能をいくつか紹介していきます。 アクセス直後の全体像 こんな感じのダッシュボードになっています。HTTPトラフィックの可視化は見ているだけでワクワクします。 Namespaceごとのリソース監視 Podのリソース使用状況やディスクアクセスも確認できます。 HTTPのログ監視 Redisのコマンドログ・トラフィックの可視化 他にも様々な監視用のテンプレートが用意されています😀 インストール方法 Kubernetesは導入済みと仮定して、Self-hostedではなくクラウド版Pixieのインストール手順のみ共有
ダイヤ可視化ツール技術編 - エムスリーテックブログ
エムスリーの山本です。趣味で作っていたダイヤ可視化ツールの技術的な側面の話をします。 作ったもの ダイヤ可視化ツールです。時刻表ではありません。鉄道路線を比較するにあたって、本数の多寡や速達列車の比率とか本数の減り方とかが一発で分かるように可視化するものです。何のために必要かというと、鉄オタがダイヤ知見を深めるのに使います。つまりそういうやつです。 たとえばこれは小田急の昼頃の1時間に運行されている列車なんですが、 基本は20分間隔ダイヤ 主要な駅は10分間隔で有効な列車が来るように調整されている 本線は3-6-6-6で優等列車の比率が高い(長距離利用客が多そう) 千代田線の直通はあまりやる気がなさそう などが分かります。実際、新宿駅の利用者数の次に多い駅は町田駅だったりして、相当に長距離の利用者が多いのが特徴の路線です。 また、鉄オタならみんな架空鉄とか想像するのに使ったりするだろうとお
シンプルなテストピラミッドの提案 ~ テストを有効活用するためのイロハ Overcomplicating your test structure can lead to slow, brittle tests. A focus on test speed as the primary labeling mechanism maximizes your test investment.
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C++やPython向けのコード可視化ツール「Sourcetrail」がオープンソースに
Microsoftのデータ可視化ツール「SandDance」がオープンソース化
新卒1年目のエンジニアが動画の品質可視化ツールを作るまで - DMM inside
Pythonでデータの挙動を見やすくする可視化ツールを作成してみた - Qiita
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