ブックマーク / developers.freee.co.jp (5)

  • freee特有の風土病:エンジニアの症例と寛解について - freee Developers Hub

    フリー株式会社 PSIRT 多田正 Abstract フリー株式会社(東京都品川区,以下「freee社」)およびその関連会社,一部の提携先企業でのみ観察される症例が報告されている.著者はエスノグラフィー目的で当社に潜入し,2年間の観察をもってその固有性と症状をまとめた*1.論文では特にソフトウェアエンジニアのみに見られる症状と,一定の条件下で寛解にいたる手法について報告する. Introduction freee社内において,来「free」と記すべき文書等に「freee」と誤入力してしまう症例が数多く報告されている.入社後,比較的短期間で発症し,しかしながら人から人への感染性は認められず,退職後は徐々に症状が現れなくなるなど,freee社に特有の風土病として認識されている.症例そのものは当社が「freee」へ改名した2013年から報告されているものの*2,きわめて狭い地域内での発症であ

    freee特有の風土病:エンジニアの症例と寛解について - freee Developers Hub
    Appakun
    Appakun 2022/12/24
  • アプリチーム x SRE チームによるアプリケーションモニタリング運用改善 - freee Developers Hub

    freee人事労務の品質改善を専任で活動している keik です。 freeeではアプリケーションパフォーマンスモニタリング(APM)に Datadog を利用しています。 SRE チームが導入し、アプリケーション開発チームに利用提供する形で運用されています。 導入のきっかけについては以下の記事でも触れられています。 developers.freee.co.jp Datadog APM の画面は多機能かつ柔軟で、例えばウェブサーバーが受けたリクエスト処理の内訳を視覚的にドリルダウンできたり、リクエストや SQL クエリごとのレイテンシやエラー率を計測してダッシュボード化してくれたり、また全画面で共通的に「タグ」や日時を用いたフィルタリングができたりします。直感的なだけなく、見た目もオシャレで、適当に眺めているだけでもワクワクします。 しかし、私達は「ここに映っているもの」が何なのか、正直分

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    Appakun 2022/02/17
  • Zero Trust Networkでの運用を考える - freee Developers Hub

    こんにちは、freee CSIRT専属engineerのEiji Sugiuraです。早いものでfreeejoinしてから、2年が経ちました。忘年会シーズンを前にしてγGTPが20を切ったので、これは酒を飲めと言う神様の思し召しだと感謝しています。 今回は、Zero Trust Networkを、既存のシステムにどうやって適用していくかを考えてみたいと思います。 この記事は freee Developers Advent Calendar 2019 の 5日目の記事です。 adventar.org Zero Trust Networkは、Forrester Research社が提唱したシステムのセキュリティを考える上での概念です。「境界防御を超えて」といった修飾子が付いてたりしますね。 Forrester 2011−08のreport、Zero Trustという言葉がtitleに初めて入

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  • サブスクリプションビジネスをする時に知っておきたいユースケース - freee Developers Blog

    こんにちは!freeeエンジニアのmiyarappoです。 freeeには2019年5月に入社して、主に課金処理とサブスクリプション管理を集約したマイクロサービスを開発しています。 その中で得た知見を共有したいと思います。 この記事は freee Developers Advent Calendar 2019 の15日目です。 adventar.org よろしくお願いします! この記事の目的 「サブスクリプションビジネス未経験の人が、サブスクリプションビジネスをする時に考慮すべき最低限のユースケースを想定できるようになる」を目標とします。 誰かの落とし穴を塞げたら幸いです。 前提 この記事で取り上げるユースケースは、サブスクリプションビジネスにおける一般的なユースケースを想定しています。 freeeが辿った変遷を参考にしつつ私個人が想定したユースケースであり、現実のfreeeのユースケー

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    Appakun 2019/12/16
  • TensorFlow Servingで機械学習モデルをプロダクション環境で運用する - freee Developers Hub

    こんにちは、freee株式会社でエンジニアをやっている米川(@yonekawa)です。最先端のテクノロジーを使って新しいソリューションを生み出していくことをミッションにした、CTW (Change The World) という役職で働いています。 この記事はfreee Developers Advent Calendar 2017の23日目です。 機械学習ではアルゴリズムや大規模データ処理が注目されがちですが、学習したモデルをどうやってサービスで運用するかも悩ましい問題です。実験やアルゴリズムの検証では強力なツールが揃っているPythonがよく使われるので、そのままPythonAPI作るケースが多いと思います。しかしプロダクション環境で運用するとなると開発しやすさ以外にも、大量リクエスト時のパフォーマンスやデプロイ、モデルの精度評価やA/Bテストなどさまざまな課題があります。 またfre

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    Appakun 2018/11/12
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