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2021年10月28日のブックマーク (4件)

  • 【後編】開発内製化の5年の軌跡。「消耗戦の悪魔のループ」をどう乗り越えたのか - エス・エム・エス エンジニア テックブログ

    エンジニア組織の内製化を進めるには、事業構造、事業戦略、企業文化、人材などの所与の条件を踏まえて、最適な方法を実践することが求められる非常に難易度の高い取り組みです。エス・エム・エスは2015年よりエンジニア組織の内製化に取り組んできました。そのプロセスとそこで得られた反省や学びを技術責任者の田辺に聞いたインタビューの後編です。 tech.bm-sms.co.jp 前編では、2015年の入社から1年半くらいの間にやったことを話しました。リサーチから始めて会社の特性を理解しにいくということと、小さく始めて検証をするというスタートをきり、小さな新規サービスの立ち上げに上流からかかわって、アジャイルな開発がうまくいったということでした。 エス・エム・エスは当時40近い数のサービスを展開していたのですが、最初の1年半で内製化を進める主要なサービスと注力をせず終了するサービスや CMS 化で開発能力

    【後編】開発内製化の5年の軌跡。「消耗戦の悪魔のループ」をどう乗り越えたのか - エス・エム・エス エンジニア テックブログ
    CLSmooth
    CLSmooth 2021/10/28
  • Cybozu における次世代障害対応研修の計画と実践 - Cybozu Inside Out | サイボウズエンジニアのブログ

    こんにちは!SREチーム兼Manekiチームのhsnとaoi1です。今回サイボウズでの障害対応研修の紹介をします。 背景 cybozu.comでは現在2つの運用基盤が存在しています。 Forest と呼ばれている旧インフラ基盤と、2019年に運用を開始した Kubernetes をベースにした Neco と呼ばれている新基盤です。 Forest 基盤で動いているサービスを Neco 基盤に移すと同時に、サービスの運用体制を見直す機会に直面しています。これを担当しているのが我々Manekiチームです。 Forest 基盤の仕組み上、ほとんどの障害対応は Forest 基盤を運用する SRE チームにしかできなかったため、製品開発チーム(以下:開発チーム)と運用チームが完全に分れていました。 しかしこのチーム体制はコミュニケーションに時間がかかる、製品開発チームが自分たちの開発物をコントロール

    Cybozu における次世代障害対応研修の計画と実践 - Cybozu Inside Out | サイボウズエンジニアのブログ
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    CLSmooth 2021/10/28
  • Kaigi on Rails 2021をやったので振り返る - okuramasafumiのブログ

    Kaigi on Rails 2021の振り返り この記事では先日行われたKaigi on Rails 2021の振り返りを行います。 私(@okuramasafumi)はチーフオーガナイザーですので、主催者目線での振り返りとなります。 ブースについて 個人的には、今年のKaigi on Railsの最大のポイントはやはりオンラインブースでした。これはまだあまり前例がない試みであり、カンファレンス全体の印象を左右しかねない試みでもありました。ありがたいことに概ね好評をいただいている今回のオンラインブースについて、振り返ってみましょう。 オンライン開催、再び Kaigi on Railsのカンファレンスは前回のSTAY HOME Editionに続いて2回目です。開催形態はまたしてもオンラインとなりましたが、前回終了時点でオフライン開催の見込みが全く立たなかったことから今回もオンラインでの開

    Kaigi on Rails 2021をやったので振り返る - okuramasafumiのブログ
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    CLSmooth 2021/10/28
  • AWS Batch ベストプラクティスまとめ | Amazon Web Services

    Amazon Web Services ブログ AWS Batch ベストプラクティスまとめ この記事はプリンシパル HPC ソリューションアーキテクトの Pierre-Yves Aquilanti、AWS Batch のプリンシパルプロダクトマネージャの Steve Kendrex とプリンシパル HPC アプリケーションエンジニアの Matt Koop によるものです。 更新: 2021 年 10 月 5 日 セクション 2 に於けるサブネット CIDR ブロックのガイドラインを修正。 AWS Batch は、科学者や技術者が複雑なシステム構成を管理する必要なく、自由にスケールできる計算環境を提供するサービスです。2017 年に登場して以来、疫学、ゲームシミュレーション、大規模機械学習といった諸々のワークロードを稼動させる様々な業種や組織といったお客様に採用されてきました。 この投稿で

    AWS Batch ベストプラクティスまとめ | Amazon Web Services
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    CLSmooth 2021/10/28