フルスクラッチして理解するOpenID Connect (1) 認可エンドポイント編 - エムスリーテックブログ
こんにちは。デジカルチームの末永(asmsuechan)です。 この記事では、OpenID Connect の ID Provider を標準ライブラリ縛りでフルスクラッチすることで OpenID Connect の仕様を理解することを目指します。実装言語は TypeScript です。 記事のボリュームを減らすため、OpenID Connect の全ての仕様を網羅した実装はせず、よく使われる一部の仕様のみをピックアップして実装します。この記事は全4回中の第1回となります。 なお、ここで実装する ID Provider は弊社内で使われているものではなく、筆者が趣味として作ったものです。ですので本番環境で使用されることを想定したものではありません。なんなら私は ID Provider を運用する仕事もしておりません。 1 OAuth 2.0 と OpenID Connect 1.1 用語の
大量メール送信のための予備知識 - エムスリーテックブログ
【SREチーム ブログリレー1回目】 お疲れ様です。エンジニアリンググループ、コアSREの山本です。 他の情報伝達手段が現れた今は「メール」は以前よりも比重は落ちたかもしれませんが、まだまだ多くの人に情報を一気に伝えるための重要なツールです。 エムスリーでは自社サーバを利用してメールの大量送信を実施していますが、メール送信を実施するにあたって気にすべき基本的な事項についてシェアさせてください。 大量メール送信に関連する基本的な設定 基本的な設定(SPFと逆引き) DKIM IPの追加削除 バウンスメール処理 金で解決 まとめ We are Hiring! 大量メール送信に関連する基本的な設定 メール送信自体はそれほど難しいものではありません。 エムスリーではpostfixを利用していますが、設定はほとんどオリジナルでもメール送信自体は可能です。せいぜいドメイン名を登録するくらいでもいけます
こんばんは、X-Forwarded-For警察です - エムスリーテックブログ
エムスリーエンジニアリンググループ製薬企業向けプラットフォームチームの三浦 (@yuba)です。普段はサービス開発やバッチ処理開発をメインにやっておりますが、チームSREに参加してからはこれに加えて担当サービスのインフラ管理、そしてクラウド移行に携わっています。 今回はそのクラウド移行の話そのものではないのですが、それと必ず絡んでくるインフラ設定に関してです。 アクセス元IPアドレスを知りたい Webアプリケーションがアクセス元IPアドレスを知りたいシーンというのは、大まかに二つかと思います。ログ記録用と、アクセス制限ですね。どちらもアプリケーションそのものではなく手前のWebサーバの責務のようにも思えますが、そうとも言い切れません。動作ログ、特に異常リクエストをはじいた記録なんかにセットでIPアドレスを付けたいとなるとアプリケーション要件ですし、アクセス制限についてもマルチテナントサービ
Webエンジニアが使う身近な Kubernetes を開催しました - エムスリーテックブログ
こんにちは。エムスリーエンジニアリングGの岩月(@kaito2)です。 9/9(月) にSpeeeさん1のオフィスをお借りして、Kubernetes勉強会 題して「Webエンジニアが使う身近な Kubernetes」を開催しました!! Webエンジニアが使う身近な Kubernetes - connpass なんと 当日の早朝には台風第15号 (ファクサイ) が直撃!! 私も午後からの出勤でした。 そんな足元の悪い中多くの方にお越しいただき、ありがとうございました。 本勉強会は、最近着々と身近になってきているコンテナオーケストレーションシステムである Kubernetes への取り組みについて発表・議論を目的としています。 今回は、エムスリーと JapanTaxi さんでの Kubernetes に関する取り組みの発表でした。 発表内容 発表順に内容および資料を紹介します。 Kuberne
CNNと協調フィルタリングを使った日本語文書のリコメンド - エムスリーテックブログ
機械学習エンジニアの西場(@m_nishba)です。主に自然言語処理を使ったリコメンドや文書分類、ユーザー分析を行っています。 最近、開発中のリコメンデーションのアルゴリズムについて紹介します。 コンテンツ コンテンツ モチベーション 問題の概要 問題の検証結果 文書分類 文書分類の論文の紹介 精度検証 社内データを用いた検証 Tokenizeの方法 方法① 普通にMeCabを使う。 方法② 文字ベースとMeCabの組合せを使う。 検証結果 方法①の結果 方法②の結果 コンテンツのリコメンド 弊社のデータに関する課題 ① SGDを利用する。 ② Positive/Negative数が等しくなるようにサンプリングを行う。 ③ Matrix Factorizationにbiasを導入する。 ④ 文字ベースと単語ベースの組み合わせ リコメンド方法 実験 最後に モチベーション 弊社では様々な形態
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