トレタCTOの増井雄一郎さんがチャットワークのScala化プロジェクトのお話を掘り起こすインタビューの後編です(前編はこちら:チャットワークのScala移行と大規模メッセージDB再構築、本当にできたんですね!)。ChatWork CTOの山本さんは2年半を費やしたプロジェクトを振り返り、「やっぱりScala化は必要だった」と語ります。 山本 2014年4月ぐらいにScala化を決断して、社内で勉強会が立ち上がりつつ、採用をかけていった感じです。2014年7月に加藤潤一(「日本Scalaユーザーズグループ」発起人のひとり)というScalaの優秀なエンジニアが入ってくれて。そこから設計をどうしよう、と始まって。しばらくは加藤と、もう1人ぐらいで設計をしていた。それが半年ぐらいあったのかな。 2015年ぐらいから実装を始めて。1年でチームメンバーも増えて、そのときは全部まるっと移そうと計画をたて
Web パフォーマンスを考えていく上で、最初にアプローチするのがネットワーク処理の最適化になるだろう。ネットワーク処理というのは、リクエストを減らす だとか ペイロードサイズを減らす といった話である。 中でも、特に画像はネットワークトラフィックの大半を占めている。私は自社の Web サービスのパフォーマンス改善に取り組んできたが、どの Web サービスにおいても画像が多いだけでなく、減色 とか メタ情報の削除 といったような初歩的な最適化が出来ていないことが多い。画像の最適化に関しては Webにおける画像の最適化について考える とか 画像の最適化をCLIだけで行うgrunt-imageを作った を見てもらうとして、この記事では画像をスクロール同期でロードするアプローチについて解説する。 スクロール同期でロードするメリット ユーザーの視認領域に近づくまで画像のリクエストが発生しないので、H
gistfile1.md 先輩に学ぶ HTTP Status Code 超雑にまとめました。修正してください。 登場人物 アプリケーション先輩: いつも忙しい。横に広がるのが得意(デブじゃない)。 後輩: 頼んでばっかしで役に立たない。 サーバー先輩: アプリケーション先輩と仲がいい。Unix Socket でつながるくらい仲良し。 プロクシ先輩: アプリケーション先輩とかサーバー先輩と後輩の間を取り持って代わりに伝えたりしてくれる。たまに勝手にレスポンスを書き換える。 1xx 系 100 Continue 後輩「あ、先輩!お願いが!」 アプリケーション先輩「おー、聞いてやる。詳しく話せ」 101 Switching Protocols 後輩「せんぱーい、お願いなんですけどー」 アプリケーション先輩「ちょっと待て、お前 HTTP 1.0 で喋るな、 HTTP 1.1 か TLS 1.0 で
DeNAは「色んなコト」に「色んな技術」でチャレンジし続けている会社です。そんなチャレンジをお披露目する技術の祭典である「DeNA TechCon 2017(以下TechCon)」を昨年に続き2017年2月10日(金)に渋谷ヒカリエホールで開催、約1,100名のお客さまに来場いただきました。 ゲームをはじめとするサービスや大規模なシステムを支えるチャレンジに加えて、今後DeNAが注力していく「AI」へのチャレンジを紹介した当日の様子を、フォトレポートでお届けします! オープニング オープニングは、TechConの発起人であるDeNA執行役員・木村秀夫(hidek)がAステージに登壇し、TechCon開催への意気込みを語りました。 テーマ別に用意された5つのステージ 今回はテーマごとに分けられた5つのステージがあり、各ステージでそれぞれの分野に関する講演が行われました。講演の模様を一部ですが
2月24日未明から、一部のユーザーがGoogleのサービスを利用しようとした際に、「Googleアカウントが変更されました。セキュリティ保護のためもう一度ログインしてください」と表示され、強制ログアウトされていることが分かった。筆者もその一人だ。Twitterなどでは「アカウントを変更した覚えはない」「乗っ取られたのではないか」と不安視する声も見られた。 これを受けてグーグルは、Google アカウントのヘルプセンターを更新。「一部のお客様におきまして、Google アカウントが変更された旨の通知が送付されていることが判明しております。調査の結果、本メッセージはフィッシングやアカウントのセキュリティに影響するものではないため、ご安心ください」と説明し、再度ログインすれば通常通り利用できるとアナウンスしている。 現在、強制ログアウトの原因をグーグルに確認しているが、2月24日14時時点では回
今回は2つの問題が混在しているため、切り分けて考える必要がある。 まずは「body を含む DELETE」について。HTTP リクエストの DELETE は、クライアントからサーバにデータベースレコードなどの削除を要求するメソッドだが、Google App Engine においては、DELETE メソッドに body(オブジェクトボディ)を含めてはいけないようなのだ。では、RFC にはどう規定されているかといえば、section 9: Method Definitions を見る限り特に禁止しているわけでもない。 Stack Overflow を検索してみたところ、App Engine : 400 - Your client has issued a malformed or illegal request というそのものずばりな投稿があった。どうやら GAE のサーバは body を含む
機械学習を行うために、画像から特定の物体(領域)だけ切り出して認識したり学習データを作りたい、ということがよくあると思います。 本稿では非常に多くの機能を持つOpenCVの中から、そうした機械学習のために利用する機能にフォーカスしてその利用方法を紹介していきたいと思います。具体的には、下記のモジュールを中心に扱います。 CVPR 2015 Tutorials 基本的な切り出しの手順は以下のようになります。以下では、このプロセスに則り解説を行っていこうと思います。 前処理: 物体検出が行いやすいように、画像の前処理を行います 物体検出: 物体の検出を行い、画像から切り出します 輪郭検出: 画像上の領域(輪郭)を認識することで、物体を検出します 物体認識: OpenCVの学習済みモデルを利用して対象の物体を認識し、検出を行います 機械学習の準備: 切り出した画像を用い、予測や学習を行うための準
Welcome. This is a quick start guide for spinning up Docker containers that run NodeJS and Redis. We’ll look at a basic development workflow to manage the local development of an app, on Mac OS X, as well as continuous integration and delivery, step by step. Updates: October 18th, 2015 - Upgraded to the latest versions of Docker (1.8.3), Docker Compose (1.4.2), and NodeJS (4.1.1). Added Docker Mac
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