就職しました - たごもりすメモ
結局3月からそのまま働くことにしました。 先日のエントリを書いて以来、本当に多くの方から声をかけていただきました。ありがとうございました。本来なら個別にご報告するべきところですが、ちょっと数が多くて厳しいので、このエントリをもって報告にかえさせていただきます。 またいろいろと話を伺う中で考えたことなどもあるので、そちらについては別途エントリを書くつもりです。 様々な話を聞いた上で、1月末の時点では自分でもわかっていなかったことがわかりました。最終的に重視したのは以下の点です。 技術ベンチャーであること ベンチャー企業として大きな成功を狙っていること、またそれが有望に見えること 優秀なプログラマが同僚に多いこと 退職エントリに書いた観点のほかに、この3点が今回の自分にとって重要だということは後から見えてきたことでした。 ということで Treasure Data に入社しました。Softwar
Fluentd に Treasure Data がコミットする理由 | Post Moratorium
Fluentd に Treasure Data がコミットする理由 @frsyukiが2011/7/19日に初めて Fluentd をgithubにpushして以来、約3年になります。 最近、色んな人にこんな質問を受けます。何故 Treasure Data は Fluentd の開発者/マーケターをフルタイムで持っているのか？なぜOSSなのか？競合もそのメリットを享受でき、実際にFluentdの上でビジネスを行っているスタートアップも数社いる、TDだけがリソースを前だしして不利にならないのか？ 一言で答えるなら、トレジャーデータではもっと大きな思想/哲学を持ってFluentdを開発しています。 トレジャーデータを創業した当初、クラウドを使用してデータを処理するというのは、あまり一般的では有りませんでした。また、そもそもデータ、特にログデータなど従来では捨てられていたものを解析するという事に
おねえさんが、センサー + Raspberry Pi + fluentd + Treasure Data + αで自宅の揺れを検知＆分析してみるよ① - ○○おねえさんのつぶやき
タイトル通り、センサー + Raspberry Pi + fluentd + Treasure Data + 様々なプロダクトを組み合わせて、自宅が揺れる原因を分析してみるお話です♪ 長丁場になりそうなので、これから数回に分けて綴っていこうと思います。 第1回の今回は、揺れ分析をはじめた理由、やりたいこと、システム構成についてお話します。 はじめた理由 実は・・自宅マンション周辺の大規模工事が終わった頃から、毎日ふとした時に自宅が揺れています！ 震度１～２くらいかな？と思ってYahoo!の地震情報を確認してみるのですが、地震は起きていません。 天井から吊してあるパネルも揺れるので、気のせいではないはずなのに。。 管理会社に問い合わせてみましたが、「よくわからないですねー」と素っ気ない返事しか返ってきません。 むむむっ、結構重要な問題だと思うんだけどー＞＜。 揺れの原因によっては引っ越しも考
Treasure Dataのサービスはクラウド上でどう構築されているのか（前編）～July Tech Festa 2013
Treasure Dataのサービスはクラウド上でどう構築されているのか（前編）～July Tech Festa 2013 Treasure Dataといえば、日本人がシリコンバレーで創業したベンチャーとして知られている企業。そのシニアソフトウェアエンジニア中川真宏氏が、7月14日に行われたJuly Tech Festa 2013の基調講演で、同社がクラウド上で構築したサービスについてそのアーキテクチャを中心に解説を行っています。 注目されているクラウドサービスがどのような仕組みになっており、それはどのような考え方で作られているのか。クラウドでシステム構築を考えている多くのエンジニアの参考になるはずです。講演の内容をダイジェストで紹介します。 Treasure Dataのクラウド戦略 Treasure Data, Inc。シニアソフトウェアエンジニア 中川真宏氏。 スタートアップなこともあ
Treasure Dataのサービスはクラウド上でどう構築されているのか（後編）～July Tech Festa 2013
Treasure Dataのサービスはクラウド上でどう構築されているのか（後編）～July Tech Festa 2013 Treasure Dataといえば、日本人がシリコンバレーで創業したベンチャーとして知られている企業。そのシニアソフトウェアエンジニア中川真宏氏が、7月14日に行われたJuly Tech Festa 2013の基調講演で、同社がクラウド上で構築したサービスについてそのアーキテクチャを中心に解説を行っています。 この記事は「Treasure Dataのサービスはクラウド上でどう構築されているのか（前編）～Japan Tech Festa 2013」の続きです。 データを解析する「Plazma」の仕組み データを解析するところでは「Plazma」と呼ぶ、Hadoopのエコシステムとカラムストアなどを組み合わせたものを用いています。
Treasure Data - naoyaのはてなダイアリー
少し前にログの話を書いた http://d.hatena.ne.jp/naoya/20130219/1361262854 ときに、Treasure Data については後日にもう少し詳細に書くと言ったので書くとしよう。 近頃 Treasure Data (以下、時折 TD) という名前をちらほら聞いたことがある人は多いのではないかと思います。「ビッグデータのクラウドサービスである」とか「日本人が創業したシリコンバレーのベンチャー」、あるいは Yahoo! 創業者の Jerry Yang が投資したとか、Fluentd と何か関係があるといった文脈などなど。 けど、具体的に Treasure Data がどういうサービスで、どういう機能を持っていて、どんな場面で利用されるものなのかはまだあまり良く知られていないかもしれない･･･ようにも見える。今日はその辺から少し紹介していこうかなと思う。
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