DBが真っ白になっても55分で完全復旧ができるまでの道 | CyberAgent Developers Blog
初めまして。サイバーエージェント技術本部インフラエンジニアの@prog893です。今回は「AWA」という音楽ストリーミングサービスのMongoDBクラスタの復旧時間を短縮するために行ったインフラの改善について紹介したいと思います。復旧時間が12時間から55分まで短縮できたのですが、皆さんの参考になれば幸いです。（※注意：今回紹介する施策はAWAのインフラ構成や設定のものであり、他の環境で同じような効果が得られるとは限りません） AWAのデータストア構成 まず、現在のデータストア構成について軽く説明します。こちらの図でAPIサーバ，MongoDBに関連する構成の概要を示します： AWAのデータストア構成概要 メインのデータストアとしてはMongoDBを使っており、MongoDBのインスタンスはAWSで管理しています。APIサーバ、MongoDBのインスタンスがそれぞれのプライベートサブネット
1日に3〜5万円だったアプリ収益が「プロモーションで大化け」数百万円を稼げるように。AppLovinが語る「ハイパーカジュアル」の可能性と成功のコツ。 | アプリマーケティング研究所
1日に3〜5万円だったアプリ収益が「プロモーションで大化け」数百万円を稼げるように。AppLovinが語る「ハイパーカジュアル」の可能性と成功のコツ。 アドネットワークのAppLovinさんに「カジュアルゲームのプロモーション」のコツなどを聞きました。 ※本記事はAppLovin株式会社より、依頼を受けて執筆したPR記事です。 ※AppLovin株式会社 坂本達夫さん（写真左）、萬野有生さん（写真右） AppLovinさんからみて、最近は「どういうアプリ」が上手くいっていますか。 坂本： 最近はグローバルで見たときに、いくつかの条件を満たしたカジュアルゲームが、ビジネス的にうまくいっている事例が多く出てきています。 萬野： 世界では「月に1億円儲かっているカジュアルゲーム」って珍しくないんですよね。ひとつのアプリで5億円くらい稼ぐものもあります。 最近の、AppLovinに広告出稿している
25K request/secをさばいた「LINEのお年玉」のアーキテクチャの裏側 - LINE ENGINEERING
みなさんこんにちは、LINEのサーバーサイドエンジニアの長谷部です。普段は、最近でいうとLINE Login や LINE Customer Connect などの開発を担当しています。 2018年の年始に LINEのお年玉 というイベントを実施し、その開発を担当しました。今回の記事では、LINEのお年玉のアーキテクチャの紹介や、当日実際に発生した問題(サービス過負荷起因のkafka consumer遅延)などの振り返りについて書こうと思います。 LINEのお年玉とは お年玉イベント期間中に、お年玉とLINEスタンプをセットで「お年玉つきスタンプ」として販売しました。対象スタンプを購入したユーザーさんは、スタンプ購入数 x 10個 のお年玉が付与されます。 こういったメッセージが受信されます ユーザーは自分がもっているお年玉を友だちに直接送ったりグループに送信することができ、お年玉を受け取
Firebaseで動くアプリをReact + Redux + TypeScriptで作るときのアラカルト - FLINTERS Engineer's Blog
こんにちは。菅野です。 Reactと静的型付け言語は最高ですよね！(唐突) 既に使いこなしてる人も、今最高だと理解した人もいると思います。 ただ、今現在の社内ではVue.jsとBabelを使ったES環境が主流でReact派は悲しい思いをしています。1 そこで私は社内向けの小物ツールをReactで自作してReact欲を発散していたりします。 どんなツールかというと、タスクの見積もりで行うプランニングポーカーをちょこっと省力化するもので コイツを社内にじんわり布教しています。フフフ… このポンコツツールで使用されているものは、 Scala.js + React + Akka HTTPでWebSocketという闇の技術で、 そんな物をちゃっかり開発用サーバで動かすという投げやりな運用をしています。 しかしScala.js + Reactがちょっと辛くなってきたのと、やっぱりエコシステムの大きなフ
#DroidKaigi 2018でKotlinハンズオンの講師を務めました！発表スライドは自由に使ってね！ - 算譜王におれはなる!!!!
droidkaigi.jp DroidKaigi 2018に参加してきました！ KotlinがAndroid公式言語になってから初めてのDroidKaigi。 そういうこともあって、多くの発表のデフォルト言語としてKotlinが使われており「Android界隈でKotlinはもはや普通なんだなぁ」と感じました。 そんな中、私は「はじめてのKotlinハンズオン」というタイトルでハンズオン講師を務めました。 去年の反省を生かし、大きくスコープを削って、Kotlinの本当に入門的な部分にフォーカスしました。 簡単に振り返ると よかった点 参加者に難しい印象を与えず、内容を理解していただけた 開発環境としてWebブラウザで使用できるTry Kotlinを採用したため 参加者の事前準備が不要で、負担を減らすことができた 当日の環境トラブルがなかった 課題の解答例を、すぐに実行できる形で共有できた
happy new year and new language
いまさらですが、あけましておめでとうございます。 happy new language 年開けから新しくプログラミング言語(Rust)始めました。(ってわけでもない) 雑に rust book 2nd edition を一通り読み終えたので、 言語処理100本ノック をやりはじめました。 とりあえず第1章が終ったので、メモとしてのこします。 基本的に Rust (に限らず)でやりたいことがとくにないので ちょうどよさそうな勉強 として自然言語処理を選択しています。 躓いたところ 躓いていないところがないです。 まあやっていくうちに以下二つは常に書いておくと楽になるかなと。 // 1文字毎 fn chars(string: &str) -> Vec<char> { string.chars().collect::<Vec<char>>() } // 1単語毎 fn words(sentenc
Amazon Redshiftを使用した高性能ETL処理のベストプラクティス Top 8 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon Redshiftを使用した高性能ETL処理のベストプラクティス Top 8 ETL（Extract、Transform、Load）プロセスを使用すると、ソース・システムからデータ・ウェアハウスにデータをロードできます。 これは、通常、バッチまたはほぼリアルタイムのインジェスト（挿入）プロセスとして実行され、データウェアハウスを最新の状態に保ち、エンドユーザーに最新の分析データを提供します。 Amazon Redshiftは、高速でペタバイト規模のデータウェアハウスであり、データ駆動型の意思決定を簡単に行うことができます。 Amazon Redshiftを使用すると、標準的なSQLを使用して、費用対効果の高い方法で大きなデータを洞察することができます。 StarおよびSnowflakeスキーマから、分析クエリを実行するための単純化
Pythonメモ : pandas-profilingでDataFrameのプロファイリング - もた日記
pandas-profiling インストール 使い方 プロファイリング結果 pandas-profiling github.com pandas-profilingというpandasのDataFrameのプロファイリング結果を出力するライブラリがあったので試してみる。取得したデータの概要を知りたいときに使えそう。 プロファイリング結果として表示されるデータについてはJupyter Notebookでのデモ（隕石落下データ）で確認できる。 インストール pipやcondaでインストールできる。 $ pip install pandas-profiling $ conda install pandas-profiling 使い方 Jupyter Notebookで使用するのが簡単。 流れとしてはデータを読み込んで、 import pandas as pd import pandas_prof
「地頭の良い人」と、そうでない人の本質的な違いはどこにあるか。
コンサルタントをやっていた頃、良いか悪いかは別として、採用に関して「地頭の良さ」を重視する風潮があった。 地頭の良い人間は一定の訓練でそれなりのコンサルタントになる。 だが、お世辞にも地頭の良いとはいえない人間は、いつまでたっても一人前になれなかったからだ。 実際、私が20代半ばで所属していた部署では、中途採用にあたって「学歴」をさほど重視していなかった。 重視していたのはとにかく「地頭」だ。 ある応募者は、「高卒」で「自動車整備工」になり、そして「先物取引の営業」に転職、そして最後に「漁師」という経歴を持っていたが、彼は採用された。 彼の言動は、地頭の良さを十分に感じるものであったからだ。 彼の業務経験の貧しさは訓練でなんとかなる、皆がそう思ったのである。 彼はその後、会社に大きな貢献を残し「支社長」まで努めたのだから、その時の判断は間違っていなかった。 ■ この「地頭」の正体について、
お気に入りフィードをリニューアルしました。またそれに伴う一部機能廃止について - はてなブックマーク開発ブログ
はてなブックマークでは現在、システム全体の抜本的なリニューアルに向けた開発を進めております。 本日、その一環として、はてなブックマークでお気に入りしたユーザーのブックマークを一覧できる「お気に入りフィード」をリニューアルしました。 ▽ お気に入りフィード 本リニューアルに伴い、お気に入りフィードの以下機能について、廃止いたします。 リニューアル時に廃止となる機能 利用ユーザー数が少なかった以下機能については、機能整理のため廃止とさせていただきます。 お気に入りフィードでの検索機能の廃止 お気に入りフィードで閾値を指定する機能 またリニューアルに伴い、これまで他のユーザーでも閲覧できたお気に入りフィードについて、本人のみ閲覧可能な仕様に変更いたします。 リニューアル後に廃止予定の機能 2018年2月7日（水）のリニューアル以降、順次以下機能を廃止します。 お気に入りフィードのRSS機能 お気
HaskellでDiscordのBotを作る - モナドとわたしとコモナド
Discordはゲーミング向けのテキストチャットと音声通話を兼ねるプラットフォームであり、「テキストチャンネル」と「ボイスチャンネル」の二種を好きなだけ作ることができる。もちろん音声を全チャンネルに常時垂れ流すわけには行かないので、通話するにはボイスチャンネルに参加するという手順を踏む必要がある。しかし、例えば誰かがやっているゲームに混ざろうとしてボイスチャンネルに参加しても、チャンネル外のユーザーにはいかなる通知も発生しないため、気づかれないままのことがよくある。 そこで、ボイスチャンネルに参加したとき、テキストチャンネルにその旨を投稿するボットを用意すれば、気軽に通話の合図を送れる。全員に通話の意思を表明でき、Skypeの着信のように邪魔にもならないので、少人数のグループにとって極めて有用である。 Discordは柔軟なAPIを用意しているため、比較的容易にそのようなボットを開発できる
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