PyConJPでデータ分析基盤とチーム文化の話をしました #pyconjp - 下町柚子黄昏記 by @yuzutas0
概要 PyCon JP 2017というカンファレンスに参加しました。 Day2の最終セッションにて「SREエンジニアがJupyter＋BigQueryでデータ分析基盤をDev&Opsした話」というタイトルで発表しました。 イベントについて 実施風景や発表内容 togetterや他の参加者のブログで良い感じにレポートされているので省略。 「こういう観点の感想もあるのかぁ」といった発見があり、読んでみると結構面白いです。 togetter 資料も映像も反響もすべてチェック！ 『Output&Follow』で送る #PyConJP 2017 まとめまとめ - Togetter ブログ PyConJP2017で発表したり、PyQのブース出展したり、本のサイン会をしました - Make組ブログ PyCon JP 2017 にさらりと参加してきた #pyconjp - 941::blog PyConJ
データの民主化とサービスレベルについて話しました＠分析基盤Meetup #shinjukugl - 下町柚子黄昏記 by @yuzutas0
セプテーニ・オリジナル様が主催する新宿Geek Lounge#4 分析基盤MeetupでLTをしました。 スライド 『データ基盤を支える民主化とサービスレベル』 「いかにビジネス価値を最大化し続けるか」という本来の目的から、データ基盤1を見直すキッカケになればと思います。 PyCon JP 2017でベストトークアワード優秀賞を受賞した発表（構築編）の続き（運用編）をチラ見せです。 データ基盤は使われてこそ意味がある 世の流れは「やってみた」から「価値創出・運用」志向に推移しています（例：DataOps、機械学習工学、MLOps） 「俺の考えた最強のダッシュボード」では1週間で誰も見なくなります データの民主化 事務スタッフ（非エンジニア）がBigQueryを叩いています！すごい浸透！ チームごとの民主化状況をモニタリングして必要なアクションを実施しています 民主化には3つの壁があることが
開発現場に“データ文化”を浸透させる「データ基盤」大解剖
「ゼクシィ縁結び・恋結び」の開発現場において、筆者が実際に行ったことを題材として、「データ基盤」の構築事例を紹介する連載。最終回は、「データ活用文化を、どのように組織に装着するか」についてお伝えします。
メルペイ DataPlatform Team の設立とその背景 | メルカリエンジニアリング
こんにちは。入社してかれこれ 1 年経過した @syu_cream です。本記事では、メルペイにおけるログ収集の基盤となるチームの設立と、それに至った背景や課題感についてお伝えできればと思います。 基本的な背景は以前の記事で紹介させて頂いた通りなのですが、メルペイでは「信用を創造して、なめらかな社会を創る」ミッションを掲げ、それに則したサービスの展開の準備をしております。 また、メルカリにおけるプロダクト開発の課題感の文脈を受け継ぎつつ、メルペイとしてプロダクト開発をスピード感を持って実施していくために、プロダクトの機能はマイクロサービスアーキテクチャに従って行っています。 tech.mercari.com しかしマイクロサービス化は一言で言えるほど単純なことではないと考えています！マイクロサービスを運用するための技術スタックの変更や、マイクロサービスの境界線をどこに引くか、どのような責務
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
