技術開発部の相原です。好きな --feature-gates はServiceTopologyです。 この記事はLIFULLアドベントカレンダーの16日目です。 去年のエントリではIstio を本番環境に導入するまでと題して、私のチームが進めているアプリケーション実行基盤刷新プロジェクトでのIstioの導入についてお伝えしました。 移行に至るまでの経緯などはそのエントリをご覧ください。 あれからしばらくが経ち、ようやく主要サービスの(ほぼ)全てをKubernetesに移行することができましたので今回は移行を実現するまでに行った取り組みを紹介したいと思います。 移行にあたってやったこと 健全化 構成の見直し アプリケーションサーバの見直し Containerize SIGTERMへの対応 環境ごとの値を外から与えられるように 可観測性の向上 Prometheus Exporter実装による可

こんにちは！ LIFULLのSETグループ (Software Engineer in Testグループ)のRueyです。 前回はE2Eテストで使うテストフレームワーク「Bucky」を公開しました！ www.lifull.blog そして今回はVisual Testingで使う画像差分検知ツール「Gazo-san」を公開しました！ github.com この記事はVisual Testingと「Gazo-san」のポイントを紹介したいと思います。 目次 Visual Testingについて なぜVisual Testingが必要か Visual Testingツールの三要素 撮影機能 📷 差分検知機能 🔍 レポート機能 📑 E2Eテストとの違い E2Eテストは動作の保証、Visual Testingは見た目の保証 Visual Testingはメンテナンス不要 LIFULL SETグ

こんにちは！LIFULLのSoftware Engineer in Testグループ（通称：SETグループ）のヒキモチです。 我々SETグループは先日、自動システムテストツール「Bucky」のOSS化を行いました！ github.com github.com Buckyは元々社内の自動テストツールとして使われていたものなので、 それをOSSとして公開するためには色々と苦労がありました。 この記事ではその苦労やそこで得た知見などを共有できたらと思います。 目次 そもそもなぜOSS化するのか OSS化までの道のり 1. リファクタリング 2. システムテスト導入 3. RubyGems.orgへの登録 公開後のお話 使い手のことを考えられていなかった 問題 解決策１：ハンズオン資料を作成 解決策２：READMEの構成を変更 ruby version gem release 自動化 最後に そも

こんにちは。技術基盤部の磯野です。 ちょっと間が空いてしまいましたが引き続きZipkinです。 今回は Ruby + Sinatra で動いている Webアプリケーションへのトレーサーの導入です。 前々回の記事 → Zipkinを導入してみた（サーバー編） 前回の記事 → Zipkinを導入してみた（PHP編） 構成 CompositeAPIでの処理の流れ RestAPIでの処理の流れ 処理の流れを追跡するためのリクエストヘッダ app.rbの設定 (CompositeAPI, RestAPI共通) monkey_patch/zipkin_tracer の実装 HTTP::Requestクラス用のzipkinトレース処理用メソッド 使い方 結果 終わりに 構成 Rubyのライブラリは公式の zipkin-tracerを導入します。 構成はこのような感じです。 画像のアプリケーション・フレー

こんにちは。技術基盤部の磯野です。 弊社ではここ数年、HOME'Sのクラウド化やマイクロサービス化を推進しています。 アプリケーションのクラウドサービスへの移行に関してはそろそろ終わりが見えてきているのですが、 マイクロサービスに関してはまだまだ道半ばということもあり、推進していくにあたって、 各サービス間の依存関係やトレース情報を可視化する手段としてzipkinをAWS上に試験的に導入してみました。 今回はZipkinサーバーの導入までの手順についてまとめたいと思います。 Zipkin とは データストレージの選択 InMemory MySQL いいところ 残念なところ Cassandra いいところ 残念なところ Elasticsearch いいところ 残念なところ 基本構成 サービスのインストール MySQLの設定 zipkinのインストールと確認用の起動 supervisordのイ

あけましておめでとうございます。 おうちハッカー@リッテルラボラトリーの石田です。 画像から何かを検出したい、ユーザーの動きに連動して何か作りたい、なんて思うことがあると思います。 そんなときに、どんな技術を使えばよいのか迷うと思うのですが、そんなときに検討すべきライブラリ、API、デバイスを紹介したいと思います。 画像処理といったらlennaさん オープンライブラリ系 こちらはソースが公開されている画像処理ライブラリで、自分で組み合わせて適切な処理を作成します。 ライブラリによって得手不得手があるので、単独というより、組み合わせて使うことが多いと思います。言語はC++, Pythonがメインになります。 OpenCV OpenCV | OpenCV 画像処理といったらこれ！という定番ライブラリです。 動かせるプラットフォームも、windows,mac,Linux,Android, iOS

こんにちは、リッテルラボラトリーの清田です。 このたび、国立情報学研究所(NII)のご協力を得て、HOME'Sに掲載されている日本全国の賃貸物件データ(約533万件)と、それに紐付く物件画像データ(約8300万件)を研究資源として無償提供することになりました。あわせて、画像処理分野などで注目を集めているdeep learningなどの機械学習アルゴリズムや、テキストマイニング処理などを簡単に試していただけるツールキット群も年内に公開予定です。 2015年11月24日より、NII情報学研究データリポジトリを通じてHOME'Sデータセットとして提供開始しました。ぜひ多くの研究者の方にデータセットを研究利用していただき、住まい探しを変革するようなイノベーションにつなげていただけると嬉しいです！ 詳しい内容については、以下のイベントでお話しさせていただきました。 スライドファイルを公開しております

こんにちは。おうちハッカーの石田です。 いつもはおうちハックネタばかりですが、今日は人工知能関連の話題です。 今日2015/11/10、Googleが自社サービスで使っているDeepLearningを始めとする機械学習技術のライブラリを公開しました。 TensorFlowという名前で、おそらくテンソルフローと呼びます。 テンソルは、数学の線形の量を表す概念で、ベクトルの親戚みたいなものです。それにフローをつけるということは、そういった複雑な多次元ベクトル量を流れるように処理できる、という意味が込められているのだと思います。 こちらをさっそく触ってみたので、紹介したいと思います。 TensorFlowの特徴 公式紹介ページから特徴をいくつかピックアップします。 Deep Flexibility ~深い柔軟性~ 要望に応じて、柔軟にニューラルネットワークを構築できます。ニューラルネットワークの

はろーはろー！チバと申します。 2014年9月にジョインしたばかりの新参者でして、当ブログへの投稿も初めてとなります。 今回は弊社を会場にしてTech系イベントを開催したので、そのときのレポートをお送りします！ 「タスク管理ツールNight!」とは 実際に組織・個人で使用しているタスク管理ツールの使い心地、使い方の工夫を熱く語ってもらうイベントです。 今回は6ツールにフューチャーして、それぞれを使用しているユーザーの方々に登壇していただきました！ 「ツールの導入検討をしている方」、「ツールをうまく活用できていない気がする」などを課題としている方をターゲットに告知し、開催へ至りました。 弊社内でも最近Atlassian社のJIRAを導入した部署があります。 しかし、「よく出来たツールだと思う！使いやすい！でも、もっと活用できるのではないか」と疑問を抱いていたため、タスク駆動を考えなおす機会と

こんにちわ、社内でアジャイル推進をしている非エンジニアな鈴木です。 2014/3/19 第2回「Scrum Masters Night（スクラムマスターズナイト）」の参加レポートです。 今回はヤフー株式会社さんのオフィスで開催、同会場で行われた懇親会もスポンサー付きで「タダ！」これは参加するしかありません。ということで行ってきました！ 基本的に第一回目と同じオープンスペース方式で行われました。 今回は最初のテーマとして、 チームのメトリクスについて スプリントゴール(ストーリー)どうしてますか？ スクラムマスターのキャリアパス チームがプロセスを気にするためにどうすればよいか？ が選ばれました。 どれも気になるテーマではあったのですが、「スクラムマスターのキャリアパス」を選択しました。 スクラムマスターのキャリアパス まずテーマの背景としてあったのが、同じような役割の人を増やしたいが、スク

Apple原理主義者の大坪です。 さて、GoogleI/O2014参加レポート第２弾。Google I/Oがカバーしている内容は、Googleの事業領域を反映しサーバーサイドからクライアントのデザインから、はてまたロボットにいたるまで非常に幅広い。今日はその中から標題のセッション＋別のセッション内容を元に書きます。 ーーー スピーカーはGoogleのシニア User Experience Researcher, Tomer Sharon 氏。まずMITとStanfordのComputer Science卒業生が作った「メモ作成アプリ」を開発したスタートアップ(仮想のものか実在のものかわかりません。少なくとも創業者の写真は別の人がモデルをしていました）がなぜ失敗したかについてその理由を挙げて行きます。 1 They did not fall in love with problem ：問題を