AMP キャッシュを超えるシステムを自社ドメインで実現する方法 / How to implement a system that goes beyond amp-caching on your domain
個人で基板を作りました 個人で基板を作りました。実は、昔(5年くらい前)はハードウェアエンジニアだったので、一応元プロ(多分、あんまり自信ないです)なのですが、個人では初めて基板設計しました。 自分の場合は、仕事だと基板自体の設計(アートワークと言います)は、ほとんど外注さん任せですし、基板の製造も会社でメーカーやルールはほとんど決まっていたので、個人でやるのは、色々と初めての経験ばかりでした。 というわけで何か良さそうな本はないかな、と思い買ったのがMaker Faire等様々なMaker系イベントに出展されているKimio Kosakaさんの以下のテキストでした。 追記:最新のKiCAD 6に対応したバージョンも出ています。 実は、この本が良すぎてほとんどこの本の通りにやったら、基板が出来てしまいました(笑)なので、初心者はKimio Kosakaさんの本を買いましょう。 この記事では
こんにちはあんどう(@t_andou)です。 今回はKubernetesを使って並列処理させた記録です。 まだ「とりあえずそれっぽく動くまで試してみた」という段階で、kubernetesを理解できてはいないので自分用のメモを公開しているという認識でご覧ください。 間違っている部分や、よりスマートなやり方がありましたらご指摘いただけると幸いです。 この記事の概要 機械学習に使う特徴量の作成で1週間かかりそうな処理を10分くらいで終わらせられないかと考え、GKE(=GoogleのKubernetes環境)を使い試行錯誤した記録です。 今回は一部失敗して完了時間が1.5時間になったものの、設定を上手く出来れば15分程度で終わる見込みです。 対象読者 ・Kubernetesの概要は知っているくらいのレベルの人 ・KubernetesのJobを使った並列処理をしたい人 目次 この記事の概要 対象読者
メルカリJP Webチームの@urahiroshiです。 Webチームでは、メルカリWebのマイクロサービス化や機能開発を行なっています。メルカリWebのマイクロサービス化の概要については、昨年のTech Conferenceの資料がよくまとまっているので、そちらを参照していただけると良いかと思います。 https://speakerdeck.com/mercari/mtc2018-web-application-as-a-microservice-3a161f5c-07fa-4dca-99e9-bd0e8feeeddf 現在、メルカリWebのトップページはマイクロサービス環境から配信されており、他のページも随時マイクロサービス環境に移行していく予定です。 この記事では、マイクロサービス環境で導入した、メルカリWebの新しいリリースフローについて記載します。 まずメルカリWebのマイクロサ
こんにちは、メドピアCTO室 SREの侘美(たくみ)です。 普段はRails/Vue.js/terraform/Lambdaなどを書いています。 趣味は飼い猫と遊ぶことで、生傷が絶えません。 入社してから約半年間、Railsのプロジェクトで実装をしつつ、合間に開発環境の改善をいろいろとやってきました。けっこうな分量となったので、紹介したいと思います。 なお、本記事で扱う開発環境とは下記2つを指すこととします。 ソースコードの修正/テストの実行/静的解析の実行環境 サービスを起動し、ブラウザでデバッグする環境 特徴 主な改善対象である、「MedPeer」サービスの特徴をご紹介します。 Ruby on Rails製 社内では最も巨大なRailsプロジェクト モデル数693 認証サービス、旧サービス(PHP製)と連携している 開発環境はDocker for Macを利用 コンテナ数は旧システム、
このエントリーについて このエントリーを書き始めた経緯は下記にあります。 inductor.hatenablog.com 上記の理由の通り、目的は論文を翻訳することだけではなく、最終的にこれを踏まえて自分の見解をつらつらと書いていくところにもあります。 おそらく一番時間がかかるのはそれなので、一旦は翻訳を一通り終えた上で更に頑張っていきます。ゆっくりお待ちいただければと思います>< 1. Introduction(まえがき) Borgが内部的に呼び出すクラスター管理システムは、Googleが実行するすべてのアプリケーションを許可、スケジュール、起動、再起動、および監視します。この論文ではその方法を説明します。 Borgには3つの主な利点があります。 リソース管理と障害処理の詳細を隠すため、ユーザーは代わりにアプリケーション開発に集中できます。 非常に高い信頼性と可用性で動作し、同じことを行
「即戦力レベルのwebデザイナーが最低限持っている知識を1カ月で身に付ける」ということを目的としたドリルを作りましたので、皆様に公開します。 ダウンロード[PDF/PSD/XD](92MB) 本ドリルは、約140ページの参考書兼問題集になっています。まずは出題される問題を解き、その上で解説を読んで理解し、再度問題を解きなおすのが基本的な流れです。 内容は、私たちが未経験デザイナーの採用を進める中で、「こういう知識は早い段階で身に付けておいてほしいよね」という知識をまとめました。また演習用のPSD/XDファイルもドリルに含まれています。 身に付くのはあくまで「即戦力クラスの知識」であって、「即戦力」になれるわけではありません。デザインには、非言語・非定型なスキル領域も多々あるため、座学だけで即戦力にはなりません。しかしそれでも、ベースとなる知識は絶対に必要ですし、それを指南する参考書は、的を
SWR is a React Hooks library for data fetching. The name “SWR” is derived from stale-while-revalidate, a cache invalidation strategy popularized by HTTP RFC 5861. SWR first returns the data from cache (stale), then sends the request (revalidate), and finally comes with the up-to-date data again. With just one hook, you can significantly simplify the data fetching logic in your project. And it also
Amazon Web Services ブログ サンドボックス、開発、テスト環境で IAM ポリシー作成を一元化および自動化する方法 本番環境に対応したアーキテクチャに移行する際、お客様のアプリケーションチームはサンドボックス環境で AWS のサービスを試して、AWS の進化していくイノベーションに対応することができます。アプリケーションチームは、さまざまな AWS のサービスとリソースにタイムリーにアクセスする必要があります。つまり、最低限の権限を与えられることを保証するメカニズムを必要とします。通常、アプリケーションチームは、定期的に Amazon Elastic Block Store のスナップショットバックアップを行う AWS Lambda 関数や、セキュリティチームが管理する一元化された情報セキュリティアカウントにイベントを送信する Amazon CloudWatch Even
Webエンジニア採用で用いる「コードテスト」ができるまでの軌跡 QuipperのWebエンジニア採用におけるコードテスト 2018年11月26日、スマートニュース株式会社にて「"GO GLOBAL" meetup#1」が開催されました。海外の活動や海外のエンジニア文化に関心のあるエンジニアが集い交流を行うことを目的とした本コミュニティ。世界各国で活躍する現役エンジニアたちが、海外におけるリアルな経験や文化を語ります。第1回目となる今回は、コーディング面接やオンラインテストについて、日本で実際に運用を開始している企業や、海外でコーディング面接を受けたことのあるエンジニアが、そのノウハウや実体験を明かします。プレゼンテーション「QuipperのWebエンジニア採用におけるコードテスト」に登壇したのは鈴木和幸氏。Quipper社のエンジニア採用で用いられているコードテストができるまでの軌
Hatena SUMMER INTERNSHIP 2019 はてなサマーインターン2019 8/19 ~ 9/13 レポートサイト 12年目のはてなサマーインターン はてなサマーインターンは、Webサービスをつくることに興味のある学生を対象としたインターンシップです。 カリキュラムの中で「Webサービスの開発・運用に必要な技術を習得」し、そして「実際のサービス開発に参加してリリースする」ことを目指します。インターンを通して若きソフトウェアエンジニアに鮮烈な体験を提供します。今年は8人の学生を受け入れ、5つのチームで開発に取り組んでもらいました。 前半講義パート 前半の2週間は、Webサービスの開発についての講義を受けて、それにまつわる課題に取り組みます。講義と課題を通して、Webアプリケーションを作ってデプロイする一連の流れを身につけます。それに加えて企画やデザインなどについても講義があり
Kaggleなどのデータ分析コンペでテーブルデータを扱う場合、最近は取りあえずLightGBMを利用する場合が多いです。 本記事では、初手の機械学習アルゴリズムとして「LightGBM」*1を採用する理由を紹介します。あくまで2019年10月末時点での個人の主観なので、ご参考までにご覧いただければと思います。 1. 欠損値をそのまま扱える 2. カテゴリ変数の指定ができる 3. 特徴量のスケーリングが不要 4. feature importanceが確認できる 5. 精度が出やすく最終的なモデルとして残る可能性が高い 6. 比較的大きいデータも高速に扱える 7. 過去の経験からハイパーパラメータの勘所がある おわりに 初手としては、手の混んだ特徴量を作らずに、まずは何かしらの予測結果を生成したい場合も多いです。LightGBMは既存のデータセットを極力加工せずに利用するという観点で、特徴量
インフラのボトルネックを理解する コードはもちろん、リリースしてから安定して動かせるように面倒を見るまでが仕事というのが、弊社の開発スタイルなので、そこで最近学んだことについて、文献や自分の実体験からボトルネックに関する考え方をまとめてみた。 CPUボトルネック CPU使用率に対する基本的な考え CPU使用率が80%から90%をずっと推移している!と聞くと、自分のPCの感覚だと、「やばそう」という感覚に陥りますが、インフラにおいての使用率はそうとも限りません。 CPU使用率高い: うまくリソースを使い切っている CPU使用率低い: オーバースペック ただ、高いCPU使用率にも許容出来る度合いがあったりもするので、そこらへんの判断軸などを踏まえて、まとめてみる。 現実世界の例 CPU使用率が高い状態というのは、実世界に置き換えると、店員がみな忙しく働いているという状態です。利用者からすればオ
MarkdownをPDFに綺麗にいい感じに出力したい…!と探し回っていたところ、「md-to-pdf」が最も私の要件に合致したので使ってみました。 Markdown to PDF Markdownで書きたいけど、PDFで出力したい という機会はエンジニアはよく出くわすと思います。 「Markdown to PDF」といえばGitBook CLIが有名ですが、こちらはメンテナンスがストップされているため推奨されません(環境依存による不具合などが解決されない)。 GitBookほど多機能でなくても良いですが、綺麗にいい感じに出力したい…!と探し回っていたところ md-to-pdf が最も私の要件に合致したので使ってみました。 そんな私の要件はこちら。 CLIから出力したい ページ内リンクが作れる ページ分割ができる ページ数表示が簡単にできる 全体に対して簡単にテーマをCSSで適用できる いざ
現在では世界中で数100万人以上のユーザーから絶大なる人気を誇っているサービスにも、必ず初期ユーザーがいたはず。 多くのサービスがユーザー獲得に苦しむ中で、人気サービスはどのようにして無名の頃にユーザーを集めていったのだろうか? それぞれのサービス内容や時代背景によって、そのユーザー獲得方法は異なるが、全てに共通しているのは、かなりユニークな方法を取っているという事。 今回は現在人気になっている下記の32サービス企業のユーザー獲得方法を紹介する。 AirbnbAlibabaAmazonAppleDoorDashDropboxFacebookFirefoxGitHubGrouponGumroadHotmailInstagramIntercomMicrosoftMixpanelPaypalPinterestProductHuntRedditSalesforceSkypeSlackStripeT
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