Yahoo!ショッピングにおけるログ設計と監視
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは、ショッピング事業部開発部の吉野と申します。 今回は「アプリケーションログの設計と監視」について、実際にYahoo!ショッピングで採用している方法を少し交えながらお話しさせていただきます。 1.ログ設計のポイント ログ設計は、以下のポイントに注意して行うとよいでしょう。 ・ログ出力のポイントが押さえられているか ⇒セッションの始まりと終わり、処理の過程、例外処理の中など。 フローチャートのような処理フロー図があれば、そこにログ出力ポイントを書き込むとわかりやすくなります。 ・出力する情報に過不足はないか ⇒「いつ(システム時間)」「だれが(プロセスID・IPアドレスなど)」 「どこで(パスなど)」「なにをした(実行コマン
例外処理とロギングのベストプラクティス
はじめに システム開発において例外処理は重要なポイントですが、あまりに軽視されているのが現状ではないでしょうか。本稿では、これまでの著者の開発経験の中から培った汎用的な手法を説明します。 この記事は「美しい設計」ではなく「現実的な設計」、現場に適用できる「できるだけ手間の少なく、汎用的な設計」を目指しています。 対象読者 J2EE開発者・アーキテクト。特に業務システムの開発現場の方が対象です。 必要な環境 概念の説明が中心ですので、開発環境は必要ありません。 エラーの分類 実装時に考慮すべきエラーは2つに大別できます。 想定内でトランザクションの実行開始前にチェックするエラー。主に入力エラー。 異常な状態としてトランザクションの続行が不可能なエラー（例外）。 前者については、例外を使うべきではありません。入力チェックエラーを表現するには、ステータスコードを使うべきです。理由は次のとおりです
うさぎとSEのブログ: ログに対する認識の甘さ
ソフトウェアを開発する方ならば、多くの方はログをプログラムから出力しているかと思います。 ログは例えばリリースした後に客先で動作しないなどの何らかの不具合が発生した際に、原因等を探るとても重要な情報源です。そのため、ログを適切に出力、保存されなければ、そのログはただ要領が大きいだけのゴミにしかなりません。 ただ、ログを出力するということは、 1. 何を出力するべきなのか？ 2. いつ、だれが、何に利用するのか？ 3. いつ出力するのか？ 4. 何を出力してはいけないのか？ 等を考えながら出力している方は少ないように思います。 ログを出力するときに、ログに対してもみなさんは設計書を作成していますか？ ばかばかしい、ログなんてメインの業務処理から考えればオプションのような位置づけだと思うかもしれません。 ですが、ログ出力を正しく行わないと、私の周りでは、今までこういった問題が発生してきました。
【実録ドキュメント】そのログ本当に必要ですか？
今回の概要 数人で利用しているときは、レスポンスが軽快だったシステムで、ユーザー数が増えてくると急激にレスポンスタイムが悪化する現象が発生した。現場から学ぶWebアプリ開発のトラブルハック 第2回で扱ったFull GCなどいくつか原因が考えられるが、本稿ではログ出力にまつわるトラブルをドキュメンタリー形式で紹介し、まとめとしてログ出力のパフォーマンスに関するTipsを紹介する。 今日もまた、突然電話が鳴り響く ある穏やかな朝、突然電話が鳴る。相手は結合テストの工程からパフォーマンステストで支援に入る予定のプロジェクトの担当者である。用件は「結合テストを20人のテスターで実施しようとしているが、レスポンスタイムが1分を超えていて、テストがままならない。早急になんとかしてほしい」 これだけの情報では、トラブルをハックすることはできないので、Webアプリの問題点を「見える化」する7つ道具をノート
MobaSiF (Moba/Mobile Simple Framework)
DeNA のケータイ向けサービス「モバオク」「ポケットアフィリエイト」「モバゲータウン」などで利用されているケータイ向けウェブアプリケーションフレームワークをオープンソース化したものです。
Web上の膨大な画像に基づく自動画像補完技術の威力 - A Successful Failure
画像内に映り込んだ所望のオブジェクトを排除し、違和感の無い画像を生成するシーン補完技術に関しては近年複数の研究成果が発表されている。しかし中でも2007年のSIGGRAPHにて米カーネギメロン大のJames HaysとAlexei A. Efrosが発表した手法*1はブレークスルーとなりうる画期的なものだ。 論より証拠、早速適用例を見てみよう。本エントリで利用する画像はPresentationからの引用である。元画像の中から邪魔なオブジェクト等の隠蔽すべき領域を指定すると、その領域が補完された画像が自動的に生成される。 アルゴリズム 効果は抜群だがアイデア自体は単純なものだ。Web上には莫大な数量の画像がアップされており、今や対象となる画像の類似画像を一瞬にして大量に検索することができる。そこで、検索された類似画像で隠蔽領域を完全に置き換えてしまうことで違和感の無い補完画像を生成するのだ。
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