DeNAの分析を支える分析基盤

Hadoop/Spark Conference Japan 2016でのライトニングトークの資料 by Ryosuke Iwanaga (@riywo) This document summarizes a microservices meetup hosted by @mosa_siru. Key points include: 1. @mosa_siru is an engineer at DeNA and CTO of Gunosy. 2. The meetup covered Gunosy's architecture with over 45 GitHub repositories, 30 stacks, 10 Go APIs, and 10 Python batch processes using AWS services like Kinesis, Lambda, SQS a

[jumperson]

DeNAの分析基盤のスライド。hadoop/verticaを使っている。体制の話も出てきて参考になる。

[InoHiro]

すごいスケールだ / ワークフロー管理はJenkins

[hiddy216]

すげーな

[hamadakoichi]

DeNA TechCon2016の「DeNAの分析を支える分析基盤」資料。基盤セッションで「大規模分散処理基盤・分析基盤」を中心とした内容ですが、最後に少しDeNAの「大規模機械学習・深層学習 活用したサービス開発」も紹介しています

[codeout]

“DeNAの分析を支える分析基盤”

[razokulover]

アーガスくん怖すぎ

[kimutansk]

アナリストをきちんと開発チームに加えて分析をするというのは言われてみれば当然ですが非常に新鮮。ログ収集も概ねニアリアルタイム化されてると。

[okbm]

データ分析

[wyukawa]

現場の実態が伝わってくる良い資料。この環境なら BIツール自作した方が良さげだよなあ。それにしてもCassandra, HBase, Storm, Kafkaと盛り沢山だな。Prestoはどうなるんだろ。

[toyama0919]

re:dashより明らかにいいと噂のやつはArgusというらしい

[shibacow]

面白かった。