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大谷翔平
tech.plaid.co.jp
プロダクト全体のソースコードを解析して、提供しているモジュールおよびそれを使用しているプロダクトごとに個別に自動集計する仕組みとその実装方法について解説します。
BigQueryを題材にし、大規模なデータベースでの分散処理の仕組みについて紹介します。
こんにちは、エンジニアのkomukomoです。フリーランスとしてプレイドでお仕事させていただいています。これは社内勉強会をブログ化したものです。この記事では、OLAPデータベースにおいて分析クエリを高速化するために使われている技術について説明します。 また、データベース使用者がどう使うかというよりはデータベース自体の内部の話にフォーカスしています。 -----------------------
プレイドの社内向けに行ったModern Data Stack勉強会の内容が好評だったので、データ基盤に携わる方に向けてModern Data Stackの概要、主要サービス、重要だと思うトレンドをまとめました。
社内で脆弱性診断を行なっている理由や、どのように診断から修正までを行なっているか、また社内で脆弱性診断をやることでどのような変化が起きたかについて紹介します。
KARTE 管理画面のパフォーマンスの監視をするにあたって考えたことや Datadog の活用のポイント、改善で取り組んだことについて紹介します。
PLAIDではPersonalizationに特化したリアルタイムユーザー解析エンジン(Blitz)を自分達で開発し、KARTEの基盤として使ってきました。今回新たに刷新した解析エンジンのコア要素である「強整合な解析」を実現する具体的なアーキテクチャ、技術選定の内容を紹介します。
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KARTEサポートサイトの情報を検索し、質問文とともにChatGPTに入力して回答を生成するbotを作成しました。
機密情報が間違ってログ出力されたことを検知する仕組みを、Datadogのセンシティブデータスキャナーで作る#Security#Datadog
Datadogのセキュリティモニタリングを使った不正ログイン検知の実装方法について
AlloyDBのPrivate previewに参加し、Google I/Oでコメントが引用されました#GCP#AlloyDB
こんにちは、エンジニアのmkataigiです。 突然ですが、PLAIDエンジニアブログをリニューアルしていました! このブログは2016年4月から、プレイドのエンジニアが日々の開発業務のなかで得たさまざまな知見を、社内外の皆さんへと共有する場として運営されてきました。おかげさまで公開済みの記事は100件を超え、各記事を通じてたくさんの方々に私たちのパーソナリティについて知ってもらうことができた
「KARTE Blocksリリースの裏側」はKARTE Blocksが2021年9月14日に正式リリースされたことを記念して開始した連載シリーズです。 2021年11月8日に公開した「KARTE Blocksを支える技術」から11月19日に公開した「KARTE Blocksにおけるポジショニングの考え方とその狙い」まで10本の記事を公開しました。 このように複数人での連載記事を書く場合にどのように進めるべきか、「KARTE Blocksリリースの裏側」という連載ではどのように進めていったのかについて紹介します。
こんにちは、エンジニアの@tarr [https://github.com/tarr1124]です。 前回の連載記事 [https://tech.plaid.co.jp/karte-blocks-multicloud/]ではマルチクラウドなどを使い、Blocksでは最大限落ちないようにリスクヘッジをしながらシステムを構築しているという記事を書きました。 * AWSが落ちてもGCPに逃がすことで
インクリメンタルに新しい技術を取り入れる方法 [/karte-blocks-incremental-development/]では、VueからReactへ段階的に移行していったという話を紹介していました。 このReactの採用を決定してから大きな論点となったのは、ReactでCSS(スタイル)をどのように書くかについてです。 Reactのスタイリング方法には、デファクトと言えるものはありません。
こんにちは。KARTE Blocks [https://blocks.karte.io/](以下Blocks)でデザインエンジニアをしている@tacamy [https://twitter.com/tacamy]です。 Blocksは、サイトをノーコードで書き換えたり、ユーザーひとりひとりにコンテンツを出しわけて、既存のウェブサイトをパーソナライズできるサービスです。CMSのように運用するコンテ
こんにちは、エンジニアのtarr [https://github.com/tarr1124]です。 KARTE Blocksは既存のサイトにタグを一行入れるだけで、そのサイトを簡単に書き換えたり、ABテストなどで最適化したりできます。 これは、サイトを読み込むときにタグによってBlocks内で設定された内容を反映させているのですが、既存のサイトの挙動に手を加えている以上、一定のリスクが存在します
KARTE Blocks [https://blocks.karte.io/](以下Blocks)では、Blocksを利用するサイトに1行の
こんにちはKARTE Blocksチームです。 日々プロダクトを開発していると新しい機能が増えます。 一方で古くなる機能も増えるため、負債となった部分がボトルネックとなり、新規開発へも影響してきます。 そのため、古くなった部分を解消しながら、新しい技術をインクリメンタルに取り込んでいく必要があります。 この記事は「KARTE Blocksリリースの裏側」という連載の2日目の記事です。全10回
2021年9月14日に正式リリースしたKARTE Blocksの裏側を紹介する連載の第一弾です。 KARTE Blocksを支える技術とその技術を選んだ理由について紹介します。
プレイドの dev インターンに参加した記録をまとめました!
PLAIDはGitHub Sponsorsを利用してOSSのスポンサーになりました
Google Cloud Day: Digital 2021 で「100億人のユーザー行動からインサイトを得るための大規模分析基盤」等、3セッション登壇しました#GCP#BigQuery#Analytics#machine learning#GKE
Google Cloud Japan Blog で Anthos clusters on AWS を活用した事例が紹介されました#AWS#GCP#Kubernetes#multicloud
本日ついに待望のGKE Autopilotがリリースされましたね! この記事では、GKE Autopilot上で動いているリアルタイム推論基盤でなぜ我々がGKE Autopilotを利用することにしたのかについてお話しします。
PLAIDでは機能公開する際にユーザビリティテストなどを行なっていますが、それとは別にKARTEの機能や社内ツールを用いたユニークな改善方法を行なっているので、それらをご紹介します!
User State Driven System with Amazon EventBridge & KARTE について話してきました#AWS#Event Driven#Serverless
フロントエンド/Node.js エンジニアの mizchi です。plaid では新しい分析エンジンのフロントエンド側の技術的な仕様を考えたり、それを実装したりしています。趣味として社内の他のプロダクトのパフォーマンスを勝手に測って、貼り付けていくこともあります。 plaid のエンジニア組織には「組」という制度があって、メインとなるプロダクト以外にも、そのテーマで会社横断で活動するグループがあ
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