こんにちは! 2020年2月からSREチームにJoinしました木村です! 仕事をする上での座右の銘は「明日交通事故にあってもシステムと仕事を回せるようにすること」です。 基本に戻って始める。と表題では書いていますが、私元々はAWS職人でGCPに本格的にコミットしてからまだ3ヶ月位です! なのでヒィヒィ?言いながらGCPのキャッチアップに努めているわけですが今回は過去にAWSで得たInfrastructure as Codeの知識とビザスクに入社してキャッチアップで培ったGCPの知識を元に基本に戻って始めるGCPのInfrastructure as Code再入門ということで書かせていただきます。 前回はAnsibleのplaybookの実践的な使い方迄を説明しましたので、今回はAnsibleをProvisioningしたOSImageをPackerで作成する所までやっていきたいとおもいます

こんにちは！ 2020年2月からSREチームにJoinしました木村です! 仕事をする上での座右の銘は「明日交通事故にあってもシステムと仕事を回せるようにすること」です。 基本に戻って始める。と表題では書いていますが、私元々はAWS職人でGCPに本格的にコミットしてからまだ3ヶ月位です! なのでヒィヒィ?言いながらGCPのキャッチアップに努めているわけですが今回は過去にAWSで得たInfrastructure as Codeの知識とビザスクに入社してキャッチアップで培ったGCPの知識を元に基本に戻って始めるGCPのInfrastructure as Code再入門ということで書かせていただきます。 前回はAnsibleの基本的な用語の説明から初回のAnsibleの実行迄を説明しましたので今回はAnsibleを使った実際のPlaybook,taskの書き方等を説明していきます。 その他のGCP

こんにちは! 2020年2月からSREチームにJoinしました木村です! 仕事をする上での座右の銘は「明日交通事故にあってもシステムと仕事を回せるようにすること」です。 基本に戻って始める。と表題では書いていますが、私元々はAWS職人でGCPに本格的にコミットしてからまだ3ヶ月位です! なのでヒィヒィ?言いながらGCPのキャッチアップに努めているわけですが今回は過去にAWSで得たInfrastructure as Codeの知識とビザスクに入社してキャッチアップで培ったGCPの知識を元に基本に戻って始めるGCPのInfrastructure as Code再入門ということで書かせていただきます。 前回はGCPにCompute Engineのインスタンスとサービスアカウント作成までできましたので次はAnsibleを使って作成したインスタンスに対してProvisionを実行していきたいと思いま

はじめまして！11月よりビザスクにジョインした渡部と申します。 現在UXチームに所属して、Visasqの使い勝手の向上に日々奮闘しております。 さて、本投稿ではAngular2の簡単なTIPsをご紹介します。 こちらの画像は今回の内容を元に実際のサービスに組み込んだものになります。 私自身Angular2を使うのは初めてで、勉強しながら覚えたことを記載しています。 拙い部分もあるかと思いますがご容赦くださいませ。 ビザスクでのAngular2 実はビザスクでのAngular2の利用はまだ一部に留まっています。 もともとはAngularJS（いわゆる1.x系）をfrontendのフレームワークとして採用していて、ある機能をリニューアルするにあたり新規実装部分をAngular2で実装した、というのが経緯のようです。 1.x系ではなく2.x系を採用した理由や、移行について考えたことなど、興味深い

目的とツールから考えるデータ分析基盤の選び方について by MonotaRO TechTalk analyticsPyDatapythonデータ分析 二回目の登場となります. ビザスクでデータエンジニア兼インフラ等を担当しています, 中川と申します. Python・エンジニア界隈では「野球の人」と呼ばれています. 詳しくは「Python 野球」で検索してみて下さい. 本エントリーでは, 目的とツールから考える,データ分析基盤の選び方 ビザスクにおける活用事例 について,先日株式会社MonotaRO(モノタロウ)様主催のIT勉強会「MonotaRO TechTalk」でお話させて頂いた内容を元に紹介します. おしながき [資料]Py “Baseball” Data入門〜サービスを支えるデータ分析基盤 データ分析の目的とツールの選び方 ビザスクにおける,データ分析ツール まとめ&MonotaR

Pythonには独特の仕様がいくつかあります。 その中には、他のLLを習得している方ほど気が付きにくく、認識を誤りやすいものがあります。 そこで、Pythonで頻繁に用いる仕様の中から、意外と知る機会の少ない仕様を七つ取り上げます。 Pythonって愛嬌がありますよね はじめまして、寺坂です。 ビザスクのエンジニアです。 業務的にはビザスクのエンジニアの例に漏れず、主にPythonと{ECMA,Type}Scriptを喋ります。 私はLinuxユーザーであることも相まって2006年頃に趣味としてPythonを触り始めたときから、 なかなかに面倒くさいこの言語に日々愛嬌を感じずにはいられません。 とはいえ業務で書くとなると愛嬌では済まされない部分もあります。 ビザスクの開発チームでは、管理しているコードのうちプログラミング言語に限れば60%が、そこから{ECMA,Type}Scriptを除く

エンジニア勉強会でChainerとKerasの比較をしてみました pythonエンジニア勉強会機械学習 はじめに こんにちは、新卒1号エンジニアの村上です。 ビザスクでは去年の7月頃から毎週水曜日にエンジニア勉強会(読書会)をやっています。当初は1冊本を選んで、章ごとに担当を決めて読書会形式で行っていました。(ex.『エキスパートPython』『リーダブルコード』) ところが、最近になって「たまには手を動かして新しい技術に触れることもしたいよね！」という想いから、個人の興味がある分野でビザスクに還元できそうな内容をプレゼンするという形式になりました。 今回は、その先々週の勉強会で発表した内容になります。 おしながき ChainerとKerasでやったこと スライド スライドの補足 まとめ ChainerとKerasでやったこと 分類問題を題材に、シンプルなニューラルネットワークをChain

最近子供と風呂に入っては「肩まで浸かって指で6bit(63)まで数えよう」と教えています。 2進数なら両手で1023まで数えられて便利なんじゃないかと思ってます。CTOの花村です。 少し前に待鳥さんにグラフデータベースの存在を教えてもらいました。 学生時代に数学系研究室おり、ちょっとだけグラフ理論をかじった経験があり、 興味があったので実際にグラフ構造のデータを入れてつかってみました。 このエントリーは実際にNeo4ｊにデータを投入してみるところまでやったというものであり、 具体的な環境構築やチューニングの話はしておりませんのであらかじめご了承ください。 Neo4jに関して グラフ構造のデータの扱いに優れたグラフデータベースで、 関連性に特化した検索で優位性があるとのこと。 RDBでリレーションを貼る構成に比べると、高いスケーラビリティを実現しています。 グラフデータを扱うのであれば、現状