レガシーなシステムをどうやって改善していくか YAPC::Hokkaido 2016 SAPPORO スポンサーセッション
![ポイントシステム基盤を支える技術](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/1e1a46215dc5e3e44978e9c84eeafee10cee7629/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ffiles.speakerdeck.com%2Fpresentations%2F6828297de60c46048f84bf4127764cae%2Fslide_0.jpg%3F7342704)
「クローリングのスペシャリストが語る、クローラー運用の裏側!#crawler_ops」に登壇した際の資料です。Read less
去年、DroidKaigi2016の公式アプリをオープンソースで作りましたが、2017もコードを公開しました。 github.com コードだけではわかりにくいところを少し補足しておきます。 2016とは別アプリ 2016とはリポジトリもパッケージも違います。別アプリです。 なぜ去年のリポジトリを引き継がなかったかというと、個人のリポジトリではなくDroidKaigiのリポジトリとして管理したかったというのが1つ。もう1つは、同じアプリをメンテナンスしてると飽きちゃうし、またゼロから作りたかったからです。 余談ですが、カンファレンスアプリに必要な機能はほぼ決まっているので、モデルや画面をガチガチに固めて設定ファイルとリソースを用意するだけで作れるライブラリに切り出してもいいかもなと考えています。 Kotlin メインはKotlinではなくJavaで作っています。コトラーが「Kotlin一択
村田 賢太 はじめに現在Ruby*1は、データサイエンスの業務ではほとんど役に立たないプログラミング言語であると言っても過言ではない。 Rubyはデータサイエンスの世界では存在していないも同然の扱いであり、選択肢にすら上がらない。 その理由は、実用的に使える環境が存在しないことである。データサイエンスで使えるRuby向けのツールは少ないが存在はする。 しかし、これらは開発者各自が思い思いのツールを好き勝手に作る方式で供給されており、計画性がないオープンソース活動に支えられている。 そのため、ツール間でデータのやり取りができない、データサイエンスのすべての工程を一貫してRubyで実施できない、ツールの品質が悪くて利用できないなどの理由から業務での利用を諦めざるを得ないのが現実である。 この状況を一変させるには、データサイエンスの仕事を最初から最後までRubyで実施できる実用的な環境を作り上げ
NewsPicksの広告配信システム(アドサーバー)を構築した際に高速に処理するためにアーキテクチャや設計上工夫したポイントの説明資料です。
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