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こんにちは! なんでもディープラーニングでやりたがる癖が抜けず、3ヶ月のディープラーニング禁止令を言い渡されていた後藤です。 本記事ではVASILYで利用しているデータ分析の環境について紹介します。 VASILYではデータ分析が必要な場面で、BigQueryとTableauを組み合わせて利用することが多いため、これらの実際の活用例とTableauの選定理由について紹介したいと思います。 以前、CTOがデータ周りの環境の全体像を紹介しました。 tech.vasily.jp 社内ではBigQueryを中心にデータ周りの環境が構築されており、そこからデータ活用のあらゆる業務へつながります。 データの可視化と社内への共有は主にTableauを使っています。 まずは、BigQueryとTableauの説明から始めます。 BigQuery とは BigQueryとは、Googleが提供しているデータウ
これは Elasticsearch Advent Calendar 2015 8日目の記事です。 ログの可視化ツールとしてKibanaを使っている中で、Elasticsearch運用として色々と得られた知見を書きたいと思います。 Elasticsearchは、ライトな環境だったら特にチューニングなく安定してますがある程度ドキュメント数が積まれてくると、色々苦労があるなという印象です。 ここに書かれているのは、事情がありシングル構成で頑張った話なので、クラスタ組んでスケールするとこんな悩みはないのかもです。 でも、ログは運用系に入るのでそんなにコストかけれるとこはないのではという個人的な所感。 ラインナップとしては、下記のような感じです。 Kibana経由で重たいクエリが投げられると負荷高すぎて泣いた話 高負荷対策として、fielddata_cacheをディスクに逃がす方法 fluentdの
Komerco事業部エンジニアの岸本(id: sgrksmt)です。今日でちょうど入社1年が経ち、現在Komerco -コメルコ-(以下、Komerco)の開発を担当しています。 入社前はお世話になっていたこの技術ブログに自分が投稿する日がくるとは...。 Komercoは、「料理が楽しくなるマルシェアプリ」というコンセプトの元、料理が楽しくなる器やカトラリー、リネン雑貨等を出品/購入できるサービスで、現在はiOS版のアプリケーションを提供しています。 今年2月のCookpad Tech Conf2018や先日催したCookpad Tech Kitchen#16などでもお伝えしてきていますが、現在KomercoではバックエンドでFirebaseを活用しています。 その中で、最近僕が仕組みづくりとして取り組んでいるCloud Firestoreのセキュリティルールのテストの方法についてご紹介
目次 本書の概要エンジニアと企業のミスマッチ良いエンジニアは市場に出ない リファラル採用が一番多い転職ルートの多様化 年収の透明化採用担当者のリテラシー企業の情報発信企業の差別化ポイント 報酬 転職すると年収が上がるバグ就業条件評価と処遇企業内教育の制度キャリアパス迷ったら採用しないという原則エンジニア採用について最近いろいろ考える機会が増えたので読んでみた。 本書の概要本書ではIT分野で人材採用のコンサルタントとして活動している著者が、「エンジニアと企業のミスマッチ」はどうして起こるのか、それをどう解決していったらよいのかを紹介している。 本書前半部分ではイケてない会社やエンジニアの採用失敗例および就職失敗例が紹介されており、後半部分では企業サイドがどうエンジニアを惹きつけ採用に結びつけたらよいかの話が書かれている。 エンジニアと企業のミスマッチ本書では下記のようにエンジニアが特性に応じ
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