株式会社ゆめみのサービスや支援事例の紹介、ニュースリリース等の情報サイトです。2000年の創業以来、顧客企業と共創し、エンドユーザーにとって最適なサービス展開を支援しています。
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AWS リソース管理の Terraform 移行 - クックパッド開発者ブログ
技術部 SRE グループの鈴木 (id:eagletmt) です。クックパッドでは Codenize.tools を用いて様々なリソースをコードで管理してきましたが、現在では大部分が Terraform へと移行しています。Terraform の使い方等については既に沢山のドキュメントや紹介記事があるので本エントリでは触れず、なぜ Terraform へと移行しているのか、どのように Terraform を利用しているのかについて書いていきます。 Terraform 移行の理由 クックパッドでは自分と同じく SRE グループに所属している菅原 (id:winebarrel) によって開発された Codenize.tools のツール群を利用して IAM、Route 53、CloudWatch Alarm、CloudWatch Events 等をコードで管理し、いわゆる GitOps を実践
DevOpsとセキュリティのためのソフトウェアサプライチェーンプラットフォーム | JFrog
信頼できるソフトウェアを迅速に提供 エンドツーエンドの可視性、セキュリティ、制御の機能を提供して、信頼性の高いリリースの配信を自動化する唯一のソフトウェアサプライチェーンプラットフォームです。 DevOps、DevSecOps、MLOpsの各チームを信頼できる唯一の情報源にまとめます。
An 8-minute introduction to K8S | ProdOps
Weekly Shorts are topics we discuss in our weekly remote meeting related to recent work we have done with our customers Built on the shoulders of Google’s Borg, k8s (“Kubernetes”) is a container orchestration system; a very powerful one. K8s and its entire ecosystem (tools, modules, add-ons etc) are written in Golang, making it essentially a collection of API-oriented, very fast binaries, that are
ML Ops: Machine Learning as an Engineering Discipline
So, your company decided to invest in machine learning. You have a talented team of Data Scientists churning out models to solve important problems that were out of reach just a few years ago. All performance metrics are looking great, the demos cause jaws to drop and executives to ask how soon you can have a model in production. It should be pretty quick, you think. After all, you already solved
アジャイルとリーン・スタートアップを組み合わせた開発プロセス ~第１回 概要~ - selmertsxの素振り日記
2019年8月にAzitに入社して4ヶ月。 私はSREとしての役割を期待されてAzitに入社したけれども、気がつけばバックエンドエンジニア兼スクラムマスターをやっていました。 バックエンドエンジニアとしては、AWSインフラ環境の完全な作り直しとTerraformによるコード化、Railsの負債解消、監視設定のコード化などを行っていました。 スクラムマスターとしては、初期の3ヶ月はアジャイル開発(スクラム、XPを組み合わせたもの)、そして12月からの1ヶ月はリーン・スタートアップ開発の導入等を行いました。 ここでは、スクラムマスターとして考えた開発プロセスについて資料にまとめます。 なおこの文章は、0-1 の開発フェーズではなく、すでにリリースされたサービスに途中で加わったスクラムマスターの目線で書かれており、対象とする読者も私と同じような境遇にあるスクラムマスターとなっています。 この開発
【サーバーサイド一式】Docker + Rails + Circle CI + Terraformでインフラをコードで環境構築 & ECSへ自動コンテナデプロイ【前半】 - Qiita
様々なツールやサービスを繋げていく事は、全体像の把握がとても大事になってきます。 まず大きい流れを確認しましょう。時系列順に列挙すると以下となります。 ###アプリが自動でコンテナデプロイされるまでの流れ (0.TerraformでAWS上のリソースを定義) 1.RailsアプリをGithubにpush 2.CircleCIでCI開始 3.CIでDockerイメージをビルド 4.DockerイメージをECRへpush 5.ECSのTaskDefinitionを更新 6.CIでmigration 7.アプリがデプロイされる！ 画像に表すと、以下となります。 ざっくり各ツールの役割も解説すると ####terraform インフラストラクチャ定義ツール。 クラウド上のリソースを定義ファイルの状態になるように生成・操作してくれる。 画面上でポチポチやってたインフラの操作をコードにできる。 ###
エンジニアリングマネージャ/プロダクトマネージャのための知識体系と読書ガイド - Qiita
本記事は、Engineering Manager Advent Calenderの１日目です。 はじめに エンジニアリングマネージャ(EM)と呼ばれる職務を設置する企業が増えてきました。 私たちの主催したイベントEOF2019でも700名近い方に参加していだき、また多くの方にご協力いただき成功裏に終わることができました。 EM Meetup/EM.FMなどのムーブメントの中心の一翼を担わせていただき、その高まりを感じる一方で不安も感じます。このエンジニアリングマネージャという職務は非常に多岐にわたるケースが存在していますし、必要だとされるスキルもまちまちです。そして、多くの場合、その企業のステージや状況ごとに求めるものは違います。また、求めていることを明文化することすらされていないケースも存在します。 このことから、エンジニアリングマネージメント自体が一時的な潮流として消費され、消えていっ
「アジャイル開発ってのに取り組むことになったんだけど、何を読んだらいいの？」という質問を受けたので答えてみた | DevelopersIO
事業開発部の塩谷 (@kwappa) です。 いきなり家庭の私事で恐縮なのですが、今朝出がけに妻からタイトルのような質問を受けました。 そのまま「Slackにリンク投げといてね！」と言い残して出て行ったので（我が家では家庭の連絡にSlackを使っています）、やっきになってぺたぺた貼ったリンクをご紹介しようと思います。 といっても、アジャイル開発の経験がある方ならお馴染みのものばかりです。「あーなるほど」と納得していただけたら幸いですし、「これも読んどけ！」という推薦もお待ちしています。 「まずはこれを10回読む」 …と最初に貼ったのが「アジャイルソフトウェア開発宣言」 (Agile Manifesto)です。すべての始まりですから、ここを読まなければ始まりません。ほんとうは「100回読む」と書きたかったのですが、のっけからハードルは上がるし感じ悪いしなので自重しておきました。 しかし、表面
AWSとGCP間でVPNを設定する方法 - Gunosy Tech Blog
はじめに AWSのネットワーク構成 GCPのネットワーク構成 AWS と GCP 間での通信 VPN設定手順 TGWを用いたルーティングの設定 (AWS) Shared VPC の設定 (GCP) Terraform まとめ はじめに こんにちは。DR & MLOps Group というところで働いている阿部といいます。Data Reliability & Machine Learning Operations の略で、データ基盤やML基盤を作って運用するグループです。 私はもともとは記事配信ロジックやデータ分析をやっているグループにいましたが、今年移ってきました。 こちらが紹介記事です: DREの使命とは？「数が神より正しい」と言うための正確性を求められる技術力 – Gunosiru 弊社のシステムは基本的にはAWSで動いていますが、とあるプロジェクトでGCPを使うことになりました。 そ
MLOps（機械学習基盤）とは？ AIOpsとの違い
用語「MLOps（“Machine Learning”と“Operations”の合成語）」について説明。機械学習モデルの実装～運用のライフサイクルを円滑に進めるために築かれる、機械学習チーム／開発チームと運用チームが協調し合う管理体制（機械学習基盤）を指す。 連載目次 用語解説 MLOpsとは、「機械学習チーム（Machine Learning）／開発チーム」と「運用チーム（Operations）」がお互いに協調し合うことで、機械学習モデルの実装から運用までのライフサイクルを円滑に進めるための管理体制（機械学習基盤）を築くこと、またはその概念全体を指す。類義語にDevOpsがあるが、まさにそのDevOpsから発展して生まれた考え方である。DevOpsに詳しければ、その機械学習版だと考えるとよい。 DevOpsの考え方と同様に、機械学習チーム／開発チームは、最終的なソリューションの一機能と
CloudFormationの全てを味わいつくせ！「AWSの全てをコードで管理する方法〜その理想と現実〜」 #cmdevio | DevelopersIO
CloudFormationの全てを味わいつくせ！「AWSの全てをコードで管理する方法〜その理想と現実〜」 #cmdevio AWSにおける代表的なIaCの手段、CloudFormationについて、その使いこなしについて主観強めに喋ってきました。あまりマニュアルにも乗ってないような事項も結構あるので、是非参考にしてください。 「俺は、なんだかんだCloudFormationが大好きだ！」 うららかな小春日和の11月、下記イベントで登壇してきました。 【11/1（金）東京】国内最大規模の技術フェス！Developers.IO 2019 東京開催！AWS、機械学習、サーバーレス、SaaSからマネジメントまで60を越えるセッション数！ ｜ Developers.IO このブログでは、「AWSの全てをコードで管理する方法〜その理想と現実〜」というタイトルで思う存分喋ったその様子を丸ごと喋り含めて
祝Jenkins15周年、「Developer Productivity Engineering」に貢献してきたことを誇りに思うと川口氏。DevOps World / Jenkins World 2019 Sanfrancisco
祝Jenkins15周年、「Developer Productivity Engineering」に貢献してきたことを誇りに思うと川口氏。DevOps World / Jenkins World 2019 Sanfrancisco 8月12日から15日にかけて、サンフランシスコのモスコーニセンターで「DevOps World / Jenkins World 2019 Sanfrancisco」が開催されました。 今年はJenkinsの15周年にあたります。基調講演にはJenkins開発者である川口耕介が登壇。Jenkins開発当時のことを振り返りつつ、会場の参加者とともに15周年を祝いました。 本記事では、その内容をダイジェストで紹介します（講演は英語で行われており、本記事ではその内容の一部を翻訳して紹介しています）。 Jenkinsの開発当初を振り返る Jenkinsの開発者 川口耕介氏
Linuxシステムエンジニアは年収10万ドル、OSS人材確保で苦労--DevOpsも高需要 - ZDNet Japan
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます Linuxベースシステムの管理に精通するシステム管理者は、10万ドル以上の年収を得ているという。これは、キャリアサイトDiceが求人情報を分析して算出した数字だ。 この最新の統計は、多数の企業がLinuxシステムエンジニアやDevOpsエンジニアといった職種に10万ドル以上を払う用意があることを示している。 Linux関連スキルの調達は、以前から企業の優先事項だ。2018年にThe Linux FoundationとDiceが発表した「2018 Open Source Jobs Report」では、87％の採用担当マネージャーがオープンソース関連の人材確保に苦労し、これらのスキルの獲得を83％の企業が優先的に進めていることが浮き彫りにな
マイクロソフトやHashiCorpらが「Service Mesh Interface」（SMI）を発表。Kubernetes上のサービスメッシュAPIが標準化へ
Kubernetes上で提供されるサービスメッシュのAPIや基本的な機能の標準仕様となる「Service Mesh Interface」（SMI）を、マイクロソフトやHashiCorpらが共同で発表しました。 現在、サービスメッシュを提供するソフトウェアはそれぞれAPIや機能などが異なっているため、サービスメッシュを利用するアプリケーションは、特定のサービスメッシュソフトウェアに依存したものにならざるを得ません。 SMIではサービスメッシュが提供する基本的な機能とAPIが標準として策定されるため、サービスメッシュに対する一定のポータビリティの実現が期待されます。 サービスメッシュとはアプリケーションレベルでの便利機能を提供する Kubernetesは、多数のDockerコンテナをクラスタ化する際の管理機能を提供するオーケストレーションツールとして事実上の標準となりました。 具体的には、コン
AWSで学ぶコンテナの基礎 (0) はじめに | 外道父の匠
コンテナ。それは便利そうではあるが、面倒くさそうであり、積極的に取り入れるべきか微妙な存在。 個人的な感想としては、慣れるまでそれなりに大変・慣れれば楽しく便利。そう、つまり触ってみないと何もわからない、いつものヤツだ！細かいことはスッとばして、最低限の感触を掴むための構築手順を AWS + Terraform を用いて懇切丁寧に分解していくぞ！ 目的 AWSはチョットデキルし、コンテナに触れてみたいんだけど、何から手を付けたらいいかよくわからない。くらいのコンテナ初心者向けの内容にしていきます。コンテナ感覚を得るための具体的な構築メインなので、細かい話は飛ばし気味にいくため、ド素人向けではないです。 今回、構築するのはよくあるWEBサイトのような形をした超簡易的なコード管理とコンテナ運用で、それをAWSで表現していきます。これがスタンダードな構成だ、というわけではなく、これを１つのベース
細かすぎて伝わらない『Pragmatic Terraform on AWS』を読みやすくする技術 #技術書典 - 憂鬱な世界にネコパンチ！
今更ですが技術書典6、おつかれさまでした。ありがたいことに『Pragmatic Terraform on AWS』も物理本200部が完売しました。また、BOOTHでは10日ほどで、電子版を370名以上の方にご購入いただきました。本当にありがとうございます。 kosmos.booth.pm 本記事では、『Pragmatic Terraform on AWS』の執筆の裏側を紹介します。技術と書いてますが、ぶっちゃけタイトル詐欺です。だいたい根性でなんとかしました。 前提 執筆にはRe:VIEWを使用しました。書籍執筆が初だったのもあったので、TechBoosterさんが公開しているReVIEW-Templateをほぼそのまま使いました。先人の知恵が凝縮されており、執筆初心者でもちゃんとした本の体裁が整う素晴らしいソフトウェアです。 ReVIEW-Templateは今でこそRe:VIEW 3.1
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Kubernetes: A simple overview
How GitLab CEO Sid Sijbrandij built a $1 billion business by taking an idea from another programmer, then hiring the guy
Terraform と Pulumiを比較する
