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2016年12月21日のブックマーク (8件)

  • #eigo と私〜あるいは子持ちの業務外活動の続け方 - once upon a time,

    こんにちは、温泉行きたいです。この記事は、pyspaアドベントカレンダー2016の21日目です。1日前は、渋川さんの保険の話でした。 Clouderaという外資系のHadoop/Sparkを中心としたプラットフォームを提供する会社に今年転職しました。そこで生きていく上で必要な #eigo の話を中心に2016年を振り返ります。 転職した 転職エントリーにも書きました。今ちょうど9ヶ月経ちましたが、まだ首にならずなんとか頑張ってやっています。 シンガポールでAPACのSales Enginnerでのミーティングに行ったら、いろんなアジアの国の英語とディスカッションをして揉まれました。 日のチームは成長中なので、グローバルに比べると相対的に人数も少なく、Doug CuttingやMLlibに詳しいSparkコミッターのSean OwenをはじめとするUSのエンジニアと話す時間が多くあるのがと

    #eigo と私〜あるいは子持ちの業務外活動の続け方 - once upon a time,
    kakku22
    kakku22 2016/12/21
    行動力が凄いなぁ.来年は英語にもっと時間使いたいし参考になった.週末は娘との時間を最優先にしたいから,勉強したいことを週末に後回しにせず,平日にコツコツと進める戦略が1番良いのは同感かなぁ
  • 横断的なチームを作ってパフォーマンス改善をやっている話 - Qiita

    こんにちは、freee Engineers Advent Calendar 20日目担当の foostan です。 皆さんは普段からアプリケーションのパフォーマンスを気にしながら開発や運用を行っているでしょうか。気にしているという方は日々の監視や、いざパフォーマンスが落ちたときの対応などはどのように行っているでしょうか。 freee にはパフォーマンスを監視、改善するためのチームがあり、短中期的な目標を掲げて日々アプリケーションやインフラ、開発環境などの改善に努めています1。 記事ではそんなチームを作った経緯や実際にやってきたことをご紹介します。 チームを作った経緯 遅いものはなんでも速くしたい 私が入社して1年ほど経ちますが、毎日のように新しい機能がバンバンリリースされている裏側で、ある程度アプリケーションのパフォーマンスが犠牲にされているケースを垣間見ることがありました。また各種サー

    横断的なチームを作ってパフォーマンス改善をやっている話 - Qiita
  • 技術的負債×開発合宿が捗った件 | CyberAgent Developers Blog

    こんにちは、株式会社マッチングエージェントのサーバーサイドエンジニアの島谷です。 マッチングエージェントはサイバーエージェントのグループ会社で、「タップル誕生」という恋活アプリを運営している設立3年目の会社です。 先日このマッチングエージェントのメンバーで伊東温泉にて開発合宿を行ってきました。今回の合宿ではプロジェクトが抱えていた様々な技術的負債を返済すべく、開発メンバー全員で合宿に赴きました。合宿自体は非常に良い結果となったので、その経緯をまとめたいと思います! 開発合宿の経緯 今回の開発合宿のゴールですが、「各技術領域の優先度が高い技術的負債を撲滅する」という目標を立てました。 マッチングエージェントが運用するタップル誕生ですが、運用開始から既に2年以上たっています。この2年の間に徐々に技術的負債が溜まってきており、開発効率や品質に影響してきているけれど日々の業務に埋もれてなかなか対応

    技術的負債×開発合宿が捗った件 | CyberAgent Developers Blog
  • Amazon Web Services In Plain English

    Hey, have you heard of the new AWS services: ContainerCache, ElastiCast and QR72? Of course not, I just made those up. But with 50 plus opaquely named services, we decided that enough was enough and that some plain english descriptions were needed. Use Heroku? Try Expedited WAF. Get a Free Tee. Either Book a Demo or Install Expedited WAF from the Heroku Marketplace - after a week we'll ask for you

    kakku22
    kakku22 2016/12/21
    "Amazon GitHub" 笑った
  • AWSのBIツール Amazon QuickSight がついにリリースされました! - サーバーワークスエンジニアブログ

    皆さんこんにちは!サーバーワークス IoT担当の中村です。 昨日(2016年11月16日)についにAmazon QuickSight(以下QuickSight)と呼ばれるAWSの新サービスがGA(General Available)になりました。 QuickSightとは、AWSによって提供されているBIのサービスで、AWSのストレージ、データベース等をデータソースに、データの分析や、可視化を行うことができます。 QuickSightは実は去年のre:Inventで発表されたもので、これまではLimitedPreviewという形で限られたユーザのみが利用できる状態でした。そして、今回のGAにより全てのAWSユーザーが利用できるようになりました!(なお、現在はNorthern Virginia, Oregon, Irelandの3つのリージョンで利用可能です) QuickSightの特徴 新

    AWSのBIツール Amazon QuickSight がついにリリースされました! - サーバーワークスエンジニアブログ
  • Apache Igniteを分散キャッシュに利用したシステム負荷軽減 | CyberAgent Developers Blog

    秋葉原ラボ 飯島 賢志 シュティフ ロマン(@rshtykh) はじめに サイバーエージェント内の研究開発組織である秋葉原ラボは、大規模データ基盤の開発・運用に加えて検索・機械学習・データマイニングなどを活用して、弊社の各サービスと様々な形で連携している。今回、Amebaトピックスで使用しているレコメンドAPIに分散キャッシュを導入してシステム負荷を軽減した事例を紹介する。 Amebaトピックス Amebaトピックスでは、Amebaが展開するサービスの中でいまホットなトピックや記事を選定し配信している。誰にどのトピックを表示するかについていくつもの判定や処理が瞬時にされるが、今回の改善で一層速くレスポンスを返すことができるようになった。 図1. Amebaトピックスのブログヘッダへの配信 システム構成 今回、改善対象となったレコメンドAPI周りのシステム構成を以下の図2に示す。一部省略して

    Apache Igniteを分散キャッシュに利用したシステム負荷軽減 | CyberAgent Developers Blog
    kakku22
    kakku22 2016/12/21
    ほほー
  • GitHub Universe 2016 レポート

    このブログはCyberAgent Developers Advent Calendar 2016の8日目の記事です。 昨日はarumaniさんのARインスタレーション『Ameblo EX』の技術でした! みなさまこんにちは!!! @kakerukaeruと申します。 普段は主にSlackに最適なAAを貼って議論を円滑に進める手助けをしたり、雑コラを作って場を和ませたり、矛盾AAをある場所に誤爆する仕事をしています。あとたまに、コンテンツ配信まわりのインフラの面倒を見たりGHEの管理をする仕事をしています。 突然ですが、GHEの管理者の皆様!! GHEのversion 2.8系がリリースされましたね! 先日GitHub Universeで紹介された機能が使えるようになっているみたいですよ!! ということで、今回は二ヶ月前(!?)にサンフランシスコで開催されたGitHub Universeに行

    GitHub Universe 2016 レポート
    kakku22
    kakku22 2016/12/21
    Spokes の仕組み気になる
  • AWS Athena雑感 - Go ahead!

    Amazon Athena — Serverless Interactive Query Service - AWS Prestoのフォースを感じたので,知り合いが試した情報も含めて,今思っている所を書いてみる. 実装 Athenaのページにあるように,実行エンジンは独自実装ではなくて,Facebookが公開しているPrestoを使っている.FacebookのみならずTreasure Data,Airbnb,Netflixなどクエリがガンガン飛ぶ環境で元気に動いている実績もあるので,拡張性,パフォーマンス,安定性で選ばれたのだろうと思われる.あとAWS的にJavaの方が相性は良さそう. パフォーマンス いくつかの記事で言及されている. Analyzing Data in S3 using Amazon Athena Amazon AthenaをBigQueryと比較してみた Amazon