Observability のベストプラクティスを実現：Datadog Service Scorecards によるサービスレベルの自動評価と可視化 - Qiita
Observability のベストプラクティスを実現：Datadog Service Scorecards によるサービスレベルの自動評価と可視化apmDatadogSREobservability はじめに こんにちは、Datadog Japan で Sales Engineer をしている AoTo です。 この投稿は AoTo Advent Calendar 2023 17日目の記事です。 Observability のベストプラクティス、あなたは取り組めていますか？ この問いかけに、自信を持って Yes と答えられる方は少ないのではないでしょうか。 こうしたペストプラクティスの取り組み状況を把握するために、Datadog Service Catalog の機能である Service Scorecards は、Observability の実現を支える組織と文化のベストプラクティス
新体制チームの「爆速開発」を振り返りで後押しする 〜象・死んだ魚・嘔吐〜｜加藤みちる | LayerX
こんにちは。LayerX バクラク事業部でPdMをしているmichiru_daです。 皆さんはチームでの振り返りがマンネリ化してきた、と感じることはありませんか？ 私が所属する開発チームでは、通常はKPTでスプリントの振り返りをしています。今回、とあるきっかけがあり「象、死んだ魚、嘔吐」という振り返り手法を試してみたので、実施の背景から得られた成果まで、詳しくお伝えします。 開発チームに起きたことまず、この新しい手法を試した時のチームの状況をお伝えします。 私の所属する開発チームには、専任メンバーが8人います。 プロダクト自体は2021年10月のリリースから2年半以上経ったタイミングとなりますが、今回の振り返りの施策を実施した2024年7月のタイミングでは8人の内訳は以下となっていました。 ・入社4ヶ月以内のメンバー: 3人 ・チームに異動して4ヶ月以内のメンバー: 2人 ・翌月から育休で
8年間の進化！CARTA MARKETING FIRMが機械学習基盤を刷新した理由とその成果 - CARTA TECH BLOG
TL;DR CARTA MARKETING FIRMのデータサイエンスチームは、8年間にわたり機械学習基盤を進化させてきました。Luigi、AWS SageMaker、Prefectと変遷する中で、「データサイエンティストが最も付加価値を生み出す部分に集中し、時間を費やすことができる基盤」という目標に着実に近づいています。 Luigiでは開発環境構築や運用負荷が高く、柔軟性に欠けていました。 SageMakerではインフラ構築の複雑さやStep Functionsの制約が課題でした。 Prefectの導入により、Pythonのみでインフラからバッチ処理まで記述可能になり、A/Bテストの実施が容易になりました。また、ログ監視の一元化により運用効率が大幅に向上しました。 この進化を通じて、データサイエンティストの生産性と施策の実験サイクルが大幅に改善されました。 概要 CARTA MARKET
Web技術を駆使してユーザーの画面を「録画」する
Bundle Side Optimization in Future JavaScript - JSConf JP 2021
Datadog トレーサーで OpenTelemetry のスパンを受け取る
はじめに こんにちは 👋 Datadog で分散トレースをしたいとき、Datadog が提供している Datadog Tracing Library（トレーサー） を使ってアプリを計装できます。表題や下記ドキュメントにあるように Datadog のトレーサーは OpenTelemetry 仕様のスパンを受け取ることができます。この記事ではこの仕様がどういうことか、どういったケースで役立ちそうかを簡単に解説していきます。 アプリをすでに分散トレース計装したことがあり、OpenTelemetry や Datadog の自動計装をふんわり理解しているという前提知識のもとで書いていきます。 どういうことか アプリに分散トレース計装を施す場合、大きく分けて以下の準備が必要です。 ① トレースのセットアップ（TracerProvider の作成など） ② スパンの生成（計装ライブラリ使用 or カス
「プロダクトエンジニア」の、次。 リードという役割を考える｜moeka / ASCEND Engineer
こんにちは。「物流の真価を開き、あらゆる産業を支える」というミッションのもと、物流業界向けにオールインワン運行管理SaaSを開発しているアセンド株式会社 リードプロダクトエンジニアの @moeka__c です。 以前インタビューしていただいた記事がありますので、どんなやつかはこちらから。 私がアセンドにプロダクトエンジニアとして入社して、早くも2年と少しが経ちました。当時4人目エンジニアとして入社したわけですが、それから3名の新規メンバーを迎え、現在は7名体制。私も社内のグレードで5段ほど昇格し、「プロダクトエンジニア」の上に「リード」という冠がつく立場になりました。 リードプロダクトエンジニアという役職は、プロダクトエンジニア組織を掲げるアセンドが独自に作ったポジションです。一般的に良く使われるテックリードやリードエンジニア、EMといったポジションとは少し違う期待値を込めて、あえてこの呼
ネットワーク図が情報過多になっていないか、IIJやNTT系に学ぶ見やすくするワザ
前回はNEC、TIS、富士通の技術者が描いた全体概要図と物理構成図に注目した。今回は論理構成図に焦点を当てる（表3-2）。まずはインターネットイニシアティブ（IIJ）のITサービスインテグレーション4部2課でテクニカルマネジャーを務める田島文郎さんらのチームが描いた論理構成図に注目しよう。 田島さんらの図はセンター拠点からインターネットへと接続するコアネットワークを主な対象とする。ネットワーク機器など構成要素の大きさや配置と、図に書き込む情報量のバランスを工夫することで、インターネットと接続する回線が4系統もある大規模ネットワークを複雑にならないようにしている。 要素を伸縮させて線を見やすく 例えば構成要素の1つであるVR（Virtual Router、仮想ルーター）*10などのノードの大きさを自在に変えている（次ページの図3-4）。この工夫によってノード間の線を全て直線で表現できるように
はてなブログや GigaViewer で使われている画像変換プロキシを EC2 から EKS に移行しました - Hatena Developer Blog
こんにちは、サービスプラットフォームチーム アルバイトの id:walnuts1018 です。 この記事は、はてなの SRE が毎月交代で書いている SRE 連載の 8 月号です。7 月の記事は id:masayoshi さんの はてなで最近実施している SRE 研修の紹介 でした。 今回は、社内共用の画像変換プロキシである、「Scissors」というサービスを EC2 から EKS に移行したお話をしたいと思います。 画像変換プロキシについて 課題点 サービスプラットフォームチームにおける EKS やりたいこと 移行に関する懸念点 Scissors 専用の Node を用意する Pod / Node のオートスケール オートスケールの検証 負荷試験 1 回目 負荷試験 2 回目 リリース まとめ/ふりかえり 画像変換プロキシについて はてなでは「Scissors」という内製の画像変換プロ
タダ飯狙い問題に声を荒げる勉強会は本当に「勉強」会なのか？という疑問｜星影
「またか。。。」というのが率直な感想です。 この記事の冒頭では「勉強会の治安の悪化」と掲げていますが、どうもこの問題に声を荒げる方々は、その悪化の原因が自分たちにある可能性を排除しているようです。 特定の人物、一部の問題行動を起こしている人たちが居ることは理解できますし、それらに対応する手段を模索するのは大変良いことです。 一方で、ほとんどの参加者には関係のないことです。仮にそのような方を見かけたら退場してもらえば良いでしょうし、話に応じず過激な言動をされるようであれば、問答無用で警察に突き出せば済む話です。 参加規約やプライバシポリシーへの同意、さらには個人情報の提示…？ 何だかどんどん仰々しくなってきましたね。なぜごく一部の悪質な人のせいで、多くの健全な参加者が窮屈な思いをして勉強会に参加しなければならないのでしょうか。 当事者が問題の論点をすり替えている当事者から「なかなか共感が得ら
テレメトリーデータとは？ OpenTelemetryで学ぶオブザーバビリティの基本
対象読者 この連載では以下の読者を想定しています。 オブザーバビリティやOpenTelemetryに興味がある人 SREやDevOps、Platform Engineeringに取り組んでいるエンジニア バックエンド開発者、クラウドエンジニア、インフラエンジニア テレメトリーデータとは オブザーバビリティの文脈で活用されるテレメトリーデータとして代表的なものを「オブザーバビリティの3本柱」と言うことがあります。 今回はこの3本に加えて、OpenTelemetryが最近サポートを宣言した新たな4種類目のデータも扱おうと思います。その4種類のデータとは、以下です。 メトリクス：一定間隔の期間内で取得された測定値を統計的に処理したもの ログ：発生したイベント・事象について記録したもの トレース：サービスを構成する複数のコンポーネントをまたぐ一連の処理を順に記録したもの プロファイル：一定間隔の期
勉強会の「タダ飯狙い」対策どうするか？より良い勉強会のために参加規約のひな形を公開 - LegalOn Technologies Engineering Blog
こんにちは、LegalOn Technologiesで検索エンジニアをしている志水(@banbiossa)です。 食事つきの勉強会を開催する際に、学び目的ではなく飲食目的、いわゆる「タダ飯狙い」の方に遭遇したという声を最近多く聞きます。 この「タダ飯狙い」や不審者の対策にむけて、リーガルテック企業ならではの取り組みとして、参加規約のひな形を準備しました。 本記事では、取り組むまでに至った経緯や過程、ひな形の詳細、協力してくれた方々についてご紹介できればと思います。 勉強会の治安の悪化 弁護士ドットコム社の記事 検索技術勉強会における実体験 勉強会用・参加規約のひな形 ひな形本文 ひな形とは？ 活用方法について ひな形の活用 勉強会の運営 勉強会用・参加規約ひな形プロジェクトの全容 シャッフルランチでCTOに投げかける 法務・法務開発の巻き込み ドラフト→レビュー→公開 ひな形作成時の想定
Flaggerでも手動カナリアリリースがしたい！ - ZOZO TECH BLOG
はじめに こんにちは。株式会社ZOZOのSRE部プラットフォームSREチームに所属しているはっちーと申します。 本記事では、Kubernetesクラスター上で自動カナリアリリース機能を提供するFlaggerが導入済みのマイクロサービスにおいて、手動カナリアリリースを実施する方法について紹介します。一見、矛盾するように思えるかもしれません。しかし、時にはそのような要件も発生することがあります。また、手動カナリアリリースで運用している状態からFlaggerの導入を検討している場合、導入後も念のために現行の手動カナリアリリースができるのか、という点は気になるかと思います。すでにFlaggerを導入している、これからの導入を検討している、という方の参考になりましたら幸いです。 目次 はじめに 目次 前提知識（Flagger） Manual Gatingの基本 Manual Gatingとは Man
フリルがメルカリに負けた本当の理由 スマートバンクCEO堀井翔太氏が語る「エグい学び」の先
フリルがメルカリに負けた本当の理由 スマートバンクCEO堀井翔太氏が語る「エグい学び」の先：教えて、スタートアップ反省談（1/4 ページ） 「発明したやつではなく勝ったやつが正しいと再認識した」──日本初のフリマアプリ「フリル」を立ち上げた堀井翔太氏は、ライバル企業との競争を経て得た教訓をこう語る。2012年7月のサービス開始から2年後、後発のメルカリが台頭。その後、メルカリは急成長を遂げ、国内で独走するナンバーワンの地位を確立した。 一方、フリルは2016年9月に楽天による買収を選択。その後、現在の「ラクマ」へと姿を変えた。2社の競争は今でもスタートアップ業界の語り草。堀井氏が24年2月に公開した、メルカリ・小泉文明氏（現在は同社の取締役会長）との会話から得た学びをまとめたブログ記事も、スタートアップ関心層の間でも大いに話題になった。 フリルはなぜ先行者利益を生かせなかったのか──堀井氏
OpsJAWS Meetup30 GA記念 Application Signalsを体験しよう (2024/09/04 19:00〜)
お知らせ 2024年9月1日より、connpassではスクレイピングを禁止し、利用規約に明記しました。以降の情報取得にはconnpass APIをご利用ください。APIご利用についてはヘルプページをご確認ください。 新機能 「QRコード読み取りによる出席機能」をリリースしました。事前に入場受付が必要な場合や、受付時に参加枠などによって個別の誘導が必要な場合にご利用ください。詳しくは こちら をご覧ください。 新機能 connpass APIに新しく、ユーザーのプロフィールを取得できるユーザーAPIを追加しました。APIリファレンスは こちら を、またAPI利用希望の方は こちら をご覧ください。
短い間隔で動作するソフトウェアを見せようとするとすべてが改善される
みなさんこんにちは。@ryuzeeです。 今回は、自称「アジャイル開発をしている」といいつつ、定期的に謎の進捗報告会をJiraで行ない、「効率がどうたら」と口癖のように言っている人たちへの説教です。 スクラムでもスクラムでないやり方でも何でも構わないのですが（その違いは大きな問題ではない）、動作するソフトウェアを定期的に披露しようとすると、さまざまな改善が芋づる式に進みます。 披露しようとすれば、一気通貫で動作し、目で見て分かり、評価可能ものを作ることになります。 部品だけを作っても見えないし分かりません。例えばUIモックだけを作っても実際の操作感は分かりません。 何より動かないものや触れないものは真剣に見ません（モックを事前に送付してコメントがさして無かったのに、実物を見せたら大量にあーだこーだ言われた経験を持つ人は多いでしょう）。 一気通貫で見えるものを提示しようとすれば、短い期間で色
監視ツールを迷ったら CloudWatch から始めてみるのもありなのでは - カミナシ エンジニアブログ
こんにちは、新規プロダクトの開発をしています、a2 （@A2hiro_tim ）です。 昨日、開発してきたプロダクトについて、正式リリースを発表させていただきました 🎉 prtimes.jp employee.kaminashi.jp さて、新規プロダクトの立ち上げは、技術選定や運用ツールの自由度が高く、どの監視ツールを使うか、選択に迷うこともあると思います。 我々のチームでは複数ツールの使用経験はあるものの、特定のツールの導入経験や深い知見があるメンバーはいなかったので、フラットに比較検討し、 Amazon CloudWatch の利用から始めてみよう、と意思決定しました。 主な選定理由は、 AWS エコシステムの中で完結できるため、Terraform Cloud などの既存の設定を流用できて新しく覚えることが少ない、AWS 上でコストを一元管理できる、等のメリットがある。 サービス開
21社の監視・オブザーバビリティ アーキテクチャ特集 - Findy Tools
デジタル時代の企業にとって、システムの安定稼働と迅速な問題解決は、競争力を維持するための重要な要素です。21社にご寄稿頂いた「Amazon CloudWatch」「Datadog」「Grafana」「New Relic」「Prometheus」「Sentry」「Splunk」の各ツールレビュー記事を参照・抜粋し、それぞれの企業がどのようにシステムの健全性を確保し、未来の課題に備えているのかをアーキテクチャを通してご紹介します。 ※ツール名・ご寄稿企業名共にアルファベット順で掲載しております Amazon CloudWatchAWS CloudWatchは、AWSのクラウドリソースとアプリケーションの監視と管理を行うためのサービスです。メトリックス、ログ、イベントなどを収集、追跡し、可視化することで、システム全体の状態を把握し、問題の早期発見と解決をサポートします。 ▼Amazon Clou
実例から学ぶセキュリティ監視 (2024/09/05 19:00〜)
お知らせ 2024年9月1日より、connpassではスクレイピングを禁止し、利用規約に明記しました。以降の情報取得にはconnpass APIをご利用ください。APIご利用についてはヘルプページをご確認ください。 新機能 「QRコード読み取りによる出席機能」をリリースしました。事前に入場受付が必要な場合や、受付時に参加枠などによって個別の誘導が必要な場合にご利用ください。詳しくは こちら をご覧ください。 新機能 connpass APIに新しく、ユーザーのプロフィールを取得できるユーザーAPIを追加しました。APIリファレンスは こちら を、またAPI利用希望の方は こちら をご覧ください。
オブザーバビリティ実践までの道のり〜各社の課題とアプローチ方法とは？〜 (2024/09/25 12:00〜)
お知らせ 2024年9月1日より、connpassではスクレイピングを禁止し、利用規約に明記しました。以降の情報取得にはconnpass APIをご利用ください。APIご利用についてはヘルプページをご確認ください。 新機能 「QRコード読み取りによる出席機能」をリリースしました。事前に入場受付が必要な場合や、受付時に参加枠などによって個別の誘導が必要な場合にご利用ください。詳しくは こちら をご覧ください。 新機能 connpass APIに新しく、ユーザーのプロフィールを取得できるユーザーAPIを追加しました。APIリファレンスは こちら を、またAPI利用希望の方は こちら をご覧ください。
Datadogのカスタムメトリクスによる予期せぬコスト増加を回避する
概要 この記事は Datadog Advent Calendar 2021 10日目の記事です 数ヶ月前にカスタムメトリクスによる超過請求未遂をやった戒めです この記事のターゲット Datadogを導入している方 Datadog Logsを活用し始めた方 Datadogの請求？そんなん見てないですわガハハという強者 あらすじ とあるWebサービスではnginxとrailsのログをDatadog Logsに送信しており、大きく分けて2つの役割でDatadog Logsを活用しています。 1. ヘルスチェック 1つはサービスのヘルスチェックのためのユースケースで、Datadog Logsから重要なエンドポイント(会員登録、ログイン、決済など)へのアクセスログをカスタムメトリクスに登録して @http.status_code 別でウォッチできるようにしています。 ログイン機能のカスタムメトリクス
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