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ブックマーク / dwango.github.io (10)

  • 楕円曲線暗号方式の強度について - dwango on GitHub

    ブログは2024/2に執筆されています。そのため、アップデートによってここに記載されている内容が現状と乖離する可能性があります。記載する内容を参照する場合は自己責任でお願いします。 はじめに こんにちは! ドワンゴでエンジニアをやっている小林と申します。競技プログラミング趣味にしています。 今回は業務には関係ありませんが、個人的に興味のあるトピックであるセキュリティーについて執筆します。 対象読者: 以下のどれかを満たす人 AtCoder で青色〜黄色以上、あるいは意欲のある水色以上 暗号理論に興味のある人 数学が好きな人 また、簡単な群論の知識を仮定します。(群の定義など) まとめ セキュリティーの強さはセキュリティーレベルと呼ばれる尺度で測ることができます。 \(k\) ビットセキュリティーはおよそ \(2^k\) 回の計算を要するレベルです。 \(n\) ビットの楕円曲線暗号方

    楕円曲線暗号方式の強度について - dwango on GitHub
  • ニコニコ動画のコメントサーバーを引っ越した時の話 - dwango on GitHub

    こんにちは。ニコニコ動画開発の多胡です。 今回は PHPerKaigi2023 向けの記事として、2021年に実施したニコニコ動画のコメントサーバーをお引越しした時のことを書いてみたいと思います。 文中の 5 つのフレーズをチャレンジトークンとしてみました。ぜひ探してみてください! (※ 記事の見出しにの横についている「#」はチャレンジトークンではありません。チャレンジトークンは文中に配置されています。紛らわしくてすみません!) 背景 実はニコニコ動画の #コメントサーバーを引っ越した のはこの時が二度目でした。 一度目は2014年から2016年にかけてのプロジェクトでファイルベースのシステムからの引っ越しでした。このファイルベースのシステムは、ニコニコ動画生誕当時から利用されており、当時のコメント参照や投稿にはすでに耐えられない状態になっていました。 そこで、このファイルベースのシステム

    ニコニコ動画のコメントサーバーを引っ越した時の話 - dwango on GitHub
  • S3のコストダウンを実施してみた - dwango on GitHub

    ブログは2022/2に執筆されています。そのため、アップデートによって内容が現在と異なる可能性があります。 はじめに モバイル事業部プロダクトエンジニアリングセクション マネージャーの安田です。 インフラっぽいことやクラウドっぽいことやデータエンジニアっぽいことをやってます。 今回、モバイル事業部で使うS3のコスト削減のため、ストレージクラスの移行等を行うライフサイクルの設定を行いましたのでご紹介します。 これからS3の管理を行っていく方、コスト削減に興味のある方の参考になれば幸いです。 実施の背景 モバイル事業部ではドワンゴジェイピーやアニメロミックスなど音楽配信ビジネスを中心に展開しており、様々なレーベルからお預かりした楽曲データを管理しています。 また、ニコニコ事業部ができる前からサービスを行っており、多大な量のシステムログやクラウドサービスのログデータなどが存在しています

    S3のコストダウンを実施してみた - dwango on GitHub
  • AV1リアルタイムハードウェアエンコーダを開発しました - dwango on GitHub

    選定作業にはAOMが公開しているソフトウェアエンコーダaomを使用し、改造によってツールを削減したときの映像品質を比較しました。 映像品質は一般的にビットレートと客観/主観画質のバランスで表されます。 客観画質とは計算によって数値化した画質のことで、代表的な手法としてはPSNRやSSIMがあります。 主観画質とは人の目で映像を評価した画質のことです。 今回は、客観画質としてPSNRを用いた指標(RD性能)を用い、映像品質を比較しました。 PSNRには"30dBを下回ると低品質である"といった基準はありますが、人の目で見たときの評価と必ずしも一致するわけではありません。 そこで、主観画質の評価も並行して実施し、多角的に映像品質低下を防止しました。 選定結果 まず、Superblockサイズを64X64と128X128とで比較しました。 その結果、テストケースのうち約75%でRD性能に変化がな

    AV1リアルタイムハードウェアエンコーダを開発しました - dwango on GitHub
  • Rust製の分散オブジェクトストレージをOSSとして公開しました - dwango on GitHub

    はじめに ドワンゴではniconicoの配信系サービスのバックエンドで利用するために、Frugalosという名前の分散オブジェクトストレージを開発しているのですが、この度OSSとして公開することとなりましたので、この場を借りて軽く紹介させて貰います。 FrugalosはRustで実装されており、現時点では以下のリポジトリが公開されています: raftlog_protobuf: raftlogへのProtocol Buffersサポートの追加 “Frugalos"って何? “Frugal object storage"の略です。 “frugal"は日語では「倹約な」や「節約する」といった意味となり、「読み書き性能を犠牲にせずに、膨大な数のBLOB(Binary Large OBject)を、容量効率良く保持する」ことを目指して開発されているオブジェクトストレージです。 提供されている機能は

    Rust製の分散オブジェクトストレージをOSSとして公開しました - dwango on GitHub
  • Webフロントエンド パフォーマンス改善ハンドブックを公開しました - dwango on GitHub

    パフォーマンス改善ハンドブック ウェブページにおけるパフォーマンスに関する問題の見つけ方や考え方の事例をまとめた Webフロントエンド パフォーマンス改善ハンドブックを公開しました。 URL: https://dwango-js.github.io/performance-handbook/ このハンドブックでは過去に行ったWebフロントエンドのパフォーマンス改善の事例を中心に紹介しています。 注意点としてWebフロントエンドは常に変化しているため、現在の最適な解決方法を提案するものではありません。 また、アプリケーションによっても最適な解決方法は異なります。 今回の事例ではViewライブラリにReactを用い、映像再生プレイヤーなどある程度複雑な機能を持ったウェブアプリケーションのWebフロントエンドを扱います。 具体的にはニコニコ生放送(以下「生放送」)で行った事例を中心に書かれていま

    Webフロントエンド パフォーマンス改善ハンドブックを公開しました - dwango on GitHub
  • 機械学習エンジニアから見たWWDC2018 - dwango on GitHub

    Dwangoの中の、機械学習の研究開発部署Dwango Media Villageで働くエンジニアの大垣です。 今回はAppleのWWDCに機械学習エンジニアとして参加してきたので、スマホアプリエンジニアとはおそらく少し異なる視点からのレポートになるだろうと思い、自分なりにWWDCの機械学習系のセッションのまとめをしようと思います。 AR関連技術推し推した基調講演 画像はWWDC 2018基調講演のハイライトシーンより。ARKit2のデモゲーム"SwiftShot" https://developer.apple.com/videos/play/wwdc2018/101/ 基調講演については他のブログでたくさん触れられてるので網羅的には書かなくても良いかなと思います。 私は10:00からの基調講演に対して9:00過ぎくらいに会場ついたのですが、だいたい会場全体の前から2/3くらいの席だ

    機械学習エンジニアから見たWWDC2018 - dwango on GitHub
  • とあるクエリを2万倍速にした話 -データベースの気持ちになる- 後編 - dwango on GitHub

    技術コミュニケーション室 OSSグループの髙﨑です。 記事は、とあるクエリを2万倍速にした話 -データベースの気持ちになる- 前編の続きです。 前回の記事でお話しした内容がPullRequestを作ったときの過程だったわけですが、 そのような結果に至った経緯、Index Only Scanを使わなかったPostgreSQL特有の事情について、 PostgreSQLのアーキテクチャなども交えもう少し詳しくお話させていただきます。 要するに 実行計画のコストとはレコードやindexの読み込み、フィルタ処理などからその実行にどの程度の時間が必要となるかの推定値 indexを張る際にはそのindexがどのように辿られるかを意識する必要がある 範囲検索される可能性があるカラムはindexの先頭にはあまり適さない PostgreSQLにおけるIndex Only Scanは新しい/更新頻度の高いデー

    とあるクエリを2万倍速にした話 -データベースの気持ちになる- 後編 - dwango on GitHub
  • とあるクエリを2万倍速にした話 -データベースの気持ちになる- 前編 - dwango on GitHub

    技術コミュニケーション室 OSSグループの髙﨑です。 当グループでは、マストドンというオープンソースの分散型マイクロブログについて、 弊社が運営するインスタンス「friends.nico」の運営、独自機能の開発、運用、ならびにそれらで得た知見を上流のプレーンなマストドンへcontributeするという業務を主に行っています。 記事では、tableに適切なindexを張ることによってとあるスロークエリの速度改善を行った事例について、実際に上流へ行ったPullRequestをベースにお話させていただきます。 内容としては反面教師とするべき失敗例を伴った、非常に基礎的なPostgreSQLの実行計画の読み方ならびにクエリに合わせたindexの張り方です。 また、表題の2万倍速というのは改善前の最悪の場合比であり嘘ではないものの、通常問い合わせされる範囲の条件ではだいたい3〜30倍速であるという

    とあるクエリを2万倍速にした話 -データベースの気持ちになる- 前編 - dwango on GitHub
  • https://dwango.github.io/scala_text/

    lEDfm4UE
    lEDfm4UE 2016/01/30
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