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MongoDBをサービス無停止で継続的かつ安全にバージョンアップしている話_プレイドエンジニアブログ

社内で広く用いられているデータベースであるMongo DBのバージョンアップ業務に携わったので，その過程で得られた知見についてまとめようと思います．

lEDfm4UE 2024/10/05

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OLAPデータベースにおける高速化の技術 - PLAID engineer blog

こんにちは、エンジニアのkomukomoです。フリーランスとしてプレイドでお仕事させていただいています。これは社内勉強会をブログ化したものです。この記事では、OLAPデータベースにおいて分析クエリを高速化するために使われている技術について説明します。また、データベース使用者がどう使うかというよりはデータベース自体の内部の話にフォーカスしています。 -----------------------

lEDfm4UE 2024/03/09

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継続的なセキュリティ対策をするために脅威分析をしました | PLAID Engineer Blog

この記事では、PLAID [https://plaid.co.jp/]のKARTE [https://karte.io/]というシステムの脅威分析をした話について書いています。脅威分析とは、アプリケーションやシステムなどが直面する可能性のあるすべての脅威を明らかにして、その脅威のリスクを相対的に把握するために行うことを言います。脅威とはリスクを発生させる要因のことで、クロスサイトスクリプティ

lEDfm4UE 2020/07/01

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超大規模システム経験者が考える、攻めの開発を続けるために大切なこと| PLAID engineer blog

品質重視の超大規模システム開発経験からスピード重視の開発する環境に転職し、大規模システムの観点から攻めのスピード開発を止めないために考察した記事です。

lEDfm4UE 2018/11/30

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JavaScript で体感する関数型プログラミング | PLAID engineer blog

Ramda.jsの関数を例にしてJavaScriptによる関数型プログラミングの考え方を紹介します

lEDfm4UE 2018/10/27

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PLAIDがNode.jsを採用し、5年間で12万行書いてわかったこと | PLAID engineer blog

Node.jsをリアルタイム解析サービスの開発で5年間使って知ったメリットやデメリットを紹介します。大規模な解析サービスをNode.jsで記述する上での工夫などについても解説しています。

lEDfm4UE 2018/08/18

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イマドキの「Docker力」を身につけるPLAID式チュートリアル | PLAID engineer blog

「イマドキのDocker力」を0から身につけるための一連のチュートリアルを紹介します。PLAID社内のKARTE開発環境のDocker化に伴い、扱い方を実践的に身につけるための教材として作成されました。

lEDfm4UE 2018/07/27

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LinuxKit で実現する新しい Docker 実行環境 | PLAID engineer blog

LinuxKit の Tutorial です。LinuxKit を実際に動かしてみる方法と Moby Project による Docker の未来について書いています。

lEDfm4UE 2017/07/20

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AWSとGCPでマルチクラウドインフラを構築した話とそのポイント | PLAID engineer blog

AWSとGCPでマルチクラウドインフラを始めた話。複数回連載予定の第一回です！

lEDfm4UE 2017/03/16

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Bigqueryの内部処理について徹底解剖してみた| PLAID engineer blog

プレイドで使い倒しているBigqueryの内部構造について徹底解剖してみました！

lEDfm4UE 2016/12/25

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40通り以上の自動マルチブラウザテストをSelenium x CircleCI x BrowserStackで実現する| PLAID engineer blog

CircleCI上で、BrowserStackを利用したマルチブラウザJavascript Test,Selenium Test を実現している方法についてご紹介します。Selenium webdriver, CircleCI, BrowserStack

lEDfm4UE 2016/09/03

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機械学習 x PySparkでアルゴリズム開発をサクサクやる検証

こんにちは、プレイドの @nashibao です。ちょっと前になりますが、PySparkの勉強会向けにPySparkの機械学習ライブラリであるmllibを弄ってみたりして面白かったので共有しようと思います。コンテンツ 1. 実験の動機 2. PySparkの紹介 3. MLLibのアルゴリズムの拡張 4. 感想この検証はPyData Tokyo #3の発表にかこつけて行われ