Kubernetesクラスタの可観測性の隙間を埋めるeBPF - LIFULL Creators Blog
KEELチームの相原です。 今回はeBPFを利用してKubernetesクラスタの可観測性の隙間を埋めている話です。 前回のエントリではLLMにうつつを抜かしていたので本業(?)の話をしようと思います。 www.lifull.blog LIFULLの可観測性の現在地 eBPFとは 可観測性の隙間 NAT Loopback eBPFを実行するには BPF CO-RE libbpf-rsを利用したNAT Loopbackの検知 1. (ユーザ空間) コマンドライン引数として受け取ったDNSをTTLごとに名前解決してIPアドレスを取得する 2. (ユーザ空間) IPアドレスに変化がある度にカーネル空間で動くBPFプログラムにそのIPアドレスのリストを渡す 3. (カーネル空間) Kprobesで tcp_v4_connect/tcp_v6_connect にフックを仕込む 4. (カーネル空間)
継続的ドキュメンテーション: Github DiscussionsとADRのすすめ - LIFULL Creators Blog
こんにちは。テクノロジー本部のyoshikawaです。好きなW3C Recommendation は RDF 1.1 Concepts and Abstract Syntax です。 会議やチャットでのやり取りの決定事項・議事録、アプリケーションや機能の設計書・仕様書、READMEなどなど... LIFULLの開発現場においては、ソースコード以外にもこのように様々な文書の管理・蓄積(=ドキュメンテーション)を実施しています。 多くの開発者・メンバーがドキュメンテーションの重要性やその恩恵は理解はしているものの、なかなかうまく情報の蓄積・管理ができない、 その結果、本質的ではない調査に時間を取られてしまいDeveloper Experienceが下落してしまう。 このような課題を抱えているプロジェクトやチームは世の開発現場において少なからず存在すると思います。 LIFULLの開発現場にもこの
LIFULLでの1on1: 「特に話したいことはありません」を解決した話 - LIFULL Creators Blog
こんにちは。LIFULLのプロダクトエンジニアリング部の野澤です。エンジニアリングマネージャーをやっています。 LIFULLでは組織構造として部の下に「ユニット」があり、その下に「グループ」がぶら下がっています。 今期からは私はユニット長を拝命し、間接マネジメントを行うようになりました。 マネジメント業務の中でも1on1は部下のモチベーション維持やキャリア形成、戦略理解を促進させるために重要な手法です。 グループ長時代も1on1はやっておりましたが、間接マネジメントをやるにあたり、メンバーからは相談がしにくくなってしまったようで、「特に話したいことはありません」となってしまうことが増えていきました。 そこで改めて1on1を有意義にするためにはどうしたらいいか考えてみました。この記事ではそのための取り組みを紹介できればと思います。 LIFULLでの1on1 1on1は今やいろんな業界や会社で
機械学習における技術的負債をDigdagで返済する - LIFULL Creators Blog
お久しぶりです。技術開発部の相原です。 昨年度は技術基盤部としてmrubyを導入したりしていましたが今は少しレイヤーが開発寄りになりました。 とはいえ依然として技術基盤も見ていて、最近はご多分に漏れず機械学習を用いた技術基盤の改善に興味があります。 そんな中でここ数ヶ月メインの業務の合間の時間を使って試験的に機械学習を導入していたので、今回は技術的負債の高利子クレジットカードと呼ばれる機械学習を導入する中でどのような工夫をしたかということについて書きたいと思います。 機械学習については門外漢なので、ここではモデルの訓練などのプラクティスに関しては触れません。 (一部暗黙的に深層学習を前提としている箇所がありますのでご了承ください) 技術的負債の高利子クレジットカード Data Dependencies Cost More than Code Dependencies System-leve
人工知能学会全国大会2016 画像解析寄りの深層学習関連発表のまとめ - LIFULL Creators Blog
こんにちは。おうちハッカー@リッテルラボラトリーの石田です。 2016年6月6日~9日に開催された第30回人工知能学会全国大会に行ってきました。私は画像系及び深層学習に興味があるので、特に画像系と深層学習系セッションを見て回りました。 そこで主に自分が見たセッションを元に、今年の人工知能学会の画像に関わる深層学習の発表をまとめてみました。 私が見た・読んだ範囲で、「各分野にCNNを適用した研究」「画像系深層学習の理論的な研究」「画像ではないが気になった深層学習の研究 」に分けて紹介します。 自分で実際に見た発表については、おすすめ度をつけています。個人の主観によるものですので、弊社の見解とは関係がありません。 ではどうぞ。 各分野にCNNを適用した研究 ここでは、画像系で大きな成果を上げているCNN(畳み込みニューラルネットワーク)を、各分野の画像解析に適用してみた研究を紹介します。 画像
ディープラーニングであり得そうな間取り画像を生成させてみる - LIFULL Creators Blog
こんにちは。おうちハッカー@リッテルラボラトリーの石田です。 今日は、HOME'Sで大量に保持している間取り画像を使って、ディープラーニングの手法の一つであるDCGANを使い、あり得そうな間取りを生成させてみました。 DCGANとは？ Deep Convolutional Generative Adversial Networkの略で、画像を生成する手法です。 データセットを元に画像を生成する生成器と、生成された画像かデータセット画像かを見分ける判別機の2つのニューラルネットワークを交互に学習させることで、 データセットのような画像を生成します。 論文はこちらです。 またNextremerさま主催の機械学習勉強会で、発表されていた方の資料もあります。 Deep Convolutional Generative Adversarial Networks - Nextremer勉強会資料 昨年
画像処理を導入するときに検討すべき10の手法 - LIFULL Creators Blog
あけましておめでとうございます。 おうちハッカー@リッテルラボラトリーの石田です。 画像から何かを検出したい、ユーザーの動きに連動して何か作りたい、なんて思うことがあると思います。 そんなときに、どんな技術を使えばよいのか迷うと思うのですが、そんなときに検討すべきライブラリ、API、デバイスを紹介したいと思います。 画像処理といったらlennaさん オープンライブラリ系 こちらはソースが公開されている画像処理ライブラリで、自分で組み合わせて適切な処理を作成します。 ライブラリによって得手不得手があるので、単独というより、組み合わせて使うことが多いと思います。言語はC++, Pythonがメインになります。 OpenCV OpenCV | OpenCV 画像処理といったらこれ！という定番ライブラリです。 動かせるプラットフォームも、windows,mac,Linux,Android, iOS
Googleの公開した人工知能ライブラリTensorFlowを触ってみた - LIFULL Creators Blog
こんにちは。おうちハッカーの石田です。 いつもはおうちハックネタばかりですが、今日は人工知能関連の話題です。 今日2015/11/10、Googleが自社サービスで使っているDeepLearningを始めとする機械学習技術のライブラリを公開しました。 TensorFlowという名前で、おそらくテンソルフローと呼びます。 テンソルは、数学の線形の量を表す概念で、ベクトルの親戚みたいなものです。それにフローをつけるということは、そういった複雑な多次元ベクトル量を流れるように処理できる、という意味が込められているのだと思います。 こちらをさっそく触ってみたので、紹介したいと思います。 TensorFlowの特徴 公式紹介ページから特徴をいくつかピックアップします。 Deep Flexibility ~深い柔軟性~ 要望に応じて、柔軟にニューラルネットワークを構築できます。ニューラルネットワークの
デザイナーと一口に言うけれど - LIFULL Creators Blog
Apple原理主義者の大坪です。 最近 「UXとUIは何が違うのか」 といった議論を時々みかけます。それぞれの言葉について、合意のとれた定義がないから正解はないのですが、この問題に対してのあれこれの議論は時として興味深いものになります。 というわけで昨日見つけた記事について。 記事の題名は"Recruiting a Designer? Here's What You Should Know" 「デザイナーを探している人が知っておくべきこと」 デザイナーという言葉はとても幅広いわけです。車などのプロダクトデザインもあれば雑誌のデザインもあり、web、アプリなどのデザインもある。この記事ではweb、アプリなどを対象にしたTech Industory(日本語ではIT業界なのですかね）での様々なデザイナーの役割について書かかれています。 記事中それぞれの「デザイナー」が使っているツールとかもでてい
Google I/O 2014「間違った計画を完璧に実行する」ことについて - LIFULL Creators Blog
Apple原理主義者の大坪です。 さて、GoogleI/O2014参加レポート第２弾。Google I/Oがカバーしている内容は、Googleの事業領域を反映しサーバーサイドからクライアントのデザインから、はてまたロボットにいたるまで非常に幅広い。今日はその中から標題のセッション＋別のセッション内容を元に書きます。 ーーー スピーカーはGoogleのシニア User Experience Researcher, Tomer Sharon 氏。まずMITとStanfordのComputer Science卒業生が作った「メモ作成アプリ」を開発したスタートアップ(仮想のものか実在のものかわかりません。少なくとも創業者の写真は別の人がモデルをしていました）がなぜ失敗したかについてその理由を挙げて行きます。 1 They did not fall in love with problem ：問題を
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