機械学習バッチ実行環境を整備した話 - pixiv inside
はじめまして。 機械学習チームにてレコメンドの改善を行っているgumigumi4fです。 本記事では、機械学習チームの取り組みの一環として機械学習等のバッチを含むバッチ実行環境を整備した話について話したいと思います。 今までのバッチ実行環境 機械学習チームではピクシブ会社全体のサービスにおけるアイテムのレコメンド等を主に取り組んでおり、そのロジックは多岐に渡ります。 matrix factorizationを用いた手法 item間共起頻度に基づくシンプルなアイテムの推薦手法 ニューラルネットを用いた手法 これらの計算を行うためのバッチは実装者の好きな手法で実装されており、バッチを行う環境に関しても下記にようにバラバラになっていました。 オンプレの機械学習用マシンに各ユーザー毎に設定したcronでバッチが実行 gitlab-ciのスケジューリングによってバッチが実行 BigQueryで完結す
毎秒1万リクエストの負荷試験をした話 - pixiv inside
はじめまして。ピクシブで広告関連のプロダクトを開発しているeastです。今回は、社内で運用している広告配信サーバーの負荷テストを実施したので、その話をしたいと思います。 経緯 ピクシブの広告配信サーバーは、pixiv本体を中心に複数のサービスに対して広告配信を行なっています。現在私はこの広告配信サーバーの大規模改修を行なっているのですが、先日ついに広告配信サーバーの改修がほぼ完了したので、試しに負荷試験を行なってみたいと思い立ちました。 目標は毎秒1万リクエスト ピクシブの広告配信サーバーへのリクエスト数はDailyで 4〜6億req もあり、これは毎秒平均に直すと約 5,000RPS(Request Per Second) になります。さらに、ピークタイムである休日の深夜帯には 12,000RPS にも達します。つまり新しい広告配信サーバーにも、毎秒12,000のリクエストを捌く性能が必
Headless Chromeでデザイン変更履歴を追える魚拓を作ってみた - pixiv inside
はじめに こんにちは、普段はPawooの開発を担当している新卒エンジニアのabcangです。 最近話題のHeadless Chromeを使って魚拓を作ってみましたので、その話をします。 結論から言うと、こういうものができました。 以下、詳しくお話していきます。 日々行われるデザイン変更をどう把握するか pixivには毎日新機能やUIの変更がデプロイされており、どんどんページが変わっていきます。 ある日、ディレクターから「デザインの変更履歴を追うための魚拓ツールがほしい」と相談されました。魚拓ツールがあると、なにか数値の変動があったときにデザインの崩れを確認したり、過去のデザインを振り返ったりするときに便利とのことです。 ちょうどそのタイミングでHeadless Chromeが利用できるGoogle Chrome 59がリリースされていたので、試すいい機会だと思い引き受けました。 Headl
実際に運用してみてわかった、大規模Mastodonインスタンスを運用するコツ - pixiv inside
おはようございます、ImageFlux開発責任者のharukasanです。3日前の4月14日、ピクシブではPawooが急にリリースされることになりまして、ここ数日はずっとPawooサーバにログインしていました。このPawooサーバ、既にピクシブの監視体制に入っており、アラート受信後インフラエンジニアが障害対応できる仕組みを整えています。案の定、リリース直後の15、16日は週末にもかかわらずアラートを受け取ることになり、サーバにはりつくことになったわけです。どんなシステムであろうとアラートを受け取ったら対応する、それが我らインフラエンジニアです。 pawoo.netの構成 さて、それではまずPawooの構成を見ていきましょう。digすればわかりますがpawoo.netはAWS上に構成されています。数百台以上の物理サーバを常時運用しているピクシブであっても、さすがにこんなにはやく物理サーバは用
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