commit以外の数値でも草を生やせる、PixelaというAPIサービスを作った！ - えいのうにっき
作りました！ pixe.la これはなに？ お好きな数値を登録、その登録された数値情報に基づいて、アレのあれっぽくグラフを作れるサービスです！ アレのあれってのは、これのコレ↓っぽいやつです！ ↑commit回数をグラフにした場合のイメージ。 ↑プロダクトのデプロイ回数をグラフにした場合のイメージ。 ↑体重の変動（前日比）をグラフにした場合のイメージ。 どうやって使うの？ Pixela は、サービスのトップページ以外は全部 Web API のみで構成されるサービスです！なので、ユーザー登録からなにから、全部 API でおこないます！ $ curl -X POST https://pixe.la/v1/users -d '{"token":"thisissecret", "username":"a-know", "agreeTermsOfService":"no", "notMinor":"
Stack Overflow Developer Survey 2015
Overview Every year we run a survey. This year, more developers answered more questions than ever before. 26,086 people from 157 countries participated in our 45-question survey. 6,800 identified as full-stack developers, 1,900 as mobile developers, 1,200 as front-end developers, 2 as farmers, and 12,000 as something else. We conducted this survey to help us better understand our community and to
CSVファイルのデータ異常値を感覚的に捕まえるビューワ CSV Fingerprints
Victor Powellさんが提案した CSV Fingerprints (CSVの指紋)は、CSVファイルのデータをデータの有無やデータの型(文字、数字など)に合わせて色づけすることで、日々の事務などで自動生成されて […] Victor Powellさんが提案した CSV Fingerprints (CSVの指紋)は、CSVファイルのデータをデータの有無やデータの型(文字、数字など)に合わせて色づけすることで、日々の事務などで自動生成されているCSV出力の異常な部分を、目視で発見できるようになるのでは、という提案です。 カラムのデータの型によって異なる色で塗ったのが上のような例。 図の上でクリックしながらマウスを動かすと、指している辺りが拡大表示され、セルの内容を確認することができます。 大きなデータセットの中から、異常になっている部分をすばやく特定し、その前後の値を含めて確認できる
Dashingで簡単にダッシュボードを作る方法
全国1億2000万人のImmutable Infrastructure好きの皆様こんばんは。 去年あたりに色々な場所で紹介されたりして知っている人が多いと思うのですが、簡単に自分用にダッシュボードを作れるDashingが結構使いやすいので改めて紹介しておきます。APIを用意しているミドルウェアやシステムであれば簡単にデータを引っ張ってきてゴニョゴニョできます。 Dashingとはhttp://shopify.github.io/dashing/で公開されているSinatraベースで作られたダッシュボード作成用のフレームワーク。 非常に見た目の良いダッシュボードが作れます。デモは、こちらで公開されています。 ウィジェット型のアーキテクチャーのため、色々なダッシュボード用のパーツを独立して作成し、自由に配置することができること、データを自動で更新できること等も特徴です。 インストールDashi
Objective-Cのクラスの依存関係を「D3.js」でビジュアライズするライブラリ - Over&Out その後
Objc-dependency-visualizerというOSSツールを使うと、アプリ内で使用している Objective-C クラスの依存関係をビジュアライズしてくれます。 試しに "iOS7 Sampler" でやってみると、こんな感じのを生成してくれました。 実行するのはrubyスクリプトで、依存関係だけが記述されているだけのシンプルなjsファイルが生成されます。 で、閲覧時にはリポジトリに同梱されている index.html 内のJavaScriptから、生成したjsファイルとビジュアライゼーション用 JavaScript ライブラリ「D3.js」を使用してビジュアライズされます。 そんなわけで、引っ張ったり特定の箇所にフォーカスしたり表示をいろいろカスタマイズしたりできます。 （SVProgressHUDにフォーカスした図） 使い方 GitHubからcloneしてきます。 git
Grafana: The open observability platform | Grafana Labs
Solutions All end-to-end solutions Opinionated solutions that help you get there easier and faster
Heroku で動作する GrowthForecast みたいなグラフツール Hoshi-mi を作っていました
Heroku で動作する GrowthForecast みたいなグラフツール Hoshi-mi を作っていました こんにちは。企画担当の @mallowlabs です。 今回は Hoshi-mi というツールのご紹介をしたいと思います。 グラフツールといえば GrowthForecast が人気です。 最近は、GrowthForecast の Ruby 版である FocusLight も登場しており、 一層の盛り上がりを見せています。 さて、この GrowthForecast/FocusLight ですが、Heroku で動かすのに手間がかかるという人によってはすごく小さく、私達にとっては大きな問題があります。 そこで Heroku フレンドリーなグラフツールとして開発したのが Hoshi-mi です。 Rails 3.2 + PostgreSQL + morris.js という組み合わせ
Kafka+Storm+Elasticsearch+Kibanaでストリームデータ処理の可視化を行ってみた - Taste of Tech Topics
こんにちは。kimukimuです。 AWS re:Invent 2013 で Amazon Kinesis が発表されるなど、 ストリームデータ処理に対するニーズの高まりを感じますね。 （Amazon Kinesis は、Stormとも連携できるようになっているようです）。 さて、先日、Storm 0.9.0 が正式リリースされたり、Apache Kafka 0.8.0 が正式リリースされたりしたので、 それらを連携して、ストリームデータの可視化を行うプロトタイプを作ってみました。 1. はじめに まず、「ストリームデータ」とは、連続的に発生し続けるデータのことを指します。 システムが出力するログやセンサーが発生するデータ、SNSなどで常時発生するメッセージなどが該当します。 今回は、Apacheが出力するログを、ストリームデータとして収集・可視化することを行ってみます。 1-1.やりたい
How To Make a Music Visualizer in iOS
In the mid-seventies, Atari released the Atari Home Music player that connected a television to a stereo and thereby produced abstract images in sync with the music. Consumers could manipulate the images by twisting knobs and pushing buttons on the device. The device was a market failure but it was the first time that the world was exposed to music visualization. Now, music visualization is a comm
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Kibanaでログ分析を1年続けてみたら業務システムの保守と運用が捗った / How&Why I have been leveraging Kibana for DevOps
Stats for Bower - the best package manager for the web.
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Hoshi-mi | A Heroku friendly visualization tool
Kibanaを使う理由
ElasticSearch+Kibanaでログデータの検索と視覚化を実現するテクニックと運用ノウハウ
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