Structured Logging with slog - The Go Programming Language
Jonathan Amsterdam 22 August 2023 The new log/slog package in Go 1.21 brings structured logging to the standard library. Structured logs use key-value pairs so they can be parsed, filtered, searched, and analyzed quickly and reliably. For servers, logging is an important way for developers to observe the detailed behavior of the system, and often the first place they go to debug it. Logs therefore
ログのクエリと表示の概要 | Cloud Logging | Google Cloud
フィードバックを送信 ログのクエリと表示の概要 コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 このドキュメントでは、Google Cloud コンソールを使用してログエントリのクエリ、表示、分析を行う方法について説明します。ログ エクスプローラとログ分析の 2 つのインターフェースがあります。両方のインターフェースでログのクエリ、表示、分析を行うことができます。ただし、クエリ言語は異なり、機能も異なります。 ログデータのトラブルシューティングと調査には、ログ エクスプローラの使用をおすすめします。分析情報と傾向を生成するには、ログ分析を使用することをおすすめします。 Logging API コマンドを実行して、ログをクエリし、クエリを保存できます。Google Cloud CLI を使用してログをクエリすることもできます。 ログ エクスプローラ ログ エ
Google AnalyticsのBigQuery Exportを使って検索ログデータ分析基盤を構築した - エムスリーテックブログ
エムスリーエンジニアリンググループ AI・機械学習チームでソフトウェアエンジニアをしている中村(@po3rin) です。 好きな言語はGo。仕事では主に検索周りを担当しています。 Overview 医師に質問ができるサービスであるAskDoctorsではユーザーが質問を検索できる機能があり、今回は検索改善タスクのために検索ログデータ分析基盤を構築したお話をします。これにより改善サイクルを回せるようになったり、検索ログを使った各種アルゴリズムが利用可能になりました。 データ基盤構築では他チームとの連携が必要不可欠であり、コミュニケーションで工夫した点などもお話できればと思います。 Overview なぜ検索ログデータ分析基盤が必要なのか 検索を監視して改善サイクルを回したい 各種アルゴリズムに利用できるデータを取得したい データ分析に利用したい データアーキテクチャを書き出す イベントとデー
行動ログデータからのユーザーアンケート予測モデルを作り、ユーザーの嗜好分類をする - エムスリーテックブログ
こんにちは。エンジニアリンググループ AI・機械学習チームの大垣です。 これは エムスリー Advent Calendar 2019 の10日目の記事です。 前日は id:sora_sakaki による、量子ゲームを開発した話でした。 さて、この記事ではデータエンジニアの皆さんが戦われているであろうログデータの活用の話をします。 もちろんエムスリーでもレコメンドやコンテンツの出し分けなどログデータを活用したシステムが開発されています。 ここでは、そのログに加えて、アンケートを用いることで、解釈しやすいユーザーの嗜好分類を行う話をします。 なおこの内容は本日の Machine Learning Night というイベントで簡単に紹介し、スライドも公開する予定です。ご興味のある方はそちらも是非ご覧ください。 webサービスでの行動ログとアンケートの結果を紐づけて予測モデルを作る。アンケート非回
検索体験を向上する Query Understanding とは | Recruit Tech Blog
検索体験を向上する Query Understanding とは 本記事は Recruit Engineers Advent Calendar 2019 – Adventar 25日目（最終日！）の記事です． はじめまして．リクルートテクノロジーズの河野 晋策です． 私は，Qassチームというリクルート横断の検索改善を行うチームにて検索改善を行っています． Qassチームは，検索基盤の運用や検索改善を行っているチームです． 詳しくは以下の記事をご覧ください． 「いい検索」を考える 検索組織の機械学習実行基盤 リクルート全社検索基盤のアーキテクチャ、採用技術、開発体制はどうなっているのか Elasticsearch＋Hadoopベースの大規模検索基盤大解剖 Argoによる機械学習実行基盤の構築・運用からみえてきたこと (CNDT2019, OSDT2019) 本記事の想定読者：検索初学者の方
ユーザーログを活用したZOZOTOWNの検索サジェスト改善 - ZOZO TECH BLOG
こんにちは。ZOZO研究所の山﨑です。 ZOZO研究所では、検索クエリのサジェスト（以下、サジェスト）や検索後のアイテムの並び順といったZOZOTOWNでの検索改善にも取り組んでいます。 本記事では、ZOZOTOWNにおける実例を交えながら、サジェストの改善方針についてご説明します。 目次 目次 一般的なサジェストの概要 サジェストの分類 サジェストの評価指標 ZOZOTOWNでのサジェストの改善 サジェスト改善のサイクル 1. サジェスト改善方針の仮説 2. KPIの策定 3. サジェストの改善施策 4. ABテストの実施 まとめと今後の改善案 おわりに 一般的なサジェストの概要 はじめに、一般的なサジェストの分類や評価指標を説明します。 サジェストの分類 サジェストとは、検索窓にキーワードが入力された際に関連するクエリを表示する機能を指します。また、本記事ではサジェストに候補として表れ
ドキュメントベースの型安全なモバイルアプリ行動ログ基盤の構築 - クックパッド開発者ブログ
こんにちは。PlayStation 5が一向に買えない@giginetです。普段はモバイル基盤部というところでiOSの基盤開発をしています。 皆さん、行動していますか？我々は日々Webサービス上で様々な行動をしています。サービス開発において、改善に活かすための効率的な行動ログの収集方法はしばしば課題になります。 今回は、サービス開発者がモバイルアプリ上で簡単にログを定義し、分析を行えるログ基盤を導入した事例について紹介します。 行動ログとは何か モバイルアプリの行動ログとは、ユーザーのアプリ上の操作や利用状況を取得、集積するためのものです。 例えば、特定の画面を表示したり、特定のボタンをタップしたり、といったユーザー操作を起点として送信されています。 集められたログは、サービス開発のための分析や実態把握に役立てられます。 最近はFirebase Analyticsなど、PaaSの形態で提供
最近の砂場活動その14: GoogleAnalytis For Firebaseのデータを使ってImplicit-feedbackな推薦システムを構築する - yasuhisa's blog
ここ半年ほどデータ分析やりまくっているのはいいんだけど、機械学習全然やってない 仕事に不満があるわけでは全然ないけど、人間は欲張りなのであれこれやりたい FirebaseのBigQuery Exportである程度データが溜まりつつある ということで、タイトルの通り、趣味プロジェクトであるML-Newsに推薦システムを導入してみました、という内容です。特に目新しいことは書いてなくて、主に自分用のログ目的要素が強いです。 これまでのML-Newsの関連エントリの出し方とその問題点 これまでの関連エントリの出し方 問題点 Implicit-feedbackな推薦システムの導入 データの取得 学習 & 推薦 うまく動かすための工夫 学習データを増やす 推薦対象のフィルタリング 新規エントリに対する推薦 推薦結果 まとめ これまでのML-Newsの関連エントリの出し方とその問題点 これまでの関連エン
GoAccess - Visual Web Log Analyzer
What is it? GoAccess is an open source real-time web log analyzer and interactive viewer that runs in a terminal in *nix systems or through your browser. It provides fast and valuable HTTP statistics for system administrators that require a visual server report on the fly. Why GoAccess? GoAccess was designed to be a fast, terminal-based log analyzer. Its core idea is to quickly analyze and view we
NIST SP800-92 コンピュータセキュリティログ管理ガイド - 2006年9月
この文書は下記団体によって翻訳監修されています コンピュータセキュリティログ管理ガイド 米国国立標準技術研究所による勧告 Karen Kent Murugiah Souppaya Special Publication 800-92 NIST Special Publication 800-92 コンピュータセキュリティログ管理ガイド 米国国立標準技術研究所による勧告 Karen Kent Murugiah Souppaya コ ン ピ ュ ー タ セ キ ュ リ テ ィ 米国国立標準技術研究所 情報技術ラボラトリ コンピュータセキュリティ部門 Gaithersburg, MD 20899-8930 2006 年 9 月 米国商務省 長官 Carlos M. Gutierrez 技術管理局 技術担当商務次官 Robert C. Cresanti 米国国立標準技術研究所 所長 William
GitHub - sirupsen/logrus: Structured, pluggable logging for Go.
Logrus is a structured logger for Go (golang), completely API compatible with the standard library logger. Logrus is in maintenance-mode. We will not be introducing new features. It's simply too hard to do in a way that won't break many people's projects, which is the last thing you want from your Logging library (again...). This does not mean Logrus is dead. Logrus will continue to be maintained
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トリップアドバイザー、検索結果から見る『日本人が冬休みに訪れたい海外観光地』Top 5 を発表
検索データから見る外国人旅行先 日本の注目都市は？ データで読む地域再生 - 日本経済新聞
(PDF) Itero: A Revision History Analytics Tool for Exploring Writing Behavior and Reflection
Browser Session Replay
Use Datadog Session Replay to view real time user journeys
https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3109859.3109917
Napa: Powering Scalable Data Warehousing with Robust Query Performance at Google
Investigating Session Search Behavior with Knowledge Graphs
Structured Logging: Crafting Useful Message Content