Coinbase式、最強の意思決定法
In this post, I’ll share a framework we’ve developed at Coinbase that helps us make decisions more effectively. Our… この記事では、より効率的に意思決定を行うためにCoinbaseで開発されたフレームワークを紹介する。会社のコアバリューには「クリアなコミュニケーション」と「効率的な実行」というものがあり、紹介するフレームワークはこれらのコアバリューを可能にしている一例である。 以下のような意思決定の際に使用できる： 候補者を採用するかどうか商品開発のロードマップで何を優先するか他社の買収や自社の売却の是非プロダクトやチームをどう名付けるかなど。 もし困難な判断を迫られて、決定できずに延々と会議を続けていたり、気分が晴れなかったり、後悔するかもしれないと恐れている場合は、このフ
EthereumはBitcoinと何が違うのか
この投稿はDMM.com #2 Advent Calendar 2017の7日目の記事です。 仮想通貨もとい、暗号通貨が世間で騒がれている昨今、様々な通貨や仕組みが生まれてきています。仮想通貨と認識されているものはおおよそブロックチェーンを土台にした作りになっているのですが、とはいえ各々のアルゴリズムや内部構造は大きく異なっています。本稿では代表的な暗号通貨のプラットフォームである、BitcoinとEthereumがどのように違うのかについて解説します。 ブロックの生成速度1つのブロックを生成する速度はBitcoinは約10分、Ethereumは約15秒です。Ethereumは生成速度が速い分、トランザクションの承認時間が早いメリットがあります。しかしながら承認時間を早めるためにトレードオフになってしまっているデメリットがあります。 ブロックの生成速度を早めると、同時にマイニングに成功する
オライリーから「仕事ではじめる機械学習」が出版されます
どういう本なの？まえがきのスクリーンショットを貼りましたが、この本は多くの機械学習の本とは異なり、機械学習の実務で使えるようになるために知りたい、機械学習を含めたシステムのアーキテクチャや機械学習プロジェクトの進め方、効果検証をどうするのかということをまとめました。 めざすところのイメージ既に多く刊行されているTensorFlowやChainerでディープラーニングをしてみようというものでもなければ、機械学習の理論をわかりやすく解説するといった類のものでもありません。ゼロから作るDeep LearningやCourseraのMachine Learningで学んだけど、実際の仕事に活かすにはどうしたら良いだろう？という疑問に答えているつもりです。また、大学の講義などで機械学習は学んだけど、実際仕事で機械学習のプロジェクトを進めるときはどうすればいいんだろう？という人にも得るものがあると思い
SREのここ1年の取り組みと、今後1年でやりたい事
SRE視点で見るマイクロサービス FiNC SRE担当の鈴木です。 今回は、以前社内のマイクロサービス勉強会で話した「SREの視点からみたマイクロサービスの運用」に関して紹介していきたいと思います。 いつもは、マイクロサービス万歳みたい… 上記ブログでは2016年1月時点で16個のサービスから構成されていると書かれていますが、2017年5月時点で30個近くまで増えています。増える理由はいくつかありますが大別すれば新機能開発か、既存機能の切り分けという事になります。そんな中でここ1年で取り組んで来た事を紹介していきたいと思います。 Docker/ECSの導入大きな変化の一つは本格的にDockerを本番環境で導入し始めた事です。DockerのマネージメントツールとしてAWSのECSを利用しています。Dockerを利用する事の利点は今更ここで紹介するまでもないですが、新規サービスの立ち上げや既存
マネージドサービスについて
マネージドサービスについて AWSなどが提供するマネージドサービスを使うかどうかは利用者側の状況にひとえに依存すると思う。 まず気にするべきポイントは、マネージドサービスを使うことで得られるメリットを明確にすることだ。一般に、マネージドサービスはインフラストラクチャからよりアプリケーションに近いレイヤ、多くの場合特定のミドルウェアまで、を抱合して提供してくれるため、運用面での負担が減る。できるだけ利用する方がよいと思う。一方で、運用のやり方やスタイルは提供者側の目線にあわせないといけない。ここにギャップが生まれやすい。理由としては、提供者側の気にする点が全体最適化のうえでベストエフォートで提供できるラインはどこか・そのうえで提示できるSLAがどこにあるか、なのに対して、利用者側の気にする点はミクロな視点で特定リソースが安全に継続可能性が十分にある状態で妥当なコストで利用できるか、の違いがあ
お値段28億ドル、Slack 「秘伝のタレ」
「で、Slack はどうしてあんなにうまくいってるの？何かしら特別なこと、したんでしょ？」車載の Bluetooth スピーカーから声が響く。「なんであれ、彼らにしたのと同じことをして欲しいんだ。」電話で話していたのは、見込みクライアントである有名 SaaS プロバイダーの CEO。自社製品デザインの見直しをうちに頼みたいらしい。上述のような質問を受けたので、これまでに数えきれないほど繰り返してきた説明を彼にもすることにした。 実際のところ、過去一年間、毎日この質問をクライアントや投資家、デザイナー仲間から受けてきた。みんな「Slack 大成功の秘密」をなんとか探ろうとしていたわけだ。Slack は今ではすっかり世間を取り込んでしまったかのように思える。評価額は圧巻の28億ドル、何十万ものユーザー数をほこり、常識はずれの速度で成長中だ。 Slack に関する質問がどうして僕のところに来るか
SkypeやYammerよりも使いやすい！チーム向けコミュニケーションツール、Slackが超便利！
皆さんはSlackをご存知ですか？Slackはチーム向けのコミュニケーションツールで、プレビュー版の段階から人気を集めていたのですが、2014年2月13日（日本時間）ついに正式ローンチされました。私が所属しているGoodpatchは新しいものが大好きなので、最近試しにSlackを使い始めてみたのですが、これが本当に便利！今日はその魅力を皆さんにお伝えしたいと思います。 Slackって何？ Slackは、Tiny Speckという会社からローンチされたチーム用コミュニケーションツール。Tiny Speckは元Flickrの中心的メンバーによって作られ、CEOはFlickrの共同創業者Stewart Butterfieldです。ネットスケープの創業者であるMarc Andreessenなどから投資を集めている彼らが、2013年8月にSlackをローンチし、HipChatやYammer、Skyp
Elasticsearch システム概要
Elasticsearch は、Index や Type など論理的なインデックスを管理するものや、Shard や Replica、Node など物理的なインデックスを管理するものなど、主要要素がいくつもあるのでなるべくわかりやすく整理します。 論理的なインデックスElasticsearch の論理的なインデックスは、Index、Type、Document の３つの要素から構成されています。 論理的なインデックスの構成要素IndexIndex は論理的なインデックスを構成する一番上位のオブジェクトです。Elasticsearch は、複数のIndexをサポートしています。各インデックスを横断して検索することもでき、任意のインデックスのみ検索対象にすることもできる。 TypeType は、各 Index 毎に複数作成可能なRDBのテーブルのようなものです。Type はフィールドやインデックス
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