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こんにちは。fluctでiOS/Android向けSDKの開発をしているarimuraです。この記事ではPhilip Fisher-Ogden、Greg Burrell、Dianne MarshによるFull Cycle Developers at Netflix — Operate What You Buildを私が翻訳したものを著者の許可のもとに掲載しています。元の記事は弊社の技術力評価会のインプットの一つとして共有されており、そこで興味を持ったのが翻訳するきっかけとなりました。 以下、2018年5月時点における情報を記載したものであり Netflix TechBlog「Full Cycle Developers at Netflix」より引用したものである。 Netflixにおけるフルサイクル開発者―開発したものが運用する 2012年―Netflixでの重要なサービスの運用は骨の折れ

わーい😁 この見栄えのためにOrganizationのアイコンを設定しました😅 Mackerelアンバサダーとは mackerel.io 要するに 個人では試しづらかったMackerelの有償機能も無料で使わせていただける🎉 ノベルティがもらえる🙌 ブログなどでアウトプットしてMackerelにより貢献できる💪 ※ アンバサダーになったことの公開はOKだそうです Win-Winですね😊 わたしのMackerel Organization いつの日かハムスターと温度と湿度を見守ってくれていたラズパイは 今は別の用途で使われていますが、Mackerelエージェントは動かしています Mackerelアンバサダーになった今日、突然アラートがあがりました 以前からいつの間にかsshできなくなっていることがあったので 今度は何が起こったんだ..と思いながら再起動しちゃいました 繋げれるやつ

こんにちは。技術開発室の與島です。 2019/01/21〜2019/01/25でMicrosoftの寺田さん（@yoshioterada）にKubernetes（AKS）/Azure DevOpsのワークショップを開催していただきました。 このワークショップでは、弊社が実際に開発とシステム運用を行うアプリケーションのインフラ環境とCI/CDパイプラインをAzure Kubernetes Service（以降AKSと記す）、Azure DevOpsなどを利用して構築しました。 本エントリではその模様についてお話したいと思います。 進め方 ワークショップは次の流れで進めていきました。 ゴールを決める 必要なタスクを洗い出して、付箋に書いたものをホワイトボードに貼る タスクに取り組む まず、今回のワークショップのゴールは「ステージング環境のインフラ環境及びCI/CDパイプラインの構築」としました

Kaizen Platform で Product Manager / Engineering Group Manager をしている @takus です。 Kaizen Platform では多くのアプリケーションで Ruby on Rails を採用しています。Rails には Active Support の Instrumentation 機能というものがあり、これを利用するとアプリケーション内でのイベント処理数や処理時間を計測して Datadog や Mackerel といった監視システムに送ることが簡単にできるので、その話を紹介したいと思います。 TL;DR Rails でイベント処理数や処理時間を計測して監視システムに送りたい Active Support の Instrumentation 機能を使うと簡単にできる 試しに Delayed::Job の Job 処理数と処理

2. 吉羽龍太郎 / Ryuzee.com ✤ アジャイル開発/DevOps/クラウドに関する従量課 金型コンサルティングサービスを提供 ✤ http://www.ryuzee.com @ryuzee 3. コンテキスト設定 複雑な領域 探索 理解 反応 カオスな領域 行動 理解 反応 込み入った領域 無秩序 な領域 理解 分析 反応 明白な領域 理解 分類 反応 ✤ 1チーム〜数10チームくらいの規模を想定 ✤ とてもお硬い領域というよりは変化の大き い領域の話 4. Infrastructure as Code (1) ✤ なんらかのアプリケーションを動かすためのインフラをコードで記述すること ✤ コードで書くことで再現性を高められる (はず) ✤ コードで書くことによって、ソフトウェア開発のプラクティスがインフラにも適用可能 になる

BMIという指標があります。身長のメートル表示の2乗で、体重のキログラム表示を割った数値です。これが、だいたい18.5から25の間にしましょうと言うのが、統計学その他から採用されている基準です。 そして、私、20代の頃から特に子どもを産んでから少しずつ太り始め、30歳前半から40歳過ぎまでは、158cmしかないのに、体重がだいたい58キロから62キロの間をうろちょろしていました。BMIにすると、23から25といったところでした。もう、典型的な小太りのおばさんです。 そうするとどんな感じかと言うと、まず基本的に 「全体的に脂肪がタポタポ」 しています。背中も肉が余るし、歩くともも肉同士が擦れ合う感じです。まぁ洋服もLサイズや11号ならなんとか、Mサイズはきつくて腕周りやウエストが入らない、というところでした。 まぁ、その10数年間の間も、たまに一念発起して筋トレしたり、一所懸命に自転車に乗っ

ブログについたコメントに対する自分なりの考えを書く。 soudai.hatenablog.com 私は文系の大学生ですが、プログラミング興味を持ちプログラマになりたいと考えています。 とても難しい事は理解していますが、プログラマに就職するのは やはり難しいでしょうか？ もし可能性があるとしたら、就職先の探しかたや見分け方などの ことを教えてください？ お願いします。 文系でもプログラマを始めとするソフトウェアエンジニアになれるか？の答えは なれる。 例えば自分の周りでも id:daiksy さんとか @shinpei0213 さんは文系出身のソフトウェアエンジニアだしプログラミングしている。 もっと言えば自分自身、高卒エンジニアなので学歴がネックでプログラマになれないということは無い。 だがソフトウェアサイエンスをしっかりと学んだ人からするとスタートラインは後ろである、という事実はあるし、

こんにちは、京大生ブロガーのゲーテ(@goethe_kyodai)です。 皆さん、こんな悩みを抱えていませんか？ 情報系の高校or大学に入る予定で予習したいが何をどの順番で勉強したらいいのかわからない もっと速くてメモリ消費の少ないプログラムを書きたいけど何をどの順番で勉強したらいいかわからない プログラマーになりたいけどプログラミング以外に何をどの順番で勉強すればいいのかわからない プログラマーで上を目指したいけど何をどの順番で勉強すればいいのかわからない そんな人達のためにプログラミングの勉強に必要な分野をツリーの図にまとめてみました。 自分がプログラミング関係を勉強する中で 「これを理解するためにはこの分野をわかってなきゃいけない、あっこの分野を理解するためにはあの分野も理解しなきゃいけない、あっあれもこれも....」 とどんどん辿っていったのをまとめました。 これを見れば一発で勉強

【46選】あのサービス・アプリのアーキテクチャ・プログラミング言語・フレームワークを大調査！〔2019年始版〕 今やWebやアプリを構築する技術選択は、フロントエンドからインフラまで各領域で多岐に及びます。気になるあのサービスが利用している技術は何か？ アンケート調査によるまとめの2019年新春バージョンです。 エンジニアHubでは2017年4月に、国内注目サービスのアーキテクチャ大調査を掲載しました。それからおよそ2年が経ち、インフラでもフロントエンドでも新しい技術が次々と登場しています。 そこで今回は2019年始版として、46のサービスが利用しているプログラミング言語やフレームワーク、インフラ等の環境をまとめました。選定理由も回答いただいたサービスは合わせて掲載しています。どういった見地から技術選定を行っているのか。ぜひ今後の参考にしてください。 （※本記事は、2018年12月のメール

アプレッソというベンチャー企業の CTO を務めて6年と2ヶ月になる。変化の激しいベンチャーに比較的長い期間身をおいていたので、社内外のいろいろなタイプのエンジニアと仕事をしてきた。 あるエンジニアが参加することで開発チームが短い期間で大きく変わったこともあったし、開発チームのメンバーが15人いた頃よりも、お互い補い合えるエンジニアが5人くらいの頃の方が成果が出たりすることもあった。 そういう経験を重ねていくにつれ、私の中では、スターエンジニアと呼べる人たちの持っているものについての、いくつかの類型ができてきている。今まで一緒に仕事をしていく中で本当に心強かったのは、最近エンジニアのキャリアパスの議論でよく言われるような財務のわかるエンジニアとか営業もできるエンジニアではなく、あるいは人と異なるユニークな能力を身に付けようとしているエンジニアでもなかった。ではどういうエンジニアが、というこ

機械学習の前処理をやるバッチの処理時間が以前は20分くらいだったのにいつの間にか2時間かかっていた...ということがありました。処理時間を短かくする修正は入れたものの、処理時間がどれくらいかかっているかを継続的に監視する仕組みがそもそもないのが厳しいなと思ったのでそれについて書きます。完全にN番煎じなので、特に新規性はないです。 songmu/horensoとは バッチの処理時間を記録したいけど、大掛りな仕組みは導入したくない。horensoでは実行したいバッチをwrapするような形で簡単に導入できる。 実行したい元々の処理が以下だとすると /app/go-active-learning.bin add --input-filename input.txt こんな感じでラップすればよい。 horenso -t add_recent_urls -T --reporter "/app/mack

仕事ではじめる機械学習 作者:有賀 康顕,中山 心太,西林 孝発売日: 2018/01/16メディア: 単行本（ソフトカバー） ちょうど仕事で機械学習を用いた機能開発のプロジェクトの進行管理をしていて、目次をみたところ良さそうに思ったので読んでみました。 オライリーのEbookでPDF版を買ったのですが、まもなく紙版も出るようです。 まえがきには、CourseraのMachine Learningコースを受講するか、『ゼロからつくるディープラーニング』を読んでおくと良い、とありました。ぼくは直前に『ゼロからつくるディープラーニング』を読んだあとでしたが、いきなり1冊目に読んでも問題ないのではと思います。難しい数式などはあまり出てきません。とはいえ、ある程度の機械学習についての知識を持っているのが前提になっているので、少なくとも機械学習を取り扱う際によく出てくる用語の意味などはある程度知って

この記事は、ex-KAYAC Advent Calendar 2018の17日目の記事です。 Songmuです。現在は、はてなと言う会社でチーフエンジニアとしてエンジニア採用等に関わりながら、プロダクトとしてはMackerelというサービスのプロダクトマネージャーを務めています。 カヤックには2011年から2014年まで在籍し、ソーシャルゲーム開発・運用のリードエンジニアを務めていました。主に甲子園シリーズのガラケー向けのタイトル運用が一番長く関わった仕事です。姫騎士と最後の百竜戦争というタイトルに企画から関わり、リリースから初期運用まで携わったのが最後の仕事でした。 カヤックは僕にとっては紆余曲折のキャリアを経て、30歳にしてやっと入った初めてのWeb企業です。複数台構成のWebシステムをスケーラブルにSPOF少なく構築し、それなりのトラフィックをさばきながら開発・運用する経験は初めてで

こんにちは！はてなデザイングループ所属のid:cormorantcraftです。 半年ほど前に入社しまして当ブログでは初登場となりますが、以後お見知りおきください！ 今回は少し趣向を変えまして、はてなデザイナー達の「人生の一冊」！をお届けしたいと思います。 皆さんはこれまで生きてきた中で 人生を変えてくれた！ 何度も何度も読み込んだ！ どうしても捨てられない！ という本はあるでしょうか。 僕は勿論あります！きっと誰しもがそういった「人生の一冊」があると思うんですね。 それがなんなのかを聞いてみれば、どういったことに影響されて「はてなのデザイナー」にたどり着いたのか、がわかるはず…というのが今回の企画の趣旨です。 総勢11名の「人生の一冊」を紐解けば、はてなデザイナー達の素顔が見えてくるかも？ それではいってみましょう！ id:ahchang の「人生の一冊」 fla 2 ―Idea of

Mackerel Advent Calendar 2018 の2日目の記事っす。よろしくお願いいたします。 Kamon は、JVM上で動作するアプリケーションの監視ツールキットです。 特定のベンダーに決められることなく、Metricsや、Tracing、Context Propagation APIs を提供してくれるツールキットです。 公式では、 StatsD, Prometheus, Kamino, Datadog, Zipkin, Jaeger などをサポートしておりますが、Mackerelがそこにありませんでしたので、ちょっと作ってみるかってことで、作りましたので、ご紹介させていただきます。 yoshiyoshifujii/kamon-mackerel How to use JVMで動くアプリケーションといっておりますが、基本、Scalaで書いたコードをJVMで実行するのを想定して

先週、第11回インターネットと運用技術シンポジウム (IOTS2018)にて、投稿した論文の発表をしてきました。 IOTSは査読付の国内の研究会であり、2年前に招待講演をさせていただいた研究会でもあります情報処理学会でウェブオペレーション技術について招待講演した話 - ゆううきブログ。 実は、そのときに、来年論文を投稿するぞと意気込んでいました。 実際にはそこから2年かかりましたが、この度論文を投稿することができました。 予稿 HeteroTSDB: 異種混合キーバリューストアを用いた自動階層化のための時系列データベースアーキテクチャ スライド 実務から研究へ 今回投稿した論文の内容は、Mackerelで開発した時系列データベースに関するものです。 これらはすでにAWS Summit Tokyo 2017、Web System Architecture研究会で発表済みのものになります。 時

当初の状況 あるサービスで Fargate + Goの運用が始まり、取り急ぎGoが出力したログの運用を以下のようにしていました。 Goが出力したログの流れ awslogsドライバ経由でCloudWatch Logsに保存。 CloudWatch Logsのサブスクリプションを使ってKinesis Data Firehose経由でS3に保存 (ログの永続保存/コスト考慮的な) 運用を始めて出てきた要望 運用を始めると開発時とは違った形でログを調査することが増えてきて、ログ調査に対する要望が出てきました。 主な要望 CloudWatch LogsやS3上のログを見るのにAWS Console使うのは頻度的に手間/ストレス CloudWatch LogsやS3上のログにgrep的なことをするのにAWS ConsoleやAWS CLIだと調べにくい S3 Selectしてみると1レコードに複数ログ