シュールすぎるぜ… ※こちら、コメディアンのキートン・パティさんが考えたネタ(本当にAIが作った訳ではない)の可能性があるとのこと(ページ下部に追加ツイート載せました。)
![Netflixが人工知能に40万時間分のホラー映画を見せて作らせたという『世界初のAIによるホラー映画』が面白い「風邪の時に見る夢じゃん」](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/11f7f9e5e01bad104ecd7aed3197e7134514679a/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fs.togetter.com%2Fogp2%2Fc9c79ad8318f57cc15ebb4e06d1838ff-1200x630.png)
システムの保守・運用を行うインフラエンジニアにとって、障害対応は最も責任のある仕事のひとつであり、障害の監視や通知に関するツールは「PagerDuty」や「Zabbix」が有名です。そうした障害対応を助けてくれるツールとして、Netflixが無料のオープンソースソフトウェア「Dispatch」を公開しました。 Introducing Dispatch - Netflix TechBlog https://netflixtechblog.com/introducing-dispatch-da4b8a2a8072 About - Dispatch https://hawkins.gitbook.io/dispatch/ Netflix Dispatch - Reviews, Pros & Cons | Companies using Netflix Dispatch https://stack
技術部のヨシオリです。 Netflix が Chaos Engineering の論文を公開して 2 年ほど経ちました。 クックパッドは最近、 Chaos Engineering を導入する事を決めました。 この記事ではその背景を紹介したいと思います。 そもそも Chaos Engineering とは Netflix では Failure Injection Testing として、営業時間中に意図的に障害を起す事をやっていました。Chaos Monkey というインスタンスとサービスを落すものから Chaos Gorilla、Kong という availability zone や region 単位で障害を発生させるものなどです。 その経験から Chaos Engineering というものが提唱されました。 Principles of Chaos Engineeringによれば C
時間がたつに連れて、私のフォーカスは、「カスタマーが何を言っているのか?」から、「まずはテストしよう!」というコンシューマー・サイエンスの態度に変わりました。私のチームのカスタマーに関するインサイトは向上し、学びの速度も上がり、何がカスタマーを喜ばせるのかについてのある仮説を形成するに至りました。 以下が、コンシューマー・サイエンスとカスタマーオブセッションのために私達が使ったリサーチの手法です。 既存のデータを使って過去と現在のカスタマーの行動を理解する。 私達の作っているものに対してカスタマーがどう反応するのかを聞くために、フォーカス・グループや一対一のインタビューやユーザーテストといったクオリティティブなリサーチをする。 カスタマーがどういった人たちなのかを、デモグラフィック(人口統計学的属性、つまり性別、年齢、住んでいる地域、所得、職業、学歴、家族構成など)、競合する製品の使用度、
ここのところHystrixについて調べていたのですが、Netflixは他にもGitHub上で様々なOSSを公開しています。 github.com Javaのものが中心ですがPythonやGo、Cで書かれているものもあります。ライブラリ的なものからミドルウェアや運用ツールまで多岐に渡っており、NetflixがAWSを利用しているということもありAWS上での利用に特化したものもあります。また各プロダクトのドキュメントもしっかりしており、以下のような専用のサイトも立ち上げられており、社内で開発したものを積極的にOSS化するという方針が伺えます。 netflix.github.io HystrixやEurekaなどを筆頭に有名なものも多いのですが、なにぶん数が多くどのようなものがあるのかを把握するのも割と一苦労な感じなのですが、Netflixでは自社のOSSを紹介するMeetupが継続的に開催され
There are many performance tools nowadays for Linux, but how do they all fit together, and when do we use them? At Velocity 2015, I gave a 90 minute tutorial on Linux performance tools. I’ve spoken on this topic before, but given a 90 minute time slot I was able to include more methodologies, tools, and live demonstrations, making it the most complete tour of the topic I’ve done. The video and sli
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