技術部 SRE グループの id:itkq です。2019 夏アニメで一番好きな作品は Re:ステージ！ドリームデイズ♪ です。この記事では SRE が運用している退職処理の自動化について説明します。 退職処理とは 入社後に業務のための様々なアカウントを作成するのと反対に、退職時にはそれらのアカウントを無効化する必要があります。これを退職処理と呼んでいます。SRE が管轄している典型的な例では、SSO に対応していない SaaS のログインアカウント・AWS の IAM User・データベースの個人ログインユーザなどが該当します。これらのアカウントは社員によって要否が異なったり必要な権限が異なるため、入社時に一括で用意せず必要に応じて申請してもらう形をとっています。一方で退職時にはそれらのアカウントをすべて無効化する必要があります。 退職処理は繰り返され、自動化の余地のあるタスクです。また

こんにちは、クックパッドの冨永（@mamiracle__）です。 突然ですが現在クックパッドでは、サービス開発に携わるエンジニアとデザイナーの採用に注力しています！ しかし、社外の方とお話をしていると「クックパッドはひとつの完成したレシピサービスをやっている会社だよね。本当にエンジニアやデザイナーを積極採用しているのですか？」と聴かれることがよくあります。 答えは「YES！！！！！！」です。 わたしたちが積極採用をするのは、ミッションである「毎日の料理を楽しみにする」の達成に向けてサービスを生み出し、成長させるため。このことには大きな意義があるとクックパッドは信じていて、そのためにやるべきことが（レシピサービスでもそれ以外でも）たくさんあります。 そのことを皆さまに伝えるために、採用サイトを大幅にリニューアルしました。 今日はリニューアルに際してお伝えしたかった想いを、ブログに綴りたいと思

機械学習チームの林田(@chie8842)です。好きなスポーツはテニスとスノボです。 システムは、その当時の最新の技術で作ったとしても必ずレガシー化します。 機械学習システムも他システムと同様、一度デプロイしたら終わりではなく、継続的なメンテナンスが必要です。昨今機械学習は、特に技術の進歩が目覚ましいため、レガシー化するのも早い分野といえます。本稿ではレガシー化した機械学習アプリケーションのメンテナンスと、それに伴うGPU環境からCPU環境への移行によって、大幅にシステムの運用コストを削減した例をご紹介します。 機械学習アプリケーションにおけるコスト課題 クックパッドにおける最初の大きな機械学習プロジェクトである料理きろくがリリースされたのは、2年前のことです。それ以来、様々な機械学習アプリケーションがデプロイされ、現在では大小含めて30を超える機械学習アプリケーションが運用されています。

こんにちは、技術部モバイル基盤グループの茂呂(@slightair)です。 先日のiOSDCは大盛況でしたね。とても楽しく、実りあるカンファレンスでした。この記事で僕は ididblog! ということにしようと思っています 😋 クックパッドからは @giginet と僕の二人が登壇しました。発表を聞きに来ていただいた方はありがとうございました。 @giginet の 詳解Fastfile という発表中でさらっと話された、”毎週自動的にリリースされる”という言葉が気になった方はいるのではないでしょうか。実はこのリリースフローについての話もプロポーザルに出していたのです(もっともっと細かくリリースをしてユーザーに最速で価値を届けるためのリリースフロー)。 この記事ではこのリリースフローについての話をしたいと思います。 クックパッドアプリの開発体制 クックパッドアプリの開発体制は人数の変動はあ

研究開発部の @ayemos です。ダイエット中です。 画像検索とは 検索という言葉からは、いくつかの単語を入力してそれを含む文章を検索するという体験を自然と連想できるかと思います。このような検索の体験の第一歩は、ユーザーが欲しい情報に対して単語の列としてクエリを構築するということから始まります。例えば、「支払うべき住民税の額」という情報を得たい時には「目黒区 住民税」というクエリを自ら考えて入力するといったようにです。 単語列を利用した文章検索を行う際、検索クエリが来るたびに検索対象となる文章を上から下まで全探索するのでは時間がかかってしまいます。そのためしばしば全探索の代わりに転置インデックスを用いて高速化された探索手法を用います。転置インデックスは端的に単語からそれを含む文章(とその位置)をマップする情報であり、これを用いることで、単語の列をクエリとして、それらのすべてあるいは一部を

こんにちは、技術部の長（@s_osa_）です。 先日、新卒の総合職・デザイナー向けに技術基礎研修を行ないました。 そこで研修をするにあたってどのようなことを考えて何をしたか、担当者の視点から書いてみようと思います。 なぜやるのか 研修を担当することになったとき、はじめに「なぜやるのか」「この研修の目的は何なのか」を考え直してみました。 ぼんやりとした「技術についても少しは知っておいてほしい」という気持ちはありましたが、研修内容を考えるにあたって目的を明確にする必要がありました。 研修を受けてもらうのは総合職・デザイナーの人たちです。 エンジニアに対して技術研修があるのは自然ですが、技術職ではない人たちに技術研修を受けてもらうのには然るべき理由があるはずです。 理由の言語化を試みたところ、「研修を受ける人たちは技術職ではないが、テクノロジーカンパニーの一員であることに変わりはない」というとこ

こんにちは。インフラストラクチャー部データ基盤グループの小玉です。 先日Amazon Redshift（以下、Redshift）で32TBのテーブルを全行スキャンするクエリを3本同時に走らせたまま帰宅し、クラスターを落としてしまいました。 普段はRedshiftのクエリをチューニングしたり、データ基盤周りの仕組みを慣れないRubyで書いたりしています。 突然ですが、スキュー(skew)という単語をご存じでしょうか。 「skew 意味」で検索すると「斜め」とか「傾斜」といった訳が出てきますが、コンピューティング界隈では「偏り」という訳語が定着していると思います。 さらに、分散並列DB界隈で単にスキューもしくは偏りと言った場合、それはしばしばデータの偏りを指します。 データが偏っているとは データが偏っているとは、複数ノードで構成される分散並列DBにおいて、各ノードが保持するデータ量（行数）に