ペパボ研究所による新卒エンジニア向け機械学習研修 - ペパボ研究所ブログ
ペパボ研究所 研究員／プリンシパルエンジニアの三宅(@monochromegane)です。 ペパボ研究所では、新卒のエンジニア研修の一環として、2020年7月13日から5日間に渡って機械学習入門の研修を担当しました。 本エントリでは、研修内容をスライドと共に紹介します。 GMOペパボの新卒エンジニア研修における機械学習研修の位置付け GMOペパボの新卒エンジニア研修は、5月のGMOインターネットグループでの合同研修プログラム（GMO Tech Bootcamp）と、6〜7月のGMOペパボでの研修プログラムから構成されています。 6月以降の研修では、Webアプリケーション、フロントエンド、セキュリティ、コンテナとデプロイなど様々な技術要素についてプログラムが組まれており、今年から機械学習研修がこれに連なることになりました。 VP of Engineering 兼技術部長の @hsbt の言葉
九州大学との共同研究報告とクックパッド吉川さんの招待講演について - ペパボ研究所ブログ
ペパボ研究所主席研究員兼チーフエンジニアの松本です。Twitter上ではまつもとりー(@matsumotory)と呼ばれています。 2018年の3月5日から2日間に渡って開催された、第40回インターネットと運用技術研究会(IOT40)で、九州大学との共同研究の進捗について研究報告してきました。また、その研究会の中で、クックパッドの吉川さん(@rrreeeyyy)に「Web サービスの信頼性と運用の自動化について」というタイトルで招待講演をして頂きましたので、それらについて紹介します。 論文(研究会予稿)とスライドを以下に公開します。 九州大学の笠原先生の研究報告 研究会予稿 軽量コンテナに基づく柔軟なホスティング・クラウド基盤の研究開発と大規模・高負荷テスト環境の構築 スライド 発表後の感想 本発表では、九州大学とペパボ研究所が共同研究の中で議論を行い、FastContainerとしての研
京都大学博士（情報学）の学位を取得しました - ペパボ研究所ブログ
ペパボ研究所の松本です。Twitter上ではまつもとりー(@matsumotory)と呼ばれています。2017年5月23日付けで、京都大学博士（情報学）の学位を取得しました。長かったようで短かった僕のチャレンジが一段落しましたので、簡単にその話をご紹介します。 博士論文のタイトルは「Webサーバの高集積マルチテナントアーキテクチャに関する研究」です。博士論文も学位授与直後から公開可能として申請しておりますので、本エントリでも執筆した博士論文を公開します。公聴会で使ったスライドも合わせて公開します。 博士学位論文：Webサーバの高集積マルチテナントアーキテクチャに関する研究 公聴会スライド 博士論文に関する研究は、本エントリで述べるよりも、上記の論文や公聴会のスライドを読んだ方が分かりやすいと思いますので、本エントリでは学位取得に向けた動機や目的意識の変化について少しだけ振り返ってみたいと思
Erlang and Elixir Factory SF Bay 2017 / Elixir Conf Japan 2017 参加報告 - ペパボ研究所ブログ
ペパボ研究所客員研究員の力武健次（りきたけ・けんじ）です。この記事では3月23日〜24日に米国サンフランシスコで行われたErlang and Elixir Factory SF Bay Area 2017と、4月1日に東京・秋葉原で行われたElixir Conf Japan 2017の参加報告をします。（文中敬称略） Erlang and Elixir Factory SF Bay Area カンファレンス Erlang and Elixir Factory SF Bay Area (EEF)カンファレンスは、ErlangやElixirといったErlang VM上の並行プログラミングシステムのコンサルティングを行っているErlang Solutions社が同社主催のイベントシリーズの1つとして2009年から米国カリフォルニア州サンフランシスコ近郊で行っているイベントです。会議の内容は、Er
ペパボ研究所の機械学習基盤とワークフロー - ペパボ研究所ブログ
こんにちは、研究員の三宅です。インターネットでは @monochromegane として活動しています。ペパボ研究所では、機械学習を用いた新たなサービスの機能開発や運用手法についての研究開発を行っています。今日はペパ研の機械学習基盤の構想と、その運用を支援するために開発したツールについて紹介します。 はじめに 機械学習によってサービスの課題を解決していくためには、サービス資産との連携と、学習結果の利用が容易となる仕組みが必要となります。複数サービスを運用するペパボにこの仕組みを提供することを考えると、大規模にかつ即時適用可能な状態で運用するには基盤化が不可欠です。また、利用する学習結果は永続的なものではなくサービスの成長に合わせた継続的な改善が必要なため、機械学習基盤の運用においては改善結果の反映を継続、かつ安定して行うことができるかが課題となります。 このエントリではサービスと連携した機
ペパボ研究所における学術的研究の意義 - ペパボ研究所ブログ
ペパボ研究所客員研究員の力武健次（りきたけ・けんじ）です。インターネットでは@jj1bdxとして活動しています。今年2017年よりペパボ研究所の客員研究員として、研究開発のお手伝いをすることになりました。この記事ではペパボ研究所に参加した動機と、今後の活動の抱負について書きます。 なぜペパボ研究所に参加したのか 昨年2016年6月にペパボ研究所が立ち上がった時、私はそのコンセプトとミッションに大いに感銘を受けました。学術的研究で得られた成果を運用に反映し、運用の課題を学術的研究のアプローチで解決するというペパボ研究所の手法は、かつて1990年から1992年に私が日本法人に所属していたDigital Equipment Corporation (DEC)のNetwork Systems Laboratory (NSL)とのやり取りで学んだものによく似ていたからです。 DECのNSLでは、現在
なめらかなシステムと機械学習と私 - ペパボ研究所ブログ
こんにちは、研究員の三宅です。インターネットでは @monochromegane として活動しています。これまで、ムームードメインやminneといったサービスの運用開発を担当していましたが、今期よりペパボ研究所の研究員として研究開発に携わることになりましたので今後の取り組みと抱負について書いていきます。 ペパボ研究所となめらかなシステム 今回携わることになったペパボ研究所は ペパボ研究所(略称「ペパ研」)は、事業を差別化できる技術を作り出すために「なめらかなシステム」というコンセプトの下で研究開発に取り組む組織です。アカデミックな水準における新規性・有効性・信頼性を追求する研究を行うとともに、研究開発した技術を実際のシステムとして実装・提供することを通して、事業の成長に貢献します。 という組織です。また、「なめらかなシステム」とは以下のように定義されています。 システムにとってのユーザや、
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