CodeZine編集部では、現場で活躍するデベロッパーをスターにするためのカンファレンス「Developers Summit」や、エンジニアの生きざまをブーストするためのイベント「Developers Boost」など、さまざまなカンファレンスを企画・運営しています。
12月15日、翔泳社主催の若手エンジニア向けカンファレンス「Developers Boost(デブスト)~U30エンジニアの登竜門~」が開催された。企業の中核を担う30歳以下(U30)の若手エンジニアたちが登壇。その知識やノウハウを惜しみなく公開した。本セッションで取り上げた「Arkサーバ」は、gumiのリアルタイム対戦ゲームを支えるリアルタイムサーバだ。対戦バトルゲーム「ドールズオーダー」でも、他ユーザーとの対戦時の通信処理に本サーバが活用されている。Arkサーバの負荷試験における試行錯誤の歴史を、エンジニアの叶若帆氏がふり返った。 講演資料:リアルタイム対戦ゲームを支える リアルタイムサーバの負荷試験のリアル 株式会社gumi Technical Strategy & Development 叶 若帆氏 システムのQoSを把握するために、負荷試験は極めて重要 Arkはgumi社が自作し
はじめに 受託開発において、比較的小規模なフルスクラッチのWebシステムを開発する場合、インフラ関連の工数の中でWeb/アプリケーション(AP)サーバの構築に対する工数が比較的多くなってきます。 また、複数のプロジェクトにおいて、同じような作業を繰り返し実施する必要があり、手作業で構築を実施する場合、繰り返し実施する中で手順書が修正され続け、いわゆる「秘伝のタレ」となり再現性が失われるケースが多々あります。 本稿では、開発環境及び本番/ステージング環境において、Web/APサーバを構築する際に「再現性があり」「繰り返し利用が可能で」「短時間で構築が可能な」方法として、Ansible、Vagrant、Packerを用いた実践方法をご紹介します。 Ansible、Vagrant、Packerの役割 Ansible、Vagrant、Packerは既に多くの事例でも採用されているため、ご存知の方も
本連載ではプログラミングの基本は理解しているが、より実践的なデータ解析に取り組みたい方を対象に、スクリプト言語によるデータ解析の実践を解説します。スクリプト言語の中でも特にデータ解析環境が整っているPythonをとりあげ、対話型解析ツールやライブラリによるデータ解析の実行・可視化の方法をを解説します。第4回となる本稿ではPythonによる機械学習を解説します。まず機械学習の概観について確認し、Jupyter Notebookとライブラリscikit-learn使った機械学習の手順を解説します。 対象読者 Pythonの基本的な文法を理解しておりデータ解析のスキルアップに取り組みたい方 サンプルの動作確認環境 MacOS 10.13 Anaconda 5.1 Python 3.6 Jupyter Notebook 5.4 機械学習の概要 本稿では、実際にPythonでの機械学習に入る前に、機
プログラミングを仕事にし始めると、楽しむことよりも効率的に作業をこなすことを優先し、好奇心からではなく業務に必要だからという理由で知識と技術を身につけている方もいるかもしれません。最初は自分で書いたコードが動作するだけで楽しかったのに、いったいどうしてこうなってしまったのか……? ですが、日々の仕事に嫌気が差している方でも、発見と喜びの味は格別だとご存知のはず。もう一度、心からプログラミングを楽しいと思いたい――そんな方のために、翔泳社では10月13日(火)に『プログラマ脳を鍛える数学パズル シンプルで高速なコードが書けるようになる70問』を刊行しました。 本書にはエンジニアに人気のスキル評価サービス「CodeIQ」の連載「今週のアルゴリズム」から問題を収録、さらにオリジナル問題を追加。解いていくだけで高速化・単純化・一般化のためのアルゴリズムを習得することができます。言語は問いません、得
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