半年でPHPのエラー通知を撲殺しまくった話 - Chatwork Creator's Note
どうも。ご存じ、サーバーサイド開発部（PHP)のやまざきです。 『優れた UX は心地のよい Developer Experience から生まれてくる』と信じて20余年。今年は最高な年になりそうです。 さて本ブログの本題ですが、ある程度のサービス規模になってくると運用・保守は大変になってきますよね。今日は昨年2021年にサーバーサイド開発部（PHP)としてのサービス監視体制を改善していったよ、って話をふりかえりながら書こうと思います。 目次 目次 Chatworkのサーバーサイド運用・保守体制 バックエンドチームでの基本的な運用・保守体制 バックエンドで利用中のシステム監視SaaS Datadog New Relic バックエンドのアプリケーションログ基盤 バックエンドでのアプリケーションログ収集のデータフロー PHPシステムでのアプリケーションログの通知 サーバーサイド開発部（PHP)
同システムを導入したのは情報システムグループ運用チーム導入担当の新谷健介氏だ。もともと星のや京都で現場スタッフとして働いていた新谷氏は、自ら希望し2019年5月に情報システムグループに異動した。 同システムを導入する以前の星のや京都は、ホワイトボードで料理の進行状況を管理するアナログな手法をとっていた。しかも同施設のレストランフロアは2フロアに分かれており、さらに管理を難しくしていた。スタッフ同士がインカムで連絡を取り合いなんとか運用していたが、料理の提供ミスやタイミングの遅れがたびたび発生していたという。「自分もキッチンで働いていた際に、料理の進行管理の課題を非常に感じていた」と新谷氏は語る。 そこで新谷氏は温泉旅館「界」で利用していた料理進行管理システムを星のや京都にも導入することを提案。自らカスタマイズして星のや京都の仕様に仕立て上げ、導入にこぎ着けた。同システムはローコード開発が可
一般的にはどうなのか？が気になる人は後半にある「一般的には（参考）」に先に目を通してもらったほうがいいかもしれません。 サンプルのダウンロード サンプルのダウンロードはこちらから。 作成してみる では作成していきましょう。 作成方針・ポイント 意思決定層にも理解できるよう要点を簡潔に記述 プロジェクト計画書は意思決定層の人にプロジェクトの承認をもらうことが作成目的であることが多いので、意思決定層の人が知りたい情報を簡潔に記述し、必要な情報は補足や参考情報で補うのがいいでしょう。 まずはダイジェスト版を作る また、計画書のような意思決定層が見る資料や一定量以上（パワポ10枚以上くらいが目安？）になることが予想される資料は、まず「ダイジェスト版」的なものを1ページくらいで作成し、方針を上長等に確認、フィードバックを受けた上で本編を作るようにした方が、無駄なく資料を作ることができます。 （ダイジ
はじめに 初めまして。 都内IT企業で、データアルゴリズムチームのエンジニアをしております、Noraです。 機械学習やデータサイエンスプロジェクトに関わる際、デモプロダクトを作りたい状況は多いと思います。 その際、Streamlitという、PythonのみでWebアプリケーションを作成できるフレームワークが有用です。 今回の記事では、「運用保守が容易で開発コストを下げる」ディレクトリ設計方針を解説していきます。 「Streamlitプロジェクトの、最適なディレクトリ設計方針を考えたい」という、チームで開発しているエンジニアにおすすめの記事となっております！ こちらの記事内容は個人の経験がベースになっておりますので、未熟な点も多いかと思います。 ご意見あればコメントいただけますと幸いです🙆♀️ 🙆 では、ぜひご覧ください！ 設計の考え方 今回、ディレクトリ設計を考える上で、以下2つのポ
本記事は@ushitora_anqou(以下、お魚さん)の開催した投稿大会に当たってせっかくだしそこに投げようかという気分で執筆されたものである。ちなみに間に合ってない。WordPress何もわからんので見づらいかも。なんか途中から口調が変わってるんですがまぁ執筆が日をまたいだのであれ。 主な登場人物@nimdanaoto:筆者 @Vtb:同じサークルに所属するみかん。祖父が鯛の養殖をしてるらしい。彼との会話でアイデアが固まった。自作CPUしてたし興味あるんでねと思って声をかけたやつ。 @ushitora_anqou 初見はk/vmだったと思うんだけどCコンパイラが書ける頭おかしい(そういう名前の賞もらってたしほめことばに違いない)のがいるというのを覚えていたので、みかん経由で声をかけた魚。自然言語コンパイラ。 準同型暗号という、暗号文のまま計算ができる暗号がある全ては、2019年２月末に
Ubie(ユビー)株式会社でソフトウェアエンジニアをしている八木(@sys1yagi)です。現在Ubieはソフトウェアエンジニアが25名おり、採用活動の進捗としてはまもなく30名を超えることが見えてきています。 Ubieには大きく2種類のプロダクトがあります。病院向け(toB)の「AI問診ユビー」というプロダクトと、一般ユーザ向け(toC)の「AI受診相談ユビー」というプロダクトです。病院向けの「AI問診ユビー」は、病院、クリニック、グローバル(アジア)に分かれており、全体で4つのプロダクトを開発しています。これらのプロダクトは15個のサービスを組み合わせて動作しています。 プロダクトとサービスの関係図 プロダクト間連携で起こる課題現在はサービス群がざっくりプロダクトのバーティカルで分かれていて、一部で共通のサービスがあったり、プロダクト間で連携しあう部分が出てきたといった状態です。人数や
ESLint チームから $200 いただきました！とても嬉しくありがたいです！ プログラマー人生の中でも、あまり無い経験だと思ったので駄文ですがこの経験を残そうと思います。 一応書いておくと私は ESLint の中の人ではありません。 まず簡単な時系列（日本時間） 3/26朝、ESLint TSCミーティングでコントリビューターの誰に今月分の寄付をするのが良いか話し合われる。 ミーティングメモのPR: https://github.com/eslint/tsc-meetings/pull/246 3/26朝、ESLint チームのリーダーである Nicholas さんから、あなたに $200 あげます（かなり意訳）な旨のメールが届く。 3/26、メールに案内の通りに Open Collective で申請。3/27、申請が承認される。 3/30 $200 もらた！ ESLint チームの
動くWebデザインアイデア帳
サイト閲覧方法 1ウェブサイトへアクセス https://ugokuweb.coco-factory.jp/ugokuweb/ 新サイトはこちらから 2【ユーザー名】と【パスワード】が求められますので、以下の情報を入力してください。 【ユーザー名】：ugokuweb 【パスワード】：指定のページ数を【半角数字3桁】で入力 （例）30ページの場合は 030 と入力 ※黄色本をご購入の方：7-2「検索」の表紙ページ数 ※ピンク本（実践編）をご購入の方：9-4「SVGアニメーション」の表紙ページ数を【半角数字3桁】で入力してください。 3閲覧制限が解除され、サイトを閲覧できるようになります。 ブックマークをしてご利用ください。 ※掲載されているコードは、2021年に出版された時のものをそのまま掲載しています。 （jQueryのバージョン、プラグインのソースコードの書き方を含む） ソースコードの書
アジャイル開発やスクラム開発を支援するためのマネジメントツールとして、みなさまはどんなツールをお使いでしょうか。GitHub (GitHub Project)、 Jira、Zenhub、Pivotal などなど... 優れたツールは数多あるなか、Awarefy では Linear （リニア）を導入し、日々の開発タスクにはじまり、採用関連タスク、経営にまつわる Issue などをこのツールで管理しています。 Linear – A better way to build productsLinear streamlines issues, sprints, and product roadmaps. It’s the new standard for modern software development.LinearAwarefy が Linear を導入したのは 2023年3月のことで、お
www.shoeisha.co.jp 過去にアリエル・ネットワーク (以下アリエル) という会社で働いていました。これはもう10年前の話で、アリエルはオンプレミスで運用するパッケージベンダーの会社だったので、昨今の SaaS のようなプロダクト開発とは状況が大きく異なります。そういった時代背景の違いを考慮して本稿を読むように注意してください。 当時の課題管理や開発方法論が、その前もその後も、10社以上、十数の開発チームで働いた私の経験の中ではもっとも開発の生産性も開発体験 (Developer Experience) も優れたものでした。 アリエル・ネットワークでアルバイトをしてきました - forest book アリエル・ネットワークに入社しました - forest book アリエル・ネットワークを退職しました - forest book たまたま、というよりは、私がお願いして、当時
GitHub - zgw426/Handling_JSON_with_no_web_server_HTML-JavaScript-
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絶対に止められない超重要サービスをGitOpsで安全に開発できるようにしている話 - BIGLOBE Style ｜ BIGLOBEの「はたらく人」と「トガッた技術」
自己紹介と前置き こんにちは、BIGLOBE谷山です。 ここ最近はコロナの影響もあって、2,3か月くらいほぼ出社していないので 出勤経路を忘れかけています。 現在携わっているProjectは、何十台ものサーバから構成されるRADIUSシステムを、オンプレミスからAmazon Web Services（AWS）に移行し、かつ一部機能はサーバレス化するというProjectです。 RADIUSシステムは240万人超の会員様が利用している認証システムなので絶対に落とせません。なので、より安全に運用していくために「GitOps」の仕組みを取り入れようと開発を進めています。 モバイルコア技術部 テクノロジー開発グループ 谷山 大介 (まだ外に出れたころに山に行った時の写真です。) 2021/08/30 追記： 続編を書きました！ style.biglobe.co.jp GitOpsとは そもそもGit
LAPRAS株式会社の高濱です。名刺的にはプロダクトマネージャーという肩書きで活動していますが、弊社が導入しているホラクラシーでは仕事内容が極めて流動的なため、実態としては2020年12月現在は以下のような役割で仕事をしています。 特に大きな比重を占めているものとしてB向けサービスの戦略策定とプロダクト施策の企画があります。これらの視点を踏まえ、この記事では2020年のLAPRAS株式会社が好調であった旨を指標を交えて紹介し、それを導くひとつの要因となった（と少なくとも社内では認識されている）プロダクト施策と、プロダクトマネジメントについて書こうと思います。 ● 数字からみる2020年のLAPRASのサービスLAPRAS株式会社は、エンジニアのダイレクトリクルーティングサービスである LAPRAS SCOUT とポートフォリオの自動生成を備えた転職サービスである LAPRAS を提供してい
# 解説ブログ https://tech.classi.jp/entry/2021/05/20/110000 # 参考リンク - http://shimooka.hateblo.jp/entry/20141217/1418788239 - https://soudai.hatenablog.com/entry/webservice-monitoring # その他紹介したリンク - https://soudai.hatenablog.com/entry/survival-strategy - https://soudai.hatenablog.com/entry/2020/12/31/165940 - https://speakerdeck.com/twada/worse-is-better-understanding-the-spiral-of-technologies-2019-edi
基本的に継続的な開発を行っていく上で、CI/CDは避けて通れなくなっています。CI/CDといえば、これまでも様々なツールやサービスがありました。 クラウドの発展やインフラ環境の変化などもあり、個々の特性を生かした機能やサポートなどを持つツールやサービスが生まれてきています。 OSSで基本的に自身で環境を構築する汎用ツール：Jenkinsなど CI/CD専用のSaaS：Circle CI、Travis CI、AWS Codeシリーズ、Google Cloud DevOps、GitHub Actionsなど クラウドやKubernetes環境向けのCD：Spinnakerなど アプリケーション実行環境とCDがセットになったPaaS：GAE、AWS Beanstalkなど 一方、この各ツールやサービス間で移行することになると、複雑になりがちな設定の書き換えや、特定ツールのサポートやプラグインに乗
データモデルを活用した データ ウェアハウスの設計
データ モデルを活用した データ ウェアハウスの設計 Joshua Jones, Eric Johnson 目次 はじめに.................................................................................................................................. 2 データ ウェアハウスの設計.................................................................................................... 2 データ ウェアハウスのモデリング..........................................................................
GSoC 2021 に参加して Scala3 の開発環境を改善させてもらった - たにしきんぐダム
2021/06 から参加していた Google Summer of Code 無事修了しました。 GSoC では Add synthetics and symbol information for semanticdb in Scala 3 という題目で Scala3 の IDE や Linter のための基盤となる機能の開発をしていました。 今回の成果により Scala3 でも Metals (Scala の Language Server 実装) で go-to-implementation, show-inferred-types, show-implicit-arguments (& context-params) などなどの機能が使えるようになる予定です。 https://summerofcode.withgoogle.com/projects/#5527632738779136
PHPerKaigi2021
CX 事業本部では Node.js を使うことが増えてきました。ここで前提の整理として一度 Semantic Versioning についてまとめます。 Semantic Versioning は SemVer と略します。本記事内では以降、 SemVer で表記を統一します。 ちなみに SemVer の読み方はカタカナで強引に書くと、「センバー」になります。発音記号としては sémbɚ です。 member の先頭を s で発音する、と覚えると良いでしょう。 TL;DR 基本的に数字 3 つでバージョンを表し、リリース前の不安定なバージョンには alpha や rc などがつくことがある 一番左の数字が大きくなったら後方互換性がない 一番左の数字が 0 のときはどの数字が上がっても後方互換性がない たまに一番左以外の数字があがったときに後方互換性がない場合がある リルオッサが図解してくれ
本記事は、匠塾 Advent Calendar 2021の12/23の記事です。 プロジェクト（仕事）の目的は、価値を届けること 2021年8月にPMBOK(Project Management Body of Knowledge)の第7版がリリースされました。第6版までは「成果物を届けること」が主目的であったのに対し、第7版は「価値を届けること」が主目的になりました。 この変更は、予測型（PMBOKでは第6版まで)から適応型(同第7版)への変化とも言われています。 「予測型」は、「あらかじめ決められたとおり（予測したとおり）に仕事をしていれば価値が生まれる」という前提に立っています。予測型の開発では、その前提のもとに「決められたことを、しっかりやり遂げること=成果物を届けること」にフォーカスします。 「適応型」は、「あらかじめ決められたとおり（予測したとおり）に仕事をしても価値が生まれな
Clean Architecture 達人に学ぶソフトウェアの構造と設計 (アスキードワンゴ) 作者:Ｒｏｂｅｒｔ Ｃ．Ｍａｒｔｉｎ,角 征典,高木 正弘発売日: 2018/08/01メディア: Kindle版 読み終えた。良い本だったと思う。 この本を読んだモチベーション Goで書かれた簡素なレイヤードアーキテクチャによるマイクロサービスを会社で触る機会があったり、新たなサービスの切り出しを検討していたりして、Rails以外のサーバサイド設計についてもっと知見を深めたかった。 そんな中で、上司との1on1で「マイクロサービスパターン」を紹介してもらい、その本を読む前段の読み物としてよさそうと感じた。 「Design It!」を社内の読書会で読んでいて、アーキテクチャ関連の本をほかにも読みたかった。 僕はこう読んだ 例の"同心円状(玉ねぎ)のアーキテクチャ"(= "クリーンアーキテクチャ"
Cloud Composerの活用事例と料金体系について調べてみました。 Cloud Compoer とは？ Cloud Compoer活用事例 メルペイ メルカリ DeNA JapanTaxi エウレカ リブセンス SmartNews BrainPad 料金体系について 所感 Cloud Compoer とは？ Cloud ComposerはGCPが管理するフルマネージドなAirflowで、バッチ処理等のワークフローの管理を行うことができます。例えばDataflowを実行し、BigQueryのテーブルを作り、作ったテーブルを参照するDataflowの逐次処理を実現できます。GUIで実行履歴や状況を管理できることも採用されてる理由のようです。 cloud.google.com Cloud Compoer活用事例 Cloud ComposerやDataflowを使ったデータパイプラインを構築
概要 チームで iOS 開発をする際 xcodeproj ファイルはコンフリクトが発生しやすい状況となります。 XCodeGen というツールを用いて xcodeproj ファイルのコンフリクトと解消にかかる手間暇を回避していきます。 動機 xcodeproj ファイルは、 プロジェクトのファイル構成や設定など様々な情報を保持しているファイルです。プロジェクトにファイルを加えただけで変更されるので、 差分が入りやすくチーム開発の際にコンフリクトしやすくなっています。加えて、 xcodeprojファイルは独自の構造を持っているため、 中身を読んで理解するのは容易ではありません。 これらの性質のため、 iOS のチーム開発にて xcodeproj ファイルはコンフリクトしやすい上に修正が容易ではないので、 コンフリクト解消には手間暇がかかることもあり何度も続くとストレスになりえます。 Xcod
エムスリーエンジニアリンググループ AI・機械学習チームでソフトウェアエンジニアをしている中村(po3rin) です。検索とGoが好きです。 今回はチームで利用するGitLab CIのテンプレート基盤を構築してGitLab CIの運用改善を行ったのでご紹介します。 抱えていた課題 GitLab CI テンプレート テストの実装 弊チームでGitLab CIテンプレート化したJOB まとめ We're hiring !!! 抱えていた課題 エムスリーのAI・機械学習チームではGitLab CIを使ったKubernetesへのデプロイや脆弱性のスキャンを行っています。これらの処理はcookiecutter templateを利用してプロジェクト作成時に組み込まれるため、これらの処理を0から準備しなくてもすぐに開発が可能です。 cookiecutterを使ったプロジェクトテンプレートの作成に関し
GIF/460_実践ガイドブック/md/465-1_guidebook_datamanagement_intro.md at main · JDA-DM/GIF
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先日Twitterを見ていたらこんなつぶやきを見つけました。 筋トレを一年続けられる人って0.3%しかいないらしい。これは日本の富裕層の割合と近くて、成功者は継続し続けた者だけって言う証明。続けられる人だけが勝つ。筋トレに限らず何事も。 https://twitter.com/_sunny_fit_/status/1199123876011134977?s=20 最近ジムに行っていない自分には耳が痛いですが、今回はクライアントワークにおいて極めてその重要性が高く、継続こそが肝である変更管理について書いてみました。 変更管理とは何か？ 変更管理とはその名の如く「変更を管理する仕組み」のことです。PMBOKにおいても、統合マネジメント知識エリアの中の統合変更管理として定義されているぐらい、プロマネの仕事のど真ん中です。教科書的な説明は下記のサイトも参考にしていただければと思います。 プロジェク
Amazon Web Services ブログ データメッシュで作る消費財企業向けモダンデータレイクのアーキテクチャ COVID-19 パンデミック以来、世界中でオンラインショッピングと消費者向け直販（Direct To Consumer; DTC）への劇的なシフトが見られます。消費財（Consumer Packaged Goods; CPG）業界がどの業界よりもこの変化を感じていることは間違いないでしょう。Statista 社によると「小売ウェブサイトへの訪問者数は全世界で、2020年1月の160億7000万回から、2020年6月には約 220 億回に増加」しました。ウェブサイトへのトラフィックが半年間で27% 増加したことで、データ企業、特に消費財企業にとって管理すべきデータ量が急激に増えました。 これまで消費財企業の多くは消費者と直接的な接点を持ってきませんでした。そのためデータは、
プログラミングの完了後に行う単体テスト。 単体テストはプログラムを書いたことのある人なら誰しもが経験をしたことのあるテストだろう。 しかしながら、 ・どんな観点でテストをすればいいの？ ・エビデンスは取ったほうがいい...
手法：Blokus イメージ図（出典：https://sgrk.blog.fc2.com/blog-entry-67.html） ふりかえりで「陣取りゲーム」をやります。 この手法はとにかく「楽しさ」に重点を置いたふりかえり手法です。 利用場面 オンラインで行えます。（というよりオフラインだと上手にできません） 思い出しをするために使ったり、アイデアを出すために利用します。 場作りの一環としても使えそうです。 目的・概要 楽しくふりかえりをする 参加者全員のコミュニケーションを活性化する ARTをする 所要時間 3分～。わぁ、簡単！ このゲームを開発・実施しているaslead Agileのチーム「オキザリス」では、1時間スプリントのふりかえりとしてBlocksを3分で行っています。 1週間スプリントであれば、10分くらいやると楽しめそうです。 ゲームの説明 ふりかえりをしながら、陣取りをし
Google CloudのAI/ML開発プラットフォームVertex AIは結局何ができるのか | DevelopersIO
データアナリティクス事業本部 インテグレーション部 機械学習チームの貞松です。 先日のGoogle Cloud Next'23の熱も冷めやらぬ中、Google CloudのAI/MLサービスについてのキャッチアップを進めている今日この頃です。 今回はGoogle Cloud上でのAI/ML開発プラットフォームであるVertex AIについて整理していきます。 クラウドサービス全般的にありがちな話ですが、機能単位でのユーザーガイドやリファレンスを見て、結局のところ何ができるのかわからないケースもあるのではないでしょうか。特にVertex AIは利用可能な機能が多岐に渡っているので、全体像を把握するのが難しい面もあります。 本記事では、AI/ML開発で必要な要素について、Vertex AIでできることを起点として、それに対応する機能を逆引き的に紹介していきます。 Vertex AIでできること
VSCode+RemoteDevelopment+GCEでリモート開発環境を構築する。 | hatakoya memo
Articles VSCode+RemoteDevelopment+GCEでリモート開発環境を構築する。GCP Cloud BuildをGitHubと連携させて、ビルド結果をSlackで通知するFramework Cycle.jsExpressFlutterJavax validation with KotlinReact: NextReact: nwbReact StorybookReactSpring JPASpring Boot / KafkaSpring WebFluxSpring FrameworkSoftware / Service Circle CIDockerDockerHubGitGit HubHelmIntelliJ IDEAJSON ServerKubernetesVerdaccioVSCodeMiddleware MySQLCouchbaseRabbitMQKafk
LLM開発のいろはをおさらいする~手法からツール、開発ノウハウまで - tomoima525's blog
最近PoCやサービス開発を通じて、どっぷりLLMの開発をしています。この記事では最近の大規模言語モデル(LLM)を使ったアプリケーション開発の種類や手法、ツール群について一通りまとめました。よくあるチャットボットからReActといった最先端のものまで、この記事を読めばエンジニアだけでなく非エンジニアの方でも概要をつかめるよう書きました！それではどうぞ。 そもそもLLMとはなんぞや LLMアプリケーションとは アプリケーションは内部的に何をやっているのか LLMで開発できるもの やりとりを記録する 手順を考えさせる いくつか例をだしてアウトプットを学ばせる 外部データから答えを取得する 大量のデータから答えを得る 手順を考えさせ、外部のデータを必要なら利用する LLM自体をチューニングする 開発ツール フレームワーク Vector DB LLMアプリケーション開発の難しいことと対策 エラーハ
Flutter アプリを「退屈なアプリ」から「見栄えの良いアプリ」に変える | Google Codelabs
1. はじめに Flutter は、1 つのコードベースからネイティブにコンパイルして、モバイル、ウェブ、デスクトップの美しいアプリケーションを作成できる Google の UI ツールキットです。Flutter は既存のコードと組み合わせることも可能です。世界中のデベロッパーの皆様にご利用いただける、無料のオープンソースです。 この Codelab では、Flutter 音楽アプリケーションを拡張して、退屈なアプリを魅力的なものにしていきます。これを実現するため、この Codelab ではマテリアル 3 で導入されたツールと API を使用します。 学習内容 プラットフォーム全体で使用可能で見栄えの良い Flutter アプリを作成する方法。 アプリのテキストをデザインしてユーザー エクスペリエンスに組み込む方法。 適切な色を選択する方法、ウィジェットをカスタマイズする方法、独自のテーマ
この記事は Google Cloud Japan Advent Calendar 2023 (入門編) の 20 日目の記事です。 こんにちは、Google CloudでDataAnalyticsを担当している山田です 本日はDataformの紹介をしたいと思います！ Dataformとは BigQuery上でデータ変換を行う複雑なSQLワークフローを開発、テスト、バージョン管理、スケジュール設定することが出来ます。 Dataformのようなパイプライン管理ツールを使わない場合、SQLのバージョン管理や、テーブルAの後にテーブルBを作りたいといった依存管理などをどうするか考えなくてはいけません。 そのような課題を解決してくれるのがDataformになります。 Dataform自体の利用には料金がかからないというのも大きな特徴です！ Dataformの構成要素 Dataformは以下の４つの
テストって何ですか？ これが意外と難しい．「自動テストでユニットテストをやったり，リリース前にQAをやったりするよ．」とかいう人も多いと思います． じゃあ，「ユニットテストと結合テストの区別は何？」「計算結果をファイルに保存する機能だけどこれってユニットテスト？結合テスト？」みたいなことが往々にしてあります．このあたりをチームで話をしてても，全然かみ合わず，「俺のテストの定義」「今までチームでやってきたテストの定義」みたいなものがあり，じゃあ，それが本当にプロダクトの品質を上げるテストなんだっけ？というところも懐疑的です． ということで，いろいろな「テストの定義・分類」を複数の書籍・リンクから引用し，「どんなテストの定義・分類があるのか？」を一覧にしてみようという試みです． それにより，自分のチームやプロダクトで行っている"テスト"がどれに近いか，抜けているものはないか．というものを振り返
データウェアハウスの開発で苦しんだ話 - Google Ads配信データの収集 - Kaizen Platform 開発者ブログ
SRE Groupの本田（@mov_vc）です。 今回はKaizen Adで運用している広告データ収集基盤について、Google広告の例をもとに開発事例を共有できればと思います。 背景 Kaizen Adでは、広告配信データを収集、活用しています。広告配信データとは、例えば以下のようなものです。 メトリクス名 意味 Cost 広告費用 Impressions 広告を閲覧した人数 Conversions 広告を閲覧して購入に至った顧客数 Sales 広告商品の売上 CVR (Conversion Rate) Conversion÷Impressions CPA (Cost Per Action) Cost÷Conversion ROAS (Return On Advertising Spend) Sales÷Cost こうしたデータは広告の効果測定の定量的な指標となり、より良い動画広告を作る
新型コロナウイルスも落ち着きつつあって、よさそう。そろそろ物理出社が怖くなってきた。というわけでぶっとい本を土日にガッと読んだ。 www.nikkeibp.co.jp めっちゃ有名。「おすすめ技術書」みたいなｳｪｯﾌﾞ記事でだいたい挙がってくる、バイブル的なやつ。著者はSteve McConnell氏というかたで、Microsoft社やBoeing社に勤務された経歴あり、1993年に本書の初版を出版している。2003年にオブジェクト指向をとりいれた第2版が出版された。紙の本だと上下で1000ページ超えという鈍器のようなもの。 Amazonの履歴をみると3年前に購入していた。上下巻で出版されているが、自分はそれらがあわさった電子合本版をKindle半額セールで買った。そのときにも読んでいる（はずだ）が、当時から3年もたっているので、読みとる情報も違ってきそう。と思って再読した。何より、記憶が
はじめに 仮説検証学習サイクルを可視化するためのツールを「Experiment Board」と呼んでいます。2年ほど試行錯誤を重ねましたが、今は納得して運用することができているので、世のプロダクト開発をよりよくするためにも、参考になるかわかりませんが公開したいと思います。 なぜ、この Experiment Board が必要だと思ったのかと言うと、過去にこんな悩みがあったことがきっかけでした： ユーザーリサーチの際に、過去の質問や検証内容と重複してしまうことがあって、時間の無駄だと思った どこまでが未検証で、どこまでが検証済みだったかわからず、迷走することがあった 価値ある学びやインサイトが多くあった場合に、まとめて管理したり記録する方法がわからなかった 仮説検証学習のために実験を繰り返す習慣を身につけたかった これらのモヤモヤを解消してくれたのが、Experiment Board でした
どうもはじめまして。 muryoimpl です。 前回のエントリ 食べチョクの自動テスト改善活動 〜これまでとこれから〜 で、自動テスト改善チームが発足したことを書きましたが、今回はその活動の中で実施した、RSpec による自動テストのカバレッジのデータ収集の自動化と、そのデータを利用した可視化について書きたいと思います。 これまではどう可視化していたか 食べチョクは Ruby on Rails で動いており、バックエンドの自動テストは RSpec を使って書いています。 テストカバレッジは定番の SimpleCov で計測して結果を HTML に出力し、テストケースごとの実行情報は RSpec JUnit Formatter を使って XML として出力して、GitHub Actions でそれらの情報を Code Climate に送信していました。 また、可視化という点では、以前ビビ
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![生成AIグラビアをグラビアカメラマンが作るとどうなる？第31回：新型ForgeでFLUX.1 [dev] fp8を生成する(西川和久) | テクノエッジ TechnoEdge](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/0a7ac08312495ddf3ed480a33d6a38665ed692c4/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fwww.techno-edge.net%2Fimgs%2Fogp_f%2F18723.jpg)
![生成AIグラビアをグラビアカメラマンが作るとどうなる？第30回：生成AI画像の本命がいきなり登場！？新型モデルFLUX.1 [dev]を使ってみる(西川和久) | テクノエッジ TechnoEdge](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/41f1f19a5532142730ba6267801bbfee803fe0f9/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fwww.techno-edge.net%2Fimgs%2Fogp_f%2F18531.jpg)
星野リゾート「全員IT人材化計画」始動、活躍する現場出身情シスメンバー
「プロジェクト計画書」を作成してみる - Qiita
Streamlit設計方針: 効果的なアプリケーションの構築を考える
2019年度未踏に関する備考録
Pactで小さく始めるコンシューマ駆動契約テスト｜sys1yagi
ESLintチームから200ドルもらった話 - Qiita
https://dev.classmethod.jp/articles/bigquery-create-table-by-ddl/
Linear - それは魔法のプロダクトマネジメントツール
More Joel on Software - forest book
toB採用サービスのプロダクトマネジメントの成功例をできるだけ細かく解説する｜Ryusuke Takahama
当たり前にリリースしていくために必要なこと / Release safely
ポータブルなCI/CD Daggerを試してみる - What is it, naokirin?
モックの泥沼から脱却するために、あえてDBにつないでテストしている話
Semantic Versioning おさらい | DevelopersIO
価値創造に必要な「価値」を明確化するスキル - ビープラウド社長のブログ
「クリーンアーキテクチャ」をこう読んだ - No Purpose
Cloud Composerの活用事例と料金体系について - case-kの備忘録
XcodeGenでiOSチーム開発でのストレスを軽減する | Recruit Tech Blog
GitLab CIのテンプレート基盤を構築した - エムスリーテックブログ
プロジェクトの心理的安全性を高める変更管理の話 - Qiita
データメッシュで作る消費財企業向けモダンデータレイクのアーキテクチャ | Amazon Web Services
単体テストとは？目的・観点・項目・エビデンスを簡単に説明する | 若手エンジニアの羅針盤
ふりかえりで陣取りゲーム！～ふりかえりの手法紹介：Blokus - Qiita
BigQuery 向けデータパイプラインサービス「Dataform」の基本的な使い方
テストとは何か．いろいろなテストの定義と分類． - Qiita
『Code Complete 第2版』を読んだ - 夜は寝る
仮説検証学習サイクルを可視化するツール「Experiment Board」 | mariosakata.com
RSpec実行時のレポート情報をクエリで可視化する - 食べチョク開発者ブログ
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