この記事はFixer Advent Calendar 9日目の記事です。 はじめに 最近CKADの受験して一旗上げようと画策しているなむゆです。 Kubernetesについて学ぶ中で、腕試しに使えそうな面白そうなサイトを見つけたので紹介してみようという回です。 Game of PODsとは Game of PODsとは、無料で遊べるKubernetesの問題集です。 Kubernetesクラスターにアプリケーションを展開したり、クラスターで起きている問題を解決することを通してそれらの方法を学ぶことができます。 この問題集はKodeKloudというサービスに提供されている教材のひとつで、KataKodaという教材用環境サービス内でホストされている仮想環境にアクセスしてハンズオン形式で課題を解くことができることが特徴です。 問題の内容としては、あるアーキテクチャが与えられて、「このアプリケーシ
データ基盤にありがちな「何を使って作ればよいか？」という問いに対する処方箋を用意してみました. - Lean Baseball
ちょっと昔まではデータ基盤の管理人・アーキテクト, 現在は思いっきりクラウドアーキを扱うコンサルタントになったマンです. 私自身の経験・スキル・このブログに書いているコンテンツの関係で, 「データ基盤って何を使って作ればいいの?」的なHow（もしくはWhere）の相談. 「Googleのビッグクエリーってやつがいいと聞いたけど何ができるの?」的な個別のサービスに対するご相談. 「ぶっちゃけおいくらかかりますか💸」というHow much?な話. 有り難くもこのようなお話をよくお受けしています. が, （仕事以外の営みにおける）個人としては毎度同じ話をするのはまあまあ疲れるので, データ基盤にありがちな「何を使って作ればよいか？」という問いに対する処方箋 というテーマで, クラウド上でデータ基盤を構築する際のサービスの選び方 （データ基盤に限らず）クラウド料金の基本的な考え方 をGoogle
ZOZO×一休×PayPay AWS Nightは、2020年7月22日に開催されたZOZOテクノロジーズ・一休・PayPayの3社による合同イベントです。各社それぞれAWSの活用事例を紹介します。PayPay株式会社プラットフォームチームの西中氏がPayPayのインフラの概要について話しました（記事内の情報はイベント開催時点のもの）。 日本のNo.1 QRコード決済サービス 西中智樹氏（以下、西中）：「PayPayでのAWS活用事例について」と題して、PayPay Platformチーム・西中が発表いたします。 簡単に自己紹介します。西中智樹と申します。2018年12月よりPayPayで仕事をしていまして、現在、AWSなどのPayPayのインフラを所管するPlatformのチームに所属しています。好きなAWSサービスはEKSです。 本日のセッションのアジェンダになります。この順番でお話を
こんにちは、Data Platform室Data Engineering 1チームの徐です。 Data Platform室では、大規模なHadoopクラスタを運用し、データ収集、分析、活用するためのプラットフォームを提供しています。Data Engineering 1チームのミッションの一つは、様々なストレージからのdata ingestionシステムを構築、運用することです。 本記事では、バッチ処理でデータ収集を行うシステムの概要を説明した後に、LINEのセルフサービスツールであるFreyをご紹介します。 課題： このシステムでもデータ収集のバッチ処理を実行・管理するという目的は果たせましたし、ユーザーとタスクの規模が小〜中程度であれば問題はありませんでした。しかし、LINEの全てのプロダクトまでスコープを広げるにつれ、次のような問題に躓くことが増えていきました。 コード記述（ステップ1
今後は「データ指向アプリケーションデザイン」を考えよう(Red Hat Forum講演フォローアップ記事) - 赤帽エンジニアブログ
Red Hatの須江です。 本記事は赤帽エンジニア Advent Calendar 2019の10日目です。 子供を皮膚科に連れて行ったりなんだりで、気づいたら12/11になってますが、細かいことは気にせず進めます。 セッション資料と動画 redhat.lookbookhq.com redhat.lookbookhq.com 「データ指向アプリケーションデザイン」をメインテーマに選んだわけ デジタルトランスフォーメーション(DX)がバズワード化して久しいですが、自分は常に「DXは目的ではなく手段なので、DXしたあとにどうありたいかのビジョンを持ち、そこから逆算していまやることを考える」ことが重要だと考えています。 ビジョンを持つためには、まずDX後の世界がどうなっているのかをイメージできるようになる必要があります。 そこで、2019/6/20に開催された「DX&Open Hybrid Cl
PythonとGoogle Cloudを使って年間70万球の野球データをいい感じに可視化・分析するダッシュボードを作った - Lean Baseball
日本で言えば同じ学年のレジェンド, アルバート・プホルスが通算700号本塁打を打って驚いている人です. ここ最近, （休んでいる間のリハビリがてら*1）PyCon JP 2022の準備および, 来年以降のMLBを楽しく見るために野球データ基盤（ちなみにメジャーリーグです）を作っていたのですが, それがいい感じに完成しました. アプリとデータ基盤をどのように作ったのか どのような処理, どのようなユースケースで動かしているのか これらをどのようなアーキテクチャで実現したのか 以上の内容をこのエントリーに書き残したいと思います. なおこのエントリーは, PyCon JP 2022のトーク「Python使いのためのスポーツデータ解析のきほん - PySparkとメジャーリーグデータを添えて（2022/10/15 16:00-16:30）」の予告編でもあります. なので, 後日のトークをお楽しみに
2020年6月24日に、LINEの「Data Labs」のオンライン採用説明会が開催されました。Data Labsは、データ分析や機械学習の活用によって、LINEのすべてのサービスの価値向上を目指す、データの分析・研究を行う専門の開発組織です。説明会の後半は、Machine Learning1チーム/マネージャーの菊地悠氏とフェローの並川淳氏が登壇し、機械学習エンジニアチームの仕事内容や事例を紹介しました。1記事目はこちら Machine Learningチームのミッション 菊地悠氏：Machine Learning1チームの菊地と申します。よろしくお願いします。今日の内容は以下のような順で話をしていきたいと思います。 まず最初にミッションです。多種多様なサービスがあるので、機械学習を適用する領域はいろいろあります。そういう中で、我々のチームは各事業組織から独立しています。LINEのさまざ
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Kubernetesをゲーム感覚で腕試しできるサイト「Game of PODs」で遊ばないと年を越せない・2021冬
PayPayがAWSを使い続ける理由 日本No.1のQR決済サービスを支えるインフラ構成
LINEの新しいセルフサービス型バッチデータ収集システム「Frey」の導入
LINEの多様なサービスを支える機械学習のプラットフォームと開発事例