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  • BigQueryのセキュリティ対策手順

    風音屋では、データエンジニア、データアナリスト、データコンサルタントを募集しています。 書籍執筆者やOSSコントリビューターなど、業界を代表する20名以上のアドバイザーと一緒にベストプラクティスを追求できる環境です。 ぜひカジュアルトークをお申し込みください。 風音屋アドバイザーの山田雄(@nii_yan)です。 データ活用においてセキュリティ対策が最重要トピックであることは言うまでもありません。 風音屋でBigQueryの導入支援を行うにあたって、どのようなセキュリティ対策を行っているのかをご紹介します。 この記事の全体像 この記事は2つのパートに分かれています。 最初に、BigQuery導入プロジェクトを始めるにあたって、セキュリティ観点でどのようなコミュニケーションが必要になるかを説明します。 次に、一般的な情報セキュリティ対策である「抑止」「予防」「検知」「回復」の4つの観点にもと

      BigQueryのセキュリティ対策手順
    • Kubernetesをちょっと理解したあなたに贈るGKEの実践ノウハウ4選 - MonotaRO Tech Blog

      はじめに 商品推薦システム: RecSys について GKEを採用した理由 GKEノウハウの紹介 RegionalクラスタでZone, NodeごとにPodが分散されるようにAffinityを設定 graceful shutdownするコンテナでもpreStopが必要 コンテナネイティブの負荷分散を利用 負荷試験によるHPAのパラメータ調整 まとめ はじめに こんにちは。EC基盤グループの池田(@progrhyme)です。 モノタロウでは昨年、商品のレコメンデーションに用いるシステムを内製化するという取り組みを行いました。 私もこのプロジェクトに参加し、主にGoogle Kubernetes Engine(以下、GKE)上でのアプリケーションの構築・設定やCI/CD設定、監視設定などを行っていました。 私自身、本番運用するGKEのプロダクトを本格的に触るのは、本件が初めての経験でした。 そ

        Kubernetesをちょっと理解したあなたに贈るGKEの実践ノウハウ4選 - MonotaRO Tech Blog
      • (随時更新)メンバー30人以下くらいの副業もいるチームの社内セキュリティについて - Qiita

        この記事では、以下のようなチームを想定して、お金と手間をできるだけかけずにそこそこセキュリティを向上させることをまとめようと考えています。そんなんじゃだめだ!とか、こういう場合は漏れませんか?というコメント大歓迎です。 想定するチーム 営業やCS、マーケの人など全職種含めると30人前後あるいはそれ以下で、Webサービス(アプリ含む)開発を行っている 副業人材も多く、半数のメンバーは会社支給でないマシンを使っている それらのマシンは他社の業務でも使用されている Macが多めだがWindowsもいる 基本的に業務データはクラウド上にあり、PCローカルにあるのは開発途中のデータ、Biz/バックオフィス系のドキュメント、重たいデザイン系データ程度。自社データセンターや、オフィスネットワークでしかアクセスできないサーバはない。 メインの業務ツールはGoogle WorkspaceとSlackとGit

          (随時更新)メンバー30人以下くらいの副業もいるチームの社内セキュリティについて - Qiita
        • SRE の原則に沿ったトイルの洗い出しとトラッキング | Google Cloud 公式ブログ

          ※この投稿は米国時間 2020 年 2 月 1 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 作業効率を検証するために Google のサイト信頼性エンジニア(SRE)が使用している主な測定指標の一つが、日々の時間の使い方です。長期間のエンジニアリング プロジェクトのために時間を確保する必要がありますが、エンジニアには Google のサービスを稼働し続ける責任もあり、そこにも手作業が生じることがあります。Google の SRE は、いわゆる「トイル」に費やされる時間を勤務時間の 50% 未満にすることを目指しています。では、トイルとは何でしょうか。トイルに邪魔されずに開発スピードを維持するには何をすべきでしょうか。本稿ではこれらの問いについて見ていきます。 まずトイルの定義ですが、『Site Reliability Engineering』の第 5 章には次の

            SRE の原則に沿ったトイルの洗い出しとトラッキング | Google Cloud 公式ブログ
          • システムの複雑性と戦う方法 - CARTA TECH BLOG

            こんにちは。Zucksでエンジニアをやっています@karahiyo_nです。 先日社内向けに「Zucksで働き学んだ成果に繋がるプラクティス」という発表を行いました。今回はその一部を紹介したいと思います。 発表では6年間でシステム構成がどう変わってきたのかと実際にやってきたタスクを紹介しつつ より妥当な意思決定をするために より早く価値を提供できるように システムの複雑性と戦う方法 などいくつかプラクティスを紹介しました。 今回はその中のひとつ「システムの複雑性と戦う方法」について書きたいと思います。 対象のシステム像 元の発表ではZucksのシステムを取り上げて解説したのですが、ここでは次のようなシステムをイメージしてください。 非常に高いサービスレベルが求められるシステム(例えばAmazon Compute SLA相当) 低レイテンシ、高トラフィック(で、さらに増加傾向) 機能要望は尽

              システムの複雑性と戦う方法 - CARTA TECH BLOG
            • GCPをフル活用して東京五輪の2週間で約5000万ツイートをさばいた話 - JX通信社エンジニアブログ

              はじめまして。JX通信社でデータアナリストをしている @nrtaking です。 弊社では、7/23〜8/8に行われた東京オリンピック、8/25〜9/5に行われた東京パラリンピックにあわせて関連した日本語ツイートを全量収集し、Twitter Japanなど各社に提供していました。 内容に関する簡単な分析についてはプレスリリースでお伝えしているので、そちらもあわせてご覧ください。 prtimes.jp 実はこのツイート収集システムは、2週間ほどでほぼゼロから立ち上げたものでした。 今回は五輪関連のツイート収集を支えた技術について紹介します。 叶えたかった要件 五輪に関するツイートを、NTTデータの提供するAPIからストリームで受け取り続ける ツイート量などの統計情報やRTが多いツイート情報をダッシュボードの形で見ることができる 上記を(ほぼ)リアルタイムで実現できる 実はこの取り組みにあたり

                GCPをフル活用して東京五輪の2週間で約5000万ツイートをさばいた話 - JX通信社エンジニアブログ
              • AWS・Azure・Cudoなどが提供するクラウドGPUが1時間あたり何ドルで利用できてどういう構成なのかの一覧表

                ニューラルネットワークのトレーニングや実行にはGPUが使われることが多く、クラウドサービスのGPUの需要はAIの普及に伴い高まりつつあります。そんなクラウドGPUの構成や価格を、AI関連のニュース&コミュニティサイト・The Full Stackが公開しました。 Cloud GPUs - The Full Stack https://fullstackdeeplearning.com/cloud-gpus/ 表はクラウドサーバーとサーバーレスの2種類に分かれています。ピックアップされたサービスはAmazon Web Service(AWS)やMicrosoft Azure、Cudo Compute、Google Cloud Platform(GCP)、AWS Lambdaなど。Hugging Faceなど一部サービスの記載はありません。 クラウドサーバーの表がこんな感じ。最左列にサービス名

                  AWS・Azure・Cudoなどが提供するクラウドGPUが1時間あたり何ドルで利用できてどういう構成なのかの一覧表
                • Cloud Run と GitHub Actions を使って Pull Request 単位でプレビュー環境を立ち上げる - wadackel.me

                  はじめに 最近 Google Cloud Platform の Cloud Run が GA となったのが話題に上がりました。また gcloud コマンドを GitHub Actions 上で簡単に扱うための GoogleCloudPlatform/github-actions もリリースされました。これまで使われることの多かった actions/gcloud は deprecated となりアーカイブされています。 これらのサービス、ツールを使うことでかなり簡単に Docker コンテナを動かす環境を構築できます。そのユースケースの一つとして、実際に僕が携わっているプロジェクトでレビューコスト低減のために行っている、Pull Request (以下 PR) 単位で独立したプレビュー環境を起動する方法についてメモがてらブログにまとめようと思います。 前提 以下のようなアプリケーション、プロ

                    Cloud Run と GitHub Actions を使って Pull Request 単位でプレビュー環境を立ち上げる - wadackel.me
                  • EC2でブログを立ち上げた途端に来た、怪しい攻撃たち - Qiita

                    はじめに 概要 AWSの個人アカウントでEC2インスタンスを立ち上げて、そこにNginxやCMSを入れて、ブログを開設しました。ドメイン名を取得してIPアドレスとの紐づけ等はしましたが、コンテンツはまだ投稿しておらず、ロクにアクセスも来るはずがありません。 ところが、Nginxのアクセスログを見てみると、作成して1,2日のうちに、世界中から攻撃を試みられていたことがわかりました。ここでは、具体的にどのような攻撃があったのかについてまとめておきます。 サーバーの設定 サーバーは、EC2のt2.mediumのインスタンスです。ミドルウェアとしてはNginxとMySQLを入れていて、CMSとしては、私が苦手なPHPで動くWordpressではなく、Node.jsで動くGhostを入れました。 SecurityGroupの設定は、ポート80と443を開放してあります。 攻撃の内容 以下に攻撃の内容

                      EC2でブログを立ち上げた途端に来た、怪しい攻撃たち - Qiita
                    • 時雨堂クラウドサービスを支える技術 v1

                      v2 へ移行中です 円安の影響や、自社製品がスケールアウトに対応したこと、Cloudflare LB の WebSocket の挙動が残念だったことなどを踏まえ、サービス構成を変更を検討中です。 自社サービスのバックエンドを Go から TypeScript へ切り替えるための整理 脱 Vultr Egress 料金が Linode だと Vultr の半額 Linode へ移行 脱 Cloudflare LB Linode の NodeBalancers へ移行 マルチリージョンでの利用は Linode の Akamai Global Load Balancer 公開待ち 脱 Cloudflare サポートに不安があるため Akamai へ移行 脱 TimescaledB 移行は Linode PostgreSQL の提供開始待ち OLAP は DuckDB + S3 互換オブジェクトス

                        時雨堂クラウドサービスを支える技術 v1
                      • どのように1Passwordへのログイン方法を管理しているか

                        まえがき 昨年LastPassのセキュリティインシデントが話題になりましたが、みなさんはパスワードや秘匿情報の保護はどのようにされていますか? SSOログインや、YahooさんのようにSMS認証でパスワードそのものを排除する方式もあったり様々なパターンがでてきました。 とはいえ、引き続きID/Passwordを必要とする場面はまだまだ継続するんじゃないかなと思っています。 また、WEBサイトのID/Password以外にもクレジットカード番号や、ソフトウェア開発するときに必要となるSSH秘密鍵等のように保存しておきたい秘匿情報も多いかと思います。 1Passwordを使って、ローカルにファイル(~/.configや.env)として置かれてる生のパスワードなどを削除した@Web Scratchにもあるように、ローカルからどんどん秘匿情報を削除する素晴らしい方法もあります。 私も日々生成される

                          どのように1Passwordへのログイン方法を管理しているか
                        • Terraformのセキュリティ静的解析 tfsec の導入から始めるAWSセキュリティプラクティス - BASEプロダクトチームブログ

                          こんにちは。BASE BANK 株式会社 Dev Division にて、 Software Developer をしている東口(@hgsgtk)です。 BASE BANK Dev での開発では、クラウドインフラの構成管理に、 Terraform を利用しています。 世の情報をたくさんキュレーションしている CTO の@dmnlkさんに、手軽に CI に組み込めそうなセキュリティチェックツールがあることを教えてもらったので、導入してみました。 CTO氏のキュレーションメディアで紹介された tfsec を早速試して良さそうだったhttps://t.co/bl67dlW2Ub https://t.co/vAkTOVagec— Kazuki Higashiguchi (@hgsgtk) August 21, 2020 このブログの公開日は 2020/10/30 ですので、導入してから約 2 ヶ月

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                          • ZOZOTOWNを支えるリアルタイムデータ連携基盤 - ZOZO TECH BLOG

                            こんにちは、SRE部MA基盤チームの谷口(case-k)です。私達のチームでは、データ連携基盤の開発・運用をしています。 データ基盤には大きく分けて2種類あり、日次でデータ連携してるものとリアルタイムにデータ連携しているものがあります。本記事ではリアルタイムデータ連携基盤についてご紹介します。 既存のデータ連携基盤の紹介 リアルタイムデータ連携基盤の紹介 なぜ必要なのか 活用事例の紹介 データ連携の仕組みと課題 リプレイス後のリアルタイムデータ連携基盤 SQL Serverの差分データの取り方を検討 アーキテクチャ概要と処理の流れ Fluentdのプラグインを使った差分データの取得 Dataflowでメッセージの重複を排除 Dataflowで動的にBigQueryの各テーブルに出力 Pub/Subのメッセージ管理 イベントログ収集基盤 個人情報の取り扱い ビルド・デプロイ戦略 監視 データ

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                            • 【2020年版・初心者向け】独学でAIエンジニアになりたい人向けのオススメの勉強方法 - Qiita

                              AI Academy Bootcamp 6ヶ月35,000円にてチャットで質問し放題の環境で、機械学習やデータ分析が学べるサービスを提供しております。 数十名在籍しているデータサイエンティストや機械学習エンジニアに質問し放題の環境でデータ分析、統計、機械学習、SQL等が学べます。AI人材に必要なスキルを効率よく体系的に身に付けたい方は是非ご検討ください! https://aiacademy.jp/bootcamp この記事の対象者 ・将来Pythonでデータ解析をしたいと考えているが、何から手をつけたら良いか知りたい方 ・将来、人工知能に関連した業務に携わりたいと検討中の初学者の方 ・未経験者からAIエンジニアになりたく、そのためにどのような知識が必要か知りたい方 ・AIプログラミングスクールや専門学校に進学しようか考えているが、独学で勉強できる方法を知りたいという方 対象ではない方 ・既

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                              • バッチ処理のスケジューリングパターン

                                この記事はこの記事は Google Cloud Japan Customer Engineer Advent Calendar 2019 の 12日目の記事です。 はじめにGoogle Cloud Platform (GCP) でバッチ処理を起動するための以下のパターンについてご紹介したいと思います。以下、8パターンあげてみました。とはいえ、最後の3つは GCP のバッチスケジューリングという観点からは少し外れますが、バッチの起動時に使われるということでご容赦を。 Cloud Scheduler : フルマネージドな cron ジョブスケジューラです。フルマネージドという点が非常に大きなメリットであり、多くの処理を自動化し実行することが可能です。Google App Engine cron サービス : HTTP GET を利用して、特定の URLを呼び出します。Google AppEng

                                  バッチ処理のスケジューリングパターン
                                • 1ヶ月で負荷テストの基礎から学んで実際にやってみた知見 | BLOG - DeNA Engineering

                                  はじめに こんにちは。DeSCヘルスケアシステム部でインターンをしている中島です。本記事では開発に関わった2つのサービス「ハレトケ」「カラダモ」の負荷テストで得た知見について紹介したいと思います。 負荷テストをこれからやる方や、システムのパフォーマンスチューニングに興味のある方などの参考になると嬉しいです。 負荷テストの目的 まず、負荷テストをどのような目的でやるのかについて抑えておきます。一般的にクラウド環境での負荷テストの目的は以下の5つが挙げられます。(出典:Amazon Web Services負荷試験入門 ――クラウドの性能の引き出し方がわかる Software Design plusシリーズ) 各種ユースケースの応答性能を推測する 高負荷時の性能改善を行う 目的の性能を提供することができるハードウェアをあらかじめ選定する システムがスケール性を持つことを確認する システムのスケ

                                    1ヶ月で負荷テストの基礎から学んで実際にやってみた知見 | BLOG - DeNA Engineering
                                  • Firebaseにおけるセキュリティの概要と実践 - Flatt Security Blog

                                    こんにちは。株式会社 Flatt Security セキュリティエンジニアの梅内(@Sz4rny)です。 本記事では、主にFirebaseの概要やセキュリティルールを用いた堅牢なCloud Firestore環境の構築について説明します。本記事を読むことで、Firebaseに関する基礎知識やデータベースにおけるセキュリティ上の懸念事項について理解するとともに、セキュリティルールを用いて堅牢なCloud Firestore環境を構築するための初歩を身につけることができるでしょう。 また、Flatt Securityでは開発/運用中のプロダクトにおいて、Firebaseをセキュアに活用できているか診断することも可能です。 Firebase を用いた開発におけるセキュリティ上の懸念事項が気になる場合や、実際に診断について相談したいという場合は、ぜひ下記バナーからお問い合わせください。 Fireb

                                      Firebaseにおけるセキュリティの概要と実践 - Flatt Security Blog
                                    • APIデザイン・パターン (Compass Booksシリーズ) - たけぞう瀕死ブログ

                                      APIデザイン・パターン (Compass Booksシリーズ) 作者:JJ Geewaxマイナビ出版Amazon ManningのAPI Design Patternsの日本語翻訳版で、GoogleのソフトウェアエンジニアでGCPのAPIデザイン等にも従事された方が書かれた書籍とのことです。原著はこちら。 API Design Patterns (English Edition) 作者:Geewax, JJManningAmazon なかなか分量があるのと、誤植と思われる箇所や洋書の翻訳本にありがちな日本語として意味が取りづらい部分が多く、一通り読むのに結構時間がかかってしまいました。 基本的にHTTPベースのJSON APIを想定した内容になっています。さすがにGoogleの方が書かれたというだけあり、通常のユースケースでは思い至らないであろう懸念点なども指摘されており「なるほど」と思

                                        APIデザイン・パターン (Compass Booksシリーズ) - たけぞう瀕死ブログ
                                      • 「質問箱」を作った個人開発者・せせりさんの語る、「個人開発はおすすめしない」理由!?

                                        2018年にリリースされ、未だに人気サービスとして使われている「Peing -質問箱- 」。 実はこのサービス、開発と開発後の数ヶ月の間はたった1人の個人開発者・せせりさんによって開発・運営されていました。 しかもこのせせりさん、これまでに複数のサービスを収益化・事業譲渡されており、間違いなく日本でもトップレベルの個人開発者の1人です。 そんなせせりさん、なんとほぼすべてのサービスを1人で作り上げているとのこと。 AWS・GCPといったクラウドサービスの普及やスマホアプリの登場に伴いハードルが低くなりつつある個人開発ですが、参入も増え成功するのは難しくなってきています。 今回は、個人開発者として開発を続けてきたせせりさんに、個人開発で成功するための秘訣をインタビュー! と思いきや、せせりさんの回答は…「個人開発はおすすめしない」!? せせり : 本名は大岡まひろ。月間2.5億PV超えを達成

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                                        • Raft + Redis な内製Redisサーバの紹介 - Mirrativ Tech Blog

                                          こんにちは ハタ です。 Mirrativのインフラ内で実際に開発・運用している内製のRedisサーバについてお話したいなと思っています。 前回の記事 は、今回紹介する内製Redisサーバで起きたメモリリーク対策に関するお話しとなっておりますので、もし未読であればあわせて読んでいただければと思います。 今回はなぜ Redis サーバを内製することにしたのかの経緯や実装についての簡単な紹介が出来たらなと思っています Redis 導入の経緯 課題感: 揮発しないでほしい 課題感: 生存時間が短いデータを保持したい 課題感: 日次データをなんとかしたい 候補 Redis Cluster のヨシアシ: slot 管理 Dynomite のヨシアシ: sharding/replication radisha = Raft + Redis + HA Raft クラスタ コマンドとデータストア レプリケ

                                            Raft + Redis な内製Redisサーバの紹介 - Mirrativ Tech Blog
                                          • インフラ未経験エンジニアが構築したGCPがたった数ヶ月でAWSに移行された話 - カミナシ エンジニアブログ

                                            こんにちは、株式会社カミナシのエンジニア @imu です。 はじめに 2021年11月に以下の開発者ブログを公開しました。 kaminashi-developer.hatenablog.jp α版として構築したインフラですが、2022年1月にインフラ移行の話が突如検討されました。 なぜ最終的にAWSへ移行になったのかと私が何を感じたのかをお話します! 補足 完全移行したのはAPIサーバーです。クライアントアプリはCloudBuild + Firebase Hostingの環境が残った状態です。 移行後のAWS構成図はここでは共有していません。また別の機会に。 GCPを否定する記事ではありません。 本記事で様々なコメントを頂いておりますが、追加で補足をさせてください。 記事内の「私がGCPを選択した理由」で、私個人が勝手な意思決定をしてGCPを選択したように受け止められてしまう書き方でした。

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                                            • Web Vitals の概要: サイトの健全性を示す重要指標

                                              .app 1 .dev 1 #11WeeksOfAndroid 13 #11WeeksOfAndroid Android TV 1 #Android11 3 #DevFest16 1 #DevFest17 1 #DevFest18 1 #DevFest19 1 #DevFest20 1 #DevFest21 1 #DevFest22 1 #DevFest23 1 #hack4jp 3 11 weeks of Android 2 A MESSAGE FROM OUR CEO 1 A/B Testing 1 A4A 4 Accelerator 6 Accessibility 1 accuracy 1 Actions on Google 16 Activation Atlas 1 address validation API 1 Addy Osmani 1 ADK 2 AdMob 32 Ads

                                                Web Vitals の概要: サイトの健全性を示す重要指標
                                              • 組織でナレッジを共有できる新プロダクト「Strap」 その開発技術に「TypeScript」「Firebase」「PixiJS」「React」を選んだ理由

                                                Goodpatch主催のイベント「のぞき見企画!ICS×Goodpatch Anywhere合同勉強会」で、Goodpatchのエンジニアマネージャーである西山氏が、自社プロダクトStrapの目指すものと開発技術について紹介しました。 Goodpatchのエンジニアマネージャー 西山雄也氏:先日Goodpatchの新しいプロダクトとしてβ版をリリースしたStrapの紹介と、あとはそれにまつわるナレッジの紹介をもう1人の黄から発表します。 僕はGoodpatchのProduct Div.という自社プロダクト開発の部署でエンジニアマネージャーをやっています。プロトタイピングツール『Prott』とクラウドワークスペースツール『Strap』の開発責任者です。フルスタックエンジニアからフロントエンドエンジニアになり、今はGoodpatchに入ってマネージャーをやっているという経歴です。 僕はいわゆる

                                                  組織でナレッジを共有できる新プロダクト「Strap」 その開発技術に「TypeScript」「Firebase」「PixiJS」「React」を選んだ理由
                                                • GraphQLやめました | GiFT(ギフト)株式会社

                                                  GraphQLやめました2020.05.27 当初Golang + GraphQLで作っていたAPIをRails + OpenAPIで作り直しました。なぜGraphQLで始めたのか、どうして作り直すことにしたのかなどを経緯とともにまとめました。 始まり弊社では qrop という農家さん向けのサービスを鋭意開発しています。 私はAPI等のバックエンドの開発を主に担当しており、このサービスの開発を始める段階でAPIは GraphQL にしよう、という話になりました。 GraphQL | A query language for your APIこの時点でGraphQLである必要性はなく、詳しいメンバーがいたわけでもなく、新しい技術に触れておきたいよねという程度の理由でした。 せっかくだしGolangで開発しよう、インフラはGCPにしよう、という具合にその時やりたいことを詰め込んで開発はスタート

                                                    GraphQLやめました | GiFT(ギフト)株式会社
                                                  • Datadogの活用ノウハウを一挙に公開・それを支える全社管理者の工夫とは #datadog_japan_meetup - ZOZO TECH BLOG

                                                    こんにちは。ECプラットフォーム基盤SREブロックの高塚と巣立(@tmrekk_)です。 ZOZOTOWNはクラウド化・マイクロサービス化を進める中で、監視SaaSのDatadogを採用しました。この数年で多くの知見が蓄積され、今では様々なシーンでDatadogを活用しています。この記事ではそのノウハウを惜しみなく公開します。 ※本記事は、先日開催されたDatadog Japan Meetup 2022 Summerにて発表した内容を書き起こして再構成したものです。 当日の発表資料 speakerdeck.com 目次 当日の発表資料 目次 はじめに マイクロサービス基盤に必要な監視の要件 第1部 ZOZOTOWNにおけるDatadogの活用 1. どこで障害が起こっているのか分からない → APM 2. アラートやダッシュボードや外形監視が欲しい → Monitors, Dashboar

                                                      Datadogの活用ノウハウを一挙に公開・それを支える全社管理者の工夫とは #datadog_japan_meetup - ZOZO TECH BLOG
                                                    • 音声認識モデルwhisperの全モデル文字起こし比較 - 毎日がEveryday、日々 Day by Day

                                                      OpenAIの音声認識モデルWhiper、いやー、まじですごすぎて感動しました。 配信中のpodcast番組 白金鉱業.FMを頑張って文字起こしするために、この記事とか、この記事とかでかなり真面目に既存文字起こしAPIの精度などを比較していましたが、もう今回は比べるまでもなく本当に雲泥の差です。ほぼ一言一句正確に文字起こしできます。GCP, AWS, Azureの文字起こしAPIは文字起こし精度が体感30~60%くらいでしたが、whisperは90%超えている印象です。もう笑うしかないです。 最初に結論 インストール 実行方法 結果 tinyモデルの結果 baseモデルの結果 smallモデルの結果 mediumモデルの結果 largeモデルの結果 まとめ 追記 カタカナ英語 完全制覇 whisperくん せんでんせんでん 最初に結論 whisperは異なるモデルサイズが5種が利用可能であ

                                                        音声認識モデルwhisperの全モデル文字起こし比較 - 毎日がEveryday、日々 Day by Day
                                                      • 弁護士ドットコムサービスのビジネスと共にみるマイクロサービスの進化 - 弁護士ドットコム株式会社 Creators’ blog

                                                        初めまして。弁護士ドットコム株式会社でエンジニアをやっている@komtaki です。弊社でも開発ブログを開設し、情報発信を強化します。サービス開発事例やデザイン活動を発信するので、お楽しみに。 本記事では、事業とマイクロサービスの視点から、基幹事業の 1 つである弁護士ドットコムサービスの進化を振り返ります。 昨今、クラウドネイティブやマイクロサービスといった概念が普及しました。弊社でもサービスの課題を解決するために、クラウドネイティブを掲げて取り組んでいます。 弁護士ドットコムサービスとは ビジネスとアーキテクチャの変遷 1. モノリス期 - EC2 2. マイクロサービス導入期 - EC2 on Owned Kubernetes どう分けるか どう連携するか どう運用するか 大きな知見と新たな課題 3. マネージドマイクロサービス期- AWS ECS 次期基盤候補 EKS vs ECS

                                                          弁護士ドットコムサービスのビジネスと共にみるマイクロサービスの進化 - 弁護士ドットコム株式会社 Creators’ blog
                                                        • next.js + vercel + firebase authentication で JWT の検証を行う + Graphql

                                                          今個人で作ってるアプリの 認証 + Graphql の部分を抜き出して GitHub に公開した。 mizchi/next-boilerplate-20200727 next.js + vercel + firebase は (パーツを良く選べば) 最高 next.js はルーティングを持つページを作るには最高で、サーバー、静的サイト、JAM スタック、AMP と必要に応じて選択できる。React ベースならこれ一択。 認証サーバーの実装は毎度疲れるし、Firebase Athunetication はこの点においては OAuth Secret を置くだけ + Custom Provider も作れるので、最高。 それと比べて firestore は、ちょっと前に firestore べったりでアプリを試作したことがあったのだが、型がないためにかなり扱いづらく、また読み書きの速度が遅くパフ

                                                            next.js + vercel + firebase authentication で JWT の検証を行う + Graphql
                                                          • Serverless連載3: Goでサーバーレス用の検索エンジンwatertowerを作ってみました | フューチャー技術ブログ

                                                            サーバーレス連載の3回目は検索エンジンを作ってみたお話です。 クラウドサービスが充実してくるにつれて、サーバーレスではいろいろなことができるようになっています。HTTPサーバーは動きますし、RDBやNoSQLなストレージも使えますし、PubSubみたいなサービスも利用できます。これらを駆使するとそこそこ複雑な処理も記述できます。 一方で、上から下までサーバーレスにしようとするとできないものもいくつかあります。例えば、RDBも使えるといっても制約があり、LambdaやCloud FunctionsからRDSやCloudSQLを雑に使うとコネクションを張りすぎる問題があります。LambdaにはRDS Proxyが出始めています。あと、RDBそのものは基本的に常駐型なのでサーバーレスではないです。一応サーバーレスなのもありますが、起動時間が結構かかるらしい(自分ではまだ試してないです)。それ以外

                                                              Serverless連載3: Goでサーバーレス用の検索エンジンwatertowerを作ってみました | フューチャー技術ブログ