先駆者に学ぶ MLOpsの実際
「MLOpsとはなにか？」という質問に対し、「データサイエンティストが、システム開発において、やらないことすべて」と定義した上で、MLOpsの説明、海外事例、「JapanTaxi」アプリでの事例を説明しますRead less
「MLOpsとはなにか？」という質問に対し、「データサイエンティストが、システム開発において、やらないことすべて」と定義した上で、MLOpsの説明、海外事例、「JapanTaxi」アプリでの事例を説明しますRead less
インフラエンジニア向けの書籍を取り上げ、著者と出会い、楽しく本を知り、仲間を作る場所である「インフラエンジニアBooks」。ここで、『運用改善の教科書』の著者である近藤氏が登壇。続いて、ITIL4の登場に伴う運用の考え方の変化と、昨今の運用に求められていることを紹介します。前回はこちらから。 2019年頃に起きた運用の変化 近藤誠司氏（以下、近藤）：みなさん運用をやっている方が多いということで、ご存知のITIL（Information Technology Infrastructure Library）のv3、シラバス2011をベースにしたものを貼っています。いろいろとプロセスや機能などがあって、分類がありました。 シラバス2011、ITIL v3の時点では、基本的にはサービスストラテジが戦略を練る、サービスデザインは設計するというところです。トランジションは、設計したものを作って移行する
第6回さくらインターネット研究会
GitOpsとは、分散バージョン管理システムであるGitを使用して、全てのアプリケーションとインフラストラクチャの望ましい状態を宣言的に記述し、管理する手法で、継続的デリバリーを実現する一つのモデルです。本連載では、GitOpsを活用した継続的デリバリーやプログレッシブデリバリーについて紹介します。第1回では、GitOpsの概要やメリット、GitOpsを実現するソリューションを紹介します。 はじめに 本連載はソフトウェアデリバリーにおける継続的デリバリー・プログレッシブデリバリーについての連載で、以下の3つの記事で構成されています。 第1回となる本記事では、継続デリバリーについての概要、話題となっているGitOpsは何か、どんなメリットがあるのか、現在のGitOpsソリューションについて紹介します。 第2回では、プログレッシブデリバリーの解説と各ソリューションの紹介・比較について説明します
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State of DevOps Report 2021を日本語で解説 ーTeam Topologies Model、プラットフォームが重要な要素ー - TC3株式会社｜GIG INNOVATED.
State of DevOps Report 2021を日本語で解説 ーTeam Topologies Model、プラットフォームが重要な要素ー はじめに State of DevOps ReportはDevOpsの成熟度についてアンケート形式で調査しているレポート資料です。毎年アップデートされているので、直近の動向などを理解し、かつ課題解決の活路を見出すのに良いレポートです。2021版が先日リリースされていました(もとのレポートはこちら)。 デジタルトランスフォーメーションの文脈の中で、ソフトウェア開発がますます増えてきていますが、単に一発作っておしまいではなく、継続的に進化させることが求められます。継続的にサービスを進化させていくことがビジネス力の根源となるということをアンケート調査から証明したのが、このレポートで、調査内容については、『LeanとDevOpsの科学』をご一読いただく
KaggleOpsを考える ~ MLflow + Colaboratory + Kaggle Notebook ~ - GMOインターネットグループ グループ研究開発本部
2020.10.05 KaggleOpsを考える ~ MLflow + Colaboratory + Kaggle Notebook ~ こんにちは。次世代システム研究室のY. O.です。 筆者はデータ分析のスキルアップのためにkaggleというデータ分析プラットフォームを活用しています。kaggleを始めてから約2年間を経て、スキルアップの枠を超え、趣味・生活の一部・etc.になってきてしまっているのも認めざるを得ません。。。 今回は、先日kaggleの自然言語処理コンペ（Tweet Sentiment Extraction）で2位になった結果を題材に、振り返りの意味を込めて”こうしておけば良かった”という点をMLOpsの観点でまとめていきたいと思います。 ここで、kaggleを取り巻くMLOpsの構成をKaggleOpsと勝手に呼ぶこととし、少なくとも筆者は今後のコンペでも以下にまとめ
このブログはこんな方におすすめ 緊急対応の初動を早めたい リモートワーク中心になり、緊急対応中の作業分担や進捗確認が難しい Google Apps Script で緊急対応時の Slack 操作を自動化してみた の Python 版がほしい 2021年6月11日に以下のセッションに登壇しました。本ブログでは登壇中に紹介するとお伝えした関数をご紹介します。また背景についても改めて少し記載しています。 業界特化事例紹介セッション SIer編 | Slack はじめに クラスメソッドでは Slack API を活用することで、いくつかある緊急対応の初動が約30分早くなりました。 では、どのように活用して初動対応を迅速化したのでしょうか。 本ブログでは、クラスメソッドの緊急対応の一つである、AWS 不正利用対応を例に紹介します。 AWS 不正利用とは、AWS アクセスキーの漏洩などが原因で発生しま
[レポート] オペレーション、監視(Monitoring)、可観測性(Observability)… AmazonのCTOはAWS re:Invent 2020のキーノートでどう語ったか？ キーワードを拾ってみた #reinvent | DevelopersIO
昨年12/18（日本時間では12/19）、AWS re:Invent 2020におけるのDr. Werner Vogels（ヴァーナー・ボーガス氏）のキーノートは皆さんご覧になられたでしょうか。 氏のキーノートセッションは毎回恒例ですが、例年だと開発環境や実行環境・AWSインフラについての話にフォーカスがあたっている印象でした。その中で「Everything fail, all the time」や「You build it, You run it」のような名言・格言が語られてきました。 ところが今回は「Developer Keynote」と銘打った上で、よりオペレーション段階の話に長く時間が割かれました。MLやインフラに特化したキーノートが別にあったことも要因のひとつでしょう。 どんなことが語られたのか？ 個人的に気になったキーワードをひろってみました。 なお記事中の訳は基本的にぼくの解
![[レポート] オペレーション、監視(Monitoring)、可観測性(Observability)… AmazonのCTOはAWS re:Invent 2020のキーノートでどう語ったか？ キーワードを拾ってみた #reinvent | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/6ff0ae3d489a3ff18121e329779daf6be5562ed5/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2021%2F01%2F202012-report-reinvent-keynote-observability-eyecatch.jpg)
こんにちは、田中裕一です。今回Jeffery Smithさんが書かれた「Operations Anti-Patterns」という書籍の日本語訳を「システム運用アンチパターン」として出版します。 発売日は4/12ですが、一部の書店では既に店頭に並んでいるようですし、オンラインでも買えるようになっています。是非一読いただけると嬉しいです。 どういった本か本書を一言で言うならDevOpsによる変革を実践する人のための一冊です。ただ、そういった書籍は「Effective DevOps」や「The DevOpsハンドブック」など、これまでもありました。そういった書籍との違いは本書についての紹介に表れています。 本書は、技術チームの運用担当や開発担当のチームリーダーや一般のエンジニアを対象としています。より上位のマネージャーやシニアリーダーも本書から多くの有用なヒントを得ることができるでしょう。しかし
Aurora MySQL 5.6のサポート終了とゼロダウンタイムアップグレードへの挑戦 - Cybozu Inside Out | サイボウズエンジニアのブログ
こんにちは、グローバル向けAWS版kintoneのバックエンドエンジニアをしている@ueokandeです。 8月になって暑い日々が続きますね。そして8月と言えば、Amazon Aurora MySQL-Compatible Edition version 1 with MySQL 5.6 compatibility（以下Aurora MySQL 5.6）のサポート終了までおよそ半年となりました。 グローバル向けAWS版kintoneでは、Aurora MySQL 5.6を採用しているバックエンドサービスがいくつかあり、チームで移行作業に取り組んできました。この移行作業は単なるアップグレードだけではなく、ダウンタイムなしでデータベースを移行するチャレンジにも取り組みました。この記事ではAmazon Auroraの移行作業の全貌と、移行戦略を紹介します。 Aurora MySQL 5.6のサポ
何か Kyashでサーバサイドのエンジニアをしているhirobeです。 業務でサーバサイドのアプリケーションへのfeature flag導入を提案および設計をしました。 どのような設計や実装にするか、なぜそうしたかを整理します。 なお、アプリケーションの特性としては以下を念頭に入れていただければと思います。 新規プロダクトではなく、5年以上動いている既存プロダクトに導入する サーバサイドアプリケーションのみをスコープとする 20~30のマイクロサービスから構成されている マイクロサービス間はREST/gRPC/SQSで通信されている そもそもなぜ導入するのか？ 目的を整理しておきます！ featureブランチからmainブランチにmergeされるまでの期間が長いために、以下のような問題がありました。 複数の機能開発の修正がconflictする可能性があり、またそれに気づくのが遅れる可能性が
広告技術部のUT@mocyutoです Gunosyではニュース記事を配信運用するメディア部門とアプリ上などに広告を配信運用する広告部門があります。 （本記事では「メディア」とはグノシーやニュースパスなどのサービスを指し、「広告」はそのメディアに出す広告を指します。） 今回は広告部門が運用している広告システムのスケールの仕組みについて紹介します。 課題 解決策 仕組み スパイクスケーリング スケジュールスケーリング スケールのロジックを記述 まとめ 課題 メディア側のシステムは各サービスごとにチームが分かれており、それぞれ別のシステムで稼働しています。 しかし、広告側のシステムは単一のシステムで動いており、各メディアの広告配信すべてを担っています。 そのため、サービスが増えるごとにトラフィックが増える仕様になっています。 特に速報などのプッシュ通知をメディアが送信すると一気にユーザはアプリを
小さなチームでのDevOps
はじめに これは"小さなチーム"でDevOpsを実践する際のアイデアのポストです。 DevOpsとは、運用の知識を開発に取り入れるマインドセットであり、またそのためのプロセスやアプローチを指します。ここでの"小さなチーム"というのは開発担当と運用担当とが分かれていないようなチームを指します。 DevOpsというとよく言及されるのは開発担当と運用担当のIntegrationの話だったり、DevOps専任チームの話や、DevOpsツールに言及するものが多いかと思うのですが、今回は開発担当と運用担当とが分かれていないような"小さなチームにおけるDevOps"についての話となります。表面的な事象の裏側にある構造上の特性を考えてみます。 "小さなチームでのDevOps"の場合には、DevとOpsの２つのミッションが１つのチームに集約統合(Consolidation)されています。全員が同じミッション
MySQLで3億レコード物理削除した話 はじめに こんにちは。webエンジニア社会人をしている ningenMe です。 タイトル通り。MySQLで3億レコード物理削除した話。 ちょっとハマったので備忘録。 はじまりはアラート はじまりはアラートだった。 僕が運用・保守しているバッチサーバでは、mysqlからちょうど直近1ヶ月分のデータを毎日1回selectする定期処理をしている。 いつもなら1時間程度で終わる処理のはずが、その日は7,8時間経っても終わらずアラートが鳴り止まない.....。 原因追求 とりあえずリトライしたり、ログ見たりしたもののあんまり悪いところがなかった。 クエリもちゃんとindex効いてる。なんでだろうと思ったらDBの容量が結構大きくなっていたことに気づいた。 3億5千レコード。インデックスちゃんと効いてたので多分普通に遅いだけっぽい。 必要なデータ取得は1ヶ月分で
連載目次 MLOpsコミュニティーは「全ての機械学習モデルが現場で実運用化される世界」を目指して2020年夏に始まりました。月1回程度の頻度での活動を目指し、勉強会やワークショップ、ディスカッションなどを行うことで、今後のAI技術の発展に非常に重要な、MLOps（機械学習の実運用化）の普及に貢献していきます。 このレポートでは、2020年8月に行われた第1回勉強会の様子をお伝えします。300人以上の参加者がリモートで参加し、大盛況のイベントとなりました。当日の様子はツイッターでも盛んにつぶやかれ、こちらにそのまとめがあります。 なぜ今MLOpsなのか by シバタアキラ はじめに、オーガナイザーチームの一人である、DataRobot Japanのシバタアキラから、なぜ今MLOpsが注目されているのかをお話しました。まず300人以上にGoToWebinarのアンケート機能を使って質問しました
Post-Incident Review on the Atlassian April 2022 outage - Atlassian Engineering
This PIR is available in the following languages:日本語 | 简体中文 | 繁體中文 | Deutsch | English | Español | Français | Italiano | 한국어 | Polski | Português | русский. Letter from our co-founders & co-CEOs We want to acknowledge the outage that disrupted service for customers earlier this month. We understand that our products are mission critical to your business, and we don't take that responsibility light
美容クリニックは新規体制用の少人数体制で開発を行っており、その内の約 7 割がアプリ開発をしているエンジニアとなっています。 一方で、SRE は全体の約 1 割の人数しかいないという状況にあります。 この SRE の人数が少ないかどうかは扱っているシステムの規模や課題によって評価が変わるかと思いますが、美容クリニックが現在抱えている課題の量に対しては少ない人数だと感じています。 では、このように限られた人数の中でどのようにして SRE 活動を行ってきたのかを紹介していきます。 SRE チームの組閣 美容クリニックのリリース以前から SRE チームは存在していたのですが、リリース前後でその責務は変わってきます。 例えばリリース前はインフラの初期構築がメインの責務となってきますが、リリース後（エンハンス開発）にはインフラの保守運用がメインの責務となります。 さらに、メンバーの変動などにより当初
DevとOpsの対立 川口恭伸氏（以下、川口）：2009年からDevOpsが出てきます。 DevOpsの話、これは源流の「10+ Deploys per Day」というものがあって、ビデオを見ながら私が書き起こしたので紹介したいんですけれど。2009年に何が起きたか、どんな話だったかです。 「10+ Deploys per Day」は、1日に10回デプロイするというタイトルです。これはたぶん彼らの中で使っていたクラウドの話だと思うんですが、効率的なデータセンターを使い、デベロッパーと運用者が協調しながらガンガン10回デプロイできるようにするみたいな。それでも品質が壊れないようにするみたいな話が出ていて。 その時に、「じゃあどうやってみなさんは協調するのか」という技術論や文化の話が非常におもしろくて、DevOpsに興味がない方もぜひこれは1回見てもらいたい。特に、AWSとかインフラとかに近い
[アップデート] Amazon EC2 Auto Scaling で Auto Scaling Group 内のインスタンスを最新化できるようになりました！ | DevelopersIO
こんにちは、大前です。 久々に AWS MediaServices 以外の記事を書く気がします。 今回は、掲題のアップデートの紹介です。 Amazon EC2 Auto Scaling now supports Instance Refresh within Auto Scaling Groups どんなアップデートか Amazon EC2 Auto Scaling（以下 Auto Scaling）にて Auto Scaling Group 内のインスタンスを最新化する事が出来るようになりました。 今まで、 Auto Scaling Group の起動設定を変更（例えば、AMIの更新など）した後に既存のインスタンスを最新化するには一手間が必要だったりしたのですが、今回追加されたこの機能を使用するだけで、最新の起動設定で起動されたインスタンスに置き換える事が可能となりました。 今まで痒かった
![[アップデート] Amazon EC2 Auto Scaling で Auto Scaling Group 内のインスタンスを最新化できるようになりました！ | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/bede2890e86b4906b777253ed659fb2dc79aeed0/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2019%2F05%2Famazon-ec2-auto-scaling.png)
GitHub - eugeneyan/applied-ml: 📚 Papers & tech blogs by companies sharing their work on data science & machine learning in production.
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piqcy on Twitter: "品質の担保されたPythonプロジェクトを作るためのチェックリスト。Pythonのバージョン/パッケージ管理からコメント、テストの書き方、カバレッジの計測にGitHub ActionによるCIの設定まできっちり書かれている。 https://t.co/4VqOHFGL8K"
品質の担保されたPythonプロジェクトを作るためのチェックリスト。Pythonのバージョン/パッケージ管理からコメント、テストの書き方、カバレッジの計測にGitHub ActionによるCIの設定まできっちり書かれている。 https://t.co/4VqOHFGL8K
地道に積み上げるSRE 目的合意から進めたSREの探求と実践｜グロービス・デジタル・プラットフォーム
今回の記事では、SREとは何なのかについて根本から考えながら活動してきた、グロービス SREチームの探求と実践について紹介します。 はじめにグロービス・デジタル・プラットフォーム SREチームでチームリーダーを務めている沼田（@chroju）です。 突然ですがSREとはどう定義されるでしょうか。この問い、存外に難しいのではないかと感じています。インフラエンジニアは「インフラ領域を担当しているから」そう呼ばれますが、ではSREは「サイト信頼性を担当しているから」そう呼ばれるのでしょうか。サイト信頼性を担当する、とは、具体的にはどういうことなのでしょうか。 SREチームの業務内容や責任領域は広範囲に渡り、おそらく会社によって様々な形を取っているのではないかと思います。2021年9月に日本語版が発売された『SREの探求』は、まさにそういった様々なSREの実践をまとめた書籍であり、冒頭の「はじめに
Product { this.openCategory = category; const productMenu = document.querySelector('.product-menu'); window.DD_RUM.onReady(function() { if (productMenu.classList.contains('show')) { window.DD_RUM.addAction(`Product Category ${category} Hover`) } }) }, 160); }, clearCategory() { clearTimeout(this.timeoutID); } }" x-init=" const menu = document.querySelector('.product-menu'); var observer = new Muta
医療・介護・ヘルスケア・シニアライフの4つの領域で高齢社会の情報インフラを構築している株式会社エス・エム・エスでサービス横断で技術的な課題を解決して回っている@okazu_dmです。 直近はSREとしての業務などがメインでしたが、本日は私が運用を担当していた全社横断の利用規約とプライバシーポリシー(以下、利用規約等とします)の管理&配信サービス(以降、社内のコードネームであるnomosと呼びます)について紹介します。 nomosとは nomosは、上述したとおり利用規約等を管理、配信するサービスです。2019年の夏には一旦開発が完了した段階で私が引き継ぎました。引き継ぎから実際に活用されるまでは半年ほど間があり、その時間はシステムの一部を単純化、再実装するなどブラッシュアップに使っていました。大まかにどのような変更があったのかについては後のシステム構成の説明の中で適宜触れます。 nomos
AI & MLLearn about artificial intelligence and machine learning across the GitHub ecosystem and the wider industry. Generative AILearn how to build with generative AI. GitHub CopilotChange how you work with GitHub Copilot. LLMsEverything developers need to know about LLMs. Machine learningMachine learning tips, tricks, and best practices. How AI code generation worksExplore the capabilities and be
GitHub - upgundecha/howtheysre: A curated collection of publicly available resources on how technology and tech-savvy organizations around the world practice Site Reliability Engineering (SRE)
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オンコール対応とは？〜現場担当者が語るオンコール対応の不安解消方法を解説!～|インシデント管理プラットフォーム│PagerDuty
インシデント管理における「オンコール対応の重要性」オンコールとは、勤務時間外を含めて緊急対応が必要なインシデントに対応できるように、対応者や担当時間を決めておく仕組みです。 現在は、24時間365日稼働が前提となるシステムが多いなか、サービスの信頼性を守るには迅速なインシデント対応が求められます。仮にサービスが停止することになれば、機会喪失や顧客満足度低下を招くことになりかねません。そのため、インシデント管理においては速やかに対応が行える、オンコール対応が重要です。 なお、システムで起こり得るインシデントの種類は、以下の記事でも解説しています。 「インシデント対応」とは？ 〜効率的な体制構築のポイントを解説〜 また、インシデント管理については以下の記事で解説しているので、ぜひ併せてご覧ください。 「インシデント管理」とは？〜システム障害を未然に防ごう〜 エンジニアがオンコール対応に不安を感
はじめに アプリを運用していくにあたって、エラーの監視は避けては通れませんよね。 サーバーサイドのエラー監視については導入しているアプリケーションも多いと思いますが、フロントのエラー監視に関しては、正直監視していないことも多いのでは…？ そんな今回は、Sentryというフロントエラーの監視ツールが便利で超簡単に導入できるので、ぜひ紹介したいと思います。 Sentryってどんなツールなの？など、初歩的な説明から、実際の導入方法まで。 こちらを読んでもらえば、Sentryの導入もラクラクにできるはず。 では、さっそく！レッツトライ！！ Sentryとは？ フロントエラーの監視ツール。 公式サイトはこちら https://sentry.io/welcome/ 今回の説明は、 Developerライセンス（無料版）のSentry導入の説明となります。 ライセンスプランの違いに関しては、後ほど下でま
Ops Guides
Learn about new innovations coming to the PagerDuty Operations Cloud! Watch Webinar Now
Byte Down: Making Netflix’s Data Infrastructure Cost-Effective
By Torio Risianto, Bhargavi Reddy, Tanvi Sahni, Andrew Park Background on data efficiencyAt Netflix, we invest heavily in our data infrastructure which is composed of dozens of data platforms, hundreds of data producers and consumers, and petabytes of data. At many other organizations, an effective way to manage data infrastructure costs is to set budgets and other heavy guardrails to limit spendi
DevOps for ML Data: Putting ML Into Production at Scale | Tecton
Getting machine learning (ML) into production is hard. In fact, it’s possibly an order of magnitude harder than getting traditional software deployed. As a result, most ML projects never see the light of production-day and many organizations simply give up on using ML to drive their products and customer experiences.1 From what we’ve seen, a fundamental blocker preventing many teams from building
MySQLのバックアップって結局何使うべきか（2020年12月 ver） - istyle Tech Blog
この投稿はアイスタイル Advent Calendar 2020 の17日目の記事です。 はじめまして、アイスタイルでインフラ・DBAをやっているiwasakikです。 アイスタイルに入社して約1年半が経つのですが、日々新しい発見が得られる毎日を過ごしております。 今回はMySQLのバックアップに関する記事を書かせていただきます。 業務上MySQLの運用に関わる事が多いのですが、バックアップというのは取得されていて当たり前なんだけど、設定するのに手間かけない・負荷をかけないというのが大事だと考えています。 そこでMySQLのバックアップとしてどの手法を利用するのが良いのかについて、全てではないのですが複数のツールを比較・検証してみました。 結論、それぞれのバックアップ手法にメリット・デメリットがあるのですが、その詳細は後半お楽しみに！ 目次 検証したMySQLバックアップ手法について my
はじめに 普段は分析基盤／データ活用のクライアントワークに従事している私ですが、2023年11月～2024年2月にかけて、自社のマーケティング本部のデータ整備の支援をしました。 当時の責任者であるブライアンさんが入社後に、ツール選定を含め土台を整備してきていましたが（非常によくできていて私もとても勉強になりました）、手が回っていないところも多く、その部分を補完するような動きをしていました。 以前、「1年前の自分が読みたかった、データエンジニアリング入門」という記事で分析基盤の構築に関しては入門記事をまとめましたが、業務システムが関わる領域では違う考え方をすることも多くあります。 そこで、本記事では弊社株式会社primeNumber（pN）での業務システム／運用設計を事例に、Opsの領域におけるポイントをまとめてみようと思います。なお、3か月の取り組みのなかで整理してきた知見に限られているの
loggingに関する考え方、その後 - Qiita
前回: ログ出力のための print と import logging はやめてほしい 上記の記事、いまだに妙に人気があるんですが、最初に書いたのが2016年とめっちゃ古いんですよね……（この記事執筆時点で2020年） 私の意見がそう変わったわけでもないながらも、いま書ける補足というのもあるので、いったん書いておきます。 元記事の背景についての言い訳 他のOSSソフトウェアのログ周りのひっどい挙動を見たんです。で、「ムキー！」ってなりまして。その勢いで書いた文章なのです。 なんで、教科書のような正確さや、記事の「フェアさ」みたいのはまるで意識してませんでした。レビューなぞ、もちろん受けてないです。 ただまぁ……感情まみれの記事の割には（むしろ勘定まみれだったから？）、この記事は妙にいいね・LGTMついてまして…… 読んでいる方の気持ちは、なんとなーくわかる気はします。プログラミングの中でも
Unbundling Data Science Workflows with Metaflow and AWS Step Functions
by David Berg, Ravi Kiran Chirravuri, Romain Cledat, Jason Ge, Savin Goyal, Ferras Hamad, Ville Tuulos tl;dr Today, we are releasing a new job scheduler integration with AWS Step Functions. This integration allows the users of Metaflow to schedule their production workflows using a highly available, scalable, maintenance-free service, without any changes in their existing Metaflow code. The idea o
OptunaとKubeflow Pipelinesを用いた並列ハイパーパラメータチューニング | MoT Lab (GO Inc. Engineering Blog)
はじめに こんにちは。AI技術開発部 MLエンジニアリング第1グループの築山です。 以前、社内でOptunaとKubeflow Pipelines（以下KFP）を用いて並列ハイパーパラメータチューニングを行い、とあるプロダクト（後述する『お客様探索ナビ』の経路推薦システム）のパラメータに適用する機会がありました。 その際は社内向け勉強会のためにスライドをまとめ、以下のツイートとともにSlideShareで公開しており、多少の反響もいただいていました。 https://twitter.com/2kyym/status/1256147262738018304?s=20 そのスライドがOptunaの開発者の方の目に留まり、「テックブログを書いて欲しい」と打診をいただき、今回執筆している次第です。 公開済みスライドと被る部分もありますが、基本的には 今回のユースケースOptunaとKFPの紹介・チ
技術本部Strategic Products Engineering Unit Contract One Devグループの伊藤です。契約データベース「Contract One」の開発に携わっています。 Contract Oneでは、GPTを活用した機能をいくつか提供しています。 今回は、Contract OneのGPTを活用した機能開発のために、LLMOpsの取り組みの一環としてLangfuseを導入し始めた話をします。 なお、本記事は【Strategic Products Engineering Unitブログリレー】という連載記事のひとつです。 buildersbox.corp-sansan.com はじめに Contract Oneでは、GPTを活用した文書内検索 *1 と要約機能 *2 を約1年前にリリースし、現在も提供しています。 GPTは自然言語形式の入力をAPI形式で処理でき
Overview 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。 AI・機械学習チームでは開発の効率化のため、プロジェクトの雛形を自動的に生成するcookiecutterのプロジェクトtemplateを利用しています。下記はAPI開発で利用しているcookiecutterプロジェクトtemplateについての記事です。 www.m3tech.blog しかし、templateから作成したプロジェクトはtemplateが新しくなった場合に、その変更に追従するのが困難になります。そこで、今回はcruftというツールを導入して、最新cookiecutter templateへの追従を楽にできるようにしました。今回はcruftの紹介と、それをどのように導入したかをお話しします。 Overview cook
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モバイルゲームの運営を譲り受け「長命化」させるマイネット。彼らはどのようにサービスを移管しているのか？インフラ担当会社ビヨンドと共に内情を明かす - AUTOMATON
運用の考え方は「システム管理」から「サービス管理」へ ITIL4で変わってきた、運用者に求められること
クラウドのシステム運用技術に機械学習を応用する研究 / CLOUD AI
Gitで継続的デリバリーを実現する「GitOps」とは？ 概要とGitOpsソリューションの紹介
メルカリにおける分析環境整備の取り組み - Speaker Deck
Python で緊急対応時の Slack 操作を自動化してみた | DevelopersIO
「システム運用アンチパターン」という書籍を翻訳しました｜yuichielectric
軽量feature flag導入の手引き - Qiita
10倍スパイクの速報時に耐えうるAPIのスケーリングの仕組み - Gunosy Tech Blog
MySQLで3億レコード物理削除した話 - Qiita
第1回勉強会：なぜ今MLOpsなのか、先駆者や実際の現場からMLOpsを学ぼう
「ホットペッパービューティー」美容クリニックでのSRE活動 | Recruit Tech Blog
たとえ障害の根本原因であっても“変化”を起こせることが大事 DevOps実現のための6つの方法と4つの文化
PHP 8: Observability baked right in
コーポレートの課題をエンジニアが解決した話 - エス・エム・エス エンジニア テックブログ
Using GitHub Actions for MLOps & Data Science
Sentryで超簡単！楽々エラー監視-Sentry登録からアプリへの導入方法のすべて- | CCI TECH BLOG
BtoBビジネスにおけるMOps／SalesOpsとデータマネジメント入門 - Qiita
Vol.04 LLMOps に取り組み始めた話 - Sansan Tech Blog
cruft実践入門 ~cookiecutter templateの変更に追従する~ - エムスリーテックブログ
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