転職しました
ということで、転職しました。 どーしてもやりたいことが出てきたので、無理を言って転職することにしてみました。 サムライズムではなく、Elasticsearchにジョインします。（というか、しました。） 初出社 #サムライズム — Jun Ohtani (@johtani) 2014, 7月 1 冗談でツイートしたのですが、その前に英語アカウントのツイートがRTされてしまっていまいちでした。。。 先週、アムステルダムに行っていたのも退職前に休みをいただき、Elasticsearchの全社会議に参加していたためです。 とてもエキサイティングな経験（英語漬けとか）ができ、もっと精進しないとなという気持ちにもなり、ますます頑張らないとなと。 ということで、今後は日本中にElasticsearchやLogstash、Kibanaを広めるべく、いろいろな場所で話をしたいと思います。 興味のある方は、声
Elastic Stackで簡単！Dockerコンテナ監視ダッシュボード作成 - Taste of Tech Topics
こんにちは、CI/CDツールなどを活用し、DevOps推進活動などに携わっている横山です。 本記事は、Docker Advent Calendar 2018 - Qiitaの20日目です。 はじめに Elastic Stackを使うと、簡単にDockerコンテナの監視ダッシュボードが作成できるので、今回はその紹介をしたいと思います。 きっかけとしては、「開発環境で立ち上げている複数コンテナの問題調査を楽にしたい」というのがあります。最近、開発環境に複数のコンテナを立ち上げて開発メンバーに提供していますが、開発メンバーから「重たいので環境を確認してほしい」といった声が上がってきます。その際、どのサーバのどのコンテナに問題が発生しているのか確認したいですが、その都度サーバに入って、docker statsなどのコマンドで確認するのはやや面倒です。 そこで、コンテナの監視ダッシュボードを作って、
経緯 今流行りのRancherを使ってdockerコンテナを管理しています Rancherには「CATALOG」というdocker-compose.ymlのサンプルがあります。それを元に作成しました。 またどんなサービスかいつも気になってたので、どうせなら使いこなしたいので備忘録として 色々なサービスのdocker-composeがあるので参考になるかもしれません また、glusterFSのように消えてしまう前のメモとしても 使い方 ${xxx}は適宜、値を代入してください。 特におすすめ Consul Elasticsearch Hadoop + Yarn Datadog wordpress docker-composeサンプル Alfresco ファイル内全文検索・タグ付けでファイルが非常に探しやすい ドキュメントの参照/更新履歴が可視化されてチームコラボレーションしやすくなる 全文検
この記事はElasticsearch Advent Calendar 2015の7日目のエントリです。 こんにちは、ファッションフリマアプリFRILを運営しているFablicでエンジニアをしている@sinamon129です。 FRILの商品検索はElasticsearchを使っていて、最近nGramベースだったものを形態素解析ベースに変更しました。 その経緯やどういう手順で行ったかを書こうと思います。 主にユーザー辞書とsynonym辞書の構築の話がメインです。 どうしてnGramベースから形態素解析ベースに変更することになったか 関係ないものがなるべくひっかからないようにしたい nGramだとファーで検索したときに、ローファーやローリーズファームが引っかかり、本当に検索したかったものが出てこないという問題がありました。 （実際は出ているのだけども、埋もれてしまっている状態） 同じ意味の単
リクルート全社検索基盤のアーキテクチャ、採用技術、開発体制はどうなっているのか：Elasticsearch＋Hadoopベースの大規模検索基盤大解剖（1）（1/2 ページ） リクルートの事例を基に、大規模BtoCサービスに求められる検索基盤はどう構築されるものなのか、どんな技術が採用されているのか、運用はどうなっているのかなどについて解説する連載。初回は全体的なアーキテクチャ、採用技術、開発体制について。 連載目次 大規模BtoCサービスで求められる検索基盤は、どうあるべきなのか カスタマー（消費者）が求めるものが日々変わっていく現在において、BtoCの検索基盤はどうあるべきなのでしょうか。 例えば、リクルートで使われている検索基盤の「Qass（Query analyze search system）」は単に全文検索機能を提供するのではなく、以下を軸としています。 サービスごとに最適化され
HEY's Gemfile
Gemfile � ��LV ��LV ruby '2.7.1' gem 'rails', github: 'rails/rails' gem 'tzinfo-data', '>= 1.2016.7' # Don't rely on OSX/Linux timezone data # Action Text gem 'actiontext', github: 'basecamp/actiontext', ref: 'okra' gem 'okra', github: 'basecamp/okra' # Drivers gem 'mysql2' gem 'sqlite3' # Used for asset generation in BK gem 'redis', '~> 4.0' gem 'redis_connectable', github: 'basecamp/redis_conne
Ansible Meetup in Tokyo 2015.09レポート 〜Ansible 2.0の機能紹介、Ansible 2.0で組むKubernetesクラスタなど - 無印吉澤
イベント名: Ansible Meetup in Tokyo 2015.09 開催日時: 2015-09-14(月) 会場: 日経ビル6F 日経カンファレンスルーム（大手町） Webサイト: Ansible Meetup in Tokyo 2015.09 - connpass 最近、Ansibleを業務で使い始めて色々調べていたところに、ちょうどAnsible Meetupが開催されたので参加してきました。去年も9月に開催されていて、2回目みたいですね。 今回の目玉は、僕も参考にさせて頂いた「入門Ansible」著者の若山史郎さん（@r_rudi）による、Ansible 2.0の新機能・変更点紹介でした。Ansible 2.0についての情報をコンパクトにまとめて紹介してくれて勉強になったので、僕のように2.0系の予備知識ゼロの人にはスライド資料（と以下のメモ）をおすすめしたいと思います。あ
大久保です。 最近、会社でElasticsearch＋Kibana＋Fluentdという定番の組み合わせを使ってログ解析する機会があったので、ついでにいろいろ勉強してみました。 触ってみておもしろかったのが、Elasticsearchがログ解析だけじゃなくてちょっとしたKVSのようにも振る舞えることです。 ElasticsearchはKibanaと組み合わせることで、もっといろいろおもしろいことできそう感あります！！ 本記事では、その一例としてTwitterのトレンドワードをリアルタイムに集計するプログラムを組んでみました。 完成形：トレンドワードごとのツイート数をグラフ化 ＃開発環境と各種ミドルウェアのバージョン ローカルで確認できればよかったので開発環境はMacです。 Java ElasticsearchはJava製なのでJavaのバージョンを確認。 $ java -version j
Name chocoby, cho_co, Kenta Okamoto Links Blog (2019-) Blog GitHub (chocoby) Twitter (cho_co) Speaker Deck (chocoby) Mail Development CurryBu Web service to share and explore curry 🍛 jp_prefecture Convert japan prefecture code into prefecture name buranko Tool to parse a git branch name and append commit message Skills Programming - Ruby, Swift, Golang, JavaScript (Flow, TypeScript) Frameworks -
AWS 認定 DevOps エンジニア – プロフェッショナル(AWS Certified DevOps Engineer – Professional)の学習方法 - NRIネットコムBlog
小西秀和です。 この記事は「AWS認定全冠を維持し続ける理由と全取得までの学習方法・資格の難易度まとめ」で説明した学習方法を「AWS 認定 DevOps エンジニア – プロフェッショナル(AWS Certified DevOps Engineer – Professional)」に特化した形で紹介するものです。 重複する内容については省略していますので、併せて元記事も御覧ください。 また、現在投稿済の各AWS認定に特化した記事へのリンクを以下に掲載しましたので興味のあるAWS認定があれば読んでみてください。 ALL Networking Security Database Analytics ML SAP on AWS Alexa DevOps Developer SysOps SA Pro SA Associate Cloud Practitioner 「AWS 認定 DevOps エ
Fluentd 2013年開発・状況まとめ / 2014年に向けて ワイワイ！Fluentd Advent Calendar 2日目担当の @kzk_mover です。このエントリでは2013年 Fluentd の開発・コミュニティの状況まとめをお届けします。 2013年開発まとめFluentdコア自体は2013年、191 commit (そのうち @repeatedly が 84 commit)。ドキュメントの方は326 commitあります。コア以外にも、2012年年末に約70だったプラグイン数は、2013年12月1日現在に約3倍の206個となっています。 Fluentdのコア自体は10回リリースされ、td-agentは6回リリースされています。大体Fluentdが月1回、td-agentが月に2回の計算になります。また、@repeatedlyがTD社に入社し、td-agentのメンテ
本記事ではElasticsearchとBERTを組み合わせて類似文書検索を行う方法について紹介します。Elasticsearchでは最近、ベクトルに対する類似文書検索の機能が実装されました。一方、BERTを使うことでテキストを固定長のベクトルに変換することができます。つまり、BERTを使ってテキストをベクトルに変換すれば、Elasticsearchを使って類似文書検索ができるということになります。 本記事では以下のアーキテクチャでElasticsearchとBERTを組み合わせた検索システムを実現します。Dockerを使ってアプリケーション、BERT、Elasticsearchのコンテナを分けることでそれぞれをスケールしやすくする狙いがあります。記事中では重要な部分のみ提示しますが、システム全体はdocker-composeのファイルとして記述しこちらのリポジトリに置いてるので、参照してく
=== 2021/01/13 更新 === 本記事に挙げているペインポイントは Amazon ECS 自体の機能追加や改善、また AWS Fargate の登場により現在では解消しています. 2015年の冒頭に Amazon ECS が GA した当時はこんな感じだったんだなぁへ〜という気持ちで読んでいただけると良いかもしれません. ===================== この記事は AWS Advent Calendar 2015 の 8 日目です. 昨日は @dkfj さんの SWF x Lambda でした. SWF は AWS に触れて以来ずっと食わず嫌いしているので、個人的に実装の紹介がすごく楽しみです :) さて、タイトルの通りこの記事は Amazon ECS を使い始める前に知っておく/想定しておくと良さげなことを紹介し、みんなで楽しくコンテナ運用ができるようになることを
ZOZO Technologies TECH BLOG
2020-07-01 ZOZOTOWNのインハウス広告運用を支援するデータと仕組みの話 BigQuery データ マーケティング 広告 本記事では、ZOZOのマーケティング部門の広告運用のインハウス化に伴って、これまで取り組んできた広告データの収集と活用、その仕組みにフォーカスして事例をご紹介します。 ZOZOTOWNのインハウス広告運用を支援するデータと仕組みの話 2020-06-29 【オンラインMeetup イベントレポート】ZOZOテクノロジーズの大規模データ活用 イベントレポート GCP Elasticsearch 検索 機械学習 こんにちは、ZOZOテクノロジーズ CTO室の池田（@ikenyal）です。 ZOZOテクノロジーズでは、6/22にZOZO Technologies Meetup -ZOZOテクノロジーズの大規模データ活用-を開催しました。 zozotech-inc
概要 Elasticseachに分散表現のベクトルに対する類似文書検索が実装されたということで、以下のElasticのブログ記事を参考に類似文書検索を試してみました。 Text similarity search in Elasticsearch using vector fields | Elastic Blog 類似文書検索とは、与えられたクエリの文書と似ている文書を文書集合内から検索する技術です。この際に必要となるのが「似ている」という概念で、計算機上でどうやって2つの文書間の類似度を数値として表現するかがポイントになります。例えば、互いの文書に出現する単語の一致度や重複度合いを測ったり、TF-IDFやBM25などで文書をベクトル化して比較する方法があります。ただしこれらの方法では、言い換え表現や表記の違いにより同じ意味の単語が異なる単語だと判定されたり、文書の中では重要でない単語に
今日のスライド http://swdyh.github.com ブラウザ拡張開発 AutoPagerize ページの自動継ぎ足し http://autopagerize.net JavaScriptやRuby、Goに興味 システム開発に検索はつきもの 小規模なら全件走査 LIKE '%query%' それで間に合わなくなってくると全文検索エンジン あらかじめindexを作る。本の最後にあるindex Namazu, Hyper Estraier, Senna, Tritonn, Groonga, Sphinx, Lucene, Solr, elasticsearch
Welcome to Lucene!
Apache Lucene set the standard for search and indexing performance. Lucene is the search core of both Apache Solr™ and Elasticsearch™. Our core algorithms along with the Solr search server power applications the world over, ranging from mobile devices to sites like Twitter, Apple and Wikipedia.
ChatGPT Code Interpreter を利用して、お手軽にデータ分析・可視化 - Taste of Tech Topics
カメラ好き機械学習エンジニアの@yktm31です。 先日、OpenAIから、公式のプラグインとして「Code Interpreter」が発表されました。 「Code Interpreter」は、ChatGPT上でPythonのコードを生成・実行する仕組みを持っています。 これまでも、ChatGPTで、プログラムのソースコードを出力することは可能でしたが、実行まではできませんでした。 「Code Interpreter」は、ChatGPTの有料版で利用することが可能ですが、ユーザーが自然言語で指示や要求を出すだけで、 ChatGPTがその内容を理解し、ソースコードの生成から実行まで行えたり、既存のコードを解釈してその動作を説明したりすることが可能になります。 openai.com 本記事では、この「Code Interpreter」を利用して、CSVファイルを元に、データの可視化を行ってみま
Apache Hadoop (以下Hadoop) が登場して10年が経ち、その間にHadoopとそのエコシステムも誰も予想できないほど大きく進化してきた。当初バッチ処理専用と言われていたHadoopも、今やSQLエンジンや機械学習など様々なアプリケーションを動作させることができる汎用基盤となっている。しかし、「Hadoopとは何か？」「Hadoop入門」のような初心者向け記事は未だに初期の頃のHadoopを想定した説明しかしておらず、現在のHadoopについて正しい情報を伝えていないように見える。一方、「最新のHadoop」といった類の記事は新機能や性能向上ばかりに着目し、それらの進化がどのような意味をもたらしているかについて説明をしていないように感じる。この記事では、10年に渡る進化を遂げたHadoopが現在どのような使われ方をしているのかについて簡単にまとめる。 「Linuxはこう使う
リレーショナルデータベースで管理しているデータを Elasticsearch で検索・分析したい場合、Logstash が便利です。 Logstash とは？Logstash はオープンソースのサーバーサイドデータ処理パイプラインです。様々な数のソースからデータを取り込み、変換し、指定された任意のストア先にデータを格納することができます。 処理の内容はシンプルで、Input ステージでソース元の接続先情報を管理し、Filter ステージで変換をし、Output ステージで格納先接続先情報を定義します。Input 及び Output プラグインはデフォルトで様々なソースをサポートしています。そのため、Logstash を使えば、プログラミングレスで MySQL のデータを取り込み、変換し、Elasticsearch へインデックスすることができるのです。 事前準備MySQL と Elasti
Elastic Stackの紹介とOpenStackでの活用事例(Searchlightなど) - OpenStack最新情報セミナー 2016年5月VirtualTech Japan Inc.
Web系の会社で働き始めてだいたい一年がたった_(:3｣∠)_ - 唯物是真 @Scaled_Wurm
そういえばブログには書いていなかったような気もするので改めて書いておくと、大学院を出てニートになった後なんとなく働いています sucrose.hatenablog.com 何社か受けよう的な話があったけど、コミュ力(精神)を消費するのがつらかったので一番早く決まったところで労働しています 自分みたいな無能で精神の弱いコミュ障でもなんとか糊口をしのぐことができていて感謝(？) 仕事はPHPとかJavaScriptとかCSSをいじってWebページを修正したりしてます 他に特筆すべきこととしては、ユーザーの行動のデータを継続的に取るようにしたり可視化とかをやっていましたが一年間やってだいたいネタが尽きてきました 一番下の方にどんな技術・ツールに触ったのか書いたので、よい可視化ツールがあったら教えていただけると嬉しいです 驚いたこと 勤務先はいわゆるWeb系の会社で、働いてみていろいろと驚くことが
本連載は、対話インターフェースを利用して新しい形の検索システムを体験してもらうことを目的としています。今回は日本語検索システムでよく用いられるElasticsearchを紹介します。Elasticsearchは大規模なデータに対しても適用可能な検索機能を提供している全文検索エンジンです。特徴としてスケーラブル、検索速度の速さ、検索結果の分析のしやすさ、開発者にとって使いやすいRESTfulなAPIが挙げられます。今回の記事はElasticsearchを用いた日本語検索システムの仕組みから設定の部分までを記述し、次回の記事で実際に動作させてもらいます。 本連載の内容 本連載で紹介予定の内容は次のとおりです。 Step1：Elasticsearchを用いた日本語検索システム 対話型の検索システムを作成するためのStep1として、Elasticsearchを用いた日本語検索システムの構築方法を紹
Elasticsearch 日本語で全文検索 その２
Elasticsearch では、すでに日本語で全文検索する為のトークナイザーやノーマライズなどの加工処理で使用するフィルターなどがビルトインまたは、サードパーティ製のプラグインとして多数存在します。 ここでは、日本語全文検索で使用しそうなトークナイザーやフィルターなどを説明します。 主要モジュールNGram Tokenizer N-グラムを提供するトークナイザーです。Elasticsearch にバンドルされています。Japanese (kuromoji) Analysis for Elasticsearch 日本語形態素解析を提供するプラグインです。各種 Analyzer、Tokenizer、TokenFilterが含まれます。cjk_width Token Filter 半角・全角などを統一するためのフィルターです。Elasticsearch にバンドルされています。Lowercas
As a Futurist...
簡単！Vagrant+Docker+td-agent+Elasticsearch+Kibanaで流行に乗ろう
Node.jsで書かれたIRC bouncer、homura を作りました - はこべにっき ♨
いわゆる IRC proxy や IRC bouncer はIRCサーバに常時つないでおいてログをとったり、チャンネルを維持したりするのに、大変便利なソフトウェアです。ZNCやtiarraなんかが有名ですね。 その IRC bouncer をNode.jsでのネットワークプログラミングの手習いに書いてみました。homuraというソフトウェアです。はじめてつかったIRC bouncerがmadokaという名前だったのを思い出して名づけました。 homuraにはIRC bouncerとして最低限の機能がそろっています。同時に複数のサーバへの接続、複数のクライアントから接続の受付が可能で、サーバークライアントの両方でTLS接続に対応しています。チャンネルごとにログを記録したり、クライアントからの接続がなくなった時に自動でawayになるといった、機能を備えます。(READMEのmodulesの項を
Eureka EngineeringLearn about Eureka’s engineering efforts, product developments and more.
プラスαなサーバ監視
ちわっす！インフラ担当の池田（@mikeda）です。 今日はサーバ監視周りの話です。 まずNaviPlusでは、サーバ監視にNagiosとMuninを使っています。 普通ですね！ 気をつけていることは、ちゃんとサービスも監視する（正常なHTTP応答、応答速度など）ということでしょうか。 まぁこのへんは今日の本題ではないので別の機会に話します。 システム運用してると、こんな情報も見たいなーというのが出てきます。 例えば、今回紹介するのはこんなのです。 障害発生時（例えば昨日のXX時XX分）の全サーバのプロセスリスト 全サーバのリソース使用状況のザックリとしたレポート あのDBでXX時ごろに流れてたクエリはどんなのか 去年のセール時のアクセス数やサーバ負荷の状況が見たい 本番サーバでtmuxを起動しっぱなしの人がいないか こういう既存ツール（うちだとNagios/Munin）にマッチしないもの
Sematextのブログにて連載された"Solr vs ElasticSearch"の翻訳。 現在、Part 6まで存在し、その全てを翻訳した。 Part 1 – 概観 Part 2 – インデックス作成と言語の取扱 Part 3 – 検索 Part 4 – Faceting Part 5 - 管理APIの機能 Part 6 – ユーザと開発者のコミュニティ比較 なお、オリジナルの記事はこちらのPart1から全て辿ることができる。 http://blog.sematext.com/2012/08/23/solr-vs-elasticsearch-part-1-overview/ この連載はまだ続くはずだがPart 7がいつ出るのかはわからない。また出た時に翻訳を続けられるかもわからない。 なお、訳者はSolrもElasticSearchも大した知識を持っていない。誤訳等見つけられたらぜひコ
Kibana4のBETAがリリースされたことに、Kibana3のissueがcloseされた通知で気がついた。Kibana3のbugfixはやってくれなさそうだけど、とりあえず、Kibana4を試すことにした。 必要なもの JVM Kibana 4.0.0-BETA1 Elasticsearch 1.4.0.beta1 初期設定 Kibana4をとりあえず使ってみるために必要な項目は次の通りだ。 Elasticsearch 1.4.0.beta1をセットアップする Kibana 4.0.0-BETA1をセットアップする インデックスの初期設定を行う Elasticsearch 1.4.0.beta1を準備する Kibana4ではElasticsearch 1.4以降が必要になっている。ベータ版がリリースされているので、適当にダウンロードして起動しよう。 Elasticsearch.org
第３回 Elasticsearch 入門 ドキュメント管理は意外と高度なことができる | DevelopersIO
今回は「ドキュメント管理は意外と高度なことができる」というテーマで、そのドキュメントを追加・更新・削除する操作について解説します。 きっと、他の検索エンジンと比べ、その高機能ぶりに驚くはずです。 直感的に分かりやす API Elasticsearch は検索をはじめ、各種設定やサーバの状態取得など、ほとんどの操作を API として提供しています。もちろんドキュメントの追加・参照・更新・削除の API も提供していて、その仕様はとてもシンプルで直感的に使いこなすことができます。 ドキュメントをあらわす URL スキーマは以下のようになっています。 /{index}/{type}/{id} 基本的には、各種ドキュメントのエンドポイントに対して、GET PUT POST DELETE HEAD メソッドで追加・更新・削除などの操作が可能です。 例えば、posts というタイプを持つ blog イ
VagrantとDocker: Mac OS X上でPostgres、Elasticsearch、Redisをセットアップする方法 しばらく Docker の動向をチラチラとうかがっていたのですが、Dockerがどれだけすばらしいものであるかいうことを、みんなが話しているのを耳にしました。さらに、今どきの若者たちは もうすでに これを 使っている のだということも知りました。そこで私は、試しにDockerを自分の開発環境で動かしてみることにしました。ここでは、Mac OS Xで Vagrant を使い、Dockerコンテナとして Postgres 、 Elasticsearch 、 Redis をセットアップする方法を説明します。 Dockerとは？ Dockerは内部のオペレーティングシステムからアプリケーションを切り離すために、軽量のコンテナを使用します。そしてアプリケーションを使用す
第２回Aurora事例祭りでお話した時のスライドです。 データセンターで運用していたオンプレミスの大容量DB(Percona MySQL)サーバをAmazon Auroraに移行した時のお話です。
Bing Chat で画面イメージからHTML/CSSの内容を生成してみる（日本語でもできました） - Taste of Tech Topics
カメラ好き機械学習エンジニアの@yktm31です。 昨日、マイクロソフト主催のMicrosoft Inspireにて、Bing Chat の更新内容が発表されました。 news.microsoft.com その中でも、特に Bing Chat の「Visual Search in Chat」の機能が気になったので、早速試してみました。 Bing Chat 新機能の概要 Visual Search in Chatは、画像から文脈を解釈し答えを返してくれる生成AI機能です。 旅行先で見かけた建築物について知りたいときや、冷蔵庫の中身からレシピを考えたいときなど、 Bing Chatに画像をアップロードするだけで、ウェブの知識を活用して回答される、とのことです。 バックエンドで動くモデルは、OpenAIのGPT-4モデルのようです。 デモでは、手書きの絵からHTML/CSSのコードを生成する例が
Azure OpenAI Service 「on your data」 で独自データを使ったチャットを実現する - Taste of Tech Topics
こんにちは、igaです。 先日は台風の影響が出る前に出かけられて、リフレッシュできました。 今回は、Azure OpenAIとチャットする際に、独自データを使用してみます。 独自データの使用（原文の表記はon your data）は、2023年8月現在パブリックプレビューとして利用できる機能です。 techcommunity.microsoft.com 独自データの使用（以降、on your dataと表記します）により、例えば企業内ドキュメントやFAQをAzure OpenAIに検索させることで、ユーザーからのチャットでの問い合わせに対して企業内ドキュメントやFAQを検索した結果をAzure OpenAIがチャットの応答として返すことができるようになります。 今回は、on your dataを利用するまでの流れを試したいと思います。 on your dataのポイント on your d
- はじめに - 本記事では、Rustで扱える機械学習関連クレートをまとめる。 普段Pythonで機械学習プロジェクトを遂行する人がRustに移行する事を想定して書くメモ書きになるが、もしかすると長らくRustでMLをやっていた人と視点の違いがあるかもしれない。 追記：2021/02/24 repositoryにしました。こちらを随時更新します github.com 追記；2021/07/26 GitHub Pagesでウェブサイトにしました vaaaaanquish.github.io - はじめに - - 全体感 - - 機械学習足回り関連のクレート - Jupyter Notebook Numpy/Scipy Pandas 画像処理 形態素解析/tokenize - scikit-learn的なやつ - 各ライブラリと特徴比較 - Gradient Boosting - XGBoos
GCPのネットワークでハマった話
第16回elasticsearch勉強会 https://elasticsearch.doorkeeper.jp/events/46539
2015.12.25 働き方 Kibanaとは、Elastic社が提供するログデータ可視化ツール。同社のメインプロダクトであるElasticsearch同様、世界中の企業で利用が進んでいる。ビッグデータ解析の時代において、今後ますます存在感を増していく可能性を秘めたプロダクトといえるだろう。 このKibanaは、現開発リーダーのRashid Khan氏が、2013年にElastic社にジョインするより前にOSSとして開発を始めたもの。以前インタビューした同社の創設者で現CTOのShay Banon氏同様、その開発哲学にはオープンソースコミュニティの影響が色濃い。 今年12月16日、東京・六本木で開催されたElastic社の技術カンファレンス『elastic{on} Tour 東京』で来日したKhan氏に、Kibana開発に至った経緯や今後の構想、さらには理想とするエンジニア像について聞いた
スライド共有サービス hellshake を作りました ※2018-02-26 プロジェクト名をリネームしました。 https://github.com/onk/hellshake/pull/36 はじめに これは 【その1】ドリコム Advent Calendar 2015 - Adventar の 2 日目です。 1 日目は id:sue445 さんによる 社内gemとOSSのgemのメンテについて - くりにっき です。 【その1】ドリコム Advent Calendar 2015 - Adventar 【その2】ドリコム Advent Calendar 2015 - Adventar 今年のドリコム Advent Calendar は 2 本走るよ！ お前誰よ id @onk ドリコム歴 2006/12/01 中途入社 10 年目に突入しました 仕事 アプリケーションエンジニア R
Startupのよくある課題をAWSで解決する 塚田朗弘氏（以下、塚田）：みなさん、こんにちは。「こんにちは」ですよね？ 朝、藤倉（成太）さんが間違えて「こんばんは」と言っていましたが。よろしくお願いします。 今ご紹介があったとおり、このセッションは「[AWS Startup ゼミ] よくある課題を一気に解説！ ～御社の技術レベルがアップする 2019 春期講習～」というかたちで、3名でお送りしていきたいと思います。 まず、3名がどういう人間かだけ、ちょっとお伝えしていきたいと思います。 私は塚田朗弘といいまして、スタートアップのお客さまを支援するソリューション アーキテクト……技術支援の担当者ですね。3人ともそうなのですが。そのなかでもモヒカンで、モバイルとかサーバレスとか、そういったテクノロジーを扱っている者になります。 よかったら、ここで祝福をしていただきたいのですが……今日は誕生日
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【Docker】これは役に立つ!! docker-compose.ymlの例まとめ - Qiita
FRILの商品検索をnGramから形態素解析にした話 - mosowave
リクルート全社検索基盤のアーキテクチャ、採用技術、開発体制はどうなっているのか
ElasticsearchとKibanaを使ってTwitterのトレンドワードを可視化してみた - Qiita
さくら VPS の Ubuntu 10.04 に nginx + PHP(FastCGI) な Web サーバーを構築する | 暇人じゃない
Fluentd 2013年開発・状況まとめ / 2014年に向けて | Post Moratorium
ElasticsearchとBERTを組み合わせて類似文書検索 - Ahogrammer
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Elasticsearchで分散表現を使った類似文書検索
Fulltext search with Node.js and elasticsearch
Hadoopの使い方のまとめ(2016年5月版) - Qiita
Logstash を使って MySQL データを Elasticsearch にインデックスする（基本編）
MySQLユーザ視点での小さく始めるElasticsearch
Elasticsearchを用いた日本語検索システムの理論と設定
物理サーバを選定する際のポイント – Eureka Engineering – Medium
Solr vs ElasticSearch - minghaiの日記
Kibana 4 BETAファーストインプレッション - Qiita
VagrantとDocker: Mac OS X上でPostgres、Elasticsearch、Redisをセットアップする方法 | POSTD
Elasticsearch+nodejs+dynamodbで作る全社システム基盤
Rustで扱える機械学習関連のクレート2021 - Stimulator
ログデータ可視化ツール『Kibana』に今も流れるPay it forwardのOSS的精神 - エンジニアtype | 転職type
スライド共有サービス hellshake を作りました - onk.ninja
スタートアップでありがちな問題をAWSで解決する––認証基盤からログの扱い方まで