プラットフォーム エンジニアリングに関する 5 つの誤解: プラットフォーム エンジニアリングとは一体なのか | Google Cloud 公式ブログ
Darren EvansEMEA Practice Solutions Lead, Application Platform ※この投稿は米国時間 2024 年 5 月 30 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 なぜ新しいトピックに対して否定的になってしまう人がいるのか、その理由は、群盲象を評すの寓話からわかります。その人自身の視点からのみで物事を見てしまうと、その全体像を見失ってしまうということです。プラットフォーム エンジニアリングはソフトウェア デリバリーの比較的新しい手法です。現在、IT 組織やソフトウェア エンジニアのチームの多くがプラットフォーム エンジニアリングについて検討している段階にあるのですが、プラットフォーム エンジニアリングとは何なのか、プラットフォーム エンジニアリングで何ができるのか、プラットフォーム エンジニアリングを導入す
はじめに タイトルは釣りです（テンプレ） はじめましての方ははじめまして。特にこの記事がバズるとも思ってないんですが、なんとなく新しく僕のことを知っていただいた方のために自己紹介しておきます。 ZOZOテクノロジーズ開発部に所属するインフラエンジニアのようなことをやっている者です。チーム的にはMLOpsチームという組織にいます。Dockerが好きです。 社内では本名の太田さん、pchan、いんだくたーさん、こうちゃんなどと呼ばれています (Ref: @sonots) 自分のことを知っている方はご存知だと思いますが、自分語り満載のエントリーになる予定です。だるいと思った方はスルーしてもらって大丈夫です！ 入社の経緯とか そもそもの入社のきっかけは、前職で働いていた頃に遡ります。前職では小さな(?)Web制作会社で受託案件のPHPを書いたりAndroidアプリ(Java)の保守などをメインに担
circleciのbuild/test/deployをgithub actions(beta)に移行した - 839の日記
まだ機能的に足りないところもあるが、頑張ったら使える感覚だった。 githubにもfeedbackが送れる所があれば送ろうと思う。 circleciでやっていたことはざっくり書くと以下。 test系 golangのbuild/lint/test helm chartのlint helm templateで吐き出されたyamlのlint build系(only master) base imageのbuild & push k8s上で動かすprod imageのbuild & push deploy系(only master) GKE上にhelm secrets upgrade これをgithub actionsに移行した際にcircleciとの差分を感じた機能は以下。 slack通知 自分のリポジトリでは未実装、デフォルトは失敗するとメール通知が来る 未確認だが多分いろいろな人がbeta向
こんにちはあんどう(@t_andou)です。 今回はKubernetesを使って並列処理させた記録です。 まだ「とりあえずそれっぽく動くまで試してみた」という段階で、kubernetesを理解できてはいないので自分用のメモを公開しているという認識でご覧ください。 間違っている部分や、よりスマートなやり方がありましたらご指摘いただけると幸いです。 この記事の概要 機械学習に使う特徴量の作成で1週間かかりそうな処理を10分くらいで終わらせられないかと考え、GKE(=GoogleのKubernetes環境)を使い試行錯誤した記録です。 今回は一部失敗して完了時間が1.5時間になったものの、設定を上手く出来れば15分程度で終わる見込みです。 対象読者 ・Kubernetesの概要は知っているくらいのレベルの人 ・KubernetesのJobを使った並列処理をしたい人 目次 この記事の概要 対象読者
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
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
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ZOZOテクに入社してもうすぐ1年半になるので、リアルな話をしたい - inductor's blog
【Kubernetes】1週間かかる処理を1.5時間で終わらせた【並列処理】 - ニートの言葉