Nov 10, 2020eBPF - The Future of Networking & Security Today is an exciting day for the Cilium community: Isovalent, the company behind Cilium, is announcing its $29M Series A financing round backed by Andreessen Horowitz, Google, and Cisco. This is a perfect occasion to take a deeper look into where eBPF-based networking is coming from and to understand what the excitement is all about. Two weeks
※本記事は2020年6月に公開された内容です。 青山真也（@amsy810）と申します。サイバーエージェントで社内のプライベートクラウド構築に携わるほか、Kubernetesのマネージドサービスもオンプレミス上で実装して提供しています。外部でもKubernetesの仕事を複数行っているほか、コミュニティ活動、DockerやKubernetesに関する本を2冊執筆するなど積極的に布教活動を行っています。 本記事ではDockerとKubernetesの基本からさらに次のステップに進めるような内容をお伝えします。 Kubernetes関連の求人検索はこちらから ユーザーの追加・表示をするGo製アプリケーションを作ってみる 今回題材にするのは、簡易的なGoのアプリケーションです。中身はシンプルなもので、メイン関数で8080番ポートにリクエストが来たときのハンドラを用意しています。それぞれのパスに関
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
At Airplane, we collect observability data from our own systems as well as remote “agents” that are running in our customers’ infrastructure. The associated outputs, which include the standard “three pillars of observability” (logs, metrics, and traces) are essential for us to monitor our infrastructure and also help customers debug problems in theirs. Over the last year, we’ve made a concerted ef
AI Platform Pipelines (Kubeflow Pipelines)による機械学習パイプラインの構築と本番導入 - ZOZO TECH BLOG
ZOZOテクノロジーズ推薦基盤チームの寺崎（@f6wbl6）です。ZOZOでは現在、米Yale大学の経営大学院マーケティング学科准教授である上武康亮氏と「顧客コミュニケーションの最適化」をテーマに共同研究を進めています。 推薦基盤チームでは上武氏のチームで構築した最適化アルゴリズムを本番環境で運用していくための機械学習基盤（以下、ML基盤）の設計と実装を行っています。本記事ではML基盤の足掛かりとして用いたAI Platform Pipelines (Kubeflow Pipelines) の概要とAI Platform Pipelinesの本番導入に際して検討したことをご紹介し、これからKubeflow Pipelinesを導入しようと考えている方のお役に立てればと思います。記事の最後には、推薦基盤チームで目指すMLプロダクト管理基盤の全体像について簡単にご紹介します。 上武氏との共同研
- Kubernetes Meetup Tokyo #30 ( https://k8sjp.connpass.com/event/171599/ ) で発表した資料です。 * スライド上のリンクはPDFをダウンロードしたらクリック可能です - メルカリではMicroservices化を進めており、各サービスのコンテナをKubernetesクラスタにのせて運用しています。本セッションでは、大規模なKubernetesクラスタを運用するにあたって、セキュリティの観点から、どのような考え方で運用する 必要があると考えているか、セキュリティ戦略を説明します。 【登壇時ビデオ】 https://www.youtube.com/watch?v=5rW0T63A_P8&t=5370 【スライド内主要リンク】 ■攻撃シナリオ チュートリアル https://github.com/rung/tutorial
はじめに Qiitaにこんな記事が上がりました 2020年現在のNewSQLについて – Qiita NewSQLについてアーキテクチャから詳しくまとまっていて 理解しやすい素晴らしい記事だと思います。 社内のSlackでも共有したのですが、 この辺の話は 古くからあるモノリシックなRDBMSが生まれて スケールアップの限界との戦い データベースをどうスケールアウトするかの時代が訪れて、 分散コンピューティングの問題にぶち当たる という、 『歴史を理解してはじめてCloud Spannerの凄さを理解できる』 と思ったので もっと補足説明がいるんじゃないかと思い、社内でLTしました。 また、自分はDataBase周りの知識が弱いと思っているので、 補強のためにもまとめてLTを…とおもったら、 前後編で２回に分けて３０分語るという発表だったので、 もう講義じゃんって言われたし思いました。 W
エンジニアはGood Citizenであれ。OSSコミュニティ活動が形成したKubernetesスペシャリストのキャリア - Findy Engineer Lab
株式会社サイバーエージェントでインフラエンジニアを務める青山真也さんは、KubernetesやOpenStackの専門家として広くその名を知られています。過去には同社において、OpenStackを使ったプライベートクラウドやGKE互換なコンテナプラットフォームをゼロから構築。また、技術コミュニティでの登壇や書籍の執筆、他社での客員研究員・技術アドバイザーとしての活動も積極的に行っています。 唯一無二のキャリアを歩んできた青山さんですが、自身の成長にはOSSコミュニティ活動が大きく影響しており、自らがコミュニティの恩恵を受けてきたからこそ世の中に自分の知見を還元していきたいと語ります。本稿では青山さんのキャリアをたどりながら、過去に取り組んできた活動やその意義について伺いました。 インフラ基盤との出会いは大学時代 ──まずはKubernetesやOpenStackなどの技術に興味を持った理由
株式会社スクウェア・エニックス／株式会社コロプラの導入事例：『ドラゴンクエストウォーク』に Cloud Spanner、GKE 活用 | Google Cloud 公式ブログ
株式会社スクウェア・エニックス／株式会社コロプラの導入事例：『ドラゴンクエストウォーク』に Cloud Spanner、GKE 活用 ここ数年、スマートフォンで取得した位置情報を元に、ユーザーが現実世界を動き回る事で「冒険」感覚を楽しめる「位置ゲー」（通称）が人気です。中でもその大本命とされているのが、人気ゲーム作品『ドラゴンクエスト』シリーズの世界観を盛り込んだ『ドラゴンクエストウォーク』。2019 年 9 月に配信をスタートし、その社会現象的大ヒットにも関わらず、現在までネットワークやシステム系のトラブルがほとんど発生していないという、その秘訣を伺いました。 利用している Google Cloud Platform サービス：Google Kubernetes Engine、Cloud Spanner など Google Cloud の先進テクノロジーはゲーム開発にも極めて魅力的「皆さ
GCP のログ大全2019
この記事は Google Cloud Japan Customer Engineer Advent Calendar 2019 の 5 日目の記事です。 GCPにおけるログのライフサイクルGCPにおけるログのライフサイクルは、収集・集約・活用・保管の大きく4つのフェーズに分類できると考えております。まずそれぞれのフェーズの中でどのようなことができるのか、皆様に知っておいておきたいことについて説明します。 収集フェーズログを発生させる元のシステムから集めてくるフェーズです。ログの発生元がどこであれ、最終的には Stackdriver の Logging API にログを送ることで収集を行います。もちろんGCPのサービスで発生するログは自動的に収集されますが、GCP上のユーザアプリケーションのログや、オンプレミスや他クラウド環境からのログは、Logging エージェントかLoggin APIの
こんにちは。メルペイTnS(Trust and Safety)チームのソフトウェアエンジニア孫星越（@singyue）です。この記事は、Merpay Tech Openness Month 2022 の13日目の記事です。 TnS（旧名: AML）チームはお客さまが安全安心に買い物できるため、不正検知を含む禁止行為の監視や対応を行います。メルペイのAML/CFTシステムを支える技術の記事でTnSの事後の不正検知技術を紹介しましたが本記事では、その後取り組んだリアルタイム不正検知の技術について書きたいと思います。 最後までお読みいただければ幸いです。 解決したい問題 メルカリ/ メルペイの不正検知は事後検知が中心でした。そのシステムは今も現役で稼働中です。 しかしながら、メルペイの機能が増えるに連れて、不正使用犯の手口の巧妙化も増し、リアルタイムで不正を検知したいケースが増えてきました。リア
This is our goal architecture design, please read the article to understand the journey :)This blog article is participating in the Mercari Bold Challenge month (#6) Hi everyone, this is Raphael from the Microservices Platform team at Mercari. Bluntly introduced, we are a post-IPO Japanese C2C (Customer to Customer) marketplace transitioning from a monolithic to a microservices architecture. A few
※この投稿は米国時間 2020 年 7 月 16 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 多くの組織が Google Kubernetes Engine（GKE）環境などのシステムの稼働を継続するために、さまざまなリスク管理とリスク軽減の戦略を採用しています。こうした戦略は、予測可能なシステム停止時でも予測不可能なシステム停止時でもビジネスの継続性を確保するものです。特に、パンデミックによるビジネスへの影響を抑制するために取り組んでいる現在こそ重要です。 この 2 回にわたるブログ投稿の最初の記事では、可用性の高い GKE クラスタを、いわゆる Day 0 の段階で設定する方法についての推奨事項とベスト プラクティスをご紹介します。そして 2 回目の投稿では、クラスタを稼働させた後の、Day 2 の高可用性のベスト プラクティスについて説明します。 GKE
冷やし中華の季節になりましたので、Kubernetesをはじめました。もとい、はじめてしまいました。 前回のECSシリーズに比べると、だいぶ世界が広いシステムであり、１つのシリーズとしてまとめるとか、全部終わってから書き始めるとか、どうにもできそうになかったので少しずつ進めることにします。今回は、雑感とリンク集のみで、助走というか覚悟を決める回という位置づけになりやす。 これまでの率直な感想 触り始める前の僕 Kubernetesの情報がやけに目につくけど、なんか煽り感が強くて気に食わん…… ていうかクラウド界の「Linux」ってなんやねん俺は騙されんぞ！なんかイケ好かないシステムくさいな！！ 数日間、情報収集した僕 このクラウド全盛期に、なんでいまさらクラウドの中にこんなプラットフォームを構築せなアカンねん、オンプレでやれ。 納得いく構成と構築まで頑張った僕 なんだかんだで手足のように動
GitLab RunnerをGCPでオートスケールさせて安く運用する - OPTiM TECH BLOG
こんにちは。Optimal Bizのサーバーサイドに関する開発を担当している伊藤です。 皆さんCIは何を利用していますでしょうか？ Optimal BizではGitLab CI/CDを利用しています。 単体テスト・ビルド・デプロイ等CIの用途は多岐にわたりますが、実際にそれらを実行するPCを必要な数だけ常に起動しておくと無駄な料金がかかってしまいます。 そこで、今回はGoogle Cloud Platform(以降、GCP)のプリエンプティブル VM インスタンスをGoogle Kubernetes Engine(以降、GKE)でオートスケールさせることで、CIリソースを格安で確保する事例を紹介します。 利用例 Optimal Bizチームの場合は「RSpecをGitLab CI/CDを使って並列実行する」で紹介した大量の単体テストを約20台のノードで並列実行するために利用しています。 ざ
GitHub Actionsとtfupdateを使ってTerraformおよびTerraform Providerのバージョンアップを自動化する - ZOZO TECH BLOG
はじめに こんにちは。SRE部MLOpsチームの築山（@2kyym）です。 Infrastructure as Code（IaC）が一般的になり、またパブリッククラウドをフル活用したインフラ構築が当たり前となりつつあります。そんな中で、インフラの構成管理にTerraformを用いているチームも多いのではないでしょうか。本記事ではTerraformを用いたインフラ構成管理において避けては通れないTerraformやProviderのバージョンアップを自動化し、IaCの運用負荷を削減する方法をご紹介します。MLOpsチームでの運用を参考に、具体的な設定やハマりどころを交えつつ解説できればと思います。 目次 はじめに 目次 Terraformとは MLOpsチームにおけるTerraform運用の背景 Terraform管理の対象リソース Terraform運用において生じた課題 tfupdate
株式会社メルペイ：Cloud Spanner と Google Kubernetes Engine でスマホ決済サービスを構築 | Google Cloud 公式ブログ
株式会社メルペイ：Cloud Spanner と Google Kubernetes Engine でスマホ決済サービスを構築 2019 年 2 月に、スマホ決済サービスの新たな選択肢として登場した『メルペイ』。若者世代を中心に絶大な支持を集めるフリマアプリ『メルカリ』と連携する決済サービスということで、後発ながら非常に大きな注目を集めています。今回、お話をお伺いするのは、そんな『メルペイ』を立ち上げた、株式会社メルペイ CTO の曾川さんと、同社のエンジニアチームリーダーの皆さん。高い安全性を求められる金融サービスの構築に Google Cloud Platform を採用した理由を語っていただきました。 利用している Google Cloud Platform サービス Google Kubernetes Engine、Cloud Spanner、Cloud Pub/Sub など 『メ
Google Cloudなんもわからないマンが、Cloud Runの凄さをあれこれ調べてみた | DevelopersIO
この記事はクラスメソッド Google Cloud Advent Calendar 2021の9日目の記事です。 Google Cloud自体ナンもわからないマンが、以前から気になっていたCloud Runをあれこれ動かしながら学んでみた様子をお届けします。もともとAWSのApp Runnerがお気に入りのサービスだったので、それとの機能上の違いも入れています。 （祭） ∧ ∧ Y ( ﾟДﾟ) Φ[_ｿ__ｙ_l〉 Cloud Run祭りﾀﾞﾜｯｼｮｲ |_|＿| し'´Ｊ 注意事項：この記事には両者のサービスの優劣をつける意図は全くありません そもそも、違うプラットフォームに存在するサービスを単独で機能比較して優劣がはっきり出るほど、パブリッククラウドは単純なものではありません。AWSもGoogle Cloudもサービス単体で利用するよりは、そのエコシステムの中でビルディング
Yaboo Oyabu, Machine Learning Specialist, Google Cloud Kazuhiro Yamasaki, Deep Learning Solution Architect, NVIDIA 概要このチュートリアルでは GCP 上で NVIDIA Tesla T4 と TensorRT Inference Server (以降 TRTIS) を用いて高性能なオンライン予測システムを構築する手順と、そのパフォーマンス計測・チューニング方法を説明します。このチュートリアルを完了すると、TensorRT に最適化された機械学習モデルが Cloud Storage に格納されます。また、 オンライン予測と負荷テストを実施するための GKE クラスタが作成されます。 本記事は Google Cloud Next 2019 Tokyo におけるセッション『GCP
はじめに KubernetesではWebアプリケーションから業務用のワークフロー（バッチ処理とか）に至るまで様々なアプリケーションを動かすことができるが、現実世界において苦労するポイントの1つは、ワークロードに秘匿情報を渡すための方法である。 例えば、アプリケーションの上でデータベースに接続するために必要なエンドポイントの情報やパスワードなどの認証情報は、アプリケーションのソースコードに直接書くことはご法度だし、コンテナ化する際に内包することも原則タブーである。また環境変数として注入する場合でも、その情報が物理ディスクに残ってしまう場合などを考え最新の注意を払う必要がある。 ここではKubernetes上のワークロードに秘匿情報をできるだけ安全にわたすための方法を運用者・開発者の目線で考える。 Kubernetesが持つ外部情報注入の仕組み Kubernetesの場合、アプリケーションに情
はじめに こんにちは。SRE部MLOpsチームの中山（@civitaspo）です。みなさんはGWをどのように過ごされたでしょうか。私は実家に子どもたちを預けて夫婦でゆっくりする時間にしました。こんなに気軽に実家を頼りにできるのも全国在宅勤務制度のおかげで、実家がある福岡に住めているからです。「この会社に入って良かったなぁ」としみじみとした気持ちでGW明けの絶望と対峙しております。 現在、MLOpsチームでは増加するML案件への対応をスケールさせるため、Kubeflowを使ったMLOps基盤構築を進めています。本記事ではその基盤構築に至る背景とKubeflowの構築方法、および現在分かっている課題を共有します。 目次 はじめに 目次 MLOpsチームを取り巻く状況 MLOps基盤の要件 MLOps基盤技術としてのKubeflow Kubeflowの構築 ドキュメント通りにKubeflowを構
GCPで理想の構造化ログを出力する方法
はじめに この記事では、GCP のマネージドサービス(Google App Engine[1]/Cloud Run/Cloud Functions/GKE)から Cloud Logging に良い感じの構造化ログ(理想の構造化ログ)を出力する方法について紹介します。 良い感じのログの例 前提条件 この記事で紹介する構造化ログの実装は基本的に以下の仕様にそって実装しています。重要な仕様なので興味のある方は一度読んでみることをおすすめします。 構造化ペイロードの特殊フィールド 用語の解説 本編に入る前に、この記事で使われるログ出力まわりの用語をまとめておきます。以下の用語については前置きなく使いますのでよろしくお願いします。 構造化ログ[2] プレインテキストではなく、JSON等のデータ形式で出力されたログのこと GCPのCloud Logging(旧Stackdriver Logging)で
はじめに TL; DR; 社内の普段はインフラ以外のところを主戦場にしている人向けに、AWS・GCPの権限に関する用語と概念を説明するために書いたものを加筆訂正して公開します AWS・GCPの権限管理は、基本的な概念は似ているが同じ英単語が別の意味でつかわれているのでややこしい 書いてあること 概念の説明と、関係を表す図 EKS・GKEからクラウドリソース *1 を使う時の考え方 書いてないこと 設定のためのコンソール画面のスクショや手順 Kubernetesからクラウドリソースを操作する方法は、以前のブログ「GitHub Actionsで実現する、APIキー不要でGitOps-likeなインフラCI/CD」でTerraformによるコードの例も紹介しているので、あわせて参考にしてみてください 想定読者 AWSはそこそこ使って慣れているけど、GCPにおける権限管理を理解したい人(またはその
blogではじめまして。札幌オフィス清掃員です。 COLSISでは業界一強のAWSにこだわることなく、数多のクラウドIaaSを利用しています。 これまでGCPに関しては、案件数が少ないこともあり、弊社CTOが手作業で環境を構築していたのですが、ちょっと真似できないのと、私はメイン業務が清掃であり、IT知識や技術に乏しい為、今ある環境をそのままコピーしたいなぁという事でTerraformer を用いて Terraform 化してみることにした顛末をお届けしたいと思います。 既に擦り尽くされた感のあるTerraformネタではあるのですが、ちょっと調べるだけだとAWSで利用しているという情報が多く、GCPでの利用についての情報を公開するのも無駄ではないかなと思いましてblogを書いてみる次第でございます。 お手柔らかにどうぞ。 GCP構成 弊社では大体下図のような構成をとっています。 もちろん
EKSでDockerから卒業すべくBottlerocketのマネージド型ノードグループを使ってみた - inductor's blog
はじめに この記事ではAWSの公式ブログ「Amazon EKS adds native support for Bottlerocket in Managed Node Groups」で取り上げられている内容を、eksctlを使わずCloudFormationでimmutableに実現するための方法を解説します。 aws.amazon.com Bottlerocketとは Bottlerocketは、AWSが開発しているコンテナ実行専用OSです。Fedora/RHELのCoreOSやVMwareのPhoton OS、Rancher OSなどと似ていて、コンテナを実行するためのランタイム以外余計なパッケージが入らない軽量なOSとなっています。 aws.amazon.com Bottlerocketの開発状況についてはBottlerocket Roadmap · GitHubを合わせてみると良
GKEでサービスを外部公開する際には、 GKE Ingress とそのバックエンド GCP Cloud Load Balancing を使用するのがスタンダードです。が、これには費用 ($18/月~) がかかります。 これをCloudflare DNS + Contourで置き換えて、無料で済ませる方法を説明します。ノードは全台プリエンプティブインスタンスで構いません。 この記事はDoxseyさんによる Kubernetes: The Surprisingly Affordable Platform for Personal Projects を発展させた内容になります。 元記事と同様、紹介する構成は趣味利用にとどめてください。 GKEクラスタ作成 まずGKEクラスタを作成してください。3台以上で構築し、プリエンプティブを有効にするのがオススメです。 ちなみにDoxseyさんの記事ではf1
続・サーバーレス検索エンジン：巨大な静的ファイルを扱うケースについて考える | フューチャー技術ブログ
大きくは外部ストレージサービス利用と、アプリケーションにバンドルしてしまう方式と2つにわかれます。バンドルはデータだけ更新ができないデメリットはありますが、お手軽です。Lambdaはレイヤーを使えば実行プログラムに対して後から追加とかできますが、容量制限が厳しめです。 オブジェクトストレージは比較的お手軽ですが、読み込みしたいライブラリがローカルのファイルシステム前提の場合は使えません。サーバーレスの方式によっては、一度ローカルのファイルシステムに書き出してから利用とかも可能ではありますが、Cloud Runでは8GB（ただし、おそらくtmpfsで書けば書くほどメモリを消費)、Lambdaでは500MBと容量に制限があります。 より巨大な学習済みデータを扱う場合はマネージドNFSサービス系のものを使うのが最終形でしょう。ファイルのサイズ制限もほぼ限界値ですし、ローカルファイルになるのでどん
Kubernetesの負荷試験で絶対に担保したい13のチェックリスト - Enjoy Architecting
概要 ここ最近、Kubernetesクラスタを本番運用するにあたって負荷試験を行ってきました。 Kubernetesクラスタに乗せるアプリケーションの負荷試験は、通常の負荷試験でよく用いられる観点に加えて、クラスタ特有の観点も確認していく必要があります。 適切にクラスタやPodが設定されていない場合、意図しないダウンタイムが発生したり、想定する性能を出すことができません。 そこで私が設計した観点を、汎用的に様々なPJでも応用できるよう整理しました。 一定の負荷、スパイク的な負荷をかけつつ、主に下記の観点を重点的に記載します。 Podの性能 Podのスケーラビリティ クラスタのスケーラビリティ システムとしての可用性 本記事ではこれらの観点のチェックリスト的に使えるものとしてまとめてみます。 確認観点 攻撃ツール 1: ボトルネックになりえないこと Podレベル 2: 想定レイテンシでレスポ
はじめに はじめまして、4/1からデータチームでデータエンジニアとして働いている @shoso です。 突然ですが、みなさんデータ基盤って開発したことありますか？ 私はheyに来るまでなかったのですが、チームの経験あるメンバーと毎日話しながら（助けてもらいながら）開発する中でようやく少し分かって来たような気がします。 （覚えることが大量にあり大変とても楽しいです！） 今回は、データ基盤開発経験のある方はもちろん、普段サービス開発など他の開発をメインでされている方にも伝わる形で、heyの統合データ基盤と今後やっていきたいことについてご紹介できればと思います。 これまでにも、統合データ基盤のいくつかのトピックについて記事を公開していますが、この記事では統合データ基盤そのものについてより詳細が伝われば幸いです。 統合データ基盤ってなに 一言でいうと、社内に蓄積するあらゆるデータをスムーズ・横断的
こんにちはdelyでサーバーサイドエンジニアをしているyamanoiです この記事は「dely #2 Advent Calendar 2020」の12日目の記事です。 adventar.org adventar.org 昨日は@yochidrosさんの「KMMでiOS・Android を共通化しよう」でした。 みなさんwebサイトを作成する時にSPAを利用していますか？ SPAはユーザーに対してメリットが大きいですが、SEO観点やOGPタグのレンダリング等で SSRが避けられない場面に出くわすことがあると思います。 SSRが不要であればビルドして生成された成果物をs3等でホスティングするだけなのでデプロイや、運用が楽なのですが、 SSRをするとなるとNode jsの実行環境必要になります。 ある程度大きなプロジェクトであればECSやGKE, GAEに載せてガッチリと運用すべきだと思いますが
検索アルゴリズム改善における機械学習の活用 〜MLOpsについて〜 - ぐるなびをちょっと良くするエンジニアブログ
はじめに こんにちは。 CX部門 データ・AI戦略室 データ戦略Gの田中です。 ぐるなびには2018年に新卒として入社し、レコメンドエンジンの開発や在庫・予約関連のデータ分析等に携わってきました。 現在は主に検索結果の並び順アルゴリズムの改善を行っています。 私たちのチームではアルゴリズム自体の改善に伴い、MLOps（機械学習の運用改善）にも取り組みました。 今回は、 MLOpsとは どうやって導入したか 導入で何が得られたか についてお話ししていきたいと思います。 検索アルゴリズム改善プロジェクトについて 検索の並び順アルゴリズム改善のプロジェクトが始まったのは約2年前でした。 それまでの並び順は複雑なルールベースで決められていました。 そこで機械学習のモデルを用いてより効果的な並び順を予測し、検索結果の改善・CVRの向上を試みました。 2020年の2月からプロジェクトがスタートし、3月
Kubernetes 8 Factors - Kubernetes クラスタの移行から学んだクラスタのポータビリティの重要性と条件 | Wantedly Engineer Blog
Kubernetes 8 Factors - Kubernetes クラスタの移行から学んだクラスタのポータビリティの重要性と条件 こんにちは、Wantedly で技術基盤に関わる Developer Experience Squad で Engineer をしている大坪（@potsbo）です。 今日は、WANTEDLY TECH BOOK 7 から「Kubernetes クラスタの移行から学んだクラスタのポータビリティの重要性と条件」という章を抜粋し加筆修正を加えたものを Blog にします。 「WANTEDLY TECH BOOK 1-7を一挙大公開」でも書いた通り、Wantedly では WANTEDLY TECH BOOK のうち最新版を除いた電子版を無料で配布する事にしました。Wantedly Engineer Blogでも過去記事の内容を順次公開予定であり、この Blog もそ
商品通報対応をgRPCとGraphQLとReactでリプレースしてみた | メルカリエンジニアリング
こんにちは。Mercari Advent Calendar 2019 14日目は、CSTool Domainチームの @Peranikov がお送りします。 メルカリではお客さまに安心して取引を楽しんでいただくため「あんしん・あんぜん宣言」に取り組んでおり、プロダクトの開発と同じレベルの課題感でカスタマーサービスの質の向上にも力をいれています。私の所属するCS(Customer Service) Tool Domainチームでは、カスタマーサービスのメンバーがお客さまからのお問い合わせ対応に使用するシステムの開発・運用を担っています。 商品通報対応とは メルカリでは利用規約に反するような出品がされた場合、お客さまや権利者さまからの通報・ルールベースやMachine Learningによる監視などで違反出品を検知し、カスタマーサービスチームが確認・対応するという業務を行っています。 ただ、サ
SREのたっち(@TatchNicolas)です。 今年のPyCon JPはオンライン開催でした。JX通信社はSilverスポンサーとして協賛したほか、イベントをより盛り上げるために、参加者の反応をリアルタイムに配信に反映するシステムを開発・提供しました。 jxpress.net アプリケーションはPythonで作られており、基盤としてGKEを採用しました。データ分析基盤や昨年の開発合宿等で社内向けのプロジェクトにKubernetesの採用した事例は過去にもあったのですが、今回はじめて社外向けのシステムに採用したので、その裏側について書いてみたいと思います。 できたもの 構成図 構成としては比較的シンプルだと思います。 基本的な処理はGKE上で行い、データの永続化はFirestoreを使っています。一部、ブラウザで動く運営向けフィード画面上の操作(いいね・リツイート)について、Fireba
※この投稿は米国時間 2019 年 11 月 23 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 高度なスケーラビリティと構成の柔軟性を提供するコンテナ オーケストレーション プラットフォームを求めているお客様にとって、マネージド Kubernetes サービスである Google Kubernetes Engine（GKE）は優れた選択肢になります。GKE は、ステートフル アプリケーションのサポートに加えて、ネットワーキング、ストレージ、オブザーバビリティ（可観測性）のセットアップなど、コンテナ オーケストレーションのあらゆる側面を完全に制御できます。 しかしながら、お使いのアプリケーションがそうしたレベルのクラスタ構成やモニタリングを必要としない場合は、フルマネージドの Cloud Run が最適なソリューションになるかもしれません。フルマネージド Clou
コロナ予約サイトチャレンジ。1万TPSを体験しよう
はじめに いろんな話題が出ているコロナ予約サイトですが、横浜市の予約サイトが公開すぐに落ちたことでまず話題になりました。 ただ、最大34万人の予約者なので 1分あたり最大100万件のアクセスを想定していたが、開始直後に200万件のアクセスがあったということで33,000TPSというかなりのトラフィックが来た事が予想されます。 対応策がサーバを増やして目標値を当初設計の6倍に引き上げるとの事だったのですが、空席照会のついた予約システムってDBにある程度同期的に書き込む必要があるので、そんな簡単にスケールアウト出来ないはずです。 JSとかCSSとかも含めてるならさておき、メインのページなどのHTMLなどを含めたPVだと仮定してもDBに数千アクセスが行きますし参照だけではなく更新も入ります。どうやったのか本当に謎なんですが、特に工夫のないアプリ実装でどのくらいスケールするのか少し気になったので試
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eBPF - The Future of Networking & Security
Kubernetes入門｜yamlとコマンドの基本的な使い方と運用効率化術 - FLEXY（フレキシー）
Migrating to OpenTelemetry | Airplane
Kubernetes Security for Microservices
Spannerを解説したら講義になった話 | iret.media
ゼロからメルペイのリアルタイム不正検知システムを作る話 | メルカリエンジニアリング
Network Architecture Design for Microservices on GCP
GKE のベスト プラクティス: 高可用性クラスタの設計と構築 | Google Cloud 公式ブログ
Kubernetes、はじめました | 外道父の匠
GCP を用いた高性能かつスケーラブルなオンライン予測システムの構築方法
Kubernetesにおける秘匿情報の扱い方を考える - inductor's blog
KubeflowによるMLOps基盤構築から得られた知見と課題 - ZOZO TECH BLOG
AWS・GCPとKubernetesの権限まわりの用語を具体例から理解する - JX通信社エンジニアブログ
清掃員がGCP環境構築をTerraform化してみた｜Blog｜株式会社COLSIS（コルシス）
趣味GKEのIngressを無料で済ませる - ダルツ海峡冬景色
heyの統合データ基盤と今後の展望 - STORES Product Blog
Cloud Runで手軽にサーバーレス・SSR(サーバーサイドレンダリング) - dely Tech Blog
PyCon JP 2020のTwitter実況システムをGKE上に作った話 - JX通信社エンジニアブログ
GKE と Cloud Run、どう使い分けるべきか | Google Cloud 公式ブログ