Mercari Microservices Platformの進捗（2019年） | メルカリエンジニアリング
Microservices Platform TeamでTech leadをしている@deeeeeeetです． 昨年のMTC2018ではMicroservices Platformチームの立ち上げから1年で僕らが取り組んできたことを紹介しました． speakerdeck.com 具体的にはStranglerパターンによるMonolithからMicroservicesへの段階的なリクエスト移行を行うためのAPI gatewayの開発や，Microservicesのインフラのセットアップを簡単にしサービス開発チームのSelf-service化を進めるためのStarter-kitの開発，GoでのMicroservicesの開発を高速で始めるためのTemplateプロジェクトの開発，Spinnakerの導入などについて紹介しました． これらはPlatformとして最低限の機能を整備したにすぎず，さ
ウェブアプリケーションエンジニアとして転職活動をしますー！ - Mitsuyuki.Shiiba
しばらくしたら次のことを考えたいなと思ってるので、よい仕事や空いてるポジションがあったら教えてください！— Mitz Shiiba@フルスタックエンジニア (@bufferings) December 8, 2022 突然ですが CircleCI を辞めることになりました。そのことについてあまり話すつもりはないのですが、今の気持ちだけ書いておくと、びっくりはしたけど特にネガティブな感情はなく、面白い経験だなぁという気持ちです。 この一年間、色々とあまりできない体験をしてきた締めくくりにピッタリです。この状況を受け入れて、流れに身をまかせて楽しもうと思います。 ということで、こんな機会はあまりないので、次をどうするか、折角だから色々な会社のお話を聞いてから考えたいなぁと思ってつぶやいたら、たくさんのご連絡をいただき、とても嬉しく思っています。ひとつひとつのお誘いや励ましが、とてもありがたいで
EKS FargateとGKE Autopilotの違いを外野から解説してみる - inductor's blog
はじめに GoogleのマネージドKubernetesディストロであるGKEの新機能（厳密には新しい種類のクラスターといったほうがユーザーにとっては正しい説明になると思いますが）、GKE Autopilotが先週大きく話題になりました。 ノードがGoogle Cloudによるマネージド Podごとの課金体系 ノードへのSSHが使えない といった特徴が大きく取り上げられており、ぱっと見AWSのEKS Fargateと非常に似ているように見えます。が、(少なくとも、user facingな部分においては)技術的には全くやっていることが違うと思います。なぜならFargateはEC2とは全く異なるVM技術がベースになっているのに対して、Autopilotは通常のGCEを応用した機能として提供されているからです。 ※まあ、GCEは実はコンテナで動いてるみたいなちょっとした裏話もあったりするんで、本当
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
株式会社コロプラ『GKE と Cloud Spanner が躍動するドラゴンクエストウォーク』第 9 回 Google Cloud INSIDE Game & Apps
2019 年 11 月 18 日 Google Cloud INSIDE Game & Apps 『GKE と Cloud Spanner が躍動する ドラゴンクエストウォーク』 株式会社コロプラ 邵 正氏と粟田 大樹氏によるセッションの登壇スライドです。Read less
Cloud Native時代における Docker / Kubernetes による開発 �Developers Summit 2019 at 02/14 / devsumi2019_amsy810_k8s
今日Dockerなどのコンテナ技術は広く普及し、GCP・Azure・AWSがマネージドサービスをリリースしたことなどからも、コンテナオーケストレーションエンジンとしてはKubernetesがデファクトスタンダードだと言えます。 本講演ではKubernetesが必要な理由・機能及びコンセプト・解決できる問題について、また分散システムとしてのKubernetesの仕組みについて紹介します。あわせて、コンテナを利用した開発をするにあたり切り離すことのできない「Cloud Native」や「マイクロサービス」の考え方、最近のKubernetesを取り巻く技術動向、将来性についても紹介します。 青山 真也 株式会社サイバーエージェント アドテク本部 Infrastructure Engineer Cloud Native Days Tokyo Co-chair／Japan Container Day
社内の基盤を活かして爆速開発を実現するために重視したマイクロサービステンプレートの5つの要点 - MonotaRO Tech Blog
はじめに 転職後の二つの喪失感への対応 所属チームの現状とMonotaROのアプリケーション/サービス共通基盤（所謂プラットフォーム） 所属チームの状況 社内プラットフォームの状況 マイクロサービス開発のためのテンプレートの導入 開発のロケットスタート：テンプレートの早期提供 テンプレート作成の5つの要点 1. ベンダー非依存なObservabilityの実装 2. CI/CDを早期に提供（特にLinterを最初期に） 3. APIプロトコルとして、JSON over HTTPとgRPCの双方をサポート 4. 最低限の薄いフレームワーク 5. セントラルProtobufリポジトリの提供 現在の取り組み (2023年10月以降)と今後の展開 さいごに はじめに はじめまして、MonotaROのCTO-Officeに所属する伊藤と申します。 github.com recruit.monotar
Mercari Advent Calendar 2018 の14日目はメルペイ DataPlatform チームの @syu_cream がお送りします。 本記事では表題の通り、メルカリとメルペイにおける、マイクロサービスのログ収集に関する課題と取り組みについて記載します。 メルカリとメルペイでは、現在クライアントアプリやサーバサイドのログを効率的に収集してサービスの他機能で活用するための基盤の開発を共同で行っています。 メルカリ・メルペイ間では、一部提供するサービスの差異やデータ管理のポリシーの都合によりインフラ構成が異なる部分はありますが、少なくとも思想や設計、実装は共有しています。 これの具体的な内容については、今回の Advent Calendar の 3 日目の記事に掲載しています。 本記事では、サービスを提供するサーバサイドアプリケーションから、この構成図における “A Ser
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
アップル、文化庁を激しく非難 「日本の著作権行政、消費者を無視している！」「文化庁、もはや著作権行政運営の資格なし！」 : 痛いニュース(ﾉ∀`)
アップル、文化庁を激しく非難 「日本の著作権行政、消費者を無視している！」「文化庁、もはや著作権行政運営の資格なし！」 1 名前：☆ばぐた☆ ◆JSGFLSFOXQ ＠☆ばぐ太☆φ ★ 投稿日：2007/06/05(火) 02:58:47 ID:???0 私的録音に関する著作権者への補償金支払いをiPodなどのデジタルオーディオプレーヤーにも義務づけようとする、いわゆる「iPod課金問題」に対し、アップルジャパンが内閣官房に提出した意見書の全文が首相官邸のサイトに公開された。アップルはこの制度には科学的根拠がないとして、即時撤廃すべきと強く主張している。 著作権法では、個人が楽曲、映像などを個人的に楽しむために私的録音・録画をすることに対して、著作権者に補償金を支払うよう定めている。これは私的録音・録画補償金制度と呼ばれ、対象製品はこの保証金が含まれた価格で販売されている。現在対象となって
1周年を迎えたAbemaTVの動画配信の裏側 / The background of video distribution in AbemaTV during one year
2017/8/24 TECH PLAY CONFERENCE 2017 https://techplay.jp/contents/techplayconf2017 ・AbemaTVとは ・AbemaTVを支える技術 ・AbemaTVの生放送が視聴できるまで ・MPEG-DASH(DRM)対応 1. 1周年を迎えたAbemaTVの動画配信の裏側 TECH PLAY CONFERENCE 2017 Yusei YAMANAKA 2. 自己紹介 3. 山中勇成 @toriimiyukki 株式会社サイバーエージェント 2017年新卒 株式会社AbemaTV サーバサイドエンジニア 配信チーム こういうカメラを 持っているほどの 放送オタクです 4. 「中3で初めて生放送サービスを作った」AbemaTVで働く最年少エンジニアとは？ https://www.wantedly.com/companie
Bringing Pokémon GO to life on Google Cloud | Google Cloud Blog
Throughout my career as an engineer, I’ve had a hand in numerous product launches that grew to millions of users. User adoption typically happens gradually over several months, with new features and architectural changes scheduled over relatively long periods of time. Never have I taken part in anything close to the growth that Google Cloud customer Niantic experienced with the launch of Pokémon G
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
ECSを使ってPR毎に確認環境を構築する社内ツールをOSSで開発してます！ - Speee DEVELOPER BLOG
Speee開発基盤部、兼ヌリカエエンジニアの森岡です。 今回は、ECSを使ってPR毎に確認環境を構築する社内ツールであるwebapp-revieee をOSSとして公開しましたので、そのご紹介をさせて頂きます。 作ったもの PRを作ると、そのPRに対応した確認環境がECS上に構築され、PRに構築した確認環境にアクセスするためのURLがコメントされます。 ここで構築された確認環境は、PRがcloseされると一緒に閉じられます。主にデザイナの画面確認や、制作物のPOレビューなどが捗ります。 この社内ツールは一つのプロダクトだけでなく、社内のすべてのプロダクトの確認環境を用意することが可能です。 この社内ツールは、Webapp Revieeeという名前で開発されました。 作った理由 今回このような社内ツールを作った背景として、確認環境の構築に時間的、金銭的コストを掛けたくない。 という理由があり
ども、大瀧です。 データベースやクラウドストレージにアクセスするために、DockerコンテナでパスワードやAPIトークンキーなどのいわゆるクレデンシャル(資格)情報を扱うことがあります。これらの情報の扱い方についていくつかパターンを挙げ、考察してみたいと思います。 TL;DR(要点) DockerイメージやDockerfileに埋め込むのはアンチパターン コンテナ実行時に環境変数で渡すのがメジャー。しかしクレデンシャル管理が不要になるわけではない コンテナ実行時に外部から動的取得するのがおすすめ。クラウドのメタデータサーバーの利用がお手軽 クレデンシャル情報とは クレデンシャルは、コンテナから外部のデータソースにアクセスするための資格情報を指します。典型的なクレデンシャルとして以下があります。 DBユーザー名とDBパスワード : dbuser/dbpass WebサービスにアクセスするAP
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
項目ごとにコメントしてみます。 Dockerサポート/AMIの制限 EC2インスタンスでは仮想マシンのroot権が握れるので、AMI(Amazon Machine Image)があれば好みのLinuxディストリビューションにDockerをインストールして利用できます。商用サポートを期待するのであれば、CoreOSやRHEL Atomic Hostを検討するのも良いでしょう。 ECSの場合はECSエージェントを実行していれば任意のディストリビューションで良いようですし、ECSエージェント自体Dockerコンテナで実行するので、ほぼ縛りなしと見なしてよいと思います。一方Beanstalkは、専用AMIからの起動が前提になっているのでディストリビューションはAmazon Linux一択です *1。そもそも「Dockerを利用するモチベーションとしてLinux環境に依存したくない」というのもよくあ
Google Container Engine (GKE) のすごいところやメリットを理解するには、まずコンテナのオーケストレーションシステムである Kubernetes をちゃんと理解する必要があります。 本資料では Kubernetes のアーキテクチャやコンポーネント及びリソースを１つずつ解説し、その後、GKE を使うとどれだけ Kubernetes が便利で実際に使えるかを説明します。
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
目次 アーキテクチャ フロントエンド・バックエンドアーキテクチャ 分析アーキテクチャ レコメンデーションアーキテクチャ 最後に 「タベリー」は株式会社10Xが提供するパーソナルな献立を推薦するアプリです。iOSとAndroidとWebで提供しています。先日、プレスリリースで「オンライン注文機能リリース」と「2.5億円の第三者割当増資を実施したこと」をお知らせしました。献立作成、献立からの買い物リスト作成、買い物リストをネットスーパーで注文、料理を作るということがタベリー１つでできます。特にこの「オンライン注文機能」はいままでネットスーパーの商品を１つ１つ選択して注文していたものを、自動でカートに追加し注文できるのでとても便利です。 10Xではよりよいチームを目指しメンバーを募っています。エンジニアも募集しています。チームがどのように開発しているかは社長の矢本さんが書いた「10Xなプロダクト
「Jenkins ユーザ・カンファレンス 2018 東京」に行ってきた - progrhyme's tech blog
昨日、掲題のイベントに行ってきました。 下がイベントのページです。 Jenkins ユーザ・カンファレンス 2018 東京 – 日本Jenkinsユーザ会 以下、聴講したセッションのログや感想などを記します。 聴講したセッションとその資料 基調講演 @kohsukekawa Accelerate with Jenkins X @jdrawlings Continuous Delivery Best Practices with Jenkins and GKE @yuki_iwnr AWSとJenkinsを活用して1年間で約500回商用デプロイした話とKubernetes活用 @takamii228 LT: Jenkinsを簡単運用ツールとして活用して非エンジニアに喜ばれた話 @morihaya55 LT: DevOps World | Jenkins World 2018の参加報告 by
Kubernetesハンズオンを私の所属する研究室で行いました。 我ながら入門者にはとっつきやすい資料ができた気がしたので、Qiitaにも軽く解説を交えつつ貼っておこうと思います。 スライド 初心者による初心者のためのKubernetesハンズオン // Speaker Deck このハンズオンの対象者 Kubernetesを始めたばかり or 始めてみたいひと 他の解説記事でkubectl run ...とかやって一通り試したけど、YMLどうやって書くのかわからなくて困っている人たち このハンズオンでやらないこと Clusterの構築手順 スライドの最後の方で軽く触れていますが、minikubeを使うのが個人的にはおすすめです。 Install Minikube | Kubernetes ここにインストール手順が書いています。遅めの回線でも10分ちょっとあれば終わると思います。 永続化
この記事はリクルートライフスタイル Advent Calendar 2016の10日目の記事です。 DEPRECATED! [2020/12/05追記] この記事内のコマンドは現在のバージョンの挙動と一部異なっていたり、説明に不正確な部分があります。 例えば公式のチュートリアルなど、信頼できる情報を参照ください。 https://kubernetes.io/ja/docs/tutorials/kubernetes-basics/ 2019/05/30追記 下記内容は若干の不正確を含みますので、軽く読み流して雰囲気を掴んでいただいたあとは https://qiita.com/Kta-M/items/ce475c0063d3d3f36d5d などご参照いただくとよいかと思います。 こんばんは 「sshするときの-p 443ってなんの数字ですか？」ぐらいの素人がインフラ周りを担当し8ヶ月、kub
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
駆け出し開発チームでも45万回利用されるシステムを2カ月で作れた話 - NTT Communications Engineers' Blog
はじめに こんにちは、ソリューションサービス部ICTイノベーション部門の安部、江口、谷内です。 私たちのチームでは2022年7月より「脳の健康チェックフリーダイヤル」サービスの機能開発を担当し、世界アルツハイマーデーである同年9月21日に無償トライアルを開始しました。ニュースリリースをはじめ、TVや新聞等の各種メディアで取り上げられたこともあり、現時点で約45万回以上ご利用いただいています。 本記事では開発に至る経緯や、システム構成・開発体制ならびに今後の展望まで、プロジェクトの全体像をご紹介させていただきます。今後の開発のご参考になれば幸いです。 脳の健康チェックフリーダイヤルのご紹介 脳の健康チェックフリーダイヤルは、電話をかけて日付と年齢を発話するだけで、AIが20秒程度で認知症の疑い有無を判定できる無料のサービスです。 サービスの詳細はこちらのURLをご参照ください。 ここから、本
こんにちは、インフラ部の id:sue445 です。 先日ピクシブ社内で利用しているGitLabをオンプレミス環境からGCPに移行しました。 とても長いので全3回にわけて紹介したいと思います。 全体の構成 前編：前置きとアーキテクチャ検討 中編：環境構築 後編：実際の移行作業とその前後の対応。移行後の所感など 今回の目次 全体の構成 今回の目次 tl;dr; 移行の理由 筆者略歴 GitLab移行の時系列 やったこと1: アーキテクチャ検討 構成図 GitLabをクラウドに移行するための障壁をまとめた URLをどうするか Cloud IAP利用時の通信のオーバーヘッドをなくしたい 実際にGCP移行した後の構成 AWSでPoC環境を作った時の構成 LDAPからの依存をやめたい＆複数のログイン方法を統一したい ssh接続時にあるLDAP依存を不要にしたい 余談 AWS移行案 GCP移行案 Gi
tl;dr 長文なので3行で kubernetesとAWSとGPUは超える壁が多かった。やるならkubeadmがオススメ。 kubeadmでcloud-provider=awsの手順を後半に記載 はじめに ABEJAのサービス系インフラを管理しているインフラエンジニアの村主です。 コンテナ周りは割とECSを中心に組むことが多かったのですが、あれだけkubernetesが持ち上げられると使ってみないとな。と言うことで、新しく追加する機能はkubernetesで開発することにしました。そこにkubernetesがあったから kubernetesとAWSとGPU を組み合わせた時にすごくハマりどころが多かったので、ここに奮闘記を記載します。 まず、kubernetesを構築するためのプロビジョニングツールを何にしようか。と言うことで、特徴を知らないと工夫も出来ないので色々触ってみました。 1.
はじめに 2018年6月にAmazon EKS（Amazon Elastic Container Service for Kubernetes）やAKS（Azure Kubernetes Service）がGAになり、2015年から正式リリースされていたGKE（Google Kubernetes Engine）を加えると、大手クラウドベンダーが揃ってKubernetesのマネージドサービスを提供するようになりました。 また、Red Hat社のPaaS基盤であるOpenShiftにおいて2015年からDocker・Kubernetesが採用されていることや、2018年2月にPivotal社からKubernetesを採用した「Pivotal Container Service（PKS）」がリリースされたことなどから、オンプレでもDocker・Kubernetesを利用することのできるコンテナプ
はじめに こんにちは。ZOZO研究所のshikajiroです。主に研究所のバックエンド全般を担当しています。ZOZOでは2019年夏にAI技術を活用した「類似アイテム検索機能」をリリースしました。商品画像に似た別の商品を検索する機能で、 画像検索 と言った方が分かりやすいかもしれません。MLの開発にはChainer, CuPy, TensorFlow, GPU, TPU, Annoy、バックエンドの開発にはGCP, Kubernetes, Docker, Flask, Terraform, Airflowなど様々な技術を活用しています。今回は私が担当した「近似最近傍探索Indexを作るワークフロー」のお話です。 corp.zozo.com 目次 はじめに 目次 画像検索の全体像説明 Workflow Develop Application 推論APIの流れ 近似最近傍探索とAnnoy 近似
モノリシックなアプリケーション開発から小さなアプリケーション開発へ（Software Design連載 2022年3月号：設計方針から変えていく、 モノリシックなアプリの過去と未来） - MonotaRO Tech Blog
この記事の初出は、Software Design2022年3月号「設計方針から変えていく、モノリシックなアプリの過去と未来（最終回）」で、加筆修正されています。過去の連載記事は以下を参照ください。 第1回 Software Design連載 2021年8月号 Python製のレガシー＆大規模システムをどうリファクタリングするか - MonotaRO Tech Blog 第2回 Software Design連載 2021年9月号 「テストが無い」からの脱却 - MonotaRO Tech Blog 第3回 Software Design連載 2021年10月号 スナップショットテストの可能性を追求する - MonotaRO Tech Blog 第4回 Software Design連載 2021年11月号 Robot FrameworkでE2Eテストを自動化する - MonotaRO Te
とってもRailsライクなサーバーレスフレームワーク「Ruby on Jets」を本番環境に導入した話 - LiBz Tech Blog
はじめに 経緯 構成 技術選定 Lambdaのランタイム(言語)は何で実装するのか？ サーバーレスアーキテクチャの構成管理に何を利用するのか？ Jetsをちょっとだけ解説 プロジェクトの作成 ルーティングの設定 コントローラー 必要なIAMポリシー シークレットキーなどの扱い方 デプロイ方法 最後に おまけ はじめに こんにちは！先日26歳を迎え、30歳への恐怖感が着々と増してきた渡邊です。 今回が３回目のブログ投稿になります。 前回のKubernetes(GKE)にお安く入門するではたくさんのブックマークをいただきありがとうございました。 今回は実際に業務での利用をしはじめたRailsライクなRuby製 サーバーレスフレームワーク 「Ruby on Jets」について書きます。 経緯 自分が開発を担当しているプロダクトには、求職者の方と弊社のキャリアアドバイザーがLINEを介してメッセー
以前の記事でも紹介した通り、一休では、gRPCを使ったサービスを導入し始めています。 user-first.ikyu.co.jp この記事では、このサービスをAmazon EKSで提供するための設計や気をつけたポイントについて紹介します。 背景 一休では、ウェブアプリケーションの実行環境としてAWS Elastic Beanstalkを採用しています。 そして、この4月からElastic BeanstalkをAmazon EKSへ移行するプロジェクトを進めています。 このgRPCサービスもElastic Beanstalkで運用をしていましたが、以下の問題を抱えていました。 適切にロードバランシングできない。 Elastic BeanstalkでgRPCサービスを運用しようとするとNetwork Load Balancer(NLB)を使うことになります。NLBはレイヤ4のロードバランサです
Gincoのバックエンドを担当している鷲見(@soichisumi)です。 2018年10月4日にヒカラボで開催した【Ginco Engineer Meetup】Firebaseを使ったモダンなブロックチェーンアプリ開発の裏側で話した内容の解説記事です。 発表では Ginco における Cloud Functions for Firebase (以下 Cloud Functions と書きます)の利用事例と、Production で Cloud Functions を利用するにあたって行った高速化について話しました。 発表資料はこちらです。 GincoにおけるCloud Functionsの利用とその高速化 Cloud Functionsとは Google が提供するフルマネージドな関数の実行環境です。トリガーと実行する関数を記述して、APIを実装することができます。 トリガーとは、Clo
なぜKubernetesが必要なのか？
はじめに Kubernetesはコンテナ化されたアプリケーションの展開、スケーリング、および管理を自動化するためのプラットフォーム（コンテナオーケストレーションエンジン）です。本連載では、Kubernetesを触ったことがない方でもKubernetesのコンセプトを理解し、実際にアプリケーションをコンテナ化して実行することが出来るようになることを目標としています。 ここ数年でDockerを皮切りにコンテナ技術への注目度が非常に高まり、実際にプロダクションでのコンテナ利用事例も増えてきました。プロダクション利用に耐えうるシステムを構築するにはDockerだけでは難しいため、Kubernetesに代表されるコンテナオーケストレーションエンジンとよばれるプラットフォームを利用することが一般的です。Kubernetesの他にもDocker SwarmやDC/OSなどもありますが、執筆時（2018年
Merpay Advent Calendar 2019 の 13 日目は、メルペイフロントエンドチーム の @tanakaworld がお送りします。 メルペイの管理画面は 2019 年 2 月のサービスローンチに先立ち、2018 年 11 月にリリースされました。私は 2018 年 8 月に入社してから一貫して管理画面開発に関わり、様々な機能開発・運用を行ってきました。その中でフロントエンドエンジニアとして関わったいくつかのプロジェクトをピックアップしてご紹介します。 目次 はじめに メルペイのフロントエンドチーム メルペイの社内向け管理画面 プロジェクトの振り返り 審査業務効率化プロジェクト マイクロサービス分割プロジェクト 課題感 分割の方針 分割後のアーキテクチャ Component v2.0 リニューアルプロジェクト 課題感 デザインポリシー 開発フロー 社内向け管理画面で今後注
新規プロダクトでKubernetesを中心にCloudNativeなアーキテクチャのインフラを導入した話 | Tech Blog
新規プロダクトでKubernetesを中心にCloudNativeなアーキテクチャのインフラを導入した話 Tech Blog 2019.08.26 はじめに アドテク本部Airtrackチームの横山（@nnao45）です。 チーム内ではScala書いたり〜K8Sと遊んだり〜AWSったり〜しています。 この度Airtrackチームの新規プロダクトでKubernetesを採用し、本番環境に投入したのでその知見を共有させた頂きます。 おしながき 目指したアーキテクチャ Kubernetes周り ミドルウェア CI/CD 監視 感想 目指したアーキテクチャ 妥協はしないが身の丈にあったコンテナプラットフォーム って感じですかね。 Kubernetes周り サービスレイヤひとまわり Airtrackチームで広告系完全新規プロジェクトの立ち上げに Kubernetes中心にクラウドネイティブなアーキテ
2016/06/15に、トレジャーデータがオープンソースとして公開したワークフローエンジンDigdagのリンク集です。内容は随時更新します。またトレジャーデータではDigdagを自社でTreasure Workflowとして提供しています。こちらの情報も収集しています。 変更内容が気になる方は変更履歴をご覧ください。 1. 開催されるイベント 2. オフィシャルページ オフィシャルページ ソースリポジトリ 3. チュートリアル Getting started (英語) Treasure Data社のOSSワークフローエンジン『Digdag』を試してみた #digdag (日本語) Digdag 入門 Digdagのアーキテクチャとコンセプトを理解する Treasure Workflow for ビギナー 環境構築編 digファイル書き方編 Digdag公式ドキュメントからDigdagを学ぶ
How We Structure Our Work At Mercari Microservices Platform Team
常時接続型 API を構築するとき、 Go + gRPC Streaming はパフォーマンスに優れる有力な選択肢となります。しかしながら常時接続ゆえ、通常通信時間が短時間で終了する Web API とは異なる注意点があります。そこで本セッションでは、gRPC Streaming の紹介にはじまり、注意点やハマりポイントをご紹介します。また、GKE 上でオートスケールするオートモーティブ移動体情報配信システムを構築した事例をご紹介します。
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僕たちはどうマイクロサービスのログを収集するのか | メルカリエンジニアリング
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
Dockerコンテナのクレデンシャル設計パターン | DevelopersIO
AWSのDockerデプロイサービスを比較する | DevelopersIO
インフラエンジニアのこれまでとこれから
【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
タベリーを支えるアーキテクチャ - Koichi Ishida blog
Kubernetes入門ハンズオン-WordPressを立ててみよう- - Qiita
kubernetes初心者のための入門ハンズオン - Qiita
GitLab GCPに 移行した（前編） - pixiv inside
Kubernetes x AWS x GPUにハマった話 - ABEJA Tech Blog
Docker・Kubernetes周辺の動向を整理してみた件 - Qiita
近似最近傍探索Indexを作るワークフロー - ZOZO TECH BLOG
Amazon EKSでgRPCサーバを運用する - 一休.com Developers Blog
GincoにおけるCloud Functionsの利用とその高速化 - Ginco Tech Blog
メルペイの社内向け管理画面を振り返る | メルカリエンジニアリング
ワークフローエンジンDigdagのまとめ - Qiita
Microservices on GKE at Mercari // Speaker Deck
gRPC Streaming によるスケーラブルな常時接続型 API の構築