データ基盤をサーバーレスで構築したので概要を紹介 - Adwaysエンジニアブログ
あけましておめでとうございます。本年もよろしくお願いいたします。 久しぶりに登場しました菊池です。 僕は昨年から新しいデータ基盤を構築するプロジェクトを担当しておりまして、最近システムが無事に実稼働してホッと一息したところです。思い起こせば入社時はインフラ担当部署に配属だったのが、広告配信システムの開発をやったり、カジュアルゲーム作ったり。新規事業のスマホアプリを作りつつサーバーサイドの API を作って立ち上げたり、海外向けのサービスを作ったり。いつのまにかメディア運営に関わったりしてきましたが、最近はデータ基盤の開発もやってます。そんなキャリアを歩んできましたが、いつか森の中の開けた草原にあるネット環境の整ったポツンと一軒家で、庭にチャボを放飼にしつつ養蜂をやってみたいと思っています。 話は戻りますが、今回はこの稼働したてホカホカ状態のデータ基盤について概要を紹介したいと思います。よろ
GKEでStreamlitをホスティングして社内用アプリを作った話 - エムスリーテックブログ
はじめに ブンブンハローテックブログ。エムスリー AI・機械学習チームでエンジニア兼YouTuberをやっています河合と笹川です*1。本記事は、AIチームが社内向けに提供を初めたビジュアライズアプリケーションに関する解説の記事です。 GKE上のStreamlitサーバのホスティング設定と、機械学習エンジニアが社内向けの可視化を行う際の一例として、参考となれば幸いです。 はじめに Background Streamlitとは Streamlitの特徴 アプリケーション、インフラ構成 おわりに We're hiring Background 一般的に「機械学習エンジニアが社内向けの可視化アプリケーションを作る」といったケースでは、以下のようなシステム利用が考えられるかと思います。 HTML、xlsx、Googleスプレッドシートなどを作成、配布する S3、GCSのようなストレージの静的サイトホ
データ収集の基本と「JapanTaxi」アプリにおける実践例
データ収集の基本として、データソース毎に典型的なデータ収集方法を整理して説明しています。またJapanTaxiアプリにおいてどのように実践しているかを説明しています。
データ分析を元にFAQサイトを継続的に改善する - yasuhisa's blog
FAQサイト、サポート問い合わせをせずとも自分で疑問を解決できて便利ですよね。でも、検索した単語が一件もヒットしないと、ちょっとガッカリしてしまします。そういったガッカリを減らすために、簡単なデータ分析を使ってFAQサイトを継続的に改善する話を書いてみます。 ...というのも、自分が仕事で関わっているMackerelでは最近FAQをリニューアルしたからなのでした。 MackerelのFAQではZendesk Guideを利用していますが、Zendesk Guideは便利なAPIが用意されているので、それと既存のデータ基盤を組み合わせて改善していく形です。 FAQサイト内の検索語を列挙する まず、FAQサイト内でどういった単語が検索されているのかを列挙します。Google Tag Manager経由でFirebase Analyticsにデータを飛ばすと閲覧状況が分かりますが、そのログをBi
Cloud Run で NEWS ランキング API を作った話 - エムスリーテックブログ
エンジニアリンググループ AI・機械学習チームの岩月です。 これは エムスリー Advent Calendar 2019 の12月8日の記事です。 今回は、先日ついにGAになった Cloud Run を利用して、 NEWS のランキング API を作成した件についてまとめます。 NEWS ランキング API の役割 Cloud Run 構成 処理のフロー なぜこの構成になったか (Cloud Run を採用してよかった点) 運用のコストを減らしたかった GKE (Kubernetes) への移行がしやすい Cloud Run を使いたかった Cloud Run を採用したことによる制限 Keep-Alive ができない コールドスタート まとめ We're hiring! NEWS ランキング API の役割 エムスリーでは医療関連のニュースをはじめとする様々なニュースを扱っており、そこで
ML Study Jams : Machine Learning 初心者向けトレーニングプログラム - Home
プログラム概要 「ML Study Jams」は、Machine Learning (機械学習) のトレーニングを無料で提供するプログラムです。 本プログラムは、オンライン学習プラットフォーム、QWIKLABS 上にある Machine Learning 関連のコードラボを利用して行います。今回のプログラムは QWIKLABS で公開されている以下のラボを利用して行います。 プログラムにご応募いただいた皆さまには、QWIKLABS の無料クーポンをお配りします。また、以下の「ラボ」の中から4つ修了された方にはノベルティをプレゼントさせていただきます。 BQML で分類モデルを使用して訪問者の購入を予測する(日本語） BigQuery ML 予測モデルによるタクシー運賃の予測(日本語） Google Cloud Speech API: Qwik Start(日本語) Cloud Natura
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GCPで構築する、これからの変化に対応出来るデータ分析基盤の作り方
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