サービスレベル：設計と運用のプラクティス - 下町柚子黄昏記 by @yuzutas0
概要 サービスレベルをいかに設計し、いかに運用するか。自分なりの考えの整理です。 尋常ではない長さになりました。随時アップデートします。たぶん。 ウェブオペレーション ―サイト運用管理の実践テクニック (THEORY/IN/PRACTICE) 作者: John Allspaw,Jesse Robbins,角征典出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2011/05/14メディア: 大型本購入: 10人 クリック: 923回この商品を含むブログ (50件) を見る もくじ 概要 もくじ SLAとは何か 関係者が同じ目線を持つためのもの 火の一ヶ月間を経て…… SLAは契約ではなく、目標の合意に過ぎない SLA：設計のプラクティス サービスのレベルを設計する 機能観点でのレベル分け コア機能を定義する 非機能観点でのレベル分け オペレーションのレベルを設計する 対応速度のレベル分け 3
SQLで身につける！初めてのレコメンド 〜 基礎から応用まで ～
ビッグデータをビジネスに応用する上で需要の高いアウトプットとして、ユーザーの興味・関心に適した商品を自動的にオススメする「レコメンド」システムが挙げられます。 DMM.comラボでも、2015年のビッグデータ部立ち上げ後、Hadoop/Sparkを用いた内製レコメンドの導入を続け、2017年3月には400を越える箇所（Webページ、メルマガ等）で利用されています。 一口にレコメンドといっても、ユーザーの行動ログを用いた相関分析や協調フィルタリング、アイテムのメタデータを用いたコンテンツベースレコメンド、機械学習/ディープラーニングを用いた類似度計算など、要素技術は多岐に渡ります。 また、実際にレコメンドシステムを運用していくためには、レコメンドのロジックだけでなく、レコメンドを表示する際の工夫や、サービスに特化した精度のチューニング、パフォーマンスやセキュリティの考慮なども必要となってきま
スタートアップのための「お金と時間がかからない」ログ分析基盤
Housmart高松です。 「ログ分析基盤」というと、すでにかなり大きいサービスでの事例がSlideShareなどで共有されているのをよく目にしますが、 立ち上がったばかりのサービスに適用するには”too much”な内容となっていることが多いかと思います。 そこで今回は、まだユーザが少ないフェーズでも 「お金と時間をあまりかけずに」 導入できるログ分析基盤について、カウルでの事例をご紹介いたします。 小規模のサービスであってもログをしっかりと収集・分析してサービスの改善に役立てていくことは非常に大切なことです。 一方で、データ収集のためのJavascriptの開発やWebサーバの構築と管理、データストアやデータ処理基盤の選定や設定などに専属で人を割くことができないのもスタートアップの実情ではないでしょうか。 そこでカウルでは 安価に利用できるSaaSをいくつか組み合わせることで、簡単に始
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