こんにちは。パートナーアライアンス部の諸橋 (@moro) です。 突然ですが、わたしはいまクックパッドの「ユーザー基盤」を再構築しようとしています。 一口に「ユーザー基盤の再構築」といっても、そのゴールが何を指すかは(わたし自身にとってもまだ)漠然としており、固定されたゴールは見いだせていません。しかし後述するように、いくつかの問題は明確な形を取っています。言い換えると、それら明確な問題と向き合いながら『柔軟でいい感じのユーザー基盤を目指す』というのがこの再構築プロジェクトの目的です。 その第一歩目として、ユーザー登録部分を現状のクックパッド本体とは別の小さなRailsアプリケーションとして実装を進め、つい先日、一部の限定された利用者の方に向けて公開することができました。 今後も様子を見ながら公開範囲を拡大していく予定です。 再構築の背景 ではその「明確な問題」とはなんでしょうか。 最大

特長 Pythonユーザが待ちに待ったPythonによるMCMC本ではないでしょうか。原著タイトルが『Bayesian Methods for Hackers』だけあって、プログラマ・エンジニア向きだと思います。数式はびっくりするほど出てこない代わりに、Pythonコードは非常にたくさんでてきます。そしてPyMCの使い方が基礎から説明してあって丁寧です。自分でコーディングする際は原著のGitHubリポジトリを活用しましょう（なんとStarが10000個を超えてる！）。 Pythonで体験するベイズ推論 PyMCによるMCMC入門 作者: キャメロン・デビッドソン=ピロン,玉木徹出版社/メーカー: 森北出版発売日: 2017/04/06メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログを見る 購入を迷っている人の一番の心配は、本書のPyMCのバージョンが1つ前のPyMC2であることだと思

システム障害の原因調査や、稼働状況の確認のためにログの中身を確認することがよくあります。しかし、ログが大量に出力されていたり、複数の場所に分散して出力されていたりすると、それを確認するために多くの手間と時間がかかってしまいます。 これらの課題解決の方法として、ここ最近主流となっているのが、複数のOSS（オープンソースソフトウェア）ツールを組み合わせてログの収集や検索、可視化ができる基盤（ログ基盤）を構築することです。 その中で特に代表的なものが、「Fluentd」（ログの集約）、「Elasticsearch」（ログの検索）、「Kibana」（ログの可視化）であり、本連載では、これらのログ基盤を実現するツールについて、構築方法や利用方法、実際の案件で使ったときの事例、さらにはログ基盤に関連する最新の情報を紹介していきます。 連載第1回の本稿では、Fluentd、Elasticsearch、K

Container-Optimized OSは、Linuxカーネルを採用しオープンソースで開発されているChromium OSをベースに、コンテナの利用に最適化したOS。クラウドサービスのGoogle Compute Engineで利用することを想定しています。ソースコードはChromium OSのリポジトリから取得可能です。 Googleは2014年の時点で、GoogleのすべてのサービスやGoogleの社内で使われているツールなどすべてがコンテナで稼働していると説明しており、どの企業よりもコンテナ活用の実績があると自負しています。 Container-Optimized OSは、そうした大規模なコンテナの展開から得られたベストプラクティスが詰め込まれているとのこと。主に次のメリットがあると説明されています。 Controlled build/test/release cycles Go