ヤフーの社内システムを紹介します
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは。情報システム本部の伊藤（@koh110）です。 社内システムの開発、運用を担当しています。 弊社は10月に本社を東京ミッドタウンからガーデンテラス紀尾井町へ移転しました。 情報システム本部では本社移転に合わせ4つの社内システムをリリースしました。 今日はこちらのシステムについて紹介をさせていただこうと思います。 社内位置情報システム（pozzy） このシステムは社内のWi-Fiにつながっている端末を検出し、人の位置情報を検索できるようにします。 ヤフーでは全社員にPCとiPhoneを貸与しています。これらの端末は各端末に発行された証明書によって社内のWi-Fiに自動で接続されるように設定されています。 この情報を利用し
Amazon EC2 セキュリティレシピ | DevelopersIO
最新のミドルウェアを使う 古いミドルウェアには脆弱性が含まれることがあります。 脆弱性によってその影響は様々です。 外部から比較的容易にサービス断を行えるものや、不正なコマンドを実行され情報を抜き取られるなどよりクリティカルなものもあります。 最新のミドルウェアを利用し定期的にアップデートするようにします。 ミドルウェアの脆弱性が見つかると、脆弱性情報データベースや各ベンダで公開されます。 Common Vulnerabilities and ExposuresやJapan Vulnerability Notesが有名です。 Amazon Linuxの場合、Amazon Linux AMI Security Centerで公開されます。 各サイトを巡回するには骨が折れるため、RSSやtwitterで情報収集されるかたも多いかと思います。 影響が大きい脆弱性については、全社周知が行われる組織
ブラウザ上で超簡単にWebサイトが作れる！Bootstrap4対応のWeb制作エディタ「Pingendo」の活用ワザを一挙大公開！ - paiza times
どうも、まさとらん（@0310lan）です。 今回は、マウス操作で簡単に「Bootstrap4」に対応したWeb制作をブラウザ上で行えるサービス「Pingendo」をご紹介しようと思います。 以前から、PC向けソフトウェアとしてリリースされていましたが、最近になってベータ版ではあるものの「Chromeブラウザ」からでも利用できるようになりました！ 【 Pingendo 】 「Pingendo」は、基本的にマウスでポチポチとクリックしていくだけで、簡単に見栄えの良いWebサイトが作れてしまう便利なサービスです。 また、中・上級者向けにソースコードもすべて編集可能になっているので、自分好みにカスタマイズすることも出来るのが特徴となっています！ ■基本的な使い方！ それでは、実際に「Pingendo」を使いながら、どのようなサービスなのかを見ていきましょう。 利用するにあたり、面倒な登録やインス
一からマイクロサービスの開発フローを作った話 - Qiita
※ 2016年の記事なので、すでに古い情報が多いです。 今の会社で、全社の外部サービスで利用できるAPIを作ってね、という話があったので、環境構築からコーディング、運用まで一人で行っている。 基本はAWSのサービスを利用し、ログの保存だけGCPのBig Queryを利用した。 ※ 2017/10/13 追記 このときの経験を踏まえて、コンテナでの環境構築を行ったので記録した。 → 一からAPIサーバの開発フローを作った話〜コンテナ編 関連記事 マイクロサービスで調査しやすいログをつくる マイクロサービスのテスト作成方針 マイクロサービス作成時におこなった負荷対策 deployフローに関しての振り返り ウェブサービス構築時に導入する、開発が3倍速くなる仕組み 簡単な要件 ゲームなど自社で利用するユーザアカウント情報を1つにする 現在のアカウントで引き続きサービスは利用できる アカウント以外に
83億レコードを移行し、日々2,500万レコードのアクセスログをBigQueryに記録している話（インフラ編） - Money Forward Developers Blog
こんにちは。 インフラエンジニアの村上です。 マネーフォワードのインフラチームは、サービスに関わるインフラから、自社の作業環境、開発環境、さらにはサービスのインフラの中でも物理的なものからOS・ミドルウェア・アプリケーションのメンテナンス・ビルド・リリース・運用まで幅広く関与しています。 今回はGoogle Cloud PlatformのBigQueryを活用してアクセスログの分析環境を構築した時の話を紹介します。 この記事に書かれる事 データ分析基盤としてBigQueryを使用した話と データ量を例示しながら使用を開始した時のトラブルシュートとパフォーマンスについて紹介する。 データ移行のコツもうまく含めながら書いていく。 BigQueryを採用した訳 マネーフォワードの家計簿は350万人以上のお客様に利用いただき、 アクセスログは日々2.500万件程度増えております。 サービス開始から
「Hava」でAWSのシステム構成図を自動生成する | DevelopersIO
クラスメソッドでは、メンバーズサービスの一環として、お客様が構築された環境について構成レビュー（AWSのベストプラクティスに沿った構成になっているか？）や運用作業の支援（各種作業代行）を実施させていただいております。 これらを実施する場合、まず最初にやることはお客様の環境把握なのですが、設計ドキュメントは最新の状態が反映されているとも限らないので(そもそもドキュメントがないケースもあります)、多くの場合AWSのマネージメントコンソールから実際の環境を読み解くという作業が発生します。 小規模なシステム(本番環境のみ＆EC2とRDSが1台ずつなど)であれば問題ありませんが、複数環境が混在、EC2も二桁台、、ぐらいになるとシステム全体像を把握するだけでも結構な時間がかかります。 今回はそんな既存環境の構成把握に一役買ってくれるであろうWebサービス「Hava | Automated AWS Ar
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