市区町村マスタを手に入れろ、そして更新し続けろ - エムスリーテックブログ
全国の市区町村の名前とコードをデータベーステーブル化したもの、すなわち市区町村マスタはITシステムを作っていれば何かしらの場面で必要になるものです。 ではその市区町村マスタを作るための元データはどこから手に入れたらいいものか。 そして「作る」というのもありますが、市区町村は再編されるものですから最新の変更にどう追従するか、しかもそれを自動化できるかというのも大いに気になるところですね。 エムスリーエンジニアリンググループ三浦(@yuba@reax.work) [記事一覧 ]です。 Unit1（製薬プロモーション）およびUnit9（治験臨床研究支援）のエンジニアです。 今回は私も皆様とまったく同じように市区町村マスタのデータ源に悩んでいろいろ調べましたので、それで得た知見を共有させていただこうと思います。今回は代表的な3つのデータソースをご紹介し比較していきます。 ほしいのはこんな感じのデ
こんばんは、X-Forwarded-For警察です - エムスリーテックブログ
エムスリーエンジニアリンググループ製薬企業向けプラットフォームチームの三浦 (@yuba)です。普段はサービス開発やバッチ処理開発をメインにやっておりますが、チームSREに参加してからはこれに加えて担当サービスのインフラ管理、そしてクラウド移行に携わっています。 今回はそのクラウド移行の話そのものではないのですが、それと必ず絡んでくるインフラ設定に関してです。 アクセス元IPアドレスを知りたい Webアプリケーションがアクセス元IPアドレスを知りたいシーンというのは、大まかに二つかと思います。ログ記録用と、アクセス制限ですね。どちらもアプリケーションそのものではなく手前のWebサーバの責務のようにも思えますが、そうとも言い切れません。動作ログ、特に異常リクエストをはじいた記録なんかにセットでIPアドレスを付けたいとなるとアプリケーション要件ですし、アクセス制限についてもマルチテナントサービ
今どきの Go の書き方まとめ (2020 年末版) - エムスリーテックブログ
こんにちは、m3 エンジニアリンググループ CTO 矢崎(id:Saiya)です。 過去に Go 言語の仕様を一通り見た経験があったのですが、久しぶりに Go のコードを最近読み書きした際に、ここ数年の Go 言語やエコシステムの進化による変化もあり、発見やハマりが多々ありました。 Go 言語公式のロゴもスピード感ありますね。 同じような迷い・回り道をしてしまう方ももしかしたらおられるのではないかと思いますゆえ、 エムスリー Advent Calendar 2020 6 日目の記事として、筆者が実際に「最初から知っていれば時間を無駄にしなかったのに...！」と感じた知見をざっくばらんにシェアいたします。 本記事がどなたかの一助になりますと幸いです。 なお本記事の内容は筆者個人の理解・自身で直接読み書きしたユースケースの範囲での知見であり、全ての Go 利用事例に当てはまらない点も含みうりま
IaCを意識したCLI開発のエッセンス - エムスリーテックブログ
エムスリーエンジニアリンググループ AI・機械学習チームの中村(@po3rin) です。 好きな言語はGo。仕事では主に検索周りを担当しています。 エムスリーの検索基盤ではElasticsearchを利用しています。社内で積極的に検索改善が行われており複数のIndexが管理がしづらいという問題がありました。 そこで定義ファイルからIndexの状態を冪等性を持って同期させるeskeeperというOSSを作りました。 この経験から「定義ファイルで〇〇を宣言的に管理する系のツール」を作る時のちょっとしたコツを紹介します。タイトルの通り今回はIaCツールを作るのではなくIaCのプラクティスを意識してCLIを作るお話になるのでご了承ください。 なぜeskeeperを作るに至ったか チームでのElasticsearchの運用と課題 eskeeperとは IaCを意識したCLI開発のエッセンス コマンド
Pythonの機械学習用Docker imageのサイズ削減方法の紹介 - エムスリーテックブログ
エムスリーエンジニアリンググループ AIチームの笹川です。 バスケと、ロードバイクが趣味なのですが、現在、NBAのplayoffと、Tour de Franceが同時に開催されていて大変嬉しい毎日を過ごしています。 特にNBAのplayoffは、連日overtimeとなるような激戦や、giant killingがあったりのアツい戦いが繰り広げられていて最高です。 そういう状況なので（？）、今回は先日取り組んだ、Pythonの機械学習バッチを実行するdocker imageのサイズ削減についてのアツい戦いについて紹介したいと思います。 膝の上に登って寝る為に、筆者がデスクに戻るのを机の下で待ち構える犬氏（かわいい） 今回の取り組みでは、もともと3GB程度だったPythonのML用のimageを、約2.0GBに削減することができました（それでもなかなかのサイズ。MLのimageは特に大きい印象
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