プレイドのCTOが登壇しました！ 〜Google Cloud Next '19 in SFレポート〜 | PLAID engineer blog今回は、先週にかけて行われたGoogle Cloud Next '19に「PLAIDのメンバーがどういった動きをしたのか」を中心として、PLAIDがGoogleと深く関わりながらGoogleの技術を生かしてKARTEを実現している理由について説明していきます。
Marketoを買収したAdobeに学ぶ事業ポートフォリオの変革 | Wantedly Corporate Team Blog
こんにちは！Wantedly CFOの吉田です。 先行して報道のあった「AdobeによるMarketo買収」が正式発表されましたね！良いきっかけなのでここに至るまでのAdobeの変遷を今回取り上げてみたいと思います。 Adobe Expands Customer Experience Leadership with Addition of Marketo | Adobe Blog If you were a fly on the wall in all the conversations I've had with our customers throughout the past year, you would hear first-hand the topic that's on all of their minds: Digital Transformation . Digital
Google Cloud Next '18でSpinnakerのセッションを聞いてきました! | PLAID engineer blog
こんにちは！SREの@ikemonnです。 7/24-26@San Franciscoで行われたGoogle Cloud Next '18に参加してきました。 いくつかのセッションを聞いてきたのですが、今回はKARTEのデプロイでも利用しているSpinnakerのセッション、Large-Scale Continuous Delivery at Netflix and Waze Using Spinnaker (Cloud Next '18) が面白かったのでご紹介します。 概要 WazeでのSpinnakerの使い方 Googleがリソースを割いてなぜSpinnakerを開発しているのか Spinnakerのroadmap まとめ WazeでのSpinnakerの使い方 Wazeはmulti-cloud(AWS/GCP)でインフラを構成しています。 サービスが成長するにつれ、サーバが何千台
Kubernetes to Metaparticle. 分散プログラミングへの新しいアプローチ | PLAID engineer blog
こんにちは、プレイドの @nashibao です。今回は少し前に話題になった Metaparticle というプロジェクトについて紹介します。 Metaparticleは a standard library for cloud native applications on Kubernetes.と唄っていますが、要はjava/javascript/goなどのapplication code上にdocker/k8sのInfrastructure/Orchestrationのうち、Applicationとして関心がある部分は組み込んでしまおう、というプロジェクトです。 多機能のサービスを開発していると、様々なところで有限のベストプラクティス（ただし単一では無い）に沿ったDistributed Programmingをして堅牢性や冗長性を高めたり負荷分散をしたくなります。 ただ、これらを実現し
大規模解析サービスを支える監視サービスと監視構成のポイント
大規模解析サービスであるKARTEでは、できるだけ「データの抜けがないこと」「リアルタイムに解析を行い、それを利用したアクションが提供できること」というシビアな要件が求められます。この要件を満たし続けるためには、素早く問題に気づき対応する仕組みがとても重要になります。KARTEでは複数のサービスを組み合わせて監視の仕組みを構築しており、本稿ではその監視構成とポイントについて紹介します。 何を監視するのか？ サービスを提供する際にはSLO（Service Level Objective）を設けることが一般的です。 KARTEではサービス利用者に向けたSLO（外部SLO）の他に、よりシビアに設定した内部向けのSLO（内部SLO）も定義しており、後者の内部SLOを基準に監視を行っています。 監視は以下の情報などを利用して、さまざまな角度から行っています。 OSから見えるサーバのメトリクス CPU
AWSとGCPでマルチクラウドインフラを構築した話とそのポイント | PLAID engineer blog
ごきげんよう。プレイドの@tik-sonと申します。 みなさんはクラウドプラットフォームを利用していますか？ 弊社のKARTEは 秒間3000イベントをリアルタイムで解析 累計解析ユーザがリリースから2年で12.5億 https://karte.io/infographic/2017.html という規模のサービスになっています。 そこで動いているインフラもそれなりに大規模になっており、インフラをいかに改善していくかが事業進捗に大きく関わってきます。 そのインフラを改善する試みとして半年ぐらい前から、AWSとGCPの２つのクラウドプラットフォームを組み合わせ、マルチクラウドインフラとして利用しています。 PLAID Enginner Blogでは複数回に渡ってマルチクラウドインフラを作る上で試行錯誤したポイントなどを紹介していこうと思います。 今回は初回ということで概要部分について記載し、
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