johokaigi.org 背景 (自分のはてブロなのに)私事ですが、現在、社内情報共有文化定着のため、Qiita:Teamとかesaとかをトライアルしてところから本当に数日前からQiita:Teamの本番運用が開始したというフェーズで、id:mico-micoが最近JoinしたIncrementsのメンバー(id:htomineさん)とか名ファシリテーター兼情報共有マニアのid:sol1ogさんと飲んだり、認識共有したり、事前にTeamで遊んだりして盛り上げてからの参加という感じで、当社elevenninesからはCEOのid:watanabe-yusukeを連れて行きました。 なかなかに楽しいワークショップでした グループワークをメインとして、4人ずつでテーブルでグループになり、1つの課題を解決するためにみんなでアイデアを出し合うというものでした。 情報共有ツール導入に際して効果の定量
はじめに 2015年11月にRSpec 3.4がリリースされました。 派手は新機能はありませんが、実践的な機能改善が施され、テストのサイクルを効率よく回せるようになっています。 主な新機能についてはこちらの公式日本語訳(!)をご覧ください。 今回のリリースから日本語訳を書くことにしました :) / RSpec 3.4 がリリースされました! https://t.co/HpJkYyEMV7 — Yuji Nakayama (@nkym37) November 14, 2015 公式ブログには以下のような新機能が紹介されています。 Core: Bisect アルゴリズムの改善 Core: 失敗時の出力の改善 複数行のコードスニペット coderayがインストール済みの場合、シンタックスハイライトが有効に 失敗元の行の検出の改善 Expectations: 複合エクスペクテーションの失敗時メッセ
GoogleBigQueryの問い合わせクエリー肥大化でメンテが大変なことになったので、人間のためのクエリーを書けるよう工夫する話です。データ収集基盤としてBigQueryを採用しています。スマホアプリやサーバで生成される全てのユーザ行動ログをfluent経由でBigQueryに投入してデータサイエンティストに自由に活用してもらっています。 データ収集基盤の仕様設計 BigQueryはGoogle様のクラウド技術を利用して100GByteのフルスキャンだって10秒で終わるイケてるサービスです。BigQueryをデータ収集基盤として運用すればReadが超高速なので、アプリエンジニアは行動ログを仕込むだけ、データサイエンティストは蓄積されたデータを利用してビジネスに活用とWin-Winの関係が築けるはずだ、と思っていたのですがそう上手くはいきませんでした。 問い合わせクエリー肥大化による業務効
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