「超チューニング祭 ～ニコニコを超快適にしてみた～ in ニコニコ超会議３」の問題点 - Webパフォーマンスについて
来る2014年4月26日(土)・27日(日)に、「ニコニコ超会議3」が開催され、その中で「超チューニング祭 ～ニコニコを超快適にしてみた～」が開催されるそうです。 これは、現行のスマートフォンサイトのTopページのソースファイルを競技者がチューニングして、速度やデザイン・UIの改善をして、速度と使い勝手を競うのだそうです。 「これは面白そうだ! 会場は家から近いし!」と思って参加するつもりでいましたが、事前調査で計測してみた結果、フロントエンドのチューニングでは速くならないことがわかったので、その内容について説明します。 (主催者の方にも、フロントエンドのチューニングでは速くならないという情報は伝えてあります。) まずは、計測データ まずは実際のトップページ(http://sp.nicovideo.jp)の計測データを見てみましょう。 計測は、NTT DoCoMoとSoftBankの3G回
Facebookの継続的デプロイメント - ワザノバ | wazanova
https://www.facebook.com/publications/514128035341603/ 1日500件、3,000ファイルに及ぶ本番アップ フロントエンドのコードは1050万行、内850万行がPHP 開発エンジニア1,000名とリリースエンジニア3名 QAやテスターは存在しない 自分でプロジェクトを選ぶ & 自己責任のカルチャーが強い。 1/3のファイルが一人のエンジニア、1/4が二人のエンジニアでメンテされている。 フロントエンドの本番コードベースは一つのものを共有 日常業務ではローカルのgitを利用。本番アップ可能になれば、中央のレポジトリにマージして、それからSubversion（過去の経緯で使っている。）にコミットする 同じエンジニアがコードをコミットする間隔は中央値で10時間 本番にプッシュする前に、担当エンジニア自身でのユニットテストを終え、同僚によるコード
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Amazon SageMaker Geospatial Capabilities Now Generally Available with Security Updates and More Use Case Samples At AWS re:Invent 2022, we previewed Amazon SageMaker geospatial capabilities, allowing data scientists and machine learning (ML) engineers to build, train, and deploy ML models using geospatial data. Geospatial ML with Amazon SageMaker supports access to readily available geospatial dat
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