転職する時に必ずチェックしたい募集要項 - Qiita
転職 Advent Calendar こんにちは、 @ma3tk です。 この記事は 転職（その２） Advent Calendar 2016 の 15日目の記事です。 みなさん転職された時のお話が多いですが、本日はちょっとまた違った視点で「いい会社かどうかを見分けるためにどうするべきか」について書きたいと思います！ 後ほど見分けるためのチェックリストも記載しています。 いい会社かどうか この記事を読まれてる方は多分 Web 系の方が多く、ご自身や周りの同僚が転職する機会が多いのではないかなと思います。 知人の紹介で転職される方だと信頼関係があって魅力も伝わりやすく採用される率も高いケースが多いですね。 そうでない場合、「エージェント経由」or 「求人が載ってるサイトを巡る」などで、多数ある企業から絞り込んでいくと思いますが、これって相当大変ですよね。 「会社の名前を聞いてもぶっちゃけ知ら
FluentdのログフォーマットでS3に保存されたApacheのアクセスログをAmazon Athenaで集計する - Fusicきばんブログ
突然の Amazon Web Services Advent Calendar 2016 の 15日の記事です 基盤ユニットの小山 ( @k1LoW )です。 AWS re:Invent 2016すごかったですね。 数多くのサービスが使える形でリリースされてきました。 ただ、個人的にはその後の aws-sdk-ruby が v3に上がる というエントリーを見て、awspecをどうしようか戦々恐々としています。 awspecを aws-sdk-ruby v3.0.0.rc2 で動かしてみようと思ったら、依存している https://t.co/TIuG9dGHfH のテストが v3.0.0.rc2 失敗したので、1回休み— k1LoW (@k1LoW) 2016年12月14日 突然のアクセスログ集計 あるAWS上に構築しているシステムプロジェクトで、突然「月単位でのアクセス集計1年間分」という
NAVERまとめ、始めました。是非皆さん読んでシェアしてください（NAVERの倒し方） - 鈴木です。別館
NAVERまとめにNAVER批判記事がアップされて話題になっています。 NAVERまとめがサービスを見直すべき3つの理由 - NAVER まとめ それで思ったんですよ、乗るしか無い！って。 ということで僕もNAVERまとめにまとめ記事をアップすることにしました。 書いたまとめ記事は３つ 書いたまとめ記事は3つです。 Spotlightは削除したけどNAVERでは残る怪しい医療系記事のまとめ - NAVER まとめ DeNAのキュレーションメディアが閉鎖に追い込まれる原因となったことの１つにいい加減な医療情報だったということが言われています。 ということでNAVERで既に他のまとめサイトから消された内容を未だに残している記事をまとめてみました。 著作権侵害を助長するNAVERへ未だに広告出稿する倫理観の低い企業のまとめ - NAVER まとめ NAVERのマネタイズ方法は広告です。 だからN
オートスケール環境におけるFluentdのログ重複・欠損対策 - Qiita
この記事は Akatsuki Advent Calendar 2016 の15日目です。 はじめに 今やログ収集ソフトウェアのデファクトスタンダードとなったFluentdですが、オートスケール環境においては思わぬログの重複や欠損が発生する可能性があります。今回は私の所属するプロジェクトで行ったログ重複・欠損対策について紹介したいと思います。 前提 今回前提とするシステムは下図のような構成になっています。 ELB配下にオートスケーリンググループに属するEC2インスタンスのアプリサーバが複数台あり、各インスタンス上では Rails と Fluentd (sender) が動作しています。各アプリサーバから出力されたログは Fluentd (aggregator) により集約され、最終的に DB に保存されます。 Fluentd を利用したログ収集の構成としては一般的なものかと思います。 (バッ
S3のデータをAmazon Athenaを使って分析する | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ S3のデータをAmazon Athenaを使って分析する Amazon Athenaは対話型クエリサービスで、標準的なSQLを使ってAmazon S3の直接データを直接分析することを簡単にしてくれます。Athenaはサーバレスなので、インフラを構築したり管理する必要はなく、今すぐにデータ分析を始めることができます。Athenaはデータをロードしたり、複雑なETL処理をする必要すらありません。S3に保存されているデータに直接クエリすることができます。 Athenaは、クエリを実行する際に分散SQLエンジンのPrestoを利用しています。また、テーブルを作成、削除、変更、パーティションするためにApache Hiveも利用しています。Hive互換のDDL文や、ANSI SQL文をAthenaクエリエディタ内で書くことができます。複雑なJOINやウ
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