ZealsでのMicroservices設計を徹底解説 ~Clean Architectureを添えて~
メリークリスマス！！ 2020年の初投稿が Zeals Advent Calendar の23日目のエントリーになってしまったパンディーです！！ZealsではGolangでのMicroservices開発やKubernetesベースのインフラ構築に携わっています。 今年はコロナの影響で各業界で大きな変化がありましたが、Zealsはこの1年で大きく成長することができました。そして自分がZealsに入ってから1年半が経とうとしています。 今回のエントリーでは、当時の2019年後半からスタートした、Microservices開発、特にその設計方法やプラクティスについてご紹介します！ TL;DR;Clean Architectureを採用し、Microservicesを変更に強くしよう！Microservices設計時に最も重要なのは Entity！！Usecaseはサービスの説明書。ドキュメンテ
Ansibleを使ってさくらのVPSにk8sクラスタを構築した
CyberAgentグループでサーバサイドエンジニアをしている yamaguchi naoto です。 CyberAgentメディア管轄の広告プロダクト横断組織(PTA)によるアドベントカレンダー2020最終日の投稿になります。 CyberAgent PTA Advent Calendar 前日は同僚の古川による「YAML+Mustache+go-generate で go の メタプログラミング をする」でした。 今回はAnsibleを使ってさくらのVPSにk8sクラスタを構築したことについて書きたいと思います。 はじめに今年参加している新規プロジェクトでk8sが採用されました。自分はまだ触れたことがなかったので理解を深めるためにVPSに構築してみることにしました。 kubesplay や さくらのスタートアップスクリプト などありますが、せっかくなのでそれらで使用されている kubea
YAML+Mustache+go-generate で go の メタプログラミング をする - Qiita
※この記事は、CyberAgent PTA Advent Calendar 2020の24日目の記事です。 株式会社AbemaTV ビジネス開発本部 で広告システムのエンジニアをしています @shunta-furukawa です。 今日はクリスマスイブですね。メリークリスマスイブ！！ はじめに さて、AJA SSPとその技術について、でも触れられていましたが、サイバーエージェントで作られるシステムで Go言語が用いられることは多いです。 Go言語は、他の言語と比べて 言語仕様がシンプルなためハイパフォーマンスを出しつつも 扱いやすいために人気がある言語だと思います。反面、抽象化された賢い記法などがなく、記述量が多い言語でもあると思います。 書いていると気付いたらもう夜に... どうにか実装スピードをあげたい... そんな時に、go generate と Mustacheと YAML を使っ
Google Slides APIを使ってみた - Qiita
はじめに ABEMAの広告プロダクト開発でサーバーサイドエンジニアをしているimaiです。 今回はCyberAgent PTA Advent Calendar 2020の22日目の記事になります。 きっかけ 部署内でプレゼン資料を自動で作成したい。ってお話があったのでGoogle Slidesを編集するアプリを作成しました。 そこで Golang にて Slides API を実行して実現しておりその中で得た知見を気していこうと思います。 実行してみる サービスを作る クイックスタートでは slides.New(client *http.Client) を使用していますがこれは Deprecated となっているので slides.NewService(ctx context.Context, opts ...option.ClientOption) を使用します import ( "co
gRPC-webを触ってみた - Qiita
※この記事は、 CyberAgent PTA Advent Calendar 2020の21日目の記事です。 現在サイバーエージェントのメディア事業部でエンジニアをやっているwata3110です。 この記事は、gRPC-Web Hello World Guideを参考に手を動かした時のことをまとめました。 はじめにざっくりとgRPC-webとは何かを説明したあと、触ってみてハマったところなどを書いていきたいと思います。 まだ理解できていないところも多いため訂正や補足ありましたら、コメントいただけると幸いです。 gRPC-webとは webクライアントがHTTPサーバーを経由することなく、gRPCバックエンドサービスと直接通信できるようにするJavaScriptクライアントライブラリです。 クライアント側とサーバー側のデータ型とサービスインターフェイスをProtocol Bufferで定義す
リモート時代に新米エンジニアになって悩んだこと - Qiita
※この記事は、 CyberAgent PTA Advent Calendar 2020の20日目の記事です。 こんにちは、サイバーエージェントグループの株式会社AJAにて、エンジニアをしているNanaumiです。 今年も、もう直ぐ終わってしまいますが、とても大変な1年でしたね・・・。 僕は今年新卒として入社し、新米エンジニアとして約一年間過ごしてきました。 業務の中で、失敗したなと悩んだ点や、成長のために工夫した点などを少し共有し、リモート下で同じ悩みを抱える新米エンジニアの助けになればと思います。何気に初投稿なので緊張しますが、頑張って書いてみます！ ※技術的な内容よりも新米エンジニアとしてのマインド的な内容が多めです。 僕のキラキラ新米エンジニアライフは・・・ 今年の4月にリモートでの入社式＆新卒研修を行いました。当時の自分は今後始まるであろうリモート出社に正直ワクワクしていたことを覚
BigQueryに貯めたデータをSpreadsheetで分析したい - Qiita
BigQueryに蓄積されたデータをSpreadsheetに読み込んで、手軽にちょっとした分析をできる環境を作りましょう。 背景 BigQueryに蓄積された大量のログデータは、サービス・商品のヘルスチェックやマーケティング・企画のための分析など、様々な場面で役立てられます。分析したい内容によってはGoogle Data StudioやTableau等のBIツールを使うことで、誰でも効率的に指標をチェックできる状態を作ることができますが、非定型の分析作業ではどうしても生のログ(もしくはそれに近いデータ)を分析したい場面が出てきます。 しかし「クエリーを直接書いてBigQueryから目的のログデータを取得する」という作業は、誰でも手軽にできるものではありません。正しく目的のデータを取得するには、ログのデータ構造(テーブル構造・テーブル間の関係性・その他のルール)を正確に理解し、適切なクエリー
サイバーエージェント、2020年国内動画広告の市場調査を発表
株式会社サイバーエージェント（本社：東京都渋谷区、代表取締役社長：藤田晋、東証一部上場：証券コード4751）は動画広告に特化した研究機関であるオンラインビデオ総研（※1）において株式会社デジタルインファクト（本社：東京都文京区、代表取締役社長：野下智之）と共同で、国内動画広告の市場動向調査を行いました。 本調査では、インターネットを通して配信される動画広告の年間広告出稿額を推計し市場規模予測を算出しております（※2）。 今回で7回目となる国内の動画広告市場の調査結果は以下のとおりです。 ■ 2020年動画広告市場の背景 ■ 【１】 動画広告市場推計 ＜デバイス別＞ （2019年－2024年） ■ 【２】 動画広告市場推計 ＜広告商品別＞ （2019年－2024年） ■ 動画広告市場の今後の見解
Tableauですごいと思われるビジュアライズを作るコツ｜和田明大
この記事はfreeeデータに関わる人たち Advent Calendar 2020の15日目です。といってもfreeeのデータ部門に属している訳ではないため、分析とはちょっと違うお話をしたいと思います。 Tableauとはビジュアル分析を直感的にする、要は見やすいグラフを作ることに特化したBIプラットフォームです。 私はfreeeのPMとして企画を考えるためにユーザインサイトを探る際や、リリースした機能の効果分析をする際にTableauを利用しています。最初はRedashを使っていましたが、Redashだと切り口を変えて色々分析するのに1日掛けていたものがTableauだと1時間くらいで終わるようになりました。 最近だとコロナの影響をグラフで見ることが多くなりましたが、これTableauで作られたんじゃない？ってのをよく目にするようになりました。以下のYahoo Japanのページは作者が
2020年という一年をふりかえってみる｜YU
メディア事業部の横軸組織PTAのアドベントカレンダーの15日目の記事となります． アドベント？なんですか？ 『アドベント』って… 一般の人的にも多分そんなに常識的な言葉じゃないですよね？ アドベント (Advent) は、キリスト教西方教会において、イエス・キリストの降誕を待ち望む期間のことである。ということで，クリスマスを待ちつつ，しばしお付き合いいただければ幸いです． はじめに個人的に2020年を振り返ると，社内で実施されるA/Bテストのために色々と動いてきた年でした．テスト実施フローの設計や評価ロジックの確立，システムの構築など，部署内外のいろんな方々と一緒に仕事ができてよかったなあと思っております． 本記事では，ABEMAにおけるA/Bテストの一事例を紹介しようと思います． A/Bテストとは？“バケットテスト”とも呼ばれるA/Bテストは、ランダムに選出し作られたユーザーグループにそ
「ABEMA」にて視聴者の購買行動を基点に最適な番組への広告自動配信を実現する「ABEMA Ads プログラムマッチ」の提供を開始
テレビ＆ビデオエンターテインメント「ABEMA（アベマ）」は、視聴者の購買行動を基点に最適な番組へ広告自動配信を実現する動画広告商品「ABEMA Ads プログラムマッチ」の提供を開始いたしました。 近年、デジタルマーケティングにおいては、トラッキングを目的としたCookieへの利用制限などの影響により、新しい技術や手法を活用した広告、効果測定などの開発の必要性が高まっております。このような背景のもと、現在「ABEMA」では、広告効果の最大化を図るため、膨大な量の番組コンテンツと多様な属性の視聴者というメディア特性を活かし、視聴者の属性や視聴環境、各番組のシーンなどの文脈に合わせて最適な広告を配信するコンテキストターゲティングの開発に注力しております。 このたび、コンテキストターゲティングが可能な広告商品の第一弾として開始した「ABEMA Ads プログラムマッチ」は、番組ごとにおける視聴
新卒エンジニアのValue - Qiita
みなさん、こんにちは Amebaの広告プロダクトチームでサーバサイドエンジニアをやっている永井です。 この記事は、メディア事業部の広告横軸組織PTAのアドベントカレンダー13日目の記事となります。 はじめに 本記事は、私が新卒のエンジニアとしてチームにどのようなValue(価値)を提供できるか考えて行動した話がメインになります。 ただただ自分語りをするので、学びなどは読みながら汲み取っていただけると嬉しいです。 大前提として、これから話すことは組織へのディスでないことを明言しておきます。 私は組織を愛しています。 新卒のエンジニアがチームに提供できる価値 皆さんは、新卒社員がエンジニアチームに提供できる価値はなんだと思いますか？ エンジニアであれば、技術力で組織に貢献するべきと考える方もいらっしゃるかもしれませんし、実際にそれが可能ならそれで良いと思っています。 ただ、プロダクトの歴史が長
広告効果の可視化で使う小技（tableau関連） - Qiita
ABEMAでサーバーサイドエンジニアをやっている末松です。 メディア事業部の横軸組織PTAのアドベントカレンダーの１２日目の記事となります。 はじめに ABEMAでは、TV放送と同様の配信形態である リニア放送 と 好きな番組を好きな時間に見ることができる VOD があります。VODには有料コンテンツが含まれますが、無料コンテンツにはCMが流れています。 見ている視聴者に応じたCMを流したり、番組とマッチCMを流すために全員に同じCMを流したり、ケースバイケースでCMをコントロールしています。 そこで、今回は、CM効果を分析する上で、よく使っている 小技 をご紹介します。 tableauでフィルタの「すべて」は表示するべきか適宜考える tableauでフィルタを設定したときに、デフォルトで「 （すべて） 」が表示されています。 例えば、「広告」、「自社広告」、「番宣」 それぞれで UU（ユ
Chrome UA文字列凍結とUA-CHについて - Qiita
はじめまして。 CyberAgent Ameba事業本部 広告プロダクトグループの星と申します。 主に広告計測やPrivacy保護関連を担当しております。 こちらは、CyberAgentメディア管轄の広告プロダクト横軸組織、通称PTAのアドベントカレンダー2020の10日目の投稿になりまして、 最近調査していた「Chrome UA文字列凍結とUA-CHについて」についてまとめさせていただきます。 間違いなどありましたらご指摘いただけると助かります。 PTAの活動についてはこちら UA文字列の凍結とUA-CHについて まずは以下を参考に概要を https://groups.google.com/a/chromium.org/g/blink-dev/c/-2JIRNMWJ7s/m/yHe4tQNLCgAJ https://chromestatus.com/feature/57045537458
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Forecasting at Scale：ビジネスデータに活用できる時系列予測モデル
広告の在庫をBigQueryで予測する
Working as a Data Scientist at one of Japan’s Largest IT firms
PMの守備範囲を広げる
『夢の野球チームを予測するAIを自動で作る【DataRobot】』
チームにおけるデータの民主化について