株式会社サイバーエージェントAI事業本部の2024年度 エンジニア新卒研修でシステム運用の基本と戦略に関する講義を行いました。
【2024年度 サイバーエージェント 新卒研修】システム運用の基本と戦略
株式会社サイバーエージェントAI事業本部の2024年度 エンジニア新卒研修でシステム運用の基本と戦略に関する講義を行いました。
運用に携わる人全員に見てほしい！ Ops Guidesの紹介 - Qiita
PagerDuty Advent Calendarの8日目！ 今日はOps Guidesのお話です。 うちはこうだけど、他はどうやってるんだろう？ 普段から運用に関わっていると、ふとした瞬間に「そういえば他の会社ではどういう運用をやっているんだろう？」と気になること、ありませんか？ そのきっかけは「本当になんとなく」といったものから「上手くいかない運用にフラストレーションが溜まって」というどす黒いものまで色々あると思いますが、いずれにせよ「他の会社の良いところを取り入れて、自分たちの運用を改善したい」という気持ちから来ているのは間違いないでしょう。 だからこそ、いろんなミートアップに参加して発表を聞いたり、懇親会で話してみたり、Xに垂れ流されているいろんなポストを読んで事例を学ぶわけです。 ベストプラクティスを学びたい! このような取り組みはとても良いことですし、是非とも継続して情報収集し
dbtを使ったELTデータパイプライン構築と運用事例 - DataEngineeringStudy #13
DataEngineeringStudy #13に10Xの瀧本が登壇した際の資料です。
新NISAは庶民に十分すぎるほどの制度 - 銀行員のための教科書
2024年以降、NISAの抜本的拡充・恒久化が図られ、新しいNISAが導入される予定です。 まだあまり盛り上がっていないように筆者は感じるのですが、新NISAは個人が資産運用を行うにあたって是非とも取り組むべき制度です。 恐らく銀行や証券会社は新NISAではほとんど儲からないでしょうから、案内が微妙かもしれません。今回は、この新NISAが、特に定期的に収入がある個人にとって、いかに良い制度であるかを見ていこうと思います。 新NISAの特徴 新NISAがあればほとんどの世帯にとっては十分 所見 新NISAの特徴 とにかく新NISAの特徴はどのようなものかをまずは確認しておきましょう。以下が新NISAのポイントです。 非課税保有期間の無期限化 口座開設期間の恒久化 つみたて投資枠と、成長投資枠の併用が可能 年間投資枠の拡大（つみたて投資枠：年間120万円、成長投資枠：年間240万円、合計最大年
普通の人が資産運用で 99 点をとる方法とその考え方 - hayato
はじめに 資産運用で 99 点をとる方法とその考え方について説明します。この記事の対象はいわゆる「普通の人」です。 資産運用は趣味ではない。 資産運用を始めてみたいが何をしてよいのかわからない。 資産運用をすでに行っているが毎年ころころと方針を変えてしまっている。 資産運用に無駄に時間ばかり費やしている。 今のところ資産はすべて銀行の普通口座や定期預金にいれている。このまますべて現金でおいておくのも何か損しているみたいでモヤモヤする。だけど難しいことは勉強したくないし時間も使いたくない。 といった人たちです。 記事では最初に結論、すなわち「やるべきこと」を述べます。資産運用で 99 点の投資効率を達成するためにはこの結論部分だけを実行するだけでよいです。 次に、それだけでどうして 99 点といえるのか、その裏付けとなる考え方や理論を中心に説明します。 99 点をとるにあたってこれらの知識を
SREって何？ これまでのシステム運用やDevOpsとは何が違うの？
近年、何かと話題に上がるSRE（Site Reliability Engineering）。しかし、「自分たちのチーム・組織に関係する話なのかよく分からない」「具体的に何をやればいいの？」といった感想を持つ方は多いのではないでしょうか。本連載では、そういった方に向けて、自社でSREチームの立ち上げを行った筆者が、SREの考え方 をご紹介します。また、連載の後半では、SREをいち早く取り入れた企業に導入背景などもインタビュー形式でお伝えする予定です。第一回となる本記事では、「SREって何？」「SREをやりたいが、どこからはじめればよいのか分からない」 方に向けて、SREの概観をご紹介します。 はじめに はじめまして。株式会社スタディスト SREチームの@katsuhisa__です。 スタディストでは、システム運用に関わる全般的な業務にはじまり、モニタリングやログ収集基盤の整備などを担当してい
Terraform職人入門: 日々の運用で学んだ知見を淡々とまとめる - Qiita
はじめに この記事は CrowdWorks Advent Calendar 2017 の8日目の記事です。 Terraform職人の @minamijoyo です。Infrastructure as Codeしてますか？ インフラのコード管理に Terraform を使い始めて2年ちょっと、本番環境で運用していると日々色んな学びがあるので、Terraformやってみた系の入門記事では語られない、現場の運用ノウハウ的なものを共有してみようかと思います。 Terraformを使い始めた or 使っている人が、こんなときどうするの？っていうときに参考になれば幸いです。 書き始めたら超長文になりました。概要は以下のとおりです。 公式ドキュメントを読もう tfファイルを書く技術 インデントを揃える 組み込み関数に親しむ lifecycleブロックを使う リソースの差分を無視する リソース再生成のとき
個人で運用するKubernetesクラスタ - k0kubun's blog
Kubernetesの使用感に興味があってaws-workshop-for-kubernetesというのを先週やり、ちょうどEKSがGAになった直後だったのでEKSが試せたのだけど、まあ最初からマネージドだとあまり面白みがないし金もかかるので、個人のVPSで動かしてた奴を全部Kubernetes上で動かすようにしてみている。 まだ本番で運用した知見みたいなのが貯まってるわけではないのだが、公式のドキュメントを中心に読んでいても単に動かし始める段階で結構ハマって時間を消費したので、これから同じようなことをやろうとしている人向けに備忘録を兼ねて使用感や知見をまとめておくことにした。 Kubernetesは今でもalphaやbetaの機能が多く、今後この記事の内容も古くなることが予想されるので、なるべく公式のドキュメントへのリンクを置くのを意識して書いてある。 構成 現時点で、ConoHaで借り
機械学習システムの信頼性エンジニアリング - LIVESENSE Data Analytics Blog
こんにちは、データプラットフォームグループの田中 (@yubessy) です。機械学習基盤のプロダクトマネージャをしています。 いきなりの質問で恐縮ですが、機械学習(ML)システムの開発プロジェクトでこんな経験をされた方はいらっしゃいますか？ MLエンジニア: Webエンジニアに「コードの品質が低くシステムを本番運用できない」と言われた Webエンジニア: MLエンジニアに「開発と本番でデータが違って精度検証ができない」と言われた どちらかに心当たりがあるなら、同じチームにもう一方に当てはまる人がいるかもしれません。 MLシステム開発には様々な経験をもつメンバーが関わるため、システムの信頼性について重視する観点が分かれることは珍しくありません。 システム開発において信頼性は重要な要素です。 特にMLシステムには高い不確実性がつきまとうため、通常にくらべて信頼性の実現がより困難になります。
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