安定的にメディアから取材依頼される為に弊社がやっていること
安定的にメディアから取材依頼される為に弊社がやっていること 創業してから7年ほど経ちますが、有難いことに今まで多くのメディアで紹介してもらいました。 今日は、弊社が安定的にメディアからの取材依頼を増やす為に取り組んでいることや取材の際に気を付けていることなどを書きたいと思います。 1. 弊社のメディア露出実績 2. メディア露出の良いこと・悪いこと 3. 取材依頼を増やす方法 4. 取材が決まった後の大事なこと 1. 弊社のメディア露出実績 主な実績は下記です。 直近1年は約130件、今までの合計は300件ほどです。 弊社サービスは全国各地・全年齢が対象の為、TVを中心としたマス系メディアへの露出に特に力を入れています。 TV（NHK）：おはよう日本 , 首都圏ネットワーク , ニュースシブ5時 , サキどり↑ , NHKワールド などTV（民放）：がっちりマンデー , ワールドビジネスサ
クラウドに次に必要なものは？
新しい職場にきて、3ヶ月ほどたった。まだ馴染みきったかはわからないが、まあなんとかやってます。 あんまり職場の細かいことは書かないが、正直いろいろな人がいる。メディア業界に近いような仕事の仕方や空気感もあれば、まさにエンタープライズなところもあるので、AWSの経験がなかったら相当とまどっていただろう。最後の方は同じことを感じていたがこの間の架け橋をなんとかしていくことで、よりベターなシステムが作れるのではという仮説をもっている。あまり合理的ではない部分をそぎ落とし、フレキシブルに対応すべき部分はフレキシブルに、プロセスと品質重視で対応すべき部分はエンタープライズらしいやり方の方が好ましい場合だってあるのだ。要求されているもので答えが変わる、当然だけどそれがなかなかできない事。こうでなければいけない、こうであってはいけない、同じ業界に長くいる・同じところに長く留まることで見方の癖みたいなもの
Microservice continuous integration made easy with AWS ECS
Hi, we’re Airtime. Airtime lets real friends share real moments in real time through group video, messaging and more. Be together with your friends, wherever you are. I (don’t) want that old thing backWhen we started thinking about re-launching Airtime a few months ago, we had a unique opportunity where we could choose to stick with our current monolithic setup, or move in a different direction an
辞める時に会社のほんとうの姿が見えるよね、という話
私自身、独立するまで3回転職しているので、何度かは「会社辞めます」と上司や社長に伝えていることになるのですが、その際に思ったのは、辞める時に伝えた時の反応やコミュニケーションで会社の本当の姿が見えるなーと思いました。 いままではぼんやりとそう思っていたのですが、先日友人との話の中で「会社が本当に社員をどう思っているか」「辞めた社員がその会社のことを何と言うか」は辞める時の対応によってだいぶ変わるなーと感じる場面がありました。 辞めるときの対応として印象的だったのはその友人が話していたことを簡単に書くと、前職はIT系スタートアップを辞めることを代表の方に伝えたところ、「なるほど…。そういうことか、わかったよ。給与2倍にするから」と言われたそうです。 まじか…という感じですが、結構こういう社長というか会社あるんですかね！？ どうやらこの会社は退職者が続いていて、本当の理由はこの代表の価値観につ
Raspberry PiとSORACOM AirとGoogle Cloud Vision APIで不正駐車を監視する
Raspberry PiとSORACOM AirとGoogle Cloud Vision APIで不正駐車を監視する この記事は、ソラコムのSoftware Design誌巻頭特集記念リレーブログ 5月1日分です。 この記事では、スパークルラボでPoCを行った、Raspberry Pi, SORACOM Air, Google Cloud Vision APIを使った簡易な不正駐車を監視するシステムを紹介します。 不正駐車監視システムの動作概要このシステムは、普段は自動車が停まっていない場所を監視カメラで監視します。 ・ このシステムは、駐車場の出入り口など、普段は自動車が停まっていない場所を監視カメラで監視します。 ・ Raspberry PiとWebカメラを監視カメラとして使います。 ・ この記事では不正駐車を、この監視カメラで撮影している場所に自動車が停まっている事と定義します。 R
Commanding a Tesla Model S with the Amazon Echo
While Tesla has not released a public API for developers to date, that does not stop one from hacking on the car anyway. Over the weekend I put together a working prototype with many of my favorite technologies, including: a drone, Golang, an Amazon Echo, AWS Lambda, and, of course, a Tesla Model S. The result is the ability to ask Alexa to pull the Tesla out of or into the garage (asking ‘KITT’ t
MongoDB経由の情報漏えいが相次いでいる件
photo by Jason Kuffer表題の通り、MongDB経由で情報漏えいが発生したというインシデントが相次いでいます。 その多くはMacKeeperのセキュリティ研究者Chris VickeryがShodanを利用して発見したものです。 事例集2015/12 MacKeeper概要 Chris VickeryがMacKeeper(OS X向けのユーティリティソフトウェア)のMongoDBデータベースから顧客者情報1,300万件をダウンロードShodanでMongoDBの接続ポート(27017/TCP)を検索して発見したとのこと事件後、Chris VickeryはMacKeeperとパートナーシップを締結ソース Reddit — Massive data breach.Digital Trends — After database debacle, MacKeeper hires
A Go framework for AWS Lambda
In previous posts I discussed why I think Lambda represents a new development opportunity. Lambda based services are operationally aware by design. Delegating some operational responsibility to AWS frees your team to focus on creating business value at higher velocity. Earlier PaSS offerings promised similar benefits, but those often didn’t materialize for a host of reasons. Lambda-based architect
Comparison of Container Schedulers
This report compares three popular solutions to schedule containers: Docker Swarm, Google Kubernetes and Apache Mesos (using the framework Marathon). After explaining the basics of scheduling and containers, it explores the schedulers’ features and compare them through two use cases: a website that only needs two containers and a scalable voting application that can accommodate arbitrarily large s
Triggering Lambda Functions via Text Messages
by Sunil Mallya, Solutions Architect, Amazon Web Services Time is the most critical component in the startup equation. Startups should maximize their time with customers and focus on building a better product, not spending their time managing infrastructure and servers. Amazon continues to build services that abstract complex components and focus on making it easy to run your application. AWS has
データで示す
データで示す 客観的な評価のためにはデータを数字で示すことが重要だと思う。Amazonでは、データで定量的に示すものと、定性的にビヘイビアで示すもの、大きなところではリーダーシッププリンシパルに基づくか、の2つを評価軸として持っている。これは年間の評価だけではなくて、様々な点でこの評価軸を用いた。その結果として、別々のビジネスラインで、ビジネス状況は異なるようなメンバーでも、企業内での文脈がある程度同一にできていて、これが企業競争力につながっているように思う。個人としても学ぶべきものが多かったし、発見も多かった。 個人としては、データは大きく分けてオリジナルデータを極力そのまま掲載するものと、グラフ化して加工したものでは別々にしたほうがよいと思う。データはどこまで収集しておりどうなっているか、とそのデータをどう見たか、は全く別の話だからだ。正直にいうと、かなりの数のデータは加工されたものだ
Data Infrastructure at Airbnb
Part 1: Philosophy Behind our Data InfrastructureAt Airbnb we promote a data informed culture and use data as a key input for making decisions. Tracking metrics, validating hypotheses through experimentation, building machine learning models, and mining for deep business insights are all critical to our moving fast and moving smart. After many evolutionary steps, we now feel that our data infrastr
マネージドサービスについて
マネージドサービスについて AWSなどが提供するマネージドサービスを使うかどうかは利用者側の状況にひとえに依存すると思う。 まず気にするべきポイントは、マネージドサービスを使うことで得られるメリットを明確にすることだ。一般に、マネージドサービスはインフラストラクチャからよりアプリケーションに近いレイヤ、多くの場合特定のミドルウェアまで、を抱合して提供してくれるため、運用面での負担が減る。できるだけ利用する方がよいと思う。一方で、運用のやり方やスタイルは提供者側の目線にあわせないといけない。ここにギャップが生まれやすい。理由としては、提供者側の気にする点が全体最適化のうえでベストエフォートで提供できるラインはどこか・そのうえで提示できるSLAがどこにあるか、なのに対して、利用者側の気にする点はミクロな視点で特定リソースが安全に継続可能性が十分にある状態で妥当なコストで利用できるか、の違いがあ
Cloud Native
Cloud Nativeというお題目で講演や発表を見かけることが多くなった。クラウドの良さを積極的に活かそう、そのノウハウを共有しようというスタンスは大変ありがたい。今後より深い議論や技術方式の確立などが望まれる分野だと思う。 個人として、Cloud Nativeを語る上で気にしなくてはいけない観点が3つあると思う。1) レジリエンシ、2) アプリケーションデベロッパーフレンドリかどうか、3) モニタリングと運用容易性のビルトインの3つ。1のレジリエンシは、耐障害性という言葉よりもクラウドにふさわしく、よりしなやかに障害に対応できる・対応しやすい、という特性のこと。Cloud上にサービスやアプリケーションを安全に生産的に作っていくためには、障害に強い状況を最初から組み込んでおくことが大事なので、プラットフォーム側で提供するか、またはサービスのコア部分に入れ込んでおくことが大事。 レジリエン
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