Qiita Advent Calendar 2017 wrap-up! - Qiita Blog
こんにちは、最近モンハンを買ったけど全く遊べていないhtomineです。 2018年もあっという間に一ヶ月たちましたね…！こんな調子で平成はあっという間に終わってしまうのでしょうか。。 2017年のアドベントカレンダーを振り返ろうさて、そんなわけで忘れないうちに、2017年のアドベントカレンダーをログとともに振り返ってみました。 各種数値やこれまでの推移の他、ランキングについては要望も多かったので、「企業・学校・団体」カテゴリーを除いたデータを抽出してみました。技術軸に寄った結果が見られると思います。 「企業・学校・団体」カテゴリーの「いいね数」ランキングもぜひぜひチェックしてみてください！！ みなさんいい記事には出会えたでしょうか。 2018年もガッツリ盛り上がれるように、開発チームでも次の開催に向け結果を見ながらあれこれアイデアを考えようと思います 💪 今年も一年よろしくお願いします
今 Erlang を選択すべきなのか
この文章は Erlang VM を利用したいが、どうしたらいいか悩んでいる人向けに書きました。 著者は 10 年以上 Erlang/OTP を利用して仕事をしています。 結論2018 年の今、 Erlang VM を使うために Erlang を選択する事は推奨できません。 まずは Elixir を検討するべきです。Elixir は Erlang と比較してデメリットがほとんどありません。そのため、選択しない理由はありません。 Elixir を学んだあとでも Erlang は後から学べます。Erlang VM だからと、 Erlang に固執するのは得策ではありません。 Erlang でなければいけない理由が明確に示せない以上は Elixir を選択しましょう。 仕事で使いたい人へ
Goのパッケージ構成の失敗遍歴と現状確認
この記事は Gunosy Advent Calendar 2017の5日目の記事です。前回の記事はGunosyのパーソナライズを支える技術 -ワークフロー編-でした。 GoでAPIを書くときの問題僕の在籍するGunosyはGoを昔（？）から本番採用しておりまして、ノウハウも潤沢に溜まっている企業だと言えます。 しかし、contextの扱いやベストなパッケージ構成、テスト、net/httpでAPIを書くノウハウなどなど、迷うことは多々あります。 これは弊社特有の事情ではなく、Goのサーバーサイドエンジニア全員にとっての問題です。中でも、パッケージ構成をどうすればいいのか（相互参照せずに快適に開発を進められるパッケージ構成とは）を見つけるのは結構難しく、各々のチームにお任せ、という状況です。 今回は上記の問題のうち、パッケージ構成に踏みこんで見たいとおもいます。会社でもよくパッケージ構成をどう
ØMQを使ってMicroservice間をロスレスでデータを同期させるStrongZero - Qiita
対象読者 2つの疎結合なシステム間を、メモリを大量に使っちゃうような大がかりな仕組みなしで、ほぼリアルタイムにデータロスなしに同期させたい、そういうアーキテクチャが欲しい方。 動機 Microservicesを疎結合に保ちつつ、バッチ処理やレポート機能でのクエリの高速化のため、データを同期させたいことがままあります。このあたりの話は、テキストの「5章 モノリスの分割」に載っています。 あるサービスから、データを定期的に吸い上げて、別のサービス、ツールに送るデータポンプという仕組みがあります。 イベント駆動でメッセージを関連サービスに送るイベントデータポンプや、バックアップツールを使って高速にデータ転送するバックアップデータポンプが紹介されていますが、結果整合性だけどなるべくリアルタイム(Near Real-Time)で同期させたいとなると、イベントデータポンプな仕組みしか選択肢にはならない
goで書いたコードがヒープ割り当てになるかを確認する方法 · hnakamur's blog
2018-01-30 はじめに Allocation Efficiency in High-Performance Go Services · Segment Blog という記事を読みました。素晴らしいのでぜひ一読をお勧めします。 この記事は自分の理解と実際に試してみた結果のメモです。 一番のポイントは go build -gcflags '-m' のようにオプションを指定してビルドすればコードのどの箇所でヒープ割り当てが発生したかを確認できるということです。 pprof や go test -benchmem でもヒープ割り当ての発生回数は確認できますが、上の方法ではコードのどこ(何行目の何カラム目)でヒープ割り当てが発生したかとなぜ発生したかの理由を確認できます。 元記事の内容メモ 冒頭にあげた記事を読んで私が理解した内容のメモです。 元記事の全ての内容を書いているわけでないので、元
ImageFluxを利用した画像配信の最適化〜動的リサイズとWebP変換〜 | メルカリエンジニアリング
SREチームの@cubicdaiyaです。今回はメルカリにおける画像配信とImageFluxを利用した画像の動的なリサイズとWebP変換の導入によってアプリのデータ通信量を大幅に削減した事例について紹介します。 ImageFluxはクラウド画像変換サービスです。URLに画像変換用のパラメータを組み込むことで画像データの拡大・縮小やオーバレイ、フォーマット変換等が実現できます。 メルカリにおける画像データ メルカリのアプリ上で発生するデータ通信の大部分はタイムラインや検索結果に表示される画像データが占めています。種類はいろいろありますが例えば、 商品画像 プロフィール画像 バナー画像 といったものが挙げられます。特に商品画像はデータ量がとにかく多く、毎日百万個単位で増加するほか、タイムラインや検索結果をはじめ、多くの機能で活用されています。 ImageFluxを利用した画像変換でデータの通信
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