by David Berg, Ravi Kiran Chirravuri, Romain Cledat, Savin Goyal, Ferras Hamad, Ville Tuulos tl;dr Metaflow is now open-source! Get started at metaflow.org. Netflix applies data science to hundreds of use cases across the company, including optimizing content delivery and video encoding. Data scientists at Netflix relish our culture that empowers them to work autonomously and use their judgment to
サーバレスアーキテクチャの選択肢として、AWSのAmplify、GoogleのFirebaseが有力な候補となっているのではないでしょうか。 実際にAmplify・Firebaseの両者に触れ、比較・検討して得られた知見をまとめました。 ※直近プロダクトの開発にAmplifyを採用して進めてきたので、Amplifyを軸に記事を書いています。 API連携 AmplifyとFirebaseとで異なる特徴のひとつにAWS AppSync（GraphQLをすぐに利用できるフルマネージドサービス）を利用できる点があります。 自前でGraphQLを構築するのは手間がかかりますが、AmplifyのAPIモジュールは「AWS AppSync」をサポートしているので簡単に構築できます。DynamoDBやLambdaとのアクセスもシームレスに行えるので非常に便利です。 以下はその他のAppSyncのメリット
こんにちは、Deep Learningスタートアップでマーケターをしています、MARINA(@m__sb04)です。 前回今年最後の展示会レポートかも？といいつつ意外とまだまだ展示会が残っていました。笑 今回で展示会レポート、第5段です。 国際画像機器展は、画像処理などマシンビジョンがメインのイベントで全体の展示としてはFA向けの外観検査×AIといったデモやソリューションがたくさん（というよりほとんど・かつ似たようなもの ex.ベルトコンベアに流れている部品を分類とか紛れている異常を判定とか）展示してありました。 なので、今回はたくさん紹介するというよりは個人的に気になったものだけをピックアップしようかなと思います。ではサクッといきましょう。 ・・・・ ■ FLIR FLIR社のFirefly DLというディープラーニング推論カメラを使った人物検出のデモ展示。Firefly DLは、Int
誰よりもアーティストの近くでサウンドと向き合い、アーティストの表現したいことを理解し、それを実現しているエンジニア。そんな音のプロフェッショナルに同業者の中村公輔が話を聞くこの連載。今回は、これまで実に多くのバンドがレコーディングを行っている青葉台スタジオでキャリアをスタートさせフリーに転身した土岐彩香に登場してもらった。前編ではCharaとサカナクションのレコーディング話を中心にお届けする。 取材・文 / 中村公輔 撮影 / 大槻志穂 構成 / 丸澤嘉明 好きな曲を好きなように聴けたら最高──土岐さんがエンジニアになったきっかけを教えてください。 高校生の頃にバンドを組んでギターとコーラスをやっていたんですけど、自分で演奏するよりも没頭して音楽を聴くほうが好きだったんですね。父親がちょっと大きめのコンポを持っていて、6バンドくらいの簡易イコライザーが付いていたんですよ。それで、「この曲は
この記事は Java Advent Calendar 2018 の 9 日目のエントリーです。 流行をとらえた話題が多いなか、10~15年前感のあるコンテンツです。化石です。 しかし化石とはいえ、よく使う技術ではあります。 ということで、何気なく使ってたけど改めて勉強し直しました。 検証バージョンjava 1.8.0_181JDBCドライバ postgresql 42.2.5PostgreSQL 10.5 自前ビルド検証環境Java動作環境 Windows 10 Pro ver.1803CPU 4コア(Hyper-Vと共用)RAM 16GB(うち、Hyper-Vへ8GB割り当て)Intel Core i5-4690 CPU 3.50GHzSSDPostgreSQL動作環境 Hyper-V 仮想インスタンスCentOS Linux release 7.1.1503 (Core)CPU 4コア
はじめに インターンでお世話になっている、コウゲと申します。現在担当させていただいている仕事は業務で使用している管理画面のマイクロサービス化です。 マイクロサービス間をつなぐ認証機能が必要だったので、認証プラットフォームとして使いやすそうな 「Auth0」で どんなことができるのか、実現したいことは可能なのかを検証してみることになりました。 なぜAuth0なのか ダッシュボードの設定 + 少ないコード で認証機能が簡単に実装できる。 Auth0専用ライブラリやSDKが多数存在し、目的に応じてそれを利用することで 簡単にログイン機能を実装することができる。 実現したいこと 発表 ありがたいことに、調べた結果を社内で発表する場を設けていただきました。 ブログの内容より少し詳しく書いています。読んだら即実装できるようなスライドを心がけて作りました! speakerdeck.c
こちらはGunosyのカレンダー | Advent Calendar 2019 - Qiita7日目の記事です。昨日の記事は id:tmotegi さんによる突撃！隣のキーボード Gunosy 2019 - Gunosy Tech Blogでした。 Merry Christmas! こんにちは、今年3月に入社したLUCRA事業部の平田(slackではhirarin)です。チームではサーバーサイドエンジニアとして日々Goを書いています。 Gunosy入社前はPHPやAWS周辺を中心に触っていました。そのため、Goを業務として書き始めたのは入社してからになります。 この記事は? この記事ではGunosyで新米Gopherとして（だいたい）1年をどのように過ごしていたかを振り返ろうと思います。 これからGoをやっていこう、または教えていこうと思っている人の参考になれば嬉しいです。 業務でのGo
概要 今回は交通センサスの解析して市区町村間の交通流動を解析して日本の市区町村をグルーピングし、GISの仕組みを使って可視化するところまでやったので、その話をします。 モチベーション そもそもなんでそんなことを始めたかというと、特に福島県なんですが「県境の設定が雑じゃね?」みたいな素朴な疑問があったからです。 これは歴史的事実として、実際に廃藩置県の政治的なゴタゴタの中で決まった県境が変更されずに今に至っているので当然そうなんですが、 となると「じゃあそこらへん合理的に県境を決めたらどうなるん?」という疑問がわいてくるわけです。 多くの地元民が納得する県境を考えると、 「大きな買い物をするときに行く街や、遠くに行くときにいくときに経由する街が同じ都道府県になると、まあまあうまくいくだろう」 という仮説をまず立てます。 その上で、その地域のグループを作るのであれば、最も交通流動の多い地域を繋
ランサーズ Advent Calendar 2019 7日目の記事です。 こんにちは、@kzm0211です。 ランサーズではSREチームに所属しています。 最近ウクレレをはじめたのですが、エレキとは違い（もともとエレキは10年以上やっているのですが）、指のみでストロークするというのが中々難しいですね。 なんとかリズミカルにストロークしながら歌えるようになりたいものです。 ランサーズにおけるDatadog さて、最近弊社でもDatadogを使い始めています。 非常に沢山の情報をまとめてチェックできる可能性があるため、積極的に導入検証を進めています。 Datadogはドキュメントが充実しているので、基本的なことは下記ドキュメントを見ることで大抵のことは設定可能です。 https://docs.datadoghq.com/ja/ とは言え、Datadogは出来ることが膨大なので最初は戸惑うことが
ゲームコミュニティ事業部のデータエンジニア（β版）の池田です。 この記事は、Tech KAYAC Advent Calendar 2019 の7日目です。 今回もredash周りの話で、Lobiでの分析事例の話をしていきたいと思います。 （本ブログではredashおじさん化していますね。 ） Lobiでの分析環境の概要 ゲームコミュニティ事業部では主要サービスとして Lobi を開発・運営しています。 現在のLobiにおける分析環境は、以下の図のようになっています。 分析環境の図 アプリケーションが行動ログやアクセスログを出力し、それをFluentdやKinesis Data Firehoseを使ってS3バケットへ転送しています。その後@fujiwaraさんのrinを使ってRedshiftにロードしています。この周辺に関しては、ソーシャルゲーム事業部での記事と同様ですので、詳しくはそちらを
「JX通信社Advent Calendar 2019」7 日目の記事です。 こんにちは。2019年9月からJX通信社のエンジニアとなった鈴木（泰）です。趣味は映画観賞です。 はじめに JX通信社では AWS の Lambda Layer、Lambda 関数を使った Serverless なアプリケーションの開発に従事しています。 私が初めて Lambda 関数に触れたのは2019年の9月です。 3ヶ月のあいだ業務で扱ってきたこともあり、現在では Lambda 関数をサクサク作れるようになりました。 また、複数の Lambda 関数を連携させて1つのアプリケーションを組んでみたり、共通する処理を Layer として切り出したりと、少しずつ複雑なこともできるようになりました。 最近の問題は、増えてきた Lambda 関数の管理です。 特に、Lambda 関数のデプロイにかかる手間の大きさが問題
はじめに Flutter #2 Advent Calendar 2019の6日目の記事です。 大学生向け学習用マッチングアプリ「スタマチ」開発チームの TetsuFe です。 【追記】 2020年10/14日にオープンソースになりました↓ 2019年10-12月に実際に本アプリをリリースした経験をもとに、学生の個人（小規模チーム）開発にFlutterがオススメな理由を紹介していきます。 リリースしたアプリ 開発効率の高さ 学習リソースも充実、初心者の敷居も高くない UIの作りやすさ 審査の緩めなAndroidだけ先行配信できる Flutterを使うデメリット おまけとして、状態管理パターン・CI・利用したライブラリ 注意 React Nativeなどの類似クロスプラットフォーム開発フレームワークとの差異については触れません。実際React Nativeなどもある程度同じようなメリット/デメ
This post introduces a new feature called Profiles, which allows you to create a specific Kubernetes application platform to meet your business needs. We show how you can enable machine learning operations or MLOps with specific Profiles for two different types of Kubernetes instances - EKS and Kubernetes with Firekube. If you ask an application developer what they want from Kubernetes, the answer
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