本文 こんにちは、スタメンの松谷です。 最近、 Ruby on Railsアプリケーション環境をECSへ移行 しましたが、ログ管理には FireLens for Amazon ECS (以下FireLens)という仕組みを利用しました。 この記事ではFireLensについて説明し、実際の要件にどのように対応したのかを共有します。 FireLens とは FireLensは2019年にリリースされたECSのログ管理機構で、ECSで管理しているコンテナの loging driver に awsfirelens

こんにちは。Platform チームの飯迫 ( @minato128 )です。 CADDi ではこれまで Hosted Redash(app.redash.io) を利用していたのですが、残念ながら 2021/11/30 に End of Life になるので、10 月末に Self-Hosted Redash 環境を構築して移行しました。今回はそのときやったことを紹介します。 移行の流れ 新しい Redash 環境を v10 で構築する 公式の移行ツールを利用してデータ移行する 監視を追加する 新しい

はじめに こんにちは。株式会社エブリーでデータサイエンティストをしている伊藤です。 『DELISH KITCHEN』では、サービスをより良くするため、新機能の開発や既存機能・デザインの改善など様々な施策が行われています。 これらの施策は、一部のユーザのみを対象とする「A/Bテスト」によってオンライン評価され、その効果が認められてからユーザ全体にリリースされます。 直近、A/Bテストの信頼性・アジリティをより高めるため、データチームが主導となり新しくA/Bテスト基盤を構築・導入しました。 本記事では、新しく

検索エンジンチームの寺井です。21卒新卒エンジニアです。 気づけば入社から半年、本配属からは約4ヶ月が経過して、入社後最初の半期が終了しました。 ちょうど節目のいい機会なので、主に配属されてから今までやってきたことを振り返りつつ、使用した技術やもっと事前に勉強しておけば良かったことなどを書いていこうかなと思います。 今後エンジニアとして入社を考えているみなさんや、初心者エンジニアのお仲間さんがちょっと気づきを得られる記事を目指します。 ※とは言いつつ今回はテクニカルな話はほとんど出てきませんのでゆるい読み

皆様こんにちは。インフラエンジニアのryuhei55225です！ 学生時代は微生物の研究をしておりましたが、新しいことをやりたいと思い2019年に ラク スに新卒入社し、現在は楽楽精算のインフラ基盤運用から各種デプロイまでを担当しております。 特技は野球とサッカーです。 球技なら何でも得意です。（ということにしておきます。） IT技術 を勉強し始めたのは ラク スに入社してからなので、インフラエンジニア歴は約2年半になります。 今回はそんな私でも使うことが可能な、 Kibana に関してです。 今回の記事

はじめに こんにちは。マイグレーションチームの藤本です。 ZOZOTOWNはオンプレミスとクラウドのハイブリッドで動いており、その内、オンプレミス側のアプリケーションはClassic ASPとストアドプロシージャの組み合わせで実装されています。 私たちのチームでは、そのClassic ASPとストアドプロシージャの廃止を目標に、まずは参照系の処理をWeb APIで置き換える作業をしています。この記事では、 Karate を使って参照系の処理を置き換えるWeb API（以後、 参照系API ）のE2Eテスト

はじめに エブリーでは日々大量のデータをDatabricksで処理し、MetabaseなどのBIツールで可視化や分析を行っています。 MetabaseとDatabricksのデータベースを接続する方法がまとまっている記事があまりなかったので、ここにまとめたいと思います。 手順 1.Databricks用のJDBCドライバー入りのMetabaseイメージを作成 2.MetabaseとDatabricksを接続する 1. databricks用のJDBCドライバー入りのMetabaseイメージを作成 こちらの

こんにちは、EC基盤本部SRE部ZOZOSREチームの石川です。 普段はZOZOTOWNのオンプレミスとクラウドの構築・運用に携わっています。 ZOZOTOWNには長い歴史がありますが、その中核を成すWebアプリケーションのアーキテクチャは、サービス開始当初から現在に至るまで大きく変わらず稼働しています。 一方で、インフラは少しずつ変わっています。高負荷となるセールやイベント時のスケールアウトするために、またハードウェアのライフサイクルに合わせる形で、物理サーバ → 仮想基盤 → クラウドと徐々に技術が変

こんにちは、イノベーションセンターの三島です。 本記事では、次世代の監視技術として期待されるTelemetry技術についてご紹介します。 この記事について 本記事では下記の3点を共有します。 従来の監視技術が抱える課題とTelemetryの可能性 Telemetryの技術概要と、各社の実装状況 NTT Comのネットワーク上で検証し得られた知見と、期待されるユースケース 従来の監視技術が抱える課題 ネットワーク運用においては、障害検知やパフォーマンス分析のため監視技術が重要となります。 従来のネットワーク

2021 年 8 月 19 日(木)に開催された、AWS Innovate – Data Editionにて、 CTOの大谷が「転職サービスにおけるデータ分析基盤の構築事例」というテーマで、ミイダス インフラチームのチャレンジについて発表しました。セッション概要

はじめに こんにちは、LINE上で動くおくすり連絡帳 Pocket Musubiというサービスを開発している種岡です。この記事では、サービスをローンチしてから現在に至るまで、エンジニアの中で技術的負債とどう向き合って来たかをご紹介します。 概要 「日本の医療体験を、しなやかに。」のミッションのもと、Pocket Musubiローンチに向けて日々開発していました。開発過渡期を迎え、徐々に技術的負債が発生し始めましたが、その場ですべてを解消することはせず、一旦ローンチ後に取り扱いを検討することにしました。 そ

こんにちは、デジタル改革推進部の河合と浅野です！ 私たちデジタル改革推進部では、普段から全社で使うためのデータ分析環境の開発・提供を行っています。 今回は社内でデータ分析コンペティションを開催したのでその内容を報告します。 社内データ分析コンペティションとは？ 社内にある様々なデータ活用課題をコンペティション形式に落とし込み、全社で知恵をしぼって解こうという試みです。 もともと、データサイエンスの界隈ではKaggleやatmaCupと呼ばれる分析力を競うコンペが行われており、課題や技術を集団で共有して解く

つなげ。保険、AI、インシュアテック 2021.8.29 概　要 保険業界にAI活用の大きな波が訪れています。例えば、ビッグデータ解析を基にした細かな保険商品の開発や、ユーザーの満足度向上の取り組み、また、保険業務に関わるバックオフィス業務をAIで自動化するなどの活用も広がっています。今回のコラムでは、保険とテクノロジーを組み合わせた「インシュアテック」、とりわけAIの活用についてご紹介します。 目　次 ・ 話題の「インシュアテック」とは ・ 保険になぜAIが使われるのか ・ インシュアテックによって保険

はじめに はじめまして。 2021年2月から、インターンとしてデータ＆AIチームでデータエンジニア業務に携わっている金安です。 入社からの約半年間、データに関わる多種多様なタスクを経験させていただきました。 ここではエブリーでのデータ分析の様子を紹介するとともに、業務を通して学んだことを整理しようと思います。 いきさつ 私は大学で情報処理技術・人工知能技術について勉強しており、アカデミックな研究の道と、ものづくりに携わるエンジニアとで進路に迷っていました。 そのような中で、何となく参加した逆求人イベントで

AIはトレンドか。アパレル業界のAI活用 2021.8.11 概　要 昨今の新型コロナウイルス感染拡大の煽りも受け、業界の主要な企業の多くが赤字になるなど、苦戦を強いられているアパレル業界。アパレル業界ではファッションアイテムのトレンドをつかめなくなってきているといった指摘もあり、打開策を見つけることは簡単ではなさそうです。そこで期待されているのが、AIをはじめとした最新テクノロジーの活用です。今回のコラムでは、アパレル業界における課題やAI活用事例をご紹介します。 目　次 ・ アパレル業界の課題 　・