マイクロサービス システムをごく小さくまとめ、APIベースで機能を提供するマイクロサービスがより広がっていくと考えられます。多くのモノリシックなシステムにおいて密結合が拡張性やメンテナンス性において負の資産となっています。マイクロサービス化することで結合ポイントを減らし、開発を容易にします。 マイクロサービスは多くがモデルデータのCRUD操作をREST APIにて提供します。HTMLを返すものは多くありません。まさにAPI向けの施策と言えるでしょう。ただし、サービスの分け方をうまくやらないと、ただシステム

はじめに こんにちは、技術3課の紅林です。年始早々に風邪を引いてしまい、なかなか辛い正月を過ごすことになってしまいました。今回、AWSのElastic Load BalancingのClassic Load Balancer (以下、ELB)のスティッキーセッション機能についてまとめてみました。目次は以下の通りとなります。 はじめに ELBのスティッキーセッション、その前に Cookieについて Cookieの動作例 テストコード 動作概要 動作結果 パケットキャプチャ セッションについて ELBのスティ

mediba Advent Calendar 24日目です。 フロントエンジニアの苅部からはGoogle Data StudioとWebPagetestについて書こうと思います。 medibaシステム本部ではWebPagetestや Sitespeed を使って継続したパフォーマンス計測を実施しています。 具体的にはユーザー体験(体感速度)に影響を及ぼすCritical Rendering Pathに注視して、SpeedIndexとDomContentLoaded、FirstPaintの改善を進めています

Zabbix Advent Calendar 2016の10日目の記事です。カスタマーサポート課の伊藤です。 サーバーワークスZabbixスペシャリスト 九龍として今回はZabbix 3.0/3.2 の構築手順をご案内します。Zabbix の構築は、Serverパッケージインストール、DB構築、フロントエンドパッケージインストール、が主な流れとなります。Zabbix ServerとZabbixフロントエンド、ZabbixDBはそれぞれ、TCP/IPで接続しているので、ネットワーク的に疎通が取れれば、単一イ

こんにちは、バックエンドエンジニアのjoeです。主にAPIを担当しています。 VASILYのAPIでは、速度向上のためにModelオブジェクトをキャッシュしています。 最近、Modelキャッシュの仕組みを実装したので、その実装方法を紹介します。また、既存ライブラリとの比較についても書きたいと思います。 Modelキャッシュとは Modelキャッシュを簡単に言うと、下記の結果をキャッシュすることです。 > Item .find( 1 ) => #<Item:0x007fdfe398a678

APIを使ったシステム開発で常に問題になるのがレスポンスです。一つ一つのレスポンスは高速であったとしても、リクエスト数が増えればトータルのレスポンスが遅くなっていきます。 今回はAPIのレスポンスを最適化するためにできる改善案について紹介します。 処理の並列化 10回のリクエストを順番に行なっている場合、前の処理が終わるまで次の処理ができません。一つでもレスポンスが遅い処理があると、それがボトルネックになって全体が遅くなります。それを防ぐのが並列化です。 JavaScriptなどはネットワーク処理が並列で

データサイエンティストの中村です。VASILYではファッションに特化した画像解析エンジンを開発しています。本記事では、スナップ写真からファッションアイテムを検出するシステムを紹介したいと思います。 概要 このシステムの入力はスナップ写真です。スナップ写真が入力されたとき、システムは以下のタスクを解きます。 写真中からファッションアイテムに該当する領域を検出する 検出したファッションアイテムのカテゴリを予測する 検出したファッションアイテムに似ているアイテムをDBから検索する 各タスクを解く方法は様々ありま

ここ1、2年くらいで注目が集まっているのがマイクロサービスと言われるシステムアーキテクチャです。今回はそんなマイクロサービスの特徴を紹介します。 小さくシステムを定義して組み合わせる マイクロサービスはその名の通り、小さな（マイクロ）サービスに特化したアーキテクチャです。例えば認証/ユーザ管理や決済など特定の機能に特化した部分を一まとめにして構築します。バックグラウンドのデータベースについては共通化されていたり、クラスタリングを組んで参照については個々のマイクロサービスでデータベースを持っている場合もあり

こんにちは、データチームの後藤です。この記事では、一般物体認識で優秀な成績を収めた代表的なニューラルネットワークモデルを、ファッションアイテムの画像データに対して適用し、どのアーキテクチャが有用か、どれだけの精度を出せるのかを調べる実験を行います。 今回は、 AlexNet Network In Network GoogLeNet DenseNet の4つのアーキテクチャを試しました。 背景 iQONでは毎日500以上のECサイトをクロールし、一日平均1万点もの新着アイテムを追加しています。この過程で、新

9/27@サンフランシスコにて開催されたApigee主催の ADAPT or DIE の速報レポートその３です。 午後からのセッションをご紹介します。 その他のセッションはこちら * その1 * その2 会場はサンフランシスコ Market StにあるVillageです。 午後からも引き続き各種セッションがありますが、まずはAdapt or Die Movieのご披露。 ハリウッドさながらの演出はさすが。Apigeeスタッフも出演！ 20分ほどの上映のあとは、Innovation Showcaseです。

8月25日、TAM CoworkingにてEnterprise APIs Hack-Night #6が開催されました。今回のテーマはEdTech×APIで、教育分野にフォーカスして3人の方に登壇いただきました。こちらはそのレポートになります。 講演1：プログラミング教育による破壊的イノベーション 登壇者：小金井市立前原小学校 校長 松田 孝様 一言に教育といっても色々と概念があります。学校教育に注目が集まりますが、家庭教育、生涯教育、社会教育などあります。学校教育は一部に過ぎません。さらに学校教育の中でも

Androidエンジニアのnissiyです。 iQONではアプリの収益化のために、ページによってネイティブ広告や動画広告の掲載を行っています。 先日アプリのアップデートで動画広告に関してのアップデートを行いましたが、案件の都合で広告再生の仕組みを外部アドネットワークのSDKを使用せずに自作することにしました。 しかし、実装に多くの時間を割くことができなかったため、Androidの標準の仕組みをベースにポイントを押さえながら最短で実装を行いました。 実装した動画広告は以下のようなインタースティシャルの動画広

みなさん、機械学習やってますか？ お久しぶりです。mediba広告システム開発部の原です。 前回はChrome Extensionを活用して広告のプレビューとかに活用しよう！って記事を書きました。 広告のプレビューをchrome-extensionで解決する その後、部署が広告システム開発部に移りましての再登板。今回は機械学習について記事を書いていきます。 アドテク分野でも活用できますしね。 今回の記事では機械学習でどんなことが出来るのか、という紹介ができればな、贅沢を言えば、読んだ皆さんに「よし、じゃあ

APIにはHTTPアクセスをそのまま提供するだけのものもありますが、SDKや専用ライブラリを提供しているものもあります。今回はそんなSDK、ライブラリを利用する（または提供する）メリット、デメリットを挙げたいと思います。 メリット 利用者側の視点で考えた場合、次のようなメリットが考えられます。 HTTPアクセス部分を意識しないで済む APIにおけるHTTPリクエストの作成を意識しないで済むようになるのがSDK/ライブラリのメリットです。特にOAuth2リクエストのように署名を生成するような部分は実装が面倒

APIを多用して開発を進めていると、次第にシステムが複雑になってくるのが実感できるはずです。要因を挙げつつ、その回避策を紹介します。 APIの種類の増加 データを検索、加工、保存、外部への通知など様々なデータソースに対してAPIリクエストを行っていると、その管理が煩雑になってきます。最も大きなリスクとしては、一社のサービスが停止した場合に処理全体が止まる可能性があることでしょう。また、契約も複数企業と行うことになり、サービスレベルの統一も難しくなります。 回避策として、多くの企業ではなく一社にまとめてしま