文責：徐　聖博（ ダーツプロ ） こんにちは！メドレーのダーツプロこと徐です。  社会人歴・エンジニア歴 3 年目ながら、メドレーでは 口コミで探せる介護施設の検索サイト「 介護のほんね 」の開発・運用を 1 人で担当 しています。（インフラ整備からフロントエンド開発まで行っています）  現在筆者が一人で担当している介護施設の口コミサイトである「 介護のほんね 」 前職では Web ゲームのバックエンド開発（ PHP ）を担当していて、メドレーに入った時点では 「インフラ？経験無いです…」 「フロントエン

文責：徐　聖博（ ダーツプロ ） こんにちは！メドレーのダーツプロこと徐です。  社会人歴・エンジニア歴 3 年目ながら、メドレーでは 口コミで探せる介護施設の検索サイト「 介護のほんね 」の開発・運用を 1 人で担当 しています。（インフラ整備からフロントエンド開発まで行っています）  現在筆者が一人で担当している介護施設の口コミサイトである「 介護のほんね 」 前職では Web ゲームのバックエンド開発（ PHP ）を担当していて、メドレーに入った時点では 「インフラ？経験無いです…」 「フロントエン

文責：徐　聖博（ ダーツプロ ） こんにちは！メドレーのダーツプロこと徐です。  社会人歴・エンジニア歴 3 年目ながら、メドレーでは 口コミで探せる介護施設の検索サイト「 介護のほんね 」の開発・運用を 1 人で担当 しています。（インフラ整備からフロントエンド開発まで行っています）  現在筆者が一人で担当している介護施設の口コミサイトである「 介護のほんね 」 前職では Web ゲームのバックエンド開発（ PHP ）を担当していて、メドレーに入った時点では 「インフラ？経験無いです…」 「フロントエン

JSON has been increasingly adopted as a Web API format. While JSON can be handled easily in light description languages, the trouble it has with assuring data content is viewed as problematic. For this reason, JSON Schema, which defines the structure of J

The evolution of the cloud has brought big data and the field of machine learning, which is currently receiving a lot of attention as the next big thing. Actually, machine learning has quite an extensive history, with research beginning back in the 1950s.

It is not realistic to manually create JSON schema. It is something used by the system, there are aspects which are difficult to understand how to write, and it is bothersome to describe things such as the validation conditions. This is why JSON schema ge

はじめまして、技術基盤部の相原( kaihar4 )です！ 今回は、アプリケーションのクラウドサービスへの移行の一環で、 Amazon S3から取得した画像URLを含むファイルを元に、そのURLの外部画像を取得して返す機能 を mruby で書き直してAWSに移行した話をしていきたいと思います。 この機能は元々モノリシックなアプリケーションの一機能として動いていたもので、これを切り出してAWSに移行するというのが今回私に与えられたミッションでした。 このアプリケーションは歴史が長く、その間ほとんどメンテナ

こんにちは。広告システム開発部の小林です。 私が参加しているプロジェクトでは、AWSのS3を使用しているのですが、phpunitなどのテスト実行時にS3へのアクセスが走ってしまうことがあります。 S3はアクセスとストレージ内のファイルの容量によって課金が発生するため、テスト実行時に費用が発生することを避けたいと思いました。 そこで、ローカルの閉じた環境下でS3を使用できないかと調べていたらs3rverというモジュールを見つけましたので紹介させていただきます。 s3rverとは ローカル環境に擬似的にS3の

こんにちは。技術基盤部の磯野です。 先日に引き続きZipkinです。 今回は PHP + Symfony で動いている Webアプリケーションへのトレーサーの導入です。 前回の記事 → Zipkinを導入してみた（サーバー編） 構成 処理の流れ 処理の流れを追跡するためのリクエストヘッダ fluentdの設定 PHP(Symfony)側の実装 クライアントライブラリ Hoopak Apache Thrift ソースコード DI用設定ファイル(抜粋) イベントリスナクラス サービスコンテナクラス（イベントリ

クラウド化の進歩によってビッグデータが扱えるようになり、更に脚光を浴びている機械学習。実は事の発端は意外に古く、1950年代には研究が始まっていたとされています。今回は、機械学習のAPIについてまとめてみました。 Prediction API Googleの機械学習サービス Prediction API です。トレーニングデータの学習など、RESTful APIをサポートしており、Cloud Platform の各サービスとシームレスに連携が可能です。 それはGoogleスプレッドシートにも及び、直接スプ

エンジニアの荒井です。現在VASILYでは サマーインターンシップ を開催しています。募集開始後、さっそく多くの方からご応募いただいています。 インターンコースのひとつにフロントエンド開発コースがあるのですが、HTMLを書くのか、サーバーサイド言語を書くのか等、業務範囲に興味がある方が多いようです。そこで今回は、VASILYフロントエンドチームの役割と、インターンシップの内容について紹介したいと思います。 VASILYでのフロントエンドエンジニアの役割 はじめにVASILY内でのフロントエンドエンジニアの

こんにちは。エンジニアの西脇です。 桜の開花宣言がされましたが、花粉症の人も辛そうにし始めました。 これから長い戦いが始まりそうです。 さて、本日は3/17に弊社で行われました CyberZ さんとの合同LT会の様子をお届けします。2社で計4本のLT発表でした。とても盛り上がった会になりましたよー 内容 以下敬称略です。 「おすすめしたいScala」CyberZ 鈴木 「Data Visualizationしてみた」 WeddingPark 東 「JavaScriptは闇の深いアセンブラなのか」Cyber

あけましておめでとうございます。 おうちハッカー@リッテルラボラトリーの石田です。 画像から何かを検出したい、ユーザーの動きに連動して何か作りたい、なんて思うことがあると思います。 そんなときに、どんな技術を使えばよいのか迷うと思うのですが、そんなときに検討すべきライブラリ、API、デバイスを紹介したいと思います。 画像処理といったらlennaさん オープンライブラリ系 こちらはソースが公開されている画像処理ライブラリで、自分で組み合わせて適切な処理を作成します。 ライブラリによって得手不得手があるので、

サーバーワークスLT連盟です。 今回はLT大会 第9-11戦の資料を公開したのでお知らせいたします。 山形でIoTを妄想してみた 山形でIo tを妄想してみた from Serverworks Co.,Ltd. Study abroadのすゝめ Study abroadのすゝめ from Serverworks Co.,Ltd. PHPのはなし Phpのはなし from Serverworks Co.,Ltd.

JSON Schemaを手作業で作っていくというのは現実的ではありません。システムで用いるものとあって、書き方が分かりづらい部分があったり、バリデーションの条件などは記述が面倒です。 そこで使いたいのがJSON Schema生成ソフトウェアやライブラリになります。各プログラミング言語ごとに存在しますので使いやすいものを選んでください。 JSON Schema Generator JSON Schema GeneratorはWebブラウザ上でJSON Schemaの編集ができます。全体の設定に加えて、各項目