こんにちは。開発エンジニアのd_ shr ( id:d_shr )です。 前回はNode.jsのことを書いていましたが、今回は PostgreSQL のことを書きます。 前回投稿した記事 tech-blog.rakus.co.jp はじめに PostgreSQL10 変更点 ロジカルレプリケーション PostgreSQL9.6までのレプリケーション PostgreSQL10 ロジカルレプリケーション 所感 パーティショニング これまでのパーティショニング 宣言的テーブルパーティショニング 所感 パラレルク

はじめに こんにちは、 id:FM_Harmony です。 Rakus Developers Blogでは5回目の投稿です。 前回の記事はこちら↓ tech-blog.rakus.co.jp 今回も前回と同じくビアバッシュの補足ネタです。（ビアバッシュ...?という方は コチラ ） テーマは「Mattermost」についてです。 はじめに Mattermostとは？ Mattermost Serverの構築 事前準備 データベースの準備 Mattermost Serverの構築 Mattermostを触っ

こんにちは。SREチーム エンジニアの阿久津です。 今回は Redash と Superset という2つのツールを比較検証してみましたので それについて記事にしたいと思います。 ツールについて 両者はオープンソースのダッシュボードツールです。 簡単に言うと、DB等のデータを可視化（表やグラフ）してくれるツールになります。 ■Redash 公式サイト : https://redash.io/ ■Superset 公式サイト : https://superset.incubator.apache.org/i

こんにちは。　スタメンでエンジニアをしてます 市川 です。 今回はスタメンの開発環境や利用しているツール等を紹介したいと思います。 こんな環境で開発してるんだなぁーと、なんとなくイメージいただれば幸いです。 コンセプト : いかにサービスの開発に注力するか ベンチャーは人手も時間も足りません。　スタメンでは、少ない人数で いかに(ラクをして)サービスの開発に注力するか をコンセプトに、下記のような方針をとっています 便利な外部サービスがあれば積極的に使う サービスの根幹部分についてはしっかり作り込む 自動

こんにちは。 使うSQLが200行を超えるのが当たり前になってきたデータチームの後藤です。 本記事では、VASILYデータチームで利用しているBigQueryによるデータの前処理のTipsを紹介します。 VASILYではサービスのマスタデータやログデータをGoogle BigQueryに集約して分析に活用しています。機械学習やデータ分析のための前処理を行う際、軽量なデータであれば抽出結果をPythonに渡して処理させることもできます。しかし、分析環境のメモリに載り切らないほど大きなデータを扱う場合、Big

デベロッパ ーのkyosimotoです。 Ansibleをバージョンアップ作業の自動化ツールとして導入するための手順、おすすめ構成などについて紹介させていただきます。 目次 目次 なぜAnsible どんな感じ？ Ansibleの基本 実行方法 実行イメージ マシン要件 ファイル構成 ディレクトリ構成（サンプル） playbook（サンプル） ファイル構成のポイント 検証環境の準備 検証環境の説明 検証用仮想マシンの構築手順 仮想サーバにSSH接続する Ansible実行環境の構築 Ansibleのインス

こんにちは、バックエンドエンジニアの塩崎です。 先日、会社の広報のためのインターン生紹介記事にメンターとして掲載していただきました。 大学四年生のインターン生と一緒に写真撮影を行ったのですが、見た目だけではどちらが年上かわからなかったので、「メンターの塩崎（右）」という表記をされてしまいました（笑） インターンでも実際のサービスに触れ、課題を解決！〜VASILY DEVELOPERS BLOGが公開されました〜 さて、VASILYではData WarehouseとしてGoogle BigQuery（Big

RESTful APIはモデルごとにパスを作成し、IDをつけてCRUDなデータの操作を行えるようにしています。これはとても分かりやすい反面、クライアント側ではレスポンス形式を指定できないという欠点があります。 場合によって欲しいデータが異なる際には ?include=friends のようなパラメータをつけたり、別なAPIを追加したりして対応します。こうした拡張はRESTful APIに比べると打算的で、あまり良い設計になっていないことが殆どです。 そうした問題を解決できるかも知れないのがFacebook

こんにちは。メディア開発本部の栗山です。 開発環境を手軽に構築したいなーと思ったので、Dockerを使ってみました。 今回はkitematic（カイトマティック）から操作する方法でやっていきます。 Dockerとは？ よく「コンテナ型仮想化技術」と説明されています。 コンテナ型仮想化技術とは、、、難しいですが、とても簡単に言うと ひとつのPC（OS）上で複数のOS環境を操作できる技術、というかんじでしょうか。 Go言語で開発されているそうです。クジラがかわいくて癒されます。 Linux環境でしか動作しない

APIを作る際にはシステムを構築する必要があります。実際、使えるシステムになるか未検証であったり、機能面の過不足が不明確な段階においてあまり作り込むのは避けたいところです。 そこで手元にある既存のリソースを手軽にAPI化してくれるソフトウェアを使ってみましょう。そうすることでモックアップの作成を高速化し、早期に検証が可能になります。 davbre/mira MiraはRuby on Railsを使ったシステムであり、CSVファイルをWeb API化します。元データが静的ファイルなので、GETのみのインタフ

CTOの山田です。 毎度管理画面に運用向けの集計画面を作るの面倒だなと思って、少し前にre:dashを導入しましたのでご紹介致します。 re:dashとは データベースを可視化するためのpython製オープンソース。データソースはMySQL、PostgreSQLからGoogle BigQuery、Redshiftまで幅広くサポート。githubは こちら Redshiftの パートナー としてオープンソースで唯一(私が見た限りでは)認定されています。 環境構築 AWS上に構築されるのであればAMIが用意さ

第一報（2015/09/17 17:35） サポート窓口から、緊急のお知らせです。 既にお気づきのお客様もいらっしゃるかと思いますが、RDSのメンテナンスリクエストがマネージメントコンソールから確認できます。 これはRDSが稼動するEC2インスタンスのOSをアップグレードする必要があるためです。 対象はMySQL、PostgreSQLの基盤になります。Oracle、SQLServerは対象外となります。 以下の手順でRDSが稼働するEC2インスタンスのOSをアップグレードすることができます。 （今回、ご留

こんにちは。新規事業本部・金融グループの金（成奉）です。 前回（ PHPコンパイルによる高性能のFastCGIウェブサーバー構築とチューニ&#x3

紹介 株式会社ネクスト 金融グループでシステムエンジニアとして勤務している金成奉です。 近年多くの企業が、POI (Point of Interest、位置情報) やGIS関連データ（区画ポリゴン、道路のラインなど）を扱うようになりました。 GIS関連データを扱う際、システムエンジニアが最初に接するのが、空間データベースです。 何年か前からGIS関連オープンソースは、UbuntuOSに最適化され、世界の開発者達もUbuntuOSを利用する傾向が強くなり、日本の企業で一番多く使われているCentOSでは、コ

だいぶ久しぶりの技術ブログになります。CSチームのhiroです。某有名女優と結婚された方は 大文字ですが、当方は小文字ですのでお間違いなきようお願いします。 ところで、会社の組織でCSと言われるとなんの略だと思われるでしょうか？ Customer Service、もしくはCustomer Supportとほとんどの方が答えられると思います。 （…実際先日で開催されたServerworks Sonicで当社営業からもCustomer Supportと 紹介されてしまうぐらいです） 実はCustomer Sa