こんにちは、インターネットゼミの中西（@whywaita）です。 インターネットゼミは「インターネッ ...

はじめに こんにちは、計測プラットフォーム開発本部SREブロックの近藤です。普段はZOZOMATやZOZOGLASS、ZOZOFITなどの計測技術に関わるシステムの開発、運用に携わっています。 計測プラットフォーム開発本部では、複数のプロダクトを開発運用していますが、リリース作業はプロダクト単位で行っています。プロダクトによってローンチから数年経過し安定傾向のものもあれば、ローンチしたばかりで機能開発が盛んなものもある状態です。 複数のプロダクトを管理する上では当然の状況ですが、プロダクト単位でリリース作

こんにちは。KINTOテクノロジーズにてQAグループのグループマネージャーをしているzumeです。 QA歴はそれなりに長く広かったりするのですが、特にこれまで知見や情報を発信するといったことは意識していませんでした。とはいえここらでいったん自分の考えをまとめる時間が取れたらまとめたいなと思いつつ、除夜の鐘とともに2022年も終わっていたのでした。 普段仕事に追われていると難しいですね。と、自分で時間を作れないことの言い訳にしています。来月やろう、とあとN回つぶやいたらもれなく新しい年明けを迎えます。 テス

こんにちは、おのぽんです。 Tweets by onopon_engineer   徐々に桜も咲き始め、春を感じ始めましたね。 僕もだんだん薄着になっていったりと、服装にも変化が出始めました。   さて、この度弊社のエンジニア向けに実践的な内容のテストコード研修を行うこととなりました。 そして、その テストコード研修の練習用リポジトリ「tc_practice」をオープンソースとして公開 することとなりました！ https://github.com/onopon/tc_practice

G-gen 又吉です。今回は Vertex AI Workbench を用いて JupyterLab の開発環境から BigQuery ML を実行し機械学習モデル(クラスタリング)を作成していきたいと思います。 概要 概要 今回使用するデータ K-means 法とは 準備 Vertex AI Workbench の作成 BigQuery データセットとテーブルの作成 JupyterLab 起動 実行 データの確認 ハイパーパラメータチューニング ハイパーパラメータチューニング機能の確認 モデルの作成 概

こんにちは。Kurashiru Androidエンジニアのもとはしです。 最近は暖かくなってきましたね。なんなら暑い。そろそろ半袖を着始めてもいいかもしれません。 さて、今回はタイトル通りGoogle Ad Managerより提供されているカスタムネイティブフォーマットを使って、広告接触ユーザーを特定する方法をご紹介しようと思います。 背景 Kurashiruでは食品メーカーを中心とするクライアントさんを多数抱えており、アプリ内に純広告としてクライアントさんの広告を配信することがあります。 リターゲティン

こんにちは！ LIFULLエンジニアの吉永です。 普段はLIFULL HOME'SのtoC向けのCRMチームにてエンジニアリングマネージャをやっています。 本日はクリーンアーキテクチャで構築したプロダクトが初版リリースから2年経過した現在、どうなっているか？について紹介したいと思います。 これから新規プロダクトにクリーンアーキテクチャを採用しようとしている方々の参考になれば幸いです。 アジェンダ クリーンアーキテクチャで構築したプロダクトの概要 クリーンアーキテクチャを採用して得られたメリットやデメリット

はじめに こんにちは、インターン生の 山口雄翔 です。 この度2023年2月6日から2週間、NTTコミュニケーションズのインターンシップに、 エンタープライズ向け大規模クラウドサービスを支えるネットワーク開発 というテーマで参加させていただきました。 この記事ではその体験について書かせていただきます。 インターンシップについて NTTコミュニケーションズでは、 SDPFクラウド/サーバー というエンタープライズ向けクラウドサービスを提供しています。 このサービスでは、仮想的なL2ネットワークを自由に構築し

プロダクト開発部バックエンド開発グループでエンジニアをしています、ゆうまです。 AWS×ココナラ×ランサーズの勉強会に参加してきましたのでその様子をリポートします。 勉強会の経緯 ココナラとランサーズはどちらもスキルシェア業界で抱えている課題などがちかしく、何かしら勉強会ができたら良いよねというところから開催されました。 また、勉強会を通じてエンジニア同士の親睦も深め、お互いに技術力を切磋琢磨していきたいという意図もありました。 会場はいつもお世話になっているAWS社の目黒オフィスにお邪魔しました。 勉強

はじめに こんにちは。ブランドソリューション開発本部FAANSバックエンドブロックの田村です。普段はサーバサイドエンジニアとしてFAANSのバックエンドシステムの開発をしています。 FAANSとは、弊社が2022年8月に正式ローンチした、アパレル店舗のショップスタッフの販売サポートツールです。FAANSでは、データベースとしてGCPのサーバレスでドキュメント指向のNoSQLデータベースである Cloud Firestore を当初採用していました。Cloud Firestoreはサーバレスなので運用負荷が

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。 ある日チーム内メンバーから CI実行時間がとても長くなり困っている というアラートが発せられました。 実際に確認しに行くと、開発初期の頃は5分ぐらいだったテストが、いつの間にか 20分 以上にもなっていました。 待ち時間は、DX体験を損なうだけでなく、本来できたはずである付加価値を生む開発時間を奪う側面も持ち合わせており、即刻対処すべき案件と捉えテストを早くするタスクに取り掛かりました

AI 組織のモノレポ紹介 はじめに こんにちは、西原です。AI Lab の MLOps チームでエンジニアとプロダクトオーナーを兼任しています。私たちは、日々 機械学習 (ML)の成果を素早くシステムに取り入れ、安定した運用を実現するための仕組み作りに取り組んでいます。この一環として 2022 年秋からはモノレポ構成での開発に移行しました。モノレポの採用背景やモノレポでの取り組みについて紹介します。 TL;DR 車輪の再発明 を防ぎ、開発効率を向上することを目的にモノレポへ移行 モノレポのビルドシステム

システムエンジニアの蛸井です。今回は Lerna についてと Lerna v6 の Nx の機能について解説します。 Lerna とは Lerna とは monorepo ツールです。 monorepo とは、1つのリポジトリで複数のサービスを管理することを言います。 monorepo のメリットとして、例えば以下のことが挙げられます。 リポジトリ内の複数のサービス間でコードを共有できる サービスを横断してのテストができる リリースが管理しやすい サービス毎に共通したルールの lint などのツールを使用

こんにちは！クラシルでサーバーサイドエンジニアをやっています @_kobuuukata です！👩🏻‍💻 私は、現在クラシルサーバーサイドの技術改善チームに所属し、技術的負債の解消に取り組んでいます！ 今回の記事では、技術改善チームでどんなことに取り組んでいるかについて紹介したいと思います💁‍♀‍ 技術改善チームについて クラシルサーバーサイドの技術改善チームは2021年1月より発足しました。 それまではスピード重視での開発を進めてきたのですが、使っているミドルウェアやライブラリがEOLを迎え、サービス全体

はじめに こんにちは、ブランドソリューション開発本部フロントエンド部WEAR Androidブロックの安土琢朗です。普段はファッションコーディネートアプリWEARのAndroidアプリを開発しています。 WEARではすでにXMLで書かれたレイアウトをJetpack Composeにリファクタリングする作業を進めています。作業を進める中で、Jetpack ComposeのLazyColumn利用箇所でスクロールが以前よりスムーズに動かない、初回起動時にスクロールが遅いなどのパフォーマンス問題に直面しました。