自社のクラウド環境に侵入され、データベースから経営に欠かせないデータを持ち出される。バックアップも消され、データを取り戻したければ、身代金を支払うよう要求される──企業にとって絶対に直面したくない事態の一つだ。しかしこのシチュエーションをあえて再現し、訓練という形で自社のCEOに身代金まで要求した企業がある。クラウド会計サービスを提供するfreeeだ。 freeeは2021年10月、標的型攻撃とランサムウェアを組み合わせたシナリオを基に全社的な訓練を実施。AWS上のDBからデータを盗み出し、バックアップを消した上で、自社のCEOに社内SNSを通して身代金を要求したという。訓練を主導したのは、製品やサービスのセキュリティ向上を目指す社内組織「PSIRT」だ。 訓練を実施した背景には、情報システム部などのIT部門だけでなく、経営層まで巻き込みたい考えがあったという。同社のPSIRTが取り組んだ

地図エンジニア歴がバイトを除いてそろそろ五年になるので、地図エンジニア死亡かるたを考えてみる。 なお、かるたってよくわからないので適当にあいうえお順で書いてみる。 あ: ArcGISは触ったことがないのに質問される い: 伊能忠敬をそんなに知らない う: 海の上に出て来るマーカー え: 絵心がなくビジュアライゼーションを諦める お: OpenLayers2 か: 漢字が読めない地名 き: 汚い図面 く: 苦しい修正仕様 け: 険しい3Dへの道 こ: 小受けが逃亡 さ: 殺意を覚える仕様書とスケジュール し: ４月に案件がない す: スケジュールがなぞの前倒し(お客さん都合) せ: Sal◯sf◯rceに案件を持ってかれる そ: SOAP た: だいたいデータ量が多い ち: 地図がそもそも読めない つ: ツイッターで質問しても誰もわからない て: 転送量の計算ミスで死ぬ と: トイレのマッピ

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに この記事では、メインフレームでは異常時の処理でどのようなことをやっているのか、また、Linuxの異常処理との違いなどについて話してみようと思います。 この記事を書くに至った直接的なきっかけは、とある人からリクエストがあったからです。が、日ごろからメインフレームの異常処理の考え方については、PCサーバーやクラウドによるシステムがメジャーになった現代であっても、参考になることは多いと感じていてはいました。 筆者は今でこそLinux Kernel周りの仕事をしていますが、20年ぐらい前のころはメインフレームのOS開発部隊に配属されて

こんにちは。Infra Study Meetup 運営の重本です。先日 4月24日（金）夜に開催したオンライン勉強会「Infra Study Meetup #1『Infrastructure as Code』」において配信トラブルが発生し、ライブ配信開始から45分にわたり1000名を超える参加者に多大なるご不便をお掛けしてしまいました。本記事では、今回のトラブルの原因およびリカバリー方法、再発防止策についてまとめ公開いたします。 概要 本勉強会は2020年4月24日(金) 19:25より、YouTube Live を用いてオンラインで開催しました。 発表者には Zoom ミーティングを用いて画面共有および発表していただき、その様子を配信ソフトを介した上で YouTube Live で配信するという構成です。 配信開始直後の19:25〜19:35の間、YouTube Liveでのライブ視聴が

久しぶりにペラペラな思いつきを書き捨てて、寝ます。 2、3年前ぐらいにSIerやコンサルでTreasure Dataとか使ってマネージドDWH作ろうぜっていう風潮が流行って、今は運用フェーズに入ってどこも結構苦しんでるってのが僕のすごく狭い観測範囲での印象。 AWSのReadshiftしかり。 なぜ苦しんでるかっていうと、言うほどスケールしないからであり、言うほどマネージドじゃないから。 Treasure Dataは基本的に割当メモリが固定でオートスケールしないので、ピーク時に合わせて必要なメモリを確保しておかないといけない。そうなるとメモリ使用量とか負荷とかをモニタリングしないといけないわけだけど、Saasだから内部のアーキテクチャが隠蔽されていていちいちサポートに問い合わせないといけなかったりする。 Redshiftの場合はそもそも自前でクラスタ管理しなくちゃいけないのでそれが大変って

社内勉強会での発表資料です。 「失敗事例を通じて、機械学習の検討で抑えるべきポイントを学ぶ」をコンセプトに作成しました。AI・機械学習を検討する広くの方々に活用していただけると幸いです。 あとがきを下記に書きました。よければこちらもご参照ください。 https://qiita.com/bezilla/items/1e1abac767e10d0817d1

『リクナビDMPフォロー』に係る当社に対する勧告等について 本日、株式会社リクルートキャリア（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：小林 大三）は、個人情報保護委員会より、個人情報保護法第42条第1項の規定に基づき勧告及び第41条の規定に基づき指導を受けました。 学生の皆さま、企業、大学の関係者の皆さまなど各所にご心配、ご迷惑をおかけし、誠に申し訳ございません。今回の勧告・指導を厳粛に受け止め、今後このような事態が再発することのないよう経営、従業員一丸となって改善対応に取り組んでまいります。 なお、本件に関しまして、当社内における事実精査（経緯や、対象となる学生の皆さまの特定など）や社外の関係各所からの調査が継続する中、当社からの発信を控えていたため、本日に至るまで事態の全容について十分なご説明ができなかったことを、あわせて深くお詫び申し上げます。 １．今回の勧告・指導について 当社サービ

# 東映特撮ファンクラブ # ナンバーワン戦隊ゴジュウジャー # スーパー戦隊 # 仮面ライダーゼッツ # 仮面ライダー # 仮面ライダーガッチャード # 仮面ライダーガヴ # 港のひかり # 楓 # 劇場版総集編 ガールズバンドクライ # キミとアイドルプリキュア♪ # 宝島 # 木挽町のあだ討ち # 仮面の忍者 赤影 # Dear Stranger # 存在のすべてを # 爆上戦隊ブンブンジャー # ペリリュー -楽園のゲルニカ- # ゾンビランドサガ ゆめぎんがパラダイス # 死神遣いの事件帖

ヤフー時代の部下から突然メッセンジャーが。 「以前宮坂さんが緊急対応時に残して頂いた言葉を今度セミナーで使っていいですか？」 と。 リーダーの仕事はいっぱいあるけどなかでも大きな仕事の一つは重大事故の発生の時の陣頭指揮。平時は部下で回せるようにするのがマネジメントだけど、危機の時まで部下にまかせるわけにはいかない。 お恥ずかしながらヤフー在職中の22年で何度か重大事故を起こし関係者の人に多大な迷惑をかけてしまった。その度にその陣頭指揮をとった。 結果的にヤフーのなかでもっとも深刻な事故対策をやった人の一人じゃなかろうか。そのなかからノウハウ的なものがたまってきたものを部下にメモしておくってあげたものを彼は覚えていてくれたらしい。 彼いわく危機対応の時にすっごく役にたって指針になったといってくれて送ってくれた。 ひょっとしたら他の人にも参考になるかとおもって（若干訂正してますが）ここに残して

それでも「データ分析」で仕事をしたい人のためのデータ分析業界長期予とこれからの選択肢について 白金鉱業 Meetup Vol.8 https://brainpad-meetup.connpass.com/event/131670/ 作成者 ：しんゆう＠データ分析とインテリジェンス ブロ…

コンサルにてアナリストをやった後、データサイエンティストを名乗りながら仕事をしています。そんな中で嫌だったなと思った人たちとプロジェクト １．医療統計の周りの人 最近はアウトカムでの評価の流れにはなってきたが、まだまだモデルの評価をする事は少ない。 でも何故か相変わらずロジステックとCox回帰をやれればおっけーであり、モデルの精度が当たらなくてもオッズ比と説明変数の 有意差だけでていれば上手く行く分野。　本当に心が痛む上、まだまだ「医者でなければ人であらず」が通ってしまい、モデルの説明よりもお医者様のお言葉が1stにきてしまう。また分析プロジェクトの 設計らしい設計があまり出来ないのもつらいところ（モデルの精度が出ていないのにそのオッズ比・有意差に何の意味があるんだと思う）。後日本の製薬企業から「何とか工夫で有意差がでないのか！！」 という謎おしかりを受ける・・・いやそんなん無理ですやんと

Linuxサーバの障害対応で社内で伝統的に使われているテクニック。I/Oで完全にブロックしているポイントを特定するノウハウ。 問題対応のため、怪しいプロセスをstraceしてみる read(2)やwrite(2)でブロックしていることを発見する read(2)やwrite(2)、connect(2)の引数にはファイルディスクリプタ番号がみえる プロセスIDとファイルディスクリプタ番号を使って、/proc//fd/ の中身をみると、ソケットI/Oで刺さっている場合はソケット番号を発見できる netstat からソケット番号でgrepして接続先を発見する [y_uuki@hogehoge ~]$ sudo strace -p 10471 Process 10471 attached - interrupt to quit read(58, <unfinished ...> Process 10

「リンスタ関ヶ原 〜敗軍の将、兵を語る編〜」で話したこと。 https://devlove.doorkeeper.jp/events/66102

分散システムのFault Injectionの話 NTTデータテクノロジーカンファレンス2017で発表する際に用いたプレゼン資料 https://oss.nttdata.com/hadoop/event/201710/index.html

ZeroFormatter/MagicOnion - Fastest C# Serializer/gRPC based C# RPC

どうも！アプリケーション基盤チームの@yokotasoです。 3月11日にBattle Conference U30 というイベントでお話をさせていただきました。 準備がてら作成したディスクリプションを公開します。 キーノートはSpeakerDeckからどうぞ!こちらも参考にしていただければ、嬉しい限りです。 では、どうぞ！ 障害にすてるところなし サイボウズ株式会社の横田です。 「障害に捨てるところなし」というタイトルで少しお話させていただきます。お手柔らかによろしくお願いします。 運用障害の話 まずはじめに、今回のお話をするにあたりまして 運用障害でご迷惑をおかけしたみなさま、大変申し訳ありません。 より快適に利用いただけるサービスを目指しまして、対策・改善をおこなっております。 これからも、弊社製品をよろしくお願いいたします。 クラウドの規模と稼働率 障害の話をする前に、サイボウズの

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? MySQLのint型は符号付きで　-2147483647〜2147483647 の範囲をサポートし、レコードを記録する際にこの範囲を超えて記録しようとするともちろんエラーとなります。 これは、長い運用の末にデータが膨大になり、ついにintのサポート範囲が枯渇寸前となった話です。 方針 DBはAWS Auroraを使用しており、アプリケーションはRailsで構築されています。RailsのMigrationはデフォルトでidカラムをAUTO INCREMENTのint型で作成します1。サービスの特徴としては他のサービスと比較すると高トラフィ

NTT、ネットワーク障害の原因を推定するAI技術を開発。従来のネットワークエンジニアによる分析と切り分けを不要に NTTは、ネットワーク障害時にネットワーク機器などから発生するさまざまな警告などを分析し、障害の原因を分析、推定するAI技術を開発したと発表しました。 NTTによるとこのAI技術は、ネットワーク障害の対応履歴などを基にネットワーク機器などからのアラームと真の障害原因を教えていくことで、障害の原因を推定するルールそのものを自動的に作り出せるというもの。そしてこのAI技術によって、これまでネットワーク障害時に技術者が行っていた障害の切り分けや分析作業をAIが実行できるようになるとのこと。 本技術を用いた障害原因推定がシステム化されると、これまで数時間から数日かかることもあった分析作業を数秒程度に短縮することができ、スキルフリーで迅速なネットワーク障害対応が可能となります。 （プレス