いやね、まずこちとら数十年 なんで乾巧死ななきゃいけなかったんだ? とか 乾巧が何をしたっていうんだ? って思い続けたわけですよ。 でもね、多分これ全然違うんですよね、井上敏樹からしたらふーん、それで? ですよ、俺は井上敏樹に育てられたからミリはわかったフリをする。いいな。 乾巧はもう死んでるし亡霊でしかないんですよ、ｵｴｯやめろ、殺すぞ。 555は夢と夢に呪われた人間の話でもあるわけですが、夢を叶えた亡霊はね、成仏しないといけない。 たっくんにとって555本編って本当に辛く厳しくはあれど｢夢を叶えた時間｣なんだと思うんですよね、他人を信じるのが怖い、裏切るのが怖かったのをずっと裏切らず守り続けた(自分は裏切られまくったけど)。仲間と呼べる人達が出来た(利用したいだけのやついっぱいいたけど)。夢を見つけた(死んだけど……)。 だから成仏しないといけない。 まだ夢に呪われた人間だけが生きてい

こんにちは、koidです。こちらは Gunosy Advent Calendar 2018 、25日目の記事です。昨日の記事は @hoshitocat さんの Swaggerでインタフェースの共有をしつつ社内管理画面を作る でした。 早いもので、Advent Calendarもあっという間に最終回となりました。この記事を持って、今年も無事(?)完走となります。 さて、本題です。 今年も弊社では、様々な技術*1や手法にトライし、プロダクションへの導入を行ってきました。 そんな中で、そういった新しい技術を導入していくにあたり、どんなことを大切に考えているのか、先日 IVS CTO Night というイベントでLTをする機会があったので、その際にお話ししたことを書きたいと思います。 技術は目的ではなく、課題解決のための手段である どんな課題を解決したいのかを明確にする 良くない例（課題が明確にな

@cou_zです。最近は、KID FRESINO - Retarded (Official Music Video) - YouTubeをよく聴いています。夕日がきれいですね。 こちらの記事はGunosy Advent Calendar 2018の21日目の記事です。本ブログでは、以下のブログで紹介した「制度の明文化」の1つの「書籍購入制度」について紹介します。 tech.gunosy.io 制度内容はシンプルで、仕事に関連する書籍の購入代金を会社が全額補助するというものです。欲しい書籍がある場合は、自分の所属するチームのマネージャに相談し、OKの場合はマネージャがAmazon Businessで購入申請を出すといった流れになっています。 対象になる書籍は業務で必須なものに限定せず、技術書などのスキルアップ目的の書籍・マネジメントに関する書籍・ビジネス書など「仕事に関連する」の解釈は広めに

はじめに こんにちは。技術戦略室で主にグノシーのインフラを担当している mgi です。 高校時代は水泳部の部長をやっていて、顧問の島田先生に毎日叱られていました。 覚えていらっしゃる方も多いと思いますが、イアン・ソープという超人が全盛期の時代ですね。懐かしいです。 さて、今回はグノスポ連載の五回目ということで、インフラ面についてお話したいと思います。 過去の記事はこちらです。 tech.gunosy.io tech.gunosy.io tech.gunosy.io tech.gunosy.io 背景について 弊社では従来 Codenize.tools をメインで利用し、AWS で構築したインフラのコード化を行っておりました。 シンプルな作りで、良いツールだと思いますが、グノスポ導入にあたり以下のような課題が見えていました。 サポートしている AWS Service が少ない AWS サービ

はじめに サーバーレスにした動機 AppSyncベースでいくと決めたこと リソースが限られていたこと 新しい技術に投資しておきたかった 実際のアーキテクチャ Step Functionsについて サーバーサイドkotlinについて 所感 良かった点 課題 おわりに はじめに グノシー事業部でサーバーサイドの開発を担当している吉澤です。好きなスポーツは釣りです🎣 今回第4回目のグノスポ記事は、サーバーサイドのアーキテクチャについてです。グノスポではサーバーレスアーキテクチャを採用しています。言語はほぼkotlinです。 それぞれ採用した理由や技術要素について説明したいと思います。 その他のグノスポ記事はこちら tech.gunosy.io tech.gunosy.io tech.gunosy.io サーバーレスにした動機 AppSyncベースでいくと決めたこと 第二回で紹介したようにApp

はじめに こんにちは、グノシー事業部でデザインを担当している森です。ランニング好きです。最近はボルダリングをはじめました。グノスポでもそのあたりの話題を早くカバーしたいですね。 一回、二回とお話ししてきたグノスポの開発についてですが、今回はデザインについてです。 tech.gunosy.io tech.gunosy.io 好きドリブン 「数は神より正しい」を指針としてあげている弊社にしては意外に思われるかもしれませんが、グノスポは「好き」で出来ています。 もちろん、グノスポの立ち上げ理由は、グノシーでの利用状況や、特化することでのユーザーメリットを考えてのことです。 ただ、限られたリソースと短期間で新規アプリを立ち上げるうえでは、「好き」というキーワードは、多くの面で重要な要素になっていたと思います。 グノスポの対象は、「好き」なことについてもっと知りたい人達で、その「好き」は取り組みやす

はじめに こんにちは、グノシー事業部でAndroidアプリとバックエンドの開発をしている山本です！ 今回は先日リリースしたグノシースポーツ(以下 グノスポ)で導入したAWS AppSync(GraphQL)について紹介します。 グノスポの概要については当連載の第一回を御覧ください。 tech.gunosy.io AWS AppSyncについて AWS AppSync(以下 AppSync)とはAmazon Web Service(AWS)上で利用できるフルマネージドGraphQLサービスです。 AppSyncでは大まかに言うと、以下の事ができます。 クライアントからのGraphQLを用いたアクセス 複数データソースからのデータ取得(query) Lambda DynamoDB Elasticsearch HTTP データの更新処理(mutation) リアルタイム通知(subscribe)

データサイエンティストの定義は？必要スキルは？現役データエンジニア／アナリストと考えた結論 需要が高まるデータサイエンティストというロールですが、業務の定義や、必要スキルは一体どのようなものでしょうか。3名のデータエンジニア／アナリストに実践から得た答えを聞きました。 データエンジニアとデータアナリストの違い 分析と実装。データサイエンティストに求められる要件 数学の素養が重要。技術は仕事で身につけられる！ データエンジニア／アナリストが考える必要なスキルセット データアナリスト・データエンジニアにとっての「事業貢献」 「データサイエンティスト」という肩書を耳にすることが増えています。 データの蓄積はとどまるところを知らず、さらにビジネスにおけるデータの重要度が増し続ける現在、同職が同じく重要になっていることは想像に難くないでしょう。 反面、データサイエンティストが現場で何をしているかは、

これらの設計パターンは、信頼性の高い、スケーラブルで安全なアプリケーションをクラウドに構築するために役立ちます。 パターンごとに、そのパターンで対処する問題、パターンの適用に関する考慮事項、Microsoft Azure に基づいた例を説明します。 ほとんどのパターンには、Azure でのパターンの実装方法を示すコード サンプルまたはスニペットが含まれています。 ただし、パターンのほとんどは、ホストが Azure か他のクラウド プラットフォームかにかかわらず、分散システムに関連しています。 クラウド ワークロードでは、分散コンピューティングに関する誤解が生じやすくなります。 クラウド設計に関する誤解の例を次に示します。 ネットワークは信頼できる 待機時間はゼロである 帯域幅は無限に存在する ネットワークはセキュリティで保護されている トポロジが変更されることはない 管理者は 1 人しかい

Unsplash Awards 2024The results are in. Celebrate this year’s finalists 🎉 Yes, it’s really free. All images can be downloaded and used for personal or commercial projects.

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こんにちは、採用広報の市村です。今回は、いまGunosyで注力しているライブ動画の開発チームにインタビューしました。Gunosy初となるライブ動画開発を軌道に乗せるまでの舞台裏から、一人ひとりの力を伸ばすGunosyエンジニア組織の強みまで、プロジェクトをけん引する3名からお話を伺いました。 三津澤さん(写真左) 入社前は株式会社エウレカでサーバーサイドやWebのフロントエンド、マネタイズ担当チームのプロダクトオーナー等を経験。その後旅行系サービスアプリの会社を起業等を経て2017年11月にGunosyへ入社。現在は主にサーバーサイド担当。 山本さん(写真中央) 入社前はtoC向けアプリ開発のクライアントサイドを経験。当時書いていたのはRuby on Rails、Android　Java。2017年4月にGunosyへ新卒入社し、現在ではAndroidアプリ、サーバーサイドを担当。現在書い

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? OpenShiftのドキュメントから、面白そうな部分を翻訳、解説するシリーズをやってみたいと思います。 初回は、コンテナプラットフォームにおけるRed Hat的なコンテナの作り方ガイドラインです。 https://docs.openshift.com/container-platform/3.7/creating_images/guidelines.html 概要 OpenShiftで実行するコンテナイメージを作る際、コンテナを気持ちよく使ってもらうためにはいくつかのベストプラクティスがあります。 コンテナイメージは、変更せずそのまま使

Gunosyデータ分析部アルバイトの五十嵐です。 Gunosyには大規模なKPIの時系列データがあります。 今回はKPIの時系列分析を行なった際に得た知見についてまとめたいと思います。 具体的にはFacebookが開発した時系列予測ツール Prophetを用いて、KPIのトレンド分析を行いました。 時系列予測について Prophetについて 実装例 モデルの適用 将来のアクセス数予測 トレンド性と周期性の抽出 変化点抽出 Slackを利用した自動化 まとめ 時系列予測について 以前、 KPIのトレンド抽出について以下のブログで紹介しました。 data.gunosy.io ここでは時系列データをトレンド成分と季節成分に分解し、トレンドの把握を容易にする分析を行なっていました。 KPIのトレンドを知ることでサービスの状態を把握することが目的でした。 今回はこの分析をさらに進め、トレンドの変化点

こんにちは、データ分析部の石塚です。 Gunosyではエンジニア以外の職種でもSQLを叩いて自らデータを集計・分析するという習慣と全社員が各サービスのログ*1に触ることができる環境があります。 例えば、ユーザー獲得を担っているプロモーションチームはエンジニアが0名のチームなのですが、実際にSQLを叩いています。 それによって、自分たちの獲得したユーザーはどのような行動をしているのかを確認したり、分析することができています。 これはGunosyのみの事例ではなく、AWSのRedshiftやAthena、GCPのBigQueryが台頭してきたおかげで、どの会社も低コストにログをSQLで集計・分析できる基盤が整ってきています。 個人的にはアプリやウェブの業界で働くマーケターにはSQLは必須の知識と言える時代になってきたと感じています。 そこで今回は特別プログラミングなどの経験が無い人でも、SQL

チェックマークをつける意味で check を使う場合は例外。 check 自体を避けたい場合は putCheckmark とする。 change 何をどう変更しているのかわからない。 check と同様に具体的な名前にできないか考えてみるとよい。 例外として isChanged のフラグを変更するための Change メソッドに使う場合がある。 xxxManager / xxxController こういう名前をつけるとクラスが肥大しやすい。 単一責任の原則にのっとってクラスを設計するべし。 UNIX 哲学にも「Small is beautiful.」という考え方がある。 xxxType, xxxData, xxxItem, xxxInfo 冗長になりやすい。 Type, Data, Item, Info を取っても意味が通じないか検討してみる。 使わないほうがよい言葉 compare 比

Mate: Become the Man Women Want (English Edition) 作者: Tucker Max,PhD, Geoffrey Miller出版社/メーカー: Little, Brown and Company発売日: 2015/09/15メディア: Kindle版この商品を含むブログ (1件) を見る 本書*1は，酒と女性についてのユーモアエッセイストとして有名なタッカー・マックスが，「Mating Mind（邦題：恋人選びの心）」でヒトの多くの特徴について性淘汰産物ではないかと議論したジェフリー・ミラーと一緒に書いた，いわば「オタク*2のための進化心理学的な知見を生かした『女性とつきあうためのハウツー書』」である． 序章で本書執筆にいたる経緯が書かれていて面白い． 本書はある年のサンクスギビングにミラーがガールフレンドのいない若いいとこたちと話をしたときの

2. 本輪読発表について • A Bayesian Perspective on Generalization and Stochastic Gradient Descent – Samuel L. Smith, Quoc V. Le • arXiv:1710.06451（11/6現在ICLR投稿中） • ちなみにSmith氏はICLRにこれともう1本出している模様 – Don't Decay the Learning Rate, Increase the Batch Size – 元のタイトルはUnderstanding Generalization and Stochastic Gradient Descent（redditでディスられてたから変えた？） • 深層学習における汎化の疑問に，ベイジアンの観点から考える． • 合わせて，深層学習と汎化に関する話題について簡単にまとめました．