こんにちは。インフラストラクチャ本部の池原です。 このエントリはGREE Advent Calendar 2013 13日目の記事です。 グリーではミドルウェアの開発にHaskellを用いています。本日は、C/C++やJavaの経験はあるがHaskellは初めてだった私が、Haskellをミドルウェア開発に導入した際に戸惑った事をいくつかご紹介します。 私がHaskellを使い始めたのは１年半ほど前です。最初はOCamlに興味を持っていたのですが、すでに社内で利用者がいたこともあり、諸般の事情からHaskellを選択することにしました。 Haskellに対する私の第一印象はこのような感じでしょうか。 型システムが強力なので、つまらないバグでサービスを止める事態を避けられる。 他の関数型言語と比べて読みやすい（カッコをあまりつかわなくてもよい）。 Posix関連のライブラリが充実しており、シ

こんにちは。インフラストラクチャ本部の竹辺(@beketa)です。 このエントリはGREE Advent Calendar 2013 12日目の記事です。 1. グリーでのHaskellプログラマ採用 Haskellを導入する企業が増えているようです。最近国内のメディアで紹介された事例だけでも Tsuru Capital様: http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/Watcher/20131003/508622/ NTTデータ様: http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/NEWS/20131126/520642/ の複数があり、すっかり実用的なプログラミングとして定着した感があります。 弊社でも2012年の中ごろから複数のプロジェクトでHaskellを使い始めており、昨年からは一部の商用サービスでもHaskellで開発したミド

いまやさんからバトンタッチ！ みなさんこんにちは！ すっかりフロントエンド開発では定着したGruntの話はもう飽きてると思いますが、今日はフロントエンドではなく、バックエンドエンジニア向けにどう活用できるかをご紹介したいと思います。 ※このエントリは GREE Advent Calendar 2013 9日目の記事です。 自己紹介 石川将行と申します。IDは ishikawam か M_Ishikawa です。ソーシャルゲームの開発エンジニアです。 ぼくのチームではGruntはフロントエンド(HTML, JS, CSS等マークアップ)制作のエンジニアだけでなくバックエンド(PHP等サーバサイド)開発のエンジニアも使ってます。 双方ともに同じリポジトリで同じGruntの設定(＝Gruntfile.js)を共有しています。 Gruntはプロジェクトをビルドするためのスクリプト(タスク)を自由に

大場さんからバトンタッチ！ 自己紹介 みなさんこんにちわ！私は社内の中に渦巻く「こんなのがあったらいいな・・・」や「面倒だからなんとかしてほしい！」を技術的な側面から解決するために作られたユーティリティチームに所属してる亀井と申します。今回はこのチームで開発された画像共有ソリューションについてお話をしたいと思います。 社内画像共有システムGreppy 弊社ではWeb向け、スマートフォン向けのゲームをいくつもリリースしています。その開発の過程ではバグ修正や改善といったプロセスが何度も行われます。その際によく利用されるのが画面のスクリーンショットです。 Web系ゲームの場合ならば、スクリーンショットを取得するアプリでブラウザーの目的の部分をキャプチャ、後はドローイングアプリで注釈を添えて共有ディレクトリに置くだけですが、スマートフォンの場合はバグや変なところ、改善点を見つけたらキャプチャをおこ

みなさん、こんにちは。グリーのかとじゅん(@j5ik2o)です。 このエントリは GREE Advent Calendar 2013 の 18日目の記事です。よろしくお願いします。 私がグリーに入社してやっていることは、プログラミング言語 Scalaとドメイン駆動設計(以下、DDD)の布教活動です。布教活動といっても宣伝するだけでは具体性に欠けるので、実際に開発チームに入ってScalaやDDDの技術支援を行っています。本エントリでは、Scalaを用いたDDDの設計と実装をどのように行っているかを、DDDを知らない人でもできるだけわかりやすく説明したいと思います(Scalaわかっていると読みやすいですが、あんまり複雑なコードは出てこないのでなんとなく読めるのではないかと思います)。なお、DDDの実践例は他にもあります。一例だと思って読んでいただければ幸いです(先日のSNSチームでのドメイン駆

MySQL InnoDB Pluginのデータ圧縮機能の続きです。前回はInnoDB Pluginの独自機能であるデータ圧縮の仕組みを解説し、Wikipedia日本語版のデータが約半分にまで圧縮されることを確認しました。今回はデータ圧縮によって性能がどのように変化するかを、実際にベンチマーク試験を行って見ていきます。 試験の方針 データ圧縮による性能への影響は、以下の二点が考えられます。 メリット：データサイズが小さくなるため、ディスクI/Oが減る デメリット：圧縮・展開の処理が行われるため、CPU負荷が高くなる そこで、これらの特徴がよく分かるように試験パターンを工夫します。Wikipedia日本語版のデータはInnoDB上でおよそ5GBありますが、まず狭い範囲に絞って読み取り処理を行うことでディスクI/Oがあまり発生しないようにします。これでCPU負荷の傾向を確認することができます。次

Wiki記法の使い方 ＋からマークアップを選択する 挿入からConfluence Wikiを選択してWiki記法を記述して挿入する あるいは「{」を入力して{code}などを直接入力する方法もある。 見出し h1. 見出し 見出しから目次（リンク付き）生成 {toc} 引用符 {quote} 引用符 {quote} パネル {panel} パネル {panel} コード {code} html { overflow-y: scroll; background: #FFF; } {code} コード（CSSコードハイライト） {code:css} html { overflow-y: scroll; background: #FFF; } {code} コード（CSSコードハイライト/タイトル付き） {code:css|title=サンプルCSS} html { overflow-y: sc