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こんにちは、エンジニアの@dachi_023です。先週くらいから新型コロナウイルスの感染拡大に伴って在宅リモートが導入された、という内容のプレスやニュースをよく見かけるようになりました。コネヒトでも同様に在宅リモートの推奨、ラッシュ時の電車通勤は原則禁止、などのアナウンスがあり、これまでリモートワークをしていなかったメンバーもリモートワークを導入して自宅から働いています。 ですが、いきなり「皆さんそれではリモートワークしてください！はいどうぞ！」と言われても家からどのように働けば良いのか・・・となり、ただただ生産性が落ちてしまうだけです。もちろん健康第一で導入されている今回のリモートワークではありますが、出来ることなら効率をなるべく落とすことなく働きたいです。 コネヒト開発部では今年の頭からリモートワークの試験導入を行っており、エンジニアとデザイナーが週に2日ほどリモートワークしてどういっ
はじめに はじめまして、8月にコネヒトに入社したy.ikenoueです。 突然ですがみなさん、生成AIは使っておりますでしょうか？ ChatGPTやStable Diffusionといった代表的な生成AIの発表から約1年が経過し、そろそろブームも落ち着くかと思っていたのですが、つい先日もOpenAI DevDayにてChatGPTに関する様々なアップデートが発表されるなど、相変わらず目まぐるしい日々が続いていますね。 弊社における生成AIの活用状況はというと、以前に下記の記事にて、Slack上でChatGPTと会話できる環境を社内提供しているという取り組みをご紹介しました。 tech.connehito.com 本日は、上記の社内ツールに新たに追加した「社内文書の参照機能」についてご紹介します。 「社内文書の参照機能」の概要と開発動機 まずは「社内文書の参照機能」の概要と開発にいたった動機
「ベクトル検索 vs 全文検索」〜Amazon Bedrockの埋め込みモデルを用いたプロトタイピング〜 - コネヒト開発者ブログ
※ この記事は、AWS (Amazon Web Services) の技術支援を受けて執筆しています。 はじめに この記事はコネヒトアドベントカレンダー 8日目の記事です。 コネヒト Advent Calendar 2023って？ コネヒトのエンジニアやデザイナーやPdMがお送りするアドベント カレンダーです。 コネヒトは「家族像」というテーマを取りまく様々な課題の解決を 目指す会社で、 ママの一歩を支えるアプリ「ママリ」などを 運営しています。 adventar.org こんにちは！コネヒトの機械学習エンジニア y.ikenoueです。 突然ですがみなさん、Amazon Bedrockをご存知でしょうか。 aws.amazon.com Amazon Bedrock(以下、Bedrock)は、テキスト生成AIをはじめとする基盤モデル (Foundation Model)*1を提供するAWS
こんにちは！ フロントエンドエンジニアのもりやです。 先日エンジニアチーム内で AWS SES のバウンスレートについて話題になったのですが、その時に「バウンスって何？」という声がちらほら聞こえてきました。 Webサービスではユーザー登録や問い合わせなどメールが必要になる場面が多いです。 バウンスなどはメールを安定して送信するために必要な知識なのですが、なかなか担当する人以外は知られていないのかな、と思いました。 そこで今回は、バウンスメールなどのメール運用で知っておきたいエンジニア向けの知識を紹介しようと思います。 （執筆時に調べた資料などは最後に記載しておりますので、より詳しく知りたい方はそちらもあわせて読んでみてください） また、コネヒトでも使用している AWS SES の場合、バウンスをどう扱っていく必要があるかについても紹介します。 （※なお SMTP などのメールの仕組みや仕様
【永久保存版！】プロジェクトリーダー必見！！チームふりかえりを最高に楽しいものにするたった一つの方法【リモートワーク対応】【2022最新版】 - コネヒト開発者ブログ
こんにちは ohayoukenchan です！ 4月と言えば新生活。コネヒト株式会社も4月から、経営体制を一新し新たなスタートを切りました。 今期も心機一転して頑張っていきたいと思います。 この記事では先月末に開催した下期(6ヶ月）のチームふりかえりで行ってとても良かったなと思ったことについてお伝えできればと思います。 中長期（数ヶ月間隔）のふりかえり会の意義 スプリントでのふりかえりは、スプリントごとにレトロスペクティブの時間を設けています。 KPT法に似たような方法ですが、例えば下図のような感じでチームで起こったできごとに「ありがとう」や「happy-bad」と書かれた領域に付箋を貼って、特に関心の高いものに対して次のスプリントへのtryを決めていきます。 スプリントごとのふりかえり また、弊社の別のチームでも、Win Sessionで元気に目標を達成するチームづくりの記事にあるように
皆さん，こんにちは！MLエンジニアの柏木（@asteriam）です． 今回は前回のエントリーに続いてその後編，パイプライン構築の話になります． tech.connehito.com はじめに 再掲になりますが，我々は以下の構成で今回の検索基盤を構築しています． 検索エンジン：Amazon OpenSearch Service データベース：Amazon Aurora データ同期（ETL）：AWS Glue ワークフロー・パイプライン：AWS Step Functions・Lambda・EventBridge 後編は，検索エンジンに定期的に安定してデータを同期するために構築しているワークフロー・パイプラインに関する内容になります（下図の全量データ同期パイプラインの部分）． 検索基盤全体のアーキテクチャー概略図 もう少し具体的には，OpenSearchのindexの管理方法について説明した後に
こんにちは。インフラエンジニアの永井(shnagai)です。 今回は、CodeBuildでのECSデプロイについて書いてみました。 普段、TravisCIを使ってメインサービスのECSのデプロイを行っているのですが、新規開発するにあたりCodeBuildを使ったECSのデプロイを組んでみたのでその内容をまとめています。 内容はざっくり下記4項目について書いてます。 CodeBuildのみで行うECSへのコンテナデプロイの構成図 他のCIサービスと比べた時のCodeBuildの良さ CodeBuildの設定でハマった点 デプロイフロー CodeBuildのみで行うECSへのコンテナデプロイの構成図 CodePipelineを使ったECSへのデプロイをする選択肢もあるのですが、これだと運用フローに大きく変更が入るので今回は、現在使っているecs-deploy を使ったECSデプロイを移植する形
AWS Distributed Load Testingを使うと手軽にAWS内での負荷試験が出来るという話 - コネヒト開発者ブログ
こんにちは。インフラエンジニアの永井(shnagai)です。 今回は、現在進めているプロジェクトでの負荷試験で、AWS Distributed Load Testing を使って比較的手軽にAWS内での負荷試験を行うことが出来たのでその内容を紹介しようと思います。 内容はざっくり下記3点です。 これまで使ってきた負荷試験ツールとその悩み AWS Distributed Load Testingとは 実際の負荷試験の様子 これまで使ってきた負荷試験ツールの悩み 新規システムを開発し、サービスに導入する際には、負荷試験が必要になるケースも多いと思います。 負荷試験は、開発したシステムが想定リクエストに対して性能面で問題なく稼働出来るかをユーザに提供する前にチェックする目的で行うのが一般的です。 内容としては、レイテンシやステータスコードのエラー数等をレポートし、それらが基準として定めたパフォー
こんにちは！MLエンジニアのたかぱい（@takapy）です。 今回は、ママリのアプリ内にレコメンドエンジンを導入したので、導入までの取り組みやアーキテクチャについてご紹介できればと思います。 目次 ママリ内での課題 アーキテクチャ概要 EDAとアルゴリズムについて オフライン検証の失敗と学び A/Bテストについて レコメンドアルゴリズムについて 強調フィルタリング（アイテムベース） Matrix Factorization 最後に ママリ内での課題 ママリはサービスとして6年目を迎え、サービスの成長とともにアプリ内の記事数も増えており、それに伴いユーザーが本来欲しい情報にたどり着くことも難しくなってきました。 加えて「子育て層のユーザー」という切り口1つとっても、0才児のママと1才児のママでは悩みや欲しい情報がまったく異なります。 このような背景から、これまで人的に行っていたルールベースで
こんにちは、エンジニアの@dachi_023です。最近、MacBook Proの調子が悪いのですが修理に行くのが面倒で行っていません。放置し続けていたら直ったりしないかな・・・。 今回の記事はGatsbyで100ページ超えの静的サイトを構築したときの学びについてです。Gatsbyって実際どうなん？って思っている方に読んでもらえたら幸いです。 つくったもの ママリユーザーが本当に使ってよかったと思う商品・サービスの口コミを元に、自分と家族に合うものを探すことができる「ママリ口コミ大賞」の2019年 秋版のサイトをGatsbyで実装しました。妊娠中の方、育児中の方におすすめしたいサイトです。私も実際つかってみて、「これ、子どもが産まれた時にあったらもっと便利だったな〜！」って毎回思っています。 award.mamari.jp これまでの技術選定 ママリ口コミ大賞は今回で3回目なのですが、毎回使
データ分析コンペで役に立つ特徴量管理方法と学習・推論パイプライン【コネヒトマルシェLT書き起こし】 - コネヒト開発者ブログ
こんにちは！MLエンジニアの野澤（@takapy0210）です！ 気づけば2019年の営業日も残り20日強ですね。年始に立てた個人的な目標が1/5しか達成できていないことに先日気付いたので、残りの期間で1つくらいは達成できると良いですね、という他人行儀な振る舞いをしたくなっている今日この頃です。 さて今回は、11月5日に開催した(コネヒトマルシェ)でLTした内容の全文書き起こしです。参考資料とあわせてご紹介できればと思います。 全文書き起こしは初の試みなので「ふ〜ん。なるほど〜」ぐらいのお気持ちで見ていただければと思います。 発表資料はこちらです。 Kaggleとは Kaggleと書いて「カグル」と読みます。日本でも最近は定着してきましたが、Kaggleに参加している方を「カグラー（Kaggler）」とも呼びます。 「The Home of Data Science & Machine L
ECS×Fargateのオートスケールをチューニングしてサービス運営費を削減した話 - コネヒト開発者ブログ
こんにちは。インフラエンジニアの永井(shnagai)です。 今回は、ECS×Fargateで運用しているサービスの「ターゲット追跡ServiceAutoScalling」をチューニングをしたことで、費用が約半分になるという大きな成果を残すことが出来たのでその内容を経緯と共にまとめています。 内容はざっくり下記3点です。 なぜオートスケールのチューニングをしたのか? 「ターゲット追跡ServiceAutoScalling」のチューニング方法 どんな結果になったか? なぜオートスケールのチューニングをしたのか? コネヒトではWebのアーキテクチャはほとんどECS×Fargateの基盤で動かしています。そして、オートスケールとして「ターゲット追跡ServiceAutoScalling」を使うことで、Fargateのメリットを最大限活かす形で運用コスト低くサービス運用を実現しています。 ここらの
こんにちは！エンジニアの @fortkle です。 あの伝説のゲーム「メダロット」のスマホゲームのリリース日がついに 2020年1月23日と発表がありました!*1 いまからワクワクしてきましたね！リリースしたらぜひロボトルしましょう！ さて、今回の記事は「コードレビュー」についてです。コネヒトに入社してから早4年、数百のPRをレビューしてきてだんだんと自分の中でコードレビューに対する接し方が定まってきました。今日は私がコードレビューで心がけていることについてご紹介できればと思います。 レビュワーとして ① "既存コード" の 歴史的経緯を素早く紐解く コードレビューは様々な目的で行われますが、「欠陥・バグを検出すること」「コードの改善」に期待をしていることが多いかと思います。 これらの目的を達成するためには、既存・変更後のコードの実装意図や背景を理解することがとても重要になります。特に長年
こんにちは、リードエンジニアの @dachi_023 です。今回はGitHub Actionsとecspressoでデプロイフローの構築をしたのでそれについて書いていきます。先に言っておくと簡単にセットアップできるし設定もシンプルなのでかなりおすすめです。 Actions | GitHub kayac/ecspresso: ecspresso is a deployment tool for Amazon ECS これまでのデプロイ コネヒトではECS環境へのデプロイに silinternational/ecs-deploy を採用しています。CodeBuildもしくはTravis CI上からecs-deployを利用してECS環境にアプリケーションをデプロイする構成です。 CI/CDツールの乗り換え検討 これまでずっとTravis CIを利用してきました。しかし 料金体系の変更 があった
ECS×Fargate ターゲット追跡ServiceAutoScallingを使ったスパイク対策と費用削減 - コネヒト開発者ブログ
こんにちは。インフラエンジニアの永井(shnagai)です。 今回は、ターゲット追跡ServiceAutoScallingを使い、ECS×fargateで運用しているサービスのスパイク対策と費用削減に取り組んだのでその内容をまとめています。 内容はざっくり下記4項目について書いています。 抱えていた課題 キャパシティプランニングに対する考え方 ECS ターゲット追跡ServiceAutoScallingとは何か? どんな結果になったか? 抱えていた課題 コネヒトでのWebのアーキテクチャはほとんどがECS×Fargateの基盤で動かしています。 ECSのバックエンドをEC2からFargateに移行したタイミングで、大きく下記2点のメリットは享受していました。 EC2を意識しないことでの運用コスト削減 オートスケールの容易さ ですが、サービス運用にあたりまだ下記のような課題がありました。 ①
こんにちは、コネヒト プラットフォームグループの@yosshiです。 昨今、円安の進行によりAWSのコスト増が無視できない状況となっています。 このような状況下で、コスト削減関連のイベントに注目が集まるなど、コスト削減への関心が徐々に高まってきているように感じます。 弊社でもさまざまな方法でコスト削減施策を進めており、今回はその一環で「ecrm」というツールを使用しECRイメージを削除した話をしたいと思います。 弊社では、コンテナのオーケストレーションにAmazon ECSを主に使用しています。 ECSにタスクをデプロイする場合は、イメージをビルドした上でAmazon ECRにpushし、そのECRのイメージを使用しタスクを起動しています。 ECRはイメージが増えれば増えるほど、容量に応じてコストがかかるので、この機会に対応したいと考えていました。 ECRで発生するコスト ECRではデータ
ニアリアルタイムで同期される検索基盤を構築 ~AWS Glueによるデータ同期編~ - コネヒト開発者ブログ
皆さん，こんにちは！MLエンジニアの柏木（@asteriam）です． ここ最近は検索エンジン内製化プロジェクトに携わっていて，検索エンジニアとして，検索基盤の主にデータ連携・同期の実装を1から構築したりしていました．7月中旬にABテストまで持っていくことが出来たので，ひとまず安心しているところです．ここからはユーザーの検索体験向上のために検索品質の改善に力を入れていく予定です！ はじめに 今回新しく検索基盤をAWSのマネージドサービスを活用して構築しました！本エントリーでは，タイトルにもあるように，検索基盤の肝であるDBから検索エンジンへのデータ同期をAWS Glueを用いてニアリアルタイムで実施したお話になります．我々は以下の構成で今回の検索基盤を構築しています． 検索エンジン：Amazon OpenSearch Service データベース：Amazon Aurora データ同期（ET
SageMakerとStep Functionsを用いた機械学習パイプラインで構築した検閲システム（前編） - コネヒト開発者ブログ
皆さん，こんにちは！機械学習エンジニアの柏木（@asteriam）です． 今回はタイトルにもあるようにモデルの学習からデプロイまで一気通貫した機械学習パイプラインをSageMakerとStep Functionsで構築し，新しく検閲システムを開発したお話になります． こちらのエントリーで紹介されている機械学習を用いた検閲システムの技術的な内容になります． ※ 検閲システムの細かい要件や内容については本エントリーでは多くは触れないのでご了承下さい． tech.connehito.com はじめに 今回のエントリーは内容が盛り沢山になっているので，前編と後編の2つに分けて紹介することにします． 前編：SageMaker TrainingJobを用いたモデル学習を行い，SageMaker Experimentsに蓄積された実験結果をS3に保存するまでの話 前回紹介したテックブログ「SageMak
こんにちは。インフラエンジニアの永井(shnagai)です。 最近、家族ノートという「ママリ」内の検索データとQ&Aデータ(現在開発中)を可視化したデータ分析サービスの立ち上げに携わっています。 info-kazokunote.mamari.jp 今回は、家族ノートで使っているデータ基盤の一部であるBigQuery+StepFunctionsで作ったデータレイクの仕組みについてご紹介します。 内容は、ざっくりとこんな話を書こうと思います。 データ基盤作りに至った経緯 AWS→BigQueryにデータ移送するアーキテクチャのpros&cons StepFunctions+Embulk(Fargate)を利用したデータレイクの仕組み データ基盤作りに至った経緯 コネヒトには大きく分けると2つのデータセットがあります。 DB(Aurora)にあるアプリケーションのデータ(業務データやマスターデー
AWS SESでハードバウンスのようなメールがソフトバウンス扱いで届いた場合のしくみと対処について - コネヒト開発者ブログ
こんにちは、インフラエンジニアのささしゅう（@sasashuuu）です。 本日はAWS SESにおけるバウンスメール周りのお話をしようと思います。 タイトルにもあるように、ハードバウンスのようなメールがソフトバウンス扱いで届き、気になってサポートへ問い合わせた際のお話をご紹介します。 バウンスメールとは そもそもバウンスメールとはなんらかの原因により配信できなかったメールのことで、その種類にはソフトバウンスとハードバウンスがあります。 違いは以下のような内容です。 ソフトバウンス 一時的な原因による配信失敗のメール（送信先のメールボックスがいっぱいだったなど） ハードバウンス 恒久的な原因による配信失敗のメール（そもそも宛先のメールアドレスが存在しないなど） 詳細な内容は過去のブログでも取り上げておりますので、よろしければご覧ください。 tech.connehito.com 届いたメールの
コネヒトCTO伊藤が語る！ママリとCakePHPの今までとこれから | Connehito Tech Magazine
コネヒトが開発しているママ向けQ&Aアプリ／情報メディア「ママリ」では、CakePHPを開発当初から使用しています。2014年にサービス提供を開始し、今に至るまでにはフレームワークのバージョンアップ対応における苦労、技術的負債の解消などいろいろなことがありました。今回「CakePHP」をテーマにCTO伊藤のインタビューをお届けします。 ママリで使用している技術って？ママリで使用している技術スタックを教えてください。まず、モバイルアプリの技術スタックで言うと、iOSアプリはSwift、AndroidアプリではKotlinを使用しています。Webの技術スタックはフロントエンドではReactをメインで使っていて、バックエンドでは、主にPHPでフレームワークはCakePHPを使用しています。インフラはAWSでECSを用いたDockerコンテナを利用しています。他にも機械学習のシステムではPytho
こんにちは。バックエンドエンジニアのTOCです。 弊社ではミッションごとにいくつかチームに分かれており、それぞれのチームでスクラム開発を行なっています。 (弊社開発体制についてはこちらの記事に詳しく記載があります) 今回は僕が所属しているチームで去年から運用しているプロダクトゴールについて、運用するにあたって、どういった工夫をしているのかを書きたいと思います。 ※当エントリーでは「プロダクトゴールとは何か」という点については言及しませんが、同じチームの方が共有してくれたブログにプロダクトゴールの例が記されているので、もしよければ参考にしていただければと思います。 Product Goal & Sprint Goals – A Simple Example 目次 プロダクトゴールを運用するようになった背景 プロダクトゴールを運用するために行なってる３つの工夫 1. 日常的に振り返る 2. 定
本番環境のAmazon Aurora MySQL v1(MySQL 5.6 互換)EOL対応でAmazon RDS Blue/Green Deploymentsを使ってアップグレードしてみた手順と所感 - コネヒト開発者ブログ
こんにちは。コネヒトのプラットフォームグループでインフラエンジニアをしている@sasashuuuです。 本日は、今年2月に対応した弊社の主力サービスであるmamariをはじめとする各種アプリケーションで使用している本番環境Amazon Aurora MySQL v1(MySQL 5.6 互換)のEOL対応において、まだリリースされてから間もない新機能であるAmazon RDS Blue/Green Deploymentsを本番導入した際の流れや所感についてまとめたいと思います。 はじめに 本記事の内容は実際にEOL対応に向けての検証を行っていた際や、EOL当日対応時の状況などを含んでおり、取り扱っているAWSサービスの仕様やその他記載内容は当時のものとなっています。最新の情報などはAWSの公式ドキュメントを参照してください。（公式ドキュメント先リンクは次項「Amazon RDS Blue/
ママリを運営するコネヒト株式会社の取締役CTOを退任します。これまでの8年間について｜たつしむ（島田 達朗 / Tatsuro Shimada）
はじめに こんにちは。@tatsushimです。本日プレスリリースにて公開させていただきました通り、23歳で起業したコネヒト株式会社の取締役CTOを退任して、30歳という節目で新しいチャレンジをする意思決定をしました。 次のチャレンジについて、現時点で具体的なことはまだ決まっていないのですが、また0→1に挑戦したいと思っています。そのときにはこちらでご報告させてください。 この投稿では起業する前から今日までの8年間の経験を振り返りたいと思っています。 起業する前 起業する前は、様々なベンチャーで貴重な経験をさせていただきました。不遜だった私に機会をくださった皆様には本当に感謝してもしきれません。 ここにすべては書ききれないのですが、1つの大きな経験は、先日1200億円の企業価値で上場承認されたSansanでインターンという形で「Eight」というアプリの0→1の立ち上げを経験できたことです
皆さん，こんにちは！機械学習エンジニアの柏木（@asteriam）です． 本エントリーはコネヒトアドベントカレンダーの15日目の記事になります． 今回は機械学習モデルの実験管理をする際に使用しているAWSのSageMaker Experimentsの活用例を紹介したいと思います． アドベントカレンダー1日目でたかぱいさんがSageMaker Processingの使い所を紹介してくれているので，こちらも併せて参考下さい． tech.connehito.com はじめに 前回のエントリー*1でML Test Scoreの話をしましたが，その際にMLOpsの大事な要素である再現性（モデル学習など）に触れました．今回はこのモデル学習の再現性のために必要な実験結果（ハイパーパラメータの引数の値，モデル評価指標など）の管理をSageMaker Experimentsでしているというお話です． ※本エ
この記事はこの記事はコネヒト Advent Calendar 2019 14日目の記事です。 はじめに データ分析N本ノックとは 続けるうちに起こった変化 おわりに はじめに こんにちは！ママリ開発チームでアプリケーションエンジニアをやってるaboです。10日目に書いたばかりですが気にせず投稿します！ 今回は、コネヒトに入社してからデータ分析ツールに慣れるためにやったことのお話です。 前提として、コネヒトではRedash、Mixpanel、Google Analytics、Reproといったデータ分析ができるツールを導入しており、誰もがデータに触れられる状態になっています。これらのツールはフル活用していて、例えばRedashには現在60ダッシュボードと約3,000クエリ*1が存在しています。この「データの民主化」あたりについては、これらの記事で詳しく触れられているので興味がありましたらご覧
こんにちは！2017年11月にAndroidエンジニアとしてJoinした関根です。 最近、髪の毛を金髪にしました。近々Android Studioへの敬意を評して緑色に染め直そうかなーと考えております。 今回は、コネヒトのAndroidチームでGitHub Actionsを利用して実践している事例を紹介したいと思います。 この記事はコネヒト Advent Calendar 2019 7日目の記事です。 GitHub Actionsとは 本題に入る前に、簡単にGitHub Actionsについて紹介します。 GitHub Actionsは2019年11月に正式版となったGitHubの機能の一つです。 特定のイベントをトリガーにして、自動で一覧のプロセスを実行してくれます。 例えば、GitHubにブランチが作られた際にプルリクエストを自動で作成するというようなプロセスを実現できます。GitHu
こんにちは、2018年に出産をしたママの3人に1人が利用するアプリ「ママリ」のマーケティングを担当している榎本です。普段は広告運用やASO、SNSマーケをメインで担当しています。 twitter.com 今回は先日弊社のソーシャルチームで実施した「家事ビンゴ」が、たくさんの方に拡がるまでのストーリーと、得た知見をお話ししたいと思います。 ユーザー主体でママリを想起させる投稿（UGC）を増やす方法を考える #ママリの検索画面日頃からママリはサービス名の認知拡大を目的として、インスタグラムの運用をメインで行っています。フォロワーを増やすことはもちろん、「#ママリ」の投稿数を増加させることにも力を入れていた時期がありました。 詳しくはこちらの記事をご覧ください。 biz.connehito.com 現在、インスタグラム上で #ママリ がついた投稿は770万件にのぼります。 ユーザーが投稿に #マ
皆さん，こんにちは！機械学習エンジニアの柏木（@asteriam）です． コネヒトでは，テクノロジー推進部に所属し，組織横断的に機械学習（ML）施策の実施・推進を通してサービスグロースする役割を担っています． はじめに MLチームでは，少人数ながらレコメンドエンジンの開発*1やカテゴリ類推*2などの機械学習を用いたサービス開発を実施しています．一方でプロダクション環境に投入するMLシステムの数が増えると，それら1つ1つが属人的になったり，テストが不十分だったり，運用が疎かになったり，それ以外に技術的にも負債が蓄積するケースがあります．私たちのチームでもこれらが課題の1つとなっています． 上図はよく目にするMLシステムの技術的負債の図*3ですが，MLシステムはモデル開発だけでなく，MLシステムを支える周辺のインフラや各種メトリクスのモニタリングなど考慮すべき項目が多くあります．加えてMLシス
🙋♂️エンジニアの@dachi_023です。約4ヶ月ぶりに記事を書きます、がんばります。 この記事について コンポーネントやAtomic Designについて書いています。ここではUIデザインのフローに関するAtomic Designの実践ではなく、開発(実装)のフローにはめ込んだ場合にどうすべきなのか、というお話をしています。 コンポーネントとAtomic Design ReactやVueをはじめとするライブラリのお陰でフロントエンド開発に「コンポーネント」という考え方が浸透した今日この頃ですが、そんなコンポーネントの設計についての話なんかをしているとよく現れるのが今回の主題に挙げている「Atomic Design」です。Atomic Designはデザインシステムを効率よく作成するための手段のひとつですが、その中に登場するコンポーネントを5階層(Atoms, Molecules,
みなさんこんにちは。機械学習チームのたかぱい（@takapy0210）です。 最近はワールドトリガーというアニメにハマっておりまして、2022年から第3期の放映が始まっております。 内容はよくあるバトルアニメですが、チームで戦略を練って戦うところがユニークでとても面白いです。（個々の力だけだと到底叶わない相手に対して戦略で勝つ、という展開もあり、戦略の大事さを改めて痛感しました） さて本日は、コネヒトの機械学習プロジェクトがどのように推進され、開発・実装フェーズに移行していくのかについて、1つの事例を交えながらご紹介できればと思います。（※あくまで1つの事例なので、全てがこのように進むわけではありません） 目次 今回のプロジェクト概要 機械学習プロジェクト全体の流れ 構想フェーズ：ビジネス要件を明確にし、共通認識をつくる どんな効果を期待しているのか？（ROI的な話） PoCフェーズ：定量
Amazon RDS Blue/Green Deployments利用時に躓いたエラーやハマりポイントなどをまとめてみた - コネヒト開発者ブログ
新年あけましておめでとうございます。 初詣への移動中、気がついたら年を越していたインフラエンジニア @sasashuuu です。 2023年1本目の記事をお届けしたいと思います。 本日は、Amazon RDS、Amazon Auoraでリリースされた新しい機能である Amazon RDS Blue/Green Deployments 利用時に躓いたエラーやハマったポイントがいくつかあったので、それらをまとめた内容を取り上げました。本機能を利用する方々の一助になれば幸いです。 はじめに 本記事は2022年12月時点で検証していた際の内容となります。記事公開の時点では当時と状況が変わっている可能性がありますので、最新情報等はAWS公式サイト（Using Amazon RDS Blue/Green Deployments for database updates 等）を参照してください。 Ama
こんにちは。インフラエンジニアの永井(shnagai)です。 AWS re:Invent今年も大豊作ですごいですね。まだ全部は追えてないんですが、良さそうなものがあればサービスに取り入れていこうと思いわくわくしています。 この記事はコネヒト Advent Calendar 2020 - Qiita 3日目の記事です。 今回は、試してみてる方は結構いそうなので、ざっとLambdaのコンテナサポートを触ってみた感じの所感を中心に書いていきます。 うれしいポイント 今想像してる一番うれしいポイントは、lambdaがサポートしてる数多のAWSインテグレーションをトリガに好きな処理が動かせるところ（lambdaRuntimeAPIの存在を知りそう甘くないことを理解した） ローカルの開発がやりやすくなるなー SAMとか使って出来るけど。個人的にはlambdaの管理は煩雑 dockerで検証出来た方が楽
SageMakerとStep Functionsを用いた機械学習パイプラインで構築した検閲システム（後編） - コネヒト開発者ブログ
皆さん，こんにちは！機械学習エンジニアの柏木（@asteriam）です． 今回は前回のエントリーに続いてその後編になります． tech.connehito.com はじめに 後編は前編でも紹介した通り以下の内容になります． 後編：SageMakerのリソースを用いてモデルのデプロイ（サービングシステムの構築）をStep Functionsのフローに組み込んだ話 モデル学習後の一連の流れで，推論を行うためにモデルのデプロイやエンドポイントの作成をStep Functionsで実装した内容になります． 今回紹介するのは下図の青枠箇所の内容になります． 検閲システムのアーキテクチャー概略図 目次 はじめに Step Functionsを使ってサービングシステムを構築する方法 学習済みモデルを含んだ推論コンテナの設定（モデルの作成） エンドポイントの構成を設定 エンドポイントの作成とデプロイ 機械
ECS Scheduled Taskの管理をecscheduleでGitOps化しました - コネヒト開発者ブログ
こんにちは。コネヒトのテクノロジー推進グループでインフラエンジニアをしている laughk です。 今回は定期実行バッチで利用しているECS Schedule Taskの管理に Songmu/ecschedule を導入し、GitOps化した話をまとめます。 サマリ ecscheduleを導入する前の定期実行バッチの管理状況と課題 技術選定 - ecshceduleを選定した理由 導入プロセス GitOps化 導入後どうなったか ecscheduleを導入する前の定期実行バッチの管理状況と課題 コネヒトでは提供するサービスのWeb基盤にAmazon ECSをフル活用しており、定期実行バッチにおいてもECS Scheduled Taskを利用しています。ECS Scheduled TaskはECS Taskを cron のように定期実行でき、とても便利なものです。一方でその管理においては利用
trivyとGithub Actionsを使用しTerraform設定ファイルのセキュリティスキャンを実行する仕組みを作りました - コネヒト開発者ブログ
この記事はコネヒトアドベントカレンダー21日目の記事です。 コネヒト Advent Calendar 2023って？ コネヒトのエンジニアやデザイナーやPdMがお送りするアドベント カレンダーです。 コネヒトは「家族像」というテーマを取りまく様々な課題の解決を 目指す会社で、 ママの一歩を支えるアプリ「ママリ」などを 運営しています。 adventar.org はじめに コネヒトのプラットフォームグループでインフラ関連を担当している@yosshiです。 今年の7月に入社してから早いもので半年が経ちました。時が経つのは本当に早いですね。 今回のブログでは、セキュリティスキャンツールであるtrivyを使って、自動的にIaC (Infrastructure as Code)スキャンを実行する仕組みを構築した話をしたいと思います。 弊社ではインフラ構成をTerraform利用して管理するようにして
コネヒトは技術コミュニティになくてはならない開発組織を目指すために「スマイル制度」をはじめました！ - コネヒト開発者ブログ
（2020/11/27 追記）「ス・マイル制度」は「スマイル制度」に改名しました。 こんにちは！CTOの@itoshoです。いきなりですが、今日はコネヒトで新たに発足した「ス・マイル制度」のお披露目をしたいと思います！ tl:dr ス・マイル制度という新しい取り組みをはじめました！ 目的は… 技術コミュニティに貢献したい そのためにコネヒトらしい手法でアウトプットの支援を実現したい コネヒトらしい手法とは… アウトプットに対して、マイルという報酬を個人ではなくチームに発生させる マイルはチームの共有資産として誰でも自由に使うことが出来る マイルをどう活用すれば、チームが成長するかを全員で議論する ス・マイル制度のロゴ ス・マイル制度とは？ 一言で言うと、アウトプット支援的な制度なのですが、従来のアウトプット支援制度と違うのはアウトプットに対して、直接インセンティブを払うのではなく、一度「マ
コネヒトに入社したことでCakePHPをはじめて触ってみたんですが、その感想を述べてみます。 - よみかきをしよう。
このエントリは、 コネヒト Advent Calendar 2019 の6日目のエントリです。 qiita.com はじめに 今年7月にコネヒトに入社しまして、5ヶ月ほど経過しました @takoba です。 コネヒトではサーバーサイドの主要言語としてPHPを採用しており、その上で採用しているアプリケーションフレームワークは CakePHP です。一方でぼくは、PHPの経験こそあれど入社するまでCakePHPを触ったことがありませんでした。 このエントリでは、そんなぼくがはじめてCakePHPを触ってみた結果について書き殴ってみます。 前提 @takoba がいままで触れてきたアプリケーションフレームワーク 主要なものは、ざっとこんなかんじです。 Zend Framework（PHP5, v1） CodeIgniter（PHP5, v1） Laravel（PHP7, v5） Ruby on
こんにちは。2017年11月にAndroidエンジニアとしてjoinした@katsutomu です。 7日目に引き続きの登場です。以前のエントリーで金髪から緑髪にすると宣言しましたが、依然、完遂出来ておりません。可及的速やかに対処いたします。 さて、今回は、1on1についてのお話をしたいと思います。10月から一部のマネジメント業務を担当し、4人のメンバーの1on1を実施するようになりましたので、わたしなりに試行錯誤した2つの事例を、ここまでの振り返りをかねて紹介します。 以前、本ブログにおいて@itoshoが投稿した1on1のエントリーがありますが、こちらの内容を踏襲したので、その内容にも触れながら紹介していきます。 この記事はコネヒト Advent Calendar 2019 12日目の記事です。 1. 期待することと場のあり方を一緒に考える さて、1on1を実施する上で、よく聞く声とし
本記事はコネヒト Advent Calendar 2019の9日目のエントリーになります。 こんにちは！CTOの @itosho です。Jリーグでは横浜F・マリノスが15年ぶりに優勝しましたね⚽おめでとうございます！僕は鹿島アントラーズのサポーターなので、天皇杯に気持ちを切り替えています。 早速ですが、皆さん、会議は好きですか？僕もそうなのですが、しなくていいならしたくないという方が多いのではないでしょうか？というわけで、今日は会議の話をしたいと思います。 カレンダー調太郎とは？ カレンダー調太郎（しらべたろう、と読みます）は開発部*1メンバーの1週間の会議時間を見える化するSlackアプリです。毎週金曜日にみんなの1週間の会議時間をSlackに通知します。また、前週比や来週の見込みも分かるようにしています。 カレンダー調太郎の通知の一部 こんな感じで通知され、僕の会議時間が21時間だった
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社内向けにまとめていたリモートワークの知見をすべて公開します - コネヒト開発者ブログ
ChatGPTに社内文書に基づいた回答を生成させる仕組みを構築しました - コネヒト開発者ブログ
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GitHub Actions & ecspressoによるデプロイフロー構築 - コネヒト開発者ブログ
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