公開日 2018.5.11カテゴリ:Laravelタグ:PHP,Laravel,Notification,Command,Repository,Slack
少し前のことになりますが、正社員転職サービス「ジョブセンスリンク」を構成するPHPアプリケーション群のPHPバージョンアップ対応と、それに合わせてレガシーコードの大幅な整理を行いました。 「PHPのバージョンあげて、リファクタリングしたんだ」と一言で言えば簡単ですが、日々のサービス改善を滞らせず、システムのリニューアルを同時に進めていくのは多大な労力を要しました。 今回はその仕事を主に担当した、キャリア事業部技術基盤チーム*1の海野がお届けします。お手柔らかにどうぞ。 ミッション PHPのバージョン問題。レガシーコードの山積。システムが歳を重ねるにつれ、必ず直面する大きな問題です。 システムは、初めてリリースされた数年前の数倍の規模になっているでしょう。 売上を支えるシステムを維持し、事業を加速させる施策を阻むこと無く、システムのリニューアルを進める。これが今回のミッションとなりました。
MicrosoftのOpen Invention Network(OIN)への加入が発表されました。これで、Microsoftが抱える6万件の特許がオープンソースとしてOINコミュニティに開放され、Linux開発者が利用できるようになります。 Microsoft Joins the Open Invention Network Community https://globenewswire.com/news-release/2018/10/10/1619375/0/en/Microsoft-Joins-the-Open-Invention-Network-Community.html Microsoft joins Open Invention Network to help protect Linux and open source | Blog | Microsoft Azure ht
日本を離れる日、成田空港の国際線ターミナルでCPU実験の記事を投稿してからあっという間に7ヶ月が経ちました。 日本人の知り合いが一人もいない状態でジュネーブに単身移住しアゼルバイジャン人とシェアハウスしながらヨーロッパ人しかいないCERNのソフトウェアチームでブルガリア人の上司を持ちC++標準化委員のリーダーと働くとはどういう感じなのかが伝われば幸いです。 ちょっと前ですが類さんに関連する話を収録していただきました。 15. CERNでのソフトウェアエンジニアリング (高橋祐花) 仕事編 なんの仕事してるの? 仕事は"どう?" 生活編 生活が落ち着くまでに苦労したこと 平均的な平日 週末は何してるの? ジュネーヴぐらし! 学びと友人 追記 仕事編 ウェブが生まれたところがそこら辺にある。 なんの仕事してるの?答えるのがめんどくさい時の返答 物理解析に使うROOTというソフトウェアを開発して
当社の規定により満60歳で定年退職をした。長いようで短かった会社員生活も一区切りだ。自分のプログラマとしての会社員生活を振り返ってみる。無駄に長いし結論はないのでお忙しい人は飛ばして欲しい。 9月末なのでブログ界隈では退職エントリーがそこかしこに書かれると思うが、その中で自分の退職エントリーを連ねることにどれほどの意味があろうか。もちろんないのだが、それでも多くの書き手の年齢を考えると満60歳定年退職というところに若干の希少価値を見出せなくもない。 1984年に大学院修了して以来、プログラマとしてのキャリアを重ねてきた。大学時代の同期でプログラマとして就職したものは皆無だ。当時、工学部の同期はメーカーに就職するのがほとんどで、大手家電メーカー、自動車メーカー、電力会社などなど、当時の誰でも名前を知っている人気企業に就職するものが大半だった。 その中で、日本ディジタルイクイップメント(DEC
先日慶應義塾大学日吉キャンパスで行われた builderscon2018、最高のカンファレンスでしたね。わたしも「開発現場で役立たせるための設計原則とパターン」というタイトルで発表させていただきました。今回は恒例「実況中継シリーズ」として、プレゼンの再現をブログで行いたいと思います。 なお、過去の実況中継シリーズは前職の技術ブログにまとまっていますので、そちらからご覧ください。 それでは本編を開始したいと思います。 開発現場で役立たせるための設計原則とパターン アバンパート よろしくお願いします。 まず最初に簡単に自己紹介をさせていただきます。 先月転職をしまして、8/1からClassiという会社で働いています。妻と息子がおります。Scalaが好きですが、仕事ではRubyメインという感じです。 Web+DB PressやSoftware Designで何度か特集を書かせていただきました。と
はじめに SC(非公式) Advent Calendar 2017 24日目!クリスマスイブですね♪ その1 は概念編でしたが、今回は実装編ということで、 ログインからのページ遷移→座席表表示→検索→検索結果表示まで実装してみたいと思います(`・ω・´)! electron-vueと銘打っておきながら、ほぼVue.jsのお話です。 開発時に躓いたところを中心に、参考資料をあげながらまとめています。 Main Process ひとまずはウィンドウが立ち上がればよいので、electron-vueインストール時に自動生成されたまま変更しません。 'use strict' import { app, BrowserWindow } from 'electron' if (process.env.NODE_ENV !== 'development') { global.__static = requ
はじめまして、BASEビール部部長の氏原です。BASEのData Strategy Groupで機械学習エンジニアをしています。 今回初登場ということで、暑いときにいいサワーエールのお話でも......といきたいところですが、ここは開発ブログということなので仕方ありません。開発のお話をしましょう。 現在私は商品の画像に基づいて、その商品に似た商品を類似商品として提示するAPIの開発を行なっています。今回はこのAPIをYahoo!さんのNGT(Neighborhood Graph and Tree for Indexing)を使って作成したことについて書いてみようと思います。 背景 BASE株式会社はネットショップ作成サービス「BASE」を運営しています。ここで作成されたショップはそれぞれ別のWEBサイトとして公開されていますが、ショッピングアプリ「BASE」では作成されたショップを横断して
成長し続けるサービスや組織に会計システムをどう合わせる? メルカリが出した「Accounting Products」という答え こんにちは、Corporate Solutions Engineeringグループ(以下CSE)で Product Managerをしている津田です。 僕が所属するCSEグループでは「組織づくりの課題を技術で解決する」というミッションのもと、以下の3つのチームに分かれてそれぞれの業務を進めています。 People Products・・・組織や人事評価関連のプロダクトを開発する Communication & Knowledge Products・・・社内の知識や情報の流通を促進する PR & Branding・・・コーポレートサイトなど、会社が運営するWebサイトを開発する 先日、その中で新たに「Accounting Products」というチームが誕生しました!
今の会社(BeeX Inc.)に来て、半年くらいサーバーレス開発をやってきました。 やっと人並みに(?)サーバーレス開発進められるようになったのと、開発が一息ついたので振り返りをしてみようと思います。 はじめに サーバーサイドについて 使用サービス LambdaはGolangで書きました Golangで辛かったこと Golangで良かったこと クライアントサイド サーバーレス開発が大変だったこと 関連コンポーネントが多い 障害の原因特定が難しい ネットワーク絡むとハマりやすい 統合テストが大変 裏の動きが見えない 情報収集の難易度が高い サーバーレス開発で良いと思ったこと サービスの環境全部をコードで表現できる 処理の特性によっては圧倒的に安い OSに入らない、入れない 運用が楽になる(はず) まとめ はじめに 初めてのサーバーレス開発を手がけたこの数カ月を振り返ってみると、エンジニアとし
こんにちは。ホリデー株式会社の内藤です。 ホリデー株式会社では Holiday(https://haveagood.holiday) という新規サービスの開発・運営を行っています。*1 以前投稿した記事でご紹介したように、Holiday では全文検索エンジンとして Elasticsearch を利用しています。 Ruby on Rails で構築されたアプリケーションから Elasticsearch を操作するには、公式 gem である elasticsearch-rails を使うのがとても便利です。 もちろん、Holiday でも活用させてもらっています。 大方の機能についてはこの gem で提供されるもので満足だったのですが、一点だけ、Holiday の運用をしている中で困ることがありました。 それが、サービス公開後のインデックスの再構築です。 elasticsearch-rails
『メルカリ』 アプリの画面描画を高速化する技術、バックエンド・iOS・Androidの基本設計 多くのユーザーに愛されるフリマアプリ『メルカリ』ですが、そのスムーズな画面描画はどのような技術で生み出されているのでしょうか。同アプリの高速表示の秘密を、バックエンド、iOS、Androidの3方向からメルカリ社のエンジニア4人に聞きました。 バックエンドの高速化を支える技術 【Tips1】 画像のファイルサイズを最適化し、アプリ全体の通信量を抑える 【Tips2】データセンター間通信のレイテンシを抑える 【Tips3】アプリのありとあらゆる挙動を常にモニタリングする iOSアプリの高速化を支える技術 【Tips4】Objective-CからSwiftへの移行 & アーキテクチャの刷新 【Tips5】『UIStackView』を活用し、UIの描画をより滑らかにする Androidアプリの高速化を
ユーザーローカルは7月24日、入力した文章から重要部分を取り出して要約する「ユーザーローカル自動要約ツール」を公開した。Webサイト上で無償利用できる。 入力フォームにテキストを貼り付けるか、テキストファイルをアップロードすると、文章構造を分析して特徴語(特徴的な言葉を機械的に抽出した単語)や重要文を自動抽出するツール。重要な文章をマーキングやヒートマップ、モノクロ強調で視覚的に捉えられる強調表示にも対応する。 要約文は「3行ダイジェスト」「5行ダイジェスト」「10行ダイジェスト」といった分量調整もできる。 重要文の抽出には、重要単語を多く含み、他の文に類似度が高い文を抽出するアルゴリズム「LexRank」を活用した。 ツールが公開されているWebページには、ニュース配信各社から引用したニュース本文の要約をダイジェストとしてランキング表示している。 同社は「インターネット上には、日々ニュー
こんにちは、買物情報事業部の荒引 (@a_bicky) です。 前回、「検索結果の疑問を解消するための検索の基礎」で単語単位でインデキシングする前提で説明しましたが、今回は文などを単語単位で分割するために使う技術である形態素解析について触れます。 形態素解析器には色々ありますが、中でもメジャーと思われる MeCab の仕組みについて説明します。 MeCab の解析精度を上げるために辞書に単語を追加したことのある方もいると思いますが、動作原理を理解することで単語を追加する際に適切な生起コストを設定できるようになったり、学習の際に適切なパラメータを設定できるようになったりするはずです。 なお、MeCab は汎用テキスト変換ツールとしても使用できます が、簡単のため MeCab + IPA 辞書のデフォルト設定前提で説明します。 アジェンダ 形態素解析とは MeCab における最適な解析結果の推
こんにちは、 Backend Engineer の @vkgtaro です。 メルカリでは今まで PHP で開発されたモノリシックな API に対して機能を追加してきたのですが、今後メルカリのシステムを Microservices 化していくその先駆けとして、Offer という新機能を Microservices Platform 上で開発・リリースしました。Offer は今までコメント欄でなされていた値下げ要求を機能としてできるようにしたもので、出品者から承諾が得られれば Offer した金額で購入できるというものです。受け取った人はもちろん断ることもできます。 2018/07/10 現在、「インテリア・住まい・小物」カテゴリーにて使用可能になっています。 今回はこの機能を実装するにあたってやったことをいろいろ振り返ってみようと思います。 ざっくり全体像はこんな感じになってます。 端末と
2017年にもうコンテナの未来・一つのカタチはもう確定したと言え、今更感があるものの、改めてDockerとコンテナについて。 今更こんなことを書くのは、情報が溢れてくる今こそ、正しく理解し、正しい順序で学習することが重要だと切に思うから。 内容についてのお断り How Toはかきません あくまでも2018年時点の私見 目新しい情報はない、2016年頃に書けたレベル Dockerをこう使えとか、こうするのがいいとかの話ではなく、コンテナとDockerに関して大きな視点で現時点で私の考えを書きます。また、私自身はかなりのコンテナ推進派です。 Dockerをよくわかっている人には意味のない記事となります。 コンテナ(Docker)のメリット 何故コンテナがいいのか、コンテナをある程度の学習コストを払ってでもやる理由 コンテナとDocker コンテナ技術はDockerが生まれる前から存在する技術で
こんにちは、LINE でスタンプ・着せかえショップのバックエンド開発をしている川田 (@hktechno) です。 この記事は、LINE Advent Calendar 2016 の 6 日目の記事です。 今年の4月に、Java も Elasticsearch もまともに知らなかった新卒エンジニアが Elasticsearch クラスタの管理を突然任されて苦労した話をしようと思います。 Elasticsearch とは Elasticsearch は、Elastic 社が開発している検索・分析エンジンおよびそのストレージを担うソフトウェアです。簡単に言えば、検索に特化したクエリを投げることができるデータベースのようなものです。No-SQL 型の DB といっても良いと思います。 Elasticsearch のすごいところは、大量のドキュメントの中から形態素解析や n-gram など自然言語
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