GKE Autopilotで作るMLリアルタイム推論基盤 | PLAID engineer blog本日ついに待望のGKE Autopilotがリリースされましたね！ この記事では、GKE Autopilot上で動いているリアルタイム推論基盤でなぜ我々がGKE Autopilotを利用することにしたのかについてお話しします。
米グーグル プレイドに出資 クラウド事業で協力 - 日本経済新聞
NIKKEI Primeについて 朝夕刊や電子版ではお伝えしきれない情報をお届けします。今後も様々な切り口でサービスを開始予定です。
プレイドでの1年7ヶ月のインターンでどう成長できたか| PLAID engineer blog
プログラミング経験もほぼなかった自分がプレイドで1年7ヶ月エンジニアインターン参加し、経験を積み、どう成長したかについて書きました。
事業成長の秘訣は徹底した知見共有にあり！ビズリーチが部署を横断して「KARTE」を活用する理由
『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
エンジニアチームで”挨拶すること”だけが目的の朝会を1年間続けた話 – Kadoppe’s Blog
今日は僕がプレイドに入社した頃からエンジニアチームでずっとやっている「朝会」について紹介します。うまくいかなかったエピソードや転機、良くするためやったこととそこから得られた学びについて書ければと思います。 背景 — 朝会開催のきっかけと目的今から約1年半前の2017年4月に、僕はプレイドに入社しました。入社当時のプレイドでは、約20名のエンジニアが数名ずつのチームにわかれ、それぞれのテーマに沿ってプロダクトの開発に取り組んでいました。 僕には前職でスクラムを用いたアジャイルなチームビルディングに取り組んだ経験がありました。僕より前に会社にジョインしていたエンジニアの意見や課題感も参考にしつつ、以下の目的でエンジニアチーム横断の「朝会（デイリースタンドアップ）」を開催することにしました。 チームをまたいだコミュニケーション・議論のきっかけをつくるチームに発生している課題をすばやく見つけて機敏
一風堂接待でエンジニア｢囲い込み｣メルカリ、LINEも進出の福岡市
福岡市とビズリーチが開いた、エンジニアを“接待する”ミートアップ。ラーメンと日本酒でエンジニアを囲い込み。 スタートアップの集積地、福岡市で、エンジニアの人材不足が深刻だ。 毎年50〜60社の企業が進出し、LINEやメルカリも福岡に拠点を構えた。 ｢人をごっそり採用した緑の会社があり、特に人材が枯渇している｣｢採用希望数の3分の1、4分の1しか、そろわない｣（福岡市のスタートアップ社長） 深刻化する人材不足に対し、福岡市とビズリーチは、都内のエンジニアを呼び込もうと、福岡発祥のラーメンチェーン｢一風堂｣で、エンジニアを“接待”した。 （関連記事：スタートアップシティー福岡市が電子国家エストニアで感じた手応えと課題） ｢シリコンバレーか福岡か｣ 2013年に福岡市に拠点をオープンしたLINE Fukuoka。外国籍のスタッフがエンジニアの半数を占め、中にはシリコンバレーの競合他社とLINE
PLAIDがNode.jsを採用し、5年間で12万行書いてわかったこと | PLAID engineer blog
Node.jsをリアルタイム解析サービスの開発で5年間使って知ったメリットやデメリットを紹介します。大規模な解析サービスをNode.jsで記述する上での工夫などについても解説しています。
Kubernetes to Metaparticle. 分散プログラミングへの新しいアプローチ | PLAID engineer blog
こんにちは、プレイドの @nashibao です。今回は少し前に話題になった [Metaparticle](https://metaparticle.io/tutorials/javascript/) というプロジェクトについて紹介
12.5億UUを解析する大規模解析サービスの監視構成 | PLAID engineer blog
12.5億UUを解析するKARTEを支える監視構成について記事を書きました。
大規模解析サービスを支える監視サービスと監視構成のポイント
大規模解析サービスであるKARTEでは、できるだけ「データの抜けがないこと」「リアルタイムに解析を行い、それを利用したアクションが提供できること」というシビアな要件が求められます。この要件を満たし続けるためには、素早く問題に気づき対応する仕組みがとても重要になります。KARTEでは複数のサービスを組み合わせて監視の仕組みを構築しており、本稿ではその監視構成とポイントについて紹介します。 何を監視するのか？ サービスを提供する際にはSLO（Service Level Objective）を設けることが一般的です。 KARTEではサービス利用者に向けたSLO（外部SLO）の他に、よりシビアに設定した内部向けのSLO（内部SLO）も定義しており、後者の内部SLOを基準に監視を行っています。 監視は以下の情報などを利用して、さまざまな角度から行っています。 OSから見えるサーバのメトリクス CPU
KARTEを導入した結果、エンジニアがバナー設置しなくなった話 - クラウドワークス エンジニアブログ
はじめまして、高校野球好き新卒エンジニアの太田（@yutoota）です。今年の夏の甲子園では、地方大会から応援していた埼玉の花咲徳栄高校が優勝して感極まりました。ちなみに母校でもなんでもありません。 唐突ですが、エンジニアの皆さんは新サービス・新機能のリリースの度にその流入を増やすことを目的とした施策（バナーの設置等）の実装を何度も行っていたりしませんか？ クラウドワークスではこれらの施策の実装を主にエンジニアが行っています。軽微な変更であれば施策担当者（非エンジニア）が実装しますが、少なくともリリース作業はエンジニアが行う必要があります。 こういった実装は難易度としては低いものの、レビューやデプロイを伴うので一瞬で実装完了することができず、何度も積極的に変更できないことが悩みだったりします。非エンジニアにとっても、わざわざエンジニアに対応依頼する必要があり、「試してみたい細かな修正がある
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