プレイドのCTOが登壇しました！ 〜Google Cloud Next '19 in SFレポート〜 | PLAID engineer blog今回は、先週にかけて行われたGoogle Cloud Next '19に「PLAIDのメンバーがどういった動きをしたのか」を中心として、PLAIDがGoogleと深く関わりながらGoogleの技術を生かしてKARTEを実現している理由について説明していきます。
Marketoを買収したAdobeに学ぶ事業ポートフォリオの変革 | Wantedly Corporate Team Blog
こんにちは！Wantedly CFOの吉田です。 先行して報道のあった「AdobeによるMarketo買収」が正式発表されましたね！良いきっかけなのでここに至るまでのAdobeの変遷を今回取り上げてみたいと思います。 Adobe Expands Customer Experience Leadership with Addition of Marketo | Adobe Blog If you were a fly on the wall in all the conversations I've had with our customers throughout the past year, you would hear first-hand the topic that's on all of their minds: Digital Transformation . Digital
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
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
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Google Cloud Next '18でSpinnakerのセッションを聞いてきました! | PLAID engineer blog
AWSとGCPでマルチクラウドインフラを構築した話とそのポイント | PLAID engineer blog
