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DMM.comラボエンジニアブログ

DMM.comラボのエンジニアブログです。DMM.comを支える技術について書いています。

Appleからのクリスマスプレゼント

こんばんは!プラットフォーム開発部の森久保です。

みなさん、AppleのATS対応はお済でしょうか?

プラットフォーム開発部でも(主にサーバー側を)絶賛対応中です。

個人的には「これ本当に今年中に終わらないと行けないの?」と
夏ごろからずっと思ったいたんですが、今朝お知らせを聞きました。

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To give you additional time to prepare, this deadline has been extended and we will provide another update when a new deadline is confirmed.

Supporting App Transport Security - News and Updates - Apple Developer

…もっと早く言って欲しいのと、次の期日が無いので
なんともいえない気持ちになりました。

ということで、少し安心してクリスマスを迎えられそうです。

皆様よい週末を!

社内チャットツール選定!OSSを含む7種からSlackにたどりついた理由とは?

こんにちは!システム本部 ビッグデータ部の鈴木です。

DMM.comラボでは2016年4月から開発部門のチャットツールとして
Slackが正式に導入されましたヽ(=´▽`=)ノ *1
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私が口癖のように「Slack使いたいです〜」と言っていたのですが・・・
ある日!!

上司 「実際にSlack導入提案をやってみない?」
鈴木 「ホントですか!?やりたいです!」
上司 「現状含みほかのツールと比較して、まずは提案資料作ってみてよ」
鈴木 「承知しました!( ̄- ̄)ゞ」

こんなことがありました。
これをきっかけに評価シートの作成を行い、導入に至った訳です。

各事業部が続々と移行を進め、年末を迎えた現段階ではかなり定着したと思われます!!
そこで今回は移行前のチャット事情やSlackの選定に至った理由についてご紹介したいと思います。

  • Slackが選ばれた理由
  • 移行前のチャットツール事情
  • チャットを利用したコミュニケーション
    • ビッグデータ部内での使われ方について
    • チャットツールで困っていたこと
  • 選定方法について
    • 評価軸
    • 候補ツール
      • ►Mattermost
      • ►RocketChat
  • まとめ

Slackが選ばれた理由

選定の際に色々な評価軸を設けてホスティング・OSSの7種から検討をしたのですが
簡単に申し上げるとその得点が最も高かったのが理由です。

*1:オンラインゲーム事業部を除く

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【資料公開】Cloudera World Tokyo 2016で登壇しました

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こんにちは! DMM.comラボ ビッグデータ部の中野です。

11月8日に開催されたCloudera World Tokyo 2016

ビッグデータ部の中野と領家で登壇してきました。

資料の公開も含めて簡単に報告させていただければと思います!

セッションの概要

セッションタイトルはコチラ。

『Deep Learningを用いた類似画像レコメンドのSQL on Hadoopによる実現』

簡単に申し上げますと・・・

Deep Learningを用いたお手軽類似画像レコメンドのご紹介です! 画像の特徴抽出から類似度計算までをHiveなどのSQL on Hadoopで実現しました。 Deep Learningによる画像解析ではアニメや漫画などのイラスト画像から髪型や服装、表情などの特徴を抽出しています。 この特徴を用いて、商品のパッケージ画像による類似画像レコメンドの実現に関して説明しました。

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なお、登壇資料は以下よりご覧いただけます。

当日撮影禁止とさせていただいた部分に関しては、公開が出来ないため 少し変更を加えたものとなりますが、ご来場いただいた方もそうでない方も ぜひご覧いただければと思います。

登壇者よりヒトコト

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DMM.com Labo システム本部  中野

本登壇では、我々のチームが実施している取り組みの一つ、DeepLearningの活用に関してレコメンドを通して簡単に説明させていただきました。拙い発表ではありましたが、少しでも活用いただければ幸いです。

なるべく、初学者でもわかりやすいように登壇内容を作成しました。バリバリDeepLearningを使いこなしている方には物足りないかもしれませんが、少しでも参考になればと思います。

本登壇にあたり、様々な方にレビューいただきました。皆さま、ありがとうございました。また、配属されて数か月程度ですが、このような機会をいただきありがとうございます。  

本登壇は、我々の取り組みのほんの一部です。機会があれば、また知見を共有したいと思います。

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DMM.com Labo システム本部  領家

Cloudera World Tokyo と言う大きな舞台で登壇をさせていただくという、とても貴重な経験をさせていただきました。

今回の登壇では『Hive(SQL on Hadoop)によるDeep Learning活用のためのアーキテクチャ』の説明を中心に発表いたしました。 HiveやHadoop, Deep Learningというワードを聞くとどうしても「難しそう」というイメージを持たれると思いますが、 なるべく「お、意外と簡単じゃね?」と思っていただけるように心がけて登壇内容を構成しました。

発表に関しては不慣れな部分もあり、 言葉を噛んでしまったり... レーザーポインターをぐるぐるしてしまったり... と反省すべき点も多くありましたが、少しでも多くの方に興味を持っていただけたら幸いです!

今回の登壇までにたくさんの方に協力していただきました。 本当にありがとうございました。

今後の取り組みに関しても、機会がありましたらどんどん共有していきたいと思います!