なぜDMMがweb3に参入したのか。Seamoon Protocolが目指す新たなエンタメ体験の未来とは
なぜDMMがweb3に参入したのか。Seamoon Protocolが目指す新たなエンタメ体験の未来とは
Pelletkachels waren ooit eenvoudige apparaten voor verwarming, maar ze hebben een opmerkelijke evolutie doorgemaakt sinds hun bescheiden begin in de jaren ’80 van de vorige eeuw. In dit artikel duiken we diep in de geschiedenis van pelletkachel, bespreken we de belangrijkste mijlpalen en ontwikkelingen op het gebied van subsidiemogelijkheden en werpen we een blik op de transformatie tot moderne en
ちわす。11月にサーバサイドエンジニアとしてジョインした佐野です。前職ではウェブサービスやソーシャルゲームのサーバ管理、DBA、運用ツール開発など主にインフラ面を担当していました。入社一ヶ月のペーペーでございます。 「ブログ書けやー」とのお達しが出たのですが、ノリがイマイチわからんので、軽い記事(恵比寿のメシと酒)と真面目な記事(トレタのシステム)を両方書きます。真面目な話の合間にメシの話でもしながら...。真面目な記事はエンジニア職向けの内容になります。 ではよろしくお願いします。 トレタのシステムは種々のクラウドサービスで成り立っています。この一ヶ月で僕がシステムに手を加えた部分としては、監視周りの整備(Pingdom, PagerDuty導入, 監視用hubotを書く)、ログ解析基盤の構築(fluentd -> BigQuery連携)、ちょっとした負荷分散(リバースプロキシを少々)を
フロントエンドのパラダイムを参考にバックエンド開発を再考する / TypeScript による GraphQL バックエンド開発
From Fluentd Meetupに行ってきました これを読んだ時、BigQueryの検索スピードについてちょっと補足したくなった。確かにFluentd Meetupのデモでは9億件を7秒程度で検索していたが、BigQueryの真の実力はこれより1〜2ケタ上だからだ。ちょっと手元で少し大きめのテーブルで試してみたら、120億行の正規表現マッチ付き集計が5秒で完了した。論より証拠で、デモビデオ（1分16秒）を作ってみた： From The Speed of Google BigQuery これは速すぎる。何かのインチキである（最初にデモを見た時そう思った）。正規表現をいろいろ変えてみてもスピードは変わらない。つまり、インデックスを事前構築できないクエリに対してこのスピードなのである。 価格も安い。さすがに120億行のクエリは1回で200円もかかって気軽に実行できなさそうであるが、1.2億
先日、有志で集まって「BigQuery Analytics」という書籍の読書会をやった。その名の通り Google BigQuery について書かれた洋書。 BigQuery を最近仕事で使い始めたのだが、BigQuery が開発された背景とかアーキテクチャーとかあまり調べもせずに使い始めたので今更ながらその辺のインプットを増やして以降と思った次第。 それで、読書会の第1回目は書籍の中でも Overview に相当するところを中心に読み合わせていった。それだけでもなかなかに面白かったので少しブログにでも書いてみようかなと思う。 BigQuery の話そのものも面白いが、個人的には Google のインフラが書籍『Google を支える技術』で解説されたものが "Big Data Stack 1.0" だとして、BigQuery は Big Data Stack 2.0 の上に構築されており
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