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#技術・運用
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「アカマイ遅いぞ冤罪事件」から読み解く、Webサイト計測における誤解と現状
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Clovaを支える自然言語処理の秘密
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LINEの全社員が使えるデータ分析ツール「OASIS」開発秘話 既存のソフトウェアを採用せず、内製化を選んだ理由
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LINEの大規模コンテンツ流通を支える、メディアプラットフォーム開発の舞台裏
LINE DEVELOPER DAY
究極の安全性を実現する、LINEの仮想通貨交換所「BITBOX」のセキュリティ対策
LINE DEVELOPER DAY
扱うデータ量は約数十PB LINEが誇るビッグデータプラットフォームの全貌
LINE DEVELOPER DAY
LINEの大規模データパイプラインを支える、Apache Kafkaプラットフォームの運用の裏側
LINE DEVELOPER DAY
LINEのインフラプラットフォームの裏側––スケーラビリティを確保しつつ運用コストを小さくするためにやったこと
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「72時間ホンネテレビ」の負荷対策と舞台裏 総視聴数7,400万をサーバーダウン「0」で乗り切れた理由
AbemaTV Developer Conference
AbemaTVにおけるコンテンツ推薦システムの仕組みと実装
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歴史とともに紐解く、AbemaTVのアーキテクチャの変遷 開発開始〜現在までの軌跡
AbemaTV Developer Conference
Kubernetes Jobを用いたバッチシステムのリソース最適化 AbemaTVが抱えていた問題とその解決策
AbemaTV Developer Conference
「AbemaTV」Web版におけるSSR化とFastlyへの移行
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世界規模のネット対戦を支えるマッチング技術 快適なゲーム体験を生み出すために考えるべきこと
TECH x GAME COLLEGE
Golang&GAEで作る金融システム 仮想通貨取引所開発を支える技術スタック
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サーバーサイドKotlinとマイクロサービス FRESH LIVEにおける開発の舞台裏
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砂金信一郎氏が振り返るAzureの歴史––JAZUGの立ち上げから今日まで
Japan Azure User Group
クラウド時代のサーバー監視における、良いメトリックの4要素 - Part2
Japan Azure User Group
タンパク質のエントロピー計算に、PythonではなくJuliaを採用した訳
JuliaTokyo
クラウド時代のサーバー監視における、良いメトリックの4要素 - Part1
Japan Azure User Group
PoCからプロダクションまで Azureが支えたPHPアプリケーション開発の舞台裏
Japan Azure User Group
AzureでKubernetesを使う上で知っておきたい実践テクニック
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Mastodon・Netflixに見る、コンテナの未来––コンテナはサービス開発の主流になり得るか?
TECH x GAME COLLEGE
さくらインターネット研究所所長・鷲北賢氏が語る、コンテナのこれまでとこれから
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オイシックスのデータ基盤再構成の舞台裏 設計における特徴と分析事例を解説
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日本でBitcoin決済できる店は5万店以上 数字から読み解く仮想通貨の今
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分散型台帳技術「Corda」の仕組みと特徴
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Treasure Dataのエコシステムで作る、ETL処理で気をつけるべきこと&設計のセオリー
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TreasureDataが教える、ロバストなETLデータ処理基盤の作り方
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ハードウェアの故障度合いを定量化して自動検知 ヤフーの大規模インフラを支える運用術
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ゼロから学ぶサーバレスの歴史 FaaSの誕生がもたらしたもの
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ヤフーの大規模データ基盤を支えるHadoop運用法
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サーバレスか、コンテナか 歴史とともに振り返る、仮想化の次に来るもの
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【PyCon JP 2018】データサイエンスで競馬の結果を予測する、機械学習モデルの構築プロセス
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