#インフラ 135件

4K/低遅延ライブは実現できるか　アカマイが導き出したベストプラクティス

「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

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

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

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

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

「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におけるコンテンツ推薦システムの仕組みと実装

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

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」Web版におけるSSR化とFastlyへの移行

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

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

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

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

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

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

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

AzureでKubernetesを使う上で知っておきたい実践テクニック

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？

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

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

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

TreasureDataが教える、ロバストなETLデータ処理基盤の作り方

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

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

ヤフーの大規模データ基盤を支えるHadoop運用法

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

freee CTOが語る技術スタック　システムの巨大化と戦うためにやったこと

“Qiitaを作るチーム”の裏側　Increments株式会社テックリードが語るQiitaのこれから

「SoftBank Ads Platform」を支える分析基盤　エンジニアが明かす、その運用と苦労

AWSでDockerを乗りこなせ　AWS Fargate〜Kubernetesの活用事例

AI系サービスを支える技術スタック　Nextremerが語る開発環境

DeNAが目指すこれからの分析基盤　2020年代に向けたインフラのあるべき姿

仮想通貨交換所を動かす技術　マネーフォワードCTOが語る、高難度のシステムに求められること

DeNAのデータ分析基盤　あらゆるサービスのログを蓄積・分析するインフラの仕組み

大規模広告配信システムからデータプラットフォームまで　マイクロアドのインフラの舞台裏

大規模分散システムのスケーラビリティを担保する、TreasureDataの知られざる戦い

開発組織は約2年で1人→40人に　たった1人からはじまった、グロービスのエンジニア組織の裏側

dely CTO大竹雅登氏が語る、ユーザーインタビューの手法から社内コミュニケーションまで

Treasure Dateが語る、大規模分散システムをスケーラブルに運用するためにやったこと

RedshiftとGlueで作る、簡単データウェアハウス　「クラシル」を支える分析基盤の裏側

サービスの成長に合わせてアーキテクチャを改善　「クラシル」Androidアプリにおける試行錯誤を振り返る

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