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イベント驅動とドメインの完全性を意識したアーキテクチャ設計
資料 : ?
出前館
の內のクーポンサービス
component
Api : 同期處理
Batch
Subscriber : Kafka を介して非同期處理
同じ DB を讀み書きしてる→component 閒で不整合
どうする
monorepo
domain model
集約 (aggregation)
例 : Coupon
constructor で validation
deadlockとlockwait timeoutに立ち向かい、外部キー制約削除にいたった話
資料 : ?
大量の bulk 處理
1 つの DB transaction 內で行ふ
deadlock が發生し易い
log から調査する
外部 key 制約
參照元 table を更新する時に、參照先 table の column に共有 lock が掛けられる
外部 key 制約を削除した
代はりに application の code 上 (ActiveRecord の association) で表現する
OCR開發の續け方
資料 : ?
OCR + 人
GEES (2013〜)
NineOCR
新しい OCR
名刺に特化
課題 : 不確實性の伴ふ長期開發にどう向き合ふか
段階的に成果を出す
期待效果の高いところからやる
E-mail 等。既存の cost の高いところ
段階的に難易度を上げる
各 step で事業貢献を出す
課題 : 既存の安定した system にどう新しい ORC を導入するか
讀み取り結果の揺れを感じさせたくない
組み込み方
期待效果の高い部分は、GEES に NineOCR を組み込む
NineOCR で決定できないものを GEES にまはす
データのマスタが變はっても繼續的に分析したい！
ジャンプ+ リニューアル
data を移行した
前後では data の設計が異なる
自動復舊が便利
他の案
時閒かかり過ぎ
data の再現
分析の query を書き換へるのは大變
以前の全ての table を齒を⻝ひ縛ってやる
再現後の check
新しい分析
data schema を分析者が理解する
いまAI組織が求める企劃開發エンジニアとは？
AI 硏究組織
resercher + engineer
社會實裝
1. 硏究開發
2. prototyping
3. 檢證
4. 製品化
5. 導入
硏究所と product 組織の分擔は?
多くは
硏究所 (resercher) : 1
product 組織 (engineer) : 4, 5
2, 3 が落ちがち
2, 3 をやる企劃開發 engineer を求めてゐる
GKE上でのMLバッチ運用のコツ
Node Pool
機械學習 の batch で、eviction されて scale down されるのは致命的
stateful だから
sate-to-eviction で eviction を防ぐ
でかい pod が動いてゐたでかい node に、小さい pod が紛れ込んだ時、でかい pod が終了しても小さい pod がでかい node で動き續け、金の無駄
でかい node でかい pod 向けの Node pool と、小さい node の小さい pod 向けの Node Pool に分ける
どっちに割り振るか事前に判斷しなくちゃいけなくて面倒だね
いいチームでゐるためにやってゐること
1 チーム 10 人くらい
御互ひの理解
チームの Slack channel にほぼ何でも書く
times は餘り使はない
積極的に相談する、相談に乘る
「◯◯を考へるスレ」
週次でふりかへる
KPT
ドメインキャッチアップ會
Q に 1 囘はみんなで顏を合はせる
なんでも LT 會
Q に 1 囘
月 1 プチ開發合宿
プログラミングサークルの新歡を支へる技術
KMC (京大マイコンクラブ)
新歡
講座やハンヅオン
環境構築が課題
coder/code-server
code-server-operator
kubebuilder で CRD を作った
快適でお手輕アウトプット環境を求めて
Markdown で書く記事に畫像を簡單に插入したい
GitHub の issue でいいのでは
label→tag
milestones→category
先頭の code block→frontmatter
Firebase GenkitでAI機能開發を加速する
資料 : ?
多數の model、1 つの interface
Zod schema
function calling を簡單に實裝
local 實行
今は npm でしか使へない
yarn 等は不可