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部内の実装設計力向上を目的として、2016/11 から(大体)毎週１回のペースで「オブジェクト指向設計実践ガイド」の輪読会を開催して、2017/02/06 に完了した。

オブジェクト指向設計実践ガイド　～Rubyでわかる 進化しつづける柔軟なアプリケーションの育て方

posted with amazlet at 17.02.19

技術評論社 (2016-09-02)
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弊部は主に分析基盤の運用とアナリストのサポートをする部署であるため、実装力を身につける機会が少ないメンバが多い。 そのようなメンバ、特に新卒の頃から弊部に所属している若手にとって、設計について考えることは良い機会になったようだ。

オブジェクト指向を教えるにあたって、どの本が良いのかずっと悩んでいたのだが、2016/09に発売されたこの本をさらっと読んでみて良さそうと思ったので、この本を取り上げてみた。 結果としてこの本は良かったと思う。自分の経験からも同意できる内容が多く、基礎として教えるのに良い本であった。(とはいえ、細部まで全て同意できるわけではなかったので、輪読会中の補足は必要だったが...)

最後に、あえて一つ心に残ったものを取り上げると１章の「完全で正確に仕様を満たしており、永久に変化しないアプリケーションであれば設計を気にする必要はない。」という文になる。言い切っているのが面白かったし、変更への対処こそが設計が重要な理由だと述べていて、なるほど確かにと思わされた。 

2/10 に開かれた DeNA Technology Conference 2017 と 2/17 に開かれた Developers Summit 2017 で講演をしてきたので資料をおいておきます。

DeNA TechCon では、AIレーンでのトークということで、AIに関わりのある機械学習基盤の話にだけ絞って「DeNA AIシステム部におけるクラウドを活用した機械学習基盤の構築」というタイトルで話してきました。

AI、特にディープラーニングの流行により、これから機械学習基盤を構築しなければならなくなっているインフラエンジニアだったり、AIエンジニアだったりが増えていると思います。 そういう方々に参考になれば幸いです。

Developers Summit では、AIに縛らずに、機械学習基盤の話と分析基盤の話をしてきました。

分析基盤の話は「DeNA流データエンジニアリングの極意」とタイトルを付けていて、自分がAIシステム部(旧称 分析基盤部)に来てから得たノウハウを凝縮したものになっていると思っています。

これから分析基盤を構築して、データエンジニアリングを行うような方々の参考になれば幸いです。前半の機械学習基盤の部分は DeNA TechCon でのトークと被るのでアップロードした資料からは除いてあります。

また、Developers Summit では、最近作っている Triglav (トリグラフ)というツールの紹介も行いました。ソースコードは

https://github.com/triglav-dataflow

で公開しています。このツールは、既存のワークフローツールでは解決できないような、分断されたアプリケーション間のワークフロー形成をデータ指向で支援するツールです。

データ指向でつながりを形成するので、古のツールでデータ取り込みが行われていた場合でも、ストレージさえ現役であればつながりを持たせることができます。

複数の Jenkins 間のつながりをもたせるといった課題を解決することもできます。

弊社以外でも類似の状況で困っている方々はいらっしゃると思うので、是非ご確認ください。

わなみん@wanami3103

DeNA TechCon 2017のグラレコ続き。DeNAが切り拓くAIの話をパネル含め6講演描きました(*ω`*) https://t.co/SV0lJ7VdSu #denatechcon #graphicrecording https://t.co/piBcakvkv2

2017/02/11 21:35:35

Nakayama san@nakayama_san

DeNAの機械学習基盤と分析基盤をきいてきたメモー。 #devsumi #devsumiB https://t.co/cAtgQyrzst

2017/02/17 14:59:17