障害の影響調査と報告のための履歴データモデル
・障害発生時に影響を受けたユーザーを特定し、適切な連絡を行うためのデータ設計手法を解説します。 ・B2Bシステムにおいて、障害調査を考慮した履歴データモデルの構築がなぜ重要かを説明します。 ・障害対応の迅速化を目指すバックエンドエンジニアやアーキテクトに向けた内容です。
株式会社ログラス
ろぐらす
法人代表者名: -
法人番号: 2011501024807
証券コード: -
事業概要: -
郵便番号: 1080073
本社所在地: 東京都港区三田3丁目11番24号
従業員数: 330
従業員数(男性): -
従業員数(女性): -
創業: -
・障害発生時に影響を受けたユーザーを特定し、適切な連絡を行うためのデータ設計手法を解説します。 ・B2Bシステムにおいて、障害調査を考慮した履歴データモデルの構築がなぜ重要かを説明します。 ・障害対応の迅速化を目指すバックエンドエンジニアやアーキテクトに向けた内容です。
・障害発生時に影響を受けたユーザーを特定し、適切な連絡を行うためのデータ設計手法を解説します。 ・B2Bシステムにおいて、障害調査を考慮した履歴データモデルの構築がなぜ重要かを説明します。 ・障害対応の迅速化を目指すバックエンドエンジニアやアーキテクトに向けた内容です。
・障害発生時に影響を受けたユーザーを特定し、適切な連絡を行うためのデータ設計手法を解説します。 ・B2Bシステムにおいて、障害調査を考慮した履歴データモデルの構築がなぜ重要かを説明します。 ・障害対応の迅速化を目指すバックエンドエンジニアやアーキテクトに向けた内容です。
AIによる開発速度向上と、それに伴う品質向上のアプローチについて、エンジニアリングマネージャーがAI時代にどのように変化すべきかを考察する記事です。 AIの進化を踏まえ、品質の可視化を現場と経営層の間で共有する重要性について論じます。 この記事は、エンジニアリングマネージャー、プロジェクトマネージャー、テックリード、品質管理担当者向けです。
AIによる開発速度向上と、それに伴う品質向上のアプローチについて、エンジニアリングマネージャーがAI時代にどのように変化すべきかを考察する記事です。 AIの進化を踏まえ、品質の可視化を現場と経営層の間で共有する重要性について論じます。 この記事は、エンジニアリングマネージャー、プロジェクトマネージャー、テックリード、品質管理担当者向けです。
SRE NEXT 2026に現地参加した筆者が、自身の登壇「依頼文化をやめる日」の振り返りとイベント全体の感想を述べている記事です。 今回のテーマ「Inclusive SRE」に触れ、SREsというロールにとらわれず、Site Reliability Engineeringに関わる全てのエンジニアが学べる場であったことを伝えています。 SREエンジニア、エンジニアリングマネージャー、およびイベント参加者やSREのテーマに関心のあるエンジニア向けです。
- AIへの指示方法が「レビューして」から「敵対的検証して」へと進化 - 敵対的検証は、課題を前提に反証を試み、判定と根拠まで提示させる手法 - この記事は、AIの能力を最大限に引き出し、より深い洞察を得たい開発者やプロダクトマネージャー向け
- AIへの指示方法が「レビューして」から「敵対的検証して」へと進化 - 敵対的検証は、課題を前提に反証を試み、判定と根拠まで提示させる手法 - この記事は、AIの能力を最大限に引き出し、より深い洞察を得たい開発者やプロダクトマネージャー向け
SRE NEXT 2026に登壇・参加した経験を共有する記事です。 今年のテーマ「Inclusive SRE」に沿って、経験者から初心者まで、役割を問わず信頼性に関わる全ての人が学べる場であったことが述べられています。 SRE担当者、インフラエンジニア、プラットフォームエンジニア、エンジニアリングマネージャー向けの内容です。
・この記事は、受身気質だった著者がエンジニアリングマネージャー(EM)になった経験を共有するものです。 ・3年前にリーダーの役割について書いた記事に続き、EMとしての新しい挑戦について語られています。 ・キャリアの転換点にあるエンジニアや、マネジメント職に就いたばかりの人々に向けて書かれています。
・この記事は、受身気質だった著者がエンジニアリングマネージャー(EM)になった経験を共有するものです。 ・3年前にリーダーの役割について書いた記事に続き、EMとしての新しい挑戦について語られています。 ・キャリアの転換点にあるエンジニアや、マネジメント職に就いたばかりの人々に向けて書かれています。
AI活用によりGitHub Actionsのコストが増加したため、EKS上にSelf-Hosted Runner(ARC)を構築し、コスト最適化を試みた事例。 - GitHub Actionsのコスト増加とその要因(AI活用)。 - EKSとActions Runner Controller(ARC)を用いたSelf-Hosted Runnerの構築方法。 - コスト最適化のPOC(概念実証)として実施。
AI活用によりGitHub Actionsのコストが増加したため、EKS上にSelf-Hosted Runner(ARC)を構築し、コスト最適化を試みた事例。 - GitHub Actionsのコスト増加とその要因(AI活用)。 - EKSとActions Runner Controller(ARC)を用いたSelf-Hosted Runnerの構築方法。 - コスト最適化のPOC(概念実証)として実施。
- AIの活用が進む中で、E2Eテストの管理方法が変化している。 - チームでは、E2Eテストの内容をMarkdown形式でカタログ化し、運用している。 - このアプローチは、AI時代におけるテストの振る舞いを管理するために有効である。
この記事は、ログラス社がプラットフォームエンジニアリングの取り組みをどのように進めているかについて解説しています。 * プラットフォームエンジニアリングを効果的に進めるための重要なポイントに焦点を当てています。 * SREチームがプラットフォームエンジニアリングに取り組むことになった経緯や、1年間での変化についても触れています。 * プラットフォームを「使われる」ものにするために、どのような工夫がなされたかが語られています。 対象読者: * プラットフォームエンジニア * SRE * インフラエンジニア * エンジニアリングマネージャー
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この記事は、Spring Boot を使用して、動的な可視性タイムアウトを持つSQSワーカーを実装する方法について解説しています。 重い処理をSQSメッセージ経由で非同期に処理するためのアーキテクチャと、その実装の詳細に焦点を当てています。 バックエンドエンジニアやインフラエンジニア、AWSを利用した開発者向けの記事です。
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