Golang マイクロサービスの徹底トレース方法 | オブザーバビリティ基盤第3話

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Golang マイクロサービスの徹底トレース方法 | オブザーバビリティ基盤第3話 こんにちは、SREグループのカンタンです! GO株式会社ではサービス品質を向上させるためマイクロサービスのオブザーバビリティを常に改善しています。 「LGTM!オブザーバビリティ…

GKE クラスタでは64ノードしか作れない?!Cloud NAT でハマった話

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GKE クラスタでは64ノードしか作れない?!Cloud NAT でハマった話 こんにちは、SREグループのカンタンです! GO株式会社では AWS EKS と GCP GKE の Kubernetes クラスタを活用していますが、 数週間前に本番 GKE クラスタのメンテナンス作業を実施した際に…

GO TechTalk #25 GOのデータ・AIを活用する「組織」を30分で紹介

2024年2月26日に「GO TechTalk #25 GOのデータ・AIを活用する「組織」を30分で紹介」(connpass)を開催しました。 本記事では当日の内容を簡単に紹介します。 GO TechTalkとは? GO TechTalkは、GO株式会社のエンジニアたちが、タクシーアプリ『GO』をはじ…

Regional Scrum Gathering Tokyo 2024 参加レポート

Regional Scrum Gathering Tokyo 2024 参加レポート タクシーアプリ『GO』の決済基盤を開発している 菅原 です。 2024年1月10〜12日に開催された Regional Scrum Gathering Tokyo 2024 (RSGT2024) に会社のメンバーと参加してきました。 Regional Scrum Gath…

新たに「GO Tech Blog」としてスタートします!

このたび、GO株式会社の技術ブログを移転しました。 今後はここ「GO Tech Blog」を通じて、GO株式会社のエンジニアたちが日々の業務を通じて得た知見や、社内の開発文化について発信していきます。 ぜひRSSの購読や、はてなIDをお持ちの方はぜひ読者登録もよ…

DRIVE CHARTのAI技術まとめ-データサイエンス編

AI技術開発部データサイエンスGの菊地です。今回の記事では次世代AIドラレコサービス『DRIVE CHART』を実現するためのデータ分析技術について、過去に執筆された内容をもとにまとめていきたいと思います。こちらの記事は画像認識編、AI運用技術編の続編とな…

Apache Arrow の紹介

タクシーアプリ『GO』のデータエンジニアをしている牧瀬です。 Apache Arrow という OSS を知り、弊社でも活用できる機会があるのではないかと興味を持ちました。本記事では Apache Arrow の概要を紹介します。 概要 Apache Arrow とは、インメモリのカラム…

DRIVE CHART - AI運用技術まとめ

スマートドライビング事業部の森本です。AI技術の発信強化の一環として、過去に発信した記事や発表資料をテーマごとにまとめる取り組みを行っています。今回は次世代AIドラレコサービス『DRIVE CHART』での本番環境、実験環境、エッジデバイスでのAIに関連し…

DRIVE CHARTのAI技術まとめ - 画像認識編

大規模に収集されたドラレコの映像データは、様々な用途に利活用することができます。詳細を2023年2月に行われたイベント「5万台のドラレコを活用!大規模データ収集・機械学習基盤の全容」で紹介しています。こちらの「道路情報の差分抽出」に関するプロジ…

BigQuery JSON型によりログの効率化は可能か?

AI技術開発部の老木です。今回、分析ログの増大が課題となりJSON型の導入を検討しました。分析ログをJSON化した際に問題となる配列の扱いについて紹介します。 適当に作ったログがでかすぎる。ログを出力・分析する人間によくある悩みではないでしょうか。そ…