Tag Archives: summer homework

How Promgen Routes Notifications

I’m Paul Traylor with LINE Fukuoka’s Development Department where I focus on tooling to monitoring the many servers used to support LINE Family Apps. One of my main tasks is to maintain Promgen which is a tool for managing Prometheus targets and routing alerts to the correct team.

How Prometheus and Alertmanager process alerts

Prometheus uses labels for many things, from writing PromQL to routing alerts, so understanding how labels are used is important to understanding how alerts are routed.

Write you a webpack for great good

こんにちは、LINEでフロントエンド開発を担当しているJunです。この記事はLINE Engineering Blog「夏休みの自由研究 -Summer Homework-」の4日目の記事になります。

この記事ではJavaScript ecosystemの一つ、module bundlerについて書きたいと思います。まずmodule bundlerという概念について簡単に紹介し、その後module bundlerが実際どう動くのかについて自作module bundlerを書いた経験と共に説明します。

Module bundler?

Moduleシステムは大きいコードベースをmoduleと呼ばれる単位に分割できるようにする構造のことです。JavaScriptは長い間moduleシステムを持っていませんでしたが、2009年Node.jsがCommonJSというmoduleシステムを使い始めて以来、JSでもmodule化したコードを書くのが普通になりました。そしてECMAScript 2015でJS言語仕様に新しいmoduleシステム、ES Modulesが含まれるようになり、もはやmodule無しではJSを書きづらくなったとさえいえます。

Clovaにおける機械学習モジュールの管理運用基盤Druckerについて

こんにちは、LINEでClovaの自然言語理解 (NLU) ユニットの開発をしている服部 (keigohtr)です。この記事は、LINE Engineering Blog 「夏休みの自由研究 -Summer Homework-」 の3日目の記事です。

はじめに

機械学習が流行ってます。みなさんも既に機械学習をやっていたり、上司から機械学習をやれと言われたりしているのではないでしょうか?幸いなことに、近年の機械学習の流行のおかげで機械学習まわりのツールやフレームワークはかなり充実してきました。線形回帰やロジスティック回帰、Perceptoron、Adaboost、Random Forest、Support Vector Machine、XGBoost、そして多様なDeep Learningのアルゴリズムなど、多くのアルゴリズムが誰でも簡単に利用できるようになりました。しかし「学習」まわりのツールやフレームワークが充実する一方で、構築した機械学習モジュールの「運用」まわりのツールやフレームワークは多くありません。そこで今回は、LINEのAIプラットフォームであるClovaで採用する機械学習モジュールの管理運用基盤Druckerをご紹介します。

LINE の全社員が必要に応じて担当サービスのデータを分析できる環境の構築

この記事は、 LINE Engineering Blog 「夏休みの自由研究 -Summer Homework-」 の 2 日目の記事です。

LINE Data Labs のデータエンジニアの吉田啓二です。昨年から行っている「 LINE の全社員が必要に応じて担当サービスのデータを分析できる環境を構築・提供する」という取り組みをご紹介します。

LINE Data Labs とは

LINE Data Labsは、 LINE の各サービスのデータの収集・処理・集計・分析を専門的に行うことで、データの分析・活用という側面から各サービスの成長を支えることを目的とした部署です。Hadoop クラスタへの各サービスデータの収集、データを集計・可視化する BI/レポーティングツールの提供、データ分析による各サービスの状態把握・意思決定支援、各サービスの価値向上を目的とした機械学習の適用など、データに関する多岐に渡る業務を、合計約 50 名の機械学習エンジニアデータサイエンティストデータプランナーデータエンジニアが、お互いに協力して遂行しています。

あらゆるWebを問答無用でChatbot化する手法


こんにちは、LINEでDeveloper Advocateをしている中嶋です。この記事はLINE Engineering Blog 「夏休みの自由研究 -Summer Homework-」の1日目の記事です。

Webを問答無用でChatbot化する

  • スマホに対応していないWebサイトでイライラしながら入力する。
  • 毎回ログインが必要でやる気をそがれる。
  • そもそもスマホでのフォーム入力画面はつらい。

そんな経験ありませんか?

LINEは当然ながらスマートフォンで最も利用されており、必然的にLINEにとってそのスマートフォンでのUXはとても重要で、多くの工夫が凝らされています。

そこで、前述のようなスマホでは使いにくいサイトをLINEから操作できるようにしたら便利になるかも?という実験をこの記事では紹介したいと思います。