リー ブログ。 IaCを意識したCLI開発のエッセンス

IaCを意識したCLI開発のエッセンス

事前確認の順番はテストピラミッドの観点からなるべく実行コストの低いものから順番に行いましょう。 パラメータ化 eskeeperでは上から4つをサポートしています。 : 端の扱いが雑なので、p値が0付近の確率を計算する場合は、先に反対側の領域を計算して1から引くのが良いと思います。

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IaCを意識したCLI開発のエッセンス

準備 以下では、広告や記事などの推薦システムを想定して、あるアイテムに対して発生するクリックモデル化する場合を考えます。 ここで、nが十分大きい場合、 は以下のような正規分布に従うと近似できます。 直接的なタイピングを要求するインターフェースだと、人間が実行することを前提にしており、自動化できなくなってしまうためです。

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反対にこれが達成できない場合、オートメーションツールの結果に自信がなくて、自動化に任せっきりであることが怖くなってしまう「オートメーション恐怖症」と呼ばれる状態になってしまいます。 eskeeperの導入により冪等性を担保したオペレーションを確立し、複雑化していたスクリプトやk8s Jobを一掃しました。

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IaCを意識したCLI開発のエッセンス

平均 のベルヌーイ分布に従う確率変数 を導入し、あるアイテムがクリックされる事象を 、クリックされない事象を としてモデル化します。

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p値と仲良くなる

import scipy. まとめと教訓 今回は、真のパラメータが帰無仮説と近い場合と遠い場合の2パターンに対して、p値の分布がどのように変わるかを具体的に見てみました。 オペレーションの数だけスクリプトが用意され、非常に複雑な運用でした。

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本番導入から日が浅いので今後の eskeeperの活躍を観察していきます。 そこでこれらの管理上の問題を解決するために作ったのが eskeeperです。 チームでのElasticsearchの運用と課題 エムスリーの検索基盤チームではElasticsearchを利用しています。

p値と仲良くなる

ここからどのような教訓が得られるでしょうか。 下記の例では yqというyaml操作ツールを使ってQA用の設定だけ切り出して標準入力として eskeeperに渡す例です。 これを踏まえて、p値の分布を下記のようなコードで描いてみました。

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p値と仲良くなる

設定の外在化 設定を外在化できることは言うまでもなく重要です。 そのため、無駄に粘るのではなく、「もし効果があったとしてもごくわずかだと予想されるので、潔くこの施策はあきらめて次に行こう」という発想の方が合理的かもしれません(もちろん、改善幅がどれだけビジネスインパクトを持つかどうかにも左右されるので、一概には言えませんが)。

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