ここでは、弊社の過去の実績の一部をご紹介いたします。

Webサービスの開発実績

「選挙ドットコム」及び「ボネクタ」

どのようなサイト・サービスか

選挙ドットコム」とは、選挙ドットコム株式会社様が運営する、「月間1,000 万 PV を超える日本最大の選挙情報サイト」です。

また、「ボネクタ」は、政治家及び候補者の方向けの、情報管理・発信ツールです。ボネクタ上で出来る事としては以下の通りです。

  1. 情報の更新・発信
    • プロフィール情報等
    • ブログ
  2. 1で更新した情報の各種メディアへの配信

担当した箇所

「選挙ドットコム」サイトの初期バージョンは、弊社とは別の開発チームが担当したのですが、2016年の春以降は、弊社で開発を担当しております。

主な開発内容としては以下の通りです。

  • 「選挙ドットコム」
    • 政治家ページ
    • 第24回参議院選挙特設ページ
    • スマホサイト
  • 「ボネクタ」:以下の機能を含む全ての開発
    • ユーザー管理、権限設定
    • ブログ投稿・編集機能
    • 外部ブログインポート機能

使っている技術

  • フレームワーク: Ruby on Rails
    • 使っている主な gem
      • devise
      • pundit
      • carrierwave
      • blogit: カスタマイズして使用
  • その他、プログラム関連
    • CKEditor: カスタマイズして使用
    • コンテンツ管理の部分で、一部 WordPress を使用
  • データベース: MySQL
  • インフラ: AWS
    • EC2
    • RDS
    • CloudFront

Commet

どのようなサイト・サービスか

GitHub, Slack, Google Drive などを一括して検索出来る、弊社の自社サービスです。

詳細は、以下をご覧下さい。

担当した箇所

全て

使っている技術

  • フレームワーク
    • バックエンド: Play Framework (Scala)
    • フロントエンド: React + Redux
    • CSS: FlatUI (サイト本体), Foundation (トップページ、静的ページ)
  • データベース: PostgreSQL
  • その他、ミドルウェア
    • Elasticsearch
    • Redis
  • インフラ: Azure
  • 監視
    • Azure Monitor
    • Nagios

某不動産サイト

どのようなサイト・サービスか

不動産会社が、自社の不動産ホームページを作成出来る、マルチテナントのサービスです。サイトの構成としては、以下の3つに分かれています。

  1. 運営会社様の管理サイト
    • 不動産会社の登録・更新・削除等の管理
  2. 不動産会社様の管理サイト
    • 不動産物件の登録・更新
    • ニュース記事等の登録・更新
    • サイトレイアウトの設定
  3. エンドユーザー(不動産を探しているユーザー)が見る、表のサイト

2と3は、独自ドメインで運用が可能です。

担当した箇所

運営会社様及び不動産会社様が使用する管理サイト(前項の1及び2)の、デザイン以外の全て

使っている技術

  • フレームワーク: CakePHP 3
  • データベース: MySQL
  • インフラ: AWS
    • Elastic Beanstalk (Docker)
    • RDS
    • S3

スマホアプリの開発実績

某iOSアプリ

どのようなアプリか

世界的に有名なエンターテイメント企業の日本法人様がリリースした、同社キャラクターが沢山出てくる便利アプリです。

担当した箇所

  • API との通信
  • 認証
  • アクセス解析の組み込み

使っている技術

  • Swift

ビッグデータ・機械学習関連の実績

某広告会社様、広告配信システム

どのようなシステムか

数千万人のユーザーデータ x 数千件の広告案件の組み合わせのうち、様々な制約条件を考慮して、最適な組み合わせを計算して出力するバッチ処理システムです。

担当分野及び使用技術

  • データ処理基盤部分(Spark)
  • データ前処理(Spark, Hive)
  • インフラ構築(AWS)
  • ジョブ起動、その他(AWS Lambda, シェルスクリプト等)

某教育研究機関様、画像診断サービス

どのようなシステムか

ある分野の画像診断(分類)を行う学習済みの機械学習モデルを用い、webサイトから画像をアップロードすると診断結果が表示されるというサービスです。

担当した箇所

  • API サーバーの構築・プログラム実装
    • 機械学習モデルの組み込み
    • 受け取った画像の前処理
  • Web サーバーの構築・プログラム実装

モデルの作成・学習自体はお客様が行いました。

使っている技術

  • Caffe (機械学習フレームワーク)
  • Flask (API サーバー)
  • Laravel (Web サーバー)
  • AWS (インフラ)

運用保守の実績

某広告会社様、夜間バッチ運用・監視

お客様が抱えていた課題

こちらのお客様では、開発に区切りが付いて運用フェーズに入っているシステムがあったのですが、夜間バッチ時の障害対応が手薄となっていました。

運用フェーズに入る際の一般的な選択肢としては、

  • 開発を担当したベンダーに、引き続き運用保守もお願いする
  • 別のベンダーに運用保守を引き継ぐ

というのがありますが、それぞれに課題があります。

前者の場合、対応時間帯は平日日中時間帯に限られることが多いのが問題です。

一方後者に関してですが、ITシステムの夜間・24時間監視を提供しているベンダーは多いですが、障害発生時にやってくれる事としては、手順書に従った障害解決+α程度の事しかしてくれない、あるいは非常に高額になるという問題があります。

何をしているか

弊社の国内及び海外メンバーでシフトを組み、日本時間の夜6時〜翌朝7時に起動される夜間バッチのアラート対応を行っています。

結果

弊社のメンバーは、所謂オペレーターでは無く、自分で障害調査・復旧作業までを行えるエンジニアのため、大半のアラートはお客様へエスカレーションする事なく解決に至っています。

費用に関しても、海外を拠点としているメンバーを活用することで、比較的低額に抑えることができ、結果として費用対効果の高い運用・保守サービスが提供できています。

某Webサービス企業様、高負荷発生対策・監視

お客様が抱えていた課題

こちらのお客様が提供しているWebサービスでは、年に1〜2度大きなイベントがあり、その際にアクセスが集中するものの、今まではサイトがダウンしたりして機会損失となっていました。

何をしたか

次の大きなイベントの際にはサイトが落ちないようにして欲しいとご依頼があり、1ヶ月未満の短い期間で、以下を実施しました。

  • 稼働中のシステムのソース・仕様書把握
  • パフォーマンス上のボトルネック特定、修正
  • 負荷に応じてスケールアウト・スケールアップできるアーキテクチャに変更

その上で、イベント期間中のピーク時間帯は、弊社のメンバーでシフトを組んでサービスの監視、問題が発生した際の対応を行いました。

結果

イベント期間中、一時サービスに繋がりにくい時間帯があったものの、多い時で数百万PV/日を捌くことが出来ました。

技術講習の実績

株式会社リーデックス様

詳細は以下をご参照下さい。

インフラ設計・構築・運用会社様

社員数約100名の、インフラ設計・構築・運用を主な事業としている会社様にて、2011年〜2017年4月まで、技術者向け講習を担当しました。

主な講習内容は以下の通りです。

  • Linux: 基礎〜中級
  • Oracle Master Bronze
  • JP1

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