InfoQ ホームページ uber に関するすべてのコンテンツ
-
RAG（Retrieval-Augmented Generation）を活用したCopilotが、Uberに13,000時間のエンジニアリング時間を節約
Uberは最近、オンコールサポートエンジニアの効率を改善するために設計されたAIを搭載したオンコールコパイロット、Genieを構築した方法を詳述した。GenieはRetrieval-Augmented Generation（RAG）を活用して正確なリアルタイム応答を提供し、インシデント対応のスピードと効果を大幅に向上させる。
-
UberがMySQLフリートのメジャーアップグレードを完了、パフォーマンスとセキュリティを強化
Uberは、バージョン5.7から8.0にアップグレードすることで、MySQLフリートデータベースを大幅に改善した。チームは、MySQLの新しいバージョンで改善されたパフォーマンスと同時実行性を利用したかった。また、MySQL 5.7が2023年10月に使用期限を迎えるためだった。この作業には1年以上かかり、3リージョンの19のプロダクションゾーンで2,100以上のクラスタと16,000以上のノードをアップグレードした。
-
Uber社、Apache Kafkaの階層型ストレージ機能を推進、効率性をめぐる議論に拍車
運送会社のUber社が、人気の分散イベントストリーミングプラットフォームApache Kafkaの新たな階層型ストレージ機能追加について、詳細を発表した。本機能は、大規模なKafkaクラスタを運営する組織の直面するスケーラビリティや効率性の課題への対応として3.6.0で追加され、現在、早期アクセスの段階である。
-
UberのCacheFront：レイテンシーを大幅に削減し、毎秒4000万件の読み取りを可能に
Uber社は、社内分散データベースDocstoreのために革新的なキャッシング・ソリューションCacheFrontを開発した。CacheFrontは、オンラインストレージから毎秒4000万件以上の読み取りを可能にし、P75レイテンシの75%削減、P99.9レイテンシの67%削減など、大幅なパフォーマンス向上を達成し、システム効率とスケーラビリティの向上に有効であることを実証した。
-
Uber、Compressed Log Processor (CLP)を使用してログ処理のコストを169分の1に削減
Uberは先日、Compressed Log Processor（CLP）を使ってログ処理のコストを劇的に削減した方法を公開した。 CLPは、テキストログを可逆圧縮し、解凍せずに検索することができるツールである。 Uberのログデータに対して169倍の圧縮率を達成し、ストレージ、メモリ、ディスク/ネットワーク帯域幅を節約することができた。
-
Uber Riderアプリでのデータ収集、標準化、大規模な利用
Uber Engineeringは最近、Uber Riderアプリからデータを収集、標準化、使用する方法を公開した。ライダーデータには、Uberアプリとのライダーのインタラクションがすべて含まれる。このデータは、Uberのオンラインシステムからの毎日の何十億ものイベントを表している。Uberはこのデータを使って、ファンネルコンバージョンの増加、ユーザエンゲージメントなどの主要な問題領域に対処する。
-
Uberが基礎のフルフィルメントサービスを再構築
Uberは先頃、Uberの基本的なプラットフォームサービスの1つ、フルフィルメントサービスの再構築の方法を共有した。30以上のチームと数百人の開発者が関わった2年間の取り組みに続いて、Uberのエンジニアは「新しいプラットフォームでさまざまなタイプの物理的フルフィルメントカテゴリをモデル化するための強力な基盤を構築し、既存のすべての輸送ユースケースを移行した。」
-
InfoQ Live 7月20日: DevOpsのソフトウェアサプライチェーン、フィーチャーフラグによる負債の削減
最新のDevOpsプラクティスは、品質の問題なしにソフトウェアのデリバリーをどのように加速できるのでしょうか? 自動化、継続的テスト、およびサプライマネージメントの手法によって、ソフトウェアの品質とデリバリー速度がどのように向上するかを学びます。7月20日のInfoQ Liveで、世界クラスのドメインエキスパートから貴重なインサイトを入手してください。
-
UberがマルチリージョンでのKafkaの災害復旧を実装
先頃のブログ投稿で、Uberのエンジニアは、レプリケーションプラットフォームを使用して、マルチリージョンのKafka展開で大規模な災害復旧を実装する方法を強調している。UberにはApache Kafkaの大規模な展開があり、1日に数兆のメッセージと数ペタバイトのデータを処理する。Uberのエンジニアは、自然災害や人為的災害に直面した時のビジネスの回復力と継続性を提供した。
-
安全で迅速なデプロイを世界規模で - QCon Plus Q&A
Uberは、ハイブリッドクラウドモデルを使って、サービスのデプロイメントを自動化した。すべてのサービスを同じロールアウトテクニックとワークフローを使ってデプロイすることにより、デプロイメントの安全性を保証し、問題の軽減を図る。さらに、クラウド間の差異を抽象化することで、任意のプラットフォーム上で動作するサービスの構築が可能になる。
-
UberのオープンソースAI抽象化レイヤ、Neuropod
UberオープンソースのNeuropodは、機械学習フレームワークの抽象化レイヤであり、研究者は統合の労力を削減しながら、選択したフレームワークでモデルを構築できるため、同じプロダクションシステムで異なるフレームワークに実装されたモデルを交換できる。Neuropodは現在、TensorFlow、PyTorch、Keras、TorchScriptなどのいくつかのフレームワークをサポートしている。
-
大規模なメトリクスコレクション - UberのM3から学ぶ
先日のInfoQポッドキャストで、Chronosphere共同創業者兼CTOのRob Skillington氏が、最新の分散システムにおける可観測性に関する自身の経験と意見を公開した。取り上げられた話題は、大規模なメトリクスコレクション、多次元(multi-dimensional)メトリクスと高カージナリティ(high-cardinality)、開発経験の重要性、OpenMetricsなどのオープン標準の価値、といったものだ。
-
機能フラグによるモバイルアプリ内の到達不能コードをどうするか - Uberの場合
Uberが新たにオープンソースとして公開したPiranhaは、Java、Objective-C、Swiftで記述��れたAndroidおよびiOS用のモバイルアプリから無効なコードを削除するためのツールだ。実装した機能フラグ(feature flag)を最終的に削除する、というプロセスから生じる技術的負債を確実に解消する目的でこのツールは誕生した、とUberは述べている。
-
Uber、オープンソースのP2P DockerレジストリのKrakenをリリース
Uberはオープンソースのピアツーピア(P2P)DockerレジストリのKrakenをリリースした。Krakenは、企業におけるハイブリッドクラウド環境のニーズを満たすべく、高可用性と拡張性を備えたDockerレジストリである。
-
自社開発ソリューションuMonitorとMerisによるUberの可観測性スケールアップ
Uberのインフラストラクチャは，モバイルアプリケーションやインフラストラクチャや内部サービスをサポートする数千のマイクロサービスで構成されている。これらのサービスに高い可観測性(obervability)を提供するため，UberのObservabilityチームは２つの監視ソリューションを構築した。時系列でメトリクスベースの警告を行うuMonitorと，ホストレベルのチェックとメトリクスを扱うNerisである。