[徵才訊息]
https://www.cakeresume.com/companies/funliday/jobs/backend-engineer-725d1e
Funliday-旅遊規劃 目前正在從行程規劃工具轉型為旅遊社群,而底層的 POI Bank 更是 Funliday 所仰賴的基礎建設。POI Bank 是目前少數不透過 Google Maps 所建置的景點資料庫,Funliday 上的所有景點相關資訊都會從 POI Bank 所取得。所以如果你對 PostgreSQL, PostGIS 或是 OpenStreetMap 熟悉,歡迎你來跟我們聊聊。
因為轉型為旅遊社群之後,使用者的搜尋需求愈來愈重要,而且 Funliday 未來會往日本發展,所以中英日的搜尋可說是最重要的功能之一。所以如果你有使用 Elasticsearch 處理過大量中英日的搜尋需求,或是有導入 log system 的經驗,也歡迎你來跟我們聊聊。
另外加分項目寫到機器學習的原因,主要在於 Funliday 一個月會新增數萬筆的行程,無論是使用者的行程或是搜尋的關鍵字,目前已經有利用部分資料來最佳化景點內容,但我們還需要更多樣性的內容最佳化。所以如果你有使用過 ML 最佳化過哪些線上系統,更是歡迎跟我們聊聊。
https://techblog.funliday.com/ 是我們的技術部落格,裡面文章所提到的所有內容都是 Funliday 正在運作的機制,曾經在幾次大型技術研討會分享過,也持續在做最佳化,如果你對文章內容有興趣,認為 Funliday 可以幫助你職涯成長的話,快點來跟我們聊聊吧!
---
## 職務需求
* 人格特質
* 獨立思考
* 充滿好奇心
* 積極面對各種問題
* 喜愛自行規劃行程
* 愛用各種地圖工具
* 熱愛 open source
## 必備
* 兩年以上後端工作經驗
* Node.js + Express.js
* 熟悉 RESTful API 開發
* 熟悉撰寫高品質的程式碼
## 加分
* 熟悉 PostgreSQL
* 熟悉 Elasticsearch
* 熟悉 MongoDB
* 熟悉效能調效
* 熟悉測試框架
* 熟悉機器學習框架
* 熟悉 AWS 或其他雲端平台
## 履歷內容應該包含
* 做過的專案介紹,你在裡面負責哪些內容 (必備)
* GitHub 或任何可公開的程式碼托管平台帳號
## 薪酬制度
* 薪資:60k ~ 70k * 14 個月
* 年終獎金:全薪計算
## 加班費制度
* 比照勞基法
## 公司分紅與獎金
* 員工股票選擇權
## 員工是否需自備工具?
* 否,配有 MacBook Pro + 螢幕
## 每日工作時間
* 10:00 ~ 18:00 (8 小時)
* 中午彈性休息 (12:00 ~ 13:00)
## 工作地點
* 台北市中山區近捷運民權西路站
#徵才 #elasticsearch #postgresql #nodejs
同時也有10000部Youtube影片,追蹤數超過2,910的網紅コバにゃんチャンネル,也在其Youtube影片中提到,...
「elasticsearch介紹」的推薦目錄:
- 關於elasticsearch介紹 在 Kewang 的資訊進化論 Facebook 的最佳解答
- 關於elasticsearch介紹 在 矽谷牛的耕田筆記 Facebook 的最佳貼文
- 關於elasticsearch介紹 在 矽谷牛的耕田筆記 Facebook 的最佳貼文
- 關於elasticsearch介紹 在 コバにゃんチャンネル Youtube 的最佳解答
- 關於elasticsearch介紹 在 大象中醫 Youtube 的最佳解答
- 關於elasticsearch介紹 在 大象中醫 Youtube 的精選貼文
- 關於elasticsearch介紹 在 [Elasticsearch] 基本概念& 搜尋入門 - 小信豬的原始部落 的評價
- 關於elasticsearch介紹 在 完整的Elasticsearch 指南課程介紹 - YouTube 的評價
- 關於elasticsearch介紹 在 Elasticsearch Taiwan - ELK 台灣臉書群 - Facebook 的評價
- 關於elasticsearch介紹 在 elasticsearch介紹-在PTT/IG/網紅社群上服務品牌流行穿搭 的評價
- 關於elasticsearch介紹 在 ElasticSearch 介紹| 他山教程,只選擇最優質的自學材料 的評價
- 關於elasticsearch介紹 在 ElasticSearch - function_score 簡介· Issue #18 - GitHub 的評價
elasticsearch介紹 在 矽谷牛的耕田筆記 Facebook 的最佳貼文
今天帶來的是 CNCF 使用者科技雷達第四篇的介紹,這篇報導探討的是 Storage/Database 的調查報告
報告中顯示了六個最被大家推崇的解決方案分別是
1. Redis
2. Elasticsearch
3. PostgreSQL
4. MySQL
5. Memcached
6. Kafka
同時根據調查報告, CNCF 團隊觀察到公司對於 Storage/Database 的選擇是非常謹慎小心的,沒有必要不會隨便遷移解決方案。特別是當本來的資料已經達到 TB 甚至 PB 等級時,遷移帶來的成本非常巨大,如果新專案帶來的好處沒有辦法蓋過這些成本時,很難說服團隊去遷移。
詳細的報導介紹可以參考下列原文
https://www.hwchiu.com/cncf-tech-radar-storage.html
elasticsearch介紹 在 矽谷牛的耕田筆記 Facebook 的最佳貼文
從本篇開始,接下來將幫大家介紹 k8s.af 裡面關於各種 Kubernetes 維運上遇到的各種問題。
本篇主題: 為什麼我們要在兩小時內從 fluent-bit 轉換到 fluentd
症狀: 某日下午,開發者通知疑似某些生產環境上面的日誌出現問題,沒有看到任何更新。
作者的團隊已經使用 fluent-bit 來轉發應用程式日誌已經三年多了,過去的經驗表示 fluent-bit 表現良好,有個良好的效能,設定也相對簡單。
問題發生時,首先觀察 fluent-bit 相關的資訊,從中得到關於 ElasticSearch 拒絕接受相關請求的錯誤訊息,最後輾轉從 ElasticSearch 去解決,再也沒有任何錯誤訊息出現了。但是實際的問題還是存在,該看到的日式
然而其實主體問題還在,日誌還是沒有被收集起來送出去,因此這時候團隊就開始思考該怎麼做。其中嘗試過升級降級已經修改不同參數,但是都沒有辦法解決問題,最後於 GitHub 上面找到一個相關 issue(https://github.com/fluent/fluent-bit/issues/2416),問題情況一樣類似而且沒有解決方法,所以幫助不大,但是至少知道自己並不孤單。
一切都明瞭後,作者團隊知道沒有辦法針對 fluent-bit 的這個錯誤去修改,因此開始思考其他的替代方案,最後選擇使用了 fluentd 來替代。整個抽換過程是緩慢的,先從出問題的節點開始,慢慢的部署 fluentd 並且移除 fluent-bit,其中還透過了 node Affinity 以及 anti-affinity 來幫忙調整部署的選擇。
最後有興趣的話建議點選原文,幫自己增廣見聞一下
原文: https://prometheuskube.com/why-we-switched-from-fluent-bit-to-fluentd-in-2-hours
elasticsearch介紹 在 コバにゃんチャンネル Youtube 的最佳解答
elasticsearch介紹 在 大象中醫 Youtube 的最佳解答
elasticsearch介紹 在 大象中醫 Youtube 的精選貼文
elasticsearch介紹 在 完整的Elasticsearch 指南課程介紹 - YouTube 的推薦與評價
從頭開始學習 Elasticsearch 並為ELK 堆棧( Elasticsearch 、Logstash & Kibana )奠定基礎。 ... <看更多>
elasticsearch介紹 在 Elasticsearch Taiwan - ELK 台灣臉書群 - Facebook 的推薦與評價
俗稱ELKB (Elasticsearch + Logstash + Kibana + Beats) Elasticsearch是一個開放 ... 本書從Elasticsearch的基本概念和原理講起,然後系統介紹Elasticsearch的使用 ... ... <看更多>
elasticsearch介紹 在 [Elasticsearch] 基本概念& 搜尋入門 - 小信豬的原始部落 的推薦與評價
Inverted Index(倒排索引)介紹. Forward Index(正排索引):Document ID 到Document 內容到單詞的關聯. Inverted Index(倒排索引) ... ... <看更多>