まとめるのが遅くなってしまったけど，先週と今週で Go 関連の勉強会に2回参加してきたので，簡単に．
Gopher Night
「ごもく会」でお世話になってるエウレカ社での開催だった．参加枠を見ると80人以上で大きなイベントかなーと思っていたけど，実際に行ったら人が少ないように感じた．個人的には LT 大会で多種多様な話が聞けて良かった．個人的に気になった発表をメモっておく．
社内の画像変換サーバーをGoで置き換えた話 @ieee0824
PHP + ImageMagick はオワコン的な話があって，確かにモチベーション保てないし，パフォーマンス的に考えても Go に置き換えるのは良さそうだなと思って聞いていた．画像処理のライブラリも既に十分揃ってそうだし，高負荷なときはオートスケーリングするところも運用しやすそうだなー．今のサービスにも似たような機能があって，同じように Go に置き換えても良いんだけど，個人的には AWS Lambda に画像処理を丸投げする案もあるかなと思っていて，その辺りを検討していきたいなという感じ．
Logrus でログ出力をしたり，upstart でデーモン化したり，実際に運用するときの話もあって，トータルで良かった．
asynchronous workloads via beanstalkd @Louis
まず同時通訳付きで驚いた！
内容としては非同期処理ライブラリの worker を実装して運用しているという話だった．この worker は beanstalkd を使っていて，汎用的な非同期処理に使える．さらにエラー時には単純に再実行するだけではなく，再実行せずに削除したり，一時的に放置した後に再実行したり，柔軟に使えると言っていた．ちゃんと GitHub のコードを追ってみないと詳しくは把握できないけど．
Redis などの既存のミドルウェアを使って非同期処理を実現するのと何が違うの？という質問に対しては，とにかく軽量であることと，インフラへの影響が少なく使えることと言っていた．
SensorBeeのご紹介 @disktnk
前日にあった Elasticsearch 勉強会でも SensorBee の話があって何だろうと思ってたけど，Preferred Networks 社が OSS として公開したストリームデータに対する機械学習のライブラリの紹介だった．「エッジ」と「フォグ」って何だ...！
通常の機械学習は膨大な学習データに対して分析処理を投げ込んでいくのに対して，ストリームデータに対する機械学習は「クエリを保存して，ストリームデータを通す」っていう表現をされていて興味深かった．ネタ要素満載だけど，ラブライブの動画から人物を抽出して顔を置き換えるっていうデモはワロタwww
hashicorp/go-plugin @morikawa
hashicorp/go-plugin の紹介だった．自分には内容が難しくて困ったけど，紹介されていた YouTube 動画は見てみようと思っている．
関連エントリー
Shibuya.go #2
Gopher Night よりも実践的でコアな話が聞けて良かった．19時の時点で 🍺 と 🍕 の提供があって最高だったけど，確かに眠くなるwww
Slackboard - Slack proxy server in Go @cubicdaiya
Slackboard の話は前に Mercari Engineering Blog で少し見た記憶があったけど，実際に発表を聞いたことは無かった．SRE って言っても多岐にわたる技術領域があるとは思うけど，アウトプットの量が本当に多くて凄いと思う．「nginx 実戦入門」は買いましたよ！
Stretcher @fujiwara
前から気になっていたけど試したこともなくそのままになっていた Stretcher の開発のポイントを聞けて勉強になった．雑に rsync してる部分を Stretcher にリプレイスしたら良さそうかもと思って，実際に検討してみる予定．
また話の中で紹介されていた go-latest を Togoo
関連エントリー
- Shibuya.go#2 を開催しました - すずけんメモ
- #shibuyago #2でLTしてきました - @Konboi memo
- Shibuya.go#2 に行ってきた - tchsskのブログ
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