世はまさに大サブスクリプション時代。この潮流の中で弊社スマートバンクもまた、去る2023年7月12日にB/43プラスというサブスクリプションサービスをリリースしました。 サブスクリプションといえばユーザーに提供されるコンテンツや機能といった直接的な価値に焦点が当たりがちですが、その土台にはサブスクリプションビジネスを成立させるための課金システムがあります。本記事では筆者が行った課金関連の開発を振り返ってみて重要だったポイントや工夫点を伝えてみたいと思います。 すでに世に多くのサブスクリプションサービスがある中で、課金システムの実装はコモディティ化した単純な作業に思えるかもしれません。しかしながら自社サービスにてゼロから実現するとなると、想像よりも多くの思考と意思決定が必要とされる、エンジニアリング観点ではとても奥深い題材といえます。いち開発プロジェクトのケーススタディ、あるいはいちプログラ
おはよう人類。 2月28日のみずほ銀行のシステム障害を発端として、3月に計3回、その後も8月に3回のシステム障害が発生し世間を騒がせている。メガバンクの中でも最新かつ先進的なシステムを採用し、しかも本格稼働してすでに2年以上たっているシステムで、なぜこのような障害が連続するのか、なかなか理解しがたいものがある。 このうち、2月28日の第1回目障害から3月中に発生した計4回の障害については、6月15日に外部の有識者によって構成されたシステム障害特別調査委員会による報告書が発表されている。本文は167ページに渡るボリュームなのだが、結構内容に目を通している方も多く、TwitterやBlog、Yotubeなどでも報告書の解説を試みている方もおられる(あまり目を通してはいないが)。 みずほFGの全面的なバックアップがあったとはいえ、限られた時間でこれだけの内容をまとめ上げるのも大変だったと思うし、
良いコードの書き方 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 概要 チームによる継続的開発を前提としたコーディングのガイドライン。 特定の言語を対象としたものではないが、主に静的型付けのオブジェクト指向言語を想定している。 サンプルコードは別段の定めがなければSwiftで記載。 ガイドラインの目的 生産性を高め、メンテナンスコストを下げる バグが生まれづらくする 開発メンバー（特に新規参加者）がコードを理解しやすくする 初心者プログラマーの教育 内容の説明 タイトルの頭についた【数字】は重要度。 高いほどシステムに与える影響が大きいが、低いものの方が影響が小さく改修しやすいものが多い。 【5】変数
【入門】基本設計
はじめに プロジェクトマネジメントの仕事をする際に、お客さんに提案ベースの要件定義や設計をする機会が増えてきたので、私の経験に基づいて基本設計の具体的なプロセスや考え方について、整理していきます。 以前投稿した記事の続きですが、未読でもこの記事を理解できるようになっています。 この記事の対象者 基本設計の思考プロセスを学びたい人 ビジネスサイドの要件をエンジニアサイドのシステムに落とし込む流れを学びたい人 ビジネスサイドとエンジニアサイドのコミュニケーション能力を向上させたい人 具体的な事例を通して基本設計を学びたい人 前提 紹介する内容はあくまで一例であり、プロジェクトやチームの状況に応じて調整が必要です 自分の経験に基づいた内容を言語化しています プロジェクト規模は10名から20名のシステム開発を想定しています(大規模なプロジェクトを想定していません) システム開発の全体像 今回は下記
はじめに 2020年の1月から執行役員CTOに就任し、そこから数年間「CTOの役割は何か」を自問自答してきました。 就任当初から「CTOの役割とは、経営とソフトウェアエンジニアリングを接続することである」という考えはありましたが、上手く言語化できずにいました。 最近になってようやく他者へ説明できるレベルまで言語化できるようになったので、現時点での考えを残しておきたいと思い、4年ぶり（！）にブログを更新する1ことにしました。 本ブログポストの要旨 筆者の考えるCTOの役割は、「ソフトウェアエンジニアリング組織の日々の活動が企業価値の向上に繋がっている状態を作ること」です。 企業価値の向上のためにソフトウェアエンジニアリング組織が行うべき取り組みは、コーポレートファイナンスの視点を導入することで論理的に導けます。 そして、ソフトウェアエンジニアリング組織の日々の活動がこれらの取り組みに自然と向
また今年も「今年買ってよかったもの」の時期がやってくれる。 その前に去年買ったものはどうなったか振り返るべきだ。 ということで今年も書くことにした。 4年目になる ついこの間プライムデーをやっていたと思ったら、もうブラックフライデーの時期になった。俺の中でブラックフライデーといえばこれである。 これだけ書いていると、以前は使い続けていたけど今は使っていないというものもある。なので今回は以下のように紹介することにした。 2023年に買って、今も使い続けているもの 去年まで使い続けていたが、今は使わなくなったもの 一方で去年まで使い続けていると紹介し、今も使っているものについては割愛する。記事が長くなるのに、内容は去年までと変わらないので。何があるか気になる人は、過去記事を読んでほしい。 4年目になる 2023年に買って今も使い続けているもの ZOTAC Gaming GeForce RTX
情報を発信する人のところに情報が集まることを日々実感しているので、Linuxのメモリ管理に特に詳しいわけではないのですが最近遭遇した問題について自分の理解を書いておきます。ざっと調べても同じことを書いている人を見つけられなかったので、公開には意義があると考えています。識者の方がフィードバックをくださると嬉しいです。 ※ AIの出力をベースに書いているのでいつもと少し文体が違います。 背景 要約 調査 再現の難しさ Goアプリケーションの調査 pprofによる分析 GCログの調査 Linuxの調査 Goランタイムの調査 GoのGCとTHP khugepagedの問題 Goランタイムにおける回避策 回避策の削除 max_ptes_noneのデフォルト値について MADV_NOHUGEPAGEをやめた理由 調査内容まとめ 解決策 検証 C言語 Go言語 まとめ 背景 Go言語で書かれたOSSのア
「あとで読む」タグで振り返る2022年 〜今年の「あとで読む」、今年のうちに〜 - はてなブックマーク開発ブログ
今年も残すところあと少し。皆さんにとって、2022年はどのような一年でしたか？ はてなブックマークでは今年もたくさんのエントリーがブックマークされ、コメント欄も盛り上がりました。 データで見る「あとで読む」 年末ということで、去年に引き続き今年も「あとで読む」タグにフォーカスしたデータを集計しました。 全ブックマークを対象にした「あとで読む」率、カテゴリー別「あとで読む」率、「あとで読む」が多いエントリーランキングを通して、2022年のはてなブックマークを振り返ってみましょう。 全ブックマークを対象にした「あとで読む」 率 カテゴリー別 「あとで読む」 率 「あとで読む」 タグが多いエントリーは？ トップ10ランキング 「あとで読む」タグの数が多かったエントリーランキング カテゴリー別「あとで読む」率の高かったエントリーランキング 気になった記事を気軽に保存できる「あとで読む」機能 202
はじめにフューチャー社内の有志メンバーでPostgreSQL DB設計ガイドラインを作成しました。 PostgreSQL設計ガイドライン | Future Enterprise Arch Guidelines形になってから数ヶ月寝かせており、ある程度社内の指摘を取り込むことができたのでこのタイミングで告知します よくあるDB設計規約との差別化ポイント単にDB設計ガイドラインというと何を今更？感もあるので、命名規則や型桁など一般的な内容に加え、以下の点でよくあるDB設計ガイドラインから一歩踏み込んだコンテンツとなるよう心がけました。 論理設計への踏み込み単なるテーブル定義やデータ型選択にとどまらず、より高度な論理設計の原則に焦点を当てています。 マスタ/トラン/ワークデータベース設計において、データの種類に応じてテーブルを明確に分離することは設計効率と保守性を高める上で重要ですが、意外とその
Webフルスタックエンジニアになるためのチェックリスト Zennでの投稿にあたって この記事は、2020/03/22に自分のgithubリポジトリで公開していた内容を、Zennのgithubリポジトリ連携機能を用いて一般公開したものです。 投稿にあたって、Zennの記事連携フォーマットに準拠する以外の修正は加えておりませんので、一部Zennというプラットフォームの方針や雰囲気に合わない内容などあるかもしれません。あらかじめご了承ください。 はじめに 日本のWeb開発業界で「フルスタックエンジニア」になるために必要な知識を、個人的経験からまとめました。 フルスタックエンジニアの定義ですが、ここでは、 企業で開発リーダー/テックリードとして、Webブラウザアプリケーションを前提としたサービスの立ち上げからリリース、運用まで面倒を見られる。 というロールと仮定し、前提条件としては、どちらかという
本ガイドラインは、世の中のシステム開発プロジェクトのために無償で提供致します。 ただし、掲載内容および利用に際して発生した問題、それに伴う損害については、フューチャー株式会社は一切の責務を負わないものとします。 また、掲載している情報は予告なく変更することがございますので、あらかじめご了承下さい。 はじめに バッチ処理とは、大量のデータを一括で処理するための手法であり、システム開発において今なお重要な位置づけにある。バッチ処理の対義語は逐次処理（リアルタイム処理・ストリーム処理とも呼ぶ）であり、業務イベントが発生する度に何かしらの処理を実行することを指す。逐次処理は処理結果を即時確認できるが、それによってユーザー体験（UX）の向上しない場合や、開発コストの低減（基本的には逐次処理の方が設計・運用の難易度が高い）・コンピュータ資源を下げたいなどに、バッチ処理を選択することが多い バッチ処理
概要 AI革命のインフラを目指すSaaS系スタートアップのFastLabel（最近資金調達しました！記事はこちら）で働いているが、今までGCPで動かしていたインフラを訳あってAWSに基盤を載せ替えることになった。 スタートアップは何よりスピードが求められるが、だからといってセキュリティやモニタリング、可用性を疎かにはできないし、大きなインフラコストに耐えられるほど体力もない。 アプリケーション要件を満たしつつ、以下を実現するアーキテクチャを設計する。 シンプルな構成・構築の容易さ スピーディな開発・適用 可用性の担保 セキュリティの担保 最低限のモニタリング 低コスト（リソース・運用） ここで紹介するアーキテクチャは実際に運用まで行っており、問題なく稼働しているし、先日AWSの方にレビューしてもらったが、「なかなかイケてる」というお言葉をもらい、特に改善点も指摘されなかった。 結論（アーキ
3DアバターのVRMのスクショアプリ「VRM Posing Desktop」を使いVRMで画像（左）を作成後、Stable DiffusionのWebUIでimg2imgを行ってイラスト風の画像（右）を生成したもの。（画像：筆者作成） 画像生成AIの「img2img」が議論を起こしています。 img2imgとは、画像生成AIの機能の1つ「Image-to-Image」の略称。画像を読み込ませて、テキストで指定するプロンプトと合わせて画像生成すると、元となる画像のイメージを踏襲した画像を作ってくれるという機能です。 たとえば3DアバターのVRMデータを読み込ませるだけでアニメ風の絵が生成されます。パラメーターの設定次第ですが、元のキャラクターの特徴もそのまま踏襲させることが可能です。元となる画像を用意することで、同じ顔つきのやポーズの画像が生成を容易にすることができるわけですね。 この原理を
この技術の実態を明らかにするため、研究者たちはSamsungとLGという2大スマートTVブランドを対象に、英国と米国の2カ国で詳細な実験を行った。 具体的には、6つの主要なシナリオを設定した。まず「アイドル」状態、つまりTVの電源は入っているがホーム画面のままの状態。次に「リニア」視聴、これは従来の地上波放送を見る状況。 「FAST」は、TVメーカーが提供する無料広告支援型ストリーミングサービスの視聴を指す。「OTT」は、NetflixやYouTubeなどの外部ストリーミングサービスの使用。「HDMI」は、ゲーム機やPCなどの外部機器をHDMI接続して使用する状況。そして「スクリーンキャスト」は、スマートフォンなどの画面をTVにミラーリングする使用法である。 さらに、各シナリオで4つの異なる設定を試した。ユーザーアカウントにログインしている状態とログアウトしている状態、そしてACRを含む広
最近ネットを見ていると要件定義入門的な記事とか、あと要件定義は不要みたいな記事が目についたので思ったことを書いてみる記事その２。ITシステム開発における要件定義に関するあれこれ。本記事には前編があります。 目次 要件定義以前 要件定義の進め方 IPAユーザのための要件定義ガイドをベースにする 決め過ぎない 機能を定義するのではなく、機能要件を定義する 関係者をすべて洗い出す 利用者マニュアルの目次が作れるようになっているか ビジネス要件定義 前提事項、制約事項とリスクを定義する 優先順位の決定を忘れずに システム化要件定義 不安定な要件を構造で支える おまけ：本記事の元ネタ 要件定義以前 要件定義というプロセスが本当に必要なのか、ということなどは以下の記事に書いたので省略。 実践要件定義入門以前 - 勘と経験と読経 要件定義の進め方 IPAユーザのための要件定義ガイドをベースにする 前編に
Pythonのコードを1行書くだけで誰でも手軽にインタラクティブな地図アプリを作れるLeafmapを使ってみよう - Qiita
※公式サイトのデモ映像です。これがPythonのコード1行で作れます。 https://leafmap.org/ データ確認ってめんどくさくないですか GISデータってよくわからないな、なんだそれ。っていう方がいきなり上司に「いろんなデータが蓄積されてきたから、地図上に可視化して分析してみよう。」とか「誰でも手軽に閲覧できるように、Web上にサイトを構築しよう」なんていう話をされたら多分キレますよね？ GISデータを日常的に利用していてもそれはさほど変わらず… GISデータを取り扱う中で、主にデータの前処理などを行っている方は同じような悩みを抱えているんじゃないかなと思うんですが、データの可視化ってめんどくないですか？ いや、QGISとかデスクトップGISでデータ処理しているならサクッと見れちゃいますし、実際頻繁に使うんですが、サーバーで定期的に行うバッチ処理のためにローカルでプログラミン
AITuber「しずく」開発者としても知られる、あき先生ことakio kodaira氏を筆頭にした研究グループは12月21日、リアルタイム画像生成を実現するために最適化されたパイプライン「StreamDiffusion」を発表。従来の画像生成パイプラインと比べて飛躍的な速度向上を実現している。 ノイズ除去をバッチ処理で高速化 「Stable Diffusion」をはじめとする画像生成AIモデルの高性能化は著しいが、メタバース、オンラインストリーミングなど高スループットと低レイテンシーが必要な環境ではまだ力不足だ。 StreamDiffusionは新しいアプローチを採用し、従来の連続的なノイズ除去をバッチ処理のプロセスに変換することで、高スループットストリームを実現。さらに、GPUの利用効率を向上させるため、従来の分類器フリーガイダンス（CFG）に代わり、残差分類器フリーガイダンス（RCFG
少し早いですが、メリークリスマス！事業開発部の早川です。 早いもので、入社して 1 ヶ月半が経ちました。 現在は、 prismatix の理解を深めながら、導入支援を行っています。 今回はその中から、認証 / 認可についてお伝えします。 と言っても、これまでに同僚達が書いた分かりやすい記事がありますので、これらのガイダンスの形で、整理していきたいと思います。 ジョインしました 以来、初めての記事となりますﾄﾞｷﾄﾞｷ 目標 本記事をご覧いただいた後、こちらのスライドを何となく理解できる気がすることを目標とします。 本スライドに関するブログ記事はこちらです。 AWS Dev Day Tokyo 2018 で「マイクロサービス時代の認証と認可」の話をしてきた #AWSDevDay 目的 まず、認証 / 認可を学ぶ理由を考えてみました。 近年、様々なサービスが API を通じてつながり、より便利
こんにちは、エムスリー エンジニアリンググループ の鳥山 (@to_lz1)です。 ソフトウェアエンジニアとして 製薬企業向けプラットフォームチーム / 電子カルテチーム を兼任しています。 ソフトウェアエンジニアという肩書きではありますが、私は製薬企業向けプラットフォームチームで長らくデータ基盤の整備・改善といったいわゆる "データエンジニア" が行う業務にも取り組んできました。 本日はその設計時に考えていること / 考えてきたことをデータ基盤の設計パターンという形でご紹介しようかと思います。多くの企業で必要性が認識されるようになって久しい "データ基盤" ですが、まだまだ確立された知見の少ない領域かと思います。少しでもデータエンジニアリングを行う方の業務の参考になれば幸いです。 データ基盤の全体像 収集部分の構成 RDBデータ ログデータ 活用部分の構成 データマートの実例 「データ基
5年後には標準になっている可観測性のこと - Learning Opentelemetry の読書感想文 - じゃあ、おうちで学べる
はじめに 本稿は、オープンソースの可観測性(Observability)プロジェクトである OpenTelemetry を取り上げた書籍「Learning Opentelemetry」の読書感想文です。従来の可観測性の課題であったデータの分断を解消し、トレース、メトリクス、ログなどの様々なテレメトリデータを統合的に扱うことができる OpenTelemetry は、可観測性の分野における革命的な存在と言えます。 過去10年間で、可観測性はニッチな分野から、クラウドネイティブの世界のあらゆる部分に影響を与える数十億ドル規模の産業へと発展しました。しかし、効果的な可観測性の鍵は、高品質のテレメトリデータにあります。OpenTelemetryは、このデータを提供し、次世代の可観測性ツールと実践を開始することを目的としたプロジェクトです。 learning.oreilly.com 本書の想定読者は、
SIerの輪廻から解脱するための技術｜はまあ
モチベーション最近「SIer界の輪廻からどうやって解脱したらいいですか？」 という話をちょくちょく耳にすることが増えた。 それに対する"解答"というわけではないのだけど、輪廻からの解脱を目指すにあたり、どんな要素技術を学ぶべきかについてはある程度指針を示せると思ったので今回は、選ぶべき技術と、その理由について解説していきます。 SIer界で輪廻転生を繰り返したい人はジャバ言語のラムダ式を禁止にすべきか議論するほうが大事だと思うので、こんな記事にクソリプする前にさっさと帰って、どうぞ。 TypeScript解脱への第一歩は、なにはともあれTypeScriptだろう。 正直、この言語だけ覚えておけば、FaaS(Lambda, Cloud Functions)も書けるし、ReactによるSPAとか、なんならReact Nativeでアプリも書けるし、モダンな開発環境に必要なスキルセットがすべてま
日本電気（株）と（株）ノーチラス・テクノロジーズはNEDOの「高効率・高速処理を可能とするAIチップ・次世代コンピューティングの技術開発」（以下、委託事業）において、世界最速レベルの性能を持つリレーショナルデータベース管理システム「劔（Tsurugi）」（以下、劔）を開発しました。 劔は、次世代のデータベースに用いられるハードウエア環境（メニーコア・大容量メモリーなど）に適合したシステムであり、ハードウエアの性能が向上するほどシステムの性能も高まる特性を有しています。32以上のコア数を有するハードウエアにおいては、世界最速レベルの処理性能456万TPSと219ナノ秒の応答遅延を実現しました。 劔の導入によって、複雑なバッチ処理とオンライン処理をハイスピードで同時に行うことが可能となり、例えば画像データをカメラで取り込みながらリアルタイムでの解析や、ペタバイト級データの高速処理を実現するなど
ジュニアエンジニアからシニアエンジニアになるまでに自分がやっていたことまとめ - yasuhisa's blog
長いので3行まとめです。 最近、エンジニアリング経験の浅い方にアドバイスをする機会が増えてきたので、紹介時に使えるポインタをまとめました 何が合っているかは人によるので、正直正解はないと思いますが、少なくとも自分に効いたやり方をまとめています 合いそうなところだけをピックアップして真似してもらうだけでも全然いいと思います 「他にもこういうのをやったら伸びると思うよ!」というのがあったら、SNSなどで反応ください はじめに 真似するのが簡単で効果が大きい Pull Requestをセルフレビューする 趣味プロジェクトを持つ 参考: 自分が過去にやっていた趣味プロジェクト 真似するのは簡単で効果はそこそこ 地味な改善活動を拾い続ける 地道な活動例: READMEやsetupスクリプトの修正 地道な活動例: アーキテクチャ図を書き起こす / 改善する 仕組み化でチームや自分を楽にする 真似するの
すぐに役に立つものはすぐに陳腐化してしまうから方法ではなく設計の本を読む - API Design Patterns の読書感想文 - じゃあ、おうちで学べる
あなたがさっきまで読んでいた技術的に役立つ記事は、10年後も使えるでしょうか？ほとんどの場合でいいえ はじめに 短期的に効果的な手法や知識は、ソフトウェア開発の分野において、急速に価値を失う傾向があります。この現象は、私たちが何を重点的に学ぶべきかを示唆しています。最も重要なのは、第一に基本的な原理・原則、そして第二に方法論です。特定の状況にのみ適用可能な知識や即座に結果を出すテクニックは、長期的には有用性を失う可能性が高いです。これは、技術や手法が時間とともに進化し、変化していくためです。 learning.oreilly.com 「API Design Patterns」は、このような考え方を体現した書籍です。しかも480 ページもあります。本書は単なる手法の列挙ではなく、Web APIデザインの根幹をなす原則と哲学を探求しています。著者のJJ Geewax氏は、APIを「コンピュータ
ホテルの客室検索APIのアーキテクチャ設計時に考えたこと
作ったもののイメージ ホテルの客室検索APIとは、チェックイン日やその他の条件を入力として受け取り、マッチするホテルの客室を返すものです。以下の画像はExpediaのものですが、赤枠で囲っている部分（他にもたくさんある）が入力になります。2022年4月頃に無事リリースされました。 この検索APIを構築を任された際に、何を考えて設計していったのかを以下に示していきます。 顧客からの要望 顧客の会社は当時エンジニアがおらず（やりとりしている社長は元エンジニアだが）、これまでも私と仕事をしたことがあったので依頼が来ました。顧客と密にコミュニケーションを取りわかったのは、以下のような要望でした。 このAPIは自社サービスとして第3者（要契約）に使ってもらえるようにしたい 完全に一般公開ではなくちゃんと契約を結ばないと利用できないようなもの 検索条件を柔軟に、かつ使いやすい感じで指定できるようにした
というようなプロンプトを与えて、画像を作ります。ここで重要なのが"アイソメトリック プロジェクション"というキーワードです。これを入れることで、なるべく遠近のない画像にします。ちなみに、オブジェクトが多すぎるのも後の作業が大変なので気をつけましょう。 以下の作業では、ChatGPTで実際に生成したこちらの画像を使います。 この画像に対して、さらにChatGPTで という指示を出します。すると、以下のように絵の中の「部品」をバラバラにして、一枚の絵にまとめてくれます。 部品同士が重なってしまうなら、「お互いが重ならないよう、アイテムとアイテムの間には空白を確保してください。」など、プロンプトを追加しましょう。大きいアイテムがあると重なりやすいので、それは別に出力しても良いでしょう。 本当なら、ここで部品ごとの画像にしてくれれば良いのですが、ChatGPTは一度に1枚しか画像を出せないので、部
「携帯動画変換君」を最初にリリースしたのが2004年10月10日。今日はちょうど20年目にあたります。そもそもこのアプリの更新自体も2005年には止まってますし、ずっとほったらかしていた＆既に新規の需要もなく「過去の」ソフトウェアであることは間違いないので、20周年、とは言っても何をどうにかできるものでもないのですが。まあせっかくなので何かはしたいと思っていたんですよね。 サイトリニューアルをやろうとしたまず最初にやろうとしたのがサイトリニューアル。個人サイトMobileHackerzも、もうだいぶ古くhttps化すらさぼってました。サイト全体のSSL化はもはやずいぶん前に必須になったのにも関わらずめんどくさくて放置してたくらいで😅 コンテンツ管理も古いどころの話でないほど古いし、いっそのことモダンなCMSベースにサイト全体を作り直しちゃろか、20周年だし、みたいなことを最初はやろうとし
はじめに この記事は、Merpay Tech Openness Month 2023 15日目の記事です。 こんにちは。メルペイ加盟店精算チームのバックエンドエンジニア@r_yamaokaです。 今日は現在自分がリードして取り組んでいるテストコードの改善について紹介したいと思います。 抱えている課題 私が所属している加盟店精算チームのマイクロサービスは加盟店さま向けサービスとして欠かせないものであり、メルペイ最初期から存在するサービスです。他のマイクロサービスにあまり無い特徴として多数のバッチ処理を行っている点が挙げられます。 お客さま（メルペイユーザー）がお店で行った決済は、一定の頻度で集計し決済手数料を差し引いた上で加盟店さまの銀行口座へ振り込むことになります。 最終的な振込金額を算出するまでの流れとしては 個々の決済金額のリコンサイル（会計マイクロサービスとの金額照合） 日次集計 締
遠藤氏の自己紹介遠藤大介氏：今日は「AWSのLambdaとPlanetScaleを組み合わせると、超絶スケールするWebアプリを作れちゃうぜ」という話をしていこうと思っています。 最初に自己紹介です。遠藤と申します。SonicGardenという会社で、プログラマーと執行役員をやっています。インフラと機械学習などが好きで、趣味もプログラムで仕事もプログラムな感じの人間なんですが、最近は機械学習周りが盛り上がっているので、そっちもいろいろやっています。 あと、ロードバイクに趣味で乗っているのですが、最近ちょっと乗れていません。それからゲーマーで、最近は『FF16』にどっぷり浸かっています。 （スライドを示して）ささっと2個ほど宣伝したいのですが、SonicGardenで無料のオンラインプログラミング合宿をやろうと思っていて、今、夏のキャンプの申し込み受付をしています（登壇時点）。 学生や第2新
決済システムでは、高い耐障害性やスケーラビリティ、柔軟性、またデータの整合性等が特に高度に求められる領域です。本特集では、決済基盤の開発・運営に携わる6社のエンジニアの方々にご協力頂き、決済システムにおける技術選定のポイントや今後の展望を、アーキテクチャ図と共に解説頂きました。 ※ご紹介は企業名のアルファベット順となっております 合同会社DMM.com合同会社DMM.comは、会員数4,507万人（※）を誇る総合サービスサイト「DMM.com」を運営しています。 1998年の創業以来、多岐にわたる事業を展開し、現在は60以上のサービスを運営。動画配信や電子書籍、アニメなどの多様なエンタメサービスに加え、3DプリントやEV充電などのハードウェア分野、AIといった最先端のテクノロジーを取り入れた事業など、様々な事業を手掛けています。 2022年にはサブスクリプション会員システムの「DMMプレミ
Facebookが開発した圧縮アルゴリズムZstandardについて調べた(非常に高速)(今日から使えます) - Lambdaカクテル
Common Lispの処理系であるSBCLをインストールしようとしたら、追加でlibzstd-develというのを新たに要求されるようになっていた。見るからに圧縮系のライブラリだけれど聞き慣れないのでちょっと調べてみた。 ちょろっと調べたところ、以下のことが分かった: Zstandard(ゼットスタンダード？)というのが正式な名前。 Facebookが開発した。 Deflateよりも速いことを主眼においている。 BSDライセンス。 Linuxカーネルまわりで使えるようになっているほか、一部のディストロではパッケージの圧縮フォーマットとして使われているようだ。 Webというよりはどちらかといえばバックエンド的な箇所で使われている印象がある。 facebook.github.io zstd コマンド使ってみた 他の名だたる圧縮アルゴリズム同様、Linuxで直接ファイルに対してこれを実行して圧
なぜシェルスクリプトで高度なデータ管理にSQLiteを使うべきなのか？ ～ UNIX/POSIXコマンドの欠点をSQLで解決する
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 「利用者は数十億人！？ SQLiteはどこが凄いデータベース管理システムなのか調べてみた」の続きです。 はじめに 複雑な構造のデータを扱うのであればシェルスクリプトや Unix (POSIX) コマンドでデータ管理を行うのは避けるべきだと思います。解決不可能な問題が多いからです。しかしそれでも何かしらの理由でやろうと考える（やらなければいけない）のであれば SQLite を使うのをおすすめします。シェルスクリプトや Unix コマンドは行単位の単純なテキストデータをシーケンシャルにデータ処理するのが前提となっており、改行や空白が含まれる
「AWSクラウド設計完全ガイド」はクラウドを扱うエンジニアにとって必読書になりそう説. - Lean Baseball
「AWSクラウド設計完全ガイド」早速読みました&オススメかつ一部のエンジニアは必読書にしてもいいと思いました! ...という, 現役のエンジニア・システムアーキテクトおよびSREである私の読書感想文エントリーとなります. 良い本でした, B5サイズでちょっと大きい. 私の前職の同僚たち（それも社内で本当に強い連中*1）の共著で最初から期待しか無かったのですが, その期待値をめっちゃ超えてきた（ただし読み手として注意も必要, 後述します）のですごく良かった*2です, 紙もですがKindle（電子書籍）もすぐ買いました. AWSクラウド設計完全ガイド 作者:アクセンチュア 戸賀 慶/福垣内 孝造/竹内 誠一/浪谷 浩一/澤田 拓也/ 崎原 晴香/浅輪 和哉/村田 亜弥日経BPAmazon 何が良かったか一言で言うと, 「タイトル通り『AWSの設計ガイド』として成立しているかつ, Google
生成 AI を検索体験に組み込みたい──そう考えたとき、RAGをゼロから実装するのは意外と骨が折れます。 埋め込みモデルの選定や大量ドキュメントのベクトル化バッチ、スケーリングするベクトル DB の運用、生成モデルへ渡すコンテキストの最適化など、工程が多岐にわたり運用負荷も高くなるためです。 Google Cloud が提供する Vertex AI Search を使えば、データの取り込みからインデックス生成、質問応答までをフルマネージドで任せられるため、開発者はフロントエンド設計やドメイン知識の整理に集中できます。 この記事では実際に触ってみて感じた便利さを軸に Vertex AI Search について語っていきます。 Vertex AI Search とは？ Vertex AI Search は、Google Cloud が提供する構造化／非構造化データを横断して検索・要約・質問応答
カオスエンジニアリングを組織にも適用。アンチフラジャイルなシステムを目指してユーザベースが発見した問題とは？ - はてなニュース
Netflixがシステム運用に取り入れている、カオスエンジニアリング（chaos engineering）という手法があります。例えば機能を冗長化したシステムでも、いざ障害が起きたときに別系統が想定どおり機能するか分からない。そこで実際に動いているシステムで意図的に障害を起こし、挙動を確認してシステムの改善につなげる考え方です。 株式会社ユーザベースでは、アンチフラジャイル（antifragile、反脆弱）なシステムを目指してカオスエンジニアリングを導入しています。システムだけでなく、エンジニア組織においてもカオスエンジニアリングを応用した改善プロセスに着手しています。キーパーソンがいなくなってもプロジェクトはうまく動き続けるか、実際に外れてもらって確認するのです。 このチャレンジングな取り組みについて、CTOの林尚之さんと、システムでも組織でもカオスエンジニアリングを体験したエンジニアの
「CTOの視点で選ぶ「最適な」アーキテクチャとは？」というイベントで登壇しました。 本記事は登壇資料をMarkdownとしてそのまま記事化したものです。スライドのほうが読みやすい方は、Speaker Deckで御覧ください！ 自己紹介1｜職歴、趣味など 職種・SNS 株式会社NoSchool CTO 2016年〜Webエンジニア。2019年〜現職 Twitter(X): 名人｜マナリンクCTO Zenn: https://zenn.dev/meijin 好きなHTTPヘッダーはCache-Control 趣味 将棋☗、カメラ📸、ラム酒🥃、個人開発💻、筋トレ💪、高校野球観戦⚾ 自己紹介2｜外部発信・諸活動 ZennでReact記事が人気 歴代記事でLike数1位（登壇時点） 個人開発 テストメーカー（ユーザー20,000人以上） エンジニア向け教材執筆 「LaravelでFat Co
分散データシステム入門の決定版『データ指向アプリケーションデザイン』をたった30分で学んでみた #DataEngineeringStudy | DevelopersIO
基調講演「30分でわかるデータ指向アプリケーションデザイン」 ・ スピーカー 斉藤 太郎氏 Twitter：@taroleo / Github：@xerial Principal Software Engineer , Treasure Data 東京大学理学部情報科学科卒。情報理工学 Ph.D。データベース、大規模ゲノムデータ処理の研究に従事。その後、スタートアップであるTreasure Dataに加わり、アメリカ、シリコンバレーを拠点に活動中。日本データベース学会上林奨励賞受賞。OSSを中心にプログラミングやデータ処理を簡単にするためのプロダクトを作成している。 「30分でわかるデータ指向アプリケーションデザイン」最新の論文にも触れながら、分散データシステムの世界の魅力を伝えていきます。後半、@tagomoris https://t.co/TQ2TnsFIOT… — Taro L.
｜DMM inside
『SUUMO』を止めるな。大規模横断バッチがEOSLを迎える「2027年問題」にどう立ち向かったか - はてなニュース
あらゆるソフトウェアに存在する「サポート期限（End Of Service Life、EOSL）」。EOSLを迎えたソフトウェアにはパッチなども提供されなくなるため、安定した運用が困難になります。メーカーからのアナウンスがあれば、より新しいソフトウェアへの移行計画を作成し、これまで動作してきたアプリケーションプログラムの稼働に影響がないかを確認し、場合によっては改修を加えるといった一連の対応が求められますが、それには多くの労力が必要です。 1つのシステムですらこれほど大変なEOSL対応ですが、賃貸を取り扱う事業、新築マンションを取り扱う事業など、複数の事業領域で構成されている『SUUMO』では、仮想化ソフトウェアのEOSLを機に「複数の異なる領域で横断的に利用される、12万以上のジョブが動作する横断バッチの移行プロジェクト」を実行、無事完遂しました。 事業に不可欠でありながら、新規サービス
AWS 認定 ソリューションアーキテクト – プロフェッショナル(AWS Certified Solutions Architect – Professional)の学習方法 - NRIネットコムBlog
小西秀和です。 この記事は「AWS認定全冠を維持し続ける理由と全取得までの学習方法・資格の難易度まとめ」で説明した学習方法を「AWS 認定 ソリューションアーキテクト – プロフェッショナル(AWS Certified Solutions Architect – Professional)」に特化した形で紹介するものです。 重複する内容については省略していますので、併せて元記事も御覧ください。 また、現在投稿済の各AWS認定に特化した記事へのリンクを以下に掲載しましたので興味のあるAWS認定があれば読んでみてください。 ALL SAP DOP SCS ANS MLS SAA DVA SOA DEA MLA AIF CLF 「AWS 認定 ソリューションアーキテクト – プロフェッショナル」とは 「AWS 認定 ソリューションアーキテクト – プロフェッショナル(AWS Certified
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