セッション内容は、書籍の内容をかいつまんでまとめたものになっており、とりあえずチーム内や社内でチームトポロジーの概要をさくっと押さえるのに使える資料になっていると思います。 スライドを見て興味を持った場合は、是非書籍をご覧ください。紙とKindle版の双方が発売されています。
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はじめに StorybookとPlaywrightを連携してテストすることで、思っていた以上に良い開発体験が得られたので紹介します。 今回の記事で紹介するテストは以下のリポジトリで公開しています。 具体的には以下の点が最高でした。 独立したコンポーネント開発 Storybookを利用することで、UIコンポーネントを独立して開発・テストできます。これにより、コンポーネントの再利用性が向上し、効率的な開発が可能になります。 シナリオベースのテスト Playwrightを使ってシナリオベースのテストを実行できます。これにより、ユーザーの実際の操作に近い状況でのテストが可能となり、アプリケーションの品質を高めることができます。 クロスブラウザテストの容易さ Playwrightは、複数のブラウザでの自動テストをサポートしています。これにより、異なるブラウザでの動作検証が容易になり、互換性の問題を効
今回の記事は特に私の意見であり、所属会社の意見ではないことをお断りしておきます。 最近になってまたウォータフォール vs アジャイルの議論を見かけることが多くなってきたので、私が勤務する米国の世界規模のクラウドプロバイダーでは2024年現在どんな開発をしているのかをご紹介したいと思います。私はこれが「正解」といいたいのではなく、何らかのポイントが皆さんの何らかの参考になったらいいなと思って筆をとりました。 ちなみに、2016年時点で私のウォータフォール開発に対する考え方は下記のブログの通りで今も変わっていません。ただ、2024年現在だからといってアジャイルをやるべきと思っているわけでもありません。 もし、今ウォータフォールをやっている人がいたら「そんなこと言ってもどうしたらええねん」となると思うので、自分なりの解決方法も考えてみました。 最初に自分的な結論を書いておくと「2024年の開発と
この記事は毎週必ず記事がでるテックブログ "Loglass Tech Blog Sprint" 44 週目の記事です!1 年間連続達成まで残り 9 週となりました! はじめに はじめまして、2024 年 4 月にログラスにジョインしたエンジニアの石畑です。 まだまだドメインやシステムについて学んでいる最中なのですが、その中でアラート監視・運用周りをより良くできそうだったので、試行錯誤したことをまとめたいと思います。 どんな課題があったのか? ログラスではフロントエンドからバックエンド、インフラに至る全てのログ・メトリクスが Datadog に集約され、横断的に分析・監視できる仕組みが整っています。アラートも Datadog でモニタリングを作成し、「Slack に通知 → ローテションのオンコール担当が対応」という体制が作れています。 しかし、歴史的に積み重なったモニタリングが過剰にアラー
東海道新幹線に乗っていると、たびたび目にする「ただいま○○駅を通過」という電光掲示板の案内。あれを見ると「旅に出ているんだなぁ」と実感する。 確かに自分は移動していて、いまこの瞬間どこかの街を通り過ぎているのだ。過ぎていく時間、過ぎていく街——。ただの文字列を見ながら、そんなものに思いをはせてしまう。 あの感覚をもっと手軽に味わいたい。どこにいても旅気分に浸れるガジェットを考えて作ってみた。 新幹線の電光掲示板をハンディ端末にする いまこうしている間にも、全国でたくさんの列車が走っていて、どこかの街を通過している。東海道新幹線のホームに行くと、ひっきりなしに行き交う新幹線の数にいつも驚かされる。 つまり、数分に一回は誰かが「ただいま○○駅を通過」という表示を眺めて、同じように感慨にふけっているはずである。自分がうかがい知ることのできないところで、たくさんの旅情が生まれている。
はじめに 初めまして。プラットフォーム開発部にてデータ基盤の整備をしているazukiと申します。 今回はdbt(Data build tool)を導入した経緯と非中央集権的なdbtの使い方についてご紹介したいと思います。 今回は導入に関してまとめていますので、dbtの運用面の詳細は別記事で解説予定です。 データモデリングツール導入の背景 ピクシブではプロダクトの多さを理由に非中央集権データ組織を採用しています。 ドメインチームがメインでデータの取り組みやデータモデリングを行い、データ駆動推進室やデータ基盤チームはそのサポートや整備を担当しています。 その背景に関しては、【PIXIV MEETUP 2023】の方でお話していますのでぜひご覧下さい。 speakerdeck.com 今までBigQueryのデータ加工SQLは自社で開発したツールで管理していました。 pythonから変数埋め込み
はじめに 台風も過ぎ、少しずつ夏へ向けて暑さが増してくる中、皆様いかがお過ごしでしょうか。 そろそろ仕事にも慣れてきたデータ分析エンジニアの木介です。 今回は先日Googleより発表のあった簡単にドキュメントベースのAIアシスタントが使えるNotebookLMの紹介をしていきます。 はじめに NotebookLMとは? 使い方 日本語能力の検証 コードを生成出来るか試してみる まとめ NotebookLMとは? まずNotebookLMとはGoogleが試験的に提供を開始した、個別にカスタマイズが可能なAI調査アシスタントです。 notebooklm.google 具体的なサービス内容としては、ドキュメントをアップロードすると、その情報を元にした回答、要約を行うAIアシスタントが利用できます。 こちらのサービス自体は2023年7月には英語版のみで提供が開始されていましたが、2024年6月6
はじめに こんなツイートを見て執筆をしようと思いました。 実際に、VSCodeは機能の追加や拡張機能の開発が活発に行われており、かつUIもユーザーフレンドリーであるため人気のエディターだと思います。VSCodeを使いこなせるのとそうでないのではエンジニアリングの生産性に大きな差が出てしまうと思います。 パンくずの設定 '>' を入力します。 '>' preferences: Open User Settings (JSON)を入力します。 僕のsettings.jsonは以下です。 { "workbench.colorTheme": "GitHub Dark", "terminal.integrated.fontFamily": "MesloLGM Nerd Font", "terminal.integrated.profiles.osx": { "fish": { "path": "/o
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