プロダクト技術本部の川口です。 3年間、ビッグローブ光といった固定回線のインフラ部門に所属していましたが、今年の4月に BIGLOBE の基幹システムのリニューアルを推進していく部署に異動することになりました。 所属するチームでは、ドメイン駆動設計（DDD）で開発しています。 チームにジョインすると開発チュートリアルをやることになっており、そこで IntelliJ や Spring Boot での開発の仕方を学んだり、チュートリアルを通して DDD を学んだりします。 今回は、DDD のチュートリアルで実際に作成したドメインモデルがどういう風に成長していったかについて紹介します。 勤怠管理アプリ チュートリアル 初期ドメインモデル 中期ドメインモデル 後期ドメインモデル 学んだこと、感想 勤怠管理アプリ チュートリアル お題は GitHub のパブリックリポジトリに公開されています。 ht

AWS Dev Day 2022 Japan の発表資料です。

CNDT 2022から、DMMのアーキテクトが自社内で利用するプラットフォームにおけるリソース管理の実際を解説したセッションを紹介する。 CNDT 2022から、合同会社DMM.comのアーキテクトが社内向けKubernetesプラットフォームにおける運用チームであるSREと、アプリケーション開発チームにおける共有基盤の管理と運用の実際を解説するセッションを紹介する。これは「マイクロサービスとK8sにおける責任境界設計とリソース管理」と題されたセッションで、プレゼンテーションを行ったのはpospome氏だ。 ●動画：マイクロサービスとk8sにおける責任境界設計とリソース管理 タイトルは大仰だが、その内はマイクロサービスで構成されたDMMのシステムをSREが担当する部分とアプリケーション開発チームが担当する部分に分け、役割分担の背景と実際に実装したツールの解説というものだ。

アジャイル型の開発が導入されていない現場であっても、そして一人であっても、実践可能なアジャイルに関するプラクティスは存在します。 例えば、自動テストや、テストファースト、テスト駆動開発（TDD：Test Driven Development）です。ユニットテストフレームワークを使ってテストコードを書いて開発しながらテストを実行する「自動テスト」、実装の前にそのテストコードを書く「テストファースト」、テストと実装を繰り返しながらインクリメンタルに設計・開発を行うのが「TDD」。これらプラクティスのなかで、はじめの一歩となるのが自動テストですが、1人で実践するには、どこからはじめるか、どうテストを組み立てればよいのか、あるいは自分のテスト方法は適切なのか、不安を持つこともあるでしょう。 そこで本稿では、さまざまなチームや組織へのテスト手法の導入を支援し、精力的に講演や執筆などを行ってきたこの分

チュートリアルでDDD体験: ドメインモデルの成長を紹介 - BIGLOBE Style ｜ BIGLOBEの「はたらく人」と「トガッた技術」 僕もこのドメインで振る舞い中心のモデリングをしてみた。実装は可能なモデルを書いてみましたが、今回は細かい実装の話はありません。 イベントを抽出まずイベント(起こった事実)から考えました。日々の勤怠で何が起きるのだろう。出勤したり退勤したり休憩したりと打刻するのは間違いない。システムが何か命令(コマンド)を受理したらこういうイベントが発生するはず。 「出勤した」イベントには、誰がいつ出勤したかを説明する事実が記載されている。「退勤した」や「休憩を開始した」や「休憩を終了した」なども同じ。あと、打刻間違いの修正もあるので「打刻を修正した」もある。ちょっと荒削りだがこんな印象。 出勤した 退勤した 休憩を開始した 休憩を終了した 打刻を修正した ちなみに

【ハイブリッド開催】GitHub Copilotで拓く開発生産性 https://timeedev.connpass.com/event/292962/ 事例セッション「GitHub Copilotで開発生産性はどのように変わるのか」

Google Cloud Next Tokyo '23 の登壇資料です。 登壇時の資料はGoogle Cloud仕様のデザインでしたが、 個人のSpeaker Deckにそのデザインのままアップロードできないという規約があるので、 デザインを落としたものになっています。 スライドの内容は登壇時と同じです。

どうも、レコメンド商品のシステム開発をしている野川と申します。 私は、2021年にモノタロウに新卒入社し、2022年5月からレコメンド商品の開発に関わり始めました。 モノタロウのレコメンド商品は、下の図の①～④の流れでクライアントサイドで表示しています。大部分の処理はJavaScriptで構成しており、UIもそのHTML部分をjQuery(JavaScript)で作成しています。 図：レコメンド商品表の流れ 入社当時私は、ソフトウェアエンジニアとして、「可読性の低いコードは駆逐するべきだ」「読みやすいコードだけが正義である」「理解しやすいシステムだけが皆を幸せにする」と心の底から考えていました。加えて、「なぜ先輩たちは可読性の低いコードを放置して平気なのか？」と疑問を持つこともしばしばありました。 レコメンド商品周りのコードはまさに可読性の低いコードベースとなっていたため、当事者となった私

ChatGPT がアプリケーションに最初に組み込まれたのは GitHub Copilot かもしれません。ここでは、ChatGPT そのものと、GitHub Copilot の双方を使って、アプリケーション開発を爆速させ、品質を少しでも向上させ。そして、Developer の皆さんのスキルを上げていくための入り口として、機能の概要を取り上げます。 内容: - Promptだけで出来るコト: 業務で使うために抑えておくべきポイント。データ・変換・抽出 - PromptのEngineeringへの適用: 企画から要件定義、設計、実装、デプロイも。 - 開発の生産性と品質をあげるための戦略: Prompt自身の現在の能力、チーム開発に向けて サンプルのPrompt: https://github.com/dahatake/ChatGPT-Prompt-Sample-Japanese/tree/m

"コード品質向上のいろは - 先達に学ぶ実践例 Lunch LT" の資料です。 https://findy.connpass.com/event/300912/

技術責任者の@sunaotです。エス・エム・エスのプロダクト組織では、カンファレンス参加や専門書籍による学習などを強く推奨して、金銭的・時間的な支援も広く行なっています。 取組み自体はとくに最近の Web の会社では珍しいものではありません。ただ、位置付けや考え方を表明しているのはやや珍しいらしく、入社してきた人やカジュアル面談の場などで説明すると面白がってもらえることがあります。そこで、今回はその背景や考え方を説明してみます。便宜上ソフトウェアエンジニアを例に説明をしますが、基本的にはプロダクトマネージャーやデザイナーなど他の職種においても同じことが言えると考えています。 学習への投資は責任を果たしてもらうための必要経費 エス・エム・エスのプロダクト組織では、カンファレンス参加や書籍の購入といったものに会社のお金や業務時間が使えることを福利厚生として位置付けていません。では、報酬ではない

書籍はこちら：https://www.amazon.co.jp/dp/4297138395 === ChatGPTのAPIが公開されたころから、多くの組織が大規模言語モデル（LLM）を使ったアプリケーション開発に取り組むようになりました。LLMを使ったアプリケーション開発では、「LangChain」というフレームワークも大きく注目されています。 しかし、「LLMやLangChainが話題なのは知っているが、具体的なことは分からない」「この分野に興味を持っているが、勉強するきっかけを持てずにいる」といった方も少なくありません。 そこでこの講演では、LLMを使ったアプリケーション開発がなぜ盛り上がっているのか、どのように開発するのかといった基本から始めて、LangChainの基礎知識まで概説します。 === イベントページ：https://forkwell.connpass.com/event

2023-11-21 技術的負債に向き合う Online Conference https://findy.connpass.com/event/297813/

Project Amberの文脈 サイズの小さいアプリケーションも扱うようになった。 システム全部をJavaで作る訳じゃなくなった オブジェクトではなく、データをやり取りするようになった。 そこでプレーンデータをモデル化し、処理するより良い方法が必要 代数データ型 (Record, switch式, sealed)

Second-System Syndrome: A tale of power-assert #jsconfjp https://jsconf.jp/2023/

「めちゃくちゃ勉強してソフトウェア開発も、アジャイルな開発もできるようになってきた! ところがせっかくうまくできるようになったけど、顧客への貢献にはなかなか繋がらない…」こんな悩みををよく聞きます。 この10年間でスクラムなどのアジャイルに関する情報やノウハウは増え、社会的な理解も広がり、その結果アジャイルははじめやすく、習熟もしやすくなっています。開発チームは急速に学習し、能力が高められやすい状況にあります。 ところがプロダクト価値の観点から見ると、開発チームも社内の他部署も、そして顧客も不満を持っていることがあります。せっかくアジャイルな活動ができるようになっても、プロダクト価値に繋げるまでにいたっていないことが多々あります。 本セッションでは、プロダクトという観点からアジャイルを捉え直し、開発チームや社内の他部署、顧客も満足するためのお話をします。 プロダクトマネジメントなど過去の登

Autonomous Database - Dedicated 技術詳細 / adb-d_technical_detail_jp

Draw a ui and make it real with tldraw.

2. カスタムCopilotの作成手順「カスタムCopilot」の作成手順は、次のとおりです。 (1) 「Microsoft Copilot Studio」のサイトを開き、「try free」からログイン。 (2) 「コパイロットを作成する」の「新しいコパイロット」をクリック。 (3) 以下のように設定して、作成ボタンを押す。 「日本語」は生成AI機能に未対応だったので「英語」、会話を強化するためのURLは「OpenAIのURL」にしました。 ・コパイロットの名前 : MyCopilot ・コパイロットの話す言語 : 英語 ・生成型の回答で会話を強化する : https://openai.com/ (4) 「Copilotのテスト」でメッセージを入力して動作確認。 「GPT-4Vについて教えてください。」の質問に、ソース付きで回答してくれました。 (5) 公開タブの公開ボタンでCopilo

Copilot StudioはMicrosoft 365 E5というお高いパッケージに入らないとプレビュー版すら使えないらしい。 仕方ないので会社で入りましたよ。会社に所属してるのは3人だけど、E5だと25人分のアカウントがついてくる。 しかし!!! 金さえ払えば使えるというほどイージーなものではなかったので皆さんにお伝えします。ちなみにE5に入っただけで月額45000円(1800円x25で)になりました(ただし七日間の試用期間中にキャンセルすれば無料に)。 まずMicrosoft365で企業アカウントを作り、会社のメンバー的な人に個人アカウントを発行します(この時点でかなりハードルが高い)。 そしてCopilot Studioのページからリンクに飛べば、企業の個人アカウントでログインできた。やったぜ! しかしログインしても、様子がおかしい。 なんかフローチャートが出てきて、フローチャート