ごあいさつ こんにちは。 コーヒー専門店『猫廼舎』です。 このように書いて「ねこのや」と読みます。 新宿区荒木町で小さなお店をやっています。 コーヒーしかお出しできませんが、 ネルドリップで一杯ずつ丁寧にお作りします。 どうかごゆっくりお過ごしください。 新宿区荒木町 猫廼舎がある新宿区荒木町は、かつて東京でも有数の花街として栄えていました。 現在でもその面影を残しつつ、様々な飲食店が軒をつらねています。 » 続きを読む ネルドリップコーヒー 猫廼舎のコーヒーは1杯ごとにネルドリップで抽出します。 コクのあるゆたかな味わいと透明でなめらかな舌ざわりを持つコーヒーが出来上がります。 » 続きを読む イベント案内 猫廼舎では様々なイベントが行われています。少しずつ紹介して行きます。 » 続きはまだない 通販部 猫廼舎の自家焙煎コーヒー豆や、おすすめのコーヒー道具などが通販でお求めになれます。
マネーフォワードの中の人を知ってもらうため、当社でフルタイムのRubyコミッターを務める卜部昌平が、マネーフォワードのエンジニアにインタビューをするこの企画。 第二回目となる今回は、Railsエンジニアで、自動家計簿・資産管理サービス「マネーフォワード」のエースエンジニアである鈴木信太郎へのインタビューです。 社員ですら初めて聞くような、マネーフォワードに関わる人のストーリーをお届けします。 ▼過去のエンジニアインタビューはこちら マネーフォワードエンジニアインタビュー 谷口徹「BtoBはユーザーとの距離が近い」 日時 2016年 7月 25日 (月曜日) 語り手 鈴木信太郎(エンジニア) 2005年 国立長野高専電子情報工学科卒業 2005-2010年 色々あった。 2010年1月 KLab株式会社に入社。ソーシャルゲーム基盤開発を経て、数タイトルの開発リーダーを担当。 2013年3月
Pull Request を通して行うコミュニケーションに「レビュー」という言葉がつくことに違和感を感じるときがあります。 Wikipediaでコードレビューを引くと、「見過ごされた誤りを検出・修正することを目的として体系的な検査(査読)を行う作業 」とあります。もちろん、これを目的として行うやり取りもあるのですが、その手前の「コードや設計について議論し、もっと良い判断を探る」ために行うコミュニケーションもあると思います。むしろ、そちらのコミュニケーションをやりやすいことが、Pull Request というプラットフォームが提供する価値なのではと感じることが多いのが、違和感の元かもしれません。 2015年6月に O'Reilly から出版された「Discussing Design: Improving Communication and Collaboration through Crit
Microservices Meetup Vol.1 を開催しました こんにちは、技術開発本部の森 ( @qsona ) と申します。これを書いているのは開発合宿へ向かう小田急ロマンスカーの中です。楽しみです。 さて、2016/7/7 (木) に、Microservices Meetup vol.1 (connpass) を開催いたしました。本記事ではその様子をレポートします。 当日のTwitterのタイムラインの様子は、こちらのtogetterにまとめております。 Basic LT by @qsona資料 マイクロサービスに関する基礎的な話題を1つ提供するコーナーです。今回は「データベース結合を避ける」ことについて話しました。 「ニュースパスのサーバレスなマイクロサービス」 by @y_matsuwitter資料 無料ニュース配信アプリ「ニュースパス」のアーキテクチャについて話してくださ
株式会社トレタのCTO・増井雄一郎氏がアプリやプログラミングの仕組みについて社内勉強会で解説しました。アプリはどのように作られて、どのように動いているのかをわかりやすい例えとともに説明しています。またプログラミングを習得するには数学や英語よりも、国語力が求められるそうです。文系の人でもエンジニアの仕事をざっくりと理解できるような内容になっています。 お風呂にパソコンを持ち込んでプログラミングしている 増井雄一郎氏(以下、増井):私は「masuidrive」という名前で活動しておりまして、それで検索すると結構いろんなものが出ます。仕事ではこうやってプログラムを書いているんですが、基本的に僕は自分の時間もほとんど趣味のプログラミングをしていて、僕の写真を撮るとほぼ100%パソコンが手元に写る。それ以外の時間はほとんど何もしてないという状態になってます。 あまりにプログラムが好きなんですが、実は
こんにちは。 インフラエンジニアの村上です。 マネーフォワードのインフラチームは、サービスに関わるインフラから、自社の作業環境、開発環境、さらにはサービスのインフラの中でも物理的なものからOS・ミドルウェア・アプリケーションのメンテナンス・ビルド・リリース・運用まで幅広く関与しています。 今回はGoogle Cloud PlatformのBigQueryを活用してアクセスログの分析環境を構築した時の話を紹介します。 この記事に書かれる事 データ分析基盤としてBigQueryを使用した話と データ量を例示しながら使用を開始した時のトラブルシュートとパフォーマンスについて紹介する。 データ移行のコツもうまく含めながら書いていく。 BigQueryを採用した訳 マネーフォワードの家計簿は350万人以上のお客様に利用いただき、 アクセスログは日々2.500万件程度増えております。 サービス開始から
Rails 5 で rails-api が公式に取り込まれることになり、ますます Rails で API アプリケーションを書くケースが増えていくことでしょう。 ほとんどのケースでデータのやり取りは JSON を介して行われると思いますが、 Rails はその辺り(主にリクエスト周り)をよろしくやってくれるのでとても助かっています。 さて、このエントリでは JSON のリクエストパラメータがパース出来なかった事案に遭遇したので、対応方法を書いていこうと思います。 後述していますが、 Rails 5 系ではこの対応は必要なくなる予定です。 対応方法 # Rails 4 系の場合 class RescueJsonParseErrors def initialize(app) @app = app end def call(env) begin @app.call(env) rescue Act
Incrementsに bucaranことジョージと、 morishitterがJoinしました++ ジョージはTokyoJSのオーガナイザーを務めたり、Node.js製のタスク自動化ツールFly、fishシェルのプラグインマネージャーFishermanを制作したりなど、デベロッパーとして精力的に活動しています。 morishitterはCSSのコードフォーマッターであるStylefmtの作者であり、WEB+DB PRESSでモダンCSS特集を執筆するなど、CSSに強いエンジニアです。 ジョージ、morishitterと一緒に、Incrementsの開発をさらに加速させていきます! 今後のIncrementsの進化をお楽しみに++ Incrementsでは引き続き開発メンバーを募集しています。 Application EngineerNLP & Search EngineerProduct
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