自宅が一軒家で、上階やトイレの個室だと無線LANルーターにワイヤレス接続したスマホの通信が遅い――そんな経験をしている人はいないだろうか？ 無線LAN中継機を使うと、そうした悩みを簡単に解決できる。そこでオススメしたいのが、バッファローの『WEX-733DHP』だ。 本機はIEEE802.11acの1×1接続に対応し、下りの速度（理論値）が5GHz帯で433Mbps、2.4GHz帯で300Mbps。一見同クラスの製品と同じような仕様だが、高感度・高出力設計により、同社の従来機『WEX-733D』と比較して約40％速度が向上しているという。 また、デュアルバンド対応の一般的な製品は、5GHz帯と2.4GHz帯の帯域を一度に両方使用できないため、実効通信速度が大幅に低下する場合がある。しかし、本機は5GHzと2.4GHzの両帯域に同時に接続できる“デュアルバンド同時接続”仕様となっており、無線

DevLove関西 - esaとDocBaseのサービス開発のDiffの話 https://devlove-kansai.doorkeeper.jp/events/33527 でお話させていただきました(\( ⁰⊖⁰)/)

情報会議#3のLT資料です

本ブログで度々紹介している AWS Lambda。改めてもう一度解説すると、コード(Node.js or Java)を実行する環境をAWS側で用意してくれる。"実行したいときに用意したコードを実行できる"ため、必要な料金を最低限に抑えられる。私が最も気に入っているAWSサービスの一つだ。 さて、具体的な使い方に関しては AWS Lambdaの公式ドキュメントを始め、Qiitaなどでもやってみた系でたくさんあるので、本エントリーではそれを利用する上で知っておいたほうがよりよいことを挙げる。というより私が実際に利用してみて詰まったところや感動したことなどを挙げてみる。 コード失敗時にリトライをデフォルトで3回行う 公式ドキュメントにもこのことは書いてあるのだが、見落として不可解な気持ちになるので、これは必ず知っておいたほうがよい。Node.js の場合、Lambdaのコード実行完了時にcont

こんにちわ。ドワンゴのデザイナー部門で責任者をしております、鈴木慎之介と申します。 この度、ドワンゴデザイナーの情報発信の場として「dwango creators’ blog」を設けました。最初ということもあり、ぼくからすこし話をしたいと思います。2部構成にわけて、前編は「エンジニア出身のぼくがドワンゴでデザインしている理由」を、後編は「新しいデザイン制作の枠組み」についてお伝えします。 自己紹介 まずは簡単にぼくの経歴を紹介します。タイトルにてエンジニア出身と冒頭で言っていますが、ぼくがドワンゴにエンジニアとして入社したのが、2000年の高校在学中でした（きちんと有給をとって卒業式に出ました）入社後しばらくは現場でネットワークやサーバーなどのインフラを構築したり、ひたすらコードを書き続け、着メロシステムの立ち上げや、ニコニコ動画の立ち上げを行ってきました。ちなみにニコニコ動画スタート時に

気にはなってたAmazon Lambda をようやく使えたのでシェア。 Heroku はご存知の通り、Web とは別のWorker プロセスを立ち上げようとすると、その分プランに応じて倍増する。バックグラウンドジョブがそこまでないシーンで、常にWorkerプロセスを立ち上げっぱなしにするのは非効率。必要な時に必要な時だけバックグラウンドジョブを実行できる環境がないのか、考えていた。そこで登場するのが Amazon Lambdaだった、って訳だ。Amazon Lambda　の魅力は何と言っても便利なだけでなく、1 か月あたり 100 万の要求と最大 3.2M 秒のコンピューティング時間が無料である、という点にある。素晴らしい。 今回やりたいこと CSVなどのデータをアップロードして、それらを一括でHeroku Postgres の DBにデータを入れたい。それらの処理は時間がかかるので、バッ

2017/9/7 db tech showcase Tokyo 2017(JPOUG in 15 minutes)にて発表した内容です。 SQL大量発行に伴う処理遅延は、ミッションクリティカルシステムでありがちな性能問題のひとつです。 SQLをまとめて発行したり、処理の多重度を上げることができれば高速化可能です。ですが・・・ AP設計に起因する性能問題のため、開発工程の終盤においては対処が難しいことが多々あります。 そのような状況において、どのような改善手段があるのか、Oracleを例に解説します。

前編（「ビッグデータは“リアルタイム”でこそ価値がある」）では、リアルタイムなビッグデータ解析プロジェクト「CET（Capture EveryThing）」が始まったきっかけから、いまのチームまで組織に焦点を当てました。 後編では、いよいよビッグデータ解析のシステムについて深掘りしていきます。 Amazonのクラウドサービスを活用して作り上げた現状のシステムを捨て、Googleで作る構成に変えようとしているそう。その意図とは。 クラウドサービスのコストパフォーマンスなど、エンジニアやアーキテクトには気になる情報が満載です。 「CET」で基盤構築や分析・集計アプリケーションの開発を行っている、吉田啓二さんに聞きました。 聞き手／構成／編集／写真：小川楓太（NEWPEACE Inc.） AWSで本格的に運用するのは厳しいかなという印象です ——　今回構築された基盤の具体的なシステム構成はどのよ