「差分では見づらいのでローカルで◯◯というファイルを直接見てみてください、2回レビューする必要のない完璧な設計のはずです」
雑にまとめる。 締切のない仕事は仕事ではないという言葉がある。誰が言ったかは忘れたが、たしか偉い人が言ってた言葉だと思う。 締切がない仕事というのは、たしかに存在する。そんな仕事があるのは贅沢な会社かだらけた会社かのどちらかであるが、たまにそういう『やろうと思えば無限に時間をかけられる仕事』というのを見ることがある。 もちろん会社からすると無限に時間をかけていいわけはない。締切がないのではなく、明確じゃないだけなのだ。自分の経験だが、締切が明確じゃない仕事をうまく進められない人のほうが多い。要はだらけるのだ。特に100点症候群あるいは恐怖症の人はいつのまにかすごく時間をかけてしまいがちだ。 ビジネスマンなら当事者意識を持ってキッチリ線を引いて終わらせろよという話なのだが、皆が皆そううまくやれるわけではない。特にチームでの仕事の場合はやっかいで、責任者が明確でないと集団心理が働いてダラダラし
はじめに Webメディアの執筆作業に継続的インテグレーション(Continuous Integration)、継続的デリバリー(Continuous Delivery)の考えを取り入れ、GitHub/CircleCIを使って効率化をした話です。最初の環境構築さえしてしまえば、非エンジニアでも問題なくこの仕組みに乗ることが出来ています。これらのツールは発想次第でいろいろな使い方ができるということを、メディアの運営者やエンジニアに限らずいろいろな人に知って頂ければ良いのかなと。 背景 この仕組みは私がWebメディアを運営する会社にて、開発と記事のライティングや編集を同時に経験したことをベースに作り上げました。記事執筆をしていると、書いた記事をどう保管するのか・編集者の修正を執筆者にフィードバックするにはどうするのか・といった課題が出てきます。その問題を解決するため、Github/CircleC
10/22の技術書典3に、東京ラビットハウスでJavaScript AST本を出します。ASTを知らない人でも簡単にソースコードをハックできるようになる入門&実用的な本です。今回の記事はその本を書いてる過程で生まれた物を記事にしたものです。 dev-injector というツールを作ったのでその過程について説明します。 ※注意: Babel系のみ説明します&Babel7 (現時点ではまだbeta) を使っています。 ユースケース Twitterでユースケースを募集したところ 「テストフレームワークから関数フックしやすいコーディングとは?」辺りがあります。「exports.hook.method = method」とかやってますけど「もっと適切な方法(設計含む)は何処なら見つけられる? というのを頂きました。 exportしたい・したくない、あるいは対象のコードが大きい、そもそもユニットテス
社内などから指摘があり修正しました。「Lambda関数の呼び出しタイプにてRequestResponse(同期)の場合は冪等性は考慮不要」という記述をしましたが、誤った記載となっており申し訳ありませんでした。冪等性の考慮についてはアプリケーション依存によるところが大きく、RequestResponse(同期)でもアプリやSDKにてリトライを実施し冪等性を考慮する場合があります。記事としては、冪等性という視点ではなくリトライという視点で修正しました。 コンニチハ、千葉です。社内から色々アドバイスをもらって完成した元気玉方式のエントリーです! はじめに Lambda関数は実行トリガーとしてAPI GatewayやS3、CloudWatch Eventsなどを指定することができます。Lambda関数には呼び出しタイプ(同期、非同期、ストリーム)があるのですが実行トリガーによって呼び出しタイプが異
トランザクションはACID特性を満たすと言われている。 そのうちA(Atomicity)はトランザクション内の操作をAll or Nothingとなるよう保証し、トランザクションが中途半端に実行されて(アプリケーションレベルから見た)データの整合性が失われることを防ぐ特性。またD(Durability)とはシステム運用中に起こる様々な障害からデータを守る(整合性を保つ)特性。 これらの特性を満たすためのDBMSの古典的なテクニックがすごく面白いので、それに関するMySQL(主にInnoDB)のパラメータ・パフォーマンスにどのような影響を及ぼすかを調べた(*'ω'*) なお紹介している技術は基本的に教科書に書かれていた技術で、実際にInnoDBに実装されているアルゴリズムとは異なることがある(とはいえベースにはなっている) 参考 障害の種類 DBMSの基本構成 データベースバッファ 概要 関
Ruby on Railsではデータベースのスキーマをコードを使って自在に作成できます。テーブル同士の関連性もコードで記述できるので、殆どデータベースを意識せずに作り込んでいけます。しかし、時にER図が必要になるケースもあるでしょう。 そうした時に使ってみたいのがSchemaRDです。Ruby on Railsのスキーマファイルを読み込んでER図に展開してくれます。 SchemaRDの使い方 最初の表示です。テーブルはただ並んでいるだけです。 テーブルの配置はマウスで変更できます。さらにちゃんと記憶しておいてくれます。 リレーションのファイルを生成すればテーブル同士のつながりも可視化されます。 SchemaRDを使えば現在のテーブル構造を可視化できるようになります。さらにi18nにも対応しており、日本語で表示も可能です。システム開発をRuby on Railsで行っており、そのER図を随時
Pythonで機械学習を始める 最近、Pythonで機械学習を勉強したり、色々試したりしています。そんな中、何度もやり直しているのが環境のセットアップ。必要なものを必要なときにインストールしてければ良いのですが、最近は「とりあえずこれだけ入れておけばOKかな」という感じに、環境を雑にセットアップすることが多くなってきました。需要があるかわかりませんが、自分としては大体のことができるので、良い感じかなと思っているので、自分のメモを兼ねて公開してみたいと思います。 MacはOS X(試した環境はiMac Retina4K 21.5-inch 2017 + macOS Sierra 10.12.6)、LinuxはUbuntu 16.04を想定しています。 Pythonの機械学習環境セットアップ とりあえず、ターミナルを開いて、下記のコマンドをひたすらコピペしていけばセットアップできるようにしてみ
はじめに 初めまして、下記の記事にて紹介がありました インフラエンジニアの榎戸です。 golangを使って開発したWebAPIを1年半運用して改善してきたことー月間20億PVのマンガサービス開発の裏側 場数を踏んできたのかは分かりませんが 笑 23歳エンジニア歴は2年と浅めです。 まだまだ未熟なエンジニアですが 今回はPrometheus + Grafana について紹介させて頂きます。 内容については下記となります。 Prometheus導入の経緯 Prometheus概要 Prometheusでの監視構成 次回お知らせ それでは始めていきます。 Prometheus導入の経緯 まずPrometheusを導入した経緯について少しだけ触れたいと思います。 弊社では月間20億PVのマンガサービスやそれと並行して走っているマンガサービス、また動画配信サービスや、アプリゲームの配信なども行なって
Integrated Terminal Performance Improvements Electronという史上まれに見るそびえ立つクソのようなGUIプラットフォーム上で実装されているVS Codeが、ターミナルの実装をDOMによるものからCanvasによるものに変更したそうだ。これは、DOMによる実装ではパフォーマンスの改善が十分にできなかったからだという。 DOMでターミナルを実装する際の問題ごととして、テキスト選択、テキストアライメント、GC、パフォーマンスを上げている。 テキスト選択:ターミナルのテキスト選択を実現するためにDOMのテキスト選択の挙動をだいぶ上書きしなければならない。 テキストアライメント:一部の文字はモノスペースになってくれず、workaroundとして一文字ごとに固定長のspanで包む必要があるが、これはパフォーマンス上よろしくない。 GC:DOMでターミナ
テーブル定義書創るの面倒じゃね? テーブル定義書書いて、そこからSQL起こして…… あーめんどう! なので、Webでぽちぽちすると、SQLとテーブル定義書の元が作れるやつつくりました。 以下、ソースコード https://github.com/nnahito/create_crud_table デモ https://tsumari.zapto.org/crud/ 使い方 ページにアクセスして色々入力するだけ。 改良案とかあったら教えてね! 教えてね 無理矢理感がすごいソース <!DOCTYPE html> <html lang="ja"> <head> <title></title> <meta charset="UTF-8"> <script src="https://code.jquery.com/jquery-3.2.1.min.js"></script> <script src="
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