Over the past three years, the topics on my bookshelf have changed to lean more towards MLOps; I have read too many books on the subject that I can finally choose my favourites; let’s have a look: My favouritesBuilding Machine Learning Powered ApplicationsThis book by Emmanuel Ameisen (O’Reilly) was the one that pushed me to leave my job as a data scientist turned data engineer and start moving my
この記事は Google Cloud Japan Customer Engineer Advent Calendar 2020 の 22 日目の記事です。 こんにちわ。今日はマイクロサービスの設計パターンの一つ Saga パターン と GCP での実装例を紹介します。マイクロサービス入門者の方に向けた記事として、できるだけわかりやすく書いてみたいと思います。 TL;DRSaga パターンはマイクロサービスでトランザクショナルな処理を実現するアーキテクチャ パターンGCP では、Cloud Run や Cloud Workflows などのサーバーレス サービスを利用して、マイクロサービスを効率よく構成可能GitHub にすぐに試せるサンプルコードがあります マイクロサービス アーキテクチャの課題 マイクロサービスの概念は以前からありますが、最近では Kubernetes やサービスメッシュ
こんにちは!eurekaのAPIチームでエンジニアをやっているrikiiです。 最近ついにAPIチームでモブプロを始めました。前は設計や実装について一人で悩んでたりした部分が、すぐ議論できたりホワイトボードに図で書いて理解を深めたりして、問題が素早く解決できてすごくいい感じで進んでいます。 さて、今回も前回の続きでSOLID原則の1つのDIP(依存関係逆転の原則)について書こうと思います。 eurekaではgo言語を使っているので、goを使ったコード例とともに説明していきたいと思います。 ちなみに依存関係逆転の原則とはSOLID原則と呼ばれるオブジェクト指向設計原則のうちのひとつです。 SOLID原則とは?下記5つの原則の頭文字を取ってまとめた、オブジェクト指向設計原則のことです。 ・S : The Single Responsibility Principle(単一責任の原則) ・O :
Papers with Code indexes various machine learning artifacts — papers, code, results — to facilitate discovery and comparison. Using this data we can get a sense of what the ML community found useful and interesting this year. Below we summarize the top trending papers, libraries and benchmarks for 2020 on Papers with Code. Top Trending Papers of 2020 EfficientDet by Tan et al was the most viewed p
Firestoreのセキュリティルールをテストする方法としてコンソールから使えるシミュレーターが以前からありましたが、今回発表されたのはローカルで実行できるエミュレーターです。 これを使えば、CI上でセキュリティルールのテストをルールをデプロイせずにできます。 試した環境は firebase-tools 6.0.1です。 最初は6.0.0で試してみたのですがどうやら日本語環境ではエミュレータがエラーになるようで6.0.1で一旦デフォルトで英語になるように修正されました。 ローカルエミュレーターローカルエミュレーターはFirebase Summit 2018で発表された手元の環境でFirebaseのデータベースであるRealtimeとFirestoreのセキュリティルールをテストすることができます。 今までセキュリティルールをテストしようと思うとコンソール上のシミュレーターで手動でテストをす
Pythonは一番書きやすいプログラミング言語と知られ、多くの人の第二外国語(英語に次ぎ)です。でもGithubやGitlabで他人のコードを参照した時や自分でclassを書いてる時、こういう疑問はあったでしょうか: 「def __init__(self): の__init__のアンダースコアは何故二つなのか?」 「def _func(x): と def func(x): とdef func_(x): に違いはあるのか?」 「y, _ = func(x)のアンダースコアは何か?」 そんな色んな所で使われてるアンダースコアの使い方を、今回整理して説明してみました! アンダースコアの使い場所Return値を無視する。関数の名付けで使い方を区別する。数字を読みやすくする。インタプリタで最後に表示された値を代表する。以上4種類の状況でアンダースコアを使いこなす事により、読みやすいpythonicな
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