Tired of fancy abstractions without actual down to earth implementation? In this talk we will go through both benefits and problems by implementing a real example of event-sourced model. This is a full-time live coding and we will develop features in parallel - one of us in a classic ORM-based way and the other one using event sourcing. We are going to tackle the problems step by step in both solu

Japan Container Daysに参加してきました！ containerdays.jp 💬 全体を通しての感想 ↑のサイトのセッション一覧を見てもわかりますが、Kubernates祭り！という感じで、私が参加したセッションは全て、Kubernatesを絡めた内容が入っていました。 コンテナを実際に運用するうえでは、Kubernatesが欠かせない存在になっているみたいで、 開発プロセスや運用について紹介する際は、 Kubernetesありき＋合わせて使うと便利なツールやサービス という内容ばかりでした。 また、ツールやサービスも、複数のセッションで同じツール名を聞くこともあり、ある程度「これがメジャー」というものが確立し始めているように感じました。 Keynoteで聞いた事例が面白かったし、もっとメルカリさんみたいな事例の話が聞きたいなぁ…と思いましたが、あまりそういうセッション

Japan Container Days V18.04 PDF: https://drive.google.com/file/d/1BfHG7WEbKY1P1FOG9tpTKxVZ-JeReEU5/view?usp=sharing

ベルサール神田で行われたJapan Container Days v18.04に参加してきた。 mesos + marathonを使用してコンテナ化したアプリの運用を２年ほどしてきたのだがまだまだ勉強不足だなと感じることが多々あるため詳しい方とお話できればなと思って参加しようと思った。 参加してきたセッションは以下 (Keynote)サイバーエージェントにおけるプライベートコンテナ基盤AKEを支える技術 (Keynote)マイクロサービスアプリケーションとしての機械学習 (Keynote)Yahoo! JAPANのKubernetes-as-a-Service"で加速するアプリケーション開発 Kubernetesセキュリティベストプラクティス Custom MetricsとMultiple Metricsを使ってKubernetesのクラスタの強みを最大限活用する Container Ne

by Amit Joshi, Andrew Leung, Corin Dwyer, Fabio Kung, Sargun Dhillon, Tomasz Bak, Andrew Spyker, Tim Bozarth Today, we are open-sourcing Titus, our container management platform. Titus powers critical aspects of the Netflix business, from video streaming, recommendations and machine learning, big data, content encoding, studio technology, internal engineering tools, and other Netflix workloads. Ti

AWS データベースブログの記事 「Amazon DynamoDBによる CQRSイベントストアの構築」 を勝手に読み解く

Go Conference 2018 Spring

最近某OSSに出されたPRが、git merge --squash <branch> でマージされたことにより、コミットのAuthorが書き換えられてしまったことが一部界隈で話題になっていました。この件にはマージを行った人に悪意はなかったようなのですが、gitの理解不足により生じてしまった案件だとすると悲しい話なので一応メモ 何が起きたか コミッターが複数の内容が含まれたPRを送った 管理者はその中の一部の内容だけをマージするために、管理者はgit merge --squashを実施し、コミットを改変した上でmergeを実施した　←これが問題 コードの内容はコミッターのものなのに、Authorだけ管理者にすげ変わってしまいコミッターのモチベを損ねた そもそもsquashするとどうなるの ここに分かりやすくまとまっています。 アジャイルSEを目指すブログ 図で分かるgit-mergeの--f

概要 原著者の許諾を得て翻訳・公開いたします。 英語記事: A New Ruby Application Server: NGINX Unit 原文公開日: 2018/03/28 著者: Nate Berkopec (@nateberkopec): Railsのパフォーマンスコンサルタントです。 主著: The Complete Guide to Rails Performance 参考に、NGINX Unitの動画を貼っておきます。 画像は元記事からの引用です。 概要: NGINX inc.は同社の新しい複数言語対応アプリサーバーであるNGINX UnitでRubyのサポートを開始しました。NGINX UnitはRubyアプリサーバーにどんな意味をもたらすのでしょうか？NGINX Unitは注目すべき製品なのでしょうか？（2057文字、10分） Rubyistのための新しいアプリサーバー

It is my pleasure to announce that I have just joined the developer advocacy team at Pivotal, focusing on Spring. I feel privileged to have the opportunity to learn and collaborate with great and passionate engineers from all over the world. Hence, I must say I am really excited for the upcoming journey. If you would like to follow me, I tweet under @JakubPilimon and blog here. Before joining Pivo

by Michael Graff and Chris Sanden Today, in partnership with Google, we have open sourced Kayenta, a platform for Automated Canary Analysis (ACA). Kayenta leverages lessons learned over the years of delivering rapid and reliable changes into production at Netflix. It is a crucial component of delivery at Netflix as it reduces the risk from making changes in our production environment. In addition,

Continuous delivery challenges at scale Canary analysis is a good way to reduce the risk associated with introducing new changes to end users in production. The basic idea is to route a small subset of production traffic, for example 1%, through a deployment that reflects the changes (the canary) and a newly deployed instance that has the same code and configuration as production (the baseline). T

Keycloakドキュメントの翻訳ではどうしているかというと、3つ目のテキスト抽出した部分のみを翻訳の方式を採用しています。というのも、現状、毎月のように最新版がリリースされており、ドキュメントもどんどん変わっていく恐れがあると思い、変更に追随しやすい(はず)、翻訳者は翻訳作業だけに集中できる、という点から3つ目の方式を今のところは採用しています。 ソーステキストからのテキスト抽出について 方式3を取る場合、テキスト抽出を行い、翻訳後に元のテキストにマージする仕組みが重要になってきます。というわけで、次はテキスト抽出について述べます。 翻訳対象のソーステキストフォーマット テキスト抽出を行うためには翻訳対象のソーステキストフォーマットが重要なポイントになってきます。OSSドキュメントで利用される代表的なテキストベースのドキュメント作成ツール/マークアップ言語としては以下があります。 Asc

最近、子どもに関することをちょこちょこ書いたので、ちょっとまとめ。 子どもたちを見てて良いなぁと思うのは 「言われていることを理解してはいても、やりたくない気持ちのときは実行できない」ということ。それを素直に表現してくれる。やらなきゃと思って行動しようとはしても、体が動かない。 大人は、嫌だなと思っていてもそれを抑えて行動しようとするし、自分がそれを嫌だと思ってること自体に気づいてないときもあるのかもしれない。 だから、子どもたちを見てると「あ、こういうのは嫌なのか。そういえば、そうだな」と気付かされたり、「じゃあ、どうやったらこの子が自分から進んでできるようになるだろう？」と考えてみたりする。 どうせなら大人だって、できるだけ嫌な気持ちにならずに、自然とそうできるようなやり方ができたらいいもんな。 自然とそうなる開発チーム 僕が「こうだったらいいな」と思ってるチームは、ちょうど2年前に「

先日、他社の開発の方々が、アジャイルに関する相談ということで、弊社にいるアジャイルに詳しい髪の長いおじさんに訪ねてきた。その中で、実感駆動開発の話になって、久しぶりに「本気（マジ）と真面目（マジメ）」の話を聞いた。 この話を聞いてから、人がプロダクトの価値について考えられるようになるにはどうしたらいいのか考えてみた。 TL;TRありきたりな回答だけれど、さっさとリリースして、さっさと使ってもらう。それをできるためのことを、もちろんリスクを下げつつ、できるようにするためのことを頑張ろう。

The existing JDBC API leads to blocked threads, threads scheduling, and contention. For high throughput and large-scale deployment, the Java community needs a standard asynchronous API for database access where user threads never block. ADBA is Asynchronous Database Access, a non-blocking database access API that Oracle is proposing as a Java standard. It is not intended to be an extension to, or

父「宿題やりなよー」 (๑˘・з・˘)ｴｰｰｰｰﾔﾀﾞｰｰｰｰﾔﾀﾞﾔﾀﾞｰｰｰｰ って顔になるときは、こんな風に遊んだりする。 いっつもじゃないよ？気が向いたときだけ。 ちょっと前にお掃除の話を書いたけど、うちでは宿題はそれよりも難易度高めかな。 bufferings.hatenablog.com アホな生徒になる まずはアホな生徒になる。 父「宿題見せて？えー。こんなんめっちゃ簡単やん！30÷3=33やろ！こんなんも分からんの？」←明らかに間違えていることが分かるようにする (๑˘・з・˘)「はぁ・・・。なに足してんの？30÷3=10だよ」 父「え？なんで30を3で割ったら・・・あ、そうか20かな？」←説明してもらえるように、もういっかい間違える (๑˘・з・˘)「そうじゃないでしょ。30を3で割るってことは、3つに分けるってことなの。だから10でしょ」 父「先生。分かりません。もうち