はじめに はじめまして、IPUSIRON（@ipusiron）と申します。現在はIT技術書の執筆を本業としつつ、FIRE生活を過ごしています。 最初の本が出たのが2001年です。途中で学生や会社員だった時期もありますが、20年以上執筆し続けていることになります。その間、30冊を超える本を執筆してきました。 このたび、「IT技術書を執筆して、FIREをどう実現したのか」というテーマのコラムを寄稿する機会をいただきました。これまでのキャリアを振り返りつつ、次に示す内容を紹介します。 IT技術書の執筆活動を続けてきた中で、印象深い出来事 IT技術書を執筆するということ IT技術書を執筆して、FIREを実現した理由や経緯 自らのキャリアを振り返って、他のエンジニアの方々に伝えたいこと Xでは、読書や執筆に関することを日々発信していますので、気軽にフォローしてください。 はじめに IT技術書の執筆活

はじめに 私のエンジニアとしての初仕事はDockerでした。辛かったのをいまでも思い出します みなさんこんにちは、Watanabe Jin(@Sicut_study)です。 みなさんはエンジニア始めたての時にどんなことで苦労したでしょうか？ GitHub Docker Kubernetes AWS など色々あるかと思いましたが、「環境構築」というのは多くの人がつまづく箇所かと思います。 プログラミングの勉強をするにはそもそもの開発環境がないとできないことも多いです。 またAWSなどのクラウドを利用してデプロイをするときにも再度登場して苦しめられます。 今回はそんな初心者には考え方や使いどころがわかりづらいDockerについて例え話を活用しながら説明していきたいと思います。 Dockerが難しいと思うのは、「概念がよくわからない」「説明を読んでも使いどころのイメージがつかない」というのがある

はじめに 読書会をやってみました オープンロジのエンジニアのrikuto（@riku929hr）です。 社内で「単体テストの考え方・使い方」というテストに関する有名な本の読書会を実施し、1回1時間、15回の開催を経て読み切りました。 原著は「Unit Testing Principles, Practices, and Patterns」で、Oreilly Learning Platformでも読むことができます。 400ページにもわたる本で、読み切るのには大変な手応えがありました。 たぶん読書会のようなものを開催しない限り、僕自身読みきれなかったかもしれません。 しかし読んでみると、著者が主張しているのはごくシンプルなことでした。 この記事のタイトル、ちょっと嘘ついてます タイトルには、「主張するたった一つのこと」としていますが、細かく言えば1つではありません。 この本が主張することはそ

「君子危うきに近寄らず」という言葉は、賢明な人は危険を避けるという意味を持ちます。 アンチパターンを知り、それを回避するのは第一歩 準備を怠ると動いてるシステムがアンチパターンとなる。 準備とは、データを集め、テストを繰り返すことから。 新しいことへの果敢なチャレンジをわすれずに。ときには、AW…

はじめに ChatGPTブームがひと段落した感がありますが、周りのエンジニアでChatGPTを活用している姿をあまり見みません。 基本的なテクニックを理解すれば、エンジニアこそChatGPTを活用できると思うので、普段使用しているテクニックをいくつかピックアップして紹介します。 プロンプトの記載方法 Markdown記法で指示する 色々なところで紹介されていますが、回答や処理の精度を上げる方法としてChatGPTへの指示にMarkdown記法を使用することがオススメされています。 例えば下記のような文章による指示を行おうとした場合

はじめに Slackにリストというタスクを管理できる機能がリリースされました。 利用できるようになってから1週間程度なのでまだ使いこなすことはできてはいませんが、それでもSlackでのタスク管理がしやすくなったという実感があります。 リストの概要 リストはSlack内でタスクやプロジェクトを管理する機能です。 有料プランの利用者は順次使えるようになっているそうです。 これまでSlackでタスクを管理する方法としては「後で」（ブックマーク）を使う方法や外部ツールと連携する方法をとっていましたが、それらと比較するとリストには以下の優位性があると感じています。 「後で」（ブックマーク）との比較 表形式で確認できるため一覧性が高い カテゴリごとにリストを分けられる 設定次第でステータスを細かく管理できる 「後で」には完了しなかい リストを他の人と共有できる 自分専用のリストも作成できる Slack

きっかけ 東京大学のAWS講義「コードで学ぶAWS入門」、いわゆる東大AWSってやつがが良いらしいと聞いたのでやってみました。 確かにこれは良いです。クラウドをこれから学びたい方にぜひおすすめ。 集中講義的に休日に半日もあれば学べます。 かかるAWS費用もわずか。 ほとんどのチュートリアルがAWSの無料枠で実行できてしまいます。ディープラーニング用のGPUインスタンスをぶん回すところは有料です。それでも数百円で済みます。 これは一通りハンズオンをやってみたAWSの費用です。 もはや学ばない理由が見当たりませんね。 これを書いた理由 けっこう有名な講義資料なのでいまごろ紹介するまでもないネタかと思っていましたが、いざやってみたらハンズオンのコードが最近のAWS環境では動作しない箇所がいくつかあったので。 動作するように修正した手順をまとめておきました。 本記事がはてブを950件ももらってしま

様々な会社に訪問していると、それなりの頻度で「言語化が苦手な人」に遭遇する。 例えばこんな具合だ。 「プロジェクトの基本要件を一つにまとめてマネジメントしたいんだけど。 例えば、一部のプロジェクトで必要なリソースを最初に一つの大きな枠組みで決めて、それを全部に使う、そんな感じ。」 「言葉にできてるじゃない」と思う方もいるかも知れない。 だが、本当に言語化の苦手な人とは、「言葉にはできているのに、その内容が、他の人にとって難解過ぎる人」なのだ。 「言葉が出てこない」 「説明しにくい」 「なんと言えばいいのか迷う」 というのは、実は「言語の苦手な人」よりもかなりマシである。 なぜならば、「言語化できていない」という認識を自分自身で持てるからだ。 それに対して、真に言語化の苦手な人は、自分自身で「言語化が苦手」と気づいていない可能性が高い。 前職にもこんな人がいたが、 「あの人、あたまが良すぎて

SQL実行の流れ まずはSQLがどのような流れで実行されるのかを見ていきます。 SQL実行の流れは大まかに捉えると以下のようになります。 パーサ パーサでは、ユーザーから送信されたクエリを受け取り、その文法的な正確さを検証します。SQLクエリが正しくフォーマットされているか、必要な構文要素が全て含まれているかをチェックし、例えばFROM句で指定されたテーブルが存在するかどうかも確認します。 文法的なエラーがある場合、例えばカンマの欠落や存在しないテーブルの参照など、クエリはエラーとして返されます。 エラーがない場合は、クエリは「抽象構文木」というデータ構造に変換されます。これにより、データベースはクエリをより効率的に解析し、次の処理ステップに進めることができます。 オプティマイザ SQLクエリがパーサを通過した後、次にクエリの最適化を行うのが「オプティマイザ」です。オプティマイザの主な役割

2024/5/5更新：生成AIに興味を持った方向け、続編を投稿しました。 「Qiitaに聞いた！！」をAmazon Bedrockで作った！（Claude 3でRAG） タイトルはふざけてますが、プロンプトエンジニアリングにより本投稿と同様の内容を行う解説をしています。 （BedrockのClaude 3モデルと、Google検索を使った構成です） 生成AIはとても注目度が高い技術ですが、すこしとっつきにくいところがあるかもしれません。新しいモデルや活用手法が毎日のように登場し、ウォッチし続けるのはかなり大変です。 タイミングを逃して入門できていない方向けに、 とりあえず作って体感してみよう というコンセプトで、ハンズオン記事を作成しました。🎉🎉🎉 ハンズオンの内容は「RAG」です。RAGは生成AIの活用法としてよく出てくるキーワードです。ハンズオンでは、ただのRAGではなく最先端の

はじめに 📘 この記事は ラクス Advent Calendar 2023 の7日目の記事になります。 要件定義から基本設計、さらに実装や保守運用に至るまでの一貫した経験を何度か積んできましたが、毎回 「要件定義って具体的に何の項目が必要だっけ？」 「基本設計との違いって何だったっけ？」 「基本設計と詳細設計の区別って？」 といった疑問が頭をよぎってきました。 そんなわけで、これまでの経験を振り返りつつ、開発プロセスについて１からまとめていくことで頭の中の大掃除を行なっていきたいと思います🧹 この記事の対象者 🎯 開発プロセスについて学びたい方 要件定義の基本を学びたい人 要件定義と基本設計の違いがわからない人 一緒に開発プロセスについて復習したい方 前提 記事中の一部（特に要件定義や基本設計、詳細設計のサンプル）を自動生成で作成してます。一貫性の無い内容があるかも知れませんが、あく

はじめに 最近書いてるソフトウェア設計シリーズです。今回は例外に関して。以前、以下のような記事を書いたのですが、もう少し深堀して書いてみました。 ちなみにソフトウェア設計シリーズは他には以下を書いています。 モジュールになぜ分けるのか？ モジュール、依存、そしてカプセル化 モジュールをどう分割するのか？ 簡潔さは力なり？　予測可能な振る舞いと簡潔さについて ドキュメントとしてのコメント TL;DR 例外は「原則」キャッチしない 業務例外や必ずハンドリングさせたい例外はOptionalなど戻り値の方が便利 だいたい以下の図が言いたい事のすべて 例外処理とは？ 「例外処理(Exception Handling)」は言語に依らず普遍的な関心事です。端的に言えば例外処理は異常やシステムの動作に不備が発生した際の特別な分岐処理です。リカバリやリソースの解放、あるいはユーザへの通知などがありますね。

git-schemlexとddl-makerを使ったDB migrationの紹介 / git-schemalex and ddl-maker migration #golangtokyo

ポッドキャストはリスナーの存在が見えづらいらしく聴いてるとアピールしないと更新停止してしまいがちなので定期的に感想を書いていく 聴く環境について ポッドキャストの探し方 BUSINESS WARS / ビジネスウォーズ News Connect あなたと経済をつなぐ5分間 #ニュースコネクト Off Topic // オフトピック fukabori.fm バンクーバーのえんじに屋 texta.fm プログラム雑談 Misreading Chat mozaic.fm kkeethのエンジニア雑談チャンネル 購読一覧 聴く環境について クライアントはGoogle Podcastを使っているんですけど終了してしまうし*1最近はSpotifyに誘導されがちなので、今後移行先をどうしようか迷っている そもそもGoogle Podcastの購読一覧ってどこから見るんだろうと疑問だったが、https:/

SRE課の飯野です。 去る2023/9/29(金)、『SRE NEXT 2023』が開催されました。 弊社SRE課からも6名が現地参加し、熱量あふれるたくさんのセッションを肌で体感してきました。 本ブログでは、SRE NEXT参加後にメンバーで実施した感想戦の内容をお届けします。 目次 SRE NEXTとは？ 当日の様子 感想戦やってみよう 総括 SRE NEXTとは？ SREに関わるトピックを扱う日本国内の大型カンファレンスです。 今年は約3年半ぶりにオフラインでも開催され（オンライン配信もありのハイブリッド方式）、東京・九段下の九段会館テラスにて行われました。 信頼性に関するプラクティスに深い関心を持つエンジニアのためのカンファレンスです。 同じくコミュニティベースのSRE勉強会である「SRE Lounge」のメンバーが中心となり運営・開催されます。 SRE NEXT 2023は「In

本記事では、ソフトウェア開発手法の一つであるDDD（domain-driven design）を使って要件定義〜実装を行う際のプロセスやポイントについてまとめていきます。 （書籍「ドメイン駆動設計モデリング/実装ガイド」の内容を大いに参考にさせていただいていますが、独自の内容・考察も記載しているつもりです。） DDD とは？ DDD（domain-driven design）は日本語に訳すとドメイン駆動設計で、ソフトウェア開発手法の一つです。 ドメイン駆動という言葉から、ドメインというものが重要そうだということは伝わってくると思いますが、そもそもドメインという言葉が抽象的でわかりにくいですよね。 ドメインは直訳すると「領域」ですが、DDD で指している「領域」とは「ソフトウェアで問題解決しようとする対象領域」です。 そして、① ドメインについての理解を深めてモデルを作成し（DDD では、後

ファイル比較 VSCodeのエクスプローラで、ファイル２つを選択して右クリックメニューから「選択項目を比較」で比較することができます。 また右クリックで、「比較対象の選択」をした後に「選択項目を比較」でも比較することも可能です。 VSCodeのSnippetの使い方 VSCodeのSnippetも便利です。似たような構造のクラスを実装する場合などや、プロジェクト共通で使いがちな書き方というものをSnippetに登録して、効率化することができます。 また、変数を持たせておくこともできます。この場合、Snippetを呼び出した後に変数部分にカーソルがあたるので、そこで変数部分をタイピングできます。 詳細は以下のリンクをご覧ください。 Visual Studio Codeに定型文（スニペット）を登録する方法 VSCodeのUser Snippetを活用しよう！ また後述するSnippet Gen

前置き 毎週金曜日夕方に行われる社内勉強会にて、先日生成AIについて発表しました。折角なので少し加筆修正した資料を公開します。進化のスピードが早く、一時期食傷気味に陥ってましたが改めて昨今の生成AI関連の基本となるインプットを目指しました。 ※資料内冒頭に記載してますが、AIの専門家ではないので認識や説明に誤りがある可能性があります。 当方も勉強中なので、「ここ違うよ」や「これの説明もあるといいんじゃない」など様々なコメント大歓迎です！ 資料 資料目次 AIの基本 機械学習について 深層学習について 機械学習の種類 教師あり学習の得意なこと 教師あり学習のイメージ 教師なし学習の得意なこと 教師なし学習のイメージ 強化学習の得意なこと 生成AIについて 生成AIとは 生成AIの位置付け 生成AI利用例 代表的なサービス例 日本における盛り上がり 生成AI市場規模 AGIとは AGIは近い？

当ブログでもたくさんのSVGアイコンのライブラリを紹介してきましたが、それらのほとんどがひとまとめに閲覧・検索できる便利なサイトを紹介します。 複数のアイコンライブラリから探せるだけでなく、異なるライブラリのアイコンをまとめてアイコンフォントにもできます。矢印アイコンはMaterial Iconsで、ホームアイコンはBootstrapで、ということもできます。

Nちゃん @nnnchanpoyon 塩にぎりは、米２合に塩、サラダ油、酢、白だし小さじ1入れて炊いて握るだけで冷めても美味しいふっくら艶やかなおにぎりになるとクックパッドで見て試したんだけど、塩にぎりの概念覆された。冷めてもふわっとしてて味もめちゃくちゃ旨いです。 pic.twitter.com/XCtlobOKRW 2023-03-31 20:42:50