個人運用k8sクラスタの構成要素の技術選定 - でこてっくろぐ ねお
これは、k8sクラスタを個人で運用する際に行った構成要素の技術選定の記録である。 技術選定の理由を書くのも見るのも楽しい、という心情のもとにここに公開する。 前提知識 以前、こんなエントリを書いた。 bitcoinのfull nodeをAWSでなるべく安く運用してみる - でこてっくろぐ ねお 上記の通り、個人でbitcoinのfull nodeという、状態をバリバリもつサービスを、AWSでのコスト面で最安を狙って作り運用を行っていた。 しかしその後、Oracle Cloudで運用したほうが安くなることに気づいたため引っ越した。 Oracle CloudではARMのVMが4台無料で使えて複数台構成が組め、AWSやGCP同様k8sのマネージドサービスもあり、また仕事でk8sを扱う部署に異動したのもあり、勉強のためk8sクラスタ上で運用することにした。 構成要素 以下の構成要素を選択している。
並列処理管理ライブラリ task を含む、l4goの公開 | IIJ Engineers Blog
セキュリティオペレーションセンター と セキュリティ情報統括室 に所属。システム開発者(極) を目指すプログラマ としての活動と、セキュリティアナリストとして活動をしています。うさぎさんのぬいぐるみが相棒 こんにちは、くまさかです。 今回は、Go言語開発を支えるライブラリを公開しましたので、そちらの紹介記事です。 ちなみに今回の記事は、どうしてもGo言語寄りな話が少し登場します。 Go言語に関する説明は、本記事では割愛しますので、本記事を読む前や、読んだ後にGo言語自体を勉強したいと思った方は、IIJ Bootcamp で、僕が作成した Go言語入門コンテンツ か、Go言語 本家 Go tour をお試しください。 さて、では本題のライブラリ紹介です。 GitHub上では、l4go というところにまとめています。 https://github.com/l4go ライブラリの組織名を色々検討
なぜRustなの？と言われた時のために
20 秒で概要 当記事では、Rust における以下の 4 つのいいところを特徴を紹介します。 他の言語と比較しながらコンセプトを学ぶことで、なぜ今 Rust を学ぶべきかを理解できます。 Rust はメモリ安全な言語です Rust はリッチな型システムがあります Rust はエラー処理が分かりやすい Rust は健全なコミュニティの有るエコシステムです また以下のような、Rust 学習における最初の一歩のお手伝いもします。 環境のセットアップ 写経に適したチュートリアルの紹介 躓きポイントの紹介 Rust のいいところ Rust はメモリ安全な言語です。 これまでのメモリ管理手法 プログラミング言語によるメモリ管理には、これまで 2 種類の方法が有りました。 プログラマが全責任をもって管理する 例）C 言語 char *str; int length = 100; // 100byte（半
Big Sky :: Go の struct は小さくできる(fieldalignment のススメ)
動的型付けプログラミング言語や、class を持つようなプログラミング言語を使う場合、そのフィールドメンバの定義順などを意識する事は少ないかもしれません。 Go は struct という、C言語が持っている構造体と同じ様にメモリ配置され、構造体そのものをレシーバとして、メソッドを定義しつつプログラミングを行います。struct はデータ構造そのものを示し、それが大きくなるにつれ、当然ながらメモリ使用量も多くなります。 さて、例えば以下のコードを実行すると、struct 100 個分のサイズは幾らになるでしょうか。 package main import ( "fmt" "unsafe" ) type Account struct { TimeZone struct { Name string `json:"name"` UtcOffset int `json:"utc_
ECにおけるマイクロサービス分割を考察する - STEAM PLACE
マイクロサービスではサービスの分割が1つの肝になりますが、分割の方法としてはいくつかの考え方があります。 例えば、DDDの境界づけられたコンテキスト。 Domain analysis for microservices - Azure Architecture Center | Microsoft Docs にわかりやすくまとめられています。 境界づけられたコンテキスト 他に、How to Partition Your Data Between Microservices では、データの視点から分割を考察していました。 組織の形にも関係すると言われます。これは、コンウェイの法則でも言われている通りです。 実際に色んな会社の方とマイクロサービス分割の話をすると、組織やサービスの違いが大きく関わりケースバイケースだという話になってしまいます。 ECにおけるマイクロサービス分割 さて、ECにおい
設計/コードレビューで"常に"心がけるポイント - little hands' lab
株式会社ログラスの松岡(@little_hand_s)です。 little-hands.hatenablog.com ↑の記事でドメインオブジェクトの設計方針を書きましたが、それ以外の全般的な設計/レビュー観点について書きます。 非常に汎用性のある内容なので、数多くのプログラミング原則を覚えるより、まずこの観点でチェックできるようにすると即効性が期待できます。 前提として、階層化されたアーキテクチャ(オニオンアーキテクチャなど)を採用しているものとします。 ①レイヤーの責務違反の実装をしていないか ②高凝集/低結合になっているか 高凝集 クラスに関して メソッドに関して 低結合 ③ユニットテストを書きやすいか 合言葉 筆者執筆書籍 現場での導入で困ったら ①レイヤーの責務違反の実装をしていないか 例として、「ユースケース層にドメイン層のルール/制約に関わる実装をしている」場合はNGです。
Software Design連載 2021年12月号 リリース作業とエラー追跡の改善 - MonotaRO Tech Blog
新年あけましておめでとうございます。モノタロウでエンジニアをしております大西です。本年もよろしくお願いいたします。 本年もMonotaRO Tech Blogでは社内の様々な取り組みを定期的に更新して参りますので、お時間の空いた際にお読み頂けると嬉しく思います。皆様のお役に少しでも立つことができれば幸いです。 今回は、リリースにかかる時間の増加や、リリースに関する作業の属人化を体制変更によって解消した経緯と、大規模な開発体制におけるリリース作業や監視業務でのエラーやアラートの管理方法についてご紹介します。 本記事の初出は、 Software Design2021年12月号「Pythonモダン化計画（第5回）」になります。 過去の連載記事は以下を参照ください。 第1回 Software Design連載 2021年8月号 Python製のレガシー＆大規模システムをどうリファクタリングするか
Goを学ぶときに参照した学習リソースまとめ
皆さん、新しいプログラミング言語を学ぶ時、どのように学習しているでしょうか？ 私は4月に新卒でエンジニアになり、業務でGoを使うことになりました。その際、とりあえず公式チュートリアルであるTour of Goをやりましたが、その後にどうやって学習を進めれば良いか迷ってしまいました。 考えてみると、新しい言語を学ぶ際、毎回学習方法に困っている気がします。ネットでサンプルを探す、動画を見る、書籍を読む、などさまざまな学習方法があると思いますが、私は手を動かしながらいろいろなパターンを学んでいくのが好きです。 そこで今回Goを学ぶ際も、手を動かしてさまざまなコーディングのパターンを学習するために、ネットや書籍でサンプルを探して実践しました。 この学習方法は私にとっては楽しみながら続けることができて、他の言語を学ぶ際も今回実装したサンプルを使って学習しようと考えています！ そこで自分と同じ様な悩み
Rustハンズオン @ Rust CA 1 Day Youth Boot Camp
https://www.cyberagent.co.jp/careers/students/career_event/detail/id=26831
良いコードとは何か - エンジニア新卒研修 スライド公開
株式会社サイバーエージェントの2021年度 エンジニア新卒研修でコードの品質に関する講義を行いました。 https://note.com/cyberz_cto/n/n26f535d6c575
ドメイン知識を隠すコード、隠さないコード - Magnolia Tech
2021/12/20追記 指摘されて気づいてしまいましたが、間違ってますね... 以前スライドを書いた時に全然気づいていませんでした 反省のために消さずに、取り消して残しておきます 「年齢計算ニ関スル法律」という法律がある。 明治三十五年法律第五十号（年齢計算ニ関スル法律） | e-Gov法令検索 とても短い法律で条文は3つしかない。 ① 年齢ハ出生ノ日ヨリ之ヲ起算ス ② 民法第百四十三条ノ規定ハ年齢ノ計算ニ之ヲ準用ス ③ 明治六年第三十六号布告ハ之ヲ廃止ス ポイントは①で、生まれた日から起算するので法律上は1年が経過した時に1つ歳を取ることになる。つまり、誕生日の前の日の24時に年齢が加算されるので、日単位でみると誕生日の前の日にもう年齢は進んでいる、ということになる。 同じ年の4月2日生まれの人と、4月1日生まれの人とでは小学校に入学する年度が違う、というのはよく聞く話だと思う。 この
クリーンアーキわからんかった人のためのクリーンじゃないけどクリーンみたいなオニオンに見せかけたSOLIDの話
依存関係逆転則含む諸原則に苦しめられた方々，いかがお過ごしでしょうか． 今回はアプリ設計の話です．と言っても，前回「クリーンアーキわからんかった人のためのオニオンアーキテクチャ」というZenn記事を書いて，反響が大きかったのでリメイクしたいなという気持ちになり執筆することにしました． 前回同様，調べていく上で誤解していた部分や理解しにくかった部分を語った上で，オニオンアーキテクチャという，クリーンじゃないけどクリーンみたいな玉ねぎについて紹介するのですが，今回はわかりやすい図解であったり，実際にどのような実装をしていくべきなのかを話の話題として加えていければ良いかな？って思っています． これは前回の記事である「クリーンアーキわからんかった人のためのオニオンアーキテクチャ」の記事の裏話的な話を一つさせてください． 今年の11月初め頃に，サポーターズという企業の学生が登壇できるLT会があり，私
遅くないpandasの書き方 - ML_BearのKaggleな日常
これは何？ この記事は Kaggle Advent Calendar 2021 の7日目の記事です。 pandasはデータ分析ライブラリとして非常に便利ですが、書き方を間違えると簡単に処理が遅くなってしまうという欠点があります。そこで、この記事では遅くならない書き方をするために気をつけたいポイントをいくつかご紹介したいと思います。 この Colab Notebookの実行結果をエクスポートした上で、不要な部分を一部削って記事にしています。colab notebook をコピーして実行してもらえれば再現することが可能なはずです。(colabにコメント等をいただいても返すことはできないと思います、すみません。) 前提条件 この記事ではあくまで「遅くない(なりづらい)書き方を紹介する」ことに努めます。よって、以下のような改善点はあるが一旦考慮の外におくものとして話を進めます。 並列化ライブラリ
Python言語による実務で使える100+の最適化問題 | opt100
はじめに 本書は，筆者が長年書き溜めた様々な実務的な最適化問題についてまとめたものである． 本書は，Jupyter Laboで記述されたものを自動的に変換したものであり，以下のサポートページで公開している． コードも一部公開しているが，ソースコードを保管した Github 自体はプライベートである． 本を購入した人は，サポートページで公開していないプログラムを 圧縮ファイル でダウンロードすることができる． ダウンロードしたファイルの解凍パスワードは<本に記述>である． 作者のページ My HP 本書のサポートページ Support Page 出版社のページ Pythonによる実務で役立つ最適化問題100+ (1) ―グラフ理論と組合せ最適化への招待― Pythonによる実務で役立つ最適化問題100+ (2) ―割当・施設配置・在庫最適化・巡回セールスマン― Pythonによる実務で役立つ
2021年Python開発リンター導入のベストプラクティス
この記事は何？ Python 開発における リンターの利点 数ある Python リンターの違い・特徴 導入方法 おすすめの設定 リンターを（部分的に）無効化する方法 を紹介しています。 昨今の状況を踏まえた上で、多くのプロジェクトで適用できる構成になっていると思います。 リンターって何？ コードをチェック・解析するツールのことです。静的解析ツールとも呼ばれます。参考）lint (Wikipedia) 導入することで、以下の効果が得られます。 バグの発生が減る 保守性の高いコードを書けるようになる チーム内でのコーディング規約（コードの書き方のルール）を自動的に守れるようになる リンターが簡易自動テストのように働く場面もある 本稿では「チェックするだけでなく、自動であるべき形に整形までしてくれる」フォーマッターについても、リンターとして扱い紹介します。 リンターが導入されない理由 リンター
巡回セールスマン問題(TSP)の基本的な解き方(ILS) | フューチャー技術ブログ
SAIGアルバイトの後藤です。業務では、アルゴリズムの知識を用いた既存処理の高速化やスケジュールの自動作成による業務の効率化を行っています。 配送計画問題など、最適化問題に属する社会課題は、部分問題に巡回セールスマン問題(TSP: Travelling Salesman Problem)を含むことが少なくありません。したがってTSPの基本的なアプローチを知っていることは重要です。TSPは組合せ最適化の代表的な問題として古くから様々なアプローチが試みられており、本記事は専門家の方にとっては既知の内容だと思いますが改めて紹介します。この記事では、2/3-optの焼きなまし法(SA: Simulated Annealing)より良い解法として2/3-optの反復局所探索法(ILS: Iterated Local Search)を紹介します(競技プログラマへ: TSPは焼きなましより山登り + K
PlantUML で JSON データを簡単視覚化
最近，仕事で使うことがあってたまたま気がついたのだが， PlantUML って JSON や YAML のデータを視覚化できるんだね。 やり方は簡単。たとえば { "firstName": "John", "lastName": "Smith", "isAlive": true, "age": 28, "address": { "streetAddress": "21 2nd Street", "city": "New York", "state": "NY", "postalCode": "10021-3100" }, "phoneNumbers": [ { "type": "home", "number": "212 555-1234" }, { "type": "office", "number": "646 555-4567" } ], "children": [], "spous
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The Anthropology of Code Reviews - Adi Mor
Pythonにおけるデザインパターン - Pythonにおけるデザインパターン
Title Page - The Rust Performance Book
