適切なインフラコスト難しいなと思って、上場企業約30社分のサーバー費用を調査した💻
はじめまして、asachiです。 普段はプロダクトマネージャーとかデザインとかをやっています。 最近、会社・事業のインフラコストをどう評価するかという話に社内でなって、実際各企業どんなもんなんだろうなと気になり、IR資料から頑張って漁ってきました。 せっかく色々と見たので、気になった事例等含めて書いていこうかなと思います。 TL;DR 上場企業のインフラコストを調べた 規模・業態問わずで30社くらいのデータを発掘できた 最もコストがかかっていたのはゲーム会社アカツキ約11-12億/年 次点はツイキャス運営のモイ 約5.8億/年 「メメントモリ」が流行ったため、BANK OF INNOVATINが直近四半期でサーバー費用が3億円/四半期(前年同期比1,153%)になっていた 各種会計項目に対してサーバー費の比率が安定しているのは、GunosyとGameWith 売上原価に占める割合が高いのは
エンジニアが知っておくべき請負契約と準委任契約の違い - Qiita
参考 IT業界では、請負契約と準委任契約がよく使われます。 委任契約はあまり使われることはなく、筆者も見たことがありません。 これは、エンジニアが法律行為を伴う業務を行うことが少ないためです。 請負契約と準委任契約の違い 請負契約と準委任契約は、どちらも業務委託契約の一種ですが、大きな違いがあります。 一言でいうと、請負契約は「成果物を納品することが目的」であり、準委任契約は「業務の遂行自体が目的」です。 請負契約では成果物を納品する責任が発生しますが、準委任契約ではその責任は発生しません。 ウォーターフォール開発で言うと、PoCや要件定義は準委任契約、設計や開発、テストは請負契約になることが多いです。 また、SES（システムエンジニアリングサービス）も準委任契約で結ばれることが多いですね。 PoCや要件定義が準委任契約になることが多いのは、不確定要素が多いため、確実に成果物を納品すること
「計算機アプリ作って」→AI「あいよ」 20万個以上のアプリが開発される
メタが提供しているAIモデル「Llama 3.1」を活用したアプリ開発ツール「LlamaCoder」が人気を集めている。 LlamaCoderは、AI企業のTogether AIが開発したオープンソースのウェブアプリケーション。「計算機アプリを作って」といった指示を与えるだけで、フルスタックのアプリケーションを生成する。メタのLlama 3.1 405Bモデルを基盤に、Together AIのLLM推論技術を活用している。 メタによれば、LlamaCoderはリリースからわずか1ヵ月余りで、GitHubで2000以上のスターを獲得し、数百人の開発者がリポジトリをクローンした。さらに、20万以上のアプリがLlamaCoderを使用して生成されたという。 Together AIの開発者関係責任者であるHassan El Mghari氏は、「開発者たちはこれを気に入っています。クイズアプリ、ポモ
ソースコードをリポジトリ丸ごとLLMに読んでもらう方法
はじめに ソースコードをLLMに読んでもらうとき、単一ファイルだと楽なのですが、GitHubのリポジトリのように複数ファイルから構成されるプロジェクトだと困ってしまいますね。 リポジトリごとLLMに読んでもらえるようにいい感じにテキスト化できると良いですね。そんなソフトがありました。しかも2つ。 両方ともほとんどコンセプトは同じです。特に後者のgenerate-project-summaryは使い方も含めて、自分のやりたいことが、すでに開発者の清水れみおさんが以下の記事にまとめていました。 なので、あんまり書く必要ないのですが、せっかくなのでgpt-repository-loaderの使い方と、出力したファイルの別の活用方法について書いてみたいと思います。 gpt-repository-loaderでリポジトリをテキストに変換 使い方はREADMEに書いてあります。シンプルなソフトなので、
コードレビュー観点表を作った話
はじめに 今回は、コードレビュー観点表を作った話について少し書かせていただきます。 社内ではGitHubを用いてコードレビューを行っていて、バックエンドの開発においては、コーディングガイドラインも策定しています。 しかし開発において、ガイドラインに書かれている事項が全てではないため、コードレビューを行う際のポイントが自分の中で綺麗に整理しきれていませんでした。 また、ガイドラインの重要なポイントを十分に把握できず、効果的なコードレビューができていない現状がありました。これを改善するために、コードレビューの観点表を作成したことで、コードレビューの質が上がった話についてお話ししようと思います。 問題となっていたこと 一貫性がないレビュー 毎回レビューを行う際に、自分の中のレビューポイントが明確に決まっていなかったため、的確にレビューができていないこと レビューにかかる時間が長い 自分の中でのレ
量産型UIから脱却したくて。個人開発の賃貸検索「Comfy」が提言する“探しやすさ”の形【フォーカス】 レバテックラボ（レバテックLAB）
TOPフォーカス量産型UIから脱却したくて。個人開発の賃貸検索「Comfy」が提言する“探しやすさ”の形【フォーカス】 ソフトウェアエンジニア・個人開発者 choo 大学では文学部だったが、卒業後、たまたま内定が出たため入った大手SIerでプログラミングの面白さに目覚める。2年半で退職した後、1年間アルバイトをしつつ情報科学を独学し、Webサービス開発会社にプログラマとして就職する。2019年から個人開発に取り組んでおり、手描き文字の美麗さをAIで判定する「Letters」というWebアプリも運営している。独学時代には生活費を切り詰めるため、格安の事故物件で生活していた。 X Comfy Letters 賃貸物件の検索条件を入力すると、地図上の地域がリアルタイムに色を変え、「この条件の物件は、この地域にこれくらいある」とひと目でわかるWebサービス「Comfy（コンフィ）」。条件にフィット
【2024年夏】ブラウザ拡張機能開発を加速するフレームワーク・ツール3選をコードベース付きで紹介！
本記事では、ブラウザ拡張機能開発を加速させる、個人的に注目な3つの拡張機能開発フレームワーク・ツール（WXT、Plasmo、Extension.js）を紹介します。 サンプル拡張機能の実装を通して、それぞれの特徴、セットアップ方法、実際の開発フローを見ていきます。お好みの拡張機能開発ツールが見つかれば嬉しいです。 各フレームワーク・ツールの紹介 WXT WXTは、Viteベースのブラウザ拡張フレームワークです。次のような特徴を持っています（トップページから抜粋）。 クロスブラウザ対応 Chrome、Firefox、Edge、Safari、その他Chromiumベースのブラウザ Manifest V2、V3の両方に対応 開発モードでのHMRと、開発用ブラウザの自動起動 内部的にChrome Launcher等を使用 ファイルベースのエントリーポイントでマニフェストを自動生成 Nuxt風の自動
JavaScriptで100行で作る！数式言語のインタプリタ
はじめに 皆さんはプログラミング言語を作ったことがあるでしょうか？ おそらく大抵の方は「ない」というのが正直なところなのではないかと思います。背景には、おそらく「プログラミング言語を作るって難しそう」という先入観があるのではと筆者は踏んでいます。 プログラミング言語とは、コンピューターに指示を与えるための特別な言語です。私たちが日常で使う言語と同じように、プログラミング言語にも文法やルールがあります。そして、この言語を理解し実行するのが「処理系」と呼ばれるプログラムです。 しかし、実はプログラミング言語の処理系（インタプリタ）を作ることは非常に簡単なことです。小さなOSを作ることに比べても、ちゃんと動くWebサービスを作ることに比べても本当に簡単です。 というわけで、この記事では「プログラミング言語」を作るための導入として「数式言語」のインタプリタを作ってみます。数式言語とは、数学の式を扱
デジタル庁 開発者サイト
デジタル庁 開発者サイトデジタル庁開発者サイトでは、政府のウェブサービスやアプリケーションの開発に関わる人を対象に、各種ガイドラインやAPIリファレンス、ライブラリ、ツール等を提供し、効率的な開発をサポートします。
祖父の「銃声」で人々を守りたい。クマよけアプリ「BowBear」に込められた北の猟師の知恵【フォーカス】 レバテックラボ（レバテックLAB）
TOPフォーカス祖父の「銃声」で人々を守りたい。クマよけアプリ「BowBear」に込められた北の猟師の知恵【フォーカス】 株式会社Wism 代表取締役 渡邊尚希 本業は映像企画ディレクター・映像編集者。東京生まれ東京育ちだが、中高時代には、毎年の冬休みに祖父の住んでいた北海道・更別村へ遊びに行き、狩猟の手伝いを行う。祖父の遺志を継ぎ、クマよけアプリ「BowBear」の開発に2022年に着手し、同年にWismを設立。祖父の波乱な人生史を本人からよく聞かされていたが、方言の特徴が強いためによくわかっていない点も多い。 各地で「クマ」の被害が後を絶ちません。2024年2月8日付環境省資料「クマ類による被害防止に向けた対策方針」によれば、2023年度において、ヒグマの出没に関する北海道警察への通報件数は12月16日時点で4055件。また本州に生息するツキノワグマの人的被害件数は1月末時点で197件
LINE Botの開発でCloudflareとHonoを使う理由
概要 速さが正義 LINE Botの開発でCloudflareとHonoを使う理由 Cloudflare Workersの応答速度が速いから PoPについて CloudflareはAWSのlambdaに比べてポイントオブプレゼンス（PoP）の数が多く、処理が実行される場所がよりユーザーの近くにある可能性が高い。 そのため、パフォーマンステストではAWS Lambda、AWS Lambda@Edgeよりも応答時間が小さいという結果になった。 コールドスタートがない Cloudflare Workersはコールドスタートがなく、LambdaとLambda@EdgeのようにEventBridgeで1分おきにツンツンしなくていい。 Service bindingsが便利だから Cloudflare WorkersのService bindingsを使用することで、worker間の通信はパブリックに
ばんくしさんによる「ゼロから作る自作 Python Package Manager 入門」がほんとよい！ 写経を積みます - nikkie-ftnextの日記
積ん読宣言エントリです。 ざっと一読した感想を述べています。 目次 目次 エムスリーテックブック5（技術書典15） 第6章 「ゼロから作る自作 Python Package Manager 入門」 組合せてパッケージマネージャー 終わりに P.S. 最近のばんくしさん エムスリーテックブック5（技術書典15） 2023年11月に頒布されました 第6章 「ゼロから作る自作 Python Package Manager 入門」 上記のエムスリーさんのエントリより この課題がどこから来ているのか、どのように解消されようとしているのか、そして開発者としてどのように貢献していけるのかを、実際にPackage Managerのlock、install、run、build、uploadのようなサブコマンドを実装して行くことで知っていく章になります。 ばんくしさんには2023年10月のみんなのPython
WBSについて学び直した - Qiita
エンジニアのみなさま、日々の学習本当にお疲れ様です！ また本記事まで足を運んでいただき本当に感謝です。 約3分程度で読めるので最後まで読んでもらえると幸いです。 本記事を書こうと思った経緯 プロジェクト管理をする上でWBSに触れる機会が多いものの、表面的な理解しかできておりませんでした。 「何のために使うのか？」 「この手法を活用し、どの様な責務を持たせるべきなのか？」 を理解したい。そして実践したい。 その結果、プロジェクトにおける工程管理を「正しい知識を持って」「より円滑に」プロジェクトを進めたいと思ったためです。 いくつか記事を見ながら学び直した内容を要約してみました。 実務でWBSを活用したときのつらみや感じたことを織り交ぜながら本記事を完成させたいと思います。 主観が多いため 「もっとこうした方が良いよ！」 や 「うちの会社ではこの様な考えで取り組んでます！」 があればぜひコメン
OKRと「測りすぎ」 〜なりたい姿を、「測りすぎ」ないようにしながらどう追いかけるか〜/OKR and the tyranny of metrics
OKRと「測りすぎ」 〜なりたい姿を、「測りすぎ」ないようにしながらどう追いかけるか〜/OKR and the tyranny of metrics
「Dify」の何が熱いの？｜分解ちゃんねる
すでにDifyの可能性に気づいていらっしゃる方々には釈迦に説法で恐縮ですが、これから試してみようとされている方も結構いらしたのでDifyを使いこなせるようになるのがワクワクする話をできればと_ _ （この記事はぼくなりにかなり噛み砕いて説明したいと思います） 「Dify」のやばさ結論、Difyには信じられないくらい多くの機能が実装されていることです。笑 機能たちをざっくり紹介しながらこの衝撃をお伝えできたらと思います。 （ちょっと機能に即した形での紹介というよりはこんなことができるんだぁ、というイメージに寄せた形で解説しようと思います。） 好きなLLMでチャットボット好きなLLMを選択してボットを構築できるChatGPTやClaude、Geminiなど各社から優秀なモデルが公開されていますが、サービスとして利用すると各サイトをいったりきたりしなくてはいけません。 しかし、Dify上でAPI
GitHub、「Copilot Workspace」テクニカルプレビューを開始。ほとんど全ての開発工程をAIで自動化
GitHub、「Copilot Workspace」テクニカルプレビューを開始。ほとんど全ての開発工程をAIで自動化 テクニカルプレビューは上記のCopilot Workspaceのページからウェイトリストボタンをクリックして申し込みます。 Copilot Workspaceはほとんど全ての工程を自動化 Copilot Workspaceは、自然言語で書かれたIssue（課題）を基に、Copilotが仕様案と実装計画を示し、コーディングや既存のコードの修正を行い、ビルドをしてエラーがあればデバッグも行うという、プログラミングのほとんど全ての工程をCopilotが自動的に実行してくれる、というものです。 人間は各工程でCopilotから示される内容を必要に応じて修正するか、そのまま見守ることになります。 GitHub CEOのThomas Dohmke（トーマス・ドムケ）氏は、Copilot
LLMプロダクト開発者がMac Studioを買ってローカルLLMを触るべき理由｜erukiti
もしあなたがLLMを使ったプロダクトを何かしら開発している、もしくは興味があるのなら、メモリを大量に積んだMac Studioの購入を検討すべきです。 対象読者NVIDIAが絶対にいいという人はこの記事の対象読者ではありません。また、用途によって、ローカルマシンによるローカルLLMが向いてる・向いてないは明確にあるので、向いてない用途にしか使わない人も対象読者ではありません。あしからず。 また、この記事は別にNVIDIAをdisる意図はありません。みんな違っていい。NVIDIAもいい選択肢ですが、Mac Studioも悪くないですよ、と言いたい。 結論LLMプロダクト開発において、今年はもはやローカルLLMを無視できない、してはいけない状況です。 LLMプロダクト開発をする会社の視点でいえば、是非とも80GB以上の十分なGPUメモリを積んだマシンを用意できるようなアジリティを持つのが望まし
僕の考えた最強の Python 開発環境 (2024)
はじめに こんにちは, 普段は情報科学専攻の大学院生をしながらバックエンドエンジニアをやっている @koki-algebra です. 普段は Go をよく書いているのですが, 大学でやっている機械学習の研究では Python を使うことがほとんどです. Go のエコシステムに慣れきった私は Python の混沌とした環境に耐えきれず, 最強の開発環境を整えることを決意しました. 具体的には Package Manager, Formatter, Linter, Type Checker, Test Tool を選定し, VSCode の DevContainer を用いてポータビリティに優れた開発環境を作ることを目指します. また, Deep Learning では GPU が必須である場合が多いので, GPU 環境も同時に整えたいと思います. 以下のレポジトリが今回考えた開発環境のテンプ
個人開発者がGoogle Cloudの環境構築でお財布を守るために最初にすべきこと - Qiita
初めに 自分は2年くらい業務でGCP(今はGoogle Cloudですね)を使っていたのですが、友達が個人開発でGoogle Cloud使いたいから手伝ってとのことで、久々にコンソール触りたいなーと思ったので環境構築を手伝うことにしました。友達のクレジットカードが紐づいた環境なので自分の環境以上に課金やセキュリティに対して注意しなくてはなりません。課金だけでなく友情も爆発してしまいかねませんので 今回は最初期から構築するということで個人開発者向けにお財布や環境を守るうえでの最初にやったほうがよい課金のセーフティ的な設定をまとめていきたいと思います。企業で検証環境管理している人にも参考になるかと思いますので是非最後まで見てもらえると嬉しいです！ 前提 Google Cloudのプロジェクトを作成していること 課金アカウントを作成していること(クレジットカードの紐づけできていること) その1
テーブル・DB設計するときの極意 - Qiita
はじめに 「テーブル・DBを設計するときのさいきょうの極意」を完全に理解したので 初心者（私）向けに共有する記事です。 どうぞ揉んでいただければ幸いです。対戦よろしくお願いします。 さいきょうの極意 初心者が「テーブル・DB設計して」と言われると、 「アソシエーションってあったよね・・・バリデーションも？中間テーブルを使うときと使わないときと・・・」と大変に混乱し、何から手をつけていいかわからなくなります。 そんなあなたにこれ！ ・テーブル・DB設計は「属性」と「関係」の２つだけ ・「属性」は必要なものを書くだけ ・「関係」は 1:1 / 1:N / N:N しかない（しかも、ほとんど 1:N） これが極意だ！！！ 一般的な、「ユーザーがいて、投稿ができて、コメントといいねができるサービス」で考えてみましょう。 users / posts / comments / likes のテーブルが
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