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2024年6月15日のブックマーク (9件)

  • UUIDとULIDを理解していない方は見た方がいい記事

    Auto increment(自動採番)型を採用したくない場合 Auto Incrementは、データベースにおいて自動的に一意の識別子を生成するメカニズムです。通常、数値型の列が対象となり、新しいレコードが挿入されるたびにその列の値が自動的にインクリメントされます。典型的なIDですかね。 ここでは一意性の確保の話や、データ移行やバックアップのデメリットには言及せず、セキュリティとプライバシーの懸念にフォーカスして考えます。 予測可能性 Auto Increment型のIDは連番であるため、次に生成されるIDが容易に予測可能です。これにより、攻撃者がシステムの内部構造を推測し、不正アクセスを試みるリスクが高まります。 情報漏洩のリスク 連番のIDはデータベースの挿入順序を反映しているため、公開されることで企業の活動パターンやデータ生成の頻度が漏洩する可能性があります。 例) 競合他社は、公

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  • ご奉仕チキンレースで均衡する出世水準 - やしお

    出世する、より上位の管理職に上がって行くというのは、マネジャーとしての力量や適正も必要だけれど、「どこまで奉仕できるか(どこで降りるか)」によるところが大きいのだろう。その奉仕水準でどこまで行くか/どの辺で止まるか均衡するのだと、会社で仕事をしながらつくづく感じるこのごろ。 ポジション上昇の基路線 新人→中堅社員→係長→課長→部長→……とポジションが上がるに従って、受け取る仕事の粒度が大きくなってくる。 重要度や影響度から正確にリスクを抽出して優先順位を決められる。 大きな仕事を適切に分割して相互関係を理解できる。 期日から逆算して分割した仕事にマイルストーンを割り当てられる。 情報を整理して他者に状況を正確に説明できる。 自分にない力量を持つ他者・他部門に割り振れる。アウトソースできる。 といった管理能力がより高度に必要になってくる。 逆に言えば、こうした技術・能力が高い人をより高いポ

    ご奉仕チキンレースで均衡する出世水準 - やしお
  • DoCoMoの25周年スペシャルムービーを見ると凄まじく感情が動くので書き殴ってしまった

    いまから7年前の2017年、とんでもないCMが世に放たれたことを皆さんはご存知だろうか。 DoCoMo25周年スペシャルムービーCM「いつかあたりまえになることを」。 このCMは4分にもおよぶ長さのためTVCMというより、もはやショートムービーなのだけど、とにかく破壊力が高いのでまずはしっかりと見てほしい。 なにこれ。 おそらく、この動画を見終わって、多くの人がこんな状態に陥ったんじゃないだろうか。 なんかしらんけど泣ける。 ただ、そこにあるのはあまりに複雑な感情なはずだ。 ありきたりで分かりやすいそれと違って、心の奥底がザワザワするような、敏感な場所を得体のしれないもので撫でられているような、まるでどこかで自分が経験したかのような、そんな感覚が生じているのだ。 もちろん、そうでない人もいるのだろうけど、それを言い出すと話が始まらないので、みんなそうなったと思い込んで話を進めていく。 感情

    DoCoMoの25周年スペシャルムービーを見ると凄まじく感情が動くので書き殴ってしまった
  • モンスターストライク スタジアムをAmazon EC2からAmazon ECS Fargateに移行しました

    MIXI でモンストサーバチームとセキュリティ室を兼務している、atponsです。 モンストサーバチームでは、モンスターストライクとは別に、モンスターストライク スタジアムというスマートフォンのアプリゲームのサーバ開発・運用を行っています。 モンスターストライク スタジアムは、モンスターストライクとプレイスタイルは同じながら、4vs4の最大8人まで同時対戦や練習モードなどを備えたアプリになっており、モンストのeスポーツ大会「モンストグランプリ」を開催する際にも利用されています。 開発体制の現状 モンスターストライク スタジアムは、初期の段階でモンスターストライクのコードから分岐する形で開発されているため、アップストリームの変更を順次取り込んでいくという仕組みで運用されています。そのため、サーバコードなどは別にあり、適宜新機能を取り込んでいきアップストリームと合わせていくという開発・運用フロ

    モンスターストライク スタジアムをAmazon EC2からAmazon ECS Fargateに移行しました
  • GitHub Copilot Chat 舐めていた - ちなみに

    marketplace.visualstudio.com GitHub Copilot と直接会話できる Copilot Chat 、皆さん使ってますか? 私は最近まともに使い始めました。 Copilot と言えば補完だけだと思っている人、以前ちょっとだけ触れて使えないと思った人(僕です)、いまのバージョンをもう一度触ってみてください、めっちゃ便利になっている。 www.youtube.com この動画が出来ることを追いかけるのに良さそうなので見てください。 ベースモデルがGPT-4に変わったりとかいろいろ変化はありますが、便利なのは Participant や Context の概念が入ったことだと思います。 Participantは @workspace みたいなやつで、Chat-GPTにおける GPTs みたいなやつ。例えば @workspace ならいま開いているプロジェクトについ

    GitHub Copilot Chat 舐めていた - ちなみに
  • スピード感のあるギークな勉強会のリアル〜実用Git第3版の輪読会を題材に - エムスリーテックブログ

    まえがき こんにちは。AI機械学習チームの三浦 (@mamo3gr) です。2024年5月30日、チーム横断で実施していた「実用Git 第3版」の輪読会が足掛け2ヶ月で大団円を迎えました。振り返ってみると、エムスリーのエンジニアが持つ資質であるリーダーシップ、スピード感、ギークさがにじみ出ていた会でした。記事ではこの輪読会の様子をお伝えするとともに、エンジニアリンググループの雰囲気を知っていただければと思います。 まえがき きっかけ 課題図書 形式 ギークなところ まとめ We are hiring !! エンジニア採用ページはこちら カジュアル面談もお気軽にどうぞ インターンも常時募集しています きっかけ 皆さんも常日頃のコードベースへの変更はお互いにレビューしているかと思います。筆者の所属するAI機械学習チームでも同様ですがMR *1 の出し方やコミットの積み方に特に厳格なルール

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  • Luma AIが動画生成AIモデルの「Dream Machine」をリリース、誰でも無料で月に30本まで動画生成可能

    2024年6月13日、AI開発企業のLuma AIが、テキストおよび画像から高品質でリアルな動画を生成することができる次世代動画生成AIモデルの「Dream Machine」をリリースしました。 Introducing Dream Machine - a next generation video model for creating high quality, realistic shots from text instructions and images using AI. It’s available to everyone today! Try for free here https://t.co/rBVWU50kTc #LumaDreamMachine pic.twitter.com/Ypmacd8E9z— Luma AI (@LumaLabsAI) June 12, 2024

    Luma AIが動画生成AIモデルの「Dream Machine」をリリース、誰でも無料で月に30本まで動画生成可能
  • モノレポの開発環境でDocker ComposeをやめてTaskfileを導入した話

    こんにちは、Sally社 CTO の @aitaro です。 マーダーミステリーアプリ「ウズ」とマダミス制作ツール「ウズスタジオ」、マダミス情報サイト「マダミス.jp」を開発しています。 はじめに この記事ではウズの開発当初から利用していた Docker Compose をやめることにした背景についてご紹介します。 Docker Compose は各マシンの開発環境での差異を吸収するというメリットがあり、多くの開発現場で導入されていますが、Docker Composeの抱えているデメリットを勘案して、最終的に一部を残して辞める決断をしました。 Docker Composeの特徴 Docker Composeは、複数のコンテナを定義し、管理するためのツールです。ウズの開発環境では、バックエンド、フロントエンド、データベースなどをそれぞれコンテナ化して、Composeで一括管理していました。こ

    モノレポの開発環境でDocker ComposeをやめてTaskfileを導入した話
  • 全社横断で「誰が何をやっているのか」を可視化する取り組み | Recruit Tech Blog

    この記事は リクルート ICT統括室 Advent Calendar 2023 18日目の記事です。 こんにちは、ICT統括室の別府(@tky_bpp)です。この記事は、社内の情報流通を社内プロダクト起点で改善しようとしている取り組みの紹介です。 具体的には「社内・社外に分散している情報」を集約することで「各従業員がこれまでどのような仕事をしてきたのか」を可視化しようとしている取り組みです。その中でも、主にプロセス、工夫した点について書いています。そのため、特定の技術スタック、ツールの紹介といった技術的な内容にはあまり触れません。 同じような課題に取り組んでいる方にとって、少しでも参考になれば幸いです。 はじめに 私は現在、リクルートの社内で利用されている従業員検索システムのプロダクトマネージャーをしています。 このシステムには、従業員毎の個人ページがあり、連絡先や所属部署、使用しているパ

    全社横断で「誰が何をやっているのか」を可視化する取り組み | Recruit Tech Blog