Photo: Anna ShvetsCall me a nitpicker. But most UX designers walk through the door like Marie Kondo. They get rid of a few things.They organize a few things.They change a few colors.They change a few fonts.They totally miss the point. They don’t tell visual stories. A UX designer who can tell a brilliant visual story is perhaps the most sought-after commodity in the Valley right now. Seriously, CM

「ついに、RustでLinuxカーネルを実装できる！」 待ち望んだ感を出してみましたが、2年前に記事を書いてから、すっかり忘れていました。LinuxカーネルのRustサポートについての意見を求められたら、「技術的には面白いけど、実用レベルではないね。」と、上から目線の回答でエンジニアレベルの高さをアピールするつもりでしたが、2年間の間、誰にも聞かれませんでした。 近々、LinuxカーネルにRustサポートが取り込まれそう、ということで、デバイスドライバを実装してみました。 Rust対応カーネルのコンパイルまずは、Rust対応を有効にしたLinuxカーネルをコンパイルする必要があります。「カーネルってコンパイルするものなの？」という読者は、ネットの長老たちに叡智を求めましょう。「インストール直後に、メモリ削減のために不要な機能を無効にして、カーネルコンパイルしたんじゃ。」というような、太古の

はじめまして、インターン生の松本直樹と申します。 この記事では、私がNTT研究所におけるインターン「コンテナランタイムの実装と評価」のインターン期間中に取り組んだ「bypass4netns」について紹介させていただきます。 自己紹介私は京都大学 情報学研究科に所属し、 普段は次世代型ホームネットワークと称してホームネットワークとSDNの融合や計算処理オフロードに関する研究に取り組んでいます。 コンテナ技術やその周辺のネットワーク技術に関しては普段から興味があったものの、 時間をかけて取り組む機会がありませんでした。 その折に、今回のインターンの募集を見つけ、実装を中心に触れることができる良い機会だと思い応募させていただきました。 インターン期間中はRootlessコンテナとネットワーク周りにどっぷりと浸ることができ、 非常に貴重な体験ができました。 はじめに: Rootless コンテナに

TL; DRCloud Run にバッチ処理などを実行するのに便利な機能「Cloud Run jobs」が追加されました。従来の Cloud Run と違い、HTTP リクエストに依らず、任意のタイミングでコンテナ(Task)を実行可能で、より長時間の実行、 明示的な並列処理を行うことが可能です。 Cloud Run jobs とはCloud Run jobs とは Cloud Run で、バッチ処理などを行うための機能です。Cloud Run の第二世代の実行環境で動作し、「CPU を常に割り当てる」が適用されます。 従来の Cloud Run との違いは以下の通りです。 HTTP リクエストに依らない実行より長時間の実行 ( 複数の Task を組み合わせることにより 60 分以上の実行を実現 )明示的な並列処理注意: 2022 年 5 月 13 日現在、Cloud Run jobs

こんにちは。インターン生の富田祐永です。普段は情報系の研究室で超伝導量子コンピュータの研究をしています。 2022年1月から約1ヶ月間、NTT 研究所で「コンテナランタイムの実装及び評価」というテーマのインターンに参加させていただいておりました。 インターン参加経緯改めて軽く自己紹介をさせていただきます。 私は今は修士1年の院生なのですが、実は学部時代は情報系ではなく経済学部にいました。また、趣味で何かやっていたというわけでもなかったため、特に低レイヤに関しての実装経験はほぼ皆無です。 院に入ってからも、研究の傍らでちまちまCのコンパイラを書くくらいしか余裕がなく、何か面白いものを集中して実装できる期間が欲しいなあと思っていました。そのため、今回のテーマの募集を見つけた瞬間「これだ！」となって即応募しました。 取り組んだテーマさて、自分が取り組んだのは「containerd-shim-ru

fullfrontal.moeは日本語のホームページが作りました! このインタービューはこちらで読めるになりました。

Kubernetes / GKE ファンの皆様こんにちわ。Google Cloud の Kazuu (かずー) です。GKE Autopilot が GA になりました。弊社公式ブログに続きまして、GKE Autopilot を日本語で解説していきたいと思います。 本記事は以下、3 部構成となります。 GKE Autopilot 概要GKE Autopilot を試してみるGKE Autopilot がハマりそうなユースケースは？ 1. GKE Autopilot 概要GKE Autopilot は GKE の新しいモードです。Control Plane に加えて、Node が完全マネージドになります。これまでの GKE では Node はユーザー自身が必要台数分作成し、以後の Day 2 オペレーション (e.g. アップグレード) 等も気に掛ける必要がありました。GKE Autopil

創業124年の老舗出版社とネットクリエイター向けプラットフォームの緊密な協力体制によって、新たなクリエイター支援事業を推進します。株式会社スケブ(本社: 東京都千代田区、代表取締役: 喜田 一成)は、株式会社実業之日本社(本社: 東京都港区、代表取締役: 岩野 裕一)が2021年2月12日付で過半数の株式を取得したことから、同日より株式会社実業之日本社の子会社となりました。 重要なポイント今後の運営方針につきまして、創業者はSkebの開発業務からは引退しますが、引き続き創業者が運営会社の代表取締役を務め、運営方針の決定、機能の追加、仕様の変更、手数料の変更、およびキャンペーンの開催は創業者に一任されています。 株式会社実業之日本社の協力の元、4月より新規にエンジニアの増員が決まり、新規機能を開発できる体制の整備を進めています。 手数料の急増はなく、クリエイターファーストの方針に一切の変更は

新しいAPIが作られるたびに、私たちは、古いAPIを置き換えるだけで高速化という夢をみます。何度夢破れても、高速なAPIが追加されたと聞けば、試さずにはいられませんよね！ 今回は、Linuxカーネル5.1で追加されたio_uringを使って、Rustのasyncランタイムを実装し、gRPCサーバのベンチマークを実行してみました。 io_uringとはio_uringは、ファイルシステムとネットワークの非同期I/Oのために開発されました。同期よりも非同期のほうがおしゃれ、そういう雰囲気ありますよね！クラウドネイティブも、非同期にAPIを介して、なんかやってるやつですよね。 io_uringのインターフェイスは、高い性能を目指し、1）アプリケーションとカーネル間でのメモリコピーを避ける、2）複数のI/O要求を一度にカーネルに伝えることができる、という工夫がされています。 下図のように、アプリケ

That headline is a mouth-full, I know! In the past several years I have been working on distributed and multiple teams as well as being a pretty early adopter of NextJS (since around V2.0!) in production. I’ve worked on micro frontends with shared npm packages while trying to orchestrate one cohesive user experience. It was and is hard. That’s why I have been closely following the latest developme

Microsoft has one of the largest C/C++ codebases in the world. All of its core products from Windows and Office to the Azure cloud run on it. Unsurprisingly, since C++ is not a memory-safe language, a lot of memory bugs popup in their codebase, and a lot of time has to be spent fixing them. Last year, Microsoft began looking at alternative programming languages that could help fix their memory saf

この記事についてこの記事ではGPT-3[1]の解説をします。内容のサマリは以下の通りです。 GPT-3の前身であるGPT-2では、巨大なデータセット＋巨大なネットワークで言語モデルを構築し、各タスクで学習させなくても良い結果が得られた。GPT-3では、さらに巨大なデータセット＋さらに巨大なネットワークで言語モデルを構築し、数十のサンプルを見せると凄く良い結果が得られた一方、様々なタスクに言語モデルのスケールアップのみで対応することへの限界が見えてきた。人種、性別、宗教などへの偏見の問題や、悪用に対する課題もある。この記事の流れは以下の通りです。 Transformer, GPT-2の説明GPT-3のコンセプトと技術的な解説GPT-3ので上手くいくタスクGPT-3で上手くいかないタスク偏見や悪用への見解 Transformerまず、GPT-3の前身となったGPT-2に入る前に、その中に使われ

「Linuxのネットワークスタックが遅すぎる！」 詳細はわかりませんが、すごくエンジニアステージが高そうですね！ネットワークスタックの高速化は多くの前例があり、中途半端に試すと、周辺の詳しい人に一晩中、指導をうけるはめになりかねません。前例のないRustなら安心です。 典型的な高速化手法広く使われている高速化手法は、オペレーティングシステムのプロトコルスタックを使わずに、サーバアプリケーションが直接、NICにアクセスして、パケットを処理するというものです。Linuxの上で、FreeBSDのプロトコルスタックとサーバアプリケーションを統合するという、謎の組み合わせを運用しているクラウド事業者もいます。 上記の高速化手法のポイントの一つが、アプリケーションが、高速に、NICにアクセスするための手法です。たくさん提案されてきましたが、今回は、現在、人気があるXDPを使うことにします。聞いたことが

🍓 Raspberry Pi 4 が買えるようになりました2019年11月、待望の Raspberry Pi 4 技適取得版が発売されました。H.264 ハードウェアエンコーダを搭載した、リッチなシングルボードコンピュータです。2020年5月28日には 8GB メモリ搭載の上位モデルも登場しています。 はたしてこれは何をするためのデバイスなのでしょうか？ そうです、録画ですね。もうテレビの録画をするために高価なパソコンを購入する必要はありません。5000円台から入手できるマシンを利用して、安価に録画サーバーを構築することができるようになったのです。 この記事では Raspbery Pi 4 を利用した Mirakurun + EPGStation での録画サーバー構築方法と、ハードウェアエンコーダを利用した録画ファイルのエンコードについて解説を行います。 筆者の⾃宅で運⽤している録画サー

原文：Lauren McCarthy 翻訳：Ayato, deconbatch, reona396, takawo（アルファベット順） Puedes leer la versión en español de este artículo aquí. You can read the English version of this post here. Você pode ler a versão em português deste artigo aqui. p5.js のバージョン1.0が公開されました！p5.js はクリエイティブな表現やウェブ上でのコーディングを可能にし、アーティスト、デザイナー、教育者、初心者全てに向けた JavaScript ライブラリです。プロジェクト開始から7年が経ちましたが、Kate Hollenbach が一年前にロードマップを作成してからバージョン 1.

Pairs事業部のiOSエンジニアの木村です。 この度、Pairs の iOSアプリ Version 81.0.0にて発生した問題である、 「Pairs(v81.0.0)をインストールすることでiOSの設定アプリが強制終了してしまう問題」 この事象についての技術的な解説を行います。 また、今回発生した問題についてはこちらの記事にて解消方法が記載されておりますが、 現在公開されている最新のバージョン(v82.0.0)ではこの問題は解消しておりますので、現在も問題でお困りの方がいらっしゃいましたらAppStoreにてPairsのバージョンアップをお試しください。 こちらにつきまして、ご迷惑をおかけしたことをお詫び申し上げます。

MOUNTAIN VIEW, CALIFORNIA — In a move that is completely unsurprising to many, Google’s AI research division has announced that they are issuing PhD degrees to select employees. Industry research organizations like Google Brain, DeepMind, and FAIR are well known as heavy hitters in the artificial intelligence research community, publishing as many papers (if not more) as academic institutions like

1455 MARKET STREET, SAN FRANCISCO — On a cloudy night in San Francisco, barely a week after their IPO, a group of Uber execs gathered in a conference room to KonMari their orgs by laying off employees that did not spark joy in their lives. The executives were seated together in a conference room with frosted glass walls. At the front of the room, a screen displayed the profile of an employee with