「CDN」（content delivery network）という言葉からは、Googleのような大企業がいくつもの巨大なハードウェアを管理し、1秒当たり何百ギガビットものデータを処理する様子が想像されます。しかし、CDNは単なるWebアプリケーションです。私たちのイメージとは違いますが、それが事実です。8年前に買ったノートパソコンを使って、コーヒーショップの席に座りながらでも、きちんと機能するCDNを構築できます。この記事では、これから5時間でCDNを開発しようとするときに、直面するかもしれないことを紹介します。 まずはCDNの機能を明らかにしておきましょう。CDNはセントラルリポジトリ（通称：オリジン）からファイルを吸い上げ、ユーザーに近い場所でコピーを保存します。初期のオリジンはCDNのFTPサーバーでした。現在、オリジンは単なるWebアプリとなり、CDNはプロキシサーバーとして機

テストとは人によって反応が分かれるものの1つであり、大喜びする人もいれば、見ないようにして去ろうとする人もいます。あなたがどちらの側であるにせよ、ここではフロントエンドのテストは皆のためのものであるということを説明します。実際、テストには多くの種類があり、それがテストに対して初めに恐れや混乱を感じる一因なのかもしれません。 この記事では、特に有名で広く利用されている種類のテストを扱います。なかには目新しいものはないと感じる読者の方もいらっしゃるかもしれませんが、少なくとも復習にはなるでしょう。どちらにせよ、筆者の目標は、この記事を通じて世の中のさまざまな種類のテストについて理解を深めてもらうことです。ここではユニットテスト、統合テスト、アクセシビリティテスト、ビジュアルリグレッションテストなどを一緒に見ていきます。 さらに、Mocha、Jest、Puppeteer、Cypressなど、各種

情報科学科の卒業生やプログラマの中には、UberやNetflixのような新興企業や、 Amazon 、 Microsoft 、 Google のような大企業や、InfosysやLuxsoftのようなサービスを基本とする企業で、プログラミング、コーディング、ソフトウェア開発の仕事に就きたいと考える人が大勢います。しかし、実際にそういった企業で面接を受ける場合、大半の人が プログラミングに関してどのような質問をされるか 見当もつきません。 この記事では、 新卒生からプログラマになって1〜2年までの 経験値が異なる人たち向けに、それぞれの プログラミングの面接でよく聞かれる質問 をいくつか紹介していきます。 コーディングの面接では、主に データ構造とアルゴリズムに基づいた質問 がされますが、 一時変数を使わずにどのように2つの整数をスワップするのか 、というような論理的な質問もされるでしょう。

(編注：2020/08/18、いただいたフィードバックをもとに記事を修正いたしました。) Pythonは高い人気を誇り、DevOps、データサイエンス、Web開発、セキュリティの分野で使われています。 しかし、速度に関しては高い評価が全くありません。 JavaとC、C++、C#、Pythonの速度を比べるには、どうしたらいいのでしょう？　答えは、実行するアプリケーションのタイプに大きく左右されます。完璧なベンチマークはありませんが、[手始めに比べる手段](https://algs4.cs.princeton.edu/faq/)としてはThe Computer Language Benchmarks Gameが適しています。 私は10年ほどthe Computer Language Benchmarks Gameを参照していますが、Java、C#、Go、JavaScript、C++などの他言

最近、『The Atlantic』に掲載された非常に重苦しい 記事 「The Coming Software Apocalypse」（きたるソフトウェア大惨事）を読み終えました。同記事は最初のうちは、人に傷害を与えたり、人の命を奪ったりした恐ろしいソフトウェアバグについて述べており、いい内容です。しかし、途中から急に残念な展開になっているのです。 同記事の著者はソフトウェア業界の多くの思想的リーダーにインタビューをしましたが、 Light Table 、 モデル駆動工学 、 TLA+ といった新しい技術を生み出したリーダーだけを選んでいます。 私はこうしたツールに何ら反対しているわけではありません。Light Tableプロジェクトに資金提供さえしました。優れたソフトウェアツールは優れたソフトウェアを書きやすくすると思います。しかし、ツールは「大惨事」に対する解決策ではありません。 著者は

(注：2017/04/08、いただいたフィードバックを元に翻訳を修正いたしました。 @liaoyuanw ) この記事は、私の著書 『Deep Learning with Python（Pythonを使ったディープラーニング）』 （Manning Publications刊)の第9章2部を編集したものです。現状のディープラーニングの限界とその将来に関する2つのシリーズ記事の一部です。 既にディープラーニングに深く親しんでいる人を対象にしています（例：著書の1章から8章を読んだ人）。読者に相当の予備知識があるものと想定して書かれたものです。 ディープラーニング：　幾何学的観察 ディープラーニングに関して何より驚かされるのは、そのシンプルさです。10年前は、機械認識の問題において、勾配降下法で訓練したシンプルなパラメトリックモデルを使い、これほど見事な結果に到達するなど誰も想像しませんでした。

自己対戦と深層学習でマシンにコネクトフォー（Connect4：四目並べ）の戦略を学習させましょう。 この記事では次の3つの話をします。 AlphaZeroが人工知能（AI）への大きなステップである2つの理由 AlphaZeroの方法論のレプリカを 作って コネクト4のゲームをプレイさせる方法 そのレプリカを改良して他のゲームをプラグインする方法 AlphaGo→AlphaGo Zero→AlphaZero 2016年3月、DeepmindのAlphaGo（アルファ碁）が、囲碁の18回の世界王者、李世乭（イー・セドル）との五番勝負で、2億人の見守る中、4-1で勝利しました。機械が超人的な囲碁の技を学習したのです。不可能だとか、少なくとも10年間は達成できないと思われていた偉業です。 AlphaGo　対　李世乭の第3局 このことだけでも驚くべき功績ですが、DeepMindは、2017年10月、

紙と鉛筆でビットコインをマイニングするのは現実的なのか？　それを試してみることにしました。マイニングに使用されるSHA-256アルゴリズムはかなりシンプルなので、実は手計算でもできることが分かりました。当然ながら、この処理はハードウェアマイニングに比べれば極端に遅くて、全く実用的ではありません。しかし、手作業でアルゴリズムを実行してみると、そのアルゴリズムがどのように働くのか正確に理解するための良い方法になります。 紙と鉛筆によるSHA-256の1ラウンド マイニングのプロセス ビットコインのマイニングは、ビットコインシステムのセキュリティの鍵となる部分です。その概念は、ビットコインのマイナーたちが、たくさんのビットコイントランザクションを1つのブロックにグループ化してから、ハッシングと呼ばれる暗号操作を、非常に稀少な特別なハッシュ値を誰かが見つけるまで、膨大な回数だけ繰り返すということで

依存がなく、テスト可能であり、クリーン。 Uncle Bobのクリーンアーキテクチャの概念を読んだので、これを私はGoで実装してみたいと思います。このアーキテクチャは、自分たちの会社である Kurio – App Berita Indonesia で使っていたものに似ていますが、少し違っています。大きな違いはなく、概念は一緒なのですが、フォルダ構造が違っています。 サンプルのプロジェクトとして、記事をCRUDで管理するリポジトリを https://github.com/bxcodec/go-clean-arch にpushしてあります。 * 免責条項 ここで使われているどのライブラリあるいはフレームワークも、利用を特別推奨しているものではありませんので、ご自身あるいはサードパーティによる同じ機能のものと入れ替えることが可能です。 基本的な考え方 ご存知のように、クリーンアーキテクチャで設計

ブロックチェ－ンの仕組みを知るには構築するのが最短の方法 この記事を読んでいるということは、仮想通貨の拡大に興奮しているということですね。ブロックチェ－ンの仕組み、背後にある基本的なテクノロジーについて知りたいのでしょう。 しかしブロックチェ－ンを理解するのは簡単ではありません。少なくとも私にはそうでした。大量の動画の中をさまよい、抜けだらけのチュートリアルに従い、結局、実例が少なすぎてフラストレーションが大きくなりました。 私は手を動かして学ぶのが好きです。コードのレベルで内容を扱わざるを得なくなり、そうすることで身に付くからです。同じようにやってもらえば、この解説が終わる頃には、機能するブロックチェーンが出来上がり、どのように動くかがしっかりと把握できるようになるでしょう。 準備 ブロックチェ－ンとはブロックという名の 不変でシーケンシャルな 一連のレコードだということを覚えてください

知っているUnixのコマンドで一番シンプルなものは何ですか？ 例えば echo という、stdoutに文字列を出力し true を返す – すなわち常に0の終了コードで終了するシンプルなコマンドがあります。 シンプルな、と言えば yes もそうでしょう。引数なしで実行すると、改行されたyが無限に出力され続けます。

(注：2017/10/16、いただいたフィードバックを元に翻訳を修正いたしました。) (注：2017/10/11、いただいたフィードバックを元に翻訳を修正いたしました。) データベースのドキュメントで分離レベルを目にして、軽く不安を感じつつ、あまり考えないようにしたことはないでしょうか。トランザクションの日常の使用例できちんと分離について言及しているものはほとんどありません。多くはデータベースの初期設定の分離レベルを利用しており、後は運頼みです。しかし、本来、理解しておくべき基本的なトピックであり、いくらか時間を投入してこのガイドの内容を学習すれば、もっと快適に作業できるようになるでしょう。 私はこの記事の情報を学術論文、PostgreSQLドキュメンテーションから集めました。分離レベルの 何たる かだけでなく、適用の正確さを保持しつつ最大速度で使うにはいつ使うべきか、という疑問に答えるべ

@BladeCoder が書いた Kotlinの隠れたコストの調査 という一連のブログ記事は、ある Kotlin 構文にどのように隠れたコストがあるのかを説明しました。 実際の隠れたコストは、普通、不可視オブジェクトのインスタンス化やプリミティブ値のボクシング／アンボクシングに起因します。これらのコストは、Kotlinコンパイラがどのように上記の構文をJVMのバイトコードに変換するのかを理解していない開発者には特に見えづらいのです。 しかし、何らかの数字を示さずに隠れたコストの話をするだけでは、実際にどのくらいコストのことを心配すべきなのかという疑問が湧いてきます。コードベースのいたるところで、これらのコストを考慮すべきでしょうか？あるKotlin構文は単に全面的に禁止されるべきでしょうか？あるいは、最も範囲の狭い内部ループの中でだけ考慮されるべきでしょうか？ さらに挑発的な言い方をすれば

モノリスとして管理するには複雑すぎるというシステムでない限り、マイクロサービスは検討さえしなくていい。ソフトウェアシステムの大多数は、単一のモノリシックアプリケーションとして構築されるべきである。そのモノリス内のモジュール性が良好になるよう注意を払う必要はあるが、別個のサービスに分けようとしてはいけない。要旨 モノリスとして管理するには複雑すぎるというシステムでない限り、マイクロサービスは検討さえしなくていい。ソフトウェアシステムの大多数は、単一のモノリシックアプリケーションとして構築されるべきである。そのモノリス内のモジュール性が良好になるよう注意を払う必要はあるが、別個のサービスに分けようとしてはいけない。 – Martin Fowler 明確に構造化されたモノリスを構築できない時、なぜマイクロサービスがその答えだと思うのか。 Simon Brown 始めに マイクロサービスの利点と欠

(編注：誤訳、意味の分かりづらい訳を修正しました。リクエストありがとうございました。) 毎日、Pusherは数十億のメッセージをリアルタイム、つまり送り元から宛先まで100ms未満で送信しています。どのようにしてそれを可能にしているのでしょうか。重要となる要因はGoの低レイテンシのガベージコレクタです。 ガベージコレクタはプログラムを一時停止させるものであり、リアルタイムシステムの悩みの種です。そのため、新しいメッセージバスを設計する際には慎重に言語を選びました。Goは 低レイテンシを強調している ものの、私たちは懐疑的でした。「本当にGoを使えば実現できるのか？　もしできるならどうやって？」 このブログ記事ではGoのガベージコレクタを、どのように機能し（トリコロールアルゴリズム）、なぜ機能し（こんなに短いGCによる一時停止時間の実現）、そして何よりも、それが機能するのかどうか（GCによる

.NETのリフレクションが遅い のは周知の事実ですが、なぜなのでしょうか。この投稿では、リフレクションの 実装 を見ながらなぜ遅いのかを解明します。 CRL型システム設計目標 リフレクションが速くない理由の1つとして、そもそも 高いパフォーマンス が設計上の目標にされてはいないことを挙げることができます。 型システム概要 – 設計の目標および非目標 では次のように記載されています。 目標 コード(リフレクションではない)の実行時に必要となる情報へのアクセスが高速なこと。 コード生成のためにコンパイル時に必要となる情報へのアクセスが容易であること。 ガベージコレクタ/スタックウォーカが必要な情報へアクセスする時に、ロックを解除したりメモリを割り当てたりしなくてよいこと。 一度にロードされる型の数が最小限であること。 指定された型をロードする時、ロードする数が最小限であること。 型システムのデ

時によってプログラマは文字列から不要な文字を取り除きたい場合があります。例えば、テキストの一部からすべての行の末尾文字を削除したいとします。 その時、全スペース(‘ ‘)や改行コード(‘\n’および‘\r’)を削除する問題を考えてみましょう。 効率的に実行するにはどのような方法がいいのでしょうか。 size_t despace(char * bytes, size_t howmany) { size_t pos = 0; for(size_t i = 0; i < howmany; i++) { char c = bytes[i]; if (c == '\r' || c == '\n' || c == ' ') { continue; } bytes[pos++] = c; } return pos; } 上記のコードはUTF-8でエンコードされた文字列で動作します。UTF-8がASCII

しばらく前に私は、「 C言語でシェルを書く方法 」というタイトルで、皆さんが日常的に使っているツールの内部動作を理解するのに役立つチュートリアルを書きました。単純なシェルであっても、数例を挙げるだけでも read 、 fork 、 exec 、 wait 、 write それから chdir など多数のシステムコールが呼び出されていました。この探索に続く次なる旅として、今回はLinux環境においてシステムコールがどのように実装されているのかについて学んでいきましょう。 システムコールとは何か システムコールを実装するに当たって、それが何なのかをまずきちんと理解しておきましょう。そう遠くない昔の私がそうでしたが、素直なプログラマならシステムコールをCライブラリで提供されている関数のことだと定義するかもしれません。しかしこれは全く正しくありません。確かにCライブラリに含まれる関数群はシステムコ

(編注：2020/08/18、いただいたフィードバックをもとに記事を修正いたしました。) (2016/12/11、いただきましたフィードバックをもとに翻訳を修正いたしました。) H.264は、動画圧縮コーデックの標準規格です。ネット上の動画、Blu-ray、スマホ、セキュリティカメラ、ドローンなどなど、今やあらゆるところでH.264が使われています。 H.264は注目すべき技術のひとつです。たったひとつの目標、つまりフルモーションビデオの送信に要するネットワーク帯域を削減することを目指した30年以上の努力の結晶なのです。 技術的な面でも、H.264はとても興味深い規格です。この記事では、その一部について概要レベルでの知識を得られることでしょう。あまり複雑だと感じさせないようにするつもりです。今回おはなしする概念の多くは動画圧縮全般にあてはまるものであり、H.264に限ったものではありません

私はかつて、 ssh-chat というプログラムを書きました。 ssh http://t.co/E7Ilc0B0BC pic.twitter.com/CqYBR1WYO4 — Andrey ???? Petrov (@shazow) December 13, 2014 アイデアは単純なもので、ターミナルを開いてこのようにタイプするだけのことです。 $ ssh chat.shazow.net たいていの人はこの後に続けてlsコマンドをタイプするのでしょうが、ちょっと待って。よく見てください。そこにあるのはシェルではなく、なんとチャットルームですよ！ 詳しいことはわからないけど、何かすごいことが起こっているようですね。 SSHはユーザー名を認識する sshでサーバーに接続するときに、sshクライアントはいくつかの環境変数をサーバーへの入力として渡します。その中のひとつが環境変数$USERです。