Octo STS は GitHub Access Token をよりセキュアに発行する Security Token Service です。 GitHub App と GitHub Action が公開されています。 CI などの自動化で用いる GitHub Access Token の管理を改善することが出来ます。 Octo STS はまだ非常に若いプロジェクトなため実用には時期尚早かもしれませんが、今後の発展が楽しみなプロジェクトです。 公式ドキュメントがまだ整備されておらず、日本語情報も皆無なため、この本を執筆しました。 この本では Octo STS とは何か、なぜ Octo STS が必要なのか、現状 Octo STS にどういった課題があるのか、どうやって使うのか、どのような仕組みで動いているのか、などについて紹介します。

GitHub Copilot、みなさん使ってますか？すでに多くの方が利用しており、「ないと困る」という方から「提案の質に問題がある」「まだまだ使えない」という方まで、様々な意見を聞きます。 筆者はGitHub Copilotに対して非常にポイティブな立場です。GitHub Copilotは使い方次第で開発速度を格段に向上させることを身をもって体験しており、これからの時代においてはGitHub CopilotなどのAIツールを使いこなせるかどうかで、個人の開発速度に非常に大きな差が出ると考えています。 重要なのは使い方次第と言う点です。前述のように様々な感想が溢れているのはAIツールの習熟度が大きく影響しているようにも感じます。AIツールは静的解析同様、利用者側の手腕が大きく問われるツールであると筆者は感じています。コマンドプロンプトエンジニアリングという言葉もあるように、AIツールを使いこ

はじめに こんにちは、FarStep です。 プログラミングを学ぶ中で、「プロセス」と「スレッド」という言葉を耳にしたことがある方は多いと思います。 しかし、これらの違いを明確に説明できる自信がない方も多いのではないでしょうか。 本記事では、プロセスとスレッドの違いについて、エッセンスを抽出して 解説します。 説明を簡潔にしましたので、本記事は 5 分程度で読み終えることができます。 本記事の内容を自分の言葉で説明できるようになれば、プロセスとスレッドの違いの理解は十分でしょう。 それでは、始めます 🚀 プログラムとは プロセスとスレッドの違いを理解する前に、まずは「プログラム」について理解しましょう。 プログラムとは、プログラミング言語で書かれた一連の命令 のことです。 プログラミング言語の例としては、以下のようなものがあります。 C 言語 Java Python Ruby JavaS

この記事ですることを3行で Pythonの標準ライブラリでできる並列実行を、あらためて総当たりで速度比較しよう ウォーターフォールチャートで、それぞれの並列処理の処理時間の特徴を可視化しよう boto3の実行をモデルケースにして、どの並列処理が一番早いのかを調べよう この記事の結論を先に Python 3.12から本格的に使えるようになったサブインタープリターは、CPUで実行する処理について言えば、従来のサブプロセスよりも高速 boto3の実行は、サブインタープリターよりも署名付きURLの非同期実行のほうが速い → S3からの10ファイルの取得であれば、実行時間を90%削減できます → Bedrockの3回実行であれば、実行時間を60%削減できます 今回使ったソースコードはこちらに置いています。 お手持ちの環境で再実行できるようにしていますので、気になる方はぜひ。 どうしてこの記事を書くの

絶賛成長期にあるだろう若手エンジニアは、どういう流れで自身の成長を促したら良いのだろうか、とふと思いつつ口頭で説明してみたけどよくわからんくなったので整理してみたいお気持ちです。 当ブログではアウトプットの効用みたいなものは書いてきましたが、インプットそのものについてはお初なので、自身を振り返る良い機会にもなりそうです。 はじめに これは私が二十数年間、プログラマー・インフラ・SRE といったエンジニアとして通ってきた中で、どのようにインプットをしてきたかを整理してみるチラ裏です。 自分は一般(?)と比べれば少々特殊な経歴で、情報学を学んだことも、新卒研修を受けたことも、IT系資格も、転職したこともない…… ほぼ独学による野良エンジニアとして生息してきましたので、あまり参考にはならないかもしれません。 それでも一応長く生き抜いてきたエンジニアの経験として、インターネットに数多くある参考例の

春の入門祭り2024の1記事目です。 はじめにTIG真野です。 Testcontainers を用いて、単体テスト実行前に docker compose up -d 無しで、PostgreSQLにアクセスする単体テストを行う、入門記事です。 恩恵は次のような開発者体感の向上が個人的にあります。 テストを実行するうえで、別プロセスのサービスを起動しておく必要があるといった前提条件を考えなくても済むため、テストを行うビジネスロジックに集中できるdocker compose up -d 打たないだけだが、テストに必要なコンテナを考慮しなくても済む停止し忘れて、別のリポジトリの開発するときに混乱しなくても済む並列テストしやすくなるので、テストの実行速度が向上するGoにおいて、複数のパッケージを同時にテストするとき、 -p 1 で絞らずに済むTestcontainers とはhttps://test

こんにちは！DBREの福間（fkm_y）です。先月、弊社でデータベースの技術顧問をして頂いてる三谷（mita2）さんに開発本部向けの「MySQL SQLチューニング」勉強会を実施していただきました。 今回はMySQLの得意不得意なことの説明やSQLチューニングの流れ、具体的な事例を元にした対応例、また最近話題のHTAPな製品も紹介していただきとても参考になったのでポイントをおさえてレポートをお伝えします！ 開催背景 本編 MySQL の得意なこと、苦手なこと データベースのチューニング手段と特徴 SQLチューニングの流れ インデックス SQLチューニング例 インデックスフルスキャンとカバーリングインデックス ソート まとめ 当日の資料 さいごに 過去開催されたデータベース勉強会レポート 開催背景 弊社では三谷さんによるデータベース勉強会を定期的に開催しています。数年前にも同じテーマで勉強会

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

2024/04/10に行われたOCHaCafe Season 8-3「シン・Kafka」で使用したスライドです

GitHub Actions ではデフォルトの挙動として同じワークフローの複数のジョブを同時実行できる．無駄に待つ必要がないという意味ではメリットがあるけど，ワークフローによっては同時実行したくないこともあると思う． GitHub Actions でワークフローが複数トリガーされてしまって慌てて止めたという経験もあったりする😅例えばワークフローの実行時間が長く，完了する前に次のコミットをプッシュしてしまったり，ワークフローの実行が完了する前にプルリクエストをマージしてしまったり💨 concurrency 設定 GitHub Actions ではコンカレンシー (concurrency) という設定があって，ワークフローの同時実行を制御できる．今回はワークフローレベルで試すけど，ジョブレベルで細かく制御することもできる❗️個人的にはとりあえず設定しておいても良さそうかなと思う． docs

先日のKaigi on Rails中の雑談として @ima1zumi さんから、RDBに対して秒間1000コミットぐらいで処理が詰まってる場合ってどうするのが良いのか、という質問を受けまして、雑談の中で色々答えてたんですが、せっかくだから記事にまとめておこうと思います。 ちょっとしたKaigi Effectって感じですね。 今回のKaigi on Railsのトークの中では、 数十億のレコードを持つ5年目サービスの設計と障害解決 by KNR - Kaigi on Rails 2023 の話なんかは割と関連がありますね。ユーザーの行動履歴というのは、ユーザー数 * N * タイムスパンで増えていくレコードなので、書き込みとデータ量が爆発しがちです。トランザクションで堅牢に処理しなければいけないケースもそこまで多くないので、RDBだと書き込みに対する処理が過剰なケースが多い。実際のところこの

こんにちは、asatoです。 あるスクラムチームの話です。とりとめもなく、そんなチームで起こったことを書き連ねていきます。 Table of Contents 【スタート】エンジニアとQAEの間には壁がありました 【1ヶ月目】DoDを作成しました 【2ヶ月目】スプリント中にテストを完了できる方法を探しました、が見つかりませんでした。 【4ヶ月目】QAEもテスト環境構築ができるようになりました 【5ヶ月目】スプリント内でテストが完了するようになってきたのでDoDを更新しました 【6ヶ月目】QAEみんなでAgile Testing Condencedを読み始めました 【6ヶ月目】Engineerもテストするようになりました 【7ヶ月目】QAEも見積もりに参加するようになりました 【7ヶ月目】QAEもスプリントレビューでインクリメントをお披露目するようになりました 【7ヶ月目】開発者全員で探索的

PATを使わずに GitHub Appを使ってGitHub ActionsでPrivate Repoを参照する話 2024/03/23 (sun) GitHub dockyard #2

"Object-Oriented Conference 2024" の登壇資料です。 https://ooc.connpass.com/event/305241/

Object-Oriented Conference 2024で発表した資料です。 https://fortee.jp/oocon-2024/proposal/b31c9818-3cb8-4350-adfe-cbc839cdf829 ビジネスの専門知識（ドメイン）を中心に据えたドメイン駆動設計に代数的データ型などの関数型のパラダイムを加えたよりタイプセーフな関数型DDDを紹介します。 本セッションではドメインモデリングによって発見したモデルやビジネスロジックをソフトウェアに反映する際により型を重視した設計を加えます。 型で表現する範囲が広がることでビジネスロジックをより明確にコードで表現できるようになります。 さらには型で表現されているためコンパイルフェーズで気付けるミスが増え、ソフトウェアの品質向上にもつながります。 関数型の考えをいれるといってもただ単にHaskellなどに代表される関

PHPerKaigi 2024〜10年以上動いているレガシーなバッチシステムを Kubernetes（Amazon EKS） に移行する取り組み〜

商用で無料利用できる、MITライセンスなどのオープンソースで利用できるSVGアイコンは、たくさんのサイトからリリースされています。これらをまとめて検索してダウンロードでき、しかもカスタマイズもできてしまう便利サイトを紹介します。 FigmaとVS Codeのプラグインも揃っており、そこから直接アイコンを利用することもできるので、かなり便利です。 Iconbuddy -200K+ open source free svg icons Iconbuddyの特徴 SVGアイコンの利用方法 Iconbuddyで利用できるSVGアイコン Iconbuddyの特徴 Iconbuddyは、オープンソースで利用できる200,000種類以上のSVGアイコンを無料で検索、ダウンロード、さらにアイコンのカスタマイズもできるアイコン検索エンジンです。 Iconbuddy -200K+ open source fr

リーダブルなテストコードについて考えよう～VeriServe Test Automation Talk No.3～で発表した資料です。 【発表資料中のURL】 ※複数ページで出てくる場合は、初出のページ数に掲載 ◆P7 ISTQBテスト技術者資格制度 Foundation Level シラバス 日本語版 Version 2018V3.1.J03 ◆P17 リーダブルテストコード / #vstat ◆P43 見てわかるテスト駆動開発 ◆P46 JaSSTレポート（過去のJaSSTの講演資料などが載っています） ◆P47 Agile Testing Condensed Japanese Edition ◆P48 A Practical Guide to Testing in DevOps Japanese Edition ◆P49 The BDD Books - Discovery (Japa

Templates, Plugins, & Blocks: Oh My! Creating the theme that thinks of everything

このブログエントリでは、テスト駆動開発（TDD: Test-Driven Development）の考案者Kent BeckがTDDの定義を改めて明確化した文章を、許可を得たうえで翻訳し、訳者の考察を沿えています。 きっかけ 2023年の年末、テスト駆動開発（TDD: Test-Driven Development）の考案者Kent Beckは、substackにTDDに関するポストを連投して論戦を繰り広げていました。TDDはその誕生から20年以上が経ち、その間に「意味の希薄化」が発生して議論が噛み合わなくなっていました。意味の希薄化（Semantic Diffusion）とは、新しく作り出された用語が広まる際に本来の意味や定義が弱まって伝わる現象です。 私（和田）はTDDと関わりの深いキャリアを歩んできました。Kent Beckの著書『テスト駆動開発』の翻訳者であることもあり、TDDの正