Creating an realtime collaboration tool: Agile Flush - .NET Oxford

はじめに 初めまして、株式会社Techouseエンジニアインターンの sakaidubz と申します。本日は私の携わっているプロダクトであるクラウドハウス労務で利用している RLS (Row Level Security) の技術について紹介します。 Techouse では、重要技術として RLS を多用しています。 通常 PostgreSQL の運用時には利用しないものであるため Techouse の開発メンバーとしてジョインしたみなさんが手慣れるまでに少し苦労をされているようです。 そこでこの場を借りて解説してみようと思い立ちました。 クラウドハウス労務について RLS について紹介する前に、私が開発しているクラウドハウス労務について紹介します。 クラウドハウス労務は人事労務における複雑な業務の電子化を推進するセミオーダー型・クラウド業務支援サービスです。各種手続きや年末調整といった法

A new tool that blends your everyday work apps into one. It's the all-in-one workspace for you and your team

Kaigi on Rails 2023の登壇資料です。 https://kaigionrails.org/2023/talks/moro/ 実世界のRailsアプリケーションをシンプルに保つための方法を、Railsが提供する機能群をもとに考察します。 実世界の、特に仕事で開発するRailsアプリへの要求は様々のものがあり、Railsの豊富な機能群をもっても日々苦労して開発しているかと思います。 そんな中でも、Railsが得意とするような設計に落とし込むことで、複雑な要求をシンプルな実装で実現できると感じています。 本講演では、Railsが提供する機能のうち、「RDB」「REST」「Ruby」という要素を軸に、実世界の要求をシンプルに実装するための考え方を紹介します。

builderscon 2024 で発表した資料です。以下、トーク概要です。 Webアプリケーションを開発・運用していく中で、1つのテーブルに日時カラムが増えていったり、巨大なテーブルが爆誕した、という経験はありませんか。また、これがプログラムの複雑さに繋がることもあると思います。このような事態を…

サービスの開発をしていてPMから施策案が出てきた時、ソフトウェアエンジニアとして施策案が本当にユーザーのためになりサービスの成長につながるか納得できないことがある。 このような時にただ文句や愚痴を言っても何も始まらない。エンジニアからも何らかのアクションを起こし施策を前に進める必要がある。 そこでエンジニアができるアクションについて、自分が思っていることを書いてみる。 納得できないケースは大まかにどのようなものがあるか 納得できないケースでは大まかに2つのケースがあるのかなと思っている。 (1) 施策をしたい目的や仮説自体に納得できていない (2) 施策の目的や仮説は良いが、それを達成する手段に納得できていない 1つ目は、たとえば「ターゲットとしているようなユーザーって本当にいるか？」「ユーザーにこういう課題があると言っているが本当にそういう課題があるか？」「この指標に繋がると言っているが

情報を発信する人のところに情報が集まることを日々実感しているので、Linuxのメモリ管理に特に詳しいわけではないのですが最近遭遇した問題について自分の理解を書いておきます。ざっと調べても同じことを書いている人を見つけられなかったので、公開には意義があると考えています。識者の方がフィードバックをくださると嬉しいです。 ※ AIの出力をベースに書いているのでいつもと少し文体が違います。 背景 要約 調査 再現の難しさ Goアプリケーションの調査 pprofによる分析 GCログの調査 Linuxの調査 Goランタイムの調査 GoのGCとTHP khugepagedの問題 Goランタイムにおける回避策 回避策の削除 max_ptes_noneのデフォルト値について MADV_NOHUGEPAGEをやめた理由 調査内容まとめ 解決策 検証 C言語 Go言語 まとめ 背景 Go言語で書かれたOSSのア

写真は前職の最終出社日に同期と朝まで飲んで撮った渋谷スクランブルスクエア この記事について 本記事では自分が外資IT企業のSoftware Engineer - Machine Learning(機械学習エンジニア)に応募して、オファーをいただくまでにやったことを書きます。 外資IT企業のSoftware Engineerに関する日本語ドキュメントは、既に多くの方が素晴らしい記事を公開してくれていますが、Machine Learning / Data Science専門のポジションに関する情報はまだまだ少ない印象です。 本記事が外資IT企業でMachine Learning / Data Science関連の職を目指す人の参考になればと思います。 本記事には以下の内容は含まれません。 具体的な面接項目・質問内容 お金の話 企業ごとの面接項目についてはGlassdoor, LeetCode、

はじめに Data Strategyチーム（以下、DSチーム）でDWHやBIツールの運用をしている@shota.imazekiと不正検知やAWS基盤運用をしている@tawamuraです。 Aurora MySQL v2（MySQL5.7互換）が2024/10/31に標準サポート終了となるため、DSチームでは2024年6月にAurora MySQL v3（MySQL8.0互換）へのアップグレードを実施しました。 その際に得られた課題や知見について紹介していきます。主にAWS DMSやAmazon RDS ブルー/グリーンデプロイを用いたアップグレード方法の話になります。 DSチームのインフラ構成 DSチームはBASEの機械学習基盤を構築・運用しており、APIなどを介してプロダクト側へ機械学習モデルの推論結果などを返しています。学習・推論のために使うプロダクト側のデータはDMSを用いて、DS環

SRE NEXT 2024 の発表資料です。 https://sre-next.dev/2024/schedule/#jp041 『友達と遊べるたまり場アプリ パラレル』では、クラウドベンダーによる不定期メンテナンスや季節イベントによるアクセス急増によってデータベースが不安定になり、最終的にサー…

https://sre-next.dev/2023/schedule/#jp050

こちらのイベントの登壇資料です https://herp-user-community.connpass.com/event/324922/

メディア統括本部 サービスリライアビリティグループ（SRG）の鬼海雄太（@fat47）です。 #SRG（Service Reliability Group）は、主に弊社メディアサービスのインフラ周りを横断的にサポートしており、既存サービスの改善や新規立ち上げ、OSS貢献などを行っているグループです。 本記事では、MyS

データベースアップグレード後の性能劣化、イヤですよね。 去る2023年某日、弊社ではAmazon Aurora MySQL 互換エディション 2 (MySQL 5.7 互換) から Aurora MySQL 互換エディション 3 (MySQL 8.0 互換) にアップグレードしました。当時の背景やアップグレードに関する知見は以下の記事をぜひ読んでみてください。 blog.smartbank.co.jp ソフトウェアバージョンアップをするとき、旧バージョンが抱えていた問題の解決などの恩恵を我々は期待します。しかし時には予期せぬデグレーションに遭遇することもあります。我々のMySQL 8.0へのアップグレード前後においてもいくつかの問題に遭遇しました。 本記事ではそんな問題の一つ、MySQL 8.0のオプティマイザが選択したセミジョイン最適化が性能劣化を引き起こした事例と解決方法について紹介し

マッチングTribe
 　　（ストリームアラインドチームの集合）
 　　スポットワークシステムTribe
 　　（ストリームアラインドチームの集合）
 
 
 QA&
 Process Enabling チーム （イネイブリング 
 チーム）
 
 
 開発プラットフォームTribe
 （プラットフォームチーム）
 ファシリテー ション
 コラボレーション
 ファシリテー ション
 X-as-a-Service
 X-as-a-Service
 SAチーム間のインタラクション 
 
 ユーザージャーニーに基づくSAチームは機能 領域においてAPIを提供し、X-as-a-Serviceと して振る舞い、時に共通の顧客価値のために コラボレーションして開発する 
 開発プラットフォームTribe 
 
 組織の初期段階ではコラボレーション型で強く 連携し開発を進めていたが、組織の段階的な 成熟

2024-07-09 Platform Engineering Kaigi 2024 https://www.cnia.io/pek2024/

最近はお客さんとの勉強会でDockerのドキュメントをつまみ食いして読むというのをやっていますが、改めて最新版を読んでみて、いろいろ思考が整理されました。2020年の20.10のマルチステージビルドの導入で大きく変わったのですが、それ以前の資料もweb上には多数あり「マルチステージビルドがよくわからない」という人も見かけるので過去の情報のアンラーニングに使っていただけるように改めて整理していきます。 仕事でPythonコンテナをデプロイする人向けのDockerfile (1): オールマイティ編で触れた内容もありますが改めてそちらに含む内容も含めて書き直しています。 本エントリーの執筆には@tk0miya氏から多大なフィードバックをいただきました。ありがとうございます。 基本的なメンタルモデル現代的な使い方を見ていくために「Dockerを使ってビルドする」というのはどのようなものか考えを整

About Me • 米久保 剛 (よねくぼ たけし) • SIer勤務のアーキテクト • X: @tyonekubo • note: https://note.com/yonekubo 2024年7月22日発売！