engineering.mentemo.com この記事は↑の記事の後編です。 前編からだいぶ日が空いてしまいましたが、今回はメンテモのWebアプリケーションがVercelからCloud Runに移行するまでの実際の作業を紹介します。 はじめまして。 @itometeam です。メンテモで業務委託として開発全般のお手伝いをしています。 メンテモのWebアプリケーションはフロントエンドにNext.jsを使っています。 元々は例に漏れずVercelを使っていましたが、スケールするにつれてどうしてもボトルネックになる部分が増えてきたため別の環境に移すことを検討し始めました。 もちろんVercelはNext.jsのデプロイ先として今後も一番の選択肢としてあり続けると思います。 Webサーバをクラウド上に構築する上で意識するべきことをほとんどおまかせでやってくれますし、プレビューURLの自動生成など

こんにちは。2022年1月に入社した1人目の社員QAエンジニアの須賀(@kawabeaver)です。なぜか息子に「かわちーばー（ビーバーのこと）」や「アマビエ様」と呼ばれています。 1人目のQAエンジニアとして入社したりQAエンジニアのいない開発チームに配属されたりすると、最初は何をやって良いか悩む方が多いのではないかと思います。私もその一人でした。そこで、私が1人目のQAエンジニアとして入社してから最初に行う品質向上施策を決めるまでのプロセスを紹介したいと思います。 現状の分析 既存メンバーへのヒアリング 現状のプロセスの把握 本番障害（市場バグ）の分析 施策の決定 パレート図 短期的に成果を出す 開発スピードを落とさない 成果と今後の展望 We are Hiring! 現状の分析 まずは課題の把握や施策の優先順位を決めるために現状を分析します。 既存メンバーへのヒアリング 何も仮説を持

Googleでの「Design Docs」とは 2007年の Google Developer Day Tokyo での鵜飼氏のプレゼンによると「Google で必ず書くことになっているドキュメント」であり、「プロジェクト立ち上げ時の 1～2週間をかけて書く」ものです。 今回は Google のソフトウェアエンジニアである @cramforce 氏が自身のブログで「Googleでの Design Docs」について解説している記事を公開されていたため、氏の許可を得て翻訳しています。 原文： www.industrialempathy.com 関連書籍： Googleのソフトウェアエンジニアリング ―持続可能なプログラミングを支える技術、文化、プロセス オライリージャパンAmazon 読了目安：11分 (目次) デザインドキュメント の解剖学 文脈と範囲 目標と非目標 実際のデザイン システ

パーティクルやラインアニメーションなど、ウェブページにちょっと見栄えのする表現を加えてみたくなることはありませんか？　ICS MEDIAのトップページや弊社採用サイトでもこうした表現を実装していますが、思った通りの演出をコードで表現するのはなかなか難しいものです。技術は分かっても「自分にはセンスがないから……」と諦めてしまっている人もいるかもしれません。 この記事では、簡単なパーティクル表現を題材に、効果的なアニメーション表現のためのテクニックを紹介します。サンプルコードはブラウザー標準のWeb Animations APIを使用して実装していますが、CSSアニメーションやGSAP等のライブラリを用いても同様の実装は可能です。 基本のパーティクル 例題とする基本のパーティクルを見てみましょう。クリックすると中央の星からパーティクルが放射状に広がるアニメーションが再生されます。 デモを別画面

これは何 新人プログラマ応援イベントの参加記事です。 gitにはreflogというコマンドがあります。このコマンドを学んでおくとやらかしちゃった時も大体なんとかなるので記事にします。 git reflogってなに？ git reflogとは、Gitで操作履歴を見ることができるコマンドです。 例えば branch1にチェックアウト branch1でbranch1.txtを作成し、コミットを作る masterにチェックアウト をすると、以下のようなreflogになります。 $ git reflog 4a4125a (HEAD -> master) HEAD@{0}: checkout: moving from branch1 to master 826a9dc (branch1) HEAD@{1}: commit: Create branch1.txt 4a4125a (HEAD -> mas

長永健介（@kyanny）と申します。現在はGitHubで働いています。10年前、「いつかここで働きたい」と夢見た会社です。 私は子供の頃から「考えること」が好きでした。難しいこともくだらないことも、真面目に考えて自分なりの意見をまとめる癖がありました。成長するにつれて私の思考様式は洗練され、Webとブログに出会ったことで「書く」という手段に昇華されました。書くことで考えていることを言語化し、言語化した自分の考えを読みながらさらに考えを深める ── この活動を繰り返すことで、起こりうる問題に備えたり、問題を多角的に見つめて活路を見出してきました。 とりわけキャリアの選択において「(思考|志向)を言語化する」習慣が大いに役立ちました。この記事では私のキャリアにおけるいくつかの選択と、その時々で考えていたことについて紹介します。 望んでなかった「けものみち」を変えた日記の言葉 Shut the

2022年4月11日にboardの有料登録社数が4000社を突破したので振り返りです。 boardの正式リリースは2014年8月20日なので、約7年半ほどで、推移はこんな感じでした。 1000社刻みで定点観測的に書いているので、過去の記事も貼っておきます。 受託の会社が資金調達せずに自社サービスを立ち上げて、有料導入1000社に行くまでの経営・受託とのバランス（BPStudy発表時の補足） 受託の会社が資金調達せずに自社サービスを立ち上げて、有料導入2000社に行くまでの振り返り 受託の会社が資金調達せずに自社サービスを立ち上げて、有料導入3000社に行くまでの振り返り boardとは 見積書・請求書の作成から業務管理・経営管理などを行うことができるサービスで、主に数人〜数十人規模の小規模な会社をメインターゲットとしています。 8年目にして初めてサービス紹介動画を作ったので貼っておきます。

こんにちは。 マネーフォワードの新卒Railsエンジニア、きなこ と申します。 マネーフォワードX という組織で、日々プロダクトの開発に勤しんでおります😊 突然ですが皆さんは JWT という技術をご存知でしょうか？ 私は趣味でCTFというセキュリティコンテストに出場するのですが、最近ホットだと感じるのがJWTに関連する攻撃です。 今年の1月に初めてJWTを題材にした問題に遭遇し、その後JWTの出題頻度が強まっていると感じ、社内に向けてJWTにまつわる攻撃を通して学ぶための記事を書いたところ、たくさんの反応をいただきました。 今回の記事はその内容を社外向けにアレンジし、ハンズオンを通して実際にJWTを改竄し、受け取るAPIを攻撃することでJWT自体を学べるようにしたものです。 本記事はJWTに興味があるWeb開発者を想定していますが、そうでない方も楽しんでいただけるようにハンズオンを用意し

TL;DR 空のコレクションに allMatch() 的な判定をするとtrueになるぞ！気をつけろ！ 背景 あるリストの全ての要素がとある条件を満たすどうかを返すメソッドがあり、 allMatch(何かしらの条件) した結果をbooleanとして返すという実装になっていた。このメソッドを利用しようとした時、ふと頭に疑問が湧いた。これって、リストが空だったら結果はどうなるんだっけ…？ というわけでREPLを開いてちゃちゃっと確認してみたところ、結果はtrueであった。 # 空のリストに対して、「全ての要素が奇数である」という判定をしたら true になる…？ jshell> List<Integer> list = List.of(); list ==> [] jshell> list.stream().allMatch(v -> v % 2 != 0); $3 ==> true 直感的には

アンチウイルスソフトって必要なの？とか、ちゃんと私のこと守ってくれるの？とか思われたことはありますか。日常的にアンチウイルスと対峙しながら侵入テストをやっている者の目線で、5 つのアンチウイルス製品に対しいろいろ実験した結果を一般の方向けに解説してみます。アンチウイルスに対するモヤッとした疑問を少しでも解消していただけたら幸いです。 はじめに 技術部の松永です。 本題に入る前に、私がアンチウイルスについて語る資格がありそうか、簡単に自己紹介から始めたいと思います。 私はアンチウイルスの専門家ではなく、製品の開発や販売、評価などに関わったことはありません。サイバーディフェンス研究所入社から 10 年、セキュリティテストに携わっています。特に侵入テスト（ネットワークペネトレーションテスト）を主業務とするようになって 5 年目になりますが、私が攻撃ツールの研究開発を大好物としていることもあり、こ

3-shake にはSreake共有会 という毎週、火曜日と木曜日に担当者が現場で得た知見などを発表する社内勉強会が開催されています。こちらのブログはそれらを変更修正しております。 syu-m-5151.hatenablog.com 元々しようとしていたの話 Go 1.18 の最新情報←Generics の深い話とかはもう既出すぎて気になる人は読んでる Go でのTDD(が実は20周年なので)←書いてる途中で自分が言うべきことなんてないことに気付く 今後、案件で増えるであろう gRPC についてインフラエンジニアが知っておいても良いと思ったという話 ← 今ここ TL;DR protobuf (Protocol Buffers) はデータフォーマットで、JSONの役割を置き換えるものです。一方 gRPC は通信プロトコルで、HTTPの役割を置き換えるものです。 gRPC をライブラリやツール

Today, we are going to talk about one of the most underrated parts of development: Testing. We all know testing is really important and a properly tested software product ensures dependability, security, and high performance, which leads to time savings, cost effectiveness, and customer satisfaction. But why do we underestimate testing even though it's not that challenging? "Because it's boring!"

本記事は React best practices and patterns to reduce code を提供元の事前許可を得たうえで翻訳したものです。 元の記事に従いタイトルに「ベストプラクティス」と含んでいますが、実際にはベストプラクティスは規模や状況によって大きく異なります。 チームの状況にあわせて参考にしていただければと思います。 ===== これは全3パート中の第1パートとなる記事です。 パート1（この記事）パート2パート3 私は数年に渡っていくつかのプロジェクトで、React.jsを使った取り組みに参加してきました。様々なプロジェクトに取り組む中でいくつかの共通するパターンを見出したため本ブログでご紹介いたします。それではいきましょう。 1. reduxのactionsとdispatcherのためにカスタムフックを作成する私はreduxを使うことを好んではいませんが、いくつ

こんにちは。 在宅の機会が増えて以来Youtubeを見る機会が増え、機械学習などが勉強できるチャンネルをいくつか探しては見ていました。探した中でよかったと思ったものをメモしていたのですが、せっかくなので公開したいと思います。日本語のソースがあるもののみ対象にしており、『これ無料でいいのか？』と思ったチャンネルを紹介したいと思います。主観で以下のレベルに分けましたがあくまで参考程度にお願いいたします。 基本：Pythonを触ってみた人 Pythonの説明・動かし方などを解説していて、動画によっては踏み込んだ内容になる 応用：アルゴリズムを使いこなしたい人 「model.fit(X, y)して動かしてみた」よりも踏みこみ、Python自体の説明は少ない 発展：研究開発もしたい人 最新の手法の仕組みの理解などが主眼であり、Pythonの解説はほぼ無い もしおすすめのチャンネルございましたらぜひコ

Convert to study materialsBETATransform any presentation into ready-made study material—select from outputs like summaries, definitions, and practice questions. Convert

くら寿司：GKE や Edge TPU などを駆使して来店から会計までを完全自動化し、新しい生活様式のためのサービスを提供 大阪を起点に日本全国 47 都道府県すべてに店舗を展開する大規模回転寿司チェーンくら寿司株式会社（以下、くら寿司）。浅草や道頓堀、原宿、押上に「食」と「エンターテイメント」の融合を掲げ、「ジャパンカルチャー」の発信拠点とするグローバル旗艦店をオープンするなど、とりわけ “体験” にこだわる同社が、最新のクラウド テクノロジーをどのように活用しているのか。その取り組みと成果を、テクノロジー開発部の皆さんに伺いました。 利用しているサービス： Google Kubernetes Engine、Compute Engine、App Engine、Edge TPU 利用しているソリューション： アプリケーションのモダナイゼーション コンテナや AI など Google Clo

概要 Three.jsの勉強を始めて半年くらいが経過しました。 現在は、以下のようなアプリケーションを作成できるようになりました。 https://nemutas.github.io/r3f-normal-color/ ここまでに至る過程を少しまとめられたらと思います。 React Three Fiber について 私は主に、React Three Fiber（Three.jsをReact用にラッパーしたライブラリ｜以下、R3F）を使用して開発してます。 バニラのThree.jsを触る前に、つまりThree.jsの知識がゼロの状態のときからR3Fを使い始めました。 とてもよく設計されたライブラリで、ほんの数行でBoxを表示することができます。 ただし、よく設計されているということは、それほど抽象化されているということです。学び始めの頃は自分が作りたいシーンを作るために、どのプロパティをいじ

これはどんな記事? 本記事は、私がヒューリスティック関連の知識をまとめることになった際に作成したJupyter Notebookを、Qiitaの記事へと改変したものです。 前提としてこれは梅谷俊治先生の「しっかり学ぶ数理最適化 モデルからアルゴリズムまで」という本(以下、教科書と表記)の内容に準拠しています。 そしてその内容の多くは、ありがたいことにネット上の様々な形で公開されており、梅谷先生によるスライド1やスライド2、日本オペレーションズ・リサーチ学会(以下、ORと表記)での記事1や記事2、そしてORの他の方の記事1や記事2などでも類似した内容を見ることが可能です。 (そしてそれ故に、本記事を公開させて頂いています。流石に本家の方がネット上で公開されていない内容を書くのは、例え権利的に問題がないとしても気が引けるので……) また、この記事は、それらの内容を踏まえた上で、私がネット上の様