ユーザー数1500人超えの 自作Webアプリを、2ヶ月でクローズさせた話。｜猩々博士
2024年5月31日に、4月1日よりサービスリリースしていたPDF翻訳アプリ「Indqx」のサービス提供を終了させました。 本記事では、PDF翻訳アプリIndqxをなぜ作ったのか？ なぜ、2ヶ月でサ終了させたのかを開発者である私が、書き残したいと思っています。 1.PDF翻訳アプリIndqxとは？DeepL翻訳とIndqx翻訳比較翻訳例 左原文 右翻訳翻訳例 左原文 右翻訳Indqx翻訳は、論文読者向けのPDF翻訳Webアプリ。 論文特化の翻訳サービスで、DeepL翻訳+自作のPDF翻訳エンジンにて、PDFを翻訳します。それだけ！ サービスURL(サイトは残してるけど、サーバー課金を切ってしまったので、開くのにすごく時間が掛かる) https://indqx-demo-front.onrender.com/ 2.何がすごいの？2-1.すごい所①「PDFフォーマットが崩れない」ご存知の通り、
DDD基礎解説：エンティティ、値オブジェクトってなんなんだ - little hands' lab
はじめに DDDの実装パターンとして、エンティティと値オブジェクトというものがあります。 ドメイン駆動一般に複雑な抽象論が多い中で、コードに近く一番イメージがつきやすいコード事例として出てくるため、ここだけは何となくわかるぞ！という方もいらっしゃるのではないでしょうか。 今日はこちらの概要とそれぞれの使い道について書きたいと思います。 先にざっくりイメージ図をお伝えすると、こういう図を使って解説します。 何の目的で作るのか？ ドメイン駆動設計は何を解決しようとしているのか こちらの記事で、ドメイン駆動設計のアプローチは以下の2ステップがあるということを書きました。 ドメインの問題を解決するための抽象的なモデルを作る. モデルをソフトウェア(コード)に落とし込む ※ ドメイン＝ソフトウェアを適用して問題解決しようとする領域 DDDでは、このStep2の モデルをコードで表現するためのパターン
新規サービスの検索システム立ち上げ時に考慮すること - Qiita
例外はたくさんあるのでこちらの表はあくまでも参考です。 バッチ更新の場合はcrontabやAirflow、Rundeckなどのワークフローエンジンが使えます。 一方、リアルタイム更新ではAWS KinesisやGCP pub/sub等を活用したり、Apache Beamなどを用いたりしてデータパイプラインを構築することがあります。 アイテムの特性と検索時のクエリ 検索対象となるアイテムの特性と検索する際にどのようなクエリが想定されるかを考えます。 全文検索エンジンを使っているので、基本的にはテキストにより表現されているとは思いますが、どのようなフィールドが存在するか、テキスト以外の検索項目などを洗い出します。 クエリに関しても基本は「キーワード」ですが、整理したアイテム情報に対してどのようなクエリで問い合わせが可能かを考えます。 システムとして「誰」が検索結果を取得するか、検索結果をどの程
スレッド形式で雑にメモを書き散らすためのサービス「Thredot」をリリースしました
Thredot はスレッド形式でメモを書けるサービスです。 Google アカウントがあればログインできます。 こういうの Playground ページを用意しているので、気軽に使い心地を試してみてください。 Thredot のコンセプト Thredot はアイデアや情報をメモに書き出すハードルを限界まで下げることを目指しており、そのために様々な工夫をしています。 メモを整理させない 爆速な検索機能 公開範囲を設定できる WYSIWYG エディタを採用 メモを整理させない Thredot では徹底的にメモを整理させない方針を取っています。 僕は「整理するための機能が用意されていると整理をしたくなってしまう」人間です。 でも整理するのって超面倒くさいです。 ( 支離滅裂 ) 結局中途半端に整理しようとして余計にゴチャゴチャになり、最終的にメモを書くこと自体が億劫になってしまいます。 Thre
医療のマスターDBを爆速で検索するWebサービスを爆速で作った
ヘンリーの Lead Architect の kohii です。 先日、医療系の個人開発サービス MediXplorer を作ったので、簡単なサービス紹介と技術的に工夫したこととかについて書きます。 作ったもの MediXplorer は厚労省（もしくは社会保険診療報酬支払基金）から提供される 医科診療行為マスター を検索・閲覧するためのWebアプリケーションです。 医科診療行為マスターって？ 日本には診療報酬制度というものがあり、病院等が医療サービスを提供した際の医療費の計算ルールが定められています。このシステムのもと、医療機関は提供した医療行為ごとに決められた点数に基づき医療費を計算し、患者や保険組合に請求します。（初診料 = 288点 みたいなやつ。1点10円で、通常そのうちの3割を会計時に支払う。） 「医科診療行為マスター」は、これらの医療行為のデータベースの一つで、列数150、行
元キーエンストップセールスが語る、営業失敗の8割は「不戦敗」 戦わずして負けないための情報収集術
営業力強化・営業生産性向上をテーマにしたSansan主催イベントに、『シン・営業力』の著者で、株式会社FAプロダクツ 会長の天野眞也氏が登壇。元キーエンストップセールスの天野氏が、「シン・営業力」を実践するための3つのエッセンスや、顧客の中からファンを見つける方法などを語りました。 営業の失敗の8割は「不戦敗」 天野眞也氏：続いて、「営業の失敗の8割が◯◯◯」。これもみなさんにぜひイメージしていただきたいんですが、わかる方いらっしゃいますでしょうか？ ちょっとテーブルは離れていますが、私と目が合ったそちらの方はどうでしょう？ 回答者4：準備不足。 天野：準備不足。お隣の方はいかがですか。 回答者5：ちょっと出てこないですね。 天野：大丈夫です、大丈夫です。これはちょっと変化球かもしれませんが、実は営業の失敗の8割は「不戦敗」です。 サービスがちょっと足りないとか、コストが足りないとか、サー
朝日新聞社の校正支援サービス「Typoless」を試す（西田宗千佳） | テクノエッジ TechnoEdge
1971年福井県生まれ。得意ジャンルは、パソコン・デジタルAV・家電、ネットワーク関連など「電気かデータが流れるもの全般」。主に、取材記事と個人向け解説記事を担当。 打ち間違い・変換ミスのことを「typo」ということがある。 typoは英語でタイプミスを示す俗語で、typeのeをoと打ち間違う……という話に由来する。冷静にキー配列を考えるとeとoはあんまり打ち間違えないようにも思うが、それはそれとして、だ。 ライターの仕事はtypoとの戦いだ。 理由はいくつかある。 ・本来間違えていてはいけない ・文書の生産量が多いのでtypo混入の可能性もその分上がる ・スピードが必要なのでtypoしやすさも上がる ・その割にうっかりしがち 書籍などのように何回も、複数人の手を経るものならtypoは減らしやすいのだが、日々の作業だとtypoをゼロにするのは難しい。 というわけで今回は、typoを減らすツ
ServerlessDays Tokyo 2023が最高すぎた！ - Qiita
はじめに 4年ぶりの開催となるServerlessDays Tokyoに参加してきました https://tokyo.serverlessdays.io/ 「もっとうまくやりたい、誰よりも上手にやりたい」 というメッセージとともに開催されたServerlessDays Tokyo 2023ですが、超豪華なスピーカー陣を国内外から集め、ここ数年のServerlessの成熟と未来をしっかりと味わえる濃いイベントです。 1日目がセッション、2日目がワークショップということで、熱力の高いうちに激熱なサービスを素早く学べる構成になっていて、とても充実した内容でした。 所感 4年前のServerless LambdaをはじめとするFaaSをいかに簡単にデプロイ、運用していくかというツール系の話と S3やSQS,SNSなどのFaaS以外のServerlessなサービスの組み合わせでLowOpsな仕組みを
(PC)AI導入のおすすめまとめ記事とか｜852話
この記事は AIを導入したいが記事が分散しすぎていてどれを見ればいいかわからない、どうなっているのかという内容について触れた記事です。 優れた記事がもうたくさんあるので引用が多めになりますが、 わからないことがあったらご連絡ください。 今回はスマホアプリに関しては触れていませんが、niji（およびmid）はスマホアプリの開発も進んでいるのでこの記事は基本的にPCで色々動かしたい人向けになります。 まず初めに。 主流のAIには2種類の生成方法があります。 nijijourney（にじ/虹/ニジジャ/niji）によるDiscordによる生成と StableDiffusionに(SD)よる多種多様なモデルでの生成（と制御）とです。 いちばん簡単な方法として、単純にSDを触ってみたいだけであれば SDを作った会社の公式がclipdropというサイトでいくつか試しに簡単に画像生成を行えるサービスを提
Google Cloudの生成AI(PaLM2)で社内LLM Webアプリを爆速で作ってみた - G-gen Tech Blog
G-gen 又吉です。Google Cloud (旧称 GCP) の生成 AI (Generative AI) である PaLM 2 を用いて、Cloud Run 上に社内 LLM Web アプリを構築してみました。 はじめに 前提知識 Vertex AI PaLM API Gradio Cloud Runサービスへのアクセス制御 準備 ディレクトリ構成 app.py requirements.txt Dockerfile デプロイ 動作検証 はじめに 今回は、Google Cloud の生成 AI である Vertex AI PaLM API を用いて、社内向け LLM Web アプリを Cloud Run 上にデプロイします。 また、Cloud Run サービスの認証には Identity-Aware Proxy (IAP) を用いることで、社内ユーザーのみがアクセスできる状態を構成で
「Amazonでさえサーバレスやマイクロサービスを理解できない」とDHH氏が主張する一方で、「進化可能なアーキテクチャこそ重要」とAmazonのVogels博士
Ruby on Railsの作者として知られるDavid Heinemeier Hansson（DHH）氏が自身のブログに5月4日付けで投稿した記事「Even Amazon can't make sense of serverless or microservices」（Amazonでさえサーバレスやマイクロサービスを理解できない）が話題になっています。 これはAmazon Prime Videoの技術部門が3月に自社ブログに投稿した記事「Scaling up the Prime Video audio/video monitoring service and reducing costs by 90%」（Prime Videoの音声映像監視サービスにおけるスケールアップと90％のコスト削減の実現）で紹介された、AWS Lambdaのサーバレスで作られたPrime Videoの監視サービス
僕たちが考える最強のNo-code AI ～行動認識AIをノーコードで実現するプラットフォーム構成例 | gihyo.jp
誰でも使えるNo-code AIを開発しよう 近頃、文章生成AIや画像生成AIが世間を賑わしています。文章生成AI「ChatGPT」は、わずか2か月でユーザー数が1億人を超え、画像生成AIサービス「DreamStudio」は、有償でありながら2か月でユーザーを150万人以上獲得しています。これらのAIサービスが爆発的なトレンドとなった背景には、「専門家が構築する」といったイメージのある従来のAIとは違い、「誰でも簡単に使える」という点が大きいと言えます。 このように、AIをもっと身近に、ふつうの人が作ったりカスタマイズしたりできるようにする動きがあります。それが「No-code AI」です。 No-code AIとは、その名の通り、コードを書かずにAIモデルを作れる手法のことを言います。No-code AIでは、ドラッグ＆ドロップやキー入力など簡単な操作でAIモデルを作ることができます
Steve Yegge の Google とプラットフォームに関するぶっちゃけ話を訳した（前編）
Google エンジニアの Steve Yegge 氏、Google+ への懸念を漏らす http://japan.internet.com/busnews/20111013/8.html で記事になってたけど、原文とちょっと要旨が変わっちゃってサービスへの警鐘みたいになってしまってたので、全文訳してみた。くそ長い。お暇な方どうぞ。 （2011/10/19 08:14）ありがたい誤訳の指摘をいただいたので3カ所修正。 Stevey の Google プラットフォームぶっちゃけ話 僕は6年半ばかり Amazon にいて、今はそれと同じくらい Google にいる。この二つの会社について強く感じることは（しかもその印象は日々強まるのだけれど）、 Amazon は全てにおいて間違っていて、 Google は全てにおいて正しいということだ。そう、やりすぎな一般化だけど、驚くほど正確だと思う。いやも
SQLの練習ができる学習サービス「SQLab」を作ってみた - Qiita
はじめに こんにちは、タケと申します。 SQLの練習ができる学習サービス「SQLab」を作りました。 ※ PC専用です。 ※ 推奨ブラウザはGoogle Chromeです。 なぜ作ったの？ SQLを学び始めた当初は 「SQLってなんか難しそう」 というイメージでしたが、 練習問題を解いていく中で次第に自力でクエリを組み立てることが 「クイズみたいで楽しい」 と思うようになりました。 そこでもっと多くの練習問題を解いてみたい、もう少し難易度の高い練習問題を解きたいと思ったのですが、 ・無料でバリエーション豊かな多くの練習問題に取り組める ・環境構築不要でブラウザ上ですぐに実践できる ・シンプルで使いやすいUI ・ER図やデータベース値を参考にしながら自力でクエリを組み立てる必要がある の条件を揃えた学習サービスがなかったので作ることにしました。 どんな練習問題があるの？ 現在は5つの問題集が
オンラインドキュメントと日本語全文検索
自社では Sphinx というドキュメントツールを利用しているのですが、残念ながらこれに付属している検索機能の日本語検索はかなり厳しいです。また残念ながら Sphinx 開発側も検索周りを改善するという予定は直近ではないようです。 そして検索というのはとても難しい技術なため自分のような素人では導入して「普通に期待する動作」をさせるまでの距離はとても遠いです。 ただ、なんとかして日本語全文検索を実現したいという思いはここ10 年くらいずっと思っていました。これは自社の Sphinx テーマを作ってくれている社員ともよく話をしていたのですが、どうしてもリソースをつぎ込めずにいました。 まとめ日本語検索に対応している Meilisearch を採用したドキュメントスクレイパーの実行は GItHub Actions (Self-hosted Runner) を採用した自社 Sphinx テーマの検
Pull Requestをすぐ動作確認！ マイクロサービスでのプレビュー環境の作り方 - LIVESENSE ENGINEER BLOG
こんにちは、かたいなかです。 最近、マイクロサービスアーキテクチャを採用した環境でプレビュー環境の実現方法についていくつかのパターンを比較し整理する機会がありました。 今回の記事では、プレビュー環境を構築するための要件をなるべく特定の技術に依存せずに紹介したあとで、ArgoCD、Istio、OpenTelemetryを使用した実装例をご紹介します。 目次 目次 プレビュー環境とは プレビュー環境の構成要素 PRごとのアプリケーションやルーティングの設定のデプロイ ヘッダ伝播 および ヘッダによるルーティング 実装例 ArgoCD ApplicationSet Istio OpenTelemetry Baggageヘッダ挿入用Proxy 動作確認 まとめ 補足: 実装例で考慮していないこと 画像等のCORS DBのアクセス権限 参考 プレビュー環境とは ここでのプレビュー環境とは、Pull
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