※この投稿は米国時間 2020 年 2 月 1 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 作業効率を検証するために Google のサイト信頼性エンジニア(SRE)が使用している主な測定指標の一つが、日々の時間の使い方です。長期間のエンジニアリング プロジェクトのために時間を確保する必要がありますが、エンジニアには Google のサービスを稼働し続ける責任もあり、そこにも手作業が生じることがあります。Google の SRE は、いわゆる「トイル」に費やされる時間を勤務時間の 50% 未満にすることを目指しています。では、トイルとは何でしょうか。トイルに邪魔されずに開発スピードを維持するには何をすべきでしょうか。本稿ではこれらの問いについて見ていきます。 まずトイルの定義ですが、『Site Reliability Engineering』の第 5 章には次の
Send feedback API design guide Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. Changelog Introduction This is a general design guide for networked APIs. It has been used inside Google since 2014 and is the guide that Google follows when designing Cloud APIs and other Google APIs. This design guide is shared here to inform outside developers and to make it eas
Dataflow は、さまざまなデータ処理パターンの実行に対応したマネージド サービスです。このサイトのドキュメントでは、Dataflow を使用してバッチおよびストリーミングのデータ処理パイプラインをデプロイする方法とサービス機能の使用方法を説明します。 Apache Beam SDK は、バッチとストリーミングの両方のパイプラインの開発に対応したオープンソースのプログラミング モデルです。Apache Beam プログラムでパイプラインを作成し、Dataflow サービスで実行します。Apache Beam のドキュメントには、詳細なコンセプト情報と Apache Beam のプログラミング モデル、SDK、他のランナーのリファレンス情報が記載されています。 Apache Beam の基本コンセプトについては、Beam のツアーと Beam Playground をご覧ください。また、
Java 8 のサポートは、Google App Engine 開発者コミュニティから最もリクエストをいただいている機能の 1 つです。それに応えるべく、私たちはこのたび、Java 8 をサポートした App Engine スタンダード環境のベータ版をリリースしました。App Engine スタンダード環境で Java 8 をサポートすることは重要なマイルストーンとなります。 このリリースでは、アップデートされた JDK に加えて Jetty 9 と Servlet 3.1 仕様がサポートされているだけでなく、アプリケーションのパフォーマンスも向上しています。gRPC と Google Cloud Java Library のフルサポートによって開発者のエクスペリエンスも改善されているほか、クラス ホワイトリストがついに削除されました。 App Engine スタンダード環境は、Sprin
API のバージョニングは簡単ではありません。いろいろな方法があり、API の世界の人なら誰でも持論をお持ちでしょう。バージョニングを避けることもほとんど不可能です。開発チームが仕事を進めると、機能を廃止(または、その機能を別の形で提供)する必要が生じることがあります。バージョニングを導入すれば、API のユーザーは API のセマンティクスの変化を確実に把握できるようになります。 複数のバージョンを設けないようにする会社もありますが、Google にはそのような余裕はありません。Google の API の数、API を開発しているチームの数、API を使っている開発者の数があまりにも多いので、どのような機能が API に期待されているのか、それを知るための手段として私たちは API をバージョニングしています。 API のバージョニングには一貫性のある包括的なポリシーが必要です。Goo
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