開発視点から見る、新しい分散型SNS「Bluesky」とAT Protocolの可能性 | gihyo.jp
開発視点から見る、新しい分散型SNS「Bluesky」とAT Protocolの可能性 2023年4月初旬、日本で盛り上がりの兆しを見せ始めた分散型SNS「Bluesky」。本記事では、Blueskyのクライアント開発を行う筆者が、開発視点から見たBluesky、そのコア技術であるAT Protocolについて解説します。 なお、Bluesky誕生の背景や基本機能などについては、syui氏の記事「ネクストブレイク分散型SNSの大本命、Blueskyを先取り！」を併せてご覧ください。 Bluesky をコマンドラインから扱う Blueskyクライアント開発のきっかけ Blueskyにはすでにクライアントが存在します。BlueskyのオフィシャルからはiOSアプリが、また Android向けにはkamakuraさんが開発している青雲というアプリが提供されています。 通常はこれらのクライ
Yuta Saitoさん「RubyはWebAssemblyと出会った」 〜RubyKaigi 2022 1日目キーノート | gihyo.jp
RubyKaigi 2022 キーノートレポート Yuta Saitoさん「RubyはWebAssemblyと出会った」 〜RubyKaigi 2022 1日目キーノート 9月8日から9月10日までの3日間RubyKaigi 2022が三重県津市で開催されました。今年はRubyKaigi 2019以来、3年ぶりの現地開催で非常に盛り上がったカンファレンスとなりました。 初日のキーノートではRubyコミッターのYuta Saitoさんが「Ruby meets WebAssembly」というタイトルで発表しました。 Saitoさんはインターネット上では主に@kateinoigakukunという名前で活動しており、Swiftコミッターとしてもよく知られたエンジニアです。CRubyのWebAssembly移植を進め、2022年1月にRubyコミッターとなっています。今回のキーノートはCRubyのW
第1回 イテレーション的ソフトウェア開発が重要である理由 | gihyo.jp
開発の工程を短い期間にまとめ繰り返すイテレーションという考え方があります。開発を細分化することで現場に、そしてユーザーにどのようなメリットがもたらされるのでしょうか。本連載では、開発チームに提案したいイテレーションの手法と重要性について紹介します。 開発を分解して小さくイテレーション（反復）することが重要な5つの理由 GitLabのGrowthチームが2019年後半に結成された時、GitLabではユーザーベースの成長を加速させることを目的とした実験の設計、実装、リリースの経験はまだほとんどありませんでした。経験豊富な人材を採用したものの、実験の実装とリリースにかかる時間を予測することは依然として困難でした。そこでGrowth:Expansionチームが取り組んだ最初のものが「パイプラインの提案」についての実験でした。この実験のアイデアは、ユーザーがCI/CDパイプラインをセットアップできる
基礎から学ぶNode.js 記事一覧 | gihyo.jp
第7回Node.jsアプリケーションをWindow Azureで動かす 高橋俊光 2012-11-27
第2章 開発環境の改善～技術的負債の返済と、レガシーコードの仕様化テスト | gihyo.jp
技術的負債と開発環境の改善 本章では、サービスの成長とともに大きくなる「技術的負債」に着目し、筆者が勤務するpaperboy&co.（以下、ペパボ）で取り組んでいる開発環境の技術的負債を返済していく具体的な方法について紹介します。 技術的負債とは 技術的負債は、英語でTechnical Deptと呼ばれます。技術的負債の「概念」が最初に登場したのはWikiの開発者として知られるWard Cunninghamが1992年に発表した「The WyCash Portfolio Management System」という報文の中です。そこから年を経ること17年後の2009年に、アジャイルソフトウェア開発宣言などで知られるMartin Fowlerによって「技術的負債」という名前が付けられました。 Webサービス開発での技術的負債の例 技術的負債は、サービスを構成するソースコードそのものであるアプリ
第1回 組み合わせテストの技法 | gihyo.jp
はじめに－この特集のねらい この特集では、ソフトウェアの組み合わせテストについての技法である「オールペア法」と、オールペア法を採用したテストケース作成ツール「PICT」の機能、およびその効果的な使い方を、多くの例を用いて解説していきます。筆者はPICTを実際のテスト業務に1年半以上使用してきました。そこから得られたノウハウも合わせて公開したいと思います。 ソフトウェアはさまざまな因子（パラメータ）の組み合わせにより、その挙動が違ってきます。これらパラメータの組み合わせを総当りで行うことはテスト件数の爆発を招き、実際に行うのは多くの場合、不可能です。どのようにすればテスト件数の爆発を招かずに、しかもテストの質を落とさない組み合わせをテストできるかが重要な課題となっています。 こうした課題を解決するために考え出された効率的な組み合わせテスト技法は、大規模、複雑化するソフトウェアの組み合わせテス
Jenkinsではじめるビルド職人入門 | Gihyo Digital Publishing … 技術評論社の電子書籍
Jenkinsではじめるビルド職人入門 著者 今井勝信 著 発売日 2011年11月18日 更新日 2011年12月13日
第22回 “金融系”インフラエンジニアという業種［その2］ | gihyo.jp
話は少しさかのぼりますが、筆者は社会に出て20年近くが経ちます。 社会人になったころは「バブル期」といわれ、経済が右肩上がりに成長していた時代です。今では信じられないかもしれませんが、就職活動で企業へ訪問すれば、交通費、食事代、場合によってはその会社の定める出張費まで出ることがあり、アルバイトをすることに疑問さえ感じる時代でした。そんな中、筆者はある金融系の企業に入社し、その後システム部門へ転属、それから何度となく転職を重ねておりますが、基本IT関連のキャリアを歩んでいます。 最初に転職を決意したときはすでに就職氷河期でした。転職活動はそれなり大変でしたが、仕事をする上でどうしても「規模」と「責任感」が両立するシステムに携わりたいと思っていました。当時はネットを使って情報収集というには早すぎる時代であり、なかなか多くの業種を見ることはできなかったのですが、結局のところ金融関連のIT部門に就
新しい技術を社内アプリケーションで試す | gihyo.jp
今も昔もこの業界は次々に新しい技術やプロダクトが登場しています。Webアプリケーションの技術だと今ではHTML5やNode.js、MongoDBに代表されるNoSQLなどでしょうか。何かしら興味を持つと「どこかに使ってみたい欲」にかられます。実際に何か作ってみると習得が早いのは確かですが、仕事のプロジェクトにいきなり適用するのは何かとリスキーで周囲にも影響を与えてしまいます。また、一般向けに公開するのは萎縮してしまうという人も少なくないかと思います。 私は新しく技術や言語を試す際、まずは自分の身の回りに近いところから適用するようにしています。たとえば、私は最近Clojureというプログラミング言語に注目しているのですが、使い捨ての作業スクリプトをはじめ、社内向けのちょっとしたアプリケーションをClojureで書いています。また、一時期DSLを勉強していてANTLR（ANother Tool
上流工程で効く、「テストの考え方」 記事一覧 | gihyo.jp
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第3回 主夫でWebサイト自営という生き方 | gihyo.jp
今回のゲスト、阿部昭敏君は、ずっと前に私の部下として一緒に仕事をしていた人です。今は「みんなのシフト表」というSaaS（Software as a Service）サービスを一人で開発し自営しているのですが、同時に「主夫」として家事や子どもさんの世話をしているという非常にユニークな働き方を実践している人です（編注）。 編注） 本インタビューはホテルグランドヒル市ヶ谷内の喫茶店「カトレア」で行いました。 「みんなのシフト表」とは 中島：本当に久しぶりですね。 阿部：ご無沙汰しています。お会いするのは17年ぶりですね。 中島：もうそんなになりますか。今日は、阿部君の働き方や生き方についてじっくり聞きたいんですが、まずは、「みんなのシフト表」について紹介してもらえますか。 阿部：はい、「みんなのシフト表」は、シフト勤務を管理するシステムです。店長の人がパソコンからシフトを登録して、バイト
第4回 スキーマレスで柔軟に扱えるMongoDB | gihyo.jp
はじめに 今回はドキュメント指向型データベースの代表としてMongoDBを取り上げます。ドキュメント指向型データベースはRDBMSと違って、スキーマ（テーブル定義）が必要ないことが大きな特徴です。 今回も利用したコードやプログラムはgithubに置いてあるので適宜参照してください。 MongoDBの特徴 前々回、前回と紹介したmemcachedやTokyoTyrantは基本的にRDBMSと組み合わせて、「RDBMSの弱い部分を補う」という使い方でした。しかしMongoDBは少し違っていて、JOINが行えないこととトランザクションをサポートしていないこと以外は、ほぼRDBMSと同じように扱うことができるため、「RDBMSの代替として使う」ことが可能です。 上述したようにMongoDBはRDBMSと違ってJOINはできませんが、代わりに基準となるオブジェクトに別のオブジェクトをあらかじめe
第4回 とぎれなく流れ来る大量データを処理する「ストリームデータ処理技術」①ストリームデータ処理とは？ | gihyo.jp
機能と技術からわかる！システム基盤の実力 第4回とぎれなく流れ来る大量データを処理する「ストリームデータ処理技術」①ストリームデータ処理とは？ 近年、電子マネーや電子商取引が普及し、RFID利用による物流管理など、ビジネスで扱うデータの量が爆発的に増加しています。またビジネスのスピードも急激に加速しており、次々に流れてくる大量のデータをリアルタイムに処理することが求められています。 しかし、こうしたリアルタイム処理に従来からあるデータベースを使用すると、クエリなどを用いて蓄積されたデータを一括処理するため、データ検索などのクエリ実行時にタイムラグが生じてしまいます。そこで、現在注目されているのが、ストリームデータ処理技術です。 ストリームデータ処理技術とは、無限に到来する時刻順のデータ（ストリームデータ）をリアルタイムに処理するデータ処理方法です。たとえば、株価のテクニカル指標やランキング
第2回 PICTの基本的な使い方 | gihyo.jp
表1で、パラメータの欄はパラメータの数と各パラメータが含む値の数を表します。たとえば34というパラメータの欄は、3つの値を含むパラメータが4つあることを意味します。表中のAETGとTestCoverは有償のツールです。 この表の結果によると、PICTはほぼ平均的な数の組み合わせを生成することがわかります。ここで注意してもらいたいことがあります。この表で示されているPICTの組み合わせ数は、最適な初期条件を指定した場合であるということです。 PICTはデフォルトで固有の初期条件を使用して生成を行います。この初期条件の違いにより、生成される組み合わせ数が若干違ってきます。たとえばパラメータが34の場合、デフォルトで生成される組み合わせは13です。またパラメータが313の場合、デフォルトで生成される組み合わせは20です。 初期条件の変更は、/rまたは/r:オプションで行うことができます。筆者が確
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