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

初めて使ったBIツールはLooker Studioのid:syou6162です。これまでTableau / Looker(≠ Looker Studio) / Metabase / Redash / Connected Sheetsなど色々なBIツールを触ってきましたが、不満は色々ありつつも個人的に一番しっくりきて愛着があるのはLooker Studioです。このエントリでは、その魅力と便利な使い方や注意点について書きます。例によって、社内勉強会向けの内容を外向けに公開しているため、内容の網羅性などは特に担保していないことにご注意ください。 Looker Studioの魅力 利用のハードルが限りなく低い & Google Workspaceとの連携が便利 複雑過ぎることができないので、諦めが付けやすい ちゃんとBIツールになっている Looker Studioの便利な使い方 多様なデータソ

MySQL is certainly a powerful open source database management system, but even the most robust engine struggles when queries take an eternity to execute. For DBAs and developers, improving MySQL query performance is an ongoing goal. Efficient query performance is crucial for ensuring the smooth operation and optimal user experience of applications powered by MySQL databases. When businesses rely h

大吉祥寺PM 2024

[JAWS ミート 2024] 『踏み台の運用が変わる？ VPC 上で起動できるようになった CloudShell を語る』というタイトルで登壇しました。#jawsmt #jawsug こんにちは、AWS 事業本部の平木です！ 本日、愛知県豊橋市の BASE CAMP KITI にて開催された JAWS-UG 東海道主催の JAWS ミート 2024 にて、「踏み台の運用が変わる？ VPC 上で起動できるようになった CloudShell を語る」というタイトルで登壇したため登壇資料を公開します。 登壇資料 登壇内容 イントロダクション 皆さんは踏み台サーバを運用していますか？ 踏み台サーバを運用しようと思うといくつか悩みの種が出てきます。 少し RDS へ接続したいだけの踏み台サーバなのに EC2 を停止しても EBS の料金が発生してしまう 踏み台サーバの分、脆弱性対策の対象が増えてし

概要 本稿は、クラウド内の仮想マシン (VM) サービスに対する潜在的な攻撃ベクトルを特定・緩和するための戦略について解説します。組織はこの情報を使って、VM サービスに関連する潜在的リスクを理解し、防御メカニズムを強化できます。この調査では、Amazon Web Services (AWS)、Azure、Google Cloud Platform (GCP) という 3 つの主要クラウド サービス プロバイダー (CSP) が提供する VM サービスを中心に取り上げます。 VM はあらゆるクラウド環境で最も利用数の多いリソースの 1 つで、その多さがゆえに、攻撃者らの主要な標的にされています。私たちの研究からは、インターネットに公開されているクラウドホストの 11% には、深刻度が「緊急 (Critical)」または「重要 (High)」と評価される脆弱性があることがわかっています。 V

systemdのバージョン256に /homeディレクトリ以下のファイルを削除してしまうバグがあったそうで，修正版の 256.1 がリリースされています． systemdのissuesによると，一時ファイルを一括削除する systemd-tmpfiles --purge コマンドが /home以下を不要ファイルと誤判定して削除するそうです tmpファイルを消すだけのコマンドと見せかけて，home以下も消すという邪悪なバグなので注意が必要です． 心配な人は systemd のバージョンを確認しておきましょう systemdのバージョンの確認方法 以下のコマンドを実行してsystemdのバージョンを確認します $ systemctl --version バグ有り，/homeが消える可能性がある場合 １行目にsystemd 256 (256-1)と表示されます．バグあり版です．何かの拍子に/ho

最新のアプリやサービスのニュースを書くのが仕事の筆者にとって情報の整理は永遠の課題だ。 もちろん書くことを仕事にしている人に限らず、氾濫する大量の情報を必要な時に取り出して利用したいという欲求は多くの人が持っているはずだ。 以前は手書きノートやファイルのような紙媒体に保存していた情報も、時代とともに完全にデジタルに移行し、Evernote、Microsoft OneNote、Notionといったメモを作成することに特化したクラウドアプリを利用している人も多いだろう。 筆者はおそらく普通の人よりは多くのサービスに触れているはずだが、どれも帯に短したすきに長しに感じてしまい、複数のメモアプリに情報が散乱してしまっているのが実情だ。 そこで6月6日に日本でも提供が開始されたグーグルの「NotebookLM」だ。 「AI駆動型のリサーチ、執筆アシスタント」と説明されているように、参照文献（ソース）

はじめに お久しぶりです。iselegantです。 今日は技術書典#16向けに執筆した「The Cloud Run」本の紹介をさせてください。 今回のテーマは「Google Cloud」です！ 特に、コンテナサービスとして代表的な「Cloud Run」のアーキテクチャ設計をテーマに執筆しました。 techbookfest.org これまで、「クラウドネイティブシリーズ」と称して3冊執筆してきましたが、その第4弾の位置付けになります。 いつもであれば、わりとゆるくかわいい感じの表紙でしたが、今回は「ちょっと本気でCloud Runに向きあって、読者のみなさまに価値を届けようか」とのコンセプトなので、本気度を表現するためにシリアスな表紙を作成いただきました。 今回の書籍のコンセプト 僕たちが今回の書籍を執筆する際、2つのコンセプトを大切にしています。 実務に通用する学びを届ける とにかく楽しく

C言語に代わってOS開発に採用されているRust。本連載では、Rustで有名アルゴリズムを実装して、Rustについての理解を深めています。今回扱うのは、生物の栄枯盛衰をシミュレーションするライフゲームです。 コンウェイのライフゲームで生物のシミュレーションをしよう コンウェイのライフゲームとは？ 「ライフゲーム(Life Game)」は、イギリスの数学者コンウェイによって考案されたもので、簡単な配列操作によって実装できる簡単な生物のシミュレーションです。次のように動きます。 コンウェイのライフゲームを動かしているところ 見た目が面白いのに加えて、プログラミング言語の性質や特徴を知るのにもってこいの題材であるため、次の姉妹連載でも何度か紹介しています。ぜひ、今回のRust版と見比べてみてください。 - Python連載9回目(https://news.mynavi.jp/techplus/a

今回の記事の内容はGitHub共同創業者のScott Chacon氏の「Pro Git」と同氏の今年の「So You Think You Know Git」（Gitがわかっているとでも思っているか？）発表をベースにしている。 コンフィグ ここでコンフィグにてデフォルトとして指定して損がないオプションをいくつか紹介します。 git rerere git rerereは"reuse recorded resolution"（記録ずみ解決方法を再利用）の略語になっている。 名の通りマージコンフリクトがどう解消されたかを記録し、次に同じようなコンフリクトが発生した際、同様の解決方法を自動的に適用するためのコマンドです。 また、基本的にデフォルトにしてもときに差し支えないため、ぜひgit config --global rerere.enabled trueを実行してみてください。 git main

『みんなで小さく区切ってやる』とは『みんなで小さく区切ってやる』は複雑な問題を解決するためにみんな（チーム）で一緒になって改善していくためのやり方です。 『みんなで小さく区切ってやる』で大事な考え方は『経験から学ぶ』と『ちょっとずつ進める』です。小さく区切ることで、ちょっとやってみて、それから学び、またちょっとやってみる。それを繰り返しながら進みます。 『みんなで小さく区切ってやる』を上手にするには『見える化』『チェック』『改善』の3つが重要です。これにより『経験から学ぶ』効果を高めます。 機会を作る『見える化』『チェック』『改善』を取り入れるために5つの機会を設けましょう。これらの機会は毎回同じ時間に行うことでリズムが生まれいい感じになります。 『区切り』があることで立ち止まれます。立ち止まることで落ち着いて『チェック』し『改善』することができます。この『区切り』は1週間もしくは2週間に

Kyoto.go #50 LT https://kyotogo.connpass.com/event/313309/

D-Plus Tokyo #1 https://d-plus.connpass.com/event/315744/

NTT Com Open TechLunch #7「エンジニアリングマネージャー と 目標設定」の登壇資料です。20分くらいの短いセッションなので網羅的ではありません 2. 吉羽龍太郎 / Yoshiba Ryutaro アジャイル開発、DevOps、クラウドコンピューティング、インフラ構築自 動化、、組織改革を中心にオンサイトでのコンサルティングとトレーニン グを提供。Scrum Alliance認定スクラムトレーナー(Regional, CST-R) チームコーチ(CTC) / 認定スクラムプロフェショナル(CSP) / 認定スク ラムマスター(CSM) / 認定スクラムプロダクトオーナー(CSPO) 2

BigQuery 関連: Colaboratory 標準 SQL 語彙の構造  |  BigQuery  |  Google Cloud リテラル等の仕様 その場でデータを作ってクエリする 動作確認に便利 code:struct.sql SELECT MIN(status) FROM UNNEST([ STRUCT('unexamined' AS status), STRUCT('unexamined' AS status), STRUCT('ng' AS status) ]) 型ほしい時は型を書く code:complex_struct.sql SELECT * FROM UNNEST( ARRAY<STRUCT<count INT64, time TIMESTAMP>>[ STRUCT(3, TIMESTAMP "2020-07-01 10:00:00"), STRUCT(5, TIM

AWS、大型トラックでデータセンターのデータを吸い上げる「AWS Snowmobile」がサービス終了に AWSが2016年に発表した、100ペタバイトのストレージを備えたトラックで顧客のデータセンターからデータを吸い上げるAWS Snowmobileのサービスが終了したことが明らかになりました。 米CNBCの取材に対してAWSの広報がサービスが終了したことを認めました。 AWS stops selling Snowmobile truck for cloud migrations - CNBC 現時点でクラウドへのデータ転送を物理デバイスで行う「AWS Snow」ファミリーのサービスには、AWS SnowconeとAWS Snowballの2つのデバイスがリストされていますが、AWS Snowmobileの名前はすでに消えていました。 エクサバイト級のデータ転送のために登場したAWS S

先日2024/04/16にタイミーさんのオフィスで開催された、AWS知見共有会というイベントで発表してきました。この会のテーマは「運用のスケーラビリティとセキュリティ」ということで、私は「コンパウンドスタートアップのためのスケーラブルでセキュアなInfrastructure as Codeパイプラインを考える」というタイトルで発表してきています。 イベントの動画もあります。 私の発表は 1:43 ぐらいからです。 この発表については資料と動画を見ていただければ！という感じで特に付け加えることもなかったのですが、イベントの開催後にGitHubから発表された新機能Push rulesがとても便利で、新たなベストプラクティスとなるインパクトがあると思ったので、この記事で紹介します。 Push rulesとは つい昨日発表された機能で、現在はpublic betaという状態です。なので、仕様変更と

はじめに こんにちは, 普段は情報科学専攻の大学院生をしながらバックエンドエンジニアをやっている @koki-algebra です. 普段は Go をよく書いているのですが, 大学でやっている機械学習の研究では Python を使うことがほとんどです. Go のエコシステムに慣れきった私は Python の混沌とした環境に耐えきれず, 最強の開発環境を整えることを決意しました. 具体的には Package Manager, Formatter, Linter, Type Checker, Test Tool を選定し, VSCode の DevContainer を用いてポータビリティに優れた開発環境を作ることを目指します. また, Deep Learning では GPU が必須である場合が多いので, GPU 環境も同時に整えたいと思います. 以下のレポジトリが今回考えた開発環境のテンプ