はじめに 世の中ではGrafana Weekということで、Raspberry Pi 5複数台をクラスタリングしてKubernetesを作成し、Grafanaを載せてみたいと思います。 というのは冗談ですが、最近趣味で安価に常駐プロセスをデプロイできるホスティング環境に悩んでいました。常駐しないなら最近はゼロコールドスタートなV8 Isolateを使ったCloudflare WorkersやDeno Deployが無料枠が大きくいい感じです。 一方常駐プロセスはHerokuの無料プランがなくなりました。AWS AppRunnerは起動時間を人間が稼働している時間のみに絞っても10$はかかります。fly.ioは、Legacy hobby planでCPU-1x 256mb VM 3つと3 GB 永続ボリュームストレージは無料で扱えます。fly.ioはCLIもよくできているので、軽い検証の場合こ

AWS認定トレーニング講師の平野@おんせん県おおいたです。 みんな、温泉入ってますかー？　（挨拶 2021年3月に公開した「AWSの勉強を始めるためのリンク集」ですが、今回新しい情報を追加して大幅リニューアルしました。 ひき続きご活用いただければと思います。 目次 1. 雰囲気を知る 2. やってみる 3. 楽しむ 4. 書籍を買う 5. 深める 6. 調べる 7. さらなる成長のために 8. 楽しく学び続けるヒント 1. 雰囲気を知る AWSを始める皆さんに、まず体験いただきたいのが「雰囲気を知る」ことです。AWSの背景や、AWSを活用するさいの考え方、どんなメリットがあるか等々、個別のサービスを学ぶ前に押さえておくことで、AWSを理解しやすくなりますし、ワクワクしていただけるかと思っています。 AWS Summit 講演ビデオ まずは、４つのビデオを紹介します。これらは AWS Sum

ちゃだいん（@chazuke4649）です。 今社内で改めて名著であるとしてその名前をよく見聞きする「Unixという考え方」。積ん読になっていたので最近ようやく読みました。すると驚くほど気づきが多かったので今回ブログで書いてみることにしました。 前提として日頃考えていること ちょっと自論ですが、IT（情報技術）、コンピューター、インターネット、これらの分野の本質は「課題解決」であると考えます。それを実現するための道具（手段）として現在私たちがありがたく使っている様々な技術が存在すると思うのです。それはどういうことかというと、これらの技術が発達した背景にはいつも何かの課題があり、それを解決するための工程や軌跡がこれらの歴史を作ってきたという風にみて取れるからです。例えば、ワールドワイドウェブの誕生は多くの場面で語り尽くされていますが学会の論文にて引用している文献をいちいちメールや郵送でやり取

はじめに テントの中から失礼します、CX事業本部のてんとタカハシです！ タイトルを見てロマンを感じた方、是非お友達になりましょう。Rust、ラズパイ、IoT、うん、かっけー！な気分で記事を書いています。よろしくお願いします。 前々から、Python & Raspberry Pi でセンサー等をいじってお遊びすることはあったのですが、近年 Rust が色々と話題 & 組み込み関連とも相性が良いのでは？といったことから、ずーっとやってみたかったこと、ついにやってみました。 今回は、Rust を使って Raspberry Pi に接続している温度センサーから値を読み取り、AWS IoT Core に Publish する方法についてご紹介したいと思います。 尚、この記事の中では、AWS IoT Core らへんのデプロイ等については語りませんが、下記のリポジトリの方で、Publish した値が

長年業務でWindows,プライベートでLinuxを使い続けていた私が、macOSを使ったWeb開発業務を行うことになりました。環境周りを色々調整していたのですが、ようやく安定してきたのでやったことをまとめておきます。 はじめに プライベートでは Ubuntu を中心とした Linux デスクトップ環境、業務では Windows を長年利用していたのですが、色々あって MacBook Pro で開発業務を行うことになりました。 macOS 自体初めてで、独特のショートカットキーを使いこなせる気がしなかったので、Ubuntu に近い操作感にならないかと試行錯誤した結果、ある程度満足の行くところまで調整出来たので、その内容をまとめました。 環境は以下の通りです。内蔵キーボードやトラックパッドは全く使用しない環境となります。 MacBook Pro (13-inch, 2019, Four Th

1月末から全社員を対象に原則テレワークを開始 皆さんこんにちはー！ 現在クラスメソッドでは、世界5カ国（日本、カナダ、ドイツ、韓国、インド）、国内18フロアに勤務する約500名の社員の99%が毎日テレワークをしています。そうです、いきなり非日常が来てしまい、そしてそれが日常として定着してしまいました。これは、クラウドの世界の均衡を保つ為に暗躍する超人秘密結社「クラメソ」の知られざる活動の記録である。（ここでUNION SQUARE GARDENの曲が流れる） 社長業とはすなわち意志（WILL）の発信である 私はしがない零細企業の工場長として16年目の社長をしておりますが、創業時から大事にしていることは、「お前は何を考えて何をして何を成すんだ」という意志を言葉にして周囲に伝えることでした。もともとシャイなエンジニアでしたので、カフェとか居酒屋とか休憩室とかでの対面のコミュニケーションや、3ヶ

はじめに Raspberry PiのSDカードの取り扱う上で、複製したり、イメージとして保存しておきたいシーンは多いと思います。 しかし、大容量のSDカードが一般的になった今では、空き容量が大半を占めるベタイメージを作成することは、以下の点から現実的でありません。 イメージファイルの大半を空き容量が占め、時間およびストレージの効率が悪い 元より容量の小さいSDカードに書き込むことができない SDカードに書き込む際、空き領域にも書き込みが行われ、カードの寿命を縮めてしまう ファイルシステムが破損していても、コピー時に気づくことがない パーティションの構造とLinuxの操作を学びながら、SDカードのバックアップをしていきましょう。 背景 Raspberry PiのSDカードの論理構造を見ていきましょう。難しく考える必要はありません。大体こんな感じといったイメージを掴むだけでOKです。 まず、セ

せーのでございます。 先日Raspberry Piより、ついに公式のイメージ書き込みツール「Raspberry Pi Imager」がリリースされたのでご紹介いたします。 こんなに有名なのに今までなかったの？と言われそうですが、なかったんです。 超絶便利 Raspberry Piのダウンロードページに行ってみると、この間までNOOBSとRASPBEANの２つのイメージが並んでいた場所がシンプルなリンクに変わっています。これがRaspberry Pi ImagerのダウンロードリンクでそれぞれWindows, mac, Ubuntuが揃っています。今回はmac版を試します。 ダウンロードしてアプリケーションフォルダにインストール。 開いてみるとシンプルなUIが出てきました。なんとわかりやすい。 左から焼くイメージの種類、対象となるSDカード、書き込みボタンですね。では一通り見てみましょう。

2019.10.30 追記：成果物がゲーム要素に乏しかったのでもう少しちゃんと遊べるものに改良しました。たくさんの方に読んでいただけて恐縮です。少しでも使い方の参考になれれば嬉しいです。 Pyxelとは ピクセルアートのレトロな２Dゲームが作れるPythonライブラリです。 ・仕様 - Mac, Windows, Linux対応 - 同時に再生できる音は４音 - 使用できる色は16色のみ、定義可能な64サウンド - Python3によるコード記述 - 256x256サイズ、3画像バンク - 256x256サイズ、8タイルマップ - 任意のサウンドを組み合わせ可能な8ミュージック - キーボード、マウス、ゲームパッド - 画像・サウンド編集ツール pyxel/README.ja.md at master · kitao/pyxel · GitHub ドット絵がうてるツールや、音楽を作成できる

仕事ではよくPythonを書いています。 よく使うのでそれなりに知っている気になっていたのですが、 コードをレビューしてもらったり本を読んだりしているうちに”もっと早く知っておきたかった・・・”というネタが溜まってきたので、その中から厳選した５つの小ネタをまとめてみました。 ＊この記事で使用しているPythonのバージョンはPython 3.7.3です。 この変数、一体何桁？ 例えばこんな変数があったとします。 num1 = 100000000 num2 = 10000 num3 = 3023204903 こんな変数がたくさんあったらどうしましょう。 桁を数えるだけで目が疲れそうです。 ぱっと見でだいたい何桁あるかわかるといいですよね。 Pythonでは数値型に_を挟んでも、そのまま数値として計算することができます。 >>> num1 = 100_000_000 >>> num2 = 10

はじめに 皆さん音楽をどういった機器で聴いていますか？私は普段WH-1000XM3(Bluetoothヘッドホン)で聴いています。 WH-1000XM3はノイズキャンセリング機能を始めとして、本当に私がオススメしているBluetoothヘッドホンであり、かなり満足度の高い製品です。しかしながら、1点少し満足しきれていない箇所があります。 WH-1000XM3に限ったことではないのですが、大抵のBluetoothヘッドホン/イヤホンでは、1つの送信元デバイス(スマホ等)としか同時に接続が出来ず、切り替えにいくらか手間と時間がかかってしまうという点があります。 私は普段AndroidとiPhoneとiPadを持ち歩いているのですが、例えばAndroidとヘッドホンをBluetoothで接続しているときに、iPadをカバンから取り出してさて動画を観ようと思った際には、Androidを再度ポッケか

平田です。TensorFlowという機械学習ライブラリが流行っているようなので、とりあえず触ってみました。 ということで、まずはHello worldと、その解説を行っていきたいと思います。 セットアップ & Hello world まずは、Tensorflowをローカル上にインストールしていきます。今回はOSX上に環境を作っていきます。 はじめにvirtualenvを利用して、tensorflow用の環境を作成します。 tensorflowは今のところpython 2.7上でのみ動くようなので、これに揃えて環境を作成していきます。 $ # python バージョン確認 $ python —version Python 2.7.10 $ # virtualenvのインストール $ easy_install pip $ pip install virtualenv $ # virtualen

これまでに、(主に)Amazon Redshiftで活用出来るGUIツールとして『Intellij IDEA Ultimate Edition』や『Aginity』等を紹介して来ましたが、Intellij IDEAを開発しているJetBrain社から別種のDB関連ツールが開発されているという情報を先日知りました。 Amazon RedshiftのMac OS X向けGUIツールとして『Intellij IDEA Ultimate Edition』のDatabase Toolsを使う ｜ Developers.IO Redshift専用 Windows GUIツール『Aginity Workbench for Amazon Redshift』が便利かもしれない件 ｜ Developers.IO それがこの『0xDBE』と呼ばれるものになります。アナウンス自体は1年以上前からなされていた様で、