ChatGPTの発表から、1年が経過しようとしています。 熱狂は徐々に醒め、現在の利用状況はLINEの調査によると、全体の5％程度。＊1 その中でも、仕事で積極的に利用している人は、1％程度ではないかと推測します。 では、この1％の人たちはどのような方々で、どのように生成AIを仕事で使っているのか？ 9月の中旬から、10月の末にかけて、私は約40名の方に取材を行いました。 そして、私は一つの確信を得ました。 それは、「私は間違いなく10年後、失業する」です。 私は間違いなく10年後、失業する なぜなら、現場での生成AI利用は、仕事によっては 「ホワイトカラーの代替」 をかなり高いレベルでできることがわかったからです。 例えば、コンサルティング。 コンサルティングには、初期の段階で、仮説構築という仕事があります。 平たく言うと、調査・提案にあたって「課題はここにあるのではないか？」というアタ

実際の暗号システムがセキュアに動作し続けるためには、暗号アルゴリズム自体がセキュアであるだけでは不十分で、データが保護される期間中、その暗号アルゴリズムが使用する暗号鍵もセキュアに管理されている必要があります。そのため、暗号鍵やデータのライフサイクルを踏まえた運用、安全な暗号鍵の保管、暗号鍵危殆化時の対策などを行う上で参考となるガイドラインを取りまとめています。 「暗号鍵管理システム設計指針（基本編）」の内容 「暗号鍵管理システム設計指針（基本編）」は、あらゆる分野・あらゆる領域の全ての暗号鍵管理システムを対象に、暗号鍵管理を安全に行うための構築・運用・役割・責任等に関する対応方針として考慮すべき事項を網羅的に提供し、設計時に考慮すべきトピックス及び設計書等に明示的に記載する要求事項を取りまとめたガイドラインとして作成されたものです。 具体的には、暗号鍵管理の必要性を認識してもらうために「

はじめに ABEJA Advent Calendar 2019の最終日の投稿です。 https://qiita.com/advent-calendar/2019/abeja https://abejainc.com/ja/ ABEJAという会社でマネジメントをしている菊池(@yutakikuc)と申します。よろしくお願いいたします。本投稿のタイトルは「AIをシステムに実装する方法」としており、読んでいただきたい対象は下記を想定しています。 AIを活用したいが、何から始めたら良いか困っているシステムエンジニアの方 ちなみに弊社代表の岡田が「AIをビジネスに実装する方法」というタイトルで本を出版しております。本投稿はこちらの非常にわかりやすいという本に対しての敬意も含めてタイトルをオマージュしております。 https://www.amazon.co.jp/dp/B07K1Z8WRS/ 私は学生

こちらのページでは 2019 年 6 月 12 日 (水) ～ 14 日 (金) 、6 月 27 (木) に開催された「AWS Summit 2019 (Tokyo / Osaka) 」のセッションの資料と動画、EXPO 会場の展示ブースにて配布された資料を公開しています。 当日残念ながらお越しになれなかった方はもちろん、当日のセッションを改めてご参考にしたいお客様もぜひご覧ください。

How browsers work Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. Preface This comprehensive primer on the internal operations of WebKit and Gecko is the result of much research done by Israeli developer Tali Garsiel. Over a few years, she reviewed all the published data about browser internals and spent a lot of time reading web browser source code. She wrot

どちらも大変素晴らしい記事で、大変よくまとまっていながら主張が入っていて読みごたえのある文だった。それに比べたら、以下の文はまとまりもない駄文だが、それでもどうしてもこの話題には物申したくなる自分がいる。知見と呼べるほどでもないけれど、3年間マイクロサービスのことを考え続けてきた者の率直な感想として、読んでいってもらえたら嬉しい。 tl;drこの記事を通して、僕が結局何が言いたいのかというと、マイクロサービスはもっと開かれたものであってほしいということだ。複数のビジネスをやるならマイクロサービスの考え方を導入する権利があるし、すでにマイクロサービスをやっているなら、マイクロサービスのことを考えるのは基盤チームだけじゃなくてみんなであるべきだ。 マイクロサービスは「やる」か「やらない」かではない前者のdeeeetさんの記事は、全くマイクロサービスを知らない人がぜひ読むべき、本当に良い記事だと

「The Future of Data Analysis」の中でテューキーが言わんとしているのは、データ分析とはより良い質問を作り出していくことだ、ということでした。 この「The Future of Data Analysis」というエッセイが出版されたのは1961年、今からおよそ60年前のことですが、彼がこのエッセイの中で伝えようとしていたことは今日になっても色あせることがありません。 むしろ、現在データサイエンスの世界で起きている多くの議論というのはすでにこのエッセイの中に見つけることができます。 例えば、統計的に有意かどうかの判断が5％なのか1％なのかといったことに時間を掛けるのが無駄だとか、そもそもそういった仮説検定の手法やその正しさを議論するのに時間をかけるよりも、データから仮説そのものを構築くしていくことにもっと時間をかけるべきだとか、「最適化（モデルの予測精度を上げる）」に

コンピューティングの基礎と処理の高速化入門 #1 at connpass で発表したスライドです。 https://liberal-arts-for-tech.connpass.com/event/123273/

前のエントリの続きです。思ってた以上に反響があったので、主語を控えることも検討しましたがこのまま行きます。前回同様、すでにMicroservicesでバリバリやっている人は読む必要ないと思います。 前回の最後にMicroservices時代になると、開発者がこれまで以上に監視に取り組んでいく必要があると言う話を書きました。多少重複するところもありますが、その辺りから話を始めます。 モノリシック世界観での監視 アプリケーション監視の浸透 Microservices時代の監視設計 開発者自身が監視する どう監視するか メトリクス設計 The Four Golden Signals USEメソッド REDメソッド USEとREDの補完関係 The Four Golden Signalsの素晴らしさ 例: ある認証コンポーネントの監視設計 まとめ モノリシック世界観での監視 Webサービスの構成が

とあるスマートフォン向けMMORPGのプロジェクトで、アプリケーションサーバをほぼすべてGKE(Google Kubernetes Engine)に乗っけて動かしていました。 このゲームは、モバイル向けながら、複数プレイヤ間でそこそこリアルタイム性の高い同時プレイができるものでした。同じフィールドを誰かが歩けば、自分が見ている画面でもほぼ同時にそいつが歩いて横切っていく、同じ敵と皆で一緒に戦えば、誰かが繰り出した攻撃が参加者全員の画面に即同期される、もちろんチャットもできる、そんな具合です。今ではさほど珍しくないのかもしれませんが、PCのオンラインゲームのような機能を搭載した、リアルタイム性の高いモバイルゲームでした。 さて、こうなってくると、オーソドックスなWebサーバのような、HTTP/1でリクエスト/リプライを捌く、というサーバだけでは要件を満たすことができません。 複数プレイヤ間で

ChatGPT関連情報の追い方、個人・業務での使い方、サービスへの組み込み方、 ABEJAでの取り組み4例、ここ2週間のトピックなど行けるところまで

Perlで始めるeBPF: 自作Loaderの作り方 / Getting started with eBPF in Perl_How to create your own Loader

2018年11月2日に行われたAWS Dev Day Tokyo 2018での講演「マイクロサービス化デザインパターン」の資料です。Read less

Kubernetesをもっとわかりたい中 このところずーっとKubernetesをやっていました。本を読まずに、Google検索と経験と気合でなんとか乗り切りましたが、やはりちゃんと勉強したくなりましたので明日は参考書を仕入れに本屋に行くつもりです。 参考書は結構値段も高いので失敗はできません。ですからAmazonでは買えず、手に取って探したいと思います。ここ最近は、検索して記事を斜め読みしていればだいたいのことが分かったものですが、さすがにKubernetesは手ごわいです。なんとなく経験で構築できた部分があって、でもなぜそうなるのかについてはあまり腑に落ちていないところも多いです。この状況で本を読めば、理解度も何も知らない状態で読むより効率がかなりよいので期待しています。 Kubernetesが知りたいのかというと、それもあるのですがまずはDockerそのものから勉強しなおさないといけ

リレーショナルデータベースが話題に挙がるとき、私は何かが足りないと思わずにはいられません。データベースはあらゆるところで使われており、その種類も、小規模で便利なSQLiteからパワフルなTeradataまで様々です。しかし、それがどういう仕組みで機能しているかを説明したものとなると、その数はごくわずかではないでしょうか。例えば「リレーショナルデータベース 仕組み」などで検索してみてください。ヒット数の少なさを実感できると思います。さらにそれらの記事は短いものがほとんどです。逆に、近年流行している技術（ビッグデータ、NoSQL、JavaScriptなど）を検索した場合、それらの機能を詳しく説明した記事はたくさん見つかると思います。 リレーショナルデータベースは、もはや大学の授業や研究論文、専門書などでしか扱われないような古くて退屈な技術なのでしょうか？ 私は開発者として、理解していないものを