## 概要 エンジニアのキャリアパスの1つに「マネジメント」があります。エンジニアリングマネージャーとも呼ばれるこの仕事は、エンジニアにとっては多くの場合未知の領域です。その領域はいくつもの専門領域から成り、学ばなければならないことは多分にあります。本セッションでは、『エンジニアのためのマネジメント入…

こんにちは、計測プラットフォーム開発本部システム部SREブロックの市橋です。2021年4月に新たに発足したチームで未経験ながらリーダーを任され、気づけば約2年が経過していました。これまでを振り返ってみると、まっさらな状態から安定したチームができてきたと感じています。今回は新米リーダーとして試行錯誤する中で、チーム状態を可視化して健全なチーム運営を目指した話を紹介します。 チーム状態の可視化を考えたきっかけ リーダーを任された当初、チーム運営上の課題が色々あるのは認識していましたが、どこから手をつけるべきかが自分の中で判然としませんでした。メンバーの時に一個人として感じていた課題も、チーム全体を俯瞰して見た時にどれから優先的に取り組むべきか自信を持って判断できませんでした。まるで大海原のど真ん中にいきなり放り出された感覚でした。 そんな悩みを抱えていた時、全社に導入されているWevoxのアン

｢ChatGPT、これやって｣うまくやってもらうために知っておきたい4つの構成要素2023.04.05 12:0036,015 かみやまたくみ ChatGPTを使っていてわりとあるのが、｢変な答えが返ってくる…｣。ChatGPTは確かに賢いですが、まだ発展途上でもあり、｢聞き方｣｢言い方｣がうまくないとそういう結果になることもあります。 経験上、ChatGPTが微妙にズレた回答をするのは、自分がした質問がごちゃごちゃしているとき。もうちょっと言うと、自分の中で｢本当にして欲しいこと｣が整理されておらず、質問の後ろに書かれていることが多いです。 対するChatGPTは前にある文言を重要だととらえる傾向にあるように思います。結果として｢本当にして欲しいこと｣がスルーされたり誤解されたりしてしまう…そんな印象です。 どうしたもんかな…と思っていたら、GitHubで公開されている『Prompt E

全１回、このシリーズは今回で最後です！ TL;DR 上場企業 3900 社程に対して、すごく大雑把な「内部コード等の漏洩調査」を GitHub 上で行った 結果としては、重要度の高いものから低いものまで 10社ほどで漏洩が確認された 重要度の高いものとして、社外秘っぽそうなスプレッドシート、社員のハッシュ化パスワード(BCrypt)、 AWS Credential 等 「大雑把な」調査を行ったが、より精度の高い方法等について記事内にて触れていく 脅威インテルとか DLP みたいなエリアとかも、外部企業とかに頼るだけじゃなく「自分たちでも」頑張ってみるのがいいんだと思います GitHub Code Search ... すげえぜ！ Google Dorks ならぬ、 GitHub Dorks + GitHub Code Search でまだまだいろいろできるはず。 はじめに チャオ！ 今回は

当サイト【スタビジ】の本記事では、昨今のAIの進化のきっかけになっているGPTシリーズについてまとめていきたいと思います。GPT-1から始まりGPT-2、GPT-3、そしてChatGPTであるGPT-3.5、GPT-4と進化してきました。この進化の軌跡と違いについて解説していきます。 こんにちは！ データサイエンティストのウマたん(@statistics1012)です！ この記事では最近のAIブームの火付け役になったGPTシリーズについて簡単にまとめていきたいと思います。

はじめに Web サイト表示速度向上の一環として、仕事で、ElastiCache + Redis によるキャッシュ層を導入する。 導入にあたり、ElastiCache + Redis で利用するノードタイプ（インスタンスタイプ）や、制限などの事前調査が必要になった。 ElastiCache + Redis は、ノードタイプやクラスタの種類によって、機能サポートが異なり、混乱するところが多々あったため、AWS のドキュメントを参考に、分かりにくいところをまとめた。 これから導入する段階なので、AWS のドキュメントの内容以上のことは書いていません。 運用についてとか、ハマったところなどの記述はありません。 内容におかしいところがあれば教えてください 概念 実際に使うかどうかに関わらず、シャードやレプリカという用語がバンバンでてくるので、まとめる。 参考: http://docs.aws.am

図にするとこんな感じで整理できます。 クラスターモード無効化の場合 クラスターモードを無効化した場合、シャード数は１で固定となります。 またRedisクラスターにアクセスするためのエンドポイントとして、書き込み用途のプライマリエンドポイントと、読み取り用途のリーダーエンドポイントの2種類が提供されます クラスターモードを無効化するべき場面としては、主に以下が挙げられます。 1.エンドポイントを書き込み/読み取り用途で使い分けたい場面 クラスターモードを無効化した場合、Redisクラスターのエンドポイントを書き込み用途と読み取り用途で使い分けできます。 例えば、あるアプリケーションでは、Redisに対する読み取り回数が多く、書き込み処理にも影響が生じる恐れがあるとします。 その場合、アプリケーション側でエンドポイントを書き込み用途と読み取り用途で使い分ける事で、Redisクラスター内のノード

この記事は、株式会社CAM Advent Calendar 2019 16日目の記事です 前回は @tosaka07 さんによる、 最適化から見る、Swiftの / 2 と * 0.5 - Qiitaでした。 はじめに 業務でredisを使っていて、使い方を知っているだけではなくちゃんとどのように動いているかを理解したい！と思ってredis clusterについてまとめてみました！ 実際にクラスターを組んでみるので、かなりわかりやすいかなーと思います！ クラスターとは クラスター（Cluster）は「房」「集団」「群れ」の意味。ネットワークに接続した複数のコンピューターを連携して1つのコンピューターシステムに統合し、処理や運用を効率化するシステムのこと Redis Clusterとは redisインスタンスをクラスタリングすることができる機能 クラスター全体であるデータがどのノード(後述)

フロントエンド front end バックエンド back end アプリ開発 app インフラ infra その他 other データドリブン data driven タグ一覧 Ajax（1） Android（20） Apache（2） AR（2） benchmark（1） BigQuery（2） browsersync（1） C4（1） CakePHP（1） CentOS7（1） CI（1） CMS（3） CoreNFC（1） CraftAR（1） CSS（1） DeepLab（2） Dmitry Stogov（1） ECMAScript（1） ECMAScript6（1） ElePHPant（1） Facebook（3） FFmpeg（1） firebase（1） fluentd（1） Framework（1） GD（2） gif（2） Git（1） GLSL（5） Google A

Redisは多彩なデータ構造をもつ1インメモリDBであり、昨今のWebアプリケーションのデータストアの一つとして、広く利用されている。 しかし、一方で、性能改善のための手法を体系的にまとめた資料が見当たらないと感じていた。 実際、最初にCPU負荷が問題になったときにどうしたものかと悩み、調査と試行錯誤を繰り返した。 そこで、この記事では、自分の経験を基に、RedisサーバのCPU負荷対策を「CPU負荷削減」「スケールアップ」「スケールアウト」に分類し、パターンとしてまとめる。 背景 RedisのCPU負荷対策パターン CPU負荷削減 multiコマンド Redisパイプライニング Luaスクリプティング Redisモジュール(夢) スケールアップ スケールアウト 参照用スレーブ 垂直分割 水平分割 Redis Clusterによる水平分割 その他 スライド資料 あとがき 参考資料 背景 R

ただ自分の場合、変わらずexit with status 0になってしまった。 tty: trueはコンテナを起動し続けるオプションとのこと。 解決法 2 こちらも王道 docker-compose.yml に以下を追記する。 こちらは上手くいった。 しかし、起動時にシェルスクリプトを走らせるとexit with status 0に戻ってしまった。 ちなみにstdin_open: true は 標準入出力とエラー出力をコンテナに結びつける役割らしい。 docker run -it コンテナの名前 の -i 解決法 3 docker-compose.yml に以下を追記する。 こちらも上手くいった。 つまり、なにかコンテナ内でコマンドが走り続けていればいい？ docker-compose upを走らせるとAttaching to コンテナの名前となって起動状態が維持された。 まとめ 情報がバ

インスタンスタイプを変更するスケールアウトは、簡単に実施できます。ただし、インスタンスタイプには上限があります。 参照のスケールアウトにおいては、アプリケーションを巻き込めるかによって、選択肢が大きく変わります。 順に確認します。 1. 読み込みパフォーマンスのスケーリング Web系システムでは、相対的に参照の割合が多くを占めるケースが多々あります。 リードスループットが足りない場合は以下を検討しましょう。 スケールアップ 参照系クエリの負荷分散をするために リードレプリカの利用 キャッシュレイヤの利用 1-a. スケールアップ インスタンスタイプをスケールアップ フェイルオーバー時に備え、プライマリ・レプリカでインスタンスタイプを揃えましょう 1-ｂ. リードレプリカの利用 リードレプリカへの参照系クエリのオフロード Amazon Aurora Auto Scaling 負荷に応じてレプ

CPUUtilization 一般的には90%が閾値 Redisはシングルスレッドのため、90%/コア数が実際の閾値 4個以上のvCPUを持つノードタイプではEngineCPUUtilizationを使用する EngineCPUUtilizationはRedisエンジンスレッドのCPU使用率 SwapUsage 50 MB を超えてはいけない バックアップやフェイルオーバー時のクラスタへの書き込み操作を記録するために追加のメモリが、ノードの利用可能なメモリを超えるとSwapが使われる バックアップやフェイルオーバーを行う際、Redisはクラスタのデータが.rdbファイルに書き込まれる間、クラスタへの書き込み操作を記録するために追加のメモリを使用します。この追加のメモリ使用量がノードの利用可能なメモリを超えると、過剰なページングとSwapUsageのために処理が遅くなることがあります。このた

「ファストフード店で注文する際に、自分自身で食べたいものを決めている自信はありますか？」――そんなことを唐突に聞かれたら、おそらく大半の人が「そんなこと、考えたことすらなかった」と回答するだろう。 では、なぜ今回このような問いを投げたのか。それは、消費者がファストフード店で行う購買選択が、実は企業にそっと誘導された結果によるものかもしれないからだ。 東京大学大学院で行動経済学を教える阿部誠教授はファストフード店のメニュー選びにおいて、消費者は「企業が購入してほしい商品」を無意識的に選択している可能性があると指摘する。なぜそのような事象が発生するのか？　ファストフードのメニュー表に張り巡らされた“仕掛け”を行動経済学の観点から読み解いていこう。 意図的に設計された「読みづらいメニュー表」 無意識的な購買選択を引き起こす要因として阿部氏は「ファストフード店のメニュー表は、企業が売りたい商品を販

embulk の gem install 時プラグインによっては以下のようなエラーがでることがあります。 Embulk 0.9.23に入っているJRubyのバージョンは9.1.5.0で、Ruby 2.3互換となっており、Ruby 2.4互換ではないのでこのようなエラーが出ます。 ERROR: Error installing embulk-input-google_analytics: representable requires Ruby version >= 2.4.0. 新しいバージョンのプラグインがリリースされるまで、以下のような順序でコマンドを実行するとプラグインがインストールできます。 (なお動作確認まではおこなっていません。) その他インストールできないプラグンがあったらお知らせください。Google 関連のサービスは同じようなエラーが出ますが、同じ手順でインストールできるか