あけましておめでとうございます！ 飯田橋のブリこと技術1課の中村です。 先月書いた記事「Slackでらくらく工数管理」がそこそこ注目されて嬉しいかぎりです。ブログを読んでくださった方、シェアしてくださった方、ありがとうございます！ 今年もよりブリをパワーアップさせたいと思います。 弊社のニュース欄にも記載しておりますが、技術評論社様より発売されているSoftware Design 1月号のChatOps特集の一部として、弊社サーバーワークスの千葉が社内におけるSlackの使い方を執筆しております。ブリについても少しだけ触れているので、興味がある方はぜひ手に取ってみてください。 ChatOps特集では、各社が自前のBotを自慢しているようですが、やはりブリが一番かわいいと思います。 というわけで、工数管理ブリをリリースしてからはやくも1ヶ月が経ちました。 タイトルの出落ち感がありますが、今日

ホームページを運用するのであればアクセス解析やコンテンツ配信、サイト改善などあらゆるタスクを処理しなければいけないため、時間管理が難しいと感じる担当者様は多いのではないでしょうか。 効率的に仕事をこなすには、まず時間管理を徹底することが重要です。 今回は、作業効率をあげるために便利な時間管理ツール5選をご紹介します。 ツールを活用することでタスクを整理し、優先順位がつけやすくなるので、作業効率の改善が期待できます。 基本機能であれば無料で使えるものが多いので、まずは導入して自身のワークスタイルや環境に最適なツールを選択しましょう。 作業効率をあげる時間管理ツール5選 1.timely https://timelyapp.com/ App store 料金プラン - 無料：1ユーザーのみ、5プロジェクト管理まで利用可能 - レギュラー：14$/月、制限なし 週ごとにダッシュボードが表示される

スマホ・PCで使えるおすすめの時間管理ツール・アプリの機能や特徴、価格を比較するとともに、使い方も解説しています。時間管理ツールは、チームの工数管理や勤怠管理にも役立ちます。シンプルに時間管理できるツール・アプリで作業効率を向上させましょう。 プロジェクト管理（時間管理）の比較にお困りですか？「SaaS導入推進者が選ぶサイト第1位※」のBOXILからダウンロードできる各社のサービス資料で、プロジェクト管理（時間管理）の選定を成功させましょう！ ⇒【特典比較表つき】プロジェクト管理（時間管理）の資料ダウンロードはこちら（無料） ※ 2020年9月実施 株式会社ショッパーズアイ「SaaS比較メディアに関するイメージ調査」より

印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 前回は、過労自殺事件を発端に表面化した従業員の健康管理に着目し、企業の競争力を高める健康経営の事例や実現のためのポイントを紹介した。 本稿では、昨今高まる働き方改革の機運への対応として、Social、Mobile、Analytics and Cloudといった「SMAC技術」を活用して生産性を向上させた先進事例紹介した上で、取り組みの実施に留まらない生産性向上の成功要因について述べる。 迫られる生産性向上効果の創出 「働き方改革」という言葉が、連日メディアをにぎわせている。先日も、働き方改革実現会議にて長時間労働是正などに向けた実行計画が取りまとめられており、国を挙げての改革の機運が高まっている。 企業側も、残業時間の削減・抑制に本格的

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この記事は サーバーワークス Advent Calendar 2016 の12/10分です。 この記事は Chromeウェブストアを使ってブリを社員に配る の続きでもあり、さらに Slackでらくらく工数管理 の続きでもあります。事前にこの2つの記事をご覧になることをオススメします。 みなさんこんにちは！サーバーワークス IoT担当の中村です。 前回は「Chromeウェブストアを使ってブリを社員に配る」というタイトルで美味しい氷見の寒ブリを如何にして社員に届けるかという話をしました。今回は、「前回社員に配布したブリの隠された秘密」ということでChrome Extensionで実現した工数入力についての話をします。 Slackでらくらく工数管理の罠 以前、Slackでらくらく工数管理 という記事でSlack(ブリ)で工数の時間を計測する方法をご紹介しました。この仕組みは社内ではとても好評で、

皆さんこんにちは、飯田橋のブリこと技術1課の中村です。 引っ越しして都民になってから早くも半年が経ちそうです。 引っ越し先には最低限のものしか持って行ってなかったのですが、最近羽毛布団を買いました。 毛布一枚から毛布+羽毛布団にパワーアップしたことで、ぬくぬくしながら寝られるようにはなったのですが、朝布団から中々出られなくなってしまいました…。 というわけで、今日は工数のお話です。 本題 皆さん、工数管理してますか？ 工数とは、一般的には「ある作業に費やした作業時間」のことで、サーバーワークスでは案件毎にエンジニアがかけた工数を集計し、各案件の利益率を可視化しています。 また、工数は案件だけではなく、今書いているブログを書く時間や、社内会議を行っている時間についても管理をしています。 これにより、社員が働いた時間の有償稼働と無償稼働の割合も可視化することができます。 …と、ここまではわりと

ビルド失敗をメール送信 Jenkinsの管理 > システムの設定 > (送信元) Jenkinsの位置 > システム管理者のメールアドレス (送信先) E-mail 通知 > 高度な設定 > 返信先アドレス 試しにビルドを失敗させてみるとメール送信される。 ビルド成功時もメールを送信 成功時もメールを送ってもらう場合はEmail-ext pluginを使う。 標準では入っていないため追加でインストール ビルド後の処理の追加 > 拡張E-mail通知 > Advanced Settings > Triggers > Add Trigger > Always Recipient List にメールアドレス入力 Attach Build Log

Jenkinsをジョブ管理ツールとして使う事例を見つけたのでメモ。 【元ネタ】 Jenkinsで定期実行するJobを管理したほうが良い３つの理由｜Pimp my Code. @wataru420 上記の記事では、Jenkinsを高機能なCronとして使うメリットが書かれていて、参考になる。 (引用開始) 定期実行って、Cronを使ってやるのが一般的ですよね。 エンタープライズシステムだとJP1とか使って管理したりしますが、 それJenkinsで良くない？ というわけで考えて見ました。 なんでJenkinsがいいのか。 メリット（cronとの比較） ① SVNなどのSCMとの連携が可能 ② メール等のアラートが可能 ③ 実行履歴の確認が容易 デメリット ① Jenkinsが落ちたら動かない ただこれはJenkinsの監視やバックアップである程度回避できます。 またJP1 などは大変高価なので

通常git push は git cloneしてきたリモートリポジトリに対して打つ事が多いので、 git push とか git push origin master くらいしか打ったことがありませんでした。 とある対応で、my/hoge.gitのリポジトリで作業したあと、最終的にpublic/moge.gitのリポジトリとして公開したいという 場面があり、git merge あたりを軽く眺めたんですが、結局 init commitなので手動コピー -> git add , commit , push　でも いいかというアナログ手抜き対応をしちゃいました。 すかさず突っ込みを貰い、非常にシンプルな正解を教わりました。。 my/hoge.git をcloneしたディレクトリで、↓の1行で一発 git push [リポジトリ名] master （ 前述の例だと git push git@rep

In a world where collaboration is the backbone of productivity, Rocket.Chat stands out as a secure and customizable open-source platform for all your communication needs. Whether you're a small team or a large enterprise, Rocket.Chat ensures you have full control over your data and conversations with robust privacy and seamless integration across devices and platforms. Effective December 15, 2023,

docker-compose up 👉 docker-compose.ymlで定義したサービスを開始または再起動する デフォルトは「アタッチド」モードであり、全てのコンテナのログが画面上に表示される。 「デタッチド」モード（ -d ）では、Compose はコンテナを実行すると終了するが、コンテナは後ろで動き続ける
。 docker-compose run 👉 「ワンオフ」（one-off；１つだけ、偶発的） または「アドホック」（adhoc；臨時）なタスクを実行
する 実行するにはサービス名の指定が必要であり、特定のサービス用のコンテナを起動し、かつ依存関係のあるコンテナも起動する
。 テストの実行であったり、データ・ボリューム・コンテナに対するデータの追加・削除といった管理タスク。 run コマンドは実際には docker run -ti。
コンテナに対してインタラクティブなターミ

ども、@kimihomです。 API に関する基礎的な話で、なぜ API が重要なのか、APIの実装で注意する点について記述した。 今回はAPI開発において最も頭を悩ます、認証の問題について考えてみたい。 API における認証 よくあるログインが必要なページを考えてみていただきたい。 通常のWebアプリケーションであれば、Cookieという仕組みを使って毎回Webサーバーにアクセスするときにsession idというものを送信し、それとユーザー情報を紐付けたデータを取ってくることで、どんなユーザーからリクエストが来たのかをWebアプリケーション側で判断することができる。これにより、私たちはいつも閲覧しているWebアプリケーションが自分専用の画面として見れるようになっている。 これがAPIになると話は違ってくる。Cookieという仕組みが使えないのである。ということで、なんとかしてAPIにア

Pythonを使う上で、withステートメントは、やはり見逃せない機能の１つであると思います。 Python2.5〜3.xまで網羅しているようにしたつもりです。 基本 まず、一番身近なファイル操作の例を載せておきます。 with open("...") as f: print(f.read()) これは、以下と同等です。 f = open("...") print(f.read()) f.close() withステートメントを使うと、withを抜けた時に、自動的にf.closeされます。 asは必須ではありません。 f = open("...") with f: print(f.read()) これも先ほどのコードと同等です。 withに対応したクラスを作る 使うだけでは理解も深まらないので、作る方も見てみましょう。 withに渡すのは__enter__と__exit__の2つのメソッド

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** NOTE ** This project is no longer actively developed! Can I Use Python 3? This script takes in a set of dependencies and then figures out which of them are holding you up from porting to Python 3. Command-line/Web Usage You can specify your dependencies in multiple ways: caniusepython3 -r requirements.txt test-requirement.txt caniusepython3 -m PKG-INFO caniusepython3 -p numpy scipy ipython # If

Pythonのスクリプトの遅い部分を調べるためにcProfileという標準のプロファイラを使ってみました． プロファイラというのはプログラムの実行効率を調べるツールです． cProfileを使うと関数が呼び出された回数(再帰の有無含む)や，どれぐらいの時間を処理に使ったかなどがわかります． やり方 スクリプトの時間をはかる方法とPython内で関数を指定して調べる方法の2つがありますが，前者だけ紹介します． 以下のようにすれば指定したスクリプトの計測を行うことができます． python -m cProfile -s time スクリプト名.py標準のライブラリですが，OSによっては別にインストールしなければならない場合があるそうです． 実験用のプログラム 以下のプログラムを使って実験します． フィボナッチ数列のn番目の項を求めるプログラムで，fib_recursiveが再帰，fib_mem

pudbについて Pythonのデバッガといえば、謹製のpdbが第一候補にあげられます。 〜 pdbの機能 本家サイト(http://docs.python.jp/2/library/pdb.html) から引用 〜 「 (条件付き)ブレークポイントの設定やソース行レベルでのシングルステップ実行、スタックフレームのインスペクション、ソースコードリスティングおよびいかなるスタックフレームのコンテキストにおける任意のPythonコードの評価をサポートしています。」 pudbはpdbのCUI版と言っても良いくらいの機能を備えている上に、CUIによる使いやすいユーザインターフェイスを備えているのが特徴で、コードリーディングやデバッグに活用できる非常に有効なツールです。 pudbのインストール pipを利用してpudbをインストールします。 $ pip install pudb Downloadin

Python のデバッガといえば言語そのものに付属している pdb がまず挙げられるけど、pdb は実行中の行以外を確認できなくて正直かなり使いづらさを感じる。 それ以外の Python のデバッガとしては、以前にこのブログでも winpdb を紹介しているし、それ以外だと Eclipse PyDev プラグインの GUI デバッガをよく使っている。 とはいえ、これら二つは動作に X Window System が必要だったり、プラットフォームとして Eclipse や wxPython をインストールしなきゃいけないのが結構手間になる。 今回紹介する PudB は動作に特別なプラットフォームが不要でなおかつ pdb より便利な CUI のデバッガだ。 インストールはいつも通り PyPI から PIP で。 必要に応じて sudo などする。 $ pip install pudb 使い方は

デバッグの理論と実践 ―なぜプログラムはうまく動かないのかposted with カエレバAndreas Zeller オライリージャパン 2012-12-22 Amazonで探す楽天市場で探すYahooショッピングで探す 目次 目次 はじめに pdbの使い方 各変数の値を見る アサーションと組み合わせる 異常終了したプログラムを解析する場合 pudbを使ったデバック方法 インストール方法 pudbの起動方法 cProfileによるプロファイリング 最後に 参考資料 MyEnigma Supporters はじめに 先日、Pythonにおけるテスト手法を説明しましたが、 myenigma.hatenablog.com どんなに上手くテストを組んでも、 ソフトウェアは急におかしい振る舞いをするものです笑 そんな時は、デバッガを使って、 ソフトウェアがどこでおかしい挙動をしているのかをチェック

前回のエントリでdoctestの実行方法についてコメントで教えていただいたので新たに書き直しました。 まず昨日のエントリで私が書いていたコードは def main(initial=u"あ", inputsource=multi_input_reader()): u""" 正常パターン >>> main(inputsource=[[u"アフロ", u"ローマ字", u"ジントニック"], [u"クラス", u"スルメ"]]) 最初のもじは「あ」です アフロ ローマ字 ジントニック --次は4語目です。-- クラス スルメ --次は6語目です。-- 終了です """ usedwords = {} print (u"最初のもじは「" + initial + u"」です") for wordsU in inputsource: try: for (furigana, word) in Parall

まーたしばらく記事書いてなかったびっくりだ。筆無精にもほどがある。 さてさて。最近家ではPythonばかりいじっております。 もっぱらDjangoでWebアプリ作成。慣れるとなかなか楽しい。 このPython、海外だとメジャーな言語なんですが日本じゃ非常にマイナーな存在。ぐぬぬ。おかげで日本語の資料が出てこない。ほとんど英語。まぁいいけど…。日本語の「Pythonやろうよ！楽だよ？」って記事が少ないので、ちょっとヨイショ記事を書こうと思います(・∀・) 細かい文法とかすっとばして、いきなりタイトルの内容に入りまーす。 Pythonだと単体テストがもんっのすごく書きやすい。 = いいペースでプログラムを作っていける。 そこにVimも混ぜるとなお素晴らしい。 実例。例えば hoge.py というファイルに関数addを作ります。 [python] #!/usr/bin/env python #

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私はプログラミングは結構自信があるんですが、他の人の作業をつぶさに観察したことがあるわけでもないので、自分で当たり前だと思っているコーディングの方法が他の人にとってはそうではないこともあると思ってます。上手い人がどういうふうにしてプログラムを書いているのか知りたいんですよね。 逆に私はどういうふうに書いているかちょっとまとめてみました。自分はこうしている、というのがあったらぜひ教えてください。 まず私の場合、ゼロからコードを書くよりも現在のプロジェクトのためのコードを書くことのほうが多いので、コードを書くというのは既存のコードに変更を加えることがほとんどです。既存のコードに手を加えるときは、新機能追加か、リファクタリング（動作は変えずにコードをきれいにすること）のどちらかになるわけですが、まず前者をどうしているかどうかをできるだけ説明してみます。 まず必要なのは考えることです。よく知ってい

UnicodeのUTF-16エンコーディングではほとんどの文字（コードポイント）は2バイトで表現されるが、Unicodeに後から追加収録された文字の多くは4バイトで表現される。4バイト文字がうまく扱えないプログラムというのはわりとよくある。しかし世界中で広く使われるようになった絵文字がよりによって4バイト文字であるせいで、そのような文字が扱えない問題がよいペースで解決に向かいつつある。それについて少し説明してみようと思う。 Unicodeが80年代から90年代初頭にかけてデザインされたときの目標の一つは、Unicodeに含まれる文字数を65536個以内に収めることだった。現代の文章を実用的なレベルで表すためには、漢字などを含めてもそれだけの種類の文字があれば十分だと考えられたのだ。当然これは1文字を2バイトで表すことを念頭に置いていた。つまりコンピュータの揺籃期から当時に至るまで単純に英語

いろいろな環境で動くプログラムでは互換性のためにその場しのぎのことをしないといけないことがよくあるけど、歴史が積み重なってくると、アドホックな技の上にアドホックな技が積み上がる喜劇的な状態になることがある。こういう問題は認識するのは簡単だが直すことは誰にもできない。まさに僕がそのような体験をしたのでちょっと説明したい。 僕は仕事としてオープンソースのlldというリンカを書いている。リンカというのはコンパイラが生成したバイナリファイルをつなぎ合わせて最終的な実行ファイルやDLLを作成するプログラムで、知らない人も多いと思うけど、何をコンパイルしても最後にはリンカが動いている。lldは既存プログラムより何倍も速くてビルドが早くなるというので最近は結構人気が高まっていて、FreeBSDなどのいくつかのOSが全面的にスイッチしようとしたり、あるいは大規模プロジェクト（Chromeや、どうもFire

Jenkinsは継続的デリバリーとか継続的インテグレーションの文脈で語られることが多いので、ソースコードのビルドだったりテストの実行だったりをエンジニアの代わりに実行してくれるツールだと思われていることが多いです。(当たり前のことを長々と何言ってんだって感じですが) しかしJenkinsの機能を、そういったような開発管理ツールではなく汎用的なバッチツール、要は「すごいcron」として使用できることも分かったのでちょっと試してみました。 Git pluginを入れる 今回はサーバ上で動かすバッチをすべてGithubで管理しようと思いますので、pluginを入れます。 入れるのはjenkins GIT plugin! https://wiki.jenkins-ci.org/display/JENKINS/Git+Plugin いれたらJenkinsからGithubにアクセスする設定を行います。

冬場は週４から５でスノーボードな渡辺です。 AWSの仕事をしつつオフは雪山、札幌オフィスではそんな仲間も募集しています。 Amazon LinuxなどRedhat系Linuxでは、Pythonのシステム依存度が非常に高く、下手にアップデートなどを行うと悲劇となることがよく知られています。 デフォルトのモジュール空間へのライブラリ追加も極力避けたいところです。 特にJenkinsでPythonのシステムをテストする場合や、Pythonのスクリプトを実行したい場合は、ジョブ毎にモジュール空間を分けることがベストプラクティスです。 今回は、Jenkins ShiningPanda Plugin（輝くパンダ？）プラグインを利用して、ジョブ固有のPython環境を作る方法を紹介します。 ShiningPanda Pluginではvirtualenvを利用して、複数（ジョブ毎）のPython環境を切り

文法 ビルドトリガの基本的な文法はcronを参考にすれば良いと思います。 crontab - Wikipedia cronでは最後に実行コマンドがつきますが、Jenkinsでは当然必要ありません。 +------------ 分 (0 - 59で指定もできるが、他ジョブでずれる可能性が高いため、H と指定を推奨) | +---------- 時 (0 - 23) | | +-------- 日 (1 - 31) | | | +------ 月 (1 - 12) | | | | +---- 曜日 (0 - 6) (日曜日=0) | | | | | H * * * * この項目は、クーロンの書式に従います(多少違いはありますが)。 具体的には、各行はTABかスペースで区切った5つの項目から成ります。 MINUTE HOUR DOM MONTH DOW MINUTE 分 (0-59)。 HOUR

マイクロサービスアーキテクチャが話題を集め、コンポーネントのWeb API化が更なる急加速を見せる昨今。 とは言え「誰でも自由に叩いて良い」Web APIなんてのは事実上無く、ほぼ全てのケースで何かしらのアクセス制御が必要になります。 - Spring Security もサポートする昔ながらの「Basic認証」。古い、ということは、悪いソリューションなのか？ - 最近のAPIのアクセス制御と言えば「OAuth 2.0」がトレンディ？ Spring Security OAuth もあるし！ - 一方でAWSは「APIキー方式」を採用。なぜAWSはOAuth2ではないのか？ - Spring Security はまだ公式にサポートしていない「OpenID Connect」とは一体…？ Webにおけるアクセス制御の歴史を振り返りつつ、様々なAPIの立ち位置と共に、その最適解を探っていきたいと思

ハードウェアのエラーでメモリの内容が化けてしまうことが稀にある。大抵のDRAMエラーはせいぜいプログラムがクラッシュする結果になるだけだが、データ破壊になることもありえるし、悪意のある使い方をすればセキュリティ破りに使うこともできてしまう。ここではメモリエラーとセキュリティの話をしようと思う。 メモリのエラー率は意外なほど高い。データセンターで大規模なマシン群を対象に実際に観測したところ、1年間に1回以上のエラーが発生したDIMMモジュールは全体の8%にのぼったそうだ。DIMM 1枚に数百億個のメモリセルが実装されているといっても、このエラー率はちょっとびっくりするくらい大きな数字ではないだろうか？ サーバでは普通はエラー訂正付きのDIMMを使うので1ビットのエラーは問題にならないが、エラー訂正のないコンシューマ機器ではこれは実際的な問題になりえる。 メモリエラーを利用したセキュリティ破り

スーパーコンピューターをはるかにしのぐ性能が期待される次世代のコンピューター、「量子コンピューター」の初の国産機の開発に成功したと国立情報学研究所やＮＴＴなどのチームが発表しました。複雑な組み合わせを解く問題でスーパーコンピューターの１００倍のスピードを発揮したということで来週から世界中の研究者が利用できるようインターネット上で無料公開するということです。 カナダのベンチャー企業が６年前、世界で初めて販売を始め、グーグルやＩＢＭ、マイクロソフトなどの大手ＩＴ企業も開発を進めるなど世界中でしれつな競争が展開されています。 初の国産量子コンピューターの開発に成功したと発表したのは、国立情報学研究所やＮＴＴ、それに東京大学など国のプロジェクトチームです。 従来のコンピューターでは、半導体の電圧で「０」か「１」の情報を表現し計算処理を行いますが、この量子コンピューターでは、全長１キロのループ状の光

Eclipse Modeling 勉強会にて使用した BPMN のフリーソフト Bonita Open Solution の紹介プレゼンテーションです。 http://atnd.org/event/E0014660Read less

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BPM7 チュートリアル（7.3.0対応） はじめに このチュートリアルでは、プロセスを内包するアプリケーションの作成方法を説明します。このアプリケーションは Bonita BPM コミュニティ エディションを使用して作成しますが、使用する機能はすべてのエディションで利用可能です。アプリケーションの例は、出張ツールです。Bonita BPM の以前のバージョンで使用していた入門チュートリアルと同じものです。 社員は、自分の未承認および承認済み出張申請を参照するために出張ツールアプリケーションを開きます。社員が新しい出張申請を作成するとその申請はその社員の上司に送られます。上司はその申請をレビューして承認または却下を裁決します。実際の出張申請管理では承認後に、旅費の見積、第２レベルの承認可否判定などいくつかのプロセス ステップが続くでしょう。経費がある基準値をパスした場合、出張後の旅費精算申

私達は、業務の現場に踏み込んで業務上の課題を最新情報技術で迅速に解決できるプロセス中心アプリケーションの開発リーダーを支援します。 “Whiteboard” to “Reality” 本ページでは以下のコンテンツを掲載していきます。 FAQ 「Q&A」でよくある質問は、「FAQ」に掲載します。 質問 Bonita BPM Community Edition の使用に関する技術的な質問に対し回答します。 次の質問に対しては回答いたしません。 FAQ に記載されている事項 有償製品に関する価格、技術サポートなどの事項 製品改善要求事項 日本語ドキュメントに記載されている事項 チュートリアル Bonita BPM を使用して案件フォームの設計案の作成から始め、プロセス図作成、データモデルの作成など順を追ってプロセス指向アプリケーションを作成します。チュートリアルを完遂すれば、どのようにプロセスを

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