2024年Gitワークフロー再考 | フューチャー技術ブログ
春の入門祭り2024の2記事目です。 Gitは、出自としては1週間で作られたLinuxカーネルのための分散バージョン管理システムでした。当時のワークフローに合わせてパッチをテキスト化してメールに添付できるような機能だったりが備わっています。 一方で、現代のGitは、デファクトスタンダードなバージョン管理システムになりLinuxカーネル以外のアプリケーション開発で利用されています。分散バージョン管理ではあるものの、サーバー・クライアント型の使われ方をしていて、GitHubやGitLabを核にして、ローカルで作ったブランチをpushして、Pull Requestの形にして管理しています。少なくとも周りで見る限りでは、それ以外の使われ方の方が少なくなってきてます。そんなこんなで求められている使われ方が変わってきていて、それに合わせた機能がぼちぼち増えています。それを活用することで、ウェブ画面上で
実践Drawio | フューチャー技術ブログ
はじめにもともとはMicrosof Visioなどを使って作成していた図形（ネットワーク図、各種シーケンス、ERD..etc）ですが、ファイルストレージがクラウド（Google Drive）に移ることで、 そのまま編集したい 欲求が世の中で増しているように思います。 その場合の有効なツールとしてdraw.ioを利用するケースが増えてきたと感じます。そこで当社で蓄積したナレッジを文章化します。 Draw.io Tips1.ショートカット1.1. 公式ショートカットまずはここから始めましょう。 ショートカットはプロダクトの基本操作が詰まっています。 https://about.draw.io/wp-content/uploads/2016/11/draw.io_shortcuts_basic_win_EN.pdf 2. 設定2.1. 日本語化 画面右上の🌏マークから選択します メニューが開く
Great ExpectationsでBigQueryのデータ品質を監視する | フューチャー技術ブログ
1. はじめにこんにちは、フューチャーでアルバイトをしている板野です。 Great Expectationsというツールを使って、表形式データの品質をバリデーションする流れをご紹介します。 MLOpsを推進するにあたりMLモデルの監視が必要となってきています。その中でも、MLモデルに入出力されるデータ品質をバリデーションすることは重要な監視事項の一つです。 ML監視についての概要や意義については、こちらの記事で詳しく述べられているのでぜひご覧ください。 2. Great Expectationsの概要 ※公式サイトロゴ Great Expectations（GX）はデータ品質監視ツールの1つで、表形式データの品質監視ができます。GXはOSSであり、Pythonライブラリとして提供されています。 予めデータに対し、Expectationと呼ばれる「データのあるべき姿」を定義しておき、監視対象
プログラマーのためのCPU入門 | フューチャー技術ブログ
まあ後半のインテルのモデルになると同じCPUでも熱設計で性能が大きく変わったり、ブースト時の性能だったり、いろいろあるのであくまでも数字は目安ですが、無視できないほど大きくなっているのがわかります。特に、Ryzenが元気なここ5-6年の競争による進化がすごいです。 なぜ5-6倍も性能が上がったのか、というのをすぐに言葉できちんと説明できる人はあまりいないと思います。最近、更新がなくなってしまい、Facebook（なぜか友達にしていただいた)上でも活動がみられなくて、悲しいのですが、後藤弘茂のWeekly海外ニュースの連載をずっと読んでいた人であれば、「命令デコーダーが増えたのね」とかなんとなく強くなった部分のイメージがつくとは思いますが、そのなぜ、というのに、実験付きで数値の根拠も含めてわかりやすく説明してくれているのが本書です。 CPU実験がおもしろい本書は、豊富な図で(LambdaNo
GoでWebアプリ開発時にあるあるだったレビューコメント | フューチャー技術ブログ
The Gopher character is based on the Go mascot designed by Renée French. はじめにTIG DXユニット 1の真野です。 コードレビューについては3,4年ほど前に、コードレビューにおけるレビュアー側のアンチパターン って記事を書いたりもしました。当時はレビュアーの伝え方って大事だよなって話をしてました。いつしかレビュイーからレビュアーに比重が変わることが増えてきました。相互レビューは当たり前にしていますがが、比較的こうしたらもっと良くなるんじゃないかな？と提案される回数より、自分が提案する回数の方が増えてくるタイミングってありますよね？ そういうわけで、最近Goで主にバックエンドのWebAPIや、AWS Lambdaで動くETLアプリ、たまにCLIツールを開発する時に、2回以上同じ指摘したコメントをまとめてます。Go言語
Amazon Redshiftの仕様を調べてみた | フューチャー技術ブログ
クラウド環境におけるDWHの選択肢として、Redshiftはもはや珍しいものではなくなりましたが、弊社内の採用実績はそれほど多くはありませんでした。 本記事は元々そのような社内向けに、Redshiftの基本的な仕様をなるべく網羅的に理解できるようまとめたものです。 筆者について新卒でフューチャーに入社し、今年で8年目になります。 入社後は一貫して技術畑、オンプレミスのインフラに始まり、直近ではアプリケーションまで含めたプロジェクトの技術統括を担当しています。 私もかつては社内有数のAWSエンジニアを自負していましたが、最近は別の仕事のため少し遠ざかっており、クラウドの世界は日進月歩なこともあり知識をアップデートする必要を感じています。 ※この記事の準備中にもElastic Resizeがリリースされました。 本記事は私のリハビリも兼ね、ドキュメントのまとめだけでなく、実際に手を動かして振る
Terraformのベストなプラクティスってなんだろうか | フューチャー技術ブログ
はじめにこんにちは、TIG DXユニット 1の木村です。 入社以降ずっと触ってきたTerraformですが、巷ではWorkspace派だったり、module派だったり、ディレクトリ完全分離派だったり、様々な流派(プラクティス)が乱立しているのを目にします。私自身ベストな構成を模索していく中で辿り着いた結論は、ケースバイケースで全てのデザインパターンに対応できる万能なものは存在しないのかな (当たり障りないですね..)ということです。 そんなわけで、様々なTerraformの流派を紹介し、各流派がどのようなパターンに向いているのか(はたまた不向きなのか)の個人的見解をまとめてみました。 ※本記事中のサンプルコードはすべて Terraform 0.12、 provider google cloud で解説してます Terraformとは？当社過去記事に解説があります。Terraformの概要や
社内技術書輪読会とSite Reliability Engineering | フューチャー技術ブログ
TIG/DXユニット 1所属のLEEです。 2019年より社内で輪読会を企画運営し、このたび初回の課題図書になってたSite Reliability Engineering を全10回で無事読破できました。 これを記念に実施概況をまとめさせていただきます。 Who am I名前から分かる通り韓国出身で、入社してちょうど1年くらいになりました。前職がWeb系の会社のエンジニアだったのでITコンサルティングを生業とするフューチャーに入社したのは、ある意味エンジニア界隈のトレンドに逆走した感じかもしれませんが、外には出せない情報ばかりの貴重な経験をさせてもらえているので良い決断だったと思っています。 背景入社して今までの会社と違う環境で戸惑いながらも、自分が慣れているWeb系のテイストを取り入れようとしました。 その一つが社内勉強会の企画でしたが、すでにいくつか定期開催済みということもあり、もう
Goを学ぶときにつまずきやすいポイントFAQ | フューチャー技術ブログ
他の言語になれた人が、初めてGoを書いた時にわかりにくいな、と思った部分はどういうところがあるのか、難しいポイントはどこか、という情報を自分の経験や、会社の内外の人に聞いたりしてまとめてみました。まだまだたくさんあるのですが、多すぎるのでまずはこんなところで。コンテナで開発することがこれからますます増えていくと思われますし、その時にコンテナとの相性が抜群なGoをこれから使い始める人もどんどん増えていくと思います。 Goは特に言語のコアをシンプルに、何かを実現するときはそのシンプルな機能を組み合わせて実現しよう、というコンセプトです。つまり、他の言語で実現したいこと・できていることに比べて、Goは組み合わせ（イディオム）でカバーする領域が広くなります。そのあたりのとっかかりになる情報を提供することが、これからGoを触る人にとってつまずきを減らすことになると思います。 Go Conferenc
SQL実行時のブルームフィルタ(Bloom Filter)アルゴリズム | フューチャー技術ブログ
1. 初めにDBにおける処理はSQLによって記述しますが、データの取得するために具体的にどのような内部処理を行うかという点までは記述しません。 ここでいう内部処理とは「SQLの書き換え」「インデックスの使用」「結合アルゴリズムの選択」などがDBMSのオプティマイザによって選択されて実施されることを指します。 SQLのパフォーマンスを見るにあたっては上記の内部処理について正しく理解する必要があります。 本Blogでは、重要なアルゴリズムであるにもかかわらず、まとまった情報が少ないSQL実行時におけるブルームフィルタ(Bloom Filter)についてOracleをもとに紹介を行います。 Bloom Filterは結合処理を効率化するために、結合の前段階で利用される技術になります。 公式なドキュメントとしては以下になります。 Oracle Database SQLチューニング・ガイド 12cリ
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