以前に私が書いた「 Dockerの本番運用：失敗の歴史) 」という記事は、非常に多くの反響を呼びました。 その後、長い議論を交わして、何百件ものフィードバックや何千件ものコメントを読み、さまざまな人々や主要事業者とも顔を合わせました。Dockerでの試みが増えるほど、その失敗談は増えていきます。そうした現状を、今回アップデートしておきたいと思います。 この記事では、最近の交流や記事から得た教訓を紹介しますが、その前に簡単におさらいをして軽く背景を説明しましょう。 免責事項：対象読者 たくさんのコメントから、世の中には10種類の人々が存在するということが明らかになりました。 1) アマチュア 実際のユーザがいない試用版のプロジェクトやサイドプロジェクトを実行している人々です。Ubuntuのベータ版を使用するのが当然だと考えており、「安定したもの」は古いものと見なすようなタイプです。 注釈：書

Qwintryチームは最近、既存のすべてのプロジェクトのフロントエンドをVue.jsに移行しはじめました。新しいプロジェクトでもVue.jsを使います。 レガシーなDrupalのシステム（qwintry.com） ゼロから新しく書きなおすqwintry.comのブランチ Yii2で動くb2bシステム（logistics.qwintry.com） その他、比較的小さめのプロジェクト（ほとんどは、PHPとNode.jsでバックエンドを構築しているもの） プロジェクトの規模についていうと、 Qwintry は世界中で約50万人の顧客が使っています。アメリカとドイツに倉庫を持っていて、アメリカ国内 最大の郵送先 のひとつで、東欧や中東への出荷に注力しています。Qwintryは、アメリカのオンラインストアでグッズを購入する人たちのためのツールです。私たちの倉庫に届いた荷物をコントロールパネルで管理で

以下に紹介するのは、 Docker を使って node.js 用のWebアプリケーションを開発、およびデプロイする際に、私が四苦八苦しながら学んだ秘訣やコツです。 このチュートリアル記事では、Dockerで socket.ioのチャットサンプル を白紙の状態から本番状態へとセットアップしていきます。このプロセスを通じて、そうした秘訣などを簡単に習得していただければ幸いです。特に、以下のような内容について見ていきます。 実際にDockerでNodeアプリケーションを起動する。 すべてをrootとして実行させない（悪いやり方です）。 開発時のテスト-編集-リロードサイクルを短くするため、バインドを使用する。 再構築を高速にするため、 node_modules をコンテナで管理する（これには秘訣があります）。 npm shrinkwrap で、ビルドを反復可能にする。 開発環境と本番環境で Do

(訳注：2016/3/2、いただいた翻訳フィードバックをもとに記事を修正いたしました。) (訳注：著者のMattより、「本文中で明言はしていないが、この記事の内容はx86-64 Unix/Linux/POSIXでアプリケーションをプログラミングする場合にフォーカスしている。他のプログラミング領域では、対象とするシステムに応じた(例： 8-bitの組み込みシステム、10年前のコンパイラ、多くの異なるCPUアーキテクチャで動く必要のあるアプリケーション、Win/Linuxでのビルド互換性など)特有のアドバイスが必要」との補足を頂いております。) 以下の文章は2015年の始めに書いたドラフトで、今まで公開していませんでした。私のドラフト用フォルダの中で誰の目も引かなかったため、大部分が書いた時のままです。公開するにあたり、単純に2015年を2016年に変更しました。 必要な修正、改善、苦情があり

挑発的なタイトルによって誰かが気分を害してしまう前に、私はこの問いに対する答えも書いてしまうことにしました。答えは“ノー”です。しかしこのテーマには、なかなか興味深い議論があるのです。HaskellやErlangや、特にClojureなどのあら探しをするつもりはないのでしょうが、Piaw NaはQ&AサイトQuoraの あるアンサー で以下のようにコメントしています。 プログラミング言語を固定するのは二流のエンジニア／コンピュータサイエンティストである証です。 [中略] 私がErlangのサーバに携わるポジションの採用をした時も、Erlangのスペシャリストだと言うエンジニアより、優秀なオールラウンダーのエンジニアを雇ってErlang（これに限らず何でも）を学ばせてそのポジションを埋める方が断然いいと感じました。 Na氏の意見は1990年代に設立されたGoogleやAmazonなどの技術系

前編はこちらです 4：テストに伴うコスト 2014年5月27日 audio 今回のテーマは、テストとTDDのマイナス面です。 テストをやりすぎることがあるか、そして機能的なコードよりテストを重視するチームには問題があるかという点について議論しました。 議事録 Davidが会話の口火を切りました。 「トレードオフについて話すなら、当然そのマイナス面について理解しなければならない。なぜなら、欠点のないトレードオフは存在しないからだ」 このあと彼は続けて、TDDは開発者に何かを強制するわけではないが、ある一定の方向に導くことは確かだと言いました。 それから、最初の問題点として、テストの過剰な実施を取り上げました。 TDDでよく言われるのは、テストに失敗せずして1行のコードも書くべきでないということです。 Davidも当初はこの考え方を合理的だと思っていましたが、そのうち、テストをやり過ぎる傾向が

後編を公開しました（2014/10/8） これは、テスト駆動開発（TDD）とTDDがソフトウェア設計に与える影響についてKent Beck、David Heinemeier Hansson、および著者の3人で行った一連のディスカッションの議事録です。 ディスカッションに至った経緯 あるセンセーショナルな発言とブログ記事が発端となり、お互いの見解と経験について理解を深める目的で、話し合いが持たれました。 この会話のきっかけとなったのは、 DavidがRailsConfで行った基調演説です。 彼はRailsコミュニティでTDDおよびユニットテストへの不満を表明しました。 程なくして、彼はいくつかのブログ記事を公開しましたが、そのうちの最初の記事で “TDDは終わった” と宣言したのです。 それから2～3日後、Davidのその後の記事について私がタイプミスの修正を送ったところ、 Davidは彼の

以前書いた（C言語についての） メモリ安全性について定義した記事 について、型安全性について説明する記事も投稿してほしいというコメントがありました。型安全性についてはかなりよく知られてきていると思いますが、ズバリこうだと簡単に定義できるほどにはまだ理解が浸透していません。特に誰かが”Javaは型安全な言語だ”と言った場合、これは厳密に何を意味するのでしょう。全ての型安全な言語はある意味”同じ”と言えるでしょうか。ある特定の言語について、そして一般的な意味で、あなたを悩ませる型安全性とは何でしょうか。 実際のところ、型安全性が何を意味するのかは言語の型システムの定義によります。最もシンプルなケースでは、型安全性はプログラムの動作が正しく定義されるように保証します。もっと一般的な話をすると（この記事ではそのあたりをカバーするつもりですが）、言語の型システムはそのプログラムの正確さと安全性を推論

この記事を書き上げるには、相当長い時間がかかりました。本来は今年の年明け、 Rubyの死 やデイヴィッド・ハイネマイヤー・ハンソンの TDDは死んだ がアップされて騒ぎになる前に投稿するつもりだったのです。昨年末に書いたツイートを見てください。 > Rubyにはもう飽き飽きした。理由はいろいろあるが、特にその副作用と、ステータスが可変なせいで大量のユニットテストを書かされるのにはウンザリだ。 @abevoelker Rubyの開発に関しては、大勢の人が心のどこかで何かおかしい、何かが欠けていると思っているようですが、たいていの人は責める対象を間違っています。Rubyで書いたアプリがとんでもない代物になったって？　それはあなたがきちんとテストコードを書かなかったか、テスト駆動開発（TDD）の指針に則って開発しなかったからです。もしくは、正しいデザインパターンに切り分けるための知識が不足してい

(訳注：2015/8/4、いただいた翻訳フィードバックを元に記事を修正いたしました。) 本題に入る前に強調しておきます。WebSocketは優れた通信プロトコルです。実際私はこの RFC6455 を、 Fanout のサービスで使っている( Zurl や Pushpin といったパーツで採用しています。Fanoutではまた、 Primus （異なるリアルタイムフレームワーク間での通信を可能とするラッパー）を利用し、 XMPP-FTWインターフェース を介したWebSocket通信をサポートしています。 しかしながら私はこれまで、多くの広く普及しているアプリケーションにかなりの時間を費やし、おかげでRESTやメッセージングパターンについては多少なりとも理解が深まってきた今、実はWebSocketを実装した典型的なWebアプリケーション（もしくはWebSocketライクな抽象化レイヤ）の大部分

機械学習の問題 については以前に紹介したので、次はどんなデータを収集し、どんな機械学習アルゴリズムを使うことができるのかを見ていきましょう。本投稿では、現在よく使用されている代表的なアルゴリズムを紹介します。代表的なアルゴリズムを知ることで、どんな技法が使えるかという全体的なイメージもきっとつかめてくるはずですよ。 アルゴリズムには多くの種類があります。難しいのは、技法にも分類があり拡張性があるため、規範的なアルゴリズムを構成するものが何なのか判別するのが難しいということですね。ここでは、実際の現場でも目にする機会の多いアルゴリズムを例にとって、それらを検討して分類する2つの方法をご紹介したいと思います。 まず1つ目は、学習のスタイルによってアルゴリズムを分ける方法。そして2つ目は、形態や機能の類似性によって（例えば似た動物をまとめるように）分ける方法です。どちらのアプローチも非常に実用的