バグ報告が来た時にデキるエンジニアの動き方
❗❗問題発生❗❗ 作った機能のバグの発見報告が上がってきました。 この時点で何となく 「ヤバさ」 と 「あたり」 を自分の中でつけます 売上に響くやばい？ 条件がある？全員？ ボタンが押せないならクライアントだし、API飛んで成功してないならサーバ？届いてないならネットワークもあるか。 モバイル、Webどっち？両方？ そもそもどこの環境？開発中のもの？ 購入ボタンってどこのこと？特定のアイテム？それとも全部？ 購入できてないってどういうこと？DBはどうなってる？ まずは 👀 をつける これは 「見ていますよ」 という表現です。 もしくはリプライで 「見ます！」 と宣言するのも良いですね。 これにより投稿者は 「対応してくれるな」 と安心できます。 必要な情報をもらう 発生している環境 発生時間 アカウント名＋ログイン情報 スクリーンショット・録画 この時点で試せることは色々試してもらいま
ロスレスとMP3ってどのくらい差があるんだ？ 専門家に聞いてみた
ロスレスとMP3ってどのくらい差があるんだ？ 専門家に聞いてみた2024.04.12 19:0088,501 Maxwell Zeff - Gizmodo US ［原文］ （ そうこ ） ｢音楽聴くなら絶対ロスレス音源がいいよ？ MP3より音がいいから｣なんて、一度は聞いたことがあるようなセリフです。 データ容量をギュっと縮めた圧縮音源であるMP3。データ圧縮時の劣化を最小限に留めた、または圧縮していないロスレス音源。 なるべくロスがない方がサウンドクオリティがいいのは事実です。ロスレスがアーティストが意図する生の音に近いのも事実です。…事実なのですが、やっぱり言わずにはいられません。 その音、聴き分けられるの？ 圧縮音源とロスレスの差って、フツーの人が聴いてもわかるのかい？ 少々古い話で恐縮ですが、2014年に米Gizmodoが読者アンケートをとっていました。質問は｢ロスレス音源とMP3
データ分析のためのSQLを書けるようになるために
はじめに 本稿では分析用クエリをスラスラ書けるようになるまでの勉強方法や書き方のコツをまとめてみました。具体的には、自分がクエリを書けるようになるまでに利用した教材と、普段クエリを書く際に意識していることを言語化しています。 想定読者として、SQLをガンガン書く予定の新卒のデータアナリスト/データサイエンティストを想定しています。 勉強方法 基礎の基礎をサッと座学で勉強してから、実践教材で実際にクエリを書くのが望ましいです。 実務で使える分析クエリを書けるようになるためには、実務経験を積むのが一番良いですが、だからといって座学を御座なりにして良いというわけではありません。SQLに自信がない人は、一度基礎に立ち返って文法の理解度を確認した方が良いと思います。 書籍 SQL 第2版: ゼロからはじめるデータベース操作 前提として、SQLに関する書籍の多くがデータベース運用/構築に関する書籍がほ
【AWS】障害時の調査事項まとめ ～ELB・ECS・RDS～ - Qiita
はじめに 現在はAWSで構築されたシステムの運用保守業務に携わっており、その一環として障害調査を行うことが多々あります。 少しは経験値が上がったため、障害が発生した際に初動で確認する事項をまとめてみました。 インフラ基盤観点で障害調査を行うさいの参考になれば幸いです。 前提条件 当システムの構成は以下となっているため、それに即した調査項目となっています。 ALB/NLB・ECS・RDSを利用している ECSはEC2上で実行している（Fargateでは利用していない） ECSクラスター（以下クラスター）の自動スケーリング設定をしている ECS サービス（以下サービス）の自動スケーリング設定をしている RDSはAuroraを利用している また、障害は予期せぬコンテナの停止を想定しています。 NLB/ALBの調査事項 メトリクス 初めにロードバランサーのメトリクスからターゲットの状態を確認します
人はなぜワクチン反対派になるのか ―コロナ禍におけるワクチンツイートの分析―
プレスリリース 研究 2024 2024.02.05 人はなぜワクチン反対派になるのか ―コロナ禍におけるワクチンツイートの分析― 発表のポイント ◆ コロナ禍で初めてワクチン反対派になった人の特徴を分析し、陰謀論やスピリチュアリティに傾倒している人がワクチン反対派になりやすく、さらに参政党への支持を高めた可能性を示した。 ◆ ワクチン反対派などの特徴を分析した研究は多く存在するが、本研究ではどのようにワクチン反対派に転じるに至ったかを時系列的な分析に基づいて明らかにし、さらにその政治的含意も示した。 ◆ 公衆衛生に対する脅威となりうる反ワクチン的態度の拡散を食い止めるための手がかりが得られ、将来のパンデミックに対して重要な教訓を得た。 パンデミックを経て新たに高い反ワクチン的傾向を持つようになったアカウントの特徴 発表概要 東京大学大学院工学系研究科の鳥海不二夫教授と、同大学未来ビジョン
神奈川県高校出願システムの設定の不備を説明できないから勉強してみた - Qiita
概要 1月9日頃からX上で「神奈川県公立高等学校入学者選抜インターネット出願システム」でGoogleドメインのアドレスへのメール不着が発生し、受託会社の設定が問題視されました。 X上で設定方法が炎上しましたが、正直「〜が問題であって、〜したら良かった」という解決方法を説明できないので、私も批判を受けるレベルだなぁと思って、すぐに勉強しました。 この記事は、そのアウトプットですので、間違っている認識の箇所がありましたら、温かい目でお知らせください。 前提 この記事は、今回、問題になった設定箇所を取り上げています。 基本の範囲をはっきりと定義できませんが、基本的なメールサーバーの処理等は記載していません。 事例 1. MXレコードについて 神奈川県高校出願システムだけど、何気にMXレコードをみたらとんでもない設定ミスしてる。こんな基本的な事に気づかないなんてダメでしょ。 このツイートの指摘、何
Gmailで問題が生じる神奈川県立高校ネット出願システムの被疑箇所を調査、改善策を検討してみた | DevelopersIO
神奈川県高校入試のネット出願システムの不具合影響を受けた利用者として、Gmailを扱えないメール環境について外部から調査しました。 出願システムで独自実装されたメールシステムの不完全な実装と、メール関連のDNSの設定不備が原因であった可能性が高いと推測します。 2024年の神奈川県立高校入試出願システムの不具合の影響を受け、@gmail.comのメールアドレス を利用出来なかった一利用者として、 インターネットから参照可能な範囲で、出願システムのメール環境について調査。 被疑箇所の推定と、状況を改善する対策について検討する機会がありましたので、紹介させて頂きます。 神奈川県公立高等学校入学者選抜インターネット出願システムの稼動状況について MX設定 「mail.shutsugankanagawa.jp」のMXレコードを確認しました。 1/18(21時) $ dig mx mail.shut
数字で簡単にわかるニッポンの少子化問題｜樫田光 | Hikaru Kashida
本記事は、日本の少子化の現状を「数値に基づいて」より少しでも多くの人に知ってもらうことを目的に、少子化を専門とする人口学者を含む3名のメンバーの共著で書かれています。 記事の一部をまとめた内容。この記事ではこういったことが学べます。はじめに2023年の12月、 政府は「こども未来戦略」で少子化対策の強化を打ち出しました。岸田首相は2030年（代）までを「少子化対策のラストチャンス」として、対策が議論されています。 ニュースやメディアで、日本は深刻な少子化社会だという情報に触れることがだいぶ増えてきたかと思います。少子化が起こっている、少子化はヤバいという認識自体は、多くの人の中で広まっているとは思うのですが、その実態はどの程度正しくされているでしょうか。 なぜこんなに少子化（低出生率）になっているのか？少子化はそもそも問題なものなのか？ 政府に対策を任せておけば大丈夫なのか。 この記事は、
「軍事ケインズ主義」進めるプーチン 2024年のロシア経済
ロシアのRIAノーヴォスチ通信は暮れに、2023年のロシア経済十大ニュースを発表した。それを整理すると、以下のとおりとなる。 1. 経済の崩壊ではなく成長が生じた 2. 記録的な失業率の低さ（それと裏表の人手不足） 3. 物価沈静化に奔走も年末には卵が高騰 4. ガソリン不足 5. 為替安定のため対策に追われる 6. 過去最大の財政歳出 7. 冶金・化学の大企業中心に超過利潤税を課税 8. 富豪YouTuberの課税逃れに対する取締強化 9. 石油輸出国機構（OPEC）+の枠組みでの石油減産続く 10. 対露制裁拡大、ロシアは友好国との連携強化 トップの項目にあるとおり、無謀なウクライナ侵攻を続け、国際的な制裁包囲網を敷かれながら、23年もロシア経済が崩壊することはなかった。23年に国内総生産（GDP）が３％前後のプラス成長を記録することは、確実視されている。プーチン大統領に至っては3.5
政治資金の不正を公開情報から解き明かしてみませんか？あなたもできる調査報道マニュアル｜NHK取材ノート
ウォーターゲート事件の内幕を描いた映画「大統領の陰謀」(1976)の一場面に、ワシントン・ポストの記者と、「ディープ・スロート」と呼ばれる情報提供者との印象的なやりとりがあります。 互いの表情もはっきりしない薄暗い駐車場で、事件の核心に早くたどり着きたいと焦る記者に、ディープ・スロートは短くこう告げます。 “Follow the money.”（カネの流れを追え） 「大統領の陰謀」「カネ」が政治権力の重要な資源であり、その流れを追うことが政治的現象の理解に資することは、昔も今も変わりません。 現在、政治資金パーティを巡る不透明な「カネ」のやりとりが問題になっていますが、私が政治にまつわる「カネ」を調べるきっかけになったのは、島根県議会の「政務活動費」の取材でした。 県議会のベテラン議員が不正な工作によって140万円を受け取っていたことを明らかにし、報道の翌日に議員が辞職という事態になりまし
法律のデータ構造と検索
デジタル庁は、法令標準 XML スキーマに準拠した、現行の法令データをe-Gov法令検索というサイト上で公開しています[1]。今回、この法令XMLをパースするPythonライブラリ ja-law-parser をつくり、法令データの全文検索をしてみました。 この記事では、日本の法令とそのデータ構造、法令XMLパーサについて解説し、最後に、それらを使った法令データの全文検索システムを実装する方法をご紹介します。法令検索の実装についても、GitHubリポジトリで公開しています。 この記事は、情報検索・検索技術 Advent Calendar 2023の16日目の記事です。 法律と法令 法律とは 法律の制定と公布 法律と法令の違い 法律の改正 法令のデータ構造 e-Govの法令データ 法令標準XMLスキーマ 法令番号と法令ID 題名 本則と附則 条・項・号 編・章・節・款・目 法令XMLパーサ：
すべてのフェーズでミスが重なった ―全銀ネットとNTTデータ、全銀システム通信障害の詳細を説明 | gihyo.jp
すべてのフェーズでミスが重なった ―全銀ネットとNTTデータ、全銀システム通信障害の詳細を説明 全国銀行資金決済ネットワーク（以下、全銀ネット）とNTTデータは12月1日、2023年10月10日～11日にかけて全国銀行データ通信システム（以下、全銀システム）で発生した通信障害に関する報道関係者向けの説明会を開催しました。本件についてはNTTデータが11月6日に行った途中経過報告の内容をもとにレポートしましたが、今回、全銀ネットとNTTデータが揃って会見を行ったことで、より詳細な障害の原因が判明したので、あらためてその内容を検証してみたいと思います。 説明会の登壇者。左から、全銀ネット 企画部長 千葉雄一氏、事務局長兼業務部長 小林健一氏、理事長 辻松雄氏、NTTデータ 代表取締役社長佐々木 裕氏、取締役副社長執行役員 鈴木正範氏 なお、全銀ネットとNTTデータは、今回の障害に関して金融
SSHログインの失敗が大量に記録されているとSSHログインが極端に遅くなる - Repro Tech Blog
Development Division/Platform Team/Sys-Infra Unitの伊豆です。Sys-Infra Unitはインフラエンジニア・SRE 的な役割を担っています。 今回は、ある日突然SSHログインが遅くなったときに調査した内容を共有します。 SSHログインに数分かかる ある日、AWS EC2上で動いている開発環境のSSHゲートウェイにSSHログインすると30秒以上かかると報告がありました。-vvvオプションを指定してSSHログインしてみるとpledge: filesystemというログが出力された後、数十秒から数分程度かかってSSHログインが成功する状況でした。 pledge: filesystemやssh slowなどで検索してみると、主に以下のような対処法が挙げられていましたがどれを試しても状況は改善されませんでした。 systemd-logindを再起動
脆弱性調査にBing AI Chatを活用してみた - Qiita
概要 システムで使用しているDockerイメージで検出された脆弱性に関する内容の理解と対応検討のために生成AI(Bing AI Chat)を活用してみた 背景 検出された脆弱性について調査する際に、脆弱性について理解をしたり、対策を検討するために複数のサイトを見る、大体英語の場合が多いので翻訳する、出典を確認しつつ整理する…といったことを毎回しているが、これまんま生成AIでできるんじゃないか？と思いつく。 ちょっと前にBingでGPT-4が使えるという記事(えっ、まだChatGPT使ってんの？ Bingは無料でGPT-4使えますよ！ #AI - Qiita)も見ていたので、脆弱性について調べるだけならシステム上の情報漏洩も存在しないし、ということで気軽に試してみた。 脆弱性検出～対応の大まかな流れ 大体以下のような流れで脆弱性検出～対応までを行っている。このうち2の調査に関して生成AI(B
テーブル生成プログラムのOS変更対応に不備か、全銀障害のNTTデータG見解
NTTデータグループは2023年11月6日、銀行間送金を担う「全国銀行データ通信システム（全銀システム）」のシステム障害に関する会見で原因の見解や今後の対応について説明した。「ハードの物理メモリー不足によるものではない」（NTTデータの鈴木正範取締役副社長執行役員）とし、金融機関名テーブルなどのテーブルを生成するプログラムに原因があると見て調査しているという。 10月7日から9日にかけて実施した中継コンピューター（RC）の更改作業ではOSを32ビットから64ビットに変更した。鈴木副社長は「64ビットOSへの変更に当たり生成プログラムを64ビットに対応させなければならない箇所があったが、その部分に不具合があった」との見解を示した。不具合が混入した原因や試験で検出できなかった理由は「現在全銀ネットと共に検証している」（NTTデータの佐々木裕社長）とした。 今後は決済システムや勘定系システムなど
Google Apps Scriptでデータを組織に流通させる：②Looker StudioのダッシュボードキャプチャをSlackに投稿する - Qiita
Google Apps Scriptでデータを組織に流通させる：②Looker StudioのダッシュボードキャプチャをSlackに投稿するGoogleAppsScriptSlackLookerStudio はじめに せっかくダッシュボードを作ったものの見に行くのが面倒で、だんだん使わなくなるというのは意外とよくあることです。これを防ぐための一つの施策として、ダッシュボード化している情報の一部をコミュニケーションツールに流し込むというのがあります。データの方にいくのが面倒なのであれば、データに来てもらえばよいのです。 今回は、そのための方法として、 ①BigQueryにクエリを叩いてSlackに投稿する（前回の記事） ②Looker StudioのダッシュボードキャプチャをSlackに投稿する（今回の記事） の2種類を2回に分けて説明します。 これができると、 シンプルなKPIの把握や、リ
24年卒に聞いた「就活のテーマ曲」 3位「栄光の架橋」、2位「私は最強」、1位は？
就職活動を表す漢字一文字について、1位は2年連続で「楽」となった。過去10年の調査結果を見ると、コロナ禍での就活だった21年卒・22年卒のみ1位が「苦」で、それ以外の年は「楽」が1位となっている。一方で、今年のトップ10に入った他の漢字を見ると、5位の「疲」、6位の「辛」など、就活の大変さを感じさせる漢字の順位が前年より上がった。9位の「早」は16年卒以来、8年ぶりに10位以内にランクインした。 1位の「楽」を選んだ人からは「インターンや仕事体験も楽しめた」「なんとかなると気楽にやってきた」などのコメントが集まった。 関連記事 「ホワイトすぎて」退職って本当？ 変化する若者の仕事観 「ホワイト離職」現象が、メディアで取り沙汰されている。いやいや、「ホワイトすぎて」退職って本当？ 変化する若者の仕事観を考える。 時短勤務や週休3日が「働く母」を苦しめるワケ 働き方改革の隠れた代償 男性育休の
データ分析の基礎 - Qiita
1. データ分析の概要と目的 データ分析とは、大量のデータから有用な情報や知識を抽出するプロセスです。 このプロセスには、データの収集、前処理、探索、モデリング、評価、そして最終的な知識の抽出が含まれます。 データ分析の主な目的は以下の通りです ビジネスの意思決定をサポートする 新しい市場の機会を発見する 顧客の行動や傾向を理解する 製品やサービスの改善 予測や予測モデリングを行う 2. Pythonにおけるデータ分析のライブラリの紹介 Pythonはデータ分析のための多くのライブラリを持っています。 以下はその中でも特に人気のあるライブラリです Pandas: データの前処理や探索的データ分析に使用されるライブラリ NumPy: 数値計算を効率的に行うためのライブラリ Matplotlib & Seaborn: データの可視化に使用されるライブラリ Scikit-learn: 機械学習の
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HTMLの現状を明らかにする調査「State of HTML」が実施中
