私的MarkdownとGoogle Slidesでスライドを作成する方法（またはdeckの紹介) - Copy/Cut/Paste/Hatena
md2googleslides の体験が良すぎた結果、より体験向上のため、一から専用のツールを作った— k1LoW (@k1LoW) 2025年3月14日 md2googleslides 転職してKeynoteのスライドテンプレートがなくなったので*1、これを機にスライド作成環境をGoogle Slidesに移行することにしました。 ちなみに、今まではMarkdownで構成を書いて、それをあるタイミングでKeynoteに移して、以降はKeynoteを編集するという形で運用していたのですが、せっかくなのでもっとスライド作成体験が良くなる方法があるかもと思って調べてみました。その流れで見つけたのが md2googleslides です。 github.com これはMarkdownをもとにGoogle Slidesプレゼンテーションにページを追加してくれるツールで、本家は動きませんでしたが（メ
Datadogのメトリクス収集をAPIポーリングからCloudWatch Metric Streamsへ移行した話 - LayerX エンジニアブログ
こんにちは！バクラク事業部 Platform Engineering部 SREグループの id:sadayoshi_tadaです。 みなさんは監視ツールとして何を使われていますか？バクラクでは、監視にDatadogを使用しています。この記事ではDatadogのメトリクス収集の課題とそれに対する改善について書きます。 Datadogに収集するメトリクスにおける課題 CloudWatch Metric Streamsとは CloudWatch Metric Streamsで収集するメトリクスのフィルタリング Kinesis Data Firehoseを経由したDatadogへのメトリクス転送実装 CloudWatch Metric Streamsへの切替時の考慮点 切り替え後の変化と課題 まとめ 最後に Datadogに収集するメトリクスにおける課題 バクラクではサービスの実行基盤としてAWS
pprofの結果を出力するMCPサーバーを作って自律的にパフォーマンス改善を行う - ○△□ - yudppp techblog
はじめに 会社でCursorを検証していて、カジュアルにMCPクライアントが使えるようになったので、かつ、実際にMCPサーバー作ってみないと何ができるか見えてこないので、試しにpprof-mcp-agentを作成し、MCPサーバーの構築とCursorの利用を検証しました。 この記事では、pprof-mcp-agentのセットアップ方法から、実際にAI（例：CursorのようなMCPクライアント）と連携してプロファイル情報を取得し、パフォーマンス改善の検証に役立てる流れを解説します。 pprofとは？ pprofは、Goのランタイムに組み込まれているプロファイリングツールです。CPU使用率、メモリ割り当て、goroutineの状態など、アプリケーションのパフォーマンスに関する詳細な情報を収集できます。通常は net/http/pprof パッケージを使ってHTTP経由でアクセスしたり、run
「GigaViewer for Apps」に既存のテナントを受け入れるデータ移行: 少年ジャンプ＋の場合 - Hatena Developer Blog
こんにちは、GigaViewer for Webの開発・運用を担当している id:masawada です。今回は『Inside GigaViewer for Apps』連載の6回目として、運用中のマンガサービスにGigaViewer for Appsを導入する際のデータ移行事例についてご紹介します。 GigaViewerはビューワという名前を冠していますが、単なるマンガの閲覧機能だけでなく、入稿や作品管理・販売システムなど様々な機能をパッケージにして出版社様向けにご提供しているシステムです。また、新規サービスの立ち上げだけでなく既に運用されているサービスを受け入れることもあり、エンドユーザ様の商品購入データなど引き継ぎが必要なデータを元サービスからGigaViewerに移行する対応を行っています。この記事では、2024年3月に実施した少年ジャンプ＋アプリ版のシステム移管(GigaViewe
エンドポイントカットのトレースサンプリングを提案したい - 株式会社ヘンリー エンジニアブログ
株式会社ヘンリーでオブザーバビリティを担当しているsumirenです。 先日のHoneycombでスパンを削減する - 株式会社ヘンリー エンジニアブログ という記事で、スパン削減にはトレースカットとトレース横断の2つのアプローチがある話をしたうえで、トレース横断での削減について紹介しました。 この記事ではトレースカットでの削減についてヘンリーでの事例を紹介します。 スパン削減の戦略（再掲） 前の記事でも紹介したとおり、スパン削減には大きく2つの方向性があります。（アプリケーションを直す以外） トレースカットでのアプローチ トレースカットでサンプリングする 例：正常なトレースは1%だけサンプルする、無料ユーザーのトレースは1%だけサンプルするなど トレース横断的なアプローチ スパン種類ごとにドロップの条件をつける 例：SET TRANSACTIONのスパンは正常かつ高速ならドロップする こ
Honeycombでスパンを削減する - 株式会社ヘンリー エンジニアブログ
株式会社ヘンリーでオブザーバビリティを担当しているsumirenです。 ヘンリーではHoneycombのProプラン、15億スパンの契約をしています。 GraphQLのresolverなどあまりにスパン量が多いものは導入時に削りましたが、顧客数が増えたり新規機能が増えたことでQuotaを超えてしまうようになってきたため、既存スパンを分析したうえで削減を行いました。 トレース集計やHoneycomb素晴らしさを示すことにつながるため、主にスパンの分析についてシェアします。 スパン削減の戦略 スパン削減には大きく2つの方向性があります。（アプリケーションを直す以外） トレースカットでのアプローチ トレースカットでサンプリングする 例：正常なトレースは1%だけサンプルする、無料ユーザーのトレースは1%だけサンプルするなど トレース横断的なアプローチ スパン種類ごとにドロップの条件をつける 例：S
PostgreSQLのRow Level Securityが有効でポリシーが付いているのかを調べるリンター postgrls を作った - 風に吹かれても
3行まとめ PostgreSQLのRLSはテーブル定義と共にポリシー定義をする必要があるが、別に定義する必要があるので忘れがち 人間が気をつけるのは不可能なので仕組みで解決するべくリンターを作った Cline + Claude 3.7 sonnetですぐ作れたけど楽しくなかった GitHub - Azuki-bar/postgrls: PostgreSQL RLS linter 背景 PostgreSQLのRow Level Security(以下RLS)を使ったことがありますか。 PostgreSQLではテーブル定義と共にAlter TableをしてRLSを有効にする必要があります。しかもこれだけではまだ不十分でそこからポリシーを有効にする必要があります。 -- https://www.postgresql.jp/document/16/html/ddl-rowsecurity.html
株式会社MOSHの皆さんと合同勉強会を開催しました - 株式会社ヘンリー エンジニアブログ
株式会社ヘンリーでSREなどをしている戸田です。弊社では技術勉強会略してギベンを毎週開催しておりますが、このたび個人の方がネットで簡単にサービス販売できるプラットフォームを開発、提供していらっしゃるMOSH株式会社の皆さんと合同で技術勉強会を開催いたしました。MOSH株式会社様の公式Zennでも開催報告を上げていただきましたので、あわせてご覧ください： zenn.dev 弊社からは3名のITエンジニアが発表しておりますので、その内容を軽くご紹介いたします。 GitHubでTerraformできる！tfmigrate & tfactionのご紹介 両社の採用技術の共通点であるTerraformに着目して、筆者（id:eller）が弊社でtfmigrateとtfactionを導入するに至った経緯についてお話ししました。 図1 非公開資料より。tfmigrateとtfactionはとても便利です
Google Chromeのサイト内検索(検索のショートカット)機能を便利に使う - hogashi.*
三行 Google Chrome には、「サイト内検索」という機能があり、好きなキーワード + 検索語で、好きな検索 URL をつくれる 検索のショートカットのような機能 特定のサイト内検索 URL をつくるだけじゃなくて、規定の検索エンジンの検索 URL をつくっても良い 検索 URL だけじゃなくて、自由な URL をつくっても良い 使い方には注意 目次 三行 目次 サイト内検索という機能がある 規定の検索エンジンの URL でも良い 検索 URL じゃなくても良い 意図しない URL にしてしまわないよう注意 追記 Firefox にもある %s も入れずに使う サイト内検索という機能がある Google Chrome には「サイト内検索」という機能がある*1。ユーザが好きに決めたキーワード + 検索語をアドレスバー (omnibox) に入力することで、規定の検索エンジンに限らない
How Core Git Developers Configure Git
A few weeks ago I wrote about Git’s help.autocorrect setting and the strange tale of the origin of it’s deciseconds value. It got me to thinking about other git config settings that most people likely don’t know about and which should probably be defaulted differently. In this post, I’ll go through some of the perhaps obscure Git config settings that I have personally globally enabled and go into
プロダクトフルリニューアルを機に MobX をフロントエンド開発で導入した話 - 株式会社ヘンリー エンジニアブログ
こんにちは、アーキテクト室の岩永です。 ヘンリーでは去年からプロダクトのフルリニューアルを進めており、その一環としてフロントエンド開発に MobX を導入しました。 当初は複雑なUIの実装を整理するための View Model として限定的に使い始めましたが、その有用性から徐々に使用範囲を広げ、現在では新規開発のほぼ全てで MobX を活用しています。 本記事では、MobX の採用に至った経緯や、実際の運用を通じて得られた知見を共有します。 特に以下のポイントについて詳しく説明していきます。 MobX の特徴と基本的な使い方 フルリニューアルにおける MobX 採用の背景 段階的な導入プロセスと直面した課題 Domain Model への MobX の活用と今後の展望 フロントエンド開発における状態管理の選択に悩まれている方や、複雑なドメインのプロダクトを作っている方、大規模なリニューアル
コードとブログの両方を効率的にレビューする仕組みについて：PR-Agent（Amazon Bedrock Claude3）の導入
コードとブログの両方を効率的にレビューする仕組みについて：PR-Agent（Amazon Bedrock Claude3）の導入 こんにちは。 DBRE チーム所属の @hoshino です DBRE（Database Reliability Engineering）チームでは、横断組織としてデータベースに関する課題解決や、組織のアジリティとガバナンスのバランスを取るためのプラットフォーム開発などを行なっております。DBRE は比較的新しい概念で、DBRE という組織がある会社も少なく、あったとしても取り組んでいる内容や考え方が異なるような、発展途上の非常に面白い領域です。 弊社における DBRE チーム発足の背景やチームの役割については「KTC における DBRE の必要性」というテックブログをご覧ください。 この記事では、DBREチームが運用しているリポジトリに PR-Agent を導
AWSのコストと使用状況レポート (CUR) 2.0をBigQueryで分析してみたいあなたへ - Qiita
この記事ははてなエンジニアAdvent Calendar 2024の7日目のエントリーです。昨日は id:miki_bene さんのEmacs のトレース情報を Mackerel(Vaxila) に送りたかった…… - ドキュメントを見た方が早いでした。タイトルから悔しさが伝わってきますね。 さて、この記事では、表題通りAWSのコストと使用状況レポート (CUR)2.0のデータをBigQueryへ転送して分析できるようにするためのポイントや、私が工夫していることをいくつか紹介します。 以下、当機能をCUR2.0と呼びます。 使用状況レポート (CUR) 2.0 とは CURは Cost and Usage Report です。そのままですね。 CUR2.0は re:Invent 2023でリリースされたもので、AWS Billing and Cost Management の中の AWS
Digger + GitHub Actionsで作るTerraform/OpenTofuのCI/CD - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに この記事は Terraform Advent Calendar 2024 の 23日目の記事です。 TerraformのCI/CDどうしてますか？私は長年Atlantisを愛用していました。Atlantisは、Terraform/OpenTofu用のCI/CDサーバで、自分で使う分にはどちゃクソ便利なんですが、サーバを自前で建てないといけないのがネックで、なかなか初心者や小規模な環境にはオススメしづらいのが悩ましいところです。 なんかよい代替手段はないかしら？と思って最近使ってみているのがDiggerです。DiggerはGit
Linuxサーバのセキュリティ監視プラクティス (概要編) - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 近年Linux環境を狙った攻撃（ランサムウェアなど）も増えている 「ランサムウェア：Windowsに比べれば少ないものの、Linux向けのランサムウェアも存在します。2022年初旬から2023年までに、Linux向けランサムウェアの攻撃が62%増加したことが、2023年上半期セキュリティレポートで報告されています。例として、金融機関を対象としたKillDisk というランサムウェアがあります.」 引用元：増加するLinux向けランサムウェア攻撃：2022年年間のLinuxにおける脅威動向分析 MITRE ATT&CKの対応OS
推奨アラーム - Amazon CloudWatch
以下のセクションでは、ベストプラクティスアラームを設定することをお勧めするメトリクスを一覧表示しています。各メトリクスには、ディメンション、アラームの目的、推奨しきい値、しきい値の根拠、期間の長さとデータポイントの数も表示されます。 一部のメトリクスはリストに 2 回表示されることがあります。これは、そのメトリクスのディメンションの組み合わせによって異なるアラームが推奨される場合に発生します。 アラームを発生させるデータポイント数は、アラームが ALARM 状態になるのに必要な違反データポイントの数です。評価期間数 は、アラームの評価時に考慮される期間の数です。この 2 つの数が同じ場合、期間の値がその数だけ連続してしきい値を超えた場合にのみ、アラームは ALARM 状態になります。アラームを発生させるデータポイント数が評価期間数より少ない場合、そのアラームは「N 件中 M 件」のアラーム
FigmaでAWS構成図作りたいよね？？？総集編 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Figma好きなエンジニアとしては、やはりFigmaで構成図を作らない限り死んでも死に切れません。 Figmaでなくてもいいけど 構成図を書いている時に 「もっと構成図を綺麗に書きたい」 という声が心の奥底から聞こえてこないでしょうか。 そんな時は Figma の出番です。 AWS公式ページに Figma へのリンクがあります。 ※Amazon Bedrock はまだFigma内のアーキテクチャアイコンにはありません… 公式リンクからFigmaへ飛んでみたけど、どういうこと？ 上記のAWS公式ページからFigmaを選択します。 するとF
データ分析で用いるSQLクエリの設計方法
STEP2. アウトプットを実現するために必要なデータソースを書き出す アウトプットの整理ができたら、今度はインプットとなるデータソースの整理を行いましょう。 必要なデータソースは要件から読み解くことができます。 今回は「10代のユーザーの月間視聴数（性別 / 動画カテゴリごと）の推移をグラフで見たい」という要件です。 ここから、この分析に必要なエンティティ（実体）とその属性、集計値を抽出しましょう。 エンティティと属性 ユーザー 性別 年代 動画 カテゴリ 集計値 視聴数 これらのデータを管理するテーブルを、調査やヒアリングを実施して探します。 今回は以下のテーブルを使用することとします。 user：ユーザー登録に必須な入力項目を管理するテーブル user_profile：ユーザーが登録後に設定できる任意の入力項目を管理するテーブル video：ユーザーが投稿した動画を管理するテーブル
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起動シーケンスを考慮して Emacs のフォント設定関数を正しく使い分ける ||| Apribase
How Stack Overflow plans to survive the next DNS attack - Server Fault Blog