ファン・ダン・ラーン(FDL)ふりかえりボード - Qiita
ふりかえりで使える手法としてKPTやYWTなどがありますが、新しくファン・ダン・ラーン(Fun/Done/Learn)というアプローチを作ったので紹介します。チームがやったことを、Fun、Done(またはDeliver)、Learnという3つの軸とその重複で見直します。上の図のように、Fun、Done(Deliver)、Learnのを重ね合わせた図をボード上に書いて、そこに分類していきます。 この図を見れば、経験のあるファシリテーターやスクラムマスターなら自分なりのやり方が思いつくのではないでしょうか。ぜひ自由に使ってみてください。以下では、私たちが実際に試してみた方法を紹介します。 まずホワイトボードや模造紙に、上のFun/Done/Learnの図を描く。重なり合う領域が狭くなりすぎないよう気をつけること メンバー1人ひとりで、やったことを付箋に書き出す 付箋の内容を共有して会話しながら
結局、Go言語をやめる理由はなかった件 - Qiita
この記事は Go 2 Advent Calendar 14日目の穴埋め記事です。 はじめに @okdyy75 さんによる Go 5 Advent Calendar 14日目の の記事「だから僕はGo言語を辞めた」 が「ベンチマークっていうのはこうやるんだよ」というのを説明するために反面教師的な意味で良い教材だと思ったので、反証記事を書きたいと思います。 ベンチマークを取りながらコードを改善して、最終的にGoは遅くないからやめる必要はないということ、そして、なぜ遅いという結論になってしまったのかを掘り下げていきたいと思います。 下準備 幸いなことに、ベンチマークのソースコードがGitHubにある ので、こちらを実行しながら問題点を改善していきましょう。 ちゃんとコードが上がっているのは素晴らしいですね！ 一方で、元記事には測定環境が明記されていませんでしたので、同じ環境で測定することはできま
技術選定/アーキテクチャ設計で後悔しないためのガイドライン - Qiita
はじめに 本稿は、ソフトウェア開発を進める際に直面する様々な技術的な意思決定やライブラリ・フレームワーク・XaaS等を選択し正しく活用していくのかについての考え方をサポートすることを目的としています。「すべてにおいてこのようなワークフローを通じて検討すべきである」という主張ではありません。読者の抱える問題領域に応じて、必要な箇所を取捨選択するための１種の考え方を提供するものです。 そもそもアーキテクチャ・技術選定に時間をかけるべきか まず第一に伝えておきたいことは、技術選定やアーキテクチャ設計に常に慎重であるべきではないということです。ソフトウェアの規模やライフサイクルに応じて、そもそも時間をさく必要がないということも多くあります。書き捨てのシェルスクリプトにも読みやすいコードを求めて書くことは非常に重要ですが、だからといって組織だって議論・検討するようなものでもないのです。一方で、５年も
[AWS][CFn]SecurityHubの設定 - Qiita
はじめに こんにちは。なじむです。 今回もクラスメソッドさんのブログ記事、AWSアカウントを作ったら最初にやるべきこと ～令和元年版～を参考にさせていただき、AWSでの初期設定をCloudFormationで実施していこうという記事を書いていこうと思います。 今回は「Security Hubの有効化」です。 前提 サンプルコードで実行しているのは以下です。 SecurityHubを有効にする SNSを設定する（今回はメール通知） SecurityHubでイベントを検知した際にCloudwatchイベントを通じてSNSに通知する。 ここまで記事を書いていて思ったのですが、SecurityHubで通知を有効にしておけば、GuardDuryで通知しなくてもよくなるのですねきっと。。。 これはConfigやMacieでも同じことが言えるので、GuardDutyやConfig、Macieを有効化にし
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ALBでのパスベースルーティング - Qiita
1.ターゲットグループの作成 ターゲットグループを2つ作成しておく。ここでは、alb1 と alb2 と作成。 2.ALBの作成 ターゲットグループに alb1 を指定し、普通に作成する。 ここまでは通常のalbの作成方法と一緒。 3.リスナーの編集 「リスナー」で対象のリスナー の「ルールの表示/編集」 「+」から「ルールの挿入」 「条件の追加」で「パス」 /img/* がある場合、ルールは /img/picture.jpg のリクエストを /img/picture.jpg のリクエストとして、指定されたターゲットグループに転送するようにします。 パスの条件 /img/* を入力し、チェックマークアイコンをクリック。 「アクションの追加」から「転送先」 alb2 の方を指定します。 設定はこれで完了です。 4.テストしてみる /txt/txt.html → alb1 /img/img.h
クラスタのノード欠損を復旧しようとしてクラスタを丸ごと落とした話 - Qiita
これは、私が若…くはないけどピカピカのAWS1年生だった、数年前のお話です。 何をやらかしたのか やらかし前の状態 本番運用しているWebアプリケーションの裏側に、EC2インスタンス3台でクラスタを組んだ某データストア製品を使用していました。データはクラスタ内でレプリケーションされており、1台がダウンしただけならクラスタは稼働を継続できます。2台がダウンするとクラスタ全体が機能しなくなります。 ある日、3台のうち1台で障害が発生してインスタンスへ疎通できない状態になりました。この時点ではクラスタは正常に応答しており、あと1台ダウンしない限りはサービスに影響が出ない状態でした。 まず、ダウンしてしまったインスタンスを再起動して復旧させようとしました。ところがEC2マネジメントコンソールから再起動、停止を選択しても障害中のインスタンスは反応しません。そして私は間違いを犯します。 やらかしたこと
Linuxカーネルビルド大全 - Qiita
はじめに （本記事は Linux Advent Calendar 2020 および 東京大学 品川研究室 Advent Calendar 2020の11日目の記事として書かれました。） カーネルのビルドについての情報はググると色々と出てきますが、「ここを見ればOK」と思えるサイトに巡り会えていないので、自分で書いてみることにしたのが本記事です。 いずれLinuxカーネルをビルドする必要にかられるであろう研究室・学科の後輩や、忘れっぽい将来の自分のためにも、改めてLinuxカーネルのビルド方法についてまとめてみたいと思います。 概要 さて、「カーネルをビルドしよう」という状況に置かれた場合、実際にすべきことは主に以下の４点だと思います。 ソースコードの取得 ビルド環境の構築 カーネルコンフィグの準備 ビルド及びインストール そこで本記事では、カーネル本体のビルド上記の４点の他、関連して以下の
AndroidアプリのソースコードをProGuardで難読化 - Qiita
APKの作成 リリースビルドの作成で難読化されます。デバッグビルドでは難読化されません。 プロジェクトを右クリック-> Android Tools -> Export Signed Application Package 除外設定の流れ デフォルトではAPK内のJarファイルを全て難読化しようとするため、そのままだとエラーになる可能性が高いです。 基本的には、以下のフローを繰り返して難読化に挑戦することになります。 APK作成成功まで APKファイルをリリースビルド エラー発生 コンソールからエラー内容を確認 proguard-project.txtを修正 動作確認完了まで APKファイルをインストール 基本動作を確認 エラー発生(logcatなどで確認) proguard-project.txtを修正 参考までに、AWS-SDK for Androidを使っている場合は以下の設定を追加し
NoSQLについて勉強する。 - Qiita
と名だたるIT企業が立て続けにRDBMS製品をリリースし、この時期にリリースされた上記のDBによって現在のRDBMSシェアは9割を超えると言われています。 このように、多数のデータベース製品がリリースされた背景には、1970年～1990年頃においてビジネスフィールドへのITシステム導入が急速に進んだことがありました。 この時代ではまだ世の中はパソコン/インターネット時代には到達していないため、この時代のITの中心は正にこうしたデータベースによる情報管理そのものにあったと言っても過言ではありませんでした。 広義のDBMS(データベース管理システム)としてはリレーショナル型の他にネットワーク型、カード型、階層型などがありますがビジネスモデル(トランザクションの必要性など)に最もよく合致したのがRDBMSでした。RDBMSにおける"リレーショナル"とは 個々のデータ(レコード)がいくつか属性(カ
統計初心者が統計モデリング力を鍛えるための勉強法 - Qiita
以前、『結局、統計モデリングとは何なのか』という記事を書きました。 この記事は、その名の通り、「そもそも」何が統計モデリングで、何が統計モデリングではないのかということを扱った記事です。 今回は、「統計モデリングとは何か」を理解した方に向けて、実際に「統計モデリング力」を鍛えるためにはどうするかを書いていきたいと思います。 この記事の目的と対象者 上記でも述べたようにこの記事の目的は、どのように「統計モデリング力」を鍛えるかを書くことです。 統計学に入門するところから、高度な統計モデルを扱えるようになるまでの勉強法について書いています。 したがって、統計初心者からそれなりに理解している人までの幅広い層が想定読者となります。 ところどころで、プログラム言語で実際に手を動かしながら学ぶタイプの本を紹介することもありますので、そういった本を読むためにはPythonまたはRの知識が必要になります。
CloudWatch Logs Agent の挙動について調べたことのまとめ - Qiita
公式ドキュメントに記述されているFAQの翻訳みたいになってしまいましたが、 CloudWatch Logsを実際使うに当たって、CloudWatch Logs Agent の挙動について調べたことのまとめです。 設定ファイルについてはこっちにまとめました。 設定ファイルを変更したので、設定を反映させたい 設定ファイル/var/awslogs/etc/awslogs.confに以下の記述がありました。 NOTE: A running agent must be stopped and restarted for configuration changes to take effect. configを再読み込みさせる場合は、Agentのrestartが必要そうです。 condrestartとかは無いみたいですね。 ログがローテーションした場合はどうなるの？ ファイルのローテーションについては
可視化や統計でデータに『恣意的なストーリーを語らせる』16の闇の魔術【bad charts】 - Qiita
闇の魔術に対する防衛術 Advent Calendar 2020の三日目 はじめに データの可視化は非常に難しい。 まずデータの抽出が難しい ・データソースごとの整合性が取れているか ・取得したデータとソースデータに欠損が生じていないか ・SQL文を実行したサマリの結果が部分的に抜け落ちていないか。 その確認は時間的にも精神的にも苦痛。 しかし、苦労して抽出したデータも使い方で全くの無駄になる その例として「可視化や統計」部分に着目してお話をしようと考えた。 データの背景を知らない人には、データ可視化が歩み寄る手段になるし、伝えたい事をインパクトを伴って伝えられるなど非常にメリットである。 ※ただし 「可視化」の使い方によっては誤った理解をさせることも可能。 伝えたい事だけを正しいように見せる方法もあり、 可視化に詳しくない人に誤解を与えて自分の主張を通すこともできるかもしれない。 これは
Amazon Neptuneを使ってみる - Qiita
KIT Developer Advent Calendar 2018 10日目の記事になります. Amazon Neptuneを使ってみます. この記事では, まだ使ってみたなどが少ないAmazon Neptuneを使ってみます. それと同時に, グラフ型データベースとはどのようなものかも記載していきます. 研究にて, グラフ型データベースを使用する機会があり, 自分用のメモとして残そうと考え, 書いています. Amazon Neptuneって耳にしたことありますか? ざっくりいうと, Amazon NeptuneはAWS(クラウド)のグラフ型データベースサービスです. Amazon Neptuneの説明をする前に, 簡単にグラフ型データベースとは何かについて書いていきます. グラフ型データベースとは 頂点(Node, Vertex)と辺(Edge)からなる構造をもつデータベース 大量のオ
AWS認定Big Data勉強記 - 7: Amazon DynamoDB - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? こんにちは、えいりんぐーです。 今回はAmazon DynamoDBについてまとめます。 Amazon DynamoDBとは DynamoDB は、あらゆる規模に適した高速で柔軟な非リレーショナルデータベースサービスです。DynamoDB を使用すると、分散データベースの運用と AWS にスケーリングするための管理負荷を軽減できます。ハードウェアのプロビジョニング、設定と構成、スループット容量のプランニング、レプリケーション、ソフトウェアのパッチ適用、クラスターのスケーリングなどについて心配する必要はありません。 参考資料 基本的に以下
AWS CloudTrail - Qiita
1.AWS CloudTrailとは？ 「いつ誰が何をしたのか」を記録しておいてくれるサービスです。 2.特徴 デフォルトでOnになっている。 90日間保存できる。（90日以上保存させる場合は、S3に保存させるようにする。） S3の保存先はS3でバージョンニングを有効にするか、クロスアカウントなどを利用することを検討する。 5分おきに作成される。 3.イベント履歴 「イベント履歴」をクリックしてみましょう。 CloudTrail はデフォルトで有効になっているため、今まで行ってきた「サインイン」や「IAM ユーザーの作成」などもすべてイベントとして記録されています。 このようにCloudTrail では何も設定しなくても、デフォルトで過去90日間のイベントが無料で記録されています。 今後もし「消した覚えがないのにサーバが跡形もなく消え去っている！」というようなことがあったら、先ずCloud
JWTの概要とRubyにおける使い方のメモ - Qiita
ユーザー認証周りのAPIを作っていたのですが、その中でJWTの仕組みを使いました。使い方はシンプルで分かりやすく比較的簡単にセキュリティ向上を見込めると感じたのですが、日本語の資料がまだ少なく敷居が高い印象でした。使ってみたら予想以上に便利だったのでメモを共有します。 間違いなどありましたら指摘お願いします。 JWT概要 JWTは「Json Web Token」の略 JWTはjsonをトークン化する仕組み 改ざん出来ないjsonと思ってもらえればOK Signed JWT JWTがサポートしている署名アルゴリズム HMAC : 共通鍵方式 RSA : 公開鍵方式 ECDSA : 楕円曲線暗号（あまり使われ得ていない） 運用 秘密鍵と公開鍵を作っておく 送りたいデータを秘密鍵でエンコードし、レスポンスとして返す 帰ってきたJWTをセッションに保存 受信側は公開鍵を使ってトークンをデコードし、
JWT・Cookieそれぞれの認証方式のメリデメ比較 - Qiita
JWTとは JSON Web Tokenの略。ジョットと読むらしい。 ざっくりいうとJsonに電子署名を加え、URL-Safeな文字列にしたTokenのこと 正確にいうと、電子署名を使用する方式はJWS（JSON Web Signature）と呼ばれ、別途暗号化を使用するJWE（JSON Web Encryption）も存在する。よく見かける説明はJWS方式のほう。 JWS方式の場合、電子署名であり暗号化ではないため、中身を見ることは可能。但し改ざんはできない、という仕組み。 実際のユースケースで言うと、サーバ側で認証情報が入ったJsonを加工（電子署名を加える等）し、JWTにしたのち、それを認証Tokenとしてクライアントに渡す。クライアントはそのTokenを認証Tokenとして使用する。 仕組みについては調べればたくさん出てくるのでそちらを参照したほうが良いかと思います。 この記事では
OAuth認証とは何か?なぜダメなのか - 2020冬 - r-weblife
こんばんは。ritouです。 Digital Identity技術勉強会 #iddance Advent Calendar 2020 1日めの記事です。 qiita.com 初日なのでゆるふわな話をしましょう。 何の話か もうだいぶ前ですね。9月のお話です。こんなTweetを見かけました。 社内Slackにいる「OAuth認証」と書くと訂正してくれるbotが丁寧な解説をするようになっていた 認証(Authentication)と認可(Authorization)は間違えやすいわりにミスると甚大な被害をもたらしがちなので、常日頃から意識を高めていきたいですね pic.twitter.com/oVQxBgZcHS— greenspa (@greenspa) 2020年9月28日 このbotに対する思うところはもう良いです。 今回は、「OAuthの仕様に沿ってID連携を実装するいわゆる"OAut
衝撃！！サーバ監視ツールの値段を徹底分析 〜Datadog, CloudWatch, Mackerel, MetricFire〜 - Qiita
衝撃！！サーバ監視ツールの値段を徹底分析 〜Datadog, CloudWatch, Mackerel, MetricFire〜CloudWatch監視MackerelDatadogMetricFire サーバ監視と言っても、色々なツールがあるのは事実です。機能面で比較しようとしても、結局、名の知られている監視ツールでは、視覚化、アラート、API、インテグレーションなど、そこまで大きな差はなく、どれも素晴らしい機能を保持しています。 結局、導入を決定するにあたり、最終的に気になるところは値段ではあると思うのですが、今回の記事では、MetricFireの顧客の平均データ量である150,000メトリック（約800ホスト）を基準とした場合、Datadog, CloudWatch, Mackerel, MetricFireのそれぞれの監視ツールで一体どれくらいの価格の差が生まれるのかを検証していき
AWS SAM CLI 再入門 2021.08 - Qiita
この記事は AWS Advent Calendar 2019 16日目の記事でした。 2020/7/21 に AWS SAM CLI が General Available となっため、v1.0.0 時点の情報に更新しました。 2021/8/24 に v1.29.0 時点の情報に更新しました。 はじめに 2018年の5月にaws-sam-local 改め aws-sam-cli の新機能 sam init を試すという記事を投稿しました。 AWS SAM CLI は GitHub 上で開発が行われていますが、リリースのペースが早く日々機能追加や改善が行われています。結果として上記の記事の内容は一部古いものとなっています。本記事では2021年8月22日時点の最新バージョンである v1.29.0 までのリリースを踏まえた使い方をご紹介します。 AWS SAM と AWS SAM CLI Ser
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