丁度ええ! ロギング - kawasima
2025/4/24に開催した #アーキ部 『丁度ええ! ロギング』の内容を編集したものです。 ロギングにまつわる問題の構造 ロギングにまつわる現場でよく見られる問題には以下のようなものがあります。 ロギングガイドラインを定義して、開発者に周知し実装してもらったが、実際運用してみると、役に立たないログが多すぎる。 担当者が異なると、ログ出力する粒度が微妙に異なり、解析に時間がかかる。 ログの形式や内容が統一されておらず、分析ツールでの活用が難しい。 ロギングベストプラクティスは探すといくつか見つかります。 https://www.dataset.com/blog/the-10-commandments-of-logging/ https://betterstack.com/community/guides/logging/logging-best-practices/ https://new
Lookerノウハウ
このページについて / Looker関連イベント / ベストプラクティス / Lookerはじめの一歩 for 管理者 / Looker初級者が知っておくべきトピック / 都道府県のTopoJSONデータ / 棒グラフで値のラベルをグラフの中に表示する / リリースのデプロイ通知 / リリースノート / メンテナンス / Atom Fasion / プライベートIP / Conversationa
カジュアル面談 逆質問テンプレ - yuiseki
御社の事業の立ち上げの経緯や意思決定や試行錯誤のプロセスについて、もしご存知でしたら、なるべく詳しく教えてください
メタファー空間でGPT4に発散と抽象化をさせてから具体化する - 西尾泰和の外部脳
あるメタファーの空間において二つのメタファーの対比(B)についてGPT4に列挙(1)させ、それからその対比を抽象化(2)させる。その後、抽象化した対比を異なるドメインに応用して具体化(3)させた
なぜマイクロサービスは失敗するのか? - kawasima
Eberhard Wolffさんのこのプレゼンの要約です https://www.youtube.com/watch?v=B3O-qYM-Kkw 共通のデータモデル 共通のデータモデルを通信に使う 各サービスで必要となるデータの内部モデルは異なるかもしれない データモデルが、共通ライブラリと同じ意味合いになる すべてのサービスが、最新のライブラリを使わなくてはならない 共通データモデルの変更は、す
モダンなソフトウェア設計の書籍 - kawasima
型駆動設計から始まるフォーマルなアプローチもカバーしているが、フォーマルな方法の簡単な紹介も含まれているもの。
twitterアカウント@yanmaが乗っ取られた - yanma
字下げ.iconTwitterで拡散され始めているため、誤解のないように補足しておきます。私のアカウントが乗っ取られたことは事実ですが、私はTwitterのセキュリティ設定のうち、「2要素認証」と「追加のパスワード保護」をいずれもデフォルト設定のままOFFにしていました。これらのいずれか一つでもONになっていた場合、今回の手口は使えない可能性があります(Twitterのセキュリティ周りの仕様が不明なため推定)。 字下げ.iconしかし、「2要素認証」はともかくとして、「追加のパスワード保護」がデフォルトでOFFになっているのはWebサービスのセキュリティ上正しい設計なのかどうかかなり疑問です。私はこの設定の存在を知らず、パスワードのリセット要求がされると少なくとも一回はログインアラートが来て阻止するチャンスがあると考えていました。
Microservices分割大全 - kawasima
microservices.ioのサイトに載っている分割パターンは4つ。ただし「自己完結型サービス」と「チームごとのサービス」は、直交していないので大きくは「ビジネスケイパビリティでの分割」と「サブドメインでの分割」の2つ。
ソフトウェアアーキテクチャを学ぶために - kawasima
いわゆるGoFの23個のデザインパターン。知っておくに越したことはないが、フレームワーク・ライブラリに溶け込みすぎていて、現代では知らないうちに使ってることになるので、余裕があれば。
命名のプロセス - kawasima
多くの人が、1回で最高の命名をしようとする。これは難しく、うまく行くことなんて滅多にない。問題はネーミングというのは設計であるということだ。あらゆるものに収まりの良い場所を与え、正しい抽象化をしなくてはならない。これを最初の1回で完璧にこなせる可能性は低い。だから進化的ネーミングについて話をしよう。
欲しい情報がすぐ見つかり、ユーザーにもCS担当者にも優しい「よくある質問ページ」を簡単に構築できるAIシステム「Helpfeel」をリリース。慶應SFC増井ゼミと実証実験も。
欲しい情報がすぐ見つかり、ユーザーにもCS担当者にも優しい「よくある質問ページ」を簡単に構築できるAIシステム「Helpfeel」をリリース。慶應SFC増井ゼミと実証実験も。 Nota Inc.は、検索性に優れ、ユーザーにもCS担当者にも優しい「よくある質問ページ」を簡単に構築できるシステム「Helpfeel」をリリースしました。ユーザーが自力で問題を解決するのを手助けするだけでなく、CS担当者やコールセンターの負担も削減します。 また、弊社CTOである慶應義塾大学の増井教授と合同でフリマアプリ「メルカリ」がお客さま向けに提供する「メルカリガイド」のデータを用いた共同研究も開始しています。 Helpfeel : https://helpfeel.notainc.com/ 企業のCS担当の方、こんなお悩みありませんか？ よくある質問ページを用意しているが、検索性が悪くユーザーがアクセスできな
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Talk to the City - 西尾泰和の外部脳
iPhone/iPad以外の人が登録＆利用する方法 - Bluesky
Scrapbox ChatGPT Connector - 井戸端
ユーザーのニーズを満たせばいいという考えは人の持つ可能性を信じていない - yuiseki
ネットワークハッキング入門 - ニート向けソフトウェアエンジニアリング塾
フィードバックの誤謬 - kawasima
実践ADR - kawasima