誰も教えてくれないSIの本質、SIerの世界観
本記事について 国内の IT 業界について、ネット上では「SIer」VS「Web系」の構図がしばしば見られる。本記事は前者、SIer の世界観をひとりの当事者として雑多にまとめたものである。記事としては読み物、特にポエムの類。 対象読者 以下を想定する。 ITエンジニアまたはその卵で、 SIerを知らないWeb系の人 SIerに入社した新人や中途入職者 SIerにてSEまたはマネージャーして働いている者 SIerにてSEではないが裏方で働いている者（開発、研究、調査、教育、管理など） 学習や就労の初歩として参考にしてもいいし、議論やキャリアのダシに使っても良いだろう。 筆者について 吉良野すた: https://stakiran.github.io/stakiran/ 国内の大手 SIer に勤めるサラリーマン。現場には出ておらず、裏方で支えてメシを食べている。SI にも IT にもさほど
ITはもう面白くなくなってますね。 技術が面白いときには、いろいろ新しいものが出て性能あがったりできることが増えたりします。調べたらどんどん新しいものが出てくるし、新しいものもたくさん作るし、面白い。ですが、IT技術は一通り出そろって、成熟期に入っています。そうすると新しい技術に出会うことも新しいものを作ることも減っていきます。その結果、いままでの変化のあった状況を知っていれば、つまらんってなりますね。 ※2024/8/24 追記 言いたいことをまとめると、IT素振りのネタ探しに苦労するようになったよねってことです。 結局のところITというのは新しいハードをどう動かして社会に実装していくかというものなので、新しいハードが出ないとどうしようもないのです。けれどもだいたい飽和してしまった。 雑にいえば、これまで1980年くらいにBASIC搭載8bitパソコンが普及するとBASICプログラミング
オープンソースとは違う新しい取り組み「Fair Source」登場。ビジネスの持続性とソースコード公開の両立を目指す
企業がソフトウェアビジネスを持続的に行えることと、ソフトウェアのソースコードを公開することの両立を実現するための新しいライセンスへの取り組みとして「Fair Source」が登場しました。 意訳すると、ソースコードが公開され、開発者のビジネスを守るための最小限の制約がありつつもコードの利用や変更、再配布が可能で、計画的に一定期間後にオープンソースとなるもの、と言えるでしょうか。 具体的なライセンスとしては「Functional Source License (FSL)」が推奨されているのに加えて、「Fair Core License」「Business Source License (BSL)」が該当するとされています。 Fair Sourceの目的とは 公式Webサイトでは、Fair Sourceの目的が次のように説明されています。 The purpose of Fair Source
概要 Web ブラウザではすっかりお馴染みの Google Chrome ですが、開発者ツール（DevTools）だけでなく、拡張機能にも導入すると非常に便利なものがたくさんあります。 その中でも、Web系の開発をするエンジニアなら、是非入れておきたいオススメの Google Chrome 拡張機能について紹介します。 尚、いずれも無料で利用可能です。 IT エンジニア界隈では、既にどれも有名なものばかりですが、これから Web 系の開発をする方は是非お試しください。 本当はもっとたくさんオススメしたい拡張機能がありますが、ひとまず今回は３つ紹介します。 Wappalyzer（ワッパライザー） 「Wappalyzer（ワッパライザー）」は、現在表示している Web ページで使われている技術（言語、フレームワーク、プラットフォーム、分析ツール、その他のサービス）を一覧表示してくれる拡張機能で
Sakana AI、科学論文の調査から作成、レビューまですべてAIが自動で実行するThe AI Scientistを発表 Sakana AIは2024年8月13日、大規模言語モデル (LLM) を複数組み合わせてアイデアの生成、必要なコードの記述、実験の実行/結果の要約、視覚化、レビューまで、論文作成のライフサイクル全体を自動化するAI駆動型の論文作成システム「The AI Scientist」を発表した。 The AI Scientist: Towards Fully Automated Open-Ended Scientific Discovery 「AIサイエンティスト」： AIが自ら研究する時代へ（上記ブログの日本語訳） Introducing The AI Scientist: The world’s first AI system for automating sc
ソースコード管理の進化：Excel管理からGitHubまで、エンジニアの戦いを振り返る！ - Qiita
ソースコード管理の進化：Excel管理からGitHubまで、エンジニアの戦いを振り返る！ プロローグ 先日、弊社のとある案件内での会話です。 熟練エンジニア（以降「熟練」と表記）：GitHubのプルリクが来てたからコードレビューしておいたよ。 若手エンジニア（以降「若手」と表記）：ありがとうございます。助かります。 熟練：他の人のコードにも指摘した内容がキミのコードにもあったので指摘しておいた。他の人のプルリクは見ていないの？ 若手：いや、他の人のプルリクは見てないですね。。 必要ですかね・・？ 熟練：必要だよ。昔はそういうのやりたくてもできなかったんだから！ 若手：（はじまった、熟練さんの昔語り・・。長いんだよなぁ。。）なるほど！そうなんですね。他の人のコード読んで勉強します！ はじめに 皆さん、こんにちは。エンジニア歴約20年目の立脇です。今日は、エンジニアにとって切っても切り離せない
ハードとソフトの世界をつなぐ OSの根幹となる仕組みを理解しよう OSにおいて、カーネルとはその名のとおり「核となるコンポーネント」であり、記憶領域やファイルシステムの管理、プロセス制御、スケジューリング、ネットワーキングなど、ハードウェア制御に関わる幅広い機能を担っています。 Webやエンタープライズ、組み込みに至るまで、世界中のあらゆるところで、Linuxを基本OSとするシステムが稼働しています。Linuxはオープンソースソフトウェアであり、誰でも広くアクセスできることがその発展を支える特徴の1つといえるでしょう。しかし、その土台となるカーネルに限ってみても、ソースコードを読み込んで理解するにはあまりにも大規模かつ複雑な存在です。そのため、Linuxカーネルの役割や仕組みを理解している人が少ないのもまた事実なのです。 ソフトウェアの開発・利用において、カーネルのような根幹部分について理
新しいチームでTypeScriptに素早くキャッチアップするためにやったこと - KAKEHASHI Tech Blog
カケハシのプラットフォームチームでソフトウェアエンジニアをしているすてにゃん (id:stefafafan) です。今回は、私が TypeScript をメイン言語として採用しているチームに参加した際、言語や周辺技術のキャッチアップを行った方法について紹介します。 この記事は秋の技術特集 2024の 3 記事目です。 この記事の想定読者 私が元々持っていたスキルセット 認知負荷の増加 TypeScript 学習のためにやったこと 学習の進め方 テックリードとの 1on1 の中で壁打ちや相談 ペアプログラミング 輪読会 もくもく会 学習コンテンツ O'Reilly Online Learning を使った学習 TypeScript Deep Dive プロを目指す人のための TypeScript 入門 安全なコードの書き方から高度な型の使い方まで type-challenges 公式ドキュメ
WebAssemblyとしてPostgreSQLをビルドした「PGlite」公開。Node.jsやブラウザ上でPostgreSQLを実行、DBの永続化も可能
PostgreSQLのソースコードをWebAssemblyバイナリとしてビルドしたことで、Node.jsなどのJavaScriptランタイムやWebブラウザ上で（ほぼ）フル機能のPostgreSQLを実行可能にした「PGlite」が公開されました。 PGliteはPostgreSQLのCのソースをEmscriptenでコンパイル PostgreSQLはオープンソースの代表的なリレーショナルデータベースであり、C言語で開発されています。 PGliteはこのPostgreSQLのCのソースコードのビルドにEmscriptenコンパイラを使用してWebAssemblyバイナリとして出力、JavaScript/TypeScriptからライブラリとして呼び出せるようにしたものです。 ただしEmscriptenでコンパイルされたプログラムは新しいプロセスをフォークできないため、PGliteはPostg
GitHub Actions の実践的なノウハウが凝縮されている素晴らしい一冊「GitHub CI/CD 実践ガイド」を読んだ - kakakakakku blog
GitHub Actions の実践的なノウハウが凝縮されている一冊「GitHub CI/CD 実践ガイド」を読んだ📕 本書ではソフトウェア開発ライフサイクルから GitHub Actions 基礎トピック・GitHub Actions 実践トピックが紹介されていて，さらに GitHub Actions を活用して実現するリリース自動化・パッケージ管理・セキュリティのシフトレフトまでもカバーされている❗️素晴らしい👏 GitHub Actions をなんとなーく使っていたり，いつも既存のワークフローをコピーしていたりする人は必読かなと ＼( 'ω')／ また著者の経験に基づくベストプラクティス（こうすると良いよ〜的な）が散りばめられているのも現場目線で読めて良かった❗️ GitHub CI/CD実践ガイド――持続可能なソフトウェア開発を支えるGitHub Actionsの設計と運用 エ
【海外で話題】GitHub Copilotは不要だ、自分で作ればいい — オープンソースのAIコードアシスタント「Continue」がすごい
8月19日、海外の技術情報メディアTheRegisterが「自分で作ればGitHub Copilotは不要」と題した記事を公開した。この記事では、オープンソースのAIコードアシスタント「Continue」を中心に、どのようにしてLLM（大規模言語モデル）をローカル環境で実行し、IDEに統合するかについて解説している。 Continueをインストールする前提条件 Continueをインストールし、動作させるには、以下の前提条件を満たす必要がある。 マシン要件: 動作に必要なマシン: 近年のプロセッサを搭載したシステムであれば動作するが、最適なパフォーマンスを得るためにはNvidia、AMD、またはIntelのGPU（6GB以上のvRAMを推奨）が望ましい。Apple Silicon搭載のMacでも動作するが、16GB以上のメモリを推奨する。 Ollamaモデルランナー: Ollamaモデルラ
【批判ではない】最近の技術用語をなんでもカタカナ化するのをやめたい【答えでもない】 - inductor's blog
オブザーバビリティについて説明すると「それモニタリングですよね」みたいなツッコミをされる穴があるので、なんらかの excuseをしたいのだが、本心では オブザーバビリティとモニタリングってそもそも類似点や相違点を語ること自体がおかしくないかと思っているよ。— 統合開発環境 (@sadnessOjisan) 2024年8月27日 これを見て オブザーバビリティってかっこよくカタカナで言わずに、可観測性の確保って言い続ければいいんだよ。— inductor / Kohei Ota (@_inductor_) 2024年8月28日 包含関係はある（つまり、可観測性の必須要素に監視はある）が、監視の主体とする目的が必ずしもすべて可観測性の実現によって解決されるとは限らなくて、目的が違う— inductor / Kohei Ota (@_inductor_) 2024年8月28日 って日本語で説明し
Lazarus-IDE アプリを開発するにはそれなりのモティベーションが必要で、「プロダクト」として完成させるにはそれなりのコミットメントが要求されます。 日本語で言うと、一言で「理由」ですね。ちゃんとした理由がなければプロダクトとして世に出る事もないし、メンテも続きません。自分がアプリを作って公開している一番の理由は「自分が使いたいから」です。逆に言うと、自分が使いたい（と思える）アプリが存在しないから作る、という事になります。 毎日パソコンを使っている上で、こりゃダメだ、と思うアプリの使用を強制されることほどイヤな事はありません。Windows10は基本的には素晴らしいOSで、場合によってはMacやLinuxよりも完成度や開発する上でも良い事が多いです（開発環境やGUIのユーザビリティや安定性や自由度）。 そんなWindows10ですが、登場した当初（というかWindows8から）、M
Steven J. Vaughan-Nichols （Special to ZDNET.com） 翻訳校正： 川村インターナショナル 2024-08-30 07:30 香港発--Linus Torvalds氏と、その友人でVerizonのオープンソースプログラムオフィスの責任者を務めるDirk Hohndel氏が、The Linux Foundationのカンファレンス「KubeCon + CloudNativeCon + Open Source Summit China」で再び対談し、「Linux」開発とそれに関連する問題について語り合い、聴衆を沸かせた。 両氏はいつものように、Linuxカーネルの現状と今後について語った。具体的には、リリースプロセス、セキュリティ、「Rust」のLinux統合、ソフトウェア開発におけるAIの役割など、Linux開発のさまざまな側面に言及した。 Torv
ゲームエンジン「Godot」主要開発陣、「Unityユーザー大量流入」を恐れていた。オープンソースゆえの受難 - AUTOMATON
オープンソースゲームエンジン「Godot Engine」（以下、Godot）は現在、利用者が急増傾向にあるという。ゲームエンジン「Unity」からの移行を背景としたGodot利用者増について、Godotを立ち上げた開発者らは時期尚早だと怯えていたそうだ。 Godotは、PC/モバイル/Web向けゲームおよびアプリを制作できる2D/3Dゲームエンジン。Juan Linietsky氏とAriel Manzur氏らによって立ち上げられた。Linietsky氏がかつて自身のスタジオのために手がけた内製エンジンがルーツとなっており、その後2014年に一般に公開された。オープンソースとして提供され、完全無料で利用可能。開発にかかるコストは寄付によって賄われている。また、Linietsky氏を中心として、同エンジン作品のコンソール対応を有償でサポートする法人・W4 Gamesも立ち上げられている。 Go
これまで明確な定義がなかった「オープンソースAI」の定義をオープンソース・イニシアティブ（OSI）が発表した。テック企業が「オープンソース」という言葉を都合よく使っているとの批判への回答となるか。 by James O'Donnell2024.08.26 10 この記事の3つのポイント オープンソースAIの定義がOSIにより発表された 定義はAIモデルの使用、検査、修正、共有の自由を規定している 訓練データの透明性については意見の相違があり折衷案となった summarized by Claude 3 オープンソースAIは現在、至る所に存在する。問題は、実際のところそれが何なのかということについて、意見が一致していないことだ。今、私たちはようやくその答えを得られたかもしれない。オープンソースであることの意味の裁定者を自任するオープンソース・イニシアティブ（OSI）が、新しい定義を発表したのだ
はじめに ご覧いただきありがとうございます。Gonです！ 巷では、GitやGitHubに関する話が話題ですね。 エンジニアでGitを触ったことない人は本当に「やばい」のか？ そんなことは知りません。 Gitでのバージョン管理やGitHubの運用方法については、既に多くの記事で解説されているので、ここでは触れずにいこうと思います。 今回の記事では、普段の学習に『GitHub』を取り入れたことで、日々の学習がより楽しく継続できるようになり、結果としてスキルアップできた実体験についてシェアしていきます。 皆さんのエンジニアライフに、少しでも良いキッカケになれば嬉しいです。 GitHubを活用した方が良い理由 まずは、こちらの動画をご覧ください。 正直、意味は分かりません。 アニメーションが凄すぎて話が入ってきませんでした。 要約すると、こんな感じです。 GitHubは世界最大のソフトウェア開発プ
この記事ではArduinoを用いた制御実験を進めるにあたって必要な事項について説明します。Arduinoは、安価なIoTデバイスであり、広く利用されています。制御工学教育でもArduinoは有用です。ここでは、実際にArduinoを利用するにあたっての基礎事項を一通り説明します。制御実験について説明した動画や関連記事リンクは最下部に置いています。 Arduinoとは スケッチの基本構造 setup()関数 loop()関数 スケッチの主な用語 ライブラリ ピンモード デジタル書き込み（digitalWrite） アナログ書き込み（analogWrite） デジタル読み取り（digitalRead） アナログ読み取り（analogRead） プログラム例（スケッチ） Arduinoを制御器として使う 制御入力 制御出力 離散時間系と制御周期 Arduino UNOのスペック その他の特徴 制
SENDUNEは簡単にHTMLメールをデザインできるオープンソースのツールとのことなので、実際に使い勝手を確かめてみました。 Open source, drag and drop HTML email designer. | SENDUNE https://designer.sendune.com/ サイトにアクセスするとこんな感じ。あらかじめプリセットが用意されています。 「Your Logo」と書かれた部分をクリックすると左側でロゴの設定を編集できるようになりました。「Upload Image」をクリック。 標準でいくつかの画像が用意されていますが、今回は「Click To Upload JPEG or PNG or GIF」をクリックし、手持ちのGIGAZINEロゴ画像を選択して「開く」をクリックしました。 アップロードされた画像を確認し、「Select」をクリック。 ロゴの下の枠に
デジタル時代の企業にとって、システムの安定稼働と迅速な問題解決は、競争力を維持するための重要な要素です。21社にご寄稿頂いた「Amazon CloudWatch」「Datadog」「Grafana」「New Relic」「Prometheus」「Sentry」「Splunk」の各ツールレビュー記事を参照・抜粋し、それぞれの企業がどのようにシステムの健全性を確保し、未来の課題に備えているのかをアーキテクチャを通してご紹介します。 ※ツール名・ご寄稿企業名共にアルファベット順で掲載しております Amazon CloudWatchAWS CloudWatchは、AWSのクラウドリソースとアプリケーションの監視と管理を行うためのサービスです。メトリックス、ログ、イベントなどを収集、追跡し、可視化することで、システム全体の状態を把握し、問題の早期発見と解決をサポートします。 ▼Amazon Clou
GPT-4やLlama、Claudeといった大規模言語モデルは、2017年にGoogleの研究者が発表した「Transformer」というフレームワークの上に構築されています。このTransformerをベースにしたAIモデルがどのように機能するのかを視覚化したツール「Transformer Explainer」が、ジョージア工科大学のPolo Club of Data Scienceによって公開されています。 Transformer Explainer https://poloclub.github.io/transformer-explainer/ Transformer Explainerの見方は、以下のムービーを見ると一発でわかります。 Transformer Explainer: Learn How LLM Transformer Models Work - YouTube Tr
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絵で見てわかるLinuxカーネルの仕組み | 翔泳社
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大規模言語モデルの仕組みが目で見てわかる「Transformer Explainer」