(本当のリポジトリはIPアドレスとかいろいろ上がってるのでコピーです) 名前は競技が終わってから考えました。ISUCONで自分たちの代わりにsshしてくれるのでこの名前です。 構成大きく分けて、手元の１コマンドで全サーバーでデプロイを行うansibleと、ブラウザで必要な情報を見るobserver(勝手に名前を付けた)に分かれています。 ansibleansibleは、初動で必要なツールを入れるための0_init.ymlと、毎回のデプロイを行う1_deploy.ymlを作りました。典型的なnginx+MySQL+systemdのアプリであればこれらで対応できるようにし、典型でない問題が来た時には、Makefileを書いて 2_make_deploy.yml で対応できるようにしました。 initの方では、下のobserverで必要なexporterなどを入れたり、GitHubの鍵を登録した
最近実際に開発現場にコンテナを導入してきた経験から、公式ドキュメントに記載されているベストプラクティスに実際どうなんだということを言ってみようと思います。公式に書いてあることを間違ってると指摘という意図はありません 発言は個人の見解に基づくものであり、所属組織を代表するものではありません。 2023/12/3更新: 燃えかけてるのでタイトルを変えました。 補足: こちらの環境は下記を想定しています。 Java CICD/本番環境イントラネット内に整備 WF開発 マルチステージ・ビルドを使う マルチステージビルドの目的 公式ドキュメントには、下記のように記載があります。 マルチステージ・ビルド は、中間レイヤとイメージの数を減らすのに苦労しなくても、最終イメージの容量を大幅に減少できます。 つまり、最終イメージの容量を減らすことが目的であって、その一つの手段としてマルチステージビルドを進めて
保守性と生産性を両立する分析用SQL構造化の4原則 〜 構造化プログラミングの考え方をSQLに適用する
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは。Yahoo!広告のデータマーケティングソリューション（以下、DMS）を開発しているデータアナリストの薄田です。 みなさんは、中間テーブル同士が複雑に絡み合い変更しようにも影響範囲を推定できず、手がつけられない分析パイプラインの保守で苦労された経験はないでしょうか？ 私のチームでは数千行におよぶ分析用SQLをリファクタリングして、保守性と生産性を両立する分析パイプラインに生まれ変わらせることができました。 この記事ではリファクタリングを通して確立した、分析用SQLを構造化するための4原則を紹介します。4原則を意識しながらSQLを書くことで、高凝集・疎結合な分析パイプラインを作ることができます。 この記事では凝集度と結合度
NewsPicksはDX向上に徹底的に注力する - エンジニアを採用し、スケーラブルな開発組織をつくるために - はてなニュース
ソーシャル経済メディア「NewsPicks」の運営・開発を行う株式会社ニューズピックスは、近年、DX（Developer Experience：開発者体験）の向上に注力しています。CPO、CTO、VP of Eと、3名のエンジニアがボードメンバーに名を連ねる同社のDXへのこだわりは徹底しており、「DX向上」は経営における重要項目としても取り扱われています。 背景にあるのは、エンジニア組織をスケールさせる、という強い意思。近年、同社の開発組織は著しく拡大していますが、今後、さらにエンジニアを迎え入れるためには、良質なDXが得られるシステム、組織であることが不可欠だと考えているといいます。では、肝心要のDX向上はどのようにデザインされ、実行されているのでしょうか。 本稿の読者も含め、世のエンジニアの方々に向けて同社のDXをプレゼンテーションし、応募を促進するべく、CTOの高山温さん、そして最前
GPT-4で新しいプログラミング言語「TenetLang」を生み出す、チャットAIは既にプログラミングの何たるかをかなり理解している模様
OpenAIが作成したチャットAIの「GPT-4」を利用して、新しいプログラミング言語の「TenetLang」をコーダーのルークさんが作成しています。 GPT-4 Designed a Programming Language https://lukebechtel.com/blog/gpt4-generating-code GPT-4のような大規模言語モデル(LLM)は、世界中に存在するあらゆるプログラミング言語を何十億回も読み込んでいます。LLMはプログラミングも可能であることは知られていますが、ルークさんは「私の知る限り、GPT-4で独自のプログラミング言語を作成するといった事例はこれまでありません」と記しています。そこで、ルークさんはGPT-4を使って新しいプログラミング言語を創造することに決めた模様。 ルークさんは最初にGPT-4に対して「ソフトウェア開発における大まかな統一理論
技術 1 課の水本です。 最近 Terraform のリファクタリングを行っているのですが、ベストプラクティス迷子になっています。 HashiCorp でも明確な方針は打ち出していない為、Terraform を利用する各プロジェクトで方針を決めているのが現実のようです。 今回は私が出会ってきた問題と、それについての対応、見解を書き連ねていきます。 あくまでも私が思ったことですので、「こうしたほうがいいよ！」というネタも募集しています。 workspace 使うのか使わないのか問題 結論として、私自身は workspace という機能を知ったものの、使うことは考えませんでした。 Terraform では workspace という個別のエリアを設けることが可能で、これを prod や staging と命名し作成しておくと、完全に環境を分離できるというメリットがあります。 ただしデメリットと
量産型UIから脱却したくて。個人開発の賃貸検索「Comfy」が提言する“探しやすさ”の形【フォーカス】 レバテックラボ（レバテックLAB）
TOPフォーカス量産型UIから脱却したくて。個人開発の賃貸検索「Comfy」が提言する“探しやすさ”の形【フォーカス】 ソフトウェアエンジニア・個人開発者 choo 大学では文学部だったが、卒業後、たまたま内定が出たため入った大手SIerでプログラミングの面白さに目覚める。2年半で退職した後、1年間アルバイトをしつつ情報科学を独学し、Webサービス開発会社にプログラマとして就職する。2019年から個人開発に取り組んでおり、手描き文字の美麗さをAIで判定する「Letters」というWebアプリも運営している。独学時代には生活費を切り詰めるため、格安の事故物件で生活していた。 X Comfy Letters 賃貸物件の検索条件を入力すると、地図上の地域がリアルタイムに色を変え、「この条件の物件は、この地域にこれくらいある」とひと目でわかるWebサービス「Comfy（コンフィ）」。条件にフィット
Pythonについて思うこと | 雑記帳
みなさん、Pythonは好きですか？ この記事では、私がPythonという言語とそのエコシステムについて思うところを書いていきます。全体を通したストーリーみたいなのはなくて、トピックごとに書いています。 私のPython経験は3年弱です。Pythonについてまだまだ新米だという自覚はありますが、そこは有り余る才能でカバーしてこの記事を書いています。 静的型 Pythonには静的型がありません。型ヒントはありますが、インタープリターにとっては飾りにすぎません。 mypyとかの型チェッカーはありますが、「それさえあれば万事ハッピー」なものではなく、既存のコードを適宜書き換えないと型チェッカーでまともな結果を得るのは難しそうです。型検査を念頭に書かれていない（型ヒント付きの）コードをそのままmypyにかけても大量のエラー・警告が出てくるでしょう（ちなみに、型ヒントなしの関数はmypyのデフォルト
Playwrightの公式ドキュメントに「Best Practices」というページがあったので翻訳してみました。 原文： Best Practices | Playwright 目次 目次イントロダクションテスト哲学ユーザから見えるふるまいをテストするテストはできるだけ分離するサードパーティの依存関係をテストしないデータベースを使ったテストベストプラクティスロケータを使うメソッドチェーンとフィルタリングの使用XPath や CSS セレクタよりもユーザー向けの属性値を優先するロケータの生成codegen を使ってロケータを生成するVS Code 拡張機能を使用してロケーターを生成するウェブファーストのアサーションを使う手動でアサーションを使わないデバッグの設定ローカル環境でデバッグするCIでのデバッグPlaywrightのツールを使うすべてのブラウザでテストPlaywrig
Amazon Web Services ブログ AWS Batch ベストプラクティスまとめ この記事はプリンシパル HPC ソリューションアーキテクトの Pierre-Yves Aquilanti、AWS Batch のプリンシパルプロダクトマネージャの Steve Kendrex とプリンシパル HPC アプリケーションエンジニアの Matt Koop によるものです。 更新: 2021 年 10 月 5 日 セクション 2 に於けるサブネット CIDR ブロックのガイドラインを修正。 AWS Batch は、科学者や技術者が複雑なシステム構成を管理する必要なく、自由にスケールできる計算環境を提供するサービスです。2017 年に登場して以来、疫学、ゲームシミュレーション、大規模機械学習といった諸々のワークロードを稼動させる様々な業種や組織といったお客様に採用されてきました。 この投稿で
jestでDBありのテストを高速化する
課題link お手伝いしているシステムでNestJSを採用しているバックエンドのテストが遅いという課題があったので対処した。 前提link フレームワークDBテストランナーその他 テストの総数は700弱。 最終結果link 最終的には2段階の改修を経てローカルのテストが3倍速程度高速化した。 # before Test Suites: 145 passed, 145 total Tests: 2 skipped, 681 passed, 683 total Snapshots: 0 total Time: 925.063 s Ran all test suites. Done in 926.48s. # ts-jestを@swc/jestに置き換えた Test Suites: 145 passed, 145 total Tests: 2 skipped, 681 passed, 683 t
PoEAA を通して DDD の半分を理解する マーティン・ファウラーの PoEAA を読んでから、DDD のことを考え続けている。今まで DDD の話題はあえて避けてきた。分厚く難解な書籍、増えるコード量、教祖とその信徒たち（MV）、全てをその視点から解釈しようとする試み、少しでも間違えたら求められる自己批判、無知な者に対する SNS 上のオルグ、いつまでも出てこない総括、それでも信じるものは救われる。「一匹の亡霊がIT界隈を徘徊してる。DDDという亡霊が...」 まあ早まらないでほしい。何も DDD こき下ろそうというわけではない。自分の実力不足が主な原因と思い、深入りする前から「わからないもの」と決めつけていた DDD は、PoEAA というライトに照らされてその姿を私の前に姿を表し始めた。それは亡霊ではなく、確固たる手触りのある実体（Entity）だったのである。 PoEAA は
OpenAIのプロンプトジェネレーターで至高のプロンプトを生成する - Taste of Tech Topics
こんにちはイワツカです。 食欲の秋ということでサツマイモやキノコが美味しい季節ですね。 さて今回は、生成AIを使おうと思ってもプロンプトの書き方がよく分からず、生成AIから思ったような回答を得られない...なんて方におススメのOpenAIのプロンプトジェネレーター機能を紹介します。 1. プロンプトジェネレーターとは 使い方 2. ユースケースごとのプロンプトと結果比較 Pythonコードのリファクタリング プロンプトジェネレーターを使わない場合 プロンプトジェネレーターを使う場合 API設計 プロンプトジェネレーターを使わない場合 プロンプトジェネレーターを使う場合 ブログ作成 プロンプトジェネレーターを使わない場合 プロンプトジェネレーターを使う場合 3. まとめ 1. プロンプトジェネレーターとは プロンプトジェネレーターとは、その名の通り、AIに対する指示文（プロンプト）を自動的に
はじめに AWSのサービスクォータ、意識していますか？ 小規模なシステムであれば、意識していなくても問題になることはないかもしれません。 しかし、大規模なシステムではアーキテクチャ設計からサービスクォータを意識していないと痛い目に遭うことがあります。 本記事では、サービスクォータを意識する必要性を解説します。 合わせて、全サービスクォータを一覧化するCLIスクリプトも紹介します。 2022/02/28 追記 続編書きました。↓ サービスクォータとは？ 一言で言えば**「AWSのサービス毎に定められた制限」**です。 以下はVPCのクォータです。 「リージョンあたりの VPC の数」はデフォルトで「5」となっています。 「デフォルトで」というのは調整できる＝引き上げ可能ということです。 なぜ、サービスクォータを意識しないといけないのか？ 結論から言うと、サービスクォータを意識していないと、シ
Pythonのパッケージングと配布の全体像
EDIT: このブログと似た内容の話をPyCon APAC2023にてお話ししました。 こちらの登壇資料も合わせてご覧いただけると幸いです こんにちはWantedlyの樋口です。 Pythonのパッケージングと配布は歴史が長く、多くのツール(ex. conda, pip, pipenv, poetry, rye...)が開発されてきました。これらの多様性はPythonが多くの人に使われ、継続的に改善されたゆえの賜物ですが、同時にこれらの理解を難しくしている要因にもなっていると感じます。 そこで本記事では、Pythonのパッケージングと配布の全体像を紹介します。パッケージングと配布が何か、なぜ重要なのか、そしてそれぞれのツールが何を解決しようとしているのかについて説明します。以下のような疑問を解決できることを想定しています。 パッケージングと配布の仕組みがなぜあるのか 多数あるツールが何を解
この記事について Pythonバックエンドエンジニアが1ヶ月でフロントエンドを学んだ話を共有する。 どういう勉強をしたかのラーニングパスを某所で話したら興味があるというコメントがあったので、自分の振り返りも兼ねて共有することにした。 TL;DR 学習期間は1ヶ月、30時間程度 TypeScript → Next.js → MDNでHTML+CSS → TailwindCSS の順に勉強した JavaScript、React.jsはほぼすっ飛ばした(というより上記ラーニングパスの中で派生して習得した) できるようになったこと: 簡単な処理であればテストつきでTypeScriptのコードが書けるようになり、UIの基本的な設計ができるようになった DISCLAIMER 筆者の経験を記したものであり、ベストプラクティスではありません。 筆者の開発スキルセット（勉強前時点） バックエンドが得意領域
Terraformを使って学ぶーAWSにインフラを構築するIaCの基本と、SREが実務で役立つ機能とエコシステムを徹底解説｜ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI（アンビ）
ハイクラス求人TOPIT記事一覧Terraformを使って学ぶーAWSにインフラを構築するIaCの基本と、SREが実務で役立つ機能とエコシステムを徹底解説 Terraformを使って学ぶーAWSにインフラを構築するIaCの基本と、SREが実務で役立つ機能とエコシステムを徹底解説 Terraformは、パブリッククラウドのインフラ構築と自動化のツールとして、IaCのデファクトスタンダードとなっています。この記事では、AWS（Amazon Web Services）を活用するハンズオンを通してTerraformの動作を理解し、実務にもとづいて役立つ機能や便利なエコシステム、さらにSRE視点の事例を紹介します。アソビュー株式会社でSREユニットリーダーを務める鈴木剛志さんを中心に6名のメンバーによる共同執筆です。 アイキャッチ画像 アソビューでは、インフラストラクチャーの変更管理にTerrafo
はじめに Playwright を使うことで比較的簡単に E2E テストを実装することができます。しかし、通常テストコードは実装したら終わりということではなく、継続的にメンテナンス（保守）が必要になります。その際に保守しやすいように実装するため、Playwright の公式ドキュメントに記載されているベストプラクティスの中で参考になりそうな部分を確認しておこうと思います。 テストの独立性を高める 可能な限りテスト間の依存が無いようにして、テストを分離すると良いというプラクティスです。各テストが独立していることで、 １つのテストが失敗しても他のテストに影響しない テストの順序を考慮する必要がない テストをシンプルに保つことができる あたりのメリットがあるかと思います。また、特定の処理（例えば特定の URL に遷移する処理）の繰り返し実装するのを避けるために before and after
はじめに 23年6月19日にAzure OpenAIに独自データを追加できる機能「Add your data」がパブリックプレビューで発表されました。GPTは自分が知らない情報に関して、答えることができないですが、この機能を使うことで独自のデータとGPTモデルを簡単に連携させることができ、GPTが知らない独自のデータを参照して回答を生成できるようになります。また、回答のソースを独自データに限定することもできるので、ChatGPTの活用の幅が大きく広がります。 一通り使ってみたので、具体的な利用方法を解説していきます(公式ドキュメントにも詳しく記載されています)。 (23年9月追記) Add your dataにベクトル検索の機能が追加されました。詳細はこちらのブログで丁寧に解説されていますので、ご参照ください。 独自データの追加 使えるモデルはチャット形式のモデル「gpt-3.5-turb
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
React 18とSuspenseの基本 ─ フレームワークの選択やReact Server Componentsなど新しいベストプラクティスを学ぶ｜ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI（アンビ）
ハイクラス求人TOPIT記事一覧React 18とSuspenseの基本 ─ フレームワークの選択やReact Server Componentsなど新しいベストプラクティスを学ぶ React 18とSuspenseの基本 ─ フレームワークの選択やReact Server Componentsなど新しいベストプラクティスを学ぶ 群雄割拠のフロントエンドフレームワーク界でも、一歩抜きん出た存在として常に注目を集めてきたReact。2022年3月にリリースされたバージョン18では、Suspenseの安定化やStreaming SSRのサポートなど数々の新機能を取り入れて話題になりました。本記事では、React／TypeScriptのスペシャリストとして幅広く活躍されているuhyoさんが、現時点におけるReactのベストプラクティスについて解説します。 Reactは、Meta社により開発・公開
「AWS CDKに興味を持ったけれど、なかなかコードを書き始められない」と悩んでいませんか？CDKは簡単に始めることができますが、メンテナンスしやすく、壊れにくいコードを書くためには覚えておきたいプラクティスがあります。しかし、すべてのエンジニアがインフラ構築やプログラミングに精通しているわけではなく、…
LAMP 構成のシステムが抱えていた問題を Amazon API Gateway + AWS Lambda のサーバレス構成にして解消した話 - WILLGATE TECH BLOG
ウィルゲートのアーキテクト兼技術広報の岡田（@okashoi）です。 今からおよそ 1 年前に取り組んだ、社内システムをリニューアルによってサーバレス化した事例についての紹介と、1 年経過したところのふりかえりや所感を書きたいと思います。 システムリニューアルの背景 利用量の増加に対してスケールしにくい サーバリソースの利用効率が悪い エラーが発生した場合の原因究明が難しい リニューアルプロジェクト発足 目的は「スケーラビリティ向上」 「コスト削減」 「信頼性向上」 メンバー3 名でおよそ半年にわたるプロジェクト 目的へのアプローチ Amazon API Gateway + AWS Lambda によるサーバレスアーキテクチャの採用 Amazon Elasticsearch Service を用いたログの可視化と運用を考えたログ設計 プロジェクトでの取り組み 機能の洗い出し Go 言語 +
久しぶりに物理本を読んだけど、やっぱ物理はええな・・かさばるとこ以外。 せっかくなので読書感想文と、特に印象に残った部分を、章ごとに書いておく。 第1章: 達人の哲学 この本を読んでいくにあたって、そもそも達人とはなんぞやという話がメイン。 プログラマーというより、いわゆる社会人としてこうあれみたいなテーマで書かれてて、なんかみんな読んだらいいのではと思いました。 物事をうまく進捗させるために、 まず何を言いたくて その結果どうしたいのかまで考えて 相手の状況やタイミングを見計らって コミュニケーションを実行する・されると、あれこれスムーズにいきますよっていう。 このテクは中々に便利で、日常生活でもそれこそ夫婦間とかのコミュニケーションでも使える話かなーと思ってて。 ただ自分の場合はこれをやりすぎて、質問してるはずが誘導尋問みたいになっちゃうときがたまにある・・。 第2章: 達人のアプロー
ソーシャル経済メディア「NewsPicks」で推薦や検索などのアルゴリズム開発をしている北内です。Pythonは頻繁に新機能や便利なライブラリが登場し、ベストプラクティスの変化が激しい言語です。そこで、2024年2月時点で利用頻度の高そうな新機能、ライブラリ、ツールなどを紹介したいと思います。 この記事では広く浅く紹介することに重点を置き、各トピックについては概要のみを紹介します。詳細な使用方法に関しては各公式サイト等での確認をおすすめします。なお、本記事ではOSとしてmacOSを前提としています。 環境構築 Pythonの環境構築はpyenvとPoetryの組み合わせがもっとも標準的でしょう。 以下の手順でpyenvとPythonをインストールできます。 brew install pyenv # Bashの場合 echo 'eval "$(pyenv init -)"' >> ~/.ba
仕事をする机の周囲に本がうず高く積まれている。積読もたくさんある。 今日は自分の蔵書の中からEMっぽい本を並べてみようと思う。 次のような基準でピックアップしてみた。 自分の蔵書(物理本, Kindleライブラリ, Kindle以外の電子書籍ライブラリ)を全部舐めて以下の条件に合致するもの EMとして仕事をしていて、よく読み返したり、引用したりするもの EMの仕事に役立ちそうだなという観点で内容をよく覚えているもの なんとなく分類をしているが、あんまりきっちり時間をかけて精査したわけではない。 タイトルの"75冊"というのは、上記の観点で並べていったらこの数になった、というだけで、なにかの文脈を伴う数字ではない。 (あと2冊無理やり足して77にしようかなと一瞬思ったがそういう余計な小技はやらないことにした) みんなの読んでる本も知りたいな〜〜〜 ぼくが書いた本 (オススメ！) スクラムの拡
構造化ログのプラクティスをあちこちで調べていたら、logfmtを推奨する記事を見つけたので調べてみました。 先に結論を言うと、JSON linesを使っておくのが良さそうです。 logfmt について logfmtとはスペース区切りで key=value を並べたフォーマットです。文字列にはクォートとエスケープによってスペースや改行を含められます。 at=info method=GET path=/ host=mutelight.org fwd="124.133.52.161" dyno=web.2 connect=4ms service=8ms status=200 bytes=1653 (logfmt から引用) あちこちで logfmt のリファレンスとして紹介されているのはこの記事です。 https://brandur.org/logfmt 発明されたのはどこか分かりませんが、流行
Amazon Web Services ブログ AWS Copilot のご紹介 Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) をご利用中、あるいはご利用を検討されている皆さまへ 本記事でご紹介する AWS Copilot は Amazon ECS CLI の後継に当たるものです。日本はこの ECS CLI を多くのお客様にご利用いただいている地域の1つであることに加え、ECS でのコンテナ実行をもっと簡単に行えるようにしたい、シンプルなワークフローを実現したいというリクエストを多数いただいていることから、本記事を英語記事と同じタイミングで公開することにしました。 Amazon ECS でのコンテナ実行に新たな体験を提供する AWS Copilot の紹介記事です。お楽しみください！ −トリ (皆さまからの Copilot へのフィードバック、
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 対象とする読者について 本記事の対象者としては以下のような人を想定しています。 C#でこれからWin32APIを使ってみたい。 C言語のことがあまりよく分かっていない。 今までは適当に使っていたので一度きちんと理解したい。 自分が同じような状況であったため、一から調べて整理してみました。自分が理解した順番や内容で記載することで、また、具体的な使用例によってできることの広さや動作を感じ取ってもらうことで、理解の助けになればと思っています。 但し、分かっている人からすると冗長な説明になっている部分や好ましくない内容、正確性に欠ける
私が考えるLambda開発環境のベストプラクティス
概要 （この記事のアイコン、Lambdaっぽいの頑張って探した..！） 2020年にLambdaにコンテナイメージがサポートされて以来、Lambda開発をしたことがなかった。 AWS Lambda の新機能 – コンテナイメージのサポート 以前Lambdaを開発しているときは、適用するときにzip化が面倒だなとか、ローカルとクラウド上での動きが違うのでバグりやすいなとか、そのバグが適用しないと分からないので開発に時間がかかるなとか、色々と不便があったのを覚えている。 先日、画像圧縮処理で久々にLambdaを触り、その際コンテナイメージを使った快適なLambda開発環境を考えたので紹介する。言語はPythonだが他の言語でも同じ構成で大丈夫なはず。 結論 ディレクトリ構造
CloudNative Days Tokyo 2021の発表資料です。 https://event.cloudnativedays.jp/cndt2021/talks/1207 補足資料 https://git.io/operator-bestpractice
Kubernetes / GKE ファンの皆様こんにちわ。Google Cloud の Kazuu (かずー) です。GKE Autopilot が GA になりました。弊社公式ブログに続きまして、GKE Autopilot を日本語で解説していきたいと思います。 本記事は以下、3 部構成となります。 GKE Autopilot 概要GKE Autopilot を試してみるGKE Autopilot がハマりそうなユースケースは？ 1. GKE Autopilot 概要GKE Autopilot は GKE の新しいモードです。Control Plane に加えて、Node が完全マネージドになります。これまでの GKE では Node はユーザー自身が必要台数分作成し、以後の Day 2 オペレーション (e.g. アップグレード) 等も気に掛ける必要がありました。GKE Autopil
こんにちは。コンサル部のYui(@MayForBlue)です。 本エントリはクラメソビギナーズの圧倒的成長 Advent Calendar 2020の8日目の記事です。 私は2020年1月にクラスメソッド AWS事業本部コンサルティング部にジョインしました。 AWS実務未経験で入社し、1年間AWS環境の構築をメインに業務を行い色々なことを学んだ中で、AWSサービスの使い方や関わり方が変化したなと思う部分がいくつかあるので、ご紹介したいと思います。 AWS初心者の方向けのTips集のような記事になる想定です。（想定です。） 変化したこと 環境構築は基本的にCloudFormationで行う 入社前まではCloudFormationは「勉強中」という感じでゴリゴリ使っているというわけではなかったですが、入社してからはCloudFormationを使うことがかなり多くなりました。 CloudFo
宣言的UIの登場で、ViewModelは、存在理由を失っている つまり、 SwiftUIにViewModelのデータバインディング機能が内包された時点で、 ViewModelは存在理由を失い、「ViewModel」という言葉自体も、なんだか意味がよくわからない言葉 になってしまいました。 ViewModelという言葉は 非常に曖昧 で人によって定義が違い、そもそもViewModelレイヤーでやるべきことが何なのか明確化されてないので、とりあえず面倒事は全部押し付けられがちです。 本来、別のレイヤーですべきこともViewModelにつっこんでたりします。 MVVMを採用すると余計な複雑性を生んでしまう。 SwiftUIでMVVMを採用してしまうと「ViewModel」という余計なレイヤーを挟んでしまうため、冗長で複雑になります。 データフローについて、ViewとModelがViewModel
注意事項 かなり高度なGASの使い方なのである程度GWS（Googleフォームやスプレッドシート）やGASをわかってる方前提で書いていますので結構省略しているとこも多いです。 あと作った後に手順を書いているのでなにか抜け漏れあったらごめんなさい。 まだ作ってみただけで実際に運用はしてないのでテスト等も不十分かも。運用してからまた追記します。 コードは直接スクリプトエディタでサクッと作ったサンプルです、実際はローカルでLintかけたりするのでインデントおかしかったりしても許してください。 背景 GWSを使う際にマイドライブで外部共有可能にするとやりたい放題なのでセキュアな環境とは言い難くなる。 また組織のファイルをマイドライブにおいてしまうとファイルオーナーが退職したときの扱いに困る。上長に移管したり、退職者アカウントに移管するのが一般的かと思うが、移管するということはマイドライブのファイル
欧米のテレワーカーの様子 日本におけるコロナ禍の状況は欧米に比べるとものすごく穏やかです。今日はスペインで再度非常事態宣言が行われたり、フランスで新規感染者数が過去最多になるなど、全然収まっているどころか、今からが本番と言わんばかりの状況です。 ですから、テレワークに対する取り組みは日本より欧米の方が進んでいると言え、欧米のテレワーカーの様子を見ているととても参考になります。 日本の場合は「テレワークもできることがわかったので今後必要に応じて使う」、という意識がとても強いですが、欧米は「必要に迫られてテレワークする」という状況です。しかも長期化してきているので従業員のマインドの変化も日本より明確です。 今日のzdnetの記事は、その欧米のテレワーカーの様子を切り取っています。 japan.zdnet.com コロナ禍が収まる様子が見えない中、フルタイムの在宅勤務で働く期間が長引いている従業
ちゃだいん（@chazuke4649）です。 今社内で改めて名著であるとしてその名前をよく見聞きする「Unixという考え方」。積ん読になっていたので最近ようやく読みました。すると驚くほど気づきが多かったので今回ブログで書いてみることにしました。 前提として日頃考えていること ちょっと自論ですが、IT（情報技術）、コンピューター、インターネット、これらの分野の本質は「課題解決」であると考えます。それを実現するための道具（手段）として現在私たちがありがたく使っている様々な技術が存在すると思うのです。それはどういうことかというと、これらの技術が発達した背景にはいつも何かの課題があり、それを解決するための工程や軌跡がこれらの歴史を作ってきたという風にみて取れるからです。例えば、ワールドワイドウェブの誕生は多くの場面で語り尽くされていますが学会の論文にて引用している文献をいちいちメールや郵送でやり取
Reactでのシングルページアプリケーションを作成していると、必ず意識しなくてはいけないのが状態管理です。Hooks APIの登場により、アプリケーションの状態管理方法にも選択肢が増えてきました。2023年のReactアプリケーションの状態管理方法はどのような選択肢が考えられるでしょうか？ 状態管理の選択肢 Reactの状態管理として本記事でには紹介している手法は下記の4通りになります。 ローカルステート（useState、useReducer）での管理 Hooks APIのuseReducer、useContextを使った管理 Reduxによる管理 Recoilによる管理 状態管理フレームワークは他にも選択肢がありますが、Reduxを紹介します。理由は、候補として挙がるライブラリの中でもっともシェア数が多く、知名度が高いためです。 下図は、主要なReact状態管理フレームワークのダウンロ
AWS CDKを始めるハンズオン ─ IaCの第一歩をAWS LambdaとDynamoDBのシンプルな仕組みで学ぶ｜ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI（アンビ）
AWS CDKを始めるハンズオン ─ IaCの第一歩をAWS LambdaとDynamoDBのシンプルな仕組みで学ぶ アマゾン ウェブ サービスが提供するIaC（Infrastructure as Code）の開発キットがAWS CDK（AWS Cloud Development Kit）です。本記事はAWS CDK入門者向けのチュートリアルとして、AWSでソリューションアーキテクトを務める吉川幸弘（@WinterYukky）さんによる、AWS Lambda関数でDynamoDBテーブルをスキャンするシンプルなハンズオンです。 みなさん、こんにちは。アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社でソリューションアーキテクトを務めている吉川幸弘と申します。私は普段、西日本のお客様を中心に技術的なご支援や課題解決などをしています。 さっそくですが、みなさんはInfrastructure as C
はじめに アプリケーションログは、アプリケーションの動作状況をログファイルに記録するプロセスです。アプリケーションよって、この動作状況は1つ以上のファイルに記録することが多いです。このログファイルは、セキュリティとパフォーマンスの分析の実行、アプリの問題のトラブルシューティングなどに役立ちます。この記事では、ログ、ログの種類およびAWSのCloudwatLogsサービスについて説明したいと思います。 各個人によって好きなAWSサービスがそれぞれだと思います。これが正解という訳ではありませんが、参考にしてただければと思います。 対象者 AWSでログの記録に興味がある方。 AWSでワークロードを運用している担当者。 ログレベル ログレベルについて皆さんご存じだと思いますが、主に３種類のログがあります。 レベル 説明
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【 #ISUCON 】 最近の若者は ssh しないらしいですよ
コンテナのベストプラクティスに対しておこがましくも言ってみる - Qiita
最近、Terraform のベストプラクティス迷子です - サーバーワークスエンジニアブログ
Playwrightのベストプラクティスを翻訳してみた
AWS Batch ベストプラクティスまとめ | Amazon Web Services
DDDの正体は実装パターンとモデリングの組み合わせ - パンダのプログラミングブログ
AWSのサービスクォータをなめてると痛い目に遭うぞ！（全サービスクォータ一覧化スクリプト付き） - Qiita
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Playwright を使いこなすためのベストプラクティス - Qiita
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初心者がおさえておきたいAWS CDKのベストプラクティス 2024
達人プログラマー（第2版） 読んだ - console.lealog();
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C# Win32API完全入門 - Qiita
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