モノリスからマイクロサービスへ-ZOZOBASEを支える発送システムリプレイスの取り組み - ZOZO TECH BLOG
はじめに こんにちは。基幹システム本部・物流開発部の岡本です。普段はZOZO基幹システムのリプレイスを担当しています。 ZOZOではさらなる成長のため、様々なリプレイスプロジェクトが進行しており、これまでにZOZOTOWNやWEARなどのプロダクトにおける多くのリプレイス事例を公開してきました。本記事では、2022年8月より本格始動したZOZO基幹システムリプレイスの第一弾であるZOZOの物流拠点「ZOZOBASE」を支える「発送システムリプレイス」を紹介します。「発送システムリプレイス」は設計を終えた開発段階で、リリースに向けて進行中です。本記事を皮切りに今後も継続的に発信を続けていくので、是非ご注目ください。 現状の「発送システム」は、Classic ASPのトランザクションスクリプトで実装された大規模なモノリス構成のシステムの一部であり、「障害リスク」と「開発速度の低下」に課題を抱え
はじめに gRPCとは gRPCの特徴 gRPCが解決するマイクロサービスの課題 gRPCの課題 Let's try gRPC 1. 準備 2. protoファイルの作成 3. server側の処理 4. client側(リクエスト)の処理 5. buildして実行 最後に はじめに こんにちは！エンジニアの渡邊です。早いもので、11月でLiBに入社して丸1年がたちました。 このブログへの投稿も４回目になります。 前回の とってもRailsライクなサーバーレスフレームワーク「Ruby on Jets」を本番環境に導入した話 では、jetsの開発者であるtongueroo氏や、Rubyの生みの親まつもとゆきひろ氏をはじめ、多くの方にシェアをしていただき大変励みになりました！みなさんありがとうございました。 今回はGoogleが開発したRPCフレームワークgRPCについて書こうと思います。 g
Kubesharkとは 図は公式 より抜粋 KubesharkはKubernetesのための観測性・監視ツールで、マイクロサービスの動的解析、異常の検出などを実現するツールです。 Wireshark、BPF Compiler Collection（BCC）ツールなどを組み合わせた、Kubernetesを意識したものとお考えください...と説明されています。 Kubesharkは、クラスタ内の一部またはすべてのTCPトラフィックをスニッフィングし、PCAPファイルに記録し、HTTP1.0, HTTP1.1, HTTP2, AMQP, Apache Kafka, Redisなどのアプリケーション層プロトコルを分析できるとのことです。 今回はHTTPに絞って実際に環境を動かしてみて、トラフィックを覗いてみたいと思います。 Kuberentesクラスターの用意 まず、Kuberentesクラスター
技術部 Site Reliability (SR) グループの id:itkq です。2020 秋タイトルで一番期待しているのはおちこぼれフルーツタルトです。本エントリでは、Web サービスの負荷試験に対する障壁を下げるために、汎用的な Web コンソール開発に至ったまでの話を書きます。 Web サービスの負荷試験の障壁を下げたい クックパッドでは、マイクロサービスを支える基盤が成熟しており、新規サービス開発や、サービスリニューアルなどの機能開発の場面では、疎結合な新規のマイクロサービスとして実装されることが多いです。このようなサービスをリリースする際は、予想されるトラフィックに対して、実際にそれを捌ききれるかどうかテストする、いわゆる負荷試験をすることは一般的です。これまで、サービスリリース時に、負荷試験をきちんと行うこともあれば、負荷試験を行わないこともありました。負荷試験が行われない
はじめに これは、ZOZOテクノロジーズ #4 Advent Calendar 2019 12日目のエントリーです。 今回はKubeConに参加して面白かったセッションの1つである「10 weird ways to blow up your Kubernetes(Kubernetesをぶち壊す10の奇妙な方法)」をご紹介します。 この他にも、「Airbnbの事例に学ぶKubernetesとマイクロサービスのあり方 @ KubeCon Seattle 2018」という記事も執筆しているので、合わせてご覧ください。 また、このセッションのスピーカーであるMelanie Cebulaは、CloudNative Days Tokyo 2019のキーノートスピーカーとしても来日し、登壇しています。 後編書きました！ セッションの背景 セッションスピーカーであるMelanieとBruceは、Airbn
Open Interpreterを使ってReactプロジェクトを自動生成してみた - Taste of Tech Topics
こんにちは、最近アニメ「葬送のフリーレン」を観て、漫画を全巻購入してしまった安部です。 今回は、Open Interpreterを使ってみます。 Open Interpreterは、ChatGPTのAdvanced Data Analysis（旧Code Interpreter）のように、プロンプトから判断して自動で処理を実行するという動きを、ローカル環境で実現してくれます。 ローカル環境で動くため、ディレクトリに置いてあるファイルを読み込ませたり、ファイルを特定の場所に出力させたりできます。 今回は、OpenAI のAPIで、gpt-3.5-turboを利用していますが、API Keyを持っていない場合は、Metaが公開した大規模言語モデル（LLM）である「Code-Llama」が自動でダウンロードされて利用できるようになります。 Open InterpreterのChatGPTとの一番
マイクロサービスのための分散データ 〜 イベントソーシング vs チェンジデータキャプチャ - 赤帽エンジニアブログ
インテグレーションのためのミドルウェア製品のテクニカルサポートを担当している山下です。 今回は レッドハットのシニアアーキテクトである Eric Murphy さんによる「マイクロサービスのための分散データ 〜 イベントソーシング vs チェンジデータキャプチャ(CDC)」の翻訳記事です。この記事では、イベントソーシング、CDC、CDC + Outboxパターン、CQRSをそれぞれ簡単に説明しながら、それらの特性の違いを比較します。また、イベントソーシングとCQRSの簡易な説明がなされている他、あまり明確に語られることが少ないもののソフトウェアの設計に大きな影響をおよぼすドメインイベントとチェンジイベントの違いにも触れられています。 [原文] Distributed Data for Microservices — Event Sourcing vs. Change Data Captur
【Team & Project】LINEのMessaging Server開発業務、Apache Kafkaプラットフォームの開発・運用をしているチームを紹介します
LINEの開発組織のそれぞれの部門やプロジェクトについて、その役割や体制、技術スタック、今後の課題やロードマップなどを具体的に紹介していく「Team & Project」シリーズ。 今回は、LINEのMessaging Server開発業務、Apache Kafkaプラットフォームの開発・運用をしているチームについて紹介します。Z PartチームのWonpill Seo、井出真広、Javier Luca de Tena、河村勇人に話を聞きました。 ―― まず、自己紹介をお願いします。 Wonpill：LINEのMessaging Server開発業務、Apache Kafkaプラットフォームの開発・運用を担当しているZ Partチームでマネージャーとして働いています。 井出：今所属しているZ Partでは、主にMessaging platformで利用しているRedisクラスタの運用やRe
ソフトウェアアーキテクチャはシステムの成功に不可欠な要素であり、ソフトウェア開発者にはこの分野における効果的なスキルが求められる。しかし、その学習資料はまだ十分ではないのが現実である。株式会社えにしテックの代表取締役 島田浩二氏は、ソフトウェアアーキテクチャに関する書籍を多数翻訳している。Developers Summit 2023 Summerに登壇した島田氏は、数々の書籍から学んだソフトウェアアーキテクチャの重要なエッセンスを紹介した。 ソフトウェアアーキテクチャとは？ 3つの定義を紹介 島田氏は2009年に株式会社えにしテックを設立。2011年からは一般社団法人日本Rubyの会の理事を務めている。島田氏が翻訳に携わった書籍には、『進化的アーキテクチャ』『ソフトウェアアーキテクチャハードパーツ』、『ソフトウェアアーキテクチャの基礎』『Design It!』（いずれもオライリージャパン）
はじめに エンジニアとして就職する前に読んだ「なれる!SE 2週間でわかる?SE入門」の内容があまりにも厳しく、業界に就職するのが怖くなったことを覚えています。本の中に登場する中学生の少女にしか見えない凄腕のSE、室見立華さんのような人物は現実には存在しないでしょうが、実際の業界には彼女のような凄腕エンジニアや年齢不相応な技術力を持つ人間も確かに存在します。 なれる！SE ２週間でわかる？ＳＥ入門 (電撃文庫) 作者:夏海 公司,IxyKADOKAWAAmazon SREの探求『Becoming SRE』の内容紹介 私は「なれる!SE」が好きすぎるあまり、「なれる!SRE」というタイトルのクソみたいな文章を吐き出したこともありましたが、そのクオリティがあまりにも低かったため、外には公開せずに留めておきました。そんな中、SREの探求の原著者であるDavid Blank-Edelman(ott
達人出版会
探検! Python Flask Robert Picard, 濱野 司(訳) BareMetalで遊ぶ Raspberry Pi 西永俊文 なるほどUnixプロセス ― Rubyで学ぶUnixの基礎 Jesse Storimer, 島田浩二(翻訳), 角谷信太郎(翻訳) 知る、読む、使う！ オープンソースライセンス 可知豊 きつねさんでもわかるLLVM 柏木餅子, 風薬 デザインディレクション・ブック 橋本 陽夫 現場のプロがやさしく書いたWebサイトの分析・改善の教科書【改訂3版 GA4対応】 小川 卓 解釈可能なAI Ajay Thampi(著), 松田晃一(翻訳) PowerPoint 目指せ達人 基本&活用術 Office 2021 & Microsoft 365対応 PowerPoint基本＆活用術編集部 ランサムウェア対策 実践ガイド 田中啓介, 山重徹 TODによるサステナ
Go Goのインターフェース抽象度を美しく保つ為の思考 Goで抽象化を適切に、そして美しく保つ為の自分の考えやTipsを紹介します。 Overview とある場面でGoのinterfaceが持つ振る舞いの抽象度について議論があり、今回はそれをアウトプットしておきます。Go初心者でinterfaceを使った設計に苦手意識を持つ人向けです。 目次 今回の目次です！下記について自分の考えをお話しします！ 振る舞いの抽象化の度合いを意識する 抽象度をどこまであげるか 引数や返り値から発生する「抽象化の漏れ」 抽象度をあげる為の統合 Getter/Setterと抽象度 それではいってみましょう！ 振る舞いの抽象化の度合いを意識する 振る舞いをinterfaceとして定義していくのがGoの抽象化ですが、そもそも 抽象化は度合いのある概念です 。この度合いを意識しないと適切なinterfaceの設計は困
マネーフォワードCTOが考えていること（2020年9月） - Money Forward Developers Blog
こんにちは。 マネーフォワード CTOの中出（なかで）です。 CTOの私が、普段「なにを感じて、どんなことを考えているか」について、四半期に一回社内へ共有している内容を一部編集し、エンジニアブログに公開したいと思います。 前回はこちら：マネーフォワードCTOが考えていること（2020年6月） 目次 技術ポートフォリオの配分を変える ベトナム拠点とグローバルエンジニアについて コロナ禍の新入社員への影響について 技術ポートフォリオの配分を変える マネーフォワードは創業期からこれまで、Railsに集中する形で技術のポートフォリオを構成してきました。しかし私たちが中長期的に価値あるサービスを社会に提供し続けるために、技術戦略として、他の技術の割合を意識的に高めていく必要があると感じています。 これまでは、統一した技術で開発することのメリットが勝っていました。しかし多くのプロダクトがグロースしたた
.NET Core 3.0 で gRPC がシームレスに統合されて素晴らしい件 - ecbeing labs（イーシービーイング・ラボ）
こんにちは、アーキテクトの小林です。 .NET Core 3.0 がついに GA になりました。 .NET Core 3.0 では gRPC の機能サポートが組み込まれています。 今回は .NET Core 3.0 で簡単に gRPC の開発をスタートすることができることを知っていただいきたいと思いまして、gRPC サーバーとクライアントの疎通確認ができるまでの手順を記事にしてみました。 そもそも gRPC とは何？ gRPC は、Google によって開発されたスキーマファーストの RPC（リモートプロシージャーコール）フレームワークで、マイクロサービスアーキテクチャにおけるサービス間通信において有力な選択肢として注目されている技術です。 マイクロサービスアーキテクチャでは、大きなシステムを細かいサービスに分割し、各サービスを独立させ、疎結合に保つことが重視されます。細かいサービスに分割
データエンジニアリングの基礎
データエンジニアリングとは、組織内外で日々生成されるデータを蓄積し分析するためのデータシステムを構築し維持管理することであり、急速に注目を集めている分野です。近年ではデータエンジニアリングを支えるツールやクラウドサービスが成熟し、組織へのデータ利活用の導入は容易になりましたが、明確な指針のないままデータシステムの構築を進めると費用と時間を無駄に費やすことになります。本書は「データエンジニアリングライフサイクル」を軸にデータシステムの要件を整理することで、組織の「データ成熟度」に応じたデータシステム構築の指針を与えます。またデータエンジニアの立ち位置を明確にし、組織内でデータエンジニアが果たすべき役割を示します。 まえがき Ⅰ部 データエンジニアリングの基礎と構成要素 1章 データエンジニアリング概説 1.1 データエンジニアリングとは何か 1.1.1 データエンジニアリングの定義 1.1.
概要 こんにちは、Offers を運営している株式会社 overflow の Software Engineer（主戦場はフロントエンド）の Kazuya です。2022 年 2 月入社でそこまで日が経っていないので、今回は社内の技術スタックではなく、今後社内でも検討されるかもしれない「BFF」について触れていきたいと思います。BFF（Backend For Frontend）導入することで得られるメリット/デメリット、GraphQL を用いた技術スタック事例など紹介していますので、ぜひ参考にしてもらえればと思います。 BFF とは？ BFF とは、Backend For Frontendの略称で、「フロントエンドとバックエンドの中間に配置され双方の複雑な処理を緩和させる責務を持つアーキテクチャ設計パターン」のことです。これだけだと分かりづらいので簡単にまとめると、「バックエンドの API
はじめに こんにちは、計測プラットフォーム部バックエンドチーム、テックリードの児島（@cozima0210）です。この記事では、ZOZOSUITとZOZOMATの違いにより生じたバックエンド開発における課題と、その解決のためにCQRSアーキテクチャを採用した経緯、そしてその実践について紹介します。 ZOZOSUITとは ZOZOSUITは、2017年に発表した全身の計測を目的としたツールです。現在も計測機能は提供されていますが、新規の販売は終了しています。現在、ZOZOSUITの計測データは、マルチサイズ商品の開発に活かされています。 ZOZOMATとは ZOZOMATは、2019年に発表した足の計測を目的としたツールです。足の計測データから、足型診断や推奨サイズの提案に活用されています。今年の2月にリリースし、ZOZOSUITに続く計測技術として、とても注目をいただきました。 計測プラッ
「全ては会社の競争力を生み出すために」アーキテクチャを刷新し、ドメインモデリングも組織再編もエンジニア教育も一つ一つ丁寧に積み上げてモダナイズを進めた話｜CTOロングインタビュー - MonotaRO Tech Blog
独自のビジネスモデルを持ち、競争優位を獲得しているモノタロウ。事業拡大に合わせて、モノタロウの成長をテクノロジーで支えるTech組織も進化してきました。現在Tech組織は、より高度なビジネス価値を生み出せるようにするため、サプライチェーンの高度化、パーソナライゼーションでの商品検索に着目し、アーキテクチャの再構築とシステムのモダナイズに取り組んでいます。また、そこに向けて組織体制のアップデートやカルチャーの醸成にも力を入れています。 今回は、MonotaRO CTO 普川泰如氏のインタビューから、その実態に迫っていきます。まず第1章ではモノタロウが会社として掲げるビジョンとビジネスの特徴について説明します。それを踏まえて第2章では、そのビジョンやビジネスを実現するためのシステムとその課題、モダナイゼーションについて、第3章ではその技術的な取り組みを実行するためのTech組織の体制について紹
私が考えるマイクロサービスアーキテクチャ
はじめに 以前に、マイクロサービスアーキテクチャにゼロから挑んだ開発経験から、私が現時点で考えるマイクロサービスアーキテクチャを書いてみる。前回はAWSで構築したがAWSに限定せず汎用的に表現してみたいと思う。 前提 例として、社員の勤怠と有給の管理ができるようなwebのSaaSプロダクトを考える。 ここでいうプロダクトとは商品として販売できる最小の単位とする。 境界づけ まずは、プロダクトを5つの機能に分類する。 認証・・・認証を行うIdP。ユーザー固有のIDを管理するユーザーディレクティブを持つ。 ユーザー・・・認証されたユーザーと権限の紐付きを持つ。 権限・・・ロールとポリシーによる権限を設定する。「ユーザー」「権限」「勤怠」「有給」というサービスそれぞれに個別の設定ができる。 勤怠・・・勤務の開始と終了を管理できる。 有給・・・有給の付与、消化、残日数の管理ができる。 パターン1：
｜DMM inside
何度も挫折してきたE2Eテストだけど、今後はDatadog Synthetics Testsが良さそうかも - LIVESENSE ENGINEER BLOG
これは Livesense Advent Calendar 2022 DAY 20 の記事です。 はじめに 株式会社リブセンスの転職会議事業部Webエンジニアの @ishitan-liv です。 今回は、過去に転職会議でも導入しようとして挫折してきたE2Eテストについて書きます。 E2Eテストを自作するか、SaaSを使うのかで比較した結果と、Datadog Synthetics Testsの使い方を軽く紹介したいと思います。 なお、この導入については完全に個人プロジェクトとしてやっております。 リブセンスではエンジニアの権利として毎月10%の技術投資枠確保というものがあり、Googleの20%ルールのようなもので、約20日勤務だと想定して2日間は興味のある技術的なことに使えます。 grow.google はじめに このブログ記事を読むと得られる(と思われる)もの 今回書かないこと 導入検討
EC/CRMの自社サービス「prismatix」開発チームのマネージャーになるまでにやったことm連発 | DevelopersIO
前回は11月にプロジェクトマネージャーとしてやってきたことをまとめていました。今回は、それからこれまでに行ってきた試行錯誤の記録です。 prismatix開発のプロジェクトマネージャーから開発チームのマネージャーにクラスチェンジする話 | DevelopersIO で書いたとおり、年明けにクラスチェンジするにあたり、前回の 開発チームのプロジェクトマネージャーになって最初にやったことn連発 | DevelopersIO からこれまでにやってきたことを、またつらつらと書いていきます。 やったことm連発 (順不同) 1. ミーティングの議事録作成担当を移譲 部署全体で行う勉強会的なもの(通称金曜会)のメモを私が作成していた スライドのスクショ取って、箇条書きでメモを残す感じ SPoFになっていたので若手二人に移譲 メモの目的やポイント、スクショのとり方などをまとめた スライドに 書いてない こ
既存のシステム設計手法ではつらいので、数理的システム設計という手法をつくった #agileto2019 - うさぎ組
現代のソフトウェアシステムにおけるシステムアーキテクチャ設計手法や、それらをとりまく各種手法は素晴しい。だけど、わたしはまだまだもっと理想にちかづきたい。 そんな思いから課題をみつめて、自分なりに設計手法をつくってみました。 いまはこれを数理的システム設計とよんでいます。まだαバージョンくらいです。 いままでも、これについては筑波で2度勉強会をしており、今回はAgile Tour Osaka 2019で講演してきました。 アジャイル システム設計 Meetup - connpass システム設計ハンズオン勉強会 -リジェクトすえなみチャンス暑気払い- - connpass Agile Tour Osaka 2019 × miniPLoP 2019年11月9日（大阪府） - こくちーずプロ で、今回はたぶんはじめてスライドを公開しました。 スライドにある通りですが、基本的には僕の経験のみの話
BIGLOBEで1年間業務をすると、どれだけDDDのスキルが向上するか - BIGLOBE Style ｜ BIGLOBEの「はたらく人」と「トガッた技術」
基盤本部（開発部門）の小野田です。 私は 2019 年に中途採用で BIGLOBE に入社して以来、主に既存システムのリニューアル案件に関わり、その中で、モデリングの経験を多く積んできました。本記事では業務で得たモデリングの知見を基に 鉄道料金計算問題 を再モデリングした結果と 1 年前のモデリング結果とを比較して、1 年間でどれだけスキルアップしたかを紹介したいと思います。ここで紹介する内容は、同じ名前のオブジェクトでも性質が異なれば別の値オブジェクト ( Value Object: VO ) としてモデリングしたほうが良いことを示す実例となります。 1 年前のモデリング結果は DDD くらいできるようになりたいよねって話 をご覧ください。 style.biglobe.co.jp なお、この記事の内容やプログラムは教育用に作成した架空のものであり、実在のサービスや団体などとは一切関係あり
WebエンジニアとWeb技術とシステムの話 (sadnessOjisanのWebサーバーアーキテクチャ進化論2023を読んだ感想) - inductor's blog
sad記事の勉強と実践のボリュームがすごい https://blog.ojisan.io/server-architecture-2023/ を読んで、その前身とも言える https://blog.yuuk.io/entry/2015-webserver-architecture を含めてこれらのような記事を書く知識や経験が僕には無いから素直にすごいと思った。ただ、その一方でこの内容を普通に理解できる「Webエンジニア」はどのくらいいるんだろう？というのも同時に気になった。 ゆううきさんの記事は「序論」とあるがWebエンジニアとしてキャリアを積む人間が「序論」として読むには文量や背景知識が重すぎると正直思うし、システム・計算機工学を勉強した人間が背景に感じ取れる。事実、sadさん(おじさん)も昔は内容が分からなかったと本人記事内で言及しているため、僕の気のせいではないと思う。じゃあsad版
【firestoreアンチパターン】RDB思考でfirestoreを使うと危険な4つのケースと対策 - Qiita
こんにちは。virapture株式会社のもぐめっとです。 最近ユニクロで友達とオソロのメタモンTシャツ買いました。カワイイです。 本日はfirestore使ってて辛いよーという声をよく聞いたので、そのままfirestore使っていると危険な理由と対策など4つのアンチパターンとして紹介しようと思います。 1. Join Lover: データをjoinする 目的 RDBではよくあるテーブル同士を結合してデータを取り出すJoin。 firestoreでjoinを用いたいケースというのは特定のドキュメントのデータだけでは表示する要素が足りないので別のドキュメントから取得してなんとかするみたいな感じになると思います。 しかし、firestoreのプロもおっしゃってますが、firestoreへのjoin追加は望みが薄いと思われます。 RDBで重くなってる要因も外部結合や副問い合わせとかガンガン使って重
モノリスからマイクロサービスへ
本書は、モノリスからマイクロサービスアーキテクチャへと移行するための実践的なガイドです。マイクロサービスが自分たちのシステムに適しているかを判断するところから、ビジネスを維持しながらモノリシックなシステムを少しずつマイクロサービスに切り替えていく方法、さらには、マイクロサービスアーキテクチャが成長するにつれて起こる課題への対処の仕方まで、豊富な例やシナリオを用いて解説します。また、モノリスやデータベースを分解していくのに役立つ様々なパターンやテクニックも扱います。 システムのアーキテクチャ移行について具体的な方法を解説する本書は、エンジニア必携の一冊です。 はじめに 1章 必要十分なマイクロサービス 1.1 マイクロサービスとは 1.1.1 独立デプロイ可能性 1.1.2 ビジネスドメインに基づくモデル化 1.1.3 自分たちのデータを所有する 1.1.4 マイクロサービスがもたらす利点
こんにちは、プラットフォームチーム所属のまこたすです。 昨今、様々な場で「モジュラーモノリスを導入した」という話を目にするようになってきました。弊社でも昨年からモジュラーモノリスの試験導入を進めており、社内でノウハウが徐々に溜まってきたため、今回 技術ブログ で なぜ導入したのかと知見の共有 をさせていただけたらと思います。 想定読者 モノリスなアプリケーションの分割を検討している Railsへのモジュラーモノリスの導入を検討している 話さないこと チーム体制がどうあるべきかという観点の話 以下アーキテクチャについての詳細 モノリスアーキテクチャ モジュラーアーキテクチャ 背景 今回「モジュラーモノリスを導入した」というタイトルですが、最初に検討・導入に至るまでの背景について触れたいと思います。 hacomonoという組織・サービスの成長 hacomonoというサービスはリリースから現在に
こんにちは、メルカリMicroservices SREチームでEngineering Managerをしている@m4buyaこと渋谷です。 メルカリでは、昨年6月にSREチームの一部をマイナーアップデートし、プロダクトチームに寄り添いSREとしての専門性を活かし信頼性に貢献していくMicroservices SREチームを発足しました。本記事では、そうするに至った背景、何を目指しているのか、これまでに出来たこととまだ出来ていないことを振り返り、今後の展望についてご紹介します。 背景 メルカリでは、2015年よりSREチームを立ち上げ、お客様が安心・安全にメルカリサービスを利用していただくためのシステムの信頼性の維持向上に取り組んできました。年々プロダクトとして成長を続け、トラフィックも増加する一方のメルカリサービスに求められるスケーラビリティ向上において、メルカリSREチームは大きな役割を
後輩に提案されたスクラムにうまく適応できなかった私が開発チームのアジャイルを先導できるようになるまでに考え実践したこと - Agile Journey
アジャイルに興味を持った1人あるいは数人から始めることは、アジャイルの導入においてよくあるストーリーです。とはいえ昨今では、例えばスクラムを導入する開発チームも増えているでしょうし、ほかのメンバーが主導した取り組みとしてアジャイルを受け入れる方も多いでしょう。そんな経緯でスクラムに触れ、既存の開発プロセスとの違いに戸惑い、むしろ積極的にアジャイルを学ぶことで克服した過程を、岸田篤樹（パウリ）さんに寄稿いただきました。 Agile journeyをご覧のみなさま初めまして。株式会社ビットキーでEM（エンジニアリングマネージャー）・スクラムマスター・技術広報をしているパウリ（@pauli_agile）です。私は2015年に新卒でプログラマーとしてキャリアをスタートしました。 その頃の世の中ではすでに、アジャイル開発がさまざまな開発組織に浸透しつつある状況にあったかと思います。ただ、実際に配属さ
Amazon CodeWhispererでどの程度コーディングが効率化できそうか試してみた - Taste of Tech Topics
ここのところ気温も暖かくなり、外に出かけるのが楽しみになってきた、カメラ好き機械学習エンジニアの@yktm31です。 いま世間を賑わせている生成系AI、ChatGPTは私にとって欠かせないものになりました。 そんな中つい先日、AWSから「Amazon CodeWhisperer」がGAになりました。 といことで、さっそく試してみました。 目次 概要 特徴 サポート サポートされるプログラミング言語 サポートされるIDE サポートされる自然言語 使い方 利用開始方法 基本操作 Lambdaで、DynamoDBのレコードを取得する処理と、そのユニットテストを書いてみた コード参照（Code references）を試してみる セキュリティスキャンを試してみる ドキュメントからわかったこと 安全性・セキュリティ ProfessionalとIndividualの違い 料金と制限 オプトアウト方法
ChatGPTのプロンプトを自動改善するPrompt Perfectプラグインを使ってみた - Taste of Tech Topics
カメラ好き機械学習エンジニアの@yktm31です。 ChatGPTは便利ですが、プロンプトの内容でいかに質問・指示するかで、その精度はだいぶ変わってきます。 うまく質問・指示するのは、工夫が必要だったりしますが、そこで役立つのが、「Prompt Perfect」というプラグインです。 www.blog.promptperfect.xyz Prompt Perfectは、ChatGPTへのプロンプトの内容を自動で改善してくれるプラグインです。 本記事では、その使い方や効果について、試していきます。 プラグインを有効化 使い方 基本の使い方 日本語で回答させる もう一つ試してみる Prompt Perfectの補完内容 注意点 まとめ プラグインを有効化 1) プラグインを有効化するため、Plugin storeからインストールします。 2) インストール後、メールアドレスの登録か、Googl
AWS黎明期のベストプラクティスを改めて読み返すことで、クラウドのためのアーキテクチャー大原則を再確認する | DevelopersIO
西澤です。最近AWSの進化が凄まじすぎて、そもそもついていけない選択肢が多すぎるし、設計難しいよなーって思うことが増えています。もうAWS上で動かすことができないシステムはほぼ無くなりつつあるのが現状だとは思いますが、それでもやはりクラウドとの親和性が高いシステムとそうでないシステムがあることも事実だし、そもそもの大原則を復習することで、本来想定されていたあるべき姿を抑えておくことには意味があるんじゃないかと考えています。そこで、私が初めてAWSを知ったときに衝撃を受けた資料を読み返してみたところ、シンプルで非常に重要な原則が書かれていることを再確認できたので、ここで改めてご紹介したいと思いました。 ご紹介したい資料 私がクラスメソッドにジョインしたときに書いたブログでもご紹介させていただいたのですが、今回ご紹介するのは、当時AWSのエバンジェリストだった玉川さん、ソリューションアーキテク
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、ヤフーのKubernetes as a Service（以下KaaS）を担当している勝田です。 今回、KaaSをProduction環境で2年活用してきた中でどのような変化がおき、ヤフーの開発環境がどう変化してきたかをご紹介いたします。 ※ 本記事はYahoo JAPAN Tech Conference 2019 in Shibuya（以下YJTC2019 in Shibuya）のセッション「Kubernetes as a ServiceをProduction環境で2年活用し、直面してきた課題と解決策」をベースに、よりヤフーのKubernetes事情にスポットを当ててお話させていただきます。YJTCのスライドも下記リン
一行要約 はじめに Readable OpenAPIとは? 既存ルールの不満点 不満点1: 標準仕様外の分割を行っている 不満点2: ディレクトリ階層が深い 不満点3: 1つのAPI定義を参照する際にたくさんのファイルを参照する必要がある 不満点4: コンポーネントスキーマの同一性が不明瞭 新ルールで工夫した点 工夫1: operationIdと対応したパス定義のファイル名を採用し、フラットなディレクトリ構造を実現した 工夫2: パス定義ファイルに含まれる情報量を増やした 工夫3: 再利用性を重視したcomponent定義 できなかったこと、やらなかったこと、やりたいこと 定義ファイルのhttpメソッドごとの分割ができなかった ルートの定義ファイルにcomponentディレクティブを置かなかった exampleの定義は余力があればやりたい おわりに We are hiring! 脚注 一行
googleからタイトルについて書かれた記事が出たので読んでいた cloud.google.com これらについて自分でもなんとなく考えていたことがあったけれど良い機会なのでまとめておく 記事での注目ポイント 冒頭より引用。 私としては、HTTP を使用する API のビルドには、重要かつ特徴のあるアプローチが 3 つあると考えています。次のようなアプローチです。 1. REST 2. gRPC（および Apache Thrift など） 3. OpenAPI（およびその競合製品） なるほど、と思うかもしれないが、読み進めていくとRESTについてはこう書かれていた。 このスタイルの API の特徴的な性質は、クライアントが他の情報から URL を構築せず、サーバーから渡された URL をそのまま使用することです 何の話かと思ったけれど、REST APIにはLv3までありこの記事ではLv3の
Docker社の不振 世の中、ドッカーDockerと技術者が言い始めて随分経ちますけれども、その生みの親であるDocker社自体が資金難という記事がアメリカで出ております。 www.zdnet.com （日本語訳） Dockerは、コンテナー技術の代表的な産物であるのですが、一方で企業であるDocker はトラブルの最中にあります。リークしたメモによると、Docker CEO Rob Beardenは「大きな課題をもたらす不確実性」と「過去数週間の不明瞭な状態」に耐えている社員を称賛しました。 何についての明確性の欠如なのでしょう？ 同社の近くの情報筋によるとそれはシンプルだという。 Dockerにはもっとお金が必要なのだ。 www.cnbc.com （日本語訳） 今週、Docker CEOのRob Beardenが従業員にメールを送って、会社が資金を集めようとする挑戦を認めました。 Be
今回はService Meshについて概要を調べ、Service Meshを提供するプロダクトの一つであるIstioに触れてみました。 Service Meshとは マイクロサービスの課題 Service Meshを考えるうえでまず必要になるのが、マイクロサービスアーキテクチャの抱えるいくつかの課題です。 マイクロサービスを導入・構築するうえでの課題として、ネットワークに関連する事項が挙げられます。マイクロサービスはお互いネットワークを通じて連携するため、ネットワークに関する機能（Load Balancing、Traffic Routingなど）を実装する必要があります。また、アプリケーションを構成するマイクロサービスの数が多くなるほど、マイクロサービス間の接続数は増加し、通信断の発生する確率やパフォーマンス低下など、ネットワーク関連の問題が発生する可能性も増加します。 これまで複数のグロ
久しぶりにブログ記事を書きますか。 ということで、松岡さん(id:little_hands)のブログ記事に対する考察記事です。 この記事は古くなったので、ぜひ以下も参照してください。 blog.j5ik2o.me little-hands.hatenablog.com 題材も松岡さんのブログ記事と同じもので考えます。 「実装方法1. ユースケースで複数集約を更新する」について考察したいと思います。 注意事項）この記事で使うトランザクションという用語は単なる一連の手続きという意味ではなく、ACID特性を持つRDBのトランザクションという意味です。 class CreateTaskUseCase1( private val taskRepository: TaskRepository, private val taskReportRepository: TaskReportRepository
※この投稿は米国時間 2021 年 6 月 25 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 ML システムを構築および運用化する成熟した MLOps 手法の確立に際しては、適切な手法が得られるまで数年の歳月を要する場合もあります。Google ではこのほど、この重要な作業の時間短縮を支援する MLOps フレームワークを公開しました。 MLOps の使用を開始する際に、これらのプロセスと機能を必ずしもすべて実装する必要はありません。ワークロードのタイプおよびそれにより生み出されるビジネス価値や、プロセスもしくは機能の構築または購入にかかるコストとのバランスによって、プロセスや機能の中で優先順位の差が生じます。 フレームワークを実用的手順に変換しようとする ML 担当者を支援するため、このブログ投稿では、お客様をサポートした経験を元に、何から始めるべきかを左右す
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GoとDockerでLet's try gRPC - LiBz Tech Blog
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負荷試験用 Web コンソールの開発 - クックパッド開発者ブログ
Kubernetesをぶち壊す10の奇妙な方法 (前編) - Qiita
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なれる!SRE - Becoming SREで学んだこと - じゃあ、おうちで学べる
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ReadableなOpenAPI定義ファイルを書く - ドワンゴ教育サービス開発者ブログ
API設計：REST、gRPC、OpenAPI - 気まぐれ開発日記
技術の素晴らしさだけで採用してはいけない - orangeitems’s diary
Istioに入門する - TECHSTEP
「DDDで複数集約間の整合性を確保する方法」に対する考察 - かとじゅんの技術日誌
MLOps の利用を開始: ユースケースに適した機能の選択 | Google Cloud 公式ブログ