はじめに 会社員として働く上で評価は最も大きな関心事の1つでしょう。評価によって自身の職位や給料が決まるのでそれも当然です。 しかしながら、「納得感のある評価を受けられていますか？」と問うと明確にYesと答えられる人は稀でしょう。「成果を出したのに正しく評価されていない」と不満を持っていたり「評価は偉い人が勝手に決めるものだから…」と諦めている人もいるのではないでしょうか。少なくとも過去の私はそうでした。 そもそも、評価をどのように受けるべきか指導や研修を受けたことはありますか？私にはその記憶はなく、自身が評価者の立場になって初めて評価というシステムに真剣に向き合うことになりました。 評価の際に被評価者としてできることは、評価者に自分の成果や成長を適切にアピールすることです。そして、アピールの方法として最も確実かつ重要なのは伝わる自己評価を書くことです このエントリは、被評価者が評価者に正
《追記》フレンチという一生モノの沼を薦めたい
（追記） こんな文章が、思ったよりもバズってびっくりしたので、ツイッターで「フレンチ自作沼（アカウント名は＠French_jisaku）」というアカウントを作成しました。 フレンチ自作界隈の人がいたらフォローしてもらえると嬉しいです。 以下でいただいたコメントの一部に返信していきます。 おおよそ素晴らしいことが書いてあるけど③だけ解像度が低い気が…というのも、料理というのは基本的には科学と同じで味に再現性を持たせる必要があり、そのためには分量を正しく理解し守る必要がある(この分量の正確さをレシピなしでも把握できているのがプロ)。その上で、③では"短時間だとミスった時のリカバリができず"とあるけど、正確な分量を計って料理をすれば大きな失敗はなく連鎖的に料理が崩壊することはまずあり得ない。短時間の作業でのミスとして、例えばイタリアンならカルボナーラの卵に火を通し過ぎる等の失敗はあるかもしれない
1つのIssueが大きくなると1 Pull Requestで大量の差分が発生します。 そうなるとレビュワーに負担がかかり、コンフリクトの可能性も高まり、コードレビューを効率よく進めることができません。 このINVEST原則を守ることでチームはより効果的に作業を進め、柔軟に対応して開発を進めることができます。 Git Flow Git Flowは5種類(main, hotfix, release, develop, feature)のブランチを運用するブランチ戦略です。 2010年に提唱された有名なブランチ戦略です。 オンラインサービスのように継続的デリバリーするコードを想定して作られた戦略ではないです。 main ブランチ 常にリリースできる状態を保つ hotfix, develop へ切り出す このブランチへの直pushはNG hotfix ブランチ バグ修正など緊急時に対応するためのブ
draw.ioをつかったフレキシブルな設計図作成術 - KAKEHASHI Tech Blog
はじめに こんにちは！ソフトウェアエンジニアの種岡です。 皆さん、システム設計に取り組んでいますか？ 設計は、プロジェクト成功への道筋を描く、航海の羅針盤です。 目的地を見据え、それに向かって進むための確かな指針となります。 設計の質がしっかりしていれば、開発という大海原でも迷わず進むことができます。 設計はプロジェクトの土台を築く、創造的かつ重要なプロセスです。 夢を描き、それを形にする試行錯誤の楽しさ、これこそが設計の魅力だと思います。 この記事は秋の技術特集 2024の11記事目です。 この記事 is 何？ この記事では、設計図を描く際の心構えと、誰でも見やすい設計図を作成するためのテクニックについてお話しします。 なぜ設計図を書くのか？ 図は複雑な情報を視覚的に整理し直感的な理解を推進することができるため チーム内外での共通理解を促進し、コミュニケーションを円滑にするため 予測可能
こんにちは。 id:Pocke です。マネーフォワードでは Rails を用いた Web アプリケーションの開発と、RBS という Ruby の静的型システムの開発を行っています。 最近 RBS の開発をする中で、「不要な処理を削除すると実行速度が遅くなる」という不思議な現象に遭遇しました。この記事ではその現象を解説しようと思います。 なおこの記事は Ruby の知識を前提としないように執筆されており、Ruby の知識が必要となるところには注釈を加えて補足しています。 普段 Ruby を書かない方にも読んでいただければ幸いです。 問題を引き起こした変更 今回の問題は、RBS のメモリ使用量の削減を行っている中で遭遇しました。まずはどんな変更を行おうとしていたかを解説します。 変更の動機 最近私は RBS のメモリ使用量の削減に取り組んでいます。1 その取り組みの中で、RBS のパーサーが作
8つのデータ系ツール「BigQuery」「Databricks」「dbt」「Fivetran」「Lightdash」「Looker」「Snowflake」「TROCCOⓇ」に39社からご寄稿頂いたレビューから、各社のデータアーキテクチャをまとめた記事です。各社の技術選定の背景や工夫などの知見を得ていただく場となれば幸いです。 ※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 BigQueryBigQuery は、Google Cloud の費用対効果に優れたフルマネージド型の分析データ ウェアハウスです。ペタバイト規模に対応しており、膨大な量のデータに対してほぼリアルタイムで分析を行うことができます。 ▼BigQueryとは？機能や特徴・製品の概要まとめページはこちら https://findy-tools.io/products/bigquery/49 ▼Findy Too
こんにちは。 Findy で Tech Lead をやらせてもらってる戸田です。 既に皆さんも御存知かと思いますが、弊社では開発生産性の向上に対して非常に力を入れています。 以前公開した↓の記事で、弊社の高い開発生産性を支えている取り組み、技術についてお話させていただきました。 tech.findy.co.jp ありがたいことに、この記事を多くの方に読んでいただき反響をいただいております。 そこで今回は、↑の記事でも紹介されている「Pull requestの粒度」について更に深堀りしてお話しようと思います。 Pull requestの粒度は、弊社にJOINしたら最初に必ず覚えてもらう最重要テクニックの1つです。 それでは見ていきましょう！ 大きなPull request 適切な粒度とは 適切な粒度を維持するために タスク分解 迷ったら小さく レビューを最優先にする CI高速化 featur
先日のことですが、Querie.meでこんな質疑がありました。 これは非常にご尤もなご意見であり、実際この問題提起に近いシチュエーションを見かけたことは五本の指では数え切れないくらいあります。ということで、今回の記事では元々の問題意識ともいえる「見せかけの回帰」について、久しぶりにちょっと復習を兼ねて書いてみようと思います。 そもそも「見せかけの回帰」とは何か 実際に見せかけの回帰において起きること 見せかけの回帰への対処法 差分系列に変換する VARモデルを使う 動的線形（状態空間）モデルやベイズ構造時系列モデルを使う Rコード そもそも「見せかけの回帰」とは何か このブログでは11年前に沖本本の輪読記事を書いた際に「見せかけの回帰」については一通り取り上げていますので、今回はその際の説明を引用するに留めます。 なお前提知識として先に書いておくと、以下に出てくる「単位根過程」というのは平
目的別データベースの実践: PostgreSQL 行レベルセキュリティと DynamoDB Outboxパターン - KAKEHASHI Tech Blog
カケハシのプラットフォームチームのテックリードとして組織管理サービスと認証基盤を開発している kosui (id:kosui_me) です。今回は、目的別データベースをプラットフォームチームではどのように実践しているかご紹介します。 この記事は秋の技術特集 2024の 13 記事目です。 背景 目的 事例1: PostgreSQL の行レベルセキュリティを活用する組織管理サービス 組織管理サービスとは PostgreSQL の行レベルセキュリティ 行レベルセキュリティを用いたトランザクションマネージャー 行レベルセキュリティの運用上の注意点 事例2: DynamoDB を活用する認証基盤と Outbox パターンの活用 カケハシの認証基盤刷新 DynamoDB で実現する高稼働率の認証基盤 DynamoDB の特性を考慮する CDC と Outbox パターン まとめ 背景 医療の分野で様
techcommunity.microsoft.com ※ とりあえず現時点（2024/9/21）でのアナウンスなので、今後撤回もしくは延期される可能性もあります。 10月公開といわれているWindows Server 2025ではWSUSは継続するようですが、今回非推奨化のアナウンスが出たので、（変更がなければ）おそらく2025の次のWindows Serverには非推奨マークがつくのだろうと思います。私もWSUS初登場時からずっと使ってきて、大変お世話になりました。感慨深いですね。 とはいえ、私が管理する自宅ではもうWSUSの運用やめちゃったんですよね。昔は複数のWindows Serverがあって、Officeもいろいろあってと自宅で10台程度でも割と運用する意味があったんですが、今はもうないかなーということでWindows Server 2019のころにやめてしまいました。 WSU
freee人事労務の給与計算ロジックにLocal Write Forwardingを導入した話 - freee Developers Hub
読まなくても良い漫才パート ボケ「いきなりですけどね、freee人事労務の給与計算ロジックでいつも使ってる DB instance があるらしいんやけど」 ツッコミ「あっ、そーなんや」 ボケ「うちのオカンがね、reader instance なのか writer instance なのかをちょっと忘れたらしくてね」 ツッコミ「どうなってんねそれ」 ボケ「でまあ色々聞くんやけどな、全然分からへんねんな」 ツッコミ「分からへんの？いや、ほな俺がね、どっちの instance なのか、ちょっと一緒に考えてあげるから。詳しく教えてみてよ」 ボケ「オカンが言うには、どちらかというと CPU 利用率がいつも低い方らしいねん」 ツッコミ「おー reader instance やないかい。freee人事労務 の DB で CPU 利用率が低い方は reader instance や。黄色の折れ線の方や。r
シンデレラのように魔法がとけないうちは本番環境にアクセスできるようにしてみた - NTT Communications Engineers' Blog
この記事では、できるだけアクセスを絞るべき本番環境に対して、かのシンデレラのように時間制限つきの承認性アクセスができるようにした事例を紹介します。 目次 目次 はじめに 背景 複数の環境 これまでの運用 課題 実現方法 実装 - Google Cloud IAM 設定スクリプト 設定 - GitHub Environments 実装 - GitHub Actions その他細かな工夫点 ゴミ掃除 Slack 連携 サービスアカウントキーの発行 運用を変えてみて おわりに はじめに こんにちは、NeWork 開発チームの藤野です。普段はオンラインワークスペースサービス NeWork のエンジニアリングマネジメントをしており、最近では実際にコードを書く機会も増えてきています。 この記事では、これまで手動 + ガッツで運用していた本番環境へのアクセス管理の工程のほとんどを自動化した内容をご紹介し
月間アクティブユーザー数が2億人を超える人気チャットアプリ「Discord」の公式ブログにおいて、「どのように使用する帯域幅を削減したのか」について解説した記事が投稿されています。 How Discord Reduced Websocket Traffic by 40% https://discord.com/blog/how-discord-reduced-websocket-traffic-by-40-percent Discordのクライアントがサーバーに接続すると、ゲートウェイと名付けられたサービスを通してリアルタイムにさまざまなデータが送受信されます。2017年の後半にzlibを導入してデータを圧縮することで、転送されるデータの量は2分の1から10分の1程度まで減少しました。 その後、Zstandardという2015年に登場した手法が人気を集め、Discordでも使用を検討するこ
Java 23新機能まとめ - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Java 23が2024/9/17にリリースされました。 https://mail.openjdk.org/pipermail/jdk-dev/2024-September/009395.html Java 23をリリース The Arrival of Java 23 LTSではなく新たに入った機能も少ないですが、Module Import Declarationsは長大なimport文を削減してくれそうなので期待です。 JDKをインストールせずに言語やライブラリの新機能を試したい場合にはJava Playgroundが便利です。 ht
Railsアプリの自動テスト環境をCirlceCIからGitHub Actionsへ移行したときにやったこと - ZOZO TECH BLOG
はじめに こんにちは、WEARバックエンド部バックエンドブロックの塩足です。普段は弊社サービスであるWEARのバックエンド開発・保守を担当しています。 WEARのバックエンドでは、これまで自動テスト環境としてCircleCIを使用していましたが、運用保守の改善を目的にGitHub Actionsへ移行しました。 今回は、GitHub Actionsへ移行する際に取り組んだ以下の3点について紹介します。 効率的にテストを分割してテストを並列実行する方法 失敗したテストのみを再実行する仕組みの構築 GitHubのCheck annotationsを活用して、失敗したテスト情報を表示 また、最後に今回行ったテストカバレッジのレポーティングとGitHub Pagesでのホスティングの方法について紹介します。 目次 はじめに 目次 背景 なぜ自動テスト環境をCircleCIからGitHub Acti
初めてのSREから3年半でやったことの振り返り
レバテック開発部DevOps推進グループSREチームの蒲生です。 このたびレバテックを退職することになりました。 今までやってきたことを振り返ることで、お前普段なんもやってなかったやろと思っている方への説明とまだまだやらなアカンことあるけど許してねって気持ちを吐き出したいなと思います。 初めてSREとして働き始めてからレバテック事業でのSREチーム結成、活動していくまでで「やってよかったな」と思ったことを紹介していきます。（僕個人ではなくチームでの取り組み） 「こうしておけばよかったな」という懺悔も混ぜておきます。 1. 監視体制作り 初めてのSREだったので定石通り、こちらのピラミッド通りにプラクティスを実践しました。 (O’Reilly Site Reliability Engineeringより) 簡単な状況 監視設定はCloudWatch CDKでリソースのCPUやメモリ、スレッド
Designship 2024ではタイミーのデザインチームがブース出展します！この記事のデザインデータも見れるようになっているので、ご興味のある方はぜひお越しください！ こんにちは、タイミーのプロダクトデザイナーの横田です。 私たちは900万人以上のワーカー様が利用するスキマバイトプラットフォームを運営していますが、プロダクトデザイナーはかなりの少数精鋭です。 今回は、タイミーのプロダクトデザインにおける仕組み化についてご紹介します。 DesignDataOpsに取り組むデザインをめぐるオペレーションの整備については、近年はDesignOpsという活動の一部として捉えられています。しかし、DesignOpsの意義は拡大し、組織運営などのソフトな側面も含むようになっています。 この記事では、デザインデータのガバナンスや完全性を確保する取り組みにフォーカスし、DesignDataOpsと呼ぶこ
Figma で実装イメージを効果的に伝えるためのデザインのコツ - PLAY DEVELOPERS BLOG
デザイナーの白川です。 主にプロダクトのUIをデザインしています。 自分がデザインしたUIの実装をエンジニアさんにお任せする場合、実装イメージをエンジニアさんに伝える必要があります。 デザインパーツひとつを例にとっても、 ・どこで使われているのか(どこまで使い回されるのか) ・どんな表示バリエーションがあるのか ・どこまでコンポーネントに含めるべきなのか ・そもそもコンポーネント化が必要なのか といったコンポーネント化の観点から、 ・サイズは固定なのか、値に応じて変化するのか ・親要素や画面サイズに追従して位置やサイズが変化するのか ・過大な値が入力された場合はどう表示するのか ・最大/最小サイズは規定するか、または際限なく拡大/縮小するのか ・見た目を再現するためのコードはどう書くと良いのか というような表示上の観点、さらにはユーザー操作に対するインタラクションまで、デザインを再現するた
Go言語で、AIモデルに対する推論をコマンドラインで実行するafaというツールを作りました。入出力としてテキストストリームを前提としており、パイプやリダイレクトを用いて他のコマンドと連携しやすいのが特徴です。 $ echo $ERROR_MESSAGE | afa new -p "What is happening?" /path/to/file1 /path/to/file2 与えるプロンプトやコンテキスト情報によってAIモデルが柔軟に振る舞いを変えてくれるので、これまでの個別ツールでは対応が難しかった用途における自動化にも有用でしょう。 また、テキストストリームを扱えるリッチなTUIのコマンドafa-tuiも別途提供しているので、ターミナル上でのチャットも快適です。 デモ リッチTUIによるチャット 快適なインタラクティブチャットのため、Markdownを装飾して描画しつつ、lessコ
Repro では AWS 等のリソース管理に Terraform を活用しています。 この度 Terraform で管理しているコードの CI を Atlantis に移行したので、その経緯などについて書きます。 背景 Repro では以下のリソースを Terraform を使ってコード化して GitHub で管理しています。 AWS で構築したインフラ DataDog のモニターやアラート Google Cloud Platform で利用している一部のリソース GitHub の reproio organization のメンバーやチーム Kafka Topic MySQL アカウント PagerDuty の通知まわりの設定 Rollbar の通知 移行前は CircleCI や AWS CodeBuild を活用して独自に CI を構築していました。 課題 初期から CicleCI
日本共産党の志位和夫がローザ・ルクセンブルク財団本部で理論交流を行い、「共産主義と自由」について、自著（『Ｑ＆Ａ 共産主義と自由――「資本論」を導きに』、『「自由な時間」と未来社会論――マルクスの探究の足跡をたどる』）を献本し「懇談の素材を提供」した上で、「ぜひ忌憚のないご意見をいただければと思います」と述べている。*1 Q&A 共産主義と自由──『資本論』を導きに 作者:志位和夫 新日本出版社 Amazon 「忌憚のない」とは「遠慮のない」という意味である。 そもそも日本共産党は本書を使って「『共産主義と自由』を学び、語りあう大運動」を呼びかけているのだ。「学ぶ」とは学んだ対象が絶対でありそれを盲信すべきと考えるのではなく、徹底した批判的な目で読み込み、それを「学んだ」党員であれ市民であれ、厳しい批判も含めて自由に語り合うことも含まれているだろう。当たり前だ。 ならば、依然としてコミュニ
ツール導入前の課題GitHub Actionsを用いた運用を開始するまで、テックブログを公開するにあたり以下の手順を実施していました。 Notion上で執筆を行う CTO, 上長がNotion上でレビューをおこなう Mediumのアクセス権をもらい、入稿を行う テックブログ運営チームがFigmaでOGP画像を作成する 公開 この運用では3つほど課題がありました。 指摘したレビューがどのように修正されたかがわかりにくい てにをはの指摘など毎回同じようなレビューが発生し、レビュワーの負担が大きい OGPの作成をFigmaの編集権限があるひとに毎回依頼する必要がある どのような状態を目指していたか公開前の定型的な作業や公開作業の自動化、記事作成からレビュー・公開までのプロセスを整備し仕組みに落とし込むことで、運営メンバーなしでも執筆・公開ができる状態を目指しました。 GitHub Actions
現場から学ぶMLOps: MonotaROでの実践的アプローチ～オンライン推論編～ - MonotaRO Tech Blog
はじめに こんにちは。MonotaROで機械学習エンジニア兼、Tシャツのモデルを務めている新卒3年目の長澤です！ 最近は健康のためにスポーツをしているのですが、そのスポーツの疲れで日々が辛くなってきました。観戦と自分で身体を動かす方の割合(重み)をバンディットを使ってうまく最適化していきたいこの頃です。 今回は、自分がここ1,2年(2023~2024)で取り組んできたMonotaROにおけるMLOpsの取り組みについて、実例を交えながら紹介します。MLOpsの実例はあまり世の中に出回っていないので、一つの事例として読んでもらえれば嬉しいです。 はじめに この記事で紹介すること この記事で紹介しないこと MonotaROにおける機械学習エンジニア パーソナライズドランキングとは MLOpsに取り組むにあたっての背景と課題 MLOpsのプロジェクトスタート時 MLOpsとりあえず始めてみる期
施策実行支援でデータアナリストが考えていること
はじめに データアナリストとして仕事を始めて3年が経ちました。この3年間で、施策の立案やテストの設計、効果測定といったデータを活用とした施策実行支援のプロセスを数多く経験させていただいた中で、自分がデータアナリストとして気をつけていることをまとめてみました。自分の考えていることをほぼ全て書き起こしたので、少し冗長かもしれません。 想定読者はデータアナリスト1年目と施策立案や企画を行うビジネスマンを想定しています。 また、これは筆者の働くWeb系企業の自社プロダクト改善における話になりますので、予めご了承ください。 まとめ 思いのほか長文になってしまったので、時間のない人向けに先にまとめを書いておきます。 データアナリストは施策設計から積極的に関与すべし。後から効果測定依頼だけもらっても手遅れになることが多い。 施策設計の際には、施策によるKPIリフトが大きくなるように、また効果測定が精度良
こんにちは。sumirenです。 イントロダクション 先日、Next.js 15 RCが出ました。App RouterでPartial Prerenderingが広く使われ始める日も近いのではないでしょうか。 Partial Prerenderingは、特にStreamingと一緒に利用し、Vercelにデプロイした場合、強力に最適化が行われます。最適化は非常に高度で、部分的な静的レンダリングといったアプリレイヤから、エッジとオリジンの使い分けといったインフラの構成まで絡む複雑な設計です。最終的にVercelにデプロイされた後の全体の動作イメージが頭に入っている方は少ないのではないでしょうか。 この記事ではPartial PrerenderingとStreamingについて、Vercelデプロイ後の動作イメージがついている状態を目指します。静的ルートやサーバーサイドフェッチなど単純な例から
「あなたのキャリアのなかで、特に印象に残るPull Requestは何ですか？」著名エンジニアの方々に聞いた - Findy Engineer Lab
特定のリポジトリに対して機能追加・変更やバグ修正などを行う場合、エンジニアはPull Requestを発行します。プログラミングを続ける過程で数えきれないほど発行されるPull Requestは「エンジニアが歩んできた道のりそのもの」と言っても過言ではありません。 ならば、オープンソースコミュニティで活躍する方々が「特に印象に残っているPull Request」には、その人のOSS活動への思いや日々の研鑽が結実しているのではないでしょうか。今回は8名の著名エンジニアの方々に回答していただきました。 ※人名の50音順に掲載。回答者は敬称略。 伊藤浩一が紹介『Change the max line length of Layout/LineLength to 120』 github.com OSSでの確実なマージを狙うには、時に戦略を練ってから送ります。 その一例として、Rubyのリンター/コ
Reactのコアアーキテクチャは、与えられた関数（すなわちコンポーネント）を繰り返し呼び出します。この仕組みはReactのメンタルモデルを単純化し、その人気に一役を買いましたが、同時にパフォーマンスの問題が生じる原因にもなりました。関数のパフォーマンスコストが高いと、アプリの動作は総じて遅くなります。 開発者はReactにどの関数をいつ再実行するか手動で指示しなくてはならなかったため、パフォーマンスチューニングが悩みの種になっていました。Reactチームが最近リリースしたReact Compilerというツールは、コードを書き直すことにより、開発者が手動で行っていたパフォーマンスチューニングの作業を自動化します。 React Compilerはコードに何をするのでしょうか？裏ではどのような処理が行われるのでしょうか？使った方がいいのでしょうか？こうした疑問について詳しく見ていきたいと思いま
LLMの日本語化はベクトル表現にも有効か？LLM2Vecにおける日本語ドメイン適応の効果 - Uzabase for Engineers
はじめに こんにちは！ 株式会社ユーザベース スピーダ事業部の飯田です。 この記事では、テキストをベクトルに変換（エンコード）にLLMを用いる際に有効なLLM2Vecという手法を紹介します。 合わせて、LLM2Vecにおける日本語ドメイン適応として、LLM2Vecの処理を日本語で行った場合とLLMの継続事前学習を日本語で行った場合について実験を行ったため、これを紹介します。 LLM2Vecとは LLM2Vecは、"LLM2Vec: Large Language Models Are Secretly Powerful Text Encoders"で提案された手法です。 Llamaなどで有名なLLMでは、テキストをベクトルにエンコードする際は、入力したテキストの末尾のベクトルを用いることが多いです。 これは、LLMがテキストの次の単語を予測することで事前学習を行っていることに関連があります。
PR TIMESフロントエンドのCI パイプラインを改善して、CI 処理時間とBillable Time を50%を削減した話 | PR TIMES 開発者ブログ
ここんにちはPR TIMES開発本部のインターンの Chanoknan です。 PR TIMESについてフロントエンドのCI パイプラインを改善についてお話しします。 PR TIMESでは、Reactで書かれたすべてのフロントエンドのコードのコードはMonorepo として管理しています。 そのMonorepoのCI パイプラインは、システム全体のLint、Type Check、Test、Buildを行うようにCIパイプラインが設定されており、これにはかなりの時間がかかり、GitHub ActionsのBillable Timeにも影響を与えます。これを緩和するため、CI処理時間を減らすためのいくつかの戦略を実施しています。詳細については、以下の記事を参照してください。 改善できる点を特定する この作業に取り組む前、私はCIパイプラインやGitHub Actionsについて詳しくありません
kptでWETなKubernetesマニフェスト管理 みなさん、Kubernetesでのマニフェスト管理ってどうしてますか？ Kubernetesでは、GitOpsと呼ばれる運用方法を用いてマニフェストをGitで管理することが一般的です。 マニフェストをGitで管理することで、変更履歴の追跡、コードレビュー、環境ごとのリリース管理をおこなうことができます。 一方でWall of YAMLとも呼ばれるように、マニフェスト管理は一筋縄ではいかず、Kubernetesの利用者を悩ませる課題の1つとなっています。 本記事では、メジャーなマニフェスト管理ツールの課題やマニフェストのリリース方式の課題、WETリポジトリと呼ばれるマニフェストの管理方法を紹介した後、 kptと呼ばれるツールを利用し、既存ツールの課題やリリース方式の問題点を解決する方法について解説します。 マニフェスト管理ツール Kube
はじめにまず、先日の「1塁打」投稿について、想定以上の反響や様々な意見を頂けたことに驚き、また感謝しております。 今回、ダイニーはグローバル投資家から74.6億の調達をしました。 ようやくシードステージに立ったように感じます。 今の思いの丈を note にぶつけてみたので、読んでもらえると嬉しいです。https://t.co/6JHEDhwOWT — 山田真央｜ダイニー (@maochil) September 26, 2024 予想していた方もいた通り、このブログポストの一番の目的は以下のようなものでした。 「資金調達リリース直後の最も注目度が高いタイミングで、もう一発、IT業界に認知されるようなことを行い、採用に活かす」ということ。 そのため、何よりもインパクトを重視しました。語調は強く、文体も敬愛している三島由紀夫に寄せ（笑）、敢えて文学的な表現、リズムを取り入れました。 その甲斐も
[新機能]クエリサイズを日時で分割しbackfill処理も行いやすいdbt incremental modelの「microbatch」strategyを試してみた | DevelopersIO
さがらです。 dbt ver1.9の新機能であるmicrobatch incremental modelsを試してみたので、本記事でその内容をまとめてみます。 microbatch incremental modelsとは まず、incremental modelsについてですが、dbtで前回更新時からの差分更新を行うことができるmodelとなっています。 その上で、このincremental modelsではappend、merge、delete+insert、insert_overwriteという4つの増分更新方法がこれまで提供されていました。 この増分更新方法の新しいオプションとして追加されたのが、microbatchとなります。 microbatchでの更新時の挙動ですが、指定したカラムの値を元に日別に分けて、複数の更新処理が走るイメージとなります。（下図は上記のリンク先ドキュメン
![[新機能]クエリサイズを日時で分割しbackfill処理も行いやすいdbt incremental modelの「microbatch」strategyを試してみた | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/827c840db7bbf32f52ca34fed20fcdddb41f8b33/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fimages.ctfassets.net%2Fct0aopd36mqt%2Fwp-thumbnail-f846b6052d1f7b983172226c6b1ed44b%2F6b4729aabfb5b7a3359acc27dc6b5453%2Fdbt-1200x630-1.jpg)
はじめまして！24卒でハコベル株式会社のサーバーサイドエンジニアをしている磯貝です！ ハコベルでは、『ハコベル配車管理』というサービスでRuby on Railsが使われています。 この記事は内定者インターン〜入社後数ヶ月の僕がビビりながらもRuby on Railsのバージョンを6系から7系にアップデートした記録です。 Railsのアップデートに関心がある方や、同じような課題に直面している方の参考になれば幸いです。 大まかな流れ 今回は以下のような流れで行いました。 Railsのパッチバージョンを最新に更新 Railsのload_defaultsを6.1までアップデート Rails以外のgemを可能な限りアップデート Railsのメジャーバージョンアップ それでは順に見ていきます。 1. Railsのパッチバージョンを最新まで上げる まずはRailsのバージョンを6.1.7から6.1.7
AWSのECS on FargateのARM化によるコスト最適化 〜調査・計画・移行、そして本番で起きた課題〜 - inSmartBank
こんにちは。スマートバンクSREの@uehiraです！ SREチームはサービスの成長につれて増えていくインフラコストを最適化することをミッションとしており、当記事ではコスト最適化の一環として、我々が管理するクラウドリソースをX86ベースのプロセッサからARMベースのプロセッサに切り替えた試みについてご紹介します。 前提として、スマートバンクが提供する家計簿アプリB/43ではインフラ基盤としてAWSを採用していますので、本記事の内容はB/43のインフラ基盤の一部をGravitonへ移行した話となります。 なお、FinTechスタートアップとしてのAWSインフラ設計については以下の記事にまとめているのでぜひご覧ください！ blog.smartbank.co.jp 背景 初めになぜプロセッサを切り替えることにしたのか、背景を簡単に説明いたします。 コスト最適化をミッションとして持つSREチーム
もしもいま、クラウドインフラをイチから学び直すとしたら？ 株式会社esite SRE・徳原さんに聞く学習ロードマップ - Findy Engineer Lab
株式会社estieでSRE/Platfrom Engineeringをしている徳原です。 テック転生ということで、今イチからインフラを学び直すならということで記事を書かせていただきます。 自分が社会人になった頃はまだオンプレミスが主流だった時代です。仮想環境は開発環境としては使えそうだけど本番環境では使えないねというのが世間一般の捉え方だったと記憶してます。社会人最初の数年はデータセンターにいって検証環境を作ったり、大量にあるネットワーク機器に接続するためのteratermのマクロ組んだりと、大量の物理機器を如何に効率よく運用するかみたいなことをやったので、学習環境としても機器を触るようにしていました。秋葉原で中古のネットワーク機器と安いサーバを購入して自宅ラック勢とまではいかないまでも、そこそこの台数で検証環境を組んで遊んでいました。ただ、LoadBalancerやFirewallといっ
ecschedule用のYAMLファイル専用リポジトリを解体して、各アプリケーションのリポジトリへ移管した話 - コネヒト開発者ブログ
プラットフォームグループでインフラエンジニアをしている @laughk です。 今回は、当社の ECS Scheduled Task の管理リポジトリを解体し、各アプリケーションのリポジトリへ移管した話を紹介します。 背景 なぜ一元管理しているリポジトリを解体したのか ECS関連のデプロイ・リソースの管理状況が変わった ecschedule の運用の安定し、プロダクトのリポジトリから独立している状況が煩わしくなった 解体から移管の概要 解体から移管の際に意識・工夫したこと git log は git filter-repo を使って保持した状態で移管 コードだけ移管するのではなく CI/CD による自動化もセット Pull Request 作成時に行うジョブ mainブランチマージ/tag push時に行う適用のジョブ デプロイで扱うCLIツールは aqua で管理 バッチ専用リポジトリを
お疲れさまです！ ブログ書くまでがYAPCということでやっていきます。 yapcjapan.org 前夜祭 前夜祭ではガラナを受け取って早速北海道に来た感が出ておりました。この後アンカファレンスという形で会が始まり、序盤はmoznionさんやpasta-kさんの話を聞いてたんですが、目線が合ってしまい私も壇上に上がることに。AIとか色々重いテーマでしたが、わりかし今自分が他人と話したいことが話せてよかったかと思います。文芸的プログラミングのくだりとかまさにそうですね。 そのあとは基本的には後ろで話したり（声がもし大きかったらすみませんでした）、別室に移動してきた人と話していました。 懇親会が終わり、たまには知らない人についていこうかなと思ってたら、結局ホテルに帰ってセコマのホットシェフを食ってました。知らない人の飲み会について行くスキルなのか度胸なのか身につけたいですね。 本編 バスに乗る
BlackHat USA 2024 / BSides Las Vegas / DEF CON 32 に会社の海外研修制度を利用して参加しました！ - Flatt Security Blog
はじめに Flatt Security セキュリティエンジニアの Tsubasa、lambdasawa、Osaki です。本ブログでは、2024年8月に開催された Bsides Las Vegas、Black Hat USA 2024、DEF CON 32 に弊社メンバーが参加した際の記録、および、特に興味深かったセッションの詳細についてお伝えします！ なお、本稿の作成にあたっては各セッションの発表内容について可能な限り誤りがないように注意を払って記述しましたが、誤りを含む可能性があります。また、各セッションの内容については、筆者独自の考えや解釈を含む場合があります。本稿を通して気になったセッションがあった方は、ぜひオリジナルの文献や発表のアーカイブにアクセスしていただければ幸いです。 はじめに Flatt Security の研修制度 Bsides Las Vegas Bsides La
新しい方を受け入れる側のマインドセットです。 はじめに BASE の Product Dev Division でシニアエンジニアをしているプログラミングをするパンダ（@Panda_Program）です。 入社されて3ヶ月目で同じチームで働いている Torata さんが「入社して感じたBASEのいいなと思うところ」という入社エントリを書いてくれたので、新入社員を受け入れる側からのアンサー記事です。 以下はBASE社内の人なら誰でも読むことができる文書で、特にこれからメンターになる人には読んで貰っているものです。自分が受け入れ側として数ヶ月間特に意識しており、手応えがあったことを書き残しています。 ここ数ヶ月の間、マネージャーと共にオンボーディングの体験や資料の全面的な見直しを行い、新入社員とメンターのオンボーディング体験を改善しました。この文章自体も前からあるものではなく、これからメンター
2024年9月末時点の資産ポートフォリオ - Be financial freedom. 経済的自由の探求
こんにちは、株もっちーです。 月例のポートフォリオチェックです。 資産額｜先月からの変化 関連指数｜先月からの変化 株式資産のアセットアロケーションとポートフォリオ アセットアロケーション ポートフォリオ主要銘柄(ウェイト1%以上)の現在 ポートフォリオ主要銘柄(ウェイト1%以上)の相対的な株価推移 ポートフォリオの整理の記録 過去記事 AI(ChatGPT4)との雑談 質問 回答 1. 株式の比率が高いことについて 2. 債券やキャッシュの比率 3. 不動産（REIT）の割安さ 4. TSLAと個別銘柄の動向 5. 為替リスク まとめ ランキング・宣伝など 資産額｜先月からの変化 項目 先月 今月 増減額(前月比) 増減率(前月比) JPY建株式 1,083 1,090 7 0.6% JPY建投信 156 161 5 3.2% USD建資産 $326,843 $339,159 $12,3
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