テストの完了をゴールにしない! ~仮説検証を繰り返し、開発・QA・ユーザーが交流しながら開発することで見えてくる理想の姿~ - #RSGT2024 #DevSumi / Shift left and Shift right
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先日行われました AWS JAPAN SUMMIT ONLINE 2020 にて、「大規模な組織変遷と100以上のAWSアカウントの横断的セキュリティガードレール運用について」のテーマにて、私たちのグループで取り組んでいる全ての AWS に対する横断的な取り組みを ビジョナル CTO 竹内 と ビジョナル CIO 園田 より発表させていただきました。 今回は、その発表内容について、発表の中で伝えきれていない内容などより詳細にお話しさせていただきます。 こんにちは、システム本部 プラットフォーム基盤推進室 ORE (Organizational Reliability Engineering) グループ の 長原 です。 私が在籍するグループでは、 Visional グループの全事業のクラウドや非機能要件等に対して、横断的にエンジニアリングによる課題解決に取り組んでいます。 複数事業・マルチ
Photo by Ash from Modern Afflatus on Unsplashはじめにこんにちは。Finatextでエンジニアをしている山﨑です。 弊社では、先日「Wealth Wing」という資産運用サービスをリリースしました。そのシステムのバックエンドは、Spring + Kotlinを用いてアプリケーションを構築しており、インフラストラクチャ層ではSpring Data JPAを用いています。 本稿では、以下のような、Spring Data JPAを組み込んだ場合に発生する課題に対する解決策を、弊社の実例を通して示します。 データベースマイグレーションはどうすべきかIn-Memory DB(H2DB)ではなく、MySQL等を使ってJUnitでテストしたいデータベースアクセスを「書き込み専用」「読み取り専用」で呼び分けをしたい最後に、本稿に関するサンプルも添付していますので
一般社団法人OpenStreetMap Foundation Japanではさくらインターネットからコミュニティ支援を受け、さくらのクラウド上にコミュニティ向けのOpenStreetMap Japanサイトおよびタイルサーバを構築、運用をしています。今回はタイルサーバおよびその構築方法について解説します。 タイルサーバとは何か 地図業界ではタイルサーバというと、一般的に地図データを配信するサーバを指します。地図をタイルという単位で分割することでREST APIで地図データを取得し、JavaScriptライブラリやネイティブ向けライブラリを使って簡単に地図を表示することが可能となります。 ただ、「タイル」といっても「タイル」自体にいろいろな仕様があります。OpenStreetMap Foundation Japanが提供しているタイルは「zxyタイル」(またはXYZ)と呼ばれるもので、なんと
はじめに GraphQLは、2015年に公開されて以降、徐々に注目が高まっている技術になります。 以下リンクによると、2019年時点で約90%の人が注目していることが分かります。 https://2019.stateofjs.com/data-layer/graphql/ しかし、実際にGraphQLを採用して開発した事例はまだ多くありません。 その結果、GraphQLのメリットが分からず、採用に二の足を踏んでいるようなプロジェクトも多いのではないかと想定しています。 我々は、新規開発のサービスにGraphQLを採用しました。 本ドキュメントは、そのときに得たGraphQLに関する知見やRESTと比較したときのメリットを構築事例としてまとめたものになります。 本ドキュメントで記述するGraphQLのメリット、マネージドサービスを用いたシステムの実装例、具体的な他サービスとのインテグレーショ
Sansan-CSIRTの松田です。Sansan に join してから早1年半が経過しました。 先日 AWS Security Roadshow Japan 2020 に「Sansanの成長を支えるセキュリティログの活用と Amazon Elasticsearch Service」をテーマに発表させて頂きました。 こんなに大きなイベントでの登壇は人生初です。しかもAWSです。それはもう緊張しました。開催報告はこちらに記載されていますので、興味のある方はウォッチしてみてください。 また、今回 CSIRT が開発に参画した SIEM on Amazon ES に関するリリースは以下に掲載されています。 aws.amazon.com 時間の関係上、基本的なトピックしかお話できませんでしたので、本ブログではもう少し詳細に書きます。 今回の基盤の必要性 発表内容でも触れましたが、一般的にSIEM(
はじめに こんにちは。データサイエンスチームのmotchieです。 データ活用を進める際は、大規模データを蓄積・集計・可視化できるデータ分析基盤が必要になります。 AWSには、データレイクのAmazon S3、データウェアハウス(DWH)のAmazon Redshiftなど、ビッグデータの活用を支援する様々なサービスがあります。 この記事では、実際にNHN テコラス社内で構築・運用しているシステム事例を紹介しながら、AWSのベストプラクティスに沿ってデータ分析基盤を構築していく方法をご紹介します。 記事の流れは以下の通りです。 システムの概要と構成図 AWS Well-Architected フレームワークによる全体設計 CloudFormationによるDWH構築 ネストされたスタックの活用 Secrets Managerで認証情報の一元管理 Step FunctionsによるETLパイ
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