この記事はEngineering Management Advent Calendar 2022の7日目です. 今はエンジニアリングマネージャ(EM)としてエンジニアリングマネジメントの4領域(プロダクト・プロジェクト・テクノロジ・ピープル)すべてを見ていますが, それ以前は長い間テックリードをやっていました. その経験を活かして, 最近は後進を育ててテックリードあるいは「弱いEM」*1をできる人材を増やそうとしています(これ自体がピープルマネジメントの一環ですね). テックリードを育てるためにやっていることの全容を詳細に書くと本が1冊書けるくらいになってしまうと思うので, その中でも再利用可能そうな(と言うより再利用可能にしたいと目論んでいる)「テックリード養成講座」について紹介したいと思います. Memeplex.appで生成した, テックなリードが養成されるイメージ 経緯 僕自身は,
みんなの銀行：日本初の「デジタルバンク」として Google Cloud に勘定系を構築。Cloud Spanner で銀行基幹システムで求められる可用性を実現 | Google Cloud Blog
みんなの銀行：日本初の「デジタルバンク」として Google Cloud に勘定系を構築。Cloud Spanner で銀行基幹システムで求められる可用性を実現 2021 年 5 月にサービス提供を開始した「みんなの銀行」は、デジタル ネイティブ世代をターゲットとしたスマートフォン専業銀行。金融にまつわる煩わしさを排除し、ゼロベースでこれからの銀行に求められる機能を開発・提供していくと打ち出しています。そんな同行の大きな技術的トピックの 1 つが、勘定系システムにパブリッククラウドを採用したこと。これはもちろん国内初*の試みです。ここではサービス開始後の手応えをシステム構築をリードしてきた皆さんにお伺いしました。 利用している Google Cloud ソリューション： Google Cloud Databases、Stream Analytics 利用している Google Cloud
アジャイル・DevOps時代の テストと品質保証 （完全版） / Testing and Quality Assurance in Agile and DevOps Era
この10年は多くの変化がありました。 ソフトウェア開発プロセスにおいては、アジャイル開発の普及が進み、さまざまな現場でスクラムが活用されるようになりました。 技術面では、コンテナ技術やその管理の自動化が進み、システムはどんどん複雑になりつつあります。 一方で、テストや品質保証はどのように変わってきたでしょうか？ 私はアジャイルコーチとして10年活動してきましたが、 最近話題の「DX（デジタルトランスフォーメーション）」の影響か、 開発に速さがより求められるようになってきたように感じています。 そして、その影響もあってか「テストがボトルネックになりがち」や 「マニュアルテストのチームがコストセンターになってしまった」という相談をよく受けるようになりました。 このセッションでは、アジャイル・DevOps時代におけるテストと品質について、 - 現在 - 戦略と戦術 - 組織未来 のお話させていた
公開日 2024/05/27更新日 2024/05/27注目のITサービスを支えるアーキテクチャ特集 技術選定のポイントと今後の展望 現代のITサービスは、ユーザーに高品質で安定した体験を提供するために、より効率的で柔軟な技術選定が不可欠です。 本特集では、注目企業のシステムアーキテクチャ設計に携わるエンジニアの方々より、それぞれの技術選定における工夫と、未来を見据えた展望についてご寄稿いただいています。 各企業がどのように課題を乗り越え、開発生産性や品質を向上させるためにどのようなアプローチを採用しているのか ー この記事を通じて、実際の現場で活用される最先端の技術や戦略を学び、皆さんのプロジェクトに役立つ洞察を得ていただければ幸いです。 ※ご紹介はサービス名のアルファベット順となっております airCloset - 株式会社エアークローゼット エアークローゼットは日本初・国内最大級、女
テスト駆動開発：実はそれは設計技術です
テスト駆動開発（TDD）は、より優れたソフトウェアを持続的に早く提供するための確立された手法です。TDDは単純な考えに基づいている。製品コードを書く前に失敗するテストを書くことです。新しい行動が必要ですか？失敗するテストを書いてください。しかし、この一見単純な考えをうまく実行するには、スキルと判断が必要です。 TDDは本当に設計のためのテクニックです。TDDの基礎は、小規模なテストを使用してボトムアップを早急に設計することであり、システムへの信頼を構築しながら迅速に何らかの価値を得ることです。よりよい名前はテスト駆動設計かもしれません。 設計方法としては、集中と単純さです。目標は、開発者が価値を提供する上で不要な余分なコードを書くことを防ぐことです。問題を解決するのに必要最小限のコードを書くことです。 多くの記事がTDDを行うことのすべての利点を誇りにしています。そして多くの技術会議の講演
みなさん大好き（？）、AWS認定試験のお話です。 参考：AWS 認定 – AWS クラウドコンピューティング認定プログラム | AWS 私は現時点で全ての認定（12個）を持っているのですが、認定の有効期限があるうちに振り返っておきたいと思います。 ※Big Data認定は現在Data Analyticsに名前が変更されています。私は古い形式のBig Dataのみ合格しています。 →2021/3/9にData Analyticsも合格しました！Big Dataの後継になるため、認定の種類としては現在も12種類ですが、バッチ的には13個手にいれることができました。 受験日、スコア 認定 受験日 スコア Solutions Architect - Associate 2017-07-23 78% (*1) Solutions Architect - Professional 2018-11-06
2023 年に読んでよかった本
2023 年に読んでよかった本 2023.12.30 年末なので 2023 年のまとめっぽい記事を書きたくなりました。今年は 1 年間でおおよそ 300 冊の本をよんだようです（そのうち 3 割ほどはラノベなのですが...）。その中でも特に印象に残った本を紹介します。 年末なので 2023 年のまとめっぽい記事を書きたくなりました。 今年は 1 年間でおおよそ 300 冊の本をよんだようです（そのうち 3 割ほどはラノベなのですが...）。その中でも特に印象に残った本を紹介します。 忘れる読書 この本では「本は忘れるために読んでいます」と語られています。というわけでこの本の内容もあまり覚えておりません(?)。 本を読むときには一字一句正確に覚えるような読み方をしていると、「覚えなきゃ」という気持ちが芽生えてしまい、本を読むことが苦痛になってしまうことがあります。そうではなくて、パラパラとペ
GPTが出した回答の確からしさを見えるようにしてみる - Taste of Tech Topics
皆さんこんにちは。データサイエンティストチームYAMALEXのSsk1029Takashiです。 YAMALEXは Acroquest 社内で発足した、会社の未来の技術を創る、機械学習がメインテーマのデータサイエンスチームです。 この記事はGPTでチャットボットを作ってみるシリーズ第3弾です。 第1弾と第2弾もぜひご覧ください。 acro-engineer.hatenablog.com acro-engineer.hatenablog.com 第1弾では、GPTになるべく正確な回答をさせるために、回答の情報を持つ文書を検索し、それをもとに回答を生成するという内容を試しました。 文書をもとに回答を生成することで比較的正確な回答を取得することができました。 ただし、この回答も必ずしも正確な回答とは限らないので、どれくらい信頼していいのかを自動で判定する仕組みが欲しくなります。 今回は第1弾のシ
技術書は気に入った一節を見つけるだけでいい
ということで、私の例をいくつか出してみようと思います。 モノリスからマイクロサービスへ マイクロサービス・アーキテクチャの著者による、モノリスからの移行をガイドするような雰囲気のするこの本ですが、この本は第6章「終わり」にから、この一節です: 他人の事例から学ぶべき教訓があるのは事実だが、自分のコンテキストでうまく機能するアプローチを見つけるには、時間をかけなければならない。 これはあらゆるプラクティスに言えることで、私は事あるごとに「スクラムをそのまま導入するのは無駄だ」とか「守破離っていうやつは苦手だ」とか言い続けているんですが、それはつまり、先人のプラクティスは様々な状況（コンテキスト）があるなかで成功した事例であり、コンテキストが異なる現場に持ち込んでもうまく機能するかは未知なのです。なので、そのプラクティスが前提としているコンテキストとソリューションを理解しつつ、自分たちのコンテ
簡単にオリジナルChatGPTアプリが作れる『GPTs』で、ドット絵生成チャットを作成 - Taste of Tech Topics
こんにちは、安部です。 11月なのに暑かったり寒かったしますが、皆様いかがお過ごしでしょうか。 さて、先日のOpenAI DevDay、大変な盛り上がりでしたね。 様々な新機能が公開され、GPT関連がさらなるパワーアップを遂げました。 DevDayは基本的に開発者向けのイベントですが、一般ユーザ向けの新機能も公開されました。 それがGPTsです。 今回は、GPTsが使えるようになったので試してみたいと思います。 GPTsとは GPTsとは、GPT Builderを使ってノーコードで簡単にChatGPTをカスタマイズできるサービスで、今のところ有料ユーザのみが使用できます。 ChatGPTは特定タスク向けのサービスではありませんが、精度の良い回答をもらおうと思ったらプロンプトを工夫したり事前情報をたくさん与えないといけなかったりしますよね？ GPTsは、あらかじめ特定の目的を持たせたChat
GitHub Actions に入門するなら GitHub Learning Lab の Hello World コースを受講しよう - kakakakakku blog
GitHub を学ぶときに「GitHub Learning Lab」を使うと便利！という紹介記事を6月に書いた．最近 GitHub Actions を使う機会があり，入門するために「GitHub Learning Lab」の「GitHub Actions: Hello World」コースを受講した．今回も非常に良かった！ kakakakakku.hatenablog.com GitHub Actions: Hello World 「GitHub Actions: Hello World」は GitHub Actions を学ぶ入門コースとなる．現在はまだ日本語に翻訳されてなく，英語を選択する必要はあるけど，Bot / Issue / Pull Request を活用したインタラクティブな構成になっていて，楽しく学べる．以下のステップを進めていくことになり，最終的には GitHub Acti
Pull Requestから社内全チームの開発パフォーマンス指標を可視化し、開発チーム改善に活かそう - Hatena Developer Blog
こんにちは。id:shiba_yu36です。MackerelチームでWebアプリケーションエンジニアをしています。最近の開発合宿で、id:syou6162やid:polamjagと一緒に、社内の全チームの開発パフォーマンスを表す指標をGitHubのPull Requestから可視化し、開発チームの改善に活かせるようにしました。今回はその紹介をします。 説明するサンプルコードは、次のレポジトリで公開しているので参考にしてください。ここではGitHubのhatenaオーガニゼーションで集計していますが、forkして少し手直しすれば、別のオーガニゼーションの集計も可能になっています。 hatena/pull-request-analysis-sample 開発チームの改善におけるいくつかの課題感 開発チームのパフォーマンス指標に何を使うか 4つの指標のうち何からまず集計するか 変更のリードタイム
「AWS CDK Conference Japan」は AWS CDK ユーザーが集まって事例やノウハウを共有しあうイベントです。今回は、CDKv2をメインテーマに、初の大型カンファレンスが開催されました。アマゾンウェブサービスジャパンの大村氏は「Baseline Environment on AWS （BLEA）開発にあたって検討したこと」をテーマに発表しました。まずはCDKとBLEAについて解説したのち、これからCDKを使う方たちへのナレッジを紹介します 自己紹介 司会者：次は、今までがんばってCDK（Cloud Development Kit）を普及させてきた大村さんです。 大村幸敬氏（以下、大村）：よろしくお願いします。 司会者：初めて聞く単語なんですが、読み方は「ブレア」でいいですか？ 大村：「ブレア」でいいです。 司会者：準備ができたらBLEA（Baseline Environ
DevOpsは失敗する
lbr.より。 BY リー・ブリッグス 初めて聞いた言葉を思い出すのは、ほとんどの人にとって難しいことでしょうが、私は初めて「DevOps」という言葉を聞いた時のことを覚えています。2013年、その時点で私が知っていることのほとんどすべてを教えてくれた同僚とビールを飲んでいるときのことでした。私は幸運にも、自分が始めた新しい仕事に彼を連れてくることができました。彼は、多くの気の利いたことができ、私は彼の力に便乗することができました。私たちは、新しい会社で目にした問題のいくつかを話し合っていました。それは、おそらく今ではほとんど人にとって身近に感じられるものでしょう。アプリケーションが本番稼働しているときのサポートに苦労していたのです。 彼は、私たち全員が同じ考えを持つためには、ライフサイクルの早い段階から関与する必要があると話していました。その時、彼がオーストラリア訛りで言った「DevOp
GPT-3を使って根拠付きで正確に質問応答してくれるシステムを作ってみる - Taste of Tech Topics
こんにちは。社内データサイエンスチームYAMALEXの@Ssk1029Takashiです。 最近はChatGPTが出て注目を浴びたり、BingにもChatGPTのように質問応答してくれるAIが搭載されるなど、OpenAIのGPTモデルが世の中を騒がせています。 私もChatGPT使ってみましたが、受け答え自体は人が書いていた文章と遜色なく、文章の自動生成もここまで来たか。。という感じでした。 そんなChatGPTの特徴の一つとして、回答には時々嘘が含まれるというものがあります。 ChatGPT自体は知識を持っているわけではないので、学習データにないことなどはそれっぽいけどでたらめな回答を返してしまいます。 ただし、最近追加されたBingのGPTでは、ChatGPTよりもはるかに正確な回答が返ってくるように感じます。 画面を見ると回答の根拠となっている詳細情報が出ています。 ここから推測する
ログ分析勉強会では、「ログ分析」に関わるすべての技術、事例、知見を共有し、日々の業務に役立てられる情報交換ができる場所を目的として活動。初のオンライン開催となった今回、NTTドコモサービスイノベーション部の千田拓矢氏が、AWS純正サーバーレスなログ分析基盤を構築する方法を解説しました。関連資料はこちら。 AWSのサーバーレスサービスでセキュリティのログ分析 千田拓矢氏：それでは始めたいと思います。AWSのサーバーレスサービスでセキュリティのログ分析をしようという話です。 簡単に自己紹介します。千田と申します。NTTドコモのサービスイノベーション部というR&Dの部署に所属していて、5年目社員です。 基本的に普段の業務では、クラウド、AWS、GCP、Azureのセキュリティに関わる仕事をしています。機械学習もちょっとわかるくらいに勉強していて、その関連でFPGAとかGPUみたいなハードウェアの
こんばんは、札幌オフィスのもこです。 タイトルだけで終わりそうですが、2019年内でAWSの認定資格を6冠取得することが出来たので、着地点のない勉強方法みたいなものを綴ってみたいと思います。 取得した認定資格(順番順) Solutions Architect Associate Developer Associate Cloud Practitioner SysOps Administrator Associate Solutions Architect Professional DevOps Engineer Professional バッジはこんな感じ 基本的な勉強方法 私の場合はまずノー勉で模擬試験を受ける特攻タイプです。 一切知識を入れない状態で模擬試験を受け、模擬試験後に全くわからないサービスを調べて実際に自分で触るようにします。 もちろん人それぞれですが、ある程度勉強してから試
こんにちは、食べログシステム本部長の京和です。 本エントリでは Shopify の Engineering Blog から、Kirsten Westeinde による「Deconstructing the Monolith: Designing Software that Maximizes Developer Productivity」を翻訳して掲載します。 食べログではユーザーや飲食店に価値を届けるスピードを最大化するべく、マイクロサービス化などをはじめとしたこれまでの組織やアーキテクチャを刷新するための取り組みを始めています。しかし、マイクロサービスはアプリケーションアーキテクチャとインフラアーキテクチャが複雑に絡み合ったシステムで技術的難易度が非常に高く、適切に構築できなければ「分散されたモノリス」と呼ばれるアンチパターンに陥ります。1 Shopifyではマイクロサービスではなく、
![[翻訳] Shopifyにおけるモジュラモノリスへの移行 - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/dfb840670b1246203f99547145b4b7b27db28e26/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Fadvent-calendar-ogp-background-7940cd1c8db80a7ec40711d90f43539e.jpg%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JTVCJUU3JUJGJUJCJUU4JUE4JUIzJTVEJTIwU2hvcGlmeSVFMyU4MSVBQiVFMyU4MSU4QSVFMyU4MSU5MSVFMyU4MiU4QiVFMyU4MyVBMiVFMyU4MiVCOCVFMyU4MyVBNSVFMyU4MyVBOSVFMyU4MyVBMiVFMyU4MyU4RSVFMyU4MyVBQSVFMyU4MiVCOSVFMyU4MSVCOCVFMyU4MSVBRSVFNyVBNyVCQiVFOCVBMSU4QyZ0eHQtY29sb3I9JTIzM0EzQzNDJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTU2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9NDUxODQ2MjU3YTEzNDMwMjQ4MDU3ODNmYzM3MjM3NGI%26mark-x%3D142%26mark-y%3D100%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9OTcyJnR4dD0lNDB0a3lvd2EmdHh0LWNvbG9yPSUyMzNBM0MzQyZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPWZiZDJlOGIzYmQzMjk3ZDIxOTA4MjFhZDlkMGI0NTE2%26blend-x%3D142%26blend-y%3D455%26blend-mode%3Dnormal%26txt64%3DaW4g6aOf44G544Ot44Kw%26txt-width%3D972%26txt-clip%3Dend%252Cellipsis%26txt-color%3D%25233A3C3C%26txt-font%3DHiragino%2520Sans%2520W6%26txt-size%3D36%26txt-x%3D156%26txt-y%3D550%26s%3Dfb3a6bbe6d17db94858fcbdae8bc1b62)
ログ・モニタリングのやること AWS CloudTrail の設定 CloudTrail は AWS リソースに関して「誰が」「いつ」「何に」対して「どうような」操作をしたのかのイベントを記録するサービスです。イベント履歴から 90 日間分のイベントを確認することはできますが、イベントログの長期保管の設定（証跡の作成を行い、S3 に保管）をしておくことで、トラブル発生時の解析やインシデント発生時の調査などに利用できます。 有料です（無料利用枠もあります）。 [YouTube] AWS CloudTrail を触ってみた CloudTrail Insights イベントを利用することで、機械学習により異常なアクティビティを検出することもできます。通常の操作で検出されることがあるため、始めに試してみて、あまり活用しないようであれば無効化を検討でも良いと思います。 イベントログは S3 と Cl
自社ソフトウェアプロダクトを内製する組織であっても、開発チームがそれをどうやって作り上げているか、開発者ら以外にとってはブラックボックスであり、不可視です。それだけに、開発チームのパフォーマンスや内部状況の良し悪しは、各々の主観や興味によって、不統一な認識を持ってしまうことも多いでしょう。そしてそのような認識のばらつきは、開発する当人たちにとっても実は同じです。 しかし、例えブラックボックスであっても、自動車のダッシュボードのように様々な指標によってその内部が数値化され、可視化されていれば、チームのパフォーマンスに統一的な認識を持たせやすくなります。 本記事では、どのような指標を可視化すべきか、その代表的なものについて取り上げます。 リードタイム（開発、製造）リードタイムは、開発項目ごとの作業期間を計測したもので、短いほど優れていることを示す指標です。計測対象となるプロセス全体を「開発」と
メルカリでやっていたこと 自分がメルカリに入社したのは2017年12月で、SET(Software Engineer in Test)というポジションに応募して採用されました。 SETはその名の通りテストに対する課題を解決するための役割なのですが、当時のSETチームはテストの実装を行うわけではなく、開発環境や検証環境の運用やCI/CDツールの導入・サポートなどを主な役割としていました。 自分がSETとして応募したのは、前職までの経験で機能開発にやや飽きており、エンジニアとして品質の改善をテーマとして扱っていきたいと考えていたためでした。通常の機能開発ではプロジェクトの要件や期日に沿って開発することが求められますが、SETの業務には要件や期日はなく、何をいつどのように解決するかを自分で判断する必要がありました。チームメンバーやプロジェクトメンバーと話し合い、コードを見ながら現在の開発・運用状
ChatGPTを利用して画面モックを爆速で作成する - Taste of Tech Topics
こんにちは、最近スマホのChatGPTアプリで、音声入出力機能を使って会話を楽しんでいる安部です。 皆さんWebアプリ開発などで、画面モックを作成しなければいけない場面は多いですよね？ 適当なHTMLを作ったり、ツールで図示したりしますが、正直面倒です。 そこで今回は、ChatGPTに最初から画面モックを作ってもらいます。 最近はChatGPTに画像を添付できるようになったので手書き画像からHTMLを出力することもできますが、 この記事では画面要素を言葉で指定し、HTMLを出力してもらいます（配置などのデザインは、ひとまずChatGPTにお任せしてみます）。 では早速始めましょう。使用モデルはGPT-4です。 簡単な入力フォームを出力させる まずは、よく使いそうな簡単な入力フォームを出力してもらいます。 ここでは、「書籍を登録する画面」という設定で指示を出します。 次の画面構成の案を、HT
この記事は "What We’ve Learned From A Year of Building with LLMs" という記事を著者の一人である Eugene Yan さんから許可を得て翻訳したものです。 https://applied-llms.org/ Thank you for giving me a permission to translate this wonderful article! 著者の方々 Eugene Yan Bryan Bischof Charles Frye Hamel Husain Jason Liu Shreya Shankar 原文の公開日 2024/６/8 今は大規模言語モデル（LLM）を使った開発がとってもエキサイティングな時期です。この1年間で、LLMは実世界のアプリケーションに対して「十分に良い」ものになりました。そして、年々良くなり、安く
![[翻訳]LLMで1年間開発して学んだこと〜LLMプロダクト開発を成功に導くための実践的ガイド〜](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/3636c7c8e7c838018a6e006d55b3f4b8d18f34cc/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fres.cloudinary.com%2Fzenn%2Fimage%2Fupload%2Fs--7VM-vHg9--%2Fc_fit%252Cg_north_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_55%3A%25255B%2525E7%2525BF%2525BB%2525E8%2525A8%2525B3%25255DLLM%2525E3%252581%2525A71%2525E5%2525B9%2525B4%2525E9%252596%252593%2525E9%252596%25258B%2525E7%252599%2525BA%2525E3%252581%252597%2525E3%252581%2525A6%2525E5%2525AD%2525A6%2525E3%252582%252593%2525E3%252581%2525A0%2525E3%252581%252593%2525E3%252581%2525A8%2525E3%252580%25259CLLM%2525E3%252583%252597%2525E3%252583%2525AD%2525E3%252583%252580%2525E3%252582%2525AF%2525E3%252583%252588%2525E9%252596%25258B%2525E7%252599%2525BA%2525E3%252582%252592%2525E6%252588%252590%2525E5%25258A%25259F%2525E3%252581%2525AB%2525E5%2525B0%25258E%2525E3%252581%25258F%2525E3%252581%25259F%2525E3%252582%252581%2525E3%252581%2525AE%2525E5%2525AE%25259F%2525E8%2525B7%2525B5%2525E7%25259A%252584%2525E3%252582%2525AC%2525E3%252582%2525A4%2525E3%252583%252589%2525E3%252580%25259C%252Cw_1010%252Cx_90%252Cy_100%2Fg_south_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_37%3Aseya%252Cx_203%252Cy_121%2Fg_south_west%252Ch_90%252Cl_fetch%3AaHR0cHM6Ly9zdG9yYWdlLmdvb2dsZWFwaXMuY29tL3plbm4tdXNlci11cGxvYWQvYXZhdGFyL2QzODg4YjM0MzEuanBlZw%3D%3D%252Cr_max%252Cw_90%252Cx_87%252Cy_95%2Fv1627283836%2Fdefault%2Fog-base-w1200-v2.png)
はじめに web service というものを開発するエンジニアには サーバサイド/インフラ/フロントエンド/iOS/Android などのそれぞれの専門(強み)を持ったエンジニアが存在していると思います。その専門性を境界として見た際に越境する/しないエンジニアではどのような違いがあるのかというのを自身の経験などから僕自身が考えている事をまとめていきます。 自身について 10 年以上お金を貰ってソフトウェアエンジニアをやっていて、その過程でサーバサイド/インフラ/フロントエンド/Android に関しての実務を一定期間行ってきたという経歴があります。現在は主にサーバサイド/インフラを中心として minne というサービスのシニアエンジニアリングリードというものをやっている。 書いたような領域以外でも DevOps みたいな領域の違いみたいなものもあると思いますが、僕自身 Dev と Ops
歴史・年表でみるAWS全サービス一覧 －アナウンス日、General Availability(GA)、AWSサービス概要のまとめ－ - NRIネットコムBlog
小西秀和です。 Amazon Web Services(AWS)に関する情報や魅力を様々な観点から記事にしてみていますが、技術史が好きなこともあって今回はAWSサービスの発表の歴史を年表でまとめました。 AWSからもWhat's Newとして公式アナウンスは発表されていますが、アナウンス日、GA日(一般提供開始日)、サービス名、サービス概要といった情報に圧縮して時系列でAWSサービス一覧を一枚もので確認できる記事が今まで欲しかったので自分で作成してみることにしました。 AWS全サービスの歴史年表の作成方法 AWS全サービスの歴史年表の対象となるAWSサービスは次の手順で選定しました。 AWSサービス・製品一覧「Cloud Products(英語版)」にあるサービスのうち「～ on AWS」といったサードパーティー製品がメインとなるサービスを除いたリストを作成 AWSサービス・製品一覧に記載
新しいデータ基盤アーキテクチャである「データレイクハウス」について調べてみた - Taste of Tech Topics
最近ソーダストリームを買い、炭酸水を飲むのにはまってます。機械学習エンジニアの@yktm31です。 以前に「AWS Lake Formationでデータレイク体験！」という記事を書いてみて、データ基盤アーキテクチャに興味が湧いてきました。 データレイクハウスは、「データウェアハウス」と「データレイク」を統合したようなアーキテクチャで、 2020年にDatabricks社により提唱され、新しいデータ基盤アーキテクチャとして注目されているようです。 www.databricks.com そこで今回、「データレイクハウス」について調べてみたことをまとめてみたいと思います。 なぜデータレイクハウスが注目されているのか？ データウェアハウスの特徴・課題 データレイクの特徴・課題 データレイクハウスの特徴 データレイクハウスのアーキテクチャ Azure Azure Synapse Analyticsを
障害発生！全員集合？ － オンコールアンチパターンからの一歩前進 - Cybozu Inside Out | サイボウズエンジニアのブログ
8月だというのに涼しい日が続きますね。 kintone.comのDevOpsをしている@ueokandeです。 もうすぐAWS版kintoneのローンチからから2年が経過しようとしています。 この2年間、DevOpsチームではkintone.comのサービス安定化やスケーラビリティに注力してきました。 時には本番環境の障害で休日や深夜に障害対応することもあります。 kintone.comの障害の一次対応は、我々DevOpsメンバーが実施しています。 サービスローンチ直後は、メンバーの多くがオンコールに不慣れで、慌てて障害対応したりうまく進められないことが何度もありました。 そこでメンバー全員が効率的・効果的な障害対応を目指すべく、チームでPagerDuty社のIncident Response（非公式日本語訳版）を読むことにしました。 この記事ではAWS版kintoneで実際に体験した障害
『LeanとDevOpsの科学』をきちんと解読する 〜Four Keys だけじゃ絶対もったいなくなる話〜
スクラムフェス福岡2024での講演資料です。 --- 皆さん、職場でFour Keysを導入していますか？ Yesと答えた皆さん、『LeanとDevOpsの科学』は読みましたか？ あくまで僕の周囲のみの観測で語るのですが、Four Keysを職場で導入しているという人はとても多いのですが、そのうち、出典である『LeanとDevOpsの科学』をきちんと読んだ人はかなり少ないようです。 そして、ここで敢えて強めの主張をするのですが 『LeanとDevOpsの科学』を読まずにFour Keysをきちんと利用することはほぼ不可能です。 Forsgrenらは徹底した研究の結果として4つのメトリクス（指標）を見出すのですが、その裏には彼女らの沢山の思いが詰まっています。その思いや彼女らの思考を理解し、彼女らの考えをきちんとトレースして始めて、Four Keysは意味を持ちます。 そして『LeanとDe
1Password now includes full support for SSH keys, providing the easiest and most secure way for developers to manage SSH keys and use Git in their daily workflow. The magic of 1Password has always been making the secure thing to do the easy thing to do. Today I’m thrilled to announce that we’re bringing this magic to development teams everywhere with the all-new 1Password SSH Agent. 🦄 In today’s
ソフトウェアテストの実行を機械学習で効率化する。Jenkins作者の川口氏が立ち上げた「Launchable」で実現しようとしていることとは（前編）
ソフトウェアテストの実行を機械学習で効率化する。Jenkins作者の川口氏が立ち上げた「Launchable」で実現しようとしていることとは（前編） Jenkinsの作者として知られる川口耕介氏は、昨年米国で新会社「Launchable」を立ち上げ、日本にもその100％子会社であるLaunchable Japanを近日中に立ち上げ予定です。 Jenkinsの登場がテストやビルドの自動化を促進し、ソフトウェアの開発生産性を向上させたことは明らかでしょう。川口氏によると、Launchableは機械学習などの技術を用いてそれをさらに前進させるものだとしています。 インタビューを行った5月末の時点で、同社は米国に6人、日本に4人と10人ほどの体制で製品開発を進めています。 果たしてLaunchableはどのようなビジョンで何を実現しようとしているのか、同社共同創業者兼共同CEOの川口氏と、Laun
技術blogのリンクを投げたらChatGPTが要約して、いい感じに整形してチャンネル投稿してくれるbotを社内Slackに生やしたら捗った話
こんにちは、株式会社シグマアイのエンジニアの@k_muroです。 今回の記事は最近導入した「技術blogを良い感じに共有してくれるSlack bot」のご紹介を。 はじめに 技術の進化は止まらない。(真面目な話、AI系の進捗がマジですごいて全然追えない) 毎日のように新しい技術、フレームワーク、ライブラリ、ツールが生まれています。そんな中でエンジニアとして働いていると、この情報の波に疲れを感じること、ありませんか？ ありますよね？(脅迫) 実際私もその一人で、この小さな疲れが積み重なって大きなストレスとなることに気づきました。 「新しい技術情報、追いつけるかな？」 「あのブログ記事、後で読もうと思ってたのに、どこいったっけ？」 「チーム全員が同じ情報を持ってるか心配だな。」 そんな日常の疑問や不安から逃れるための一歩として、私はあるSlack botを開発しました。このbotは、送られた技
みなさん、監視作ってますか？ システムを作ったら、そのシステムを監視していく必要がありますよね。どうやったら「いい監視」が作れるのでしょうか。「いい監視」とそうでない監視との違いとは、いったいなんでしょうか。 今の時代、「監視」ではなくて「可観測性」、 Observability (o11y) の時代になっていて、良いプラクティスや考え方が色々とあります。 この記事は、監視や o11y についての考え方を社内に共有するため書いたものを、社外共有用に調整し直したものです。新しい Observability の時代を、一緒に生きていきましょう。 監視を作ろう あなたはシステムを作りました。そのシステムに「監視」をつけようと思ったとき、最初にすることはなんでしょうか？ まずは、システムを何らかのツールで監視するところから始めましょう。やらなきゃはじまらない。 Nagios, Cacti, Mun
JSONを操作するコマンドラインツールであるjqは、これまでオリジナル作者であるStephen Dolan氏 (@stedolan)のリポジトリ(github.com/stedolan/jq)で管理されていました。 メンテナンスはNico Williams氏 (@nicowilliams)とWilliam Langford氏 (@wtlangford)の二名が行なっていましたが、近年は活動が減っておりメンテナンスが滞っていることが度々指摘されていました。 最新のリリースは2018年11月に行われた1.6であり、その後に様々なバグ修正やパフォーマンス改善、新機能の実装が行われているのにリリースされておらず、またissueやPRも放置されがちになっていました。 さらにCI (AppVeyor)は常に落ちるので、簡単なドキュメント修正でもCIが通らず苦情が来る、数か月放置されたPRは作った人が諦
「自動テストとテスト駆動開発、その全体像」を執筆しました（Software Design 2022年3月号） - t-wadaのブログ
【更新】寄稿した記事が Web に公開されました 技術評論社様のご厚意により、 Software Design 2022年3月号に寄稿した「自動テストとテスト駆動開発、その全体像」が gihyo.jp にて公開されました。誠にありがとうございます！ gihyo.jp はじめに 2022年2月18日発売の Software Design 2022年3月号 にて、第2特集「そろそろはじめるテスト駆動開発」の第1章「自動テストとテスト駆動開発、その全体像」を執筆いたしました。第1章では、混同されることの多い自動テスト関係の概念を自動テスト、テストファースト、テスト駆動開発（TDD: Test-Driven Development）の3つの段階に分け、それぞれの効果や注意点を包括的に整理整頓しています。 ソフトウェアデザイン 2022年3月号 作者:大竹 章裕,瀬戸口 聡,庄司 勝哉,光成 滋生,
スクラムの原則を、いかにして実践するか - 現場にありがちな悩みを吉羽龍太郎に相談してみた - エンジニアHub｜Webエンジニアのキャリアを考える！
スクラムの原則を、いかにして実践するか - 現場にありがちな悩みを吉羽龍太郎に相談してみた スクラムは多くの開発現場で取り入れられており、その原則を学ぶのは簡単です。しかし原則を現実に実行しようとすると、さまざまな課題が……。アジャイルコーチの吉羽龍太郎さんにスクラムの基礎から、ありがちな課題への対処法をたっぷり聞きました。 スクラムは軽量で理解が容易、だけど実際にやるのが難しい 【スクラムの基礎知識】3つの役割を理解する 【スクラムの基礎知識】5つのイベントを理解する 【スクラムの基礎知識】3つの作成物を理解する スクラムを“現実的に”実践する手法 見積もりは誰のもので、誰が作るのか フィボナッチ数列よりも「Tシャツ見積もり」。素早く見積もりを作る手法 スプリントの期間は1週間が計画しやすくておすすめ スプリントプランニングの極意。タスクの粒度は小さければ小さいほど扱いやすい タスク管理
開発スピードの速い企業は品質が高く、遅い企業は品質が低い。和田卓人氏による「組織に自動テストを根付かせる戦略」（その2）。ソフトウェア品質シンポジウム2022
開発スピードの速い企業は品質が高く、遅い企業は品質が低い。和田卓人氏による「組織に自動テストを根付かせる戦略」（その2）。ソフトウェア品質シンポジウム2022 9月22日と23日の2日間、一般財団法人日本科学技術連盟主催のイベント「ソフトウェア品質シンポジウム2022」がオンラインで開催され、その企画セッションとして行われた和田卓人氏による講演「組織に自動テストを書く文化を根付かせる戦略（2022秋版）が行われました。 講演で、企業の業績はソフトウェアの開発能力に左右されるようになってきていること、その開発能力を高める上で重要なのがコードの「テスト容易性」や「デプロイ独立性」であると和田氏は指摘。その上で、それを実現させるような「自動テストを書く文化」をどうすれば組織に根付かせることができるのか、講演の後半ではこの本質的な議論へと踏み込みます。 本記事は、2時間におよぶこの講演をダイジェス
Amazon Web Services ブログ AWS 認定試験を受けるときのコツ こんにちは、 AWS テクニカルトレーナー 野邊 (のべ）です。 皆さんは、 AWS 認定試験に興味がありますか？ 私は、自分のスキルを測る一環として、毎年いくつかの AWS 認定試験にチャレンジするようにしています。 また私は AWS のクラスルームトレーニングをデリバリしていますが、その受講者の方から AWS 認定試験について質問されることも増えてきています。 本記事は、 AWS 認定試験にチャレンジしようとしている方向けに、私の経験を踏まえて「ちょっとしたコツ」をお伝えすることを目的としています。 AWS 認定試験に限らず、「試験」にチャレンジする際には、事前に様々な情報を仕入れておくことが重要です。その情報をベースにした「コツ」を心得ておくことで、試験に対して余裕をもって臨むことができます。 これか
実は相性が悪い「開発生産性」と「アジャイル」。うまくいかない開発を好転させるためにPMがやるべきこととは【ryuzee|吉羽龍太郎】
TOPインタビュー実は相性が悪い「開発生産性」と「アジャイル」。うまくいかない開発を好転させるためにPMがやるべきこととは【ryuzee|吉羽龍太郎】 実は相性が悪い「開発生産性」と「アジャイル」。うまくいかない開発を好転させるためにPMがやるべきこととは【ryuzee|吉羽龍太郎】 2024年3月26日 株式会社アトラクタ Founder兼CTO／アジャイルコーチ 吉羽 龍太郎 1973年生まれ。野村総合研究所、Amazon Web Servicesなどを経て、2016年1月から現職。アジャイル開発、DevOps、クラウドコンピューティング、組織開発を中心としたコンサルティングやトレーニングを専門とする。著書に『SCRUM BOOT CAMP THE BOOK』（翔泳社）、訳書に『チームトポロジー』（日本能率協会マネジメントセンター）、『プロダクトマネージャーのしごと』『エンジニアリング
Docker Desktopと代替ソフトウェア大集合 - とことんDevOps | 日本仮想化技術のDevOps技術情報メディア
Docker Desktopは普段使いのマシンでコンテナーでアプリケーションを実行することができるソフトウェアで、Dockerのサイトからダウンロードして使うことができます。 開発中のアプリケーションのテストとか、手元の環境でソフトウェアを動かしてみたい時に便利です。VSCodeとの連携もバッチリで、VSCodeコードでコーディングしたアプリケーションをDockerコンテナーで実行するDevContainerにも対応しています。最近のバージョンでLinux Desktop版も提供されるようになったので、もちろんパソコンは必要ですが、Linux DesktopにDocker Desktopをインストールすれば、ほぼ無料でコンテナーベースのアプリケーション開発が可能になります。 良い世の中になりました。 そんな便利なDocker Desktopですが、Dockerの方針変更で次の条件に当てはま
必要にかられていて、社内でも読書会がはじまった。読書会はまだやってるけど、先行して読み終わった。愛称は「ちいとぽ」らしい。 チームトポロジー 価値あるソフトウェアをすばやく届ける適応型組織設計 作者:マシュー・スケルトン,マニュエル・パイス日本能率協会マネジメントセンターAmazon どういう本なのかは、訳者の方が用意してくれた以下の資料が良いのではないか。 自分が読み始めたモチベーションとしては、チームの分け方について知見を得たいというものだった。 shimobayashi.hatenablog.com 本を読んでみた感想としては、元々の自分の考え方もそんなに外してないことが分かって安心感があった。もちろん考慮の幅・深さ・質は違うので、この本を読んで良かった。 どれくらい根拠のある内容なのかはよく分からなかったけど、個人的にはこれまで勉強してきたことと整合的だった気がするので全体的にはす
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