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  • 【無料公開】560万円かけて開発したサービスのソースコード

    ※月単価80万円を基準に、7ヶ月分の工数として560万円相当と換算しています。 最初に こんにちは! 普段はIT企業でWebエンジニアとして働いています。 現在はフリーランスとして活動し、Ruby(Ruby on Rails)、TypeScript(Next.js, React)、Pythonなどを使って、フロントエンドとバックエンドの両方に携わっています。 将来はソフトウェアエンジニアとしてアーキテクチャ・設計について自ら意思決定した上、プロジェクトを推進する事が出来るようになりたいです。 そのためさらにスキルを磨いていきたいと思っており、日々技術に対して情熱を持って仕事に取り組んでいます。 以前Qiitaで 退職して560万円相当の工数をかけてお金を稼ぐサービスを開発した という事でBizRankというビジネス書籍を紹介するサービスを開発しました。 今回はその後としてのお話になります。

      【無料公開】560万円かけて開発したサービスのソースコード
    • 【無料】エンジニアの評価シートサンプルと書き方|制度の作り方や基準を紹介

      エンジニアの評価シートは、業績やスキルを正確に測定し、エンジニアの成長を促すための重要な資料です。技術スキルだけでなく、プロジェクトへの貢献度や問題解決能力など、多角的な視点で評価することが求められます。 一方、評価基準が多岐にわたることから「エンジニア向けの評価シートの作成方法がわからない」「そもそも評価制度が確立しておらず、ゼロから制度を見直したい」と悩む方も多いのではないでしょうか。 本記事では、エンジニア向け評価シートの無料サンプルを配布します。加えて、評価制度の構築手順や評価シートの書き方も詳しく解説するので、ぜひ最後までお読みください。 エンジニアの評価シートを簡単に作れるツール「NotePM」 【基礎知識まとめ】エンジニアの評価制度とは? エンジニアの評価制度とは、エンジニアの業績や能力を体系的に測定・評価するシステムのことです。この制度では、技術スキルやプロジェクトでの貢献

        【無料】エンジニアの評価シートサンプルと書き方|制度の作り方や基準を紹介
      • 「図解即戦力 Google Cloudのしくみと技術がこれ1冊でしっかりわかる教科書[改訂2版]」をより効果的に読むポイント

        「図解即戦力 Google Cloudのしくみと技術がこれ1冊でしっかりわかる教科書[改訂2版]」をより効果的に読むポイント 「図解即戦力 Google Cloud のしくみと技術がこれ 1 冊でしっかりわかる教科書」とは Google Cloud の基礎知識が学べる「図解即戦力 Google Cloud のしくみと技術がこれ 1 冊でしっかりわかる教科書」が、2024 年 9 月 (電子書籍版は 8 月) に出版されました。 こちらの書籍は Google Cloud のパートナーエンジニアと Google Cloud のパートナーである grasys さんの共著となっており、実際に Google Cloud を現場で使用しているプロフェッショナルの視点で初学者・中級者向けに書かれています。そのため、本書は これから業務で Google Cloud を使用する上で必要な知識 がまとめられた

          「図解即戦力 Google Cloudのしくみと技術がこれ1冊でしっかりわかる教科書[改訂2版]」をより効果的に読むポイント
        • tokioから発表された新しいORM「toasty」を触ってみる - Don't Repeat Yourself

          toastyは先日tokioから発表されたORMです。 tokio.rs このORMは現状開発段階のもので、まだ実用に耐えうる段階にはないとGitHubには書かれています。というか、crates.ioにはダミー用関数が用意されているだけで、プロジェクトの依存に追加したとしてもまだ何もできません。現時点で対応しているのはsqliteとDynamoDBのようで、他のデータベースないしはCassandraなどには今後対応予定とのことです。async対応しています。また、SQLとNoSQL対応しているとなると、両者を抽象してくれるなにかかと思われるかもしれませんが、両者に対する操作を抽象してくれるわけではありません。 toastyの特徴 特徴としては、toastyというファイルにスキーマ定義を書き、toasty cliを実行すると、専用のRustコードが生成されるという点でしょうか。そして、生成さ

            tokioから発表された新しいORM「toasty」を触ってみる - Don't Repeat Yourself
          • 今すぐ知識をアップデートしたい人に。Java Champion・谷本心が薦める、Webアプリケーションの設計に役立つ4冊 | レバテックラボ(レバテックLAB)

            1. 『達人に学ぶDB設計徹底指南書 第2版』ミック 著 2. 『理論から学ぶデータベース実践入門―― リレーショナルモデルによる効率的なSQL』奥野幹也 著 3. 『Web API設計実践入門――API仕様ファーストによるテスト駆動開発』柴田芳樹 著 4. 『データモデリングでドメインを駆動する――分散/疎結合な基幹系システムに向けて』杉本啓 著 こんにちは、Java Championの谷本心 (@cero_t) です。これまでの2回の書籍紹介では主に今の私の技術力を培ってきた書籍を紹介したため、古いものや絶版になったものなども多く含まれていました。それに対して今回紹介するアーキテクチャ関連の書籍は、現在でも入手可能なもの、あるいは最近出版されたものとなっています。 アプリケーションアーキテクチャやシステムアーキテクチャは、本質的に変わらない部分もあれば時代とともにトレンドが変わる部分も

              今すぐ知識をアップデートしたい人に。Java Champion・谷本心が薦める、Webアプリケーションの設計に役立つ4冊 | レバテックラボ(レバテックLAB)
            • Announcing Toasty, an async ORM for Rust | Tokio - An asynchronous Rust runtime

              Announcing Toasty, an async ORM for RustOctober 23, 2024 Toasty is an asynchronous ORM for the Rust programming language that prioritizes ease of use. Toasty supports SQL and NoSQL databases, including DynamoDB and Cassandra (soon). Toasty is currently in the early stages of development and should be considered a "preview" (not ready for real-world usage yet). It also isn't released on crates.io y

              • 【海外記事紹介】PostgreSQLで最も嫌いな部分

                OtterTuneが2023年に公開したブログ記事「PostgreSQLで最も嫌いな部分」が、2024/10/21にまた人気を博している。この記事では、PostgreSQLのマルチバージョン並行性制御(MVCC)実装の問題点について詳しく紹介されている。 以下に、その内容をかいつまんで紹介する。 はじめに データベースの選択肢は数多く存在し、2023年4月時点で897種類にのぼる。これだけ多くのシステムがある中で、どれを選ぶべきか迷うのは当然だ。2000年代には、GoogleやFacebookといった新進気鋭のテック企業が使用していたことから、MySQLが一般的な選択肢となっていた。その後、2010年代には、NoSQLストレージとしてMongoDBが人気を博した。そしてここ5年ほどで、PostgreSQLがインターネット上で最も愛されるDBMSとなった。その理由は、信頼性が高く、機能が豊富

                  【海外記事紹介】PostgreSQLで最も嫌いな部分
                • 新BIツール「Superset」を導入した話

                  こんにちは。Data Engineeringチームの河野(@matako1124) です! 今年のData Engineering業務としてデータマネジメントからデータ活用促進の仕組み化まで幅広く活動してきましたが、その中でも特に事業にインパクトの大きい変革のお話をしていこうと思います。 結論から言うと、Supersetの新規導入とRedashからの乗り換えを試みています。 注意 執筆に当たり細心の注意を払っておりますが、不十分な説明や誤りがある可能性もございます。 記事内で紹介しているコードは部分的なものです。参考程度にご参照ください。 目次 2024年時点でのLuupのデータ基盤のご紹介 現状の課題 Superset導入の目的と理由 構築事例 Superset推し機能 Superset改善したい機能 まとめ、今後の施策 終わりに 2024年時点でのLuupのデータ基盤のご紹介 本編に入

                    新BIツール「Superset」を導入した話
                  • いまさら聞けない「サーバレス」で何ができる? 3大クラウドで丸分かり

                    関連キーワード アプリケーション開発 | クラウド運用管理 | 運用管理 | サーバ Amazon Web Services(AWS)やMicrosoft、Googleといった主要クラウドサービスベンダーは「サーバレスコンピューティング」のサービス群を拡充してきた。さまざまなサーバレスコンピューティングサービスがあるだけに、「何ができるのか」が理解しにくくなることがある。3大クラウドサービスの具体例を基に、どのようなサーバレスコンピューティングがあるのかを押さえておこう。 AWS、Google、Microsoftの「サーバレス」で何ができる? 併せて読みたいお薦め記事 サーバレスについて詳しく解説 AWS、Microsoft、Google「3大サーバレス」の違いとは? クラウド“高額請求”の謎「サーバレス」が一瞬にして高くなる原因とは サーバレスコンピューティングが活用される領域として、以

                      いまさら聞けない「サーバレス」で何ができる? 3大クラウドで丸分かり
                    • GitHub - capjamesg/jamesql: An in-memory NoSQL database implemented in Python.

                      You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert

                        GitHub - capjamesg/jamesql: An in-memory NoSQL database implemented in Python.
                      • 【個人開発】飲んだ日本酒を記録できるアプリをリリースしました

                        各選定理由 Flutter 将来的にandroidのリリースも見据えて swiftはxcodeが重い印象あったので FastAPI Java/Kotlinと静的型付け言語は学んだので動的もやってみよう Fast APIはpythonフレームワークの中でgitスター数が3位かつ伸びている APIだけなので軽量フレームワークがいい AWS 本業で使っているので勉強も兼ねてAWSを選定 サーバ代がなるべくかからないように、最小コストが低いサービスを選定 わざわざバックエンドにapiを立てなくても、サーバレスを使用すれば簡単でしたが、その辺りは勉強も兼ねて、選定しました。 次回作成するときは、Firebaseを使用してみたいです。 工夫した点/大変だった点 画像周り 「日本酒の画像を登録できて、一覧画面と詳細画面で表示で可能」と仕様としてはシンプルなのですが、フロント側を普段触らないので、実装に苦

                          【個人開発】飲んだ日本酒を記録できるアプリをリリースしました
                        • アノ日のULID、キミとまた出会えるまで十億億回の輪廻のタイムスリップ、A.D.10889年まで。ーーULID移行から最適な自己流IDの設計まで・その1【背景編】:ULIDに移行する話 - OLTA TECH BLOG

                          ◇ アノキミモノガタリその壱 はじめに ULIDを採用した背景 整数型自動採番に関する思惑 ULID到来のきっかけ まとめ IDシリーズ記事の一覧 ◇ アノキミモノガタリその壱 アノ日のULID、キミとまた出会えるまで十億億回の輪廻のタイムスリップ、A.D.10889年まで。 君の名は、01FZG96YPZK4SANAG1ZM5T2K9Z、忘れないその目。 令和4年4月1日、ミッドナイトの零時23分、55秒の999ミリ秒、 キミと、出会えた。 君の名は、01FZG96YPZK4SANAG1ZM5T2K9Z、忘れないその一目惚れ。 なんと可愛らしく、愛しいその目、忘れられない。 はじめに こんにちは、転生したら相変わらずエンジニアだった OLTA(オルタ)プロダクトグループ研究開発チームのタイトルの前置きがとにかく長い B.です。 INVOYカードの開発を担当しています。 今回、UUID*1

                            アノ日のULID、キミとまた出会えるまで十億億回の輪廻のタイムスリップ、A.D.10889年まで。ーーULID移行から最適な自己流IDの設計まで・その1【背景編】:ULIDに移行する話 - OLTA TECH BLOG
                          • Why Sansan Data Hub Development Excites Me - Sansan Tech Blog

                            Hi, my name is Masanori Ikeda, a Software Engineer specializing in backend and Salesforce development, and currently serving as a Team Leader in Sansan Data Hub group. In this post, I would like to share why Sansan Data Hub development excites me. Data is Becoming More And More Complex These days, we often hear phrases like "AI is incredibly powerful! It's going to take your job!" Okay, I get it.

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                            • 高速データ変換とトランザクション処理を両立するためのデータベース設計

                              まえがき フォルシアでは長年検索に特化したアプリケーションを開発してきましたが、近年注力しているプラットフォームのwebコネクトにおいては検索領域に留まらず商品販売に求められるあらゆる機能を提供しています。 webコネクトにおいて、ほぼ全ての商材データを管理する領域が素材登録システム(造成領域)です。素材登録システムでは商品販売に必要な情報の登録、管理に加え、サイトコントローラーなどの外部システムとの商品連携や、検索領域、予約領域を始めとした外部システムへのデータ配信を担っています。 そんなwebコネクトにおける「データの肝」である素材登録システムには、これまで我々が提供してきた検索領域とは全く異なるシステム設計が求められます。特に、フォルシアの高速検索に寄与している技術や開発ノウハウの多くは素材登録システムの要求と噛み合わないため、既存資産の有効活用が難しいという点が設計開発の大きな壁と

                                高速データ変換とトランザクション処理を両立するためのデータベース設計
                              • グラフデータベースがいま世界で注目を集めているたった一つの理由

                                海外で人気が高まるグラフデータベース NoSQLの1つに分類されるグラフデータベース(以下、グラフDB)ですが、同じNoSQLに分類されるドキュメント型、キーバリュー型、ワイドカラム型などのデータベースに比べ国内の導入事例が少ないように思います。 一方、海外ではグラフDBの人気が年々高まっています。「DB Engine」というWebサイト上に掲載されている下記の図を見ると、過去7年間で最も人気が高まっているDBはダントツでグラフDBであることがわかります。 図:データベース種類別人気の推移 DB種類ごとのトップ3の平均スコアを求め、その増加率を算出している (参照:https://db-engines.com/en/ranking_categories) 実際に海外では社内システムの一部をリレーショナルDBからグラフDBへ切り替えるケースや、リレーショナルDBでは実現が難しかった機能をグラ

                                  グラフデータベースがいま世界で注目を集めているたった一つの理由
                                • アプリ開発ができるAWS Amplifyはどんなサービス?初心者にわかりやすく解説 | 名古屋・東京のシステム開発会社 | シースリーインデックス株式会社

                                  AWS(Amazon Web Services)は、サーバーレスでシステムを構築できるクラウドサービスです。 アプリ開発も行えるAWSですが、アプリ開発に使えるAWSサービスがそれかわからない、AWSでアプリ開発を行うことで得られることを知りたいという方がいるでしょう。 そこで本記事では、AWSでアプリ開発を行うときに役立つサービスや、AWSでアプリ開発を行うメリットをご紹介します。 そのほか、アプリ開発で欠かせないAWS Amplifyの構成要素もお伝えするので、これからAWSでのアプリ開発を検討している方は参考にしてください。 AWSでアプリ開発はできる?AWS(Amazon Web Services)は、さまざまなツールやサービスを提供しており、アプリケーションの開発、デプロイメント、スケーリングなどをサポートします。 AWSでアプリ開発を行ったあとは、運用・監視まで行えます。自社サ

                                    アプリ開発ができるAWS Amplifyはどんなサービス?初心者にわかりやすく解説 | 名古屋・東京のシステム開発会社 | シースリーインデックス株式会社
                                  • AWSのデータベースサービス比較 - Qiita

                                    Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 概要 SAAの勉強をしていてAWSのデータベースの違いが曖昧だったのでざっくり特徴をまとめてみる 参考書とネットの情報を元に自分なりにまとめたので認識違う部分があったらゴメンナサイ AWSの主要なDBサービス 試験で問われる主要なサービスは大きく下記の通り Amazon RDS Amazon Aurora Amazon Redshift Amazon DynamoDB Amazon ElastiCache 今回はこれらのDBサービスの特徴を比較する ざっくりとしたサマリは下記の通り ※列数が多くて表にすると見づらいので画像貼ったけどそれ

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                                    • ある夏のFirestoreのこわい話|Takeshi Eto

                                      すでに夏の終わりも近づいてきていますが、いかがお過ごしでしょうか! どうもお久しぶりの投稿です、ユートニック テックリードの衛藤です。 今回はCloud Firestoreにまつわる怖い話・・・ と言っても結局は自分の実装で初歩的ポカをやっていただけという話なのですが、発覚した経緯も含めて赤裸々に書きたいと思います! Cloud Firestoreについて僕の最初の投稿でも触れた通り、ユートニックのバックエンドのDBレイヤーはCloud Firestoreを使っています。 簡単に特徴についてだけ記載しておきます。 Cloud Firestoreの特徴これまでCloud Firestoreを数年使ってきてましたが、改めてメリットデメリットをまとめるとこんな感じになります。 メリット リアルタイム同期、スナップショットリスナーによるドキュメントフック処理の簡潔さ 強整合性担保でかつマルチリージ

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                                      • DDDについて喋りたい ~Clean Architectureの実装例を添えて

                                        これはなに いままで実務でドメイン駆動設計(DDD)に触れてきて、意識してきたことや違和感などをつらつらまとめます。 Clean Architectureの具体的な実装例も絡めて、こうしたらうまく回りましたよというところをお伝えできれば幸いです。 ちなみにアカデミックな内容ではなく、実務でどのように使ってきたかということに傾倒するため、一般的なDDDやClean Architectureの手法からは乖離がある場合があります。 アウトラインをなぞったふりをしている、DDDやClean Architectureのばったものと考えていただいたほうが適切かもしれません。 どうすればDDDになるかではなくなぜDDDを使うのか DDDの参考書である エリック・エヴァンスのドメイン駆動設計に DDDの根本的な原則として以下のように書かれています。 コアドメインに集中すること ドメインの実施者とソフトウェ

                                          DDDについて喋りたい ~Clean Architectureの実装例を添えて
                                        • Fluentdのバッチ版Embulk(エンバルク)のまとめ - Qiita

                                          Embulk(エンバルク) (2016/10/05からロゴが変わりました。変更理由) Embulkのまとめ2ndを作ってます。 Embulk v0.11 でなにが変わるのか: ユーザーの皆様へ をご一読ください。 更新時にコメントを書くようにしました。変更内容に興味のある方は編集履歴をご覧ください。 2018年1月30日リリースのembulk 0.9からgemは提供されなくなりました。gem版は0.8.39までとなっています 種類 バージョン ロゴの下のバージョンは開発版の最新バージョンを表しています。一般の方は0.9系を利用しましょう 2015年1月27日、Fluentdのメインコミッターの一人古橋さんが中心となって開発した、fluentdのバッチ版のようなツールEmbulk(エンバルク)がリリースされました。 この記事は、Embulkってなに?、どんなプラグインがあるの?、どうやって独

                                            Fluentdのバッチ版Embulk(エンバルク)のまとめ - Qiita
                                          • Always Free の HeatWave を試してみた | スマートスタイル TECH BLOG

                                            はじめに 2024 年 8 月 7 日に、HeatWave Always Free DB システムが Oracle Cloud Infrastructure(OCI) で使用できるようになりました。 これによって、制限付きではありますが、無償で HeatWave の各機能を利用できます。 今回は、Always Free の HeatWave でどの機能が利用できるのか、また使用時の制限事項などについて検証してみたいと思います。 Always Free とは そもそも Always Free とは、Oracle Cloud Free Tier の一部として提供されているサービスです。 Oracle Cloud Free Tier では 30 日間(300 米ドル)の無料トライアルが提供されますが、 Always Free が提供されているリソースについては、期間を過ぎても無償で使用し続けるこ

                                              Always Free の HeatWave を試してみた | スマートスタイル TECH BLOG
                                            • CAP定理の整理とAWSリソースの対応関係 - Qiita

                                              Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? CAP定理とは まずここでは理論的なCAP定理の説明をします。 CAP定理とは、 分散システムにおいて、ネットワーク分断が発生した場合、「一貫性」、「可用性」、「分断耐性」の3つの特性のうち、同時に2つまでしか完全には満たすことができない というものです。 CAP定理の3つの特性 CAP定理は以下の3つの特性からなります。 一貫性 可用性 分断耐性 それぞれについて簡単に説明します。 一貫性(Consistency) 「一貫性」とは「すべてのノードで同じ最新のデータが取得できること」を指します。 クライアントが任意のノードにリクエストを

                                                CAP定理の整理とAWSリソースの対応関係 - Qiita
                                              • 【無料公開】560万円かけて開発したサービスのソースコード

                                                ※月単価80万円を基準に、7ヶ月分の工数として560万円相当と換算しています。 最初に こんにちは! 普段はIT企業でWebエンジニアとして働いています。 現在はフリーランスとして活動し、Ruby(Ruby on Rails)、TypeScript(Next.js, React)、Pythonなどを使って、フロントエンドとバックエンドの両方に携わっています。 将来はソフトウェアエンジニアとしてアーキテクチャ・設計について自ら意思決定した上、プロジェクトを推進する事が出来るようになりたいです。 そのためさらにスキルを磨いていきたいと思っており、日々技術に対して情熱を持って仕事に取り組んでいます。 以前Qiitaで 退職して560万円相当の工数をかけてお金を稼ぐサービスを開発した という事でBizRankというビジネス書籍を紹介するサービスを開発しました。 今回はその後としてのお話になります。

                                                  【無料公開】560万円かけて開発したサービスのソースコード
                                                • Google Cloud データベースの最新のイノベーションを活用し、生成 AI を導入する | Google Cloud 公式ブログ

                                                  Google Cloud Summit SeriesDiscover the latest in AI, Security, Workspace, App Dev, & more. Register ※この投稿は米国時間 2024 年 10 月 3 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 生成 AI を導入することで、ユーザーの生活は AI を活用した快適なものになります。この取り組みの中で、データベースは、企業の実態に立脚した正確で関連性の高いエンタープライズ生成 AI アプリを構築するための基盤になります。Google Cloud は、主に次の 3 つの形でお客様をサポートすることに力を入れています。 1 つ目として、デベロッパーが運用データを活用してインテリジェントなアプリを構築できるようにします。2 つ目として、生成 AI、具体的には Google

                                                    Google Cloud データベースの最新のイノベーションを活用し、生成 AI を導入する | Google Cloud 公式ブログ
                                                  • 日本のGAFA誕生?注目の「さくらのクラウド」と4大クラウドをマルチクラウド接続してみた | NE Lab | 双日テックイノベーション

                                                    エンジニアブログ 日本のGAFA誕生?注目の「さくらのクラウド」と 4大クラウドをマルチクラウド接続してみた 2024/3/15 2024年の日本の大きなニュースとして、日経平均株価が34年ぶりに過去最高を更新したことが話題になりました。この株高を牽引しているのはAI・半導体関連の企業であり、AI時代の幕開けを予感させました。このような中で、日本の国産クラウドが注目されつつあります。特に、「さくらインターネット」がどのように日本のGAFAになる可能性を秘めているか、詳しく見ていきましょう。さらに、さくらのクラウドと4大クラウド (AWS,Azure,GCP,OCI) をNaaS(Network as a Service) でマルチクラウド接続する方法をご紹介します。 これまでパブリッククラウドと言えば、AWS、Azure といった海外クラウドを採用する企業が多く、国産クラウドが注目されるこ

                                                    • Google スプレッドシート(ドキュメント)のオンライン承認機能とは?図解付きで使い方をわかりやすく解説 | 株式会社G-gen(旧 株式会社トップゲート)

                                                      削除する Google Service TGカルチャー アプリケーション開発 コンサルティング セミナー テックブログ デザイン デジタルプロダクト開発 開発実績 ニュース 2025年の崖(1) 5G(1) AI(39) AI Hub(1) AI Platform(1) AlloyDB(12) AlloyDB for PostgreSQL(6) AlphaZero(1) Analytics HUB(1) Android(11) Android アプリ(1) Anthos(6) API(12) API エコノミー(1) APP(2) App Engine(2) App Maker(2) AppServer(1) AppSheet(3) arduino(1) Authentication(1) AutoML(4) AWS(12) AWS (Amazon Web Services)(1) AWS

                                                      • Orbがデジタル通貨決済システムの基盤にNewSQLのTiDBを採用。ETLをなくし、トランザクション処理とデータ分析を統合可能に[PR]

                                                        Orbがデジタル通貨決済システムの基盤にNewSQLのTiDBを採用。ETLをなくし、トランザクション処理とデータ分析を統合可能に[PR] 株式会社Orbは企業や自治体が独自のデジタル通貨システムを構築するときに有用なAPI型ミドルウェア「Orb DLT」の開発と提供をしている企業です。2019年にリリースした「Orb DLT」は、デジタル地域通貨の基盤として累計で82の自治体が採用しています。 Orb DLTは決済周辺のトランザクション管理に特化した分散台帳技術であり、Orb DLTを導入することでデジタル通貨決済システム基盤の開発やメンテナンスで工数削減が期待できます。 Orbは、それまでデータベース基盤に採用していたNoSQLデータベースのCassandraとリレーショナルデータベースのMySQLを、スケーラブルなSQLデータベースであるNewSQLのTiDBに統合し移行することに成

                                                          Orbがデジタル通貨決済システムの基盤にNewSQLのTiDBを採用。ETLをなくし、トランザクション処理とデータ分析を統合可能に[PR]
                                                        • Oracleが最新セキュリティパッチを公開 334の脆弱性に対処

                                                          Oracleは2024年10月15日(現地時間)、同年10月の「Oracle Critical Patch Update Advisory」を発行した。広範囲に渡るOracle製品のセキュリティ情報が提供されている。 該当製品に脆弱(ぜいじゃく)性が存在しているかどうかを確認するとともに、脆弱性が存在する場合には直ちに詳細を確認し、更新や対策を実施することが望まれている。 Java SEやMySQL、Enterprise Managerも対象に 提供パッチの詳細 Oracle Critical Patch Update Advisoryには334のセキュリティパッチが含まれている。影響を受ける製品およびバージョンは以下の通りだ。 Autonomous Health Framework 24.9より前のバージョン GoldenGate Stream Analytics 19.1.0.0.0-

                                                            Oracleが最新セキュリティパッチを公開 334の脆弱性に対処
                                                          • IAM AWS User クラウドサービスをフル活用しよう!Part1[バックエンドとは何なのか?クラウドコンピューティングの概念とバックエンド開発の役割を知ろう!] - Qiita

                                                            Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? みなさん開発は捗っていますか?ソフトウェア開発をはじめとして様々な開発にはインフラというソフトウェアの基盤は非常に大事です.スマートフォンでSNSを開いたとき,私たちが目にするのは写真や動画,そしてそれに付けられた「いいね」の数だけですよね.しかし,その裏では膨大なデータ処理が行われている.写真のアップロード,フィルター処理,いいねの集計,フォロワーへの通知など,すべての処理を担うのが 「バックエンド」 である.この 「バックエンド」 は,現代のデジタルサービスの心臓部であり,AWSのようなクラウドサービスと組み合わせることで,より強力

                                                              IAM AWS User クラウドサービスをフル活用しよう!Part1[バックエンドとは何なのか?クラウドコンピューティングの概念とバックエンド開発の役割を知ろう!] - Qiita
                                                            • AWS DynamoDBを使ってNoSQLの基礎から実践へ:データベース構築・操作ガイド - Qiita

                                                              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 AWS DynamoDBは、スケーラブルでフルマネージドなNoSQLデータベースサービスです。この記事では、DynamoDBの基本的な使い方について学び、実際にデータベースを構築・操作する手順を解説します。 これからDynamoDBを利用したアプリケーション開発を始める方に向けて、わかりやすく説明していきます。 DynamoDBについて DynamoDBの主な特徴を整理します。まず、DynamoDBはフルマネージドであり、サーバーの管理が不要で、スケーリングやバックアップも自動で行われます。 また、DynamoDBは高いパフォ

                                                                AWS DynamoDBを使ってNoSQLの基礎から実践へ:データベース構築・操作ガイド - Qiita
                                                              • JSONを取り扱うならNoSQL使うかしかないのか | スターフィールド株式会社

                                                                先にまとめ 画像でネタバレしてますが、SQLでもJSON扱えます。 数十年使われて技術的に枯れてると思われてるSQLでもいろいろと進化してるので、普段使ってるものも改めて見直してみるといろいろ発見があるかも? 本題 Webエンジニア歴〇〇年のあなたはある日上司から、APIから取得したユーザー情報を保存できるDBの設計を依頼されました。 ユーザーには連番のID、名前、そしていろいろな情報が入ったJSONの3つの要素があるそうです。ということで、さっそく次のようなテーブルを作成して、テストデータを登録しました。 sqlite> CREATE TABLE user( ...> id INT NOT NULL PRIMARY KEY, ...> name TEXT, ...> details JSON ...> ); sqlite> INSERT INTO user VALUES(1, 'Alic

                                                                  JSONを取り扱うならNoSQL使うかしかないのか | スターフィールド株式会社
                                                                • 繰り返される「RDBMSは死んだ」を振り返る - Qiita

                                                                  Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? NoSQLという言葉が出てきて久しいけど、過去に何度もSQLやRDBMSはCOBOLなみのレガシー扱いを受けている。 以下悪者になりがちなポイント データが多くなると遅い JOINしないと階層構造作れないのがつらい データ構造が柔軟ではなくカラム追加するだけでメンテが必要なのがつらい SQLという言語がテストし辛い 以下RDBMS、SQLなんか要らんのだとう歴史を振り返る。どちらかというと失敗例。 xfy https://ja.wikipedia.org/wiki/Xfy 2004年 XMLデータベースという切り口も盛り上がってた時代

                                                                    繰り返される「RDBMSは死んだ」を振り返る - Qiita
                                                                  • DynamoDBとKinesis Firehoseで可用性の高い非同期Web APIを作る - Qiita

                                                                    Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? AWSで非同期処理のWeb APIを作るとき、パッと思いつくのは「API Gateway → Lambda → SQS → Lambda」という構成です。 ただ、今回ある非同期処理システムを作るときに、「API Gateway → DynamoDB → Kinesis → Lambda」のアーキテクチャを選んでみました!この構成を選んだ理由をまとめていきます。 アーキテクチャの詳細 まず、今回採用しているアーキテクチャ「API Gateway → DynamoDB → Kinesis → Lambda」の流れについて、もう少し細かく解説

                                                                      DynamoDBとKinesis Firehoseで可用性の高い非同期Web APIを作る - Qiita
                                                                    • 企業データモデルから具体的なデータモデルの種類まで解説 - Python転職初心者向けエンジニアリングブログ

                                                                      皆さん、こんにちは!データベースやシステム設計について興味を持っている方、今日は少し深掘りしてシステム分析や要求定義、そして企業データモデルから具体的なデータモデルの種類まで解説していきます。専門的な用語も出てきますが、コード例を交えながら、初心者の方でも理解しやすいようにお話ししていきますね。 システム開発の初期段階で、システム分析と要求定義は非常に重要です。なぜなら、ここでのミスが後の段階で大きなコストを生む可能性があるからです。さらに、企業全体のデータを扱う際には「企業データモデル」が欠かせません。 それでは、一緒に見ていきましょう。 システム分析と要求定義 システム分析では、まず現行システムや業務プロセスを理解し、どのような問題点があるかを明らかにします。そして、システムに対する要求定義を行い、どの機能が必要で、どのように動作するべきかを明確にします。 要求定義は、以下のようなプロ

                                                                        企業データモデルから具体的なデータモデルの種類まで解説 - Python転職初心者向けエンジニアリングブログ
                                                                      • AWS Lambda を使用した Amazon DynamoDB の変更を Amazon Aurora PostgreSQL へ継続的に複製する方法 | Amazon Web Services

                                                                        Amazon Web Services ブログ AWS Lambda を使用した Amazon DynamoDB の変更を Amazon Aurora PostgreSQL へ継続的に複製する方法 (本記事は 2024/05/14に投稿された Continuously replicate Amazon DynamoDB changes to Amazon Aurora PostgreSQL using AWS Lambda を翻訳した記事です。) Amazon DynamoDB は、あらゆる規模で高性能アプリケーションを実行できるように設計された、フルマネージド型のサーバーレスなキーバリュー NoSQL データベースです。Amazon Aurora は、クラウド向けに構築された MySQL および PostgreSQL と互換性のあるリレーショナルデータベースです。Aurora は、従来の

                                                                          AWS Lambda を使用した Amazon DynamoDB の変更を Amazon Aurora PostgreSQL へ継続的に複製する方法 | Amazon Web Services
                                                                        • 新BIツール「Superset」を導入した話

                                                                          こんにちは。Data Engineeringチームの河野(@matako1124) です! 今年のData Engineering業務としてデータマネジメントからデータ活用促進の仕組み化まで幅広く活動してきましたが、その中でも特に事業にインパクトの大きい変革のお話をしていこうと思います。 結論から言うと、Supersetの新規導入とRedashからの乗り換えを試みています。 注意 執筆に当たり細心の注意を払っておりますが、不十分な説明や誤りがある可能性もございます。 記事内で紹介しているコードは部分的なものです。参考程度にご参照ください。 目次 2024年時点でのLuupのデータ基盤のご紹介 現状の課題 Superset導入の目的と理由 構築事例 Superset推し機能 Superset改善したい機能 まとめ、今後の施策 終わりに 2024年時点でのLuupのデータ基盤のご紹介 本編に入

                                                                            新BIツール「Superset」を導入した話
                                                                          • FlutterのバックエンドにAWSを用いる方法

                                                                            FlutterはGoogleが開発しているものなので、バックエンドにはGCPやFirebaseを利用することが多い。しかし案件によってはAWSを利用しなくてはならないケースもある。 そういったときにFirebaseならストレートフォワードに実装でき、需要も多いサービスがプッシュ通知、リアルタイムデータベース、およびAIサービスである。 Flutterを使用するアプリケーションのバックエンドとしてAWSを使用してこれらの機能を実装するためにいくつかのAWSサービスを統合する必要がある。以下に考慮すべきフレームワークとサービスを示す。 プッシュ通知 Amazon SNS (Simple Notification Service): Amazon SNSは、モバイルデバイス、電子メールなどに通知を送信できる完全管理サービスである。 iOS、Androidなどのプラットフォームにプッシュ通知をサポ

                                                                              FlutterのバックエンドにAWSを用いる方法
                                                                            • AWS Nitro Enclavesを使用してCubist CubeSignerを構築:Ethereumバリデーターなどのための安全で高信頼性の鍵管理プラットフォーム | Amazon Web Services

                                                                              Amazon Web Services ブログ AWS Nitro Enclavesを使用してCubist CubeSignerを構築:Ethereumバリデーターなどのための安全で高信頼性の鍵管理プラットフォーム バリデーターは、Ethereum のようなProof of Stake (PoS) ブロックチェーンプロトコルの基本的な構成要素です。バリデーターはチェーンの履歴を維持し、分散型金融アプリケーションから NFT コレクティブルまで、複雑な分散型アプリケーションを可能にするコンセンサスプロトコルを実行します。 プロトコルに参加するために、バリデーターは担保として資産を提供します。これにより、コンセンサスを形成する際に正しく動作することが保証されます。残念ながら、プロトコルは悪意のあるバリデーターと単なる過失を区別できないため、運用上のミスやバリデーターのクライアントソフトウェアの

                                                                                AWS Nitro Enclavesを使用してCubist CubeSignerを構築:Ethereumバリデーターなどのための安全で高信頼性の鍵管理プラットフォーム | Amazon Web Services
                                                                              1