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  • 急に仕事で英語を使うことになった社会人に贈るまとめ(便利ツール/コンテンツ) - Qiita

    急に仕事で英語を使うことになった社会人に贈るまとめ(便利ツール/コンテンツ/勉強本) 新規案件参画初日。 Goやk8sを使えることなってワクワクしていたあの日、 参画してすぐにチーム内のエンジニアで日本人が自分以外に一人であること、 それ以外のチームメンバー全員が外国籍のメンバーになることを知らされた そこのあなた! 数年前の私です(笑) さらに2ヶ月後には、開発チームで唯一の日本人になって死にそうになりました。 その時は突然にやってきます。 当時、私の英語の経験というと大学受験の対策のみと言っていいほどで、 そこから10年以上経過していたため、高校英語すらも怪しい状態でした。 英語学習を開始して 半年ほど経過した時のレベルがTOIEC450程度だったので、学習開始当初はおそらく400点を切っていたレベルであると思います。 そこから英語学習を開始し、2年ほど経過した今では、便利ツールを活用

      急に仕事で英語を使うことになった社会人に贈るまとめ(便利ツール/コンテンツ) - Qiita
    • テストの学習へようこそ!  |  web.dev

      テストの学習へようこそ! コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 このコースでは、ウェブ用のテストの概要と探索について説明します。 このコースで学習する内容は次のとおりです。 テストの基礎 自動テストと手動テスト テストを実施する場所と方法 ベスト プラクティス 何をテストすべきか、誰に責任があるのか、目的そのものとしてではなく、目的を達成するために手段をテストすることを検討する方法など、テストの理念。 このコースには、学習に役立つ簡潔で実用的なサンプルコードも含まれています。 コースのスコープには、Node.js などの環境で実行される、フロントエンドの JavaScript とドキュメント モデル、バックエンドでのライブラリ テストが含まれます。テストの経験はありませんが、JavaScript の基礎知識と Node.js などに関する経験が必

        テストの学習へようこそ!  |  web.dev
      • AWS 導入事例: ニンテンドーシステムズ株式会社 | AWS

        ニンテンドーアカウント、ゲームニュースなど、任天堂が展開するネットワークサービスの開発・運用を担うニンテンドーシステムズ。インターネット経由でソフトウェアのダウンロードや追加コンテンツなどを購入できるオンラインショップ『Nintendo eShop』は、同社が手がけるサービスの 1つです。 Nintendo eShop は 2011 年に始まり、現在は世界中で 1 億 3,000 万台以上の販売実績を持つ Nintendo Switch に対して、40 か国以上の国に 24 時間 365 日の体制でサービスを提供しています。任天堂のデジタルコンテンツの総売上は 2017 年から 2023 年にかけて 10 倍以上となり、現在はゲームソフトの売上高全体に占めるデジタル比率は 50% 近くに達しています。 Nintendo eShop の基盤は当初オンプレミスで運用してきましたが、利用者が急増

          AWS 導入事例: ニンテンドーシステムズ株式会社 | AWS
        • もしもいま、インフラ技術をイチから学ぶならどうしたい? 現役SRE・Yutaさんが考える学習ロードマップ - Findy Engineer Lab

          めまぐるしく変化するテックの世界。技術を身に着けるうえで学ぶべきポイントや学習環境なども年々変わっています。 そこで「もしもいまの環境で、テックのことをイチから学び直すことになったら、自分はどんな風に勉強したいか」というIFストーリーを通じて、技術との向き合い方を考え直してみる企画「テック転生」。 今回は、FinTech企業のSREを務めるYutaさん(@Y0u281)に“自分だったらこう進めたい、インフラ技術の学習ロードマップ”を伺いました。 パブリッククラウドが当たり前になった今、インフラ技術を学ぶスタート地点は? サーバー構築の次は、ネットワークと資格の勉強を Linuxとネットワークを学んだらいよいよAWSの学習へ 自分が学んだ時より学習コンテンツが豊富 コミュニティを活用すると情報が増えてモチベーションも高まる パブリッククラウドが当たり前になった今、インフラ技術を学ぶスタート地

            もしもいま、インフラ技術をイチから学ぶならどうしたい? 現役SRE・Yutaさんが考える学習ロードマップ - Findy Engineer Lab
          • 【AWS】 代表的なクラウドデザインパターン紹介

            はじめに AWSの豊富なサービス群を活用することで、高可用性かつ高スケール性を実現するシステムを構築することが可能です。 しかし、クラウドサービスの特性を最大限に活かすためには、適切なデザインパターンを理解し、実践することが重要です。そこで今回は、AWSを利用して「高可用性」かつ「高スケール性」を実現するための代表的なクラウドデザインパターンを紹介します。 1. EC2インスタンスを利用した動的コンテンツの配信 動的コンテンツとは? 動的コンテンツとは、ユーザーのリクエストに応じて生成されるコンテンツのことを指します。たとえば、ユーザーのログイン状況や入力内容に基づいて異なるページを表示するようなケースです。 AWSサービスの簡単な解説 Amazon EC2 (Elastic Compute Cloud): スケーラブルなコンピューティングリソースを提供するサービスです。必要に応じて、イン

              【AWS】 代表的なクラウドデザインパターン紹介
            • 期限の制約なく無料で提供される「Free Tier」クラウドサービスまとめ、主要クラウド/PaaS編(2024年版)

              期限の制約なく無料で提供される「Free Tier」クラウドサービスまとめ、主要クラウド/PaaS編(2024年版) いくつかのクラウドサービスでは、新規ユーザーに対する1年程度の無料トライアルや一定額のクーポンなどの提供だけでなく、期限の制約なくずっと無料で提供される、いわゆる「Free Tier」や「Always Free」と呼ばれるサービスが提供されています。 こうしたサービスは評価や一時的なテスト環境、あるいはホビー用途などに適しています。 本記事では期限の制約なく無料で提供されている主なクラウドサービスを、2024年版としてまとめました。(有料サービスの追加機能として無料で提供されているものは除外しています)。 ただしこれらの無料のサービスは、提供側の都合により一時的に申し込みや利用が制限されたり、提供が終了することがあります。提供側の都合に留意しつつ、良心的な範囲でご利用いただ

                期限の制約なく無料で提供される「Free Tier」クラウドサービスまとめ、主要クラウド/PaaS編(2024年版)
              • Preparing for the end of third-party cookies  |  Privacy Sandbox  |  Google for Developers

                Send feedback Preparing for the end of third-party cookies Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. If your site uses third-party cookies, it's time to take action as we approach their deprecation. To facilitate testing, Chrome has restricted third-party cookies for 1% of users from January 4th, 2024. Chrome plans to ramp up third-party cookie restrict

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                • 2023年に読んでよかった技術書

                  おそらく 2023 年に Zenn で出す最後の記事になるかと思います。 タイトルの通り、2023 年に読んだ本の中で、特に素晴らしかったものをご紹介します。 とはいえあまり今年は技術書を読んだ印象がなく… というのも、特定の xx(例えば Next.js、Ktor)といった部類に関しては公式のドキュメントを読むことがほとんどになり、書籍に求めるのは公式ドキュメントに書かれていない何かや誰かの経験・ノウハウになったからだと思います。 この記事を書くにあたって今年読んだ本を振り返ってみても、やはり十数冊程度(それでも月に 1 冊は読んでた)のでインプット:アウトプットの割合的には良いバランスではないかと思っています。 ただ、先に述べた通り公式ドキュメントに書かれていないなにかを売っている本というのはどれも本当の意味で価値があるものであり、皆さんにも本当に意味のある情報にお金を使っていただける

                    2023年に読んでよかった技術書
                  • Webシステムにおいて「画像や帳票等のファイルはDBへ格納すべきなの?」を調べてみた(ファントムファイル) - Qiita

                    Webシステムにおいて「画像や帳票等のファイルはDBへ格納すべきなの?」を調べてみた(ファントムファイル)oracleWeb この記事は、 JPOUG Advent Calendar 2023 24日目の記事です。 23日目は multilayer さんの記事『OCIのLanding Zoneについて調べてみた!』でした。 想定読者 ファントムファイルについてよく知らない、帳票の扱い方をあまり考えたことがない人 イントロダクション 皆さん、世の中のWebシステムで利用される画像や帳票ファイルがどこに保存されているかご存知でしょうか? 帳票や大きな画像ファイルなどを扱う際、大きく分けて2つの設計方針があります。 ・DBに直接保存する ・DB外部に保存し、パスなどをDBに保存する オライリーのSQLアンチパターンの、”ファントムファイル”という章にはこのあたりのことが書いています。 [Amaz

                      Webシステムにおいて「画像や帳票等のファイルはDBへ格納すべきなの?」を調べてみた(ファントムファイル) - Qiita
                    • いまだにツイッターやはてブで馬鹿が「日本は冷蔵庫もテレビも中国メーカーに負けてるからオワコン」とか言ってて絶望する

                      負けてるから終わってるんじゃなくて、勝負してるから終わってるんだよ 意味わかる? 冷蔵庫やテレビごときに(洗濯機とかいわゆる家電といわれるジャンルも含めて)で勝負しているから終わってるんだという事がわかってない 冷蔵庫なんか中国に作らせときゃいいわけ そんなもので張り合ってるから凋落してんだけど なぜか冷蔵庫で中国に勝て!洗濯機で中国に勝て!テレビで中国に勝て!みたいな思想をもってるんだよね 負けてるから終わってるんじゃなくて、勝負してるから終わってるんだよ 日本はGAFAMと戦うべきだったし生み出すべきだった AdobeやAutodeskやoracleやSalesforceやnvidiaやAMDやqualcomやbroadcomと戦うべきだったし生み出すべきだった なのに日本はコモディティー化する家電()なんかを日本の力の源泉だとかいって 日本のエリートをモノづくりに従事させ、無駄に突撃

                        いまだにツイッターやはてブで馬鹿が「日本は冷蔵庫もテレビも中国メーカーに負けてるからオワコン」とか言ってて絶望する
                      • タイムスタンプの精度を落とすときは切り捨てろ - methaneのブログ

                        とあるプロジェクトでナノ秒からミリ秒への変換で四捨五入してきた人がいて、時刻を扱うときは保存精度未満は切り捨てるべきというのが常識になっていないなーと思ったので。 2023-10-01 を、何年か表示する時に、2024年に丸める人はいないだろう。 13:45 が何時か表示する時も、13時と表示するだろう。(口頭で何時?と聞かれたら14時と答えるかもしれないけれど) つまり、ある精度で表した時刻は、実際には次のような半開区間を示しているのである。 2023-01-01 00:00:00 <= 2023年 < 2024-01-01 00:00:00 13:45:00.000 <= 13:45 < 13:46:00.000 そして、そう決めたからには一貫して同じように、指定精度未満は切り捨てというルールを維持しなければならない。秒以下は四捨五入で、とかやってはいけないのだ。 一貫しないと何が問題

                          タイムスタンプの精度を落とすときは切り捨てろ - methaneのブログ
                        • クラウド時代のデータベースを理解するために①

                          最近、分散データベースとかNewSQLとかサーバレスなデータベースとか色々聞きますよね。 でも、専門ではない人たちにとって、「何が違うの?」「自分たちに必要なDBはどれなの?」という点が分かりづらいと思います。 私も良く聞かれます。 AuroraはNewSQLですか? NewSQLってサーバレスなんですか? スケールできないDBとか聞きますけど、リードレプリカ増やせますよね? などなど。この辺に基本的なところから答えられるように、順を追って解説していきましょう。 「コンピュートとストレージは別であれ」 と神が言うと、コンピュートとストレージは分離された。 と言うのは冗談ですが、まずはここからスタートしましょう。 クラウド以前のデータベースを使っていた人にはお馴染みのように、それまでデータベースは大きな1つの箱でした。 過去に私は下図でデータベース(厳密にはRDBMS)のコンポーネントを解説

                            クラウド時代のデータベースを理解するために①
                          • 高効率なSQLクエリの書き方 - Qiita

                            概要 この記事では、SQLクエリをより効率的に記述するためのベストプラクティスとテクニックに焦点を当てています。データベースのクエリはシステム全体のパフォーマンスに直結するため、最適な書き方を知ることは重要です。インデックスの効果的な活用方法、適切な結合の選択、そして条件の効果的な書き方など、SQLの最適化に関する具体的な手法を解説します。各SQL文に関する実行計画の結果も掲載していますので、ぜひご確認ください。 なお、Oracle19cとOracle12cでの利用実績がありますが、他のデータベースやバージョンにおいての検証は行っておりません。 新しい情報は随時追加されますので、お楽しみにしてください。 SQLの最適化に関連する基本的なアイデア 以下の通りと考えています。 1.インデックスの利用 2.正しいJOINの選択 INNER JOIN、LEFT JOIN、RIGHT JOINなど、

                              高効率なSQLクエリの書き方 - Qiita
                            • Google Cloud、豪年金基金のアカウントを誤削除 予備も誤削除 他社でのバックアップでなんとか復旧

                              Google Cloudが、顧客のアカウントを誤って削除し、大規模障害の引き金になる──こんな出来事が海外で起きた。オーストラリアで年金基金を運営するUniSuperは5月8日(現地時間)、自社サービスで起きていた障害について、プライベートクラウドのアカウントが誤って削除されたことが原因だったと発表した。 UniSuperはGoogle Cloudを活用していたが、米Google自身が誤ってアカウントを削除。UniSuperは冗長性を確保するため、別のリージョンにもデータを置いていたが、そちらも無効にされていたという。 アカウントが削除された経緯については「(Google Cloudが)UniSuperのプライベート・クラウド・サービスをプロビジョニングする際の不用意な構成ミスにより生じた」(UniSuper)と説明している。しかし、UniSuperは他社のサービスでもバックアップを確保し

                                Google Cloud、豪年金基金のアカウントを誤削除 予備も誤削除 他社でのバックアップでなんとか復旧
                              • 経理(決算)のパラダイムシフト|ヒーホーくん

                                どうも伝統的日本企業(SNSではJTCとかいうらしい)の人は管理会計もM&Aも税務やらも「全部経理」などという雑な考えの人がある程度居るらしいのであえて経理=決算業務と定義しておきます。組織のデザインをするうえで役割をうやむやにするこのような考え方は愚の骨頂としか言いようがありませんが、それはまた別の機会に。一方でなぜJob Discriptionもまともに無いのか少しわかった気がしますし、そんなやり方では給料レンジも明確な差がつけられず半端な人しか働けないだろう。 まあ都心のタワーマンションが限られた層にしか買えないように、多国籍企業で働くサラリーマンのファイナンス業務など大多数にとっては無関係な話かもしれないので変化が起きないと賭けるならば以下の駄文は無視しておけばいいでしょう。 前置きが長くなりましたが、これまでのキャリアで最大の試練は何か?という話題で人に話す機会があったので、多国

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                                • 詳細設計の書き方 - Qiita

                                  はじめに システム開発において詳細設計という工程があります。 プログラマーはこの詳細設計を確認しながら開発を行うことになります。そのため詳細設計ではシステムの構造や仕様、動作などを細かく定義することが必要になります。 詳細設計を行うことでシステム開発の方向性が明確になり、コーディングやテストをスムーズに行うことができます。 詳細設計の成果物としてはクラス図やシーケンス図、画面設計書やデータベース設計書などがあり、システムの動きや機能を具体的に表現するものです。 今回は詳細設計を作成する機会があったので、詳細設計の書き方についてまとめたいと思います。 詳細設計の目的やメリット 詳細設計の目的は、システム開発の品質や効率を向上させることです。詳細設計では、システムの仕様や動作を細かく定義することで、以下のようなメリットがあります。 開発工程でのバグや遅延を減らすことができる テスト工程での不具

                                    詳細設計の書き方 - Qiita
                                  • データ分析基盤まとめ(随時更新)

                                    はじめに データ分析基盤の資料を力尽きるまで追記していきます。 構成図にあるアイコンや記事の内容から技術要素を調べて記載していますが、不明分は未記載にしています。修正のコメント頂ければ助かります。 あと、この記事追加してっていう要望も歓迎いたします。 テンプレート 記事公開日 : 会社名(サービス名) データソース : データ処理 : アウトプット : 画像 URL 2025年 2024/03/14 : 株式会社エス・エム・エス(カイポケ) データソース : Amazon Aurora データ処理 : Datastream、BigQuery、dbt アウトプット : Looker Studio 2024/03/12 : 株式会社マイナビ データソース : SQL Server、Amazon S3 データ処理 : Embulk、Amazon MWAA、Apache Airflow、Snowf

                                      データ分析基盤まとめ(随時更新)
                                    • グリコもユニ・チャームも苦渋、トラブル相次ぐERP導入に潜む大きな理解不足

                                      ERP(統合基幹業務システム)の導入に失敗した挙げ句、ビジネスが止まる――。ERPにまつわるシステム障害が相次ぎ発生している。江崎グリコは独SAPのERP「S/4HANA」を使って構築した基幹系システムの障害で、プッチンプリンなどチルド品の出荷停止に追い込まれた。ユニ・チャームもS/4HANAと物流システムの連係を巡る障害で、製品の出荷に遅延が生じた。 なぜERPの導入はうまくいかないのだろうか。イチからシステムを構築するわけではなく、形のあるパッケージソフトを導入するにもかかわらず、だ。 江崎グリコは2024年4月3日に実施した基幹系システムの切り替えでトラブルが発生し、「プッチンプリン」をはじめとする同社製品と、同社が物流・販売を請け負っていた他社チルド食品の出荷ができなくなった SAPや米Oracle(オラクル)など大企業向けのERPパッケージを中心に、導入に失敗することは今に始まっ

                                        グリコもユニ・チャームも苦渋、トラブル相次ぐERP導入に潜む大きな理解不足
                                      • GPT-4レベルの衝撃 PC内で使えるオープンLLM「Command R+」

                                        カナダのAIスタートアップCohereは4月4日(現地時間)、ビジネス向けに最適化された最新の大規模言語モデル(LLM)「Command R+」を発表した。 高度なRAG技術を採用 Cohereは、AI業界に変革をもたらしたTransformerモデルを提唱した論文「Attention is All You Need」の共同執筆者として知られるトロント大学の研究者Aidan Gomez氏らによって2019年に設立されたカナダのAIスタートアップ。 OpenAIと同様、LLMの開発に特化しており、企業向けにチャットボット、検索エンジンの最適化、要約サービス、自社AIモデルのAPIなどを提供している。 Command R+は、同社が3月に発表した「Command R」の後継となるモデルであり、Cohereが得意とする高い効率性と精度のバランスを重視したRシリーズの一部となる。 128K(12万

                                          GPT-4レベルの衝撃 PC内で使えるオープンLLM「Command R+」
                                        • とほほのWSL入門 - とほほのWWW入門

                                          WSLとは インストール 使い方 インストール済のディストリビューションの一覧を表示する インストール可能なディストリビューションの一覧を表示する ディストリビューションをインストールする インストール済のディストリビューションを起動する 既定のディストリビューションを変更する インストール済のディストリビューションをアンインストールする コマンドオプション 情報表示系 実行系 実行時オプション系 リスト系 インストール系 インポート・エクスポート マウント・アンマウント その他 AlmaLinuxをインストールする トラブルシューティング systemdをbootできない リンク WSLとは Windows Subsystem for Linux の略です。 Windows 上で Ubuntu などの Linux ディストリビューションを実行する機能です。 Microsoft が提供して

                                          • なぜDBから引くときに1000件ずつchunkingするのか、説明できますか - Lambdaカクテル

                                            MySQLやPostgreSQLといったRDBMSからデータを引いてくるとき、扱うデータの規模によっては、1000件ずつLIMITをかけて順に引いていくということがある。 以前slow queryが出たらよくやっていたのを思い出して、ふとこのあたりってどういう根拠があってやっているのだっけ、自分が知っている他に効能があったりするのかな、と思ってSlackに書き込んだところ、同僚の id:onk に教えていただいた。その内容に加えて軽く調べた内容をまとめてみる。 Web系の話です。みなさまの知見がありましたら教えてください。 TL;DR 刺さる*1から 刺さったら困るから あたりまえ 詳細 もともとSlackに書いた原文は以下の通り(MySQL前提で書いているけどPostgresといった他のRDBMSにも適用できる話。): DB引くとき、Perl時代(?)によく1000件単位でchunkin

                                              なぜDBから引くときに1000件ずつchunkingするのか、説明できますか - Lambdaカクテル
                                            • 新しいデータ処理ライブラリの学習はもう不要! Python 初学者のための Ibis 100 本ノック - Qiita

                                              新しいデータ処理ライブラリの学習はもう不要! Python 初学者のための Ibis 100 本ノックPython機械学習pandasデータ分析ibis-framework Information 2024/1/14: Kaggle notebook for Ibis Kaggle で Ibis を使用するための Sample Notebook を用意しました。Kaggle でもぜひ Ibis をご活用下さい。 🦩 [Ibis] Kaggle-Titanic-Tutorial Ibis 100 本ノック補足記事 Ibis 100 本ノックについて、よりスマートな書き方等について @hkzm さんが補足記事を書いてくれました(この記事を参考にコンテンツのほうもブラッシュアップしたいと思います)。 Ibis 100 本ノックの記事を受けて はじめに どうもこんにちは、kunishou です。

                                                新しいデータ処理ライブラリの学習はもう不要! Python 初学者のための Ibis 100 本ノック - Qiita
                                              • IPAの登氏に聞く、「分散型クラウド基盤ソフトを作れるクラウド人材育成」

                                                印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 「日本にもチャンスがある」。VPNソフトなどを開発してきた情報処理推進機構(IPA) 産業サイバーセキュリティセンター サイバー技術研究室 室長の登大遊氏は、分散型クラウドコンピューティング時代の到来を予測し、分散型クラウド基盤ソフトウェアを作れるクラウド人材の育成を説く。 日本が海外クラウド事業者に依存するようになったのは、人材育成の方法を間違ったことにある。政府や民間企業が、クラウドやAIの人材育成を推進する発想までは良かったが、単にクラウドやAIを活用する人材の育成に陥ってしまったということ。それがデジタル敗戦につながり、デジタルサービスの支出は赤字になっている。 --登氏は、「クラウド人材」とはクラウド技術やクラウドサービスを設

                                                  IPAの登氏に聞く、「分散型クラウド基盤ソフトを作れるクラウド人材育成」
                                                • Railsで秒間1000コミットを捌くにはどうすればいいのか (Kaigi on Railsのフリースペースより) - joker1007’s diary

                                                  先日のKaigi on Rails中の雑談として @ima1zumi さんから、RDBに対して秒間1000コミットぐらいで処理が詰まってる場合ってどうするのが良いのか、という質問を受けまして、雑談の中で色々答えてたんですが、せっかくだから記事にまとめておこうと思います。 ちょっとしたKaigi Effectって感じですね。 今回のKaigi on Railsのトークの中では、 数十億のレコードを持つ5年目サービスの設計と障害解決 by KNR - Kaigi on Rails 2023 の話なんかは割と関連がありますね。ユーザーの行動履歴というのは、ユーザー数 * N * タイムスパンで増えていくレコードなので、書き込みとデータ量が爆発しがちです。トランザクションで堅牢に処理しなければいけないケースもそこまで多くないので、RDBだと書き込みに対する処理が過剰なケースが多い。実際のところこの

                                                    Railsで秒間1000コミットを捌くにはどうすればいいのか (Kaigi on Railsのフリースペースより) - joker1007’s diary
                                                  • セキュアなWeb APIの作り方 / Secure Web API

                                                    2023/09/06 に行われた OCHaCafe Season7 #4 で用いた資料です。 セッションアーカイブ動画:https://youtu.be/p3VmoPKrBNs

                                                      セキュアなWeb APIの作り方 / Secure Web API
                                                    • MySQL/Aurora/TiDBロック入門 – 第1回トランザクション分離レベル|技術ブログ|北海道札幌市・宮城県仙台市のVR・ゲーム・システム開発 インフィニットループ

                                                      MySQL/Aurora/TiDBロック入門 – 第1回トランザクション分離レベル MySQL InnoDB および AWS Aurora や PingCAP TiDB におけるロックの仕組みやトランザクションの動作を全11回のシリーズで解説します! 最初はベースとして重要な MySQL 8.0 InnoDB 前提でユーザー視点でのロックの仕組みを学び、後半第10回以降では MySQL 互換 DB として人気の高い AWS Aurora や PingCAP TiDB と MySQL InnoDB との違いについて学びます。 1回目の今回はロック機構と切っても切り離せないトランザクションとその分離レベルについて、実際に挙動を確かめながら解説します。ライブ感のある説明も理解に役立ちますので、解説動画も付けてみました。合わせてご覧ください! ★ 第1回 トランザクション分離レベル ★ 第2回 ロ

                                                        MySQL/Aurora/TiDBロック入門 – 第1回トランザクション分離レベル|技術ブログ|北海道札幌市・宮城県仙台市のVR・ゲーム・システム開発 インフィニットループ
                                                      • 障害の原因を説明したら、「じゃあそのオラクルって会社の社長に原因説明させてくださいよ!うちも社長出るんですよ!」って言われた話

                                                        まめおに@コンサル不合格コンサル @oni_buka 急成長なあのコンサル←JTC。 怖い鬼嫁に虐げられているしがない鬼さん。 前職に飽きて未経験コンサルへ。 まめおに@コンサル不合格コンサル @oni_buka 障害といえば、昔小さい地方の会社に納めたシステムで障害が起きて相手の社長報告が必要になって。その事前打ち合わせで、 まめ「原因はOracleというミドルウェアで障害が発生したため〜…」 顧客「じゃあそのオラクルって会社の社長に原因説明させてくださいよ!うちも社長出るんですよ!」 って言われてOracleの社長を呼ばされそうになったことならある。

                                                          障害の原因を説明したら、「じゃあそのオラクルって会社の社長に原因説明させてくださいよ!うちも社長出るんですよ!」って言われた話
                                                        • 2位とはなんだったのか

                                                          anond:20240625171138 2009年11月のいわいる事業仕分けから、もう13年も経った。「2位じゃダメなんですか?」の質問の発言で非常に曰く付きとなったアレだ。 ところが最近、13年も経ってまだなおナゼ「2位」という言葉が出てきたかが理解できてない人がかなりいる事を知った。 それどころか、事業仕分けによって日本のHPC分野が衰退したなどという認識まで飛び出す始末である。 ただ、資料もなしにどこが変だと言っても仕方あるまい。何がどうして「2位」なのか、少し語ろうじゃないか。 アーキテクチャ初期の次世代スーパーコンピュータ (この時点では名前が付いていなかったが、以下わかりやすく京と呼ぶ) 計画 は、補助金を投入してのHPC産業育成に目を向けられていた[1]。世界一の性能を出していた海洋研究開発機構の地球シミュレータが、NECのSXシリーズをベースにしたベクトル型であり、ベクト

                                                            2位とはなんだったのか
                                                          • 解決法の「とっかかり」をなんとなく把握しておくことが大事だという話

                                                            この記事で書きたいことは、以下のような内容です。 ・昔SEの先輩に、「技術の詳細に通じていなくても、「そういう技術、そういう解決法がある」ということを把握しているだけで十分役立つ」と教わりました ・エンジニアの能力を測る尺度の一つとして、「課題」「問題」に対するアプローチをどれだけ思いつけるか、というものがあると思います ・「こういうやり方があった筈だ」「こういうアプローチが出来る筈だ」ということがなんとなくでも分かっていれば、それをとっかかりに調べることが出来ます ・その「そういう解決法があるということはなんとなく分かる」という状態を広げる為に、基盤技術に関する知識が重要です ・これは、生成AIに色々聞けるようになった今でも変わらないというか、むしろ昔以上に「とっかかり」の重要性が増しているような気がします ・「引き出しを増やす」という視点での勉強と、それを活かす為の基礎の重要性を、新人

                                                              解決法の「とっかかり」をなんとなく把握しておくことが大事だという話
                                                            • 実務に役立つSQLのテクニック集 - Qiita

                                                              概要 実務で使用されたSQLをまとめました。Oracle19cとOracle12cでの利用実績がありますが、他のデータベースまたバージョンでの検証は行っていません。 随時追加予定です。 Oracleデータベースメタデータ抽出 オブジェクトの定義や作成に使用されるSQL文を抽出 SELECT sqlarea.sql_id AS sql_id, parsing_schema_name, CASE WHEN length(sql_fulltext) > 10000 THEN to_clob('sql is too long') ELSE sql_fulltext END AS sql_fulltext, sql_bind_capture.name AS param_name, sql_bind_capture.value_string AS bind_value, last_active_tim

                                                                実務に役立つSQLのテクニック集 - Qiita
                                                              • 【ソフトウェア設計】例外処理を考える

                                                                はじめに 最近書いてるソフトウェア設計シリーズです。今回は例外に関して。以前、以下のような記事を書いたのですが、もう少し深堀して書いてみました。 ちなみにソフトウェア設計シリーズは他には以下を書いています。 モジュールになぜ分けるのか? モジュール、依存、そしてカプセル化 モジュールをどう分割するのか? 簡潔さは力なり? 予測可能な振る舞いと簡潔さについて ドキュメントとしてのコメント TL;DR 例外は「原則」キャッチしない 業務例外や必ずハンドリングさせたい例外はOptionalなど戻り値の方が便利 だいたい以下の図が言いたい事のすべて 例外処理とは? 「例外処理(Exception Handling)」は言語に依らず普遍的な関心事です。端的に言えば例外処理は異常やシステムの動作に不備が発生した際の特別な分岐処理です。リカバリやリソースの解放、あるいはユーザへの通知などがありますね。

                                                                  【ソフトウェア設計】例外処理を考える
                                                                • MySQLでUUIDv4をプライマリキーにするとパフォーマンス問題が起きるのはなぜ?(N回目)

                                                                  はじめに こんにちは、令和トラベルでバックエンドエンジニアをしている飯沼です。 MySQLでは、UUID (v4)などのランダム性の高いIDをプライマリキーに設定すると、パフォーマンスが低下すると言われています。私自身もこの問題については認識しておりアンチパターンとして避けて来ましたが、イマイチ理由を理解できず何度も調べていたので自分の理解を整理しました。 ※ この記事は令和トラベルのTech LT会で共有した内容を記事にしたものです。社外の方にもご参加いただけるTech LT会は connpass にて告知しています。 UUIDをプライマリキーにするユースケース そもそもUUIDをプライマリキーにするユースケースはどのようなものがあるのでしょうか? いくつかの観点から考えてみます。 パフォーマンス観点 大量の同時書き込みが発生するような状況でauto incrementを利用してIDを発

                                                                    MySQLでUUIDv4をプライマリキーにするとパフォーマンス問題が起きるのはなぜ?(N回目)
                                                                  • マツダ、オープンソースのAPIクライアントが著作権侵害だと主張してGitHubから削除させる | スラド オープンソース

                                                                    マツダがオープンソースのホームオートメーションソフトウェア Home Assistant が使用するオープンソースのAPIクライアントについて GitHub に DMCA 通知を送り、マツダ車へのアクセス機能を削除させたそうだ (Home Assistant のブログ記事、 Ars Technica の記事、 GitHub のプルリクエスト)。 この API クライアントは Python および JavaScript で書かれており、マツダが Android / iOS 向けに公開している MyMazda アプリが使用する MyMazda (Mazda Connected Service) API を通じたマツダ車の各種情報へのアクセスを可能にするものだ。マツダは API クライアントのコードがプロプライエタリな API 情報を含む同社の特定の情報を利用して書かれたものであり、MyMazd

                                                                    • ちょっとJavaのsynchronizedをGoに移植しようとしたはずが、なぜか1万文字の作文ができた - エムスリーテックブログ

                                                                      AI・機械学習チームのブログリレーも9日目になりました。同チームの横本@yokomotodです。 本日はJavaとGoを題材に並行プログラミングまわりの自由研究をしたお話をしてみたいと思います。 3部構成で、パート1では発端となった「排他制御」について、パート2では「メモリの可視化」について、それぞれJavaとGoを比べてみました。 最後にパート3では、それらの動作を規定する「メモリモデル」について、わかりやすく解説されているリソースを紹介します。 長過ぎる! 3行で!! パート1: synchronized = 「排他制御」? Java synchronized vs Go sync.Mutex Goで再入可能なロック? 仮にGoで再入可能なロックを実装するなら? Javaが再入可能を選択した理由 パート2. sycnhronized = 「排他制御」+「メモリ可視性の保証」 Javaの

                                                                        ちょっとJavaのsynchronizedをGoに移植しようとしたはずが、なぜか1万文字の作文ができた - エムスリーテックブログ
                                                                      • Microsoft、AIの影響で年間水消費量がプール2,000個分に

                                                                        Microsoft、AIの影響で年間水消費量がプール2,000個分に2023.09.14 20:0041,554 Angely Mercado - Gizmodo US [原文] ( そうこ ) AI台頭によって、AIがとんでもないエネルギー喰いだということが明らかになりました。電力はもちろん、炭素排出量も多く、環境への不可は仮想通貨を超えるとも言われており、AI活用とともにエネルギー効率化も求められています。 その中でも、消費量が特にに大きいのが水。 Microsoftの環境に関する報告書が公開Microsoft(マイクロソフト)が毎年公開している環境に関する報告書、2022年版がアップされました。 2021年の水使用料は477万2890トン。これが2022年には639万9415トンにまでアップ。実にたった1年で約30%も使用量が増加。オリンピックのプールでいうと、この増加量は2,000

                                                                          Microsoft、AIの影響で年間水消費量がプール2,000個分に
                                                                        • 基幹系への安易なOSS採用は禁物、バージョンアップ多発で運用保守が重荷に

                                                                          基幹系システムのような社内システムにおいても、オープンソースソフトウエア(OSS)の利用が当たり前になってきた。クラウドサービスを利用する場合や、開発担当者と運用担当者が連携する開発手法DevOpsを採用する場合など、OSSの利用を避けられない。 多くの企業でOSSの利用が進む中、OSSを採用した当初は想定していなかった誤算に直面するケースが浮上している。商用のソフトウエアに比べてサポート期間が短かったり、サポートが充実していないため脆弱性が見つかっても放置してしまったりといった課題だ。ユーザー企業は安易に導入コストだけを見てOSSを採用するのは禁物だ。その後の長期間の運用・保守も含めた体制の検討が求められる。 「OSSの採用がここ数年で周辺システムから基幹系に広がった。その結果、ユーザー企業からは長期間、同じバージョンのソフトウエアを使いたいという要望が増えている」。OSSのデータベース

                                                                            基幹系への安易なOSS採用は禁物、バージョンアップ多発で運用保守が重荷に
                                                                          • 次世代データ基盤:データレイクハウスを Google Cloud で実現する

                                                                            はじめに こんにちは、クラウドエース データソリューション部の松本です。 普段はデータ基盤や MLOps の構築をしたり、Google Cloud 認定トレーナーとしてトレーニングを提供しております。また、昨年は Google Cloud Partner Top Engineer 2024 に選出されました。今年も Goodle Cloud 界隈を盛り上げていけるよう頑張っていきたいと思います。 クラウドエース データソリューション部 について クラウドエースのITエンジニアリングを担う システム開発統括部 の中で、特にデータ基盤構築・分析基盤構築からデータ分析までを含む一貫したデータ課題の解決を専門とするのが データソリューション部 です。 弊社では、新たに仲間に加わってくださる方を募集しています。もし、ご興味があれば エントリー をお待ちしております! 今回は、次世代データ基盤であるデ

                                                                              次世代データ基盤:データレイクハウスを Google Cloud で実現する
                                                                            • 「AWS寡占」「運用コスト高」と問題山積、円滑なガバクラ移行へ迅速な情報公開を

                                                                              「運用コストは増えるのか」「また方針が変わったのか」――。デジタル庁が整備するパブリッククラウドの利用環境「ガバメントクラウド」を巡り、不満や不信の声が強まっている。当初の見込みが二転三転するなど、次々と綻びが見えているのだ。 同庁はベンダーロックインの回避とマルチクラウドの推進を掲げるが、各府省庁や自治体利用は、足元で9割以上を「Amazon Web Services(AWS)」が占める。複数自治体利用による「割り勘効果」でコスト減をうたうが、むしろ従来よりも運用コストが増加するといった指摘も出ている。 度重なる計画変更に加えて、デジタル庁の意思決定プロセスや情報の不透明さも問題だ。ガバメントクラウドへの移行はスムーズに進むのか、決して楽観視できる状態ではない。 「ガバメントクラウドの利用料低廉化を図る取り組みを実施」とアピール 2023年秋、ガバメントクラウドへの移行を検討する各自治体

                                                                                「AWS寡占」「運用コスト高」と問題山積、円滑なガバクラ移行へ迅速な情報公開を
                                                                              • MySQL 5.7 to 8 check list

                                                                                mysql57to8.md 確認すること メンテナンス時間をどれくらい取れるかで戦略が決まる。 基本的にはメンテナンス時間を十分に取れたほうが良い。 またリスクをどれだけ許容できるかもビジネスによるので要確認しておくべき。 基本的には一度切り替えてしまうとロールバックすることは簡単ではない。 覚悟を決めて突き進む必要がある 最初に諦めること MyISAMを使いたい 8でも動くけど諦めろ、もう未来はない InnoDBのほうがDisk サイズを消費する、countが遅い、などの課題はあるので簡単ではないが… InnoDB memcached Pluginとか使ってるんだよね 諦めろ、未来はない これを機にアーキテクチャを見直しましょう PKが無いtableがあるんだよね すべてのtableにまずPKを付けるんだ このあと、DMSを使ったりとかなにをするにしても死ぬ そもそもデータモデルとして死

                                                                                  MySQL 5.7 to 8 check list
                                                                                • 優秀と噂なCohere社のCommand R+でRAGチャットボットを簡単に構築して体験しよう! - Qiita

                                                                                  1. はじめに Cohere社が最近リリースしたLLMのCommand R+がGPT4に迫る性能を発揮していたり、RAG利用での性能で話題となっています。 そのCommand R+でRAGを体験できるチャットアプリの実装がLightningAIにてチュートリアルが公開されています。 これを身近な環境で動かしてみたいと思います。 このチャットボットでCohere社の以下のモデルが使われています LLM: Command R+ Embed: embed-english-v3.0 / embed-multilingual-v3.0 Reranker: rerank-english-v3.0 / rerank-multilingual-v3.0 以下の動画のようにブラウザでPDFファイルをアップロードしてチャットで問い合わせができます。 2. 必要なもの 以下の2つを準備しましょう。 Cohere

                                                                                    優秀と噂なCohere社のCommand R+でRAGチャットボットを簡単に構築して体験しよう! - Qiita