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  • 【SAP試験対策】IAMの勉強であやふやな理解だったポイントをしっかり整理する | DevelopersIO

    AWS認定のSolution Architect Professional試験用に、AWS IAMに関連したキーポイントを断片的にまとめました。 「SAPの試験問題って、大学センター試験の国語に似てね?」 UdemyにあるAWS認定のSAP模擬試験を4本こなした結果、問題の傾向として気づいたことです。どう考えても絞りきれない選択肢が2つ3つあるんですよね〜。 私は受験教科の中で国語が一番苦手でだったので、塾の先生から「問題文に書いてあることに沿って、合っているものではなく、間違ってないものを選べ」と、しょっちゅう教えられていたことを思い出しました。SAPの試験でも同じように「問題の要件と関係ない用語が含まれている選択肢をまず消去し、選択肢が2つ残ってしまったら、問題文に書いてあることに沿った、間違っていない選択肢を選ぶ」ことが大事だなと感じています。 さて、「間違っていないかどうか」を判断

      【SAP試験対策】IAMの勉強であやふやな理解だったポイントをしっかり整理する | DevelopersIO
    • ChatGPTにSQLチューニングさせてみた - Qiita

      ChatpGPT(モデルはGPT-4を利用)にシンプルなSELECT文とテーブル・インデックス定義を与えてSQLチューニングの案出しをしてもらいました。 ちなみに、プロンプトやChain of Thought などの工夫は一切せず、シンプルに質問をぶつけています。 以下、注意事項。 実務利用と比べるとシンプルすぎるのでお遊びの範囲を超えていません。 どのチューニング案が適切かは多くの要素(例えば以下)が関わってくるので、一概に判断できず実際に測定を行い確認する必要があります。 データ量やその分布 ハードウェアやRDBMSの種類・バージョンなどの環境 性能要件(何秒以内のレスポンスが必要か、同時実行数はいくつかなど) ChatGPTへの質問とその回答 1. 単純なインデックスが不足しているケース 質問 以下のSQL文の性能を改善するにはどうしたらよいでしょうか。 select custome

        ChatGPTにSQLチューニングさせてみた - Qiita
      • 排他制御(楽観ロック・悲観ロック)の基礎  - Qiita

        排他制御とは 共有資源(データやファイル)に対して複数のアクセスが見込まれる場合に、同時アクセスにより不整合が発生することを防ぐため、あるトランザクションが共有資源(データやファイル)にアクセスしている時は他トランザクションからはアクセスできないようにして直列に処理されるように制御すること。 ■同時アクセスによる不整合の例 ■排他制御をすることで整合性を保つ 排他制御の方式 排他制御の実現方式はいくつか存在するが、ここでは代表的な楽観ロック(楽観的排他制御)と悲観ロック(悲観的排他制御)を紹介する。 楽観ロック(楽観的排他制御) 楽観ロックとは、めったなことでは他者との同時更新は起きないであろう、という楽観的な前提の排他制御。データそのものに対してロックは行わずに、更新対象のデータがデータ取得時と同じ状態であることを確認してから更新することで、データの整合性を保証する方式。楽観ロックを使用

          排他制御(楽観ロック・悲観ロック)の基礎  - Qiita
        • あなたのキャリアに影響を与えた本は何ですか? 著名エンジニアの方々に聞いてみた【第二弾】 - Findy Engineer Lab

          書籍には、特定領域の専門家たちが習得してきた知識のエッセンスが詰まっています。だからこそ「本を読むこと」は、ITエンジニアがスキルを向上させるうえで効果的な取り組みといえます。では、著名エンジニアたちはこれまでどのような書籍を読み、そこから何を学んできたのでしょうか。今回は8人の著名なエンジニアのキャリアに影響を与えた“珠玉の書籍”を、ご本人にまつわるエピソードとともに紹介してもらいました。 *…人名の50音順に掲載。回答者は敬称略。 岡野真也が紹介『こんにちはマイコン』 すがやみつる先生の『こんにちはマイコン』は、私が小学生だった約30年前に図書室で出会った書籍です。本書はコンピューターの基本的な知識を漫画による解説でわかりやすく伝えており、子どもたちにコンピューターの世界への入り口を提供しています。 出版された時期が1980年代なので、今読むと当時の時代を懐かしむことができるかもしれま

            あなたのキャリアに影響を与えた本は何ですか? 著名エンジニアの方々に聞いてみた【第二弾】 - Findy Engineer Lab
          • AIをシステムに実装する方法 - Qiita

            はじめに ABEJA Advent Calendar 2019の最終日の投稿です。 https://qiita.com/advent-calendar/2019/abeja https://abejainc.com/ja/ ABEJAという会社でマネジメントをしている菊池(@yutakikuc)と申します。よろしくお願いいたします。本投稿のタイトルは「AIをシステムに実装する方法」としており、読んでいただきたい対象は下記を想定しています。 AIを活用したいが、何から始めたら良いか困っているシステムエンジニアの方 ちなみに弊社代表の岡田が「AIをビジネスに実装する方法」というタイトルで本を出版しております。本投稿はこちらの非常にわかりやすいという本に対しての敬意も含めてタイトルをオマージュしております。 https://www.amazon.co.jp/dp/B07K1Z8WRS/ 私は学生

              AIをシステムに実装する方法 - Qiita
            • 鬼滅の概念モデリング - Qiita

              はじめに 概念モデリングとは、システムのドメインを構成する概念を発見しその属性・振る舞い・関連を定義する活動である。例えば、段階的に理解する O/R マッピングで実例として挙げたシンプルな課題管理システムにはプロジェクト・課題・コメントの 3 概念が登場するが、これらを概念モデルとして表すと以下のようになる。 本来、概念モデリングは DDD の主要な活動の一つである。DDD の Whirlpool プロセスの図を見てみよう。Model は Code Probe と Scenario に挟まれた中心概念であり、常時フィードバックを受けて更新されることが想定されている。 にもかかわらず、日本での DDD 関連の議論においては、概念モデリングが語られることは少なく、レイヤ分割やクラス類型といったアーキテクチャ的側面への偏りが見られる。パターンカタログを眺めればわかる通り、それらの要素は DDD

                鬼滅の概念モデリング - Qiita
              • 致命的なバグを含まない最新版MySQLを探すには? 『MySQL徹底入門』共著者が語る、バージョン選びのポイント

                MySQLの実運用とこれからについて掘り下げる「LINE Developer Meetup #73 - MySQL」。ここで登壇したのは、LINEの従業員でもある日本MySQLユーザ会のyoku0825氏。MySQL 8.0.28を選んだ経緯や評価のポイントについて説明しました。 セッションの要約と登壇者の自己紹介 yoku0825氏(以下、yoku0825):「ぼくらが選んだ次のMySQL 8.0」の話をします。私たちは、次のMySQLを8.0.28にしました。みなさんには、それぞれ29や30や自分の使いたいバージョンについて調べてもらいたいのですが、量が膨大になるので、今いるバージョンから新しいほうに向かって調べていくのではなく、最新のものからこれはダメだというものまで遡って調べていくのがおすすめです。 パラメーターに現れない、いきなり挙動が変わるかもしれないものは「What Is N

                  致命的なバグを含まない最新版MySQLを探すには? 『MySQL徹底入門』共著者が語る、バージョン選びのポイント
                • 本当にあったやらかしDB設計①【R無しRDB】 - Qiita

                  どうも、IT業界は4年目だけど開発はあんまりやったことがなかった人です 独学でDBとアプリ周りを勉強して最近開発現場へと行くことになったのですが、僕でもわかるようなやばいような事がかなりゴロゴロあって唖然とする毎日です(運が良いのか悪いのか…) 今日はそんな中の一つを紹介したいと思います これには本当にびっくりしました どういうことかというと、外部キーをひとつも使ってなかったのです 分析系DBなのかと思いきや調べたり聞いたりして確認したところがっつり処理系、しかもコアな部分…w データの不整合を許せない部分なのに外部キーを全く使っていないという、アンチパターンというか呆れパターンというか… 何が悪いの?? そう、まずはここから説明していきます 同じことを繰り返さないようにするための記事なので、ただバカにするだけだと意味ないですからね 1980年代~1990年代くらいに過激な生き残りをかけた

                    本当にあったやらかしDB設計①【R無しRDB】 - Qiita
                  • 一年で使うようになった技術・ツールを3〜4行で説明する - Qiita

                    はじめに 未経験からSIerに転職し、一年で身に着けた中で主要な知識をでまとめました。 他にも書けそうな物もありましたが、ある程度相手に説明できる・基本すぎる物は外す・一年前(未経験時)より大幅に知識が増えている程度を目安に選定しました。認識が間違っている可能性もありますのでここが違う!って部分はご指摘下さい。 言語 Java 静的型付け言語。型でエラー等が発見しやすいこと、業務システムが開発され始めた時期の導入実績が多いことから現在も大規模な業務アプリケーション等に使われる。Java仮想マシンを通して動作するためどの基板上でも動かせる。改修や解析をする場合かなり昔のバージョンが使われていることも多く、メソッドの違い・依存ファイルのアップデートなどを考えるのが大変。初期MinecraftはJavaが使われていた。 C# Javaをマイクロソフトが使いやすく開発した言語。Javaにはない便利

                      一年で使うようになった技術・ツールを3〜4行で説明する - Qiita
                    • Windows10の無償デスクトップ自動化ツール「Power Automate Desktop」でデータベースの操作を自動化する

                      [注意] 本稿ではデータを管理するRDBMS(リレーショナルデータベース管理システム)製品として、単一のPCのユーザーのデスクトップ環境で使用できる(煩雑なサーバー構成を必要としない)Microsoft SQL Server Express LocalDBを使用します。 また、今回のサンプルフローで使用するデータベースは、第9回で作成したMAILDBです。抽出対象にマッチするデータがない場合には、以前の記事のサンプルフローを実行するなどして、適宜データベースにデータを追加してください。 対象読者 Excel/PowerPointなど、一般的なツールの操作を理解している人 RPAツールを用いて業務を自動化したい人 データベースアクション(データ参照) 今回は、MAIL_TABLEから、条件を満たすデータを抽出し、ファイルに保存するまでをフロー化します。フロー作成に先立って、あらかじめ条件にマ

                        Windows10の無償デスクトップ自動化ツール「Power Automate Desktop」でデータベースの操作を自動化する
                      • AWSエンジニアから見たGCP(データ分析編)

                        こんにちは、GMOアドマーケティング インフラ開発部のhakumaiです。前回の記事「AWS SAPを取得したら視野が広がった話」を読んでいただいた方々、ありがとうございます。今回のテーマは「AWSエンジニアから見たGCP」第2弾として、代表的なGCPのコンピューティング系サービスについてAWSと比較し感じた点についてお話いたします。 (第1弾の記事はこちら↓)IaaSCompute EngineAWSではEC2に相当するサービス。各種インスタンスタイプや提供OSイメージ、インスタンス向けのストレージ機能、オートスケール機能など、インスタンスのアーキテ... DWH BigQuery BigQueryはフルマネージドなサーバレスDWHサービスで、Googleが開発した大規模データ向けの分散システムであるDremelを基にしておりSQLクエリを使用して大規模データの分析を行うことができる。さ

                          AWSエンジニアから見たGCP(データ分析編)
                        • 【全2回】AWS Lambda x FastAPIによるPythonモダンAPI開発のすゝめ 2 - RAKSUL TechBlog

                          はじめに 対象読者 あまり説明しないこと 前提とするバージョン 参考となるレポジトリ 3. アーキテキチャ及びディレクトリ構造 オニオンアーキテクチャを採用 オニオンアーキテクチャとは 誕生の背景 依存関係逆転の原則の活用 採用理由 参考になった記事 ディレクトリ構造 全体の構成 api schema apiとusecaseの間のデータ構造を提供する役割 schemaはパスオペレーション関数のリクエストとレスポンスの構造を提供する役割 usecase domain infrastructure core container_config exception 参考にしたもの まとめ はじめに ラクスルグループのノバセルで新卒2年目のエンジニアをしています田村(tamtam)です。 第1回では、AWS Lambda x FastAPIによるPythonモダンAPI開発を実現する上で役立つであろ

                            【全2回】AWS Lambda x FastAPIによるPythonモダンAPI開発のすゝめ 2 - RAKSUL TechBlog
                          • 「New Relic実践入門」感想、あるいはなぜ監視SaaS使うんだっけという話 - Kengo's blog

                            New Relic アニキこと清水さんから共著書「New Relic実践入門」をいただきました。ありがとうございます。清水さんにはかつてRDBMSの性能調査をいかに効率的かつ実践的にするかご教示いただいた恩があるのですが、今もその道を追求し活躍されていると知れて嬉しく思います。 破壊的イノベーションを現場の「あたりまえ」にする本書 さて本書は「Part 1. New Relicを知る」「Part 2. New Relicを始める」「Part 3. New Relicを活用する」の3部で構成されていますが、特に「Part 1. New Relicを知る」が割り切った構成になっています。「監視とは何か?」「既存手法にはどのような限界があったか?」「近年の技術革新による新たな課題は?」といった背景をすべてすっとばし、いきなり「オブザーバビリティとは何か?」の説明から入っているのです。まるでTyp

                              「New Relic実践入門」感想、あるいはなぜ監視SaaS使うんだっけという話 - Kengo's blog
                            • SQLのORDER BY 列番号と式 :: Noboru Saito's page

                              きっかけtom__boさんが書かれた8.0.22でのprepared statementの挙動変化 で、ORDER BY に列番号を指定する問題に注目が集まりました。 その中で紹介されていた、 For a prepared statement of the form SELECT expr1, expr2, … FROM table ORDER BY ?, passing an integer value N for the parameter no longer causes ordering of the results by the Nth expression in the select list; the results are no longer ordered, as is expected with ORDER BY constant. 「the results are n

                                SQLのORDER BY 列番号と式 :: Noboru Saito's page
                              • pt-online-schema-changeの導入時に検討したこと、およびRailsアプリとの併用について - freee Developers Hub

                                おはこんばんちは、Database Reliability Engineer (DBRE) の橋本です。今回は、pt-online-schema-changeというデータベースのスキーマ変更ツールを社内の運用に持っていくための過程や、freeeにおける運用上の工夫を紹介します。pt-online-schema-changeはある程度枯れた技術なので、いくつか事例が紹介されており、すでに運用に乗せている組織もあるかと思われますが、これから新規に導入する方などの参考になると幸いです。 背景 freeeではほぼ毎月ペースで深夜に定期メンテナンスを行なっており、おもにインフラの更新作業やアプリケーションの機能追加に伴うデータベースのスキーマ変更が行なわれます。 ここで少し寄り道をして、スキーマ変更を行なうためのMySQL(ストレージエンジンにInnoDBを使っている前提で進めます)のDDLのパター

                                  pt-online-schema-changeの導入時に検討したこと、およびRailsアプリとの併用について - freee Developers Hub
                                • トヨタ自動車に入社し、自動車データの収集〜分析基盤の研究開発やっていきます

                                  人生初の転職エントリです。お手柔らかにお願いします。 2021/09/01付でトヨタ自動車株式会社に入社しました。 大手町オフィス というソフトウェアエンジニアが多く集まる場所で、自動車のデータ収集から分析まで、エッジ(自動車)からクラウドまでの研究開発をやっていきます。 目次 転職活動の軸 業務内容(やりたいこと)について なぜトヨタを選んだか 終わりに 転職活動の軸今までの1回の新卒入社と2回の転職ではほぼ直感でズバズバ決めてきたのですが、今回の転職では自分なりにきっちりと転職活動の軸を決めて臨みました。 必須要件 年収: XX円以上(ストックオプションなどを加味して減額することあり) 業務内容: ミドルウェア以下の自分が好き&得意な領域の研究開発 嬉しい条件 一緒に働きたいと思える 人 よい 事業内容 業務内容(やりたいこと)について「ミドルウェア以下の自分が好き&得意な領域の研究開

                                    トヨタ自動車に入社し、自動車データの収集〜分析基盤の研究開発やっていきます
                                  • MyRocksの論文がVLDBに掲載されてBest Industrial Paper Awardを受賞していたので紹介 - tom__bo’s Blog

                                    先週開催されたVLDB(Very Large Data Base)というDatabase分野のトップカンファレンスで松信さんがFirst authorの論文 MyRocks: LSM-Tree Database Storage Engine Serving Facebook's Social Graph が発表され、Best Industrial Paper Awardを受賞されました。 ↑ VLDB 2020 Awards - VLDB2020 Tokyoのスクショ 特にTwitterやブログ等で書いている人がいないようなので、この内容を紹介します。 VLDBはDatabase分野ではトップ中のトップカンファレンスで、新規のアーキテクチャやアルゴリズムが掲載されるものだと思っていました。 なので、VLDBにMyRocks論文が掲載されたと知って正直驚きましたが、内容を読んでみると松信さん

                                      MyRocksの論文がVLDBに掲載されてBest Industrial Paper Awardを受賞していたので紹介 - tom__bo’s Blog
                                    • 面白法人カヤックにおけるビルディングブロックとしてのAmazon ECSの活用とサービス間連携の工夫 | Amazon Web Services

                                      Amazon Web Services ブログ 面白法人カヤックにおけるビルディングブロックとしてのAmazon ECSの活用とサービス間連携の工夫 開発者がアプリケーションを開発・パッケージング・デプロイするための強力な手法として、コンテナ技術はその代表的な1つに挙げられます。そしてそのようなコンテナ技術における様々なユースケースをサポートすべく、AWS では Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) に代表される多様なサービスを提供しています。 Amazon ECS はコンテナの運用管理を容易にするマネージドサービスです。他の AWS サービスとの組み合わせにより多様なワークロードをサポートするシステムを素早く構築可能です。一例として、 AWS Secrets Manager を利用した秘匿情報の連携が挙げられます。これにより、IDやパ

                                        面白法人カヤックにおけるビルディングブロックとしてのAmazon ECSの活用とサービス間連携の工夫 | Amazon Web Services
                                      • PostgreSQL + Rails へ PgBouncer を導入してDBメモリ使用量を大幅に改善した話 - Hello Tech

                                        uiu です。ハローでは普段バックエンド開発をメインに担当していますが、創業以来片手間でインフラも担当しています。 ハローでは、少数精鋭のメンバーの意識をプロダクト開発に集中するため、インフラ面では Cloud Run などマネージドなサービスを最大限に活用しています。 今回は、久しぶりにインフラに意識の一部を捧げ、いくつかの眠れない夜を過ごす機会があったので、インフラ面の話について紹介しようと思います。 スタートアップと PostgreSQL AutoReserve はサービス立ち上げ以来、DB は PostgreSQL、APPサーバーは Ruby on Rails のバックエンド構成で運用してきています。 特に PostgreSQL は立ち上げ以来安心して使い続けられている技術要素です。サービス運用から(ある規模までの)分析まで PostgreSQL だけで回せる点は、少人数でプロダク

                                          PostgreSQL + Rails へ PgBouncer を導入してDBメモリ使用量を大幅に改善した話 - Hello Tech
                                        • 重たい集計バッチをAthenaを利用して高速化した話 - Tech Do | メディアドゥの技術ブログ

                                          こんにちは、昨年末に新しくノートPCを注文したら年明けに新モデルが発表されてしまったショックを未だ引きずっているエンジニアの回路(@qazx7412)です。 今回は昨年末に取り組んだAthenaを利用した集計バッチの高速化についての話をしようと思います。 あらすじ さて、私が普段関わっている配信システムには「売上集計」と呼ばれている夜間バッチがあります。 これがなにかといえば名前のとおり売上を集計する夜間バッチなのですが、配信システムにはユーザーが購入を行ったときに発行した購入キーとコンテンツIDおよびユーザーIDを紐付けて購入履歴として管理するテーブルがあり、ここから毎晩その日の購入の集計を行います。 実際のものとは異なりますがたとえばこんな感じです。 (purchase_records) key content_id user_id price unixtime - AAAAbbbb

                                            重たい集計バッチをAthenaを利用して高速化した話 - Tech Do | メディアドゥの技術ブログ 
                                          • PostgreSQL の行レベルのセキュリティを備えたマルチテナントデータの分離 | Amazon Web Services

                                            Amazon Web Services ブログ PostgreSQL の行レベルのセキュリティを備えたマルチテナントデータの分離 Software as a Service (SaaS) プロバイダーには、基本的にテナントデータの分離を適用する責任があります。テナントの 1 つが別のテナントのデータにアクセスした場合、信頼はなくなり、ビジネスのブランドに永久的な損害を与える可能性があるだけでなく、さらにひどい場合には、ビジネスを失う可能性があります。 リスクが非常に大きいため、効果的なデータの分離を計画することが重要です。マルチテナントアーキテクチャは、各テナントのリソースをレプリケートするのではなく、すべてのテナントのデータストレージリソースを共有することで、俊敏性と運用コストを節約します。しかし、共有モデルで分離を適用することは難しいため、マルチテナントデータモデルで妥協して、テナント

                                              PostgreSQL の行レベルのセキュリティを備えたマルチテナントデータの分離 | Amazon Web Services
                                            • 不必要な制御文字への対処 - pixiv inside

                                              こんにちは、晴れて2020新卒になったmipsparcです。最近は趣味の鉄道技術系同人誌の新版が出来上がって喜んでいます。 本記事では、入力値には必ずと言っていいほど混入する不必要な制御文字への対処方法をご紹介します。ユーザーに文字列を入力してもらうことのあるすべてのサービスで活用できる話かと思います。 不要な制御文字が入ることで生じる問題 前提として、この記事は制御文字類が必ずしも邪魔と言いたいわけではありません。 制御文字は多言語対応(特に右から左方向に記述する言語)などで重要なときもありますが、今回は問題が発生しうるケースのお話をします。 「‪腐向け」 「メリークリスマス‬」 「ゾンビ」 なんの変哲もない3つのイラストタグですが、どれも不可視の制御文字が混入しています。 $ php -r "var_dump(json_encode('腐向け'));" string(26) ""\u2

                                                不必要な制御文字への対処 - pixiv inside
                                              • Webアプリとデータ基盤をサクッと立ち上げるためのプラクティス - Google Cloudとサーバレスなサービスで良しなにやってみた - Lean Baseball

                                                個人開発(趣味プロジェクト)でプロダクトを作りながら, 本職の仕事でソリューションアーキテクトっぽいことをしているマンです*1. 最近は個人開発のネタとして, プロ野球選手の成績予測プロジェクト ヘルスケア周りの自分専用プロダクト開発 この2本軸で週末エンジニアリングをしているのですが, これらの事をしているうちに, Webアプリケーション + 分析用のデータ基盤の最小セット, みたいなパターンが見えてきた クラウドにおけるサービスの選び方・スケール(=拡張)するときに気をつけるべき勘所 みたいなのがまとまってきました. せっかくなので, 言語化した上で再現性をもたせよう!という主旨でこのエントリーを書きたいと思います. なお, これだけは強く言っておきます. 参考にするのは自由です&真似ができるようなプラクティスではありますが, ベストプラクティスかどうかは(この記事を読んだ皆様の)状況

                                                  Webアプリとデータ基盤をサクッと立ち上げるためのプラクティス - Google Cloudとサーバレスなサービスで良しなにやってみた - Lean Baseball
                                                • 【C#】明日から使える ASP.NET Core ロギング術! - ねののお庭。

                                                  登壇版 ConsoleFormatter HttpLogging ConsoleFormatterOptions.IncludeScopes W3C Trace Context ExceptionHandler DbDataSource HttpClientFactory まとめ References 登壇版 .NET ラボ 2023/07/22 で発表した資料です。 スライドはこちら。 スライドはアニメーション豊かなので、スライドと本投稿合わせながら見るといいかもです。 登壇のアーカイブはこちら。 30 分程度です。 ConsoleFormatter ログはだいた標準出力、まぁコンソールに出力しますよね。 そしてコンソールにログを出力するといっても、当然ながら複数のフォーマットがあります。 C# で現在ロガーとしてデファクト的に使われている Microsoft.Extensions.Lo

                                                    【C#】明日から使える ASP.NET Core ロギング術! - ねののお庭。
                                                  • strong_migrations gemのススメ - Money Forward Developers Blog

                                                    こんにちは。会計Plusでエンジニアをしているぽっけです。最近はシャケをしばくバイトで、やっとでんせつに上がりました。 今日はstrong_migrationsというRails向けのgemを紹介します。 strong_migrationsとは https://github.com/ankane/strong_migrations strong_migrationsは、危険なmigrationを検出するgemです。 データベースのmigrationは、ときに危険になります。たとえば実行するDDLによってはデータベースへの書き込みをブロックしてしまうことがあります。またテーブル定義の変更は、うまくやらないとアプリケーションが意図せぬ動作をするかも知れません。 strong_migrationsはそのような危険なmigrationを検出します。 ⁠使い方 使い方はかんたんです。strong_mi

                                                      strong_migrations gemのススメ - Money Forward Developers Blog
                                                    • サイエンティストとエンジニアでつくるML ワークフロー - スタディサプリ Product Team Blog

                                                      こんにちは、データエンジニアの@masaki925 です。 この記事はMLOps Advent Calendar 2020 の19 日目の記事です。 MLOps には、その成熟度に応じて3つのレベルがあると言われています。 MLOps レベル 0: 手動プロセス MLOps レベル 1: ML パイプラインの自動化 MLOps レベル 2: CI / CD パイプラインの自動化 私の所属するチームでは現在ここのレベルを上げるべく取り組んでいますが、その中でデータサイエンティスト(以下、DS) とデータエンジニア(以下、Dev) の協業って難しいよな〜と思う事例があったので紹介したいと思います。 想定読者は以下のような方です。 これからMLOps を始めようとしている方 既存プロジェクトがあり、ML 等を使ってエンハンスしていきたいと考えている方 異文化協業に興味がある方 ML ワークフロー

                                                        サイエンティストとエンジニアでつくるML ワークフロー - スタディサプリ Product Team Blog
                                                      • 世界のプログラミング言語(39) グラフデータベースをCypherでデータを視覚化してデータを再発見しよう

                                                        今回紹介する言語は、グラフデータベースのNeo4jで使う問い合わせ言語のCypherです。Cypherは一般的なデータベースを操作するSQLと同等の機能をグラフデータベースで扱えるように設計されたものです。グラフデータベースは見た目も面白く、データ管理だけでなく視覚化の点でも役立ちます。 Cypherで3と5の公倍数を表示したところ Cypherとは 以前、本連載では一般的なデータベース(RDBMS)で使えるSQLについて紹介しました。SQLはデータベースの問い合わせ言語であり、簡単なコマンドによりデータの挿入、変更、削除、検索を行います。 同じように、Cypherを使うことでグラフデータベースを操作できます。CypherはもともとNeo4jのために設計されましたが、2015年にオープンソースのプロジェクトとしても公開されています。 グラフデータベースNeo4jとは なお、Neo4jという

                                                          世界のプログラミング言語(39) グラフデータベースをCypherでデータを視覚化してデータを再発見しよう
                                                        • 【2020年5月版】AWSのサービスをゆるく大体3行で - Qiita

                                                          はじめに 本記事はAWS SAAの勉強中に、「とりあえず主要なサービスの概要ぐらい知っておいたほうがいいよな...」と思い立ち、自分用にまとめたものです。 2/3ほど記事を作成した後に見つけてしまった(悶絶) クラスメソッド先生の 【2020年】AWS全サービスまとめ がこの上なく、コンパクトで的確にまとまっていた ので、こちらを見たほうがいいと思います(本末転倒) 各サービスの雰囲気を掴むぐらいの温度感で見ていただければ(逃げ道) 対象のサービス 本記事で取り扱うサービスは2020年5月時点のAWSマネジメントコンソールの ここをクリックした際に表示されるサービス群が対象です。 結構な頻度でレイアウトが変更されたり、サービスが追加されるので 「おい!!!このサービスが書いてねーぞ!!!」 とかは許してほしいのだ(ハム太郎) コンピューティング アプリケーションを動作させるためのマシンリソ

                                                            【2020年5月版】AWSのサービスをゆるく大体3行で - Qiita
                                                          • MySQLのREPEATABLE READとREAD COMMITTEDの違いを知るために色々試した - $shibayu36->blog;

                                                            MySQLのトランザクション分離レベルについてふんわりとした理解しかないなと感じた。もう少し理解するために、とくにREPEATABLE READとREAD COMMITTEDの違いを手を動かして色々確認してみた。 以下の記事を参考にした。 [RDBMS][SQL]トランザクション分離レベルについて極力分かりやすく解説 #SQL - Qiita MySQL :: MySQL 8.0 リファレンスマニュアル :: 15.7.2.1 トランザクション分離レベル 大まかな違い 公式ドキュメントを見る限り ノンリピータブルリード、ファントムリードが発生するか 範囲に含まれるギャップへのほかのセッションによる挿入をブロックするか の違いがありそうに見える。 ノンリピータブルリード、ファントムリードが発生するかを試す 以下のテーブルを作る。 CREATE TABLE `posts` ( `title`

                                                              MySQLのREPEATABLE READとREAD COMMITTEDの違いを知るために色々試した - $shibayu36->blog;
                                                            • 【レポート】最新アーキテクチャの原則から実現まで!「モダンアプリケーションのためのアーキテクチャデザインパターンと実装」 #AWSSummit | DevelopersIO

                                                              はじめに CX事業本部の佐藤智樹です。 今回は「モダンアプリケーションのためのアーキテクチャデザインパターンと実装」のセッションを聞いたのでレポートします。 これからマイクロサービスやサーバーレスなど新しい設計に挑戦する場合や既に取り入れている場合に、アーキテクチャデザインの指標として非常に参考になるセッションだったので是非動画を見てください。 セッションではモダンアプリケーションに対する定義を最初に示したのちに、Beyond the Twelve Factor Appの各要素がそれぞれどのような原則なのかまず抽象的な考えから入り、具体的にAWSサービスを使うならどのように実現できるかという流れで一貫して紹介されていました。 マイクロサービスやサーバーレスなどの設計は抽象例だけだと難しく、具体例だけでは機能にフォーカスしすぎて何が解決したかったのかが不明確になりやすいと感じています。 この

                                                                【レポート】最新アーキテクチャの原則から実現まで!「モダンアプリケーションのためのアーキテクチャデザインパターンと実装」 #AWSSummit | DevelopersIO
                                                              • 「React Native」「Expo」「Firestore」でアプリ開発を高速に バックエンドエンジニアが家計簿アプリを作ってみた

                                                                さまざまなヤフーの独自技術や業界の最先端テクノロジーに触れ、関西圏のクリエイターの成長を目的とした「Mix Leap Study」。テーマは、「React とその仲間たち」です。 登壇するのは、OptinMailPFを運用・開発するエンジニアの西仲幸太氏。内容は、家計簿アプリをReact Nativeを駆使して作成したことについて。今回は、特にReduxとFirebaseについて詳しく説明しました。関連資料はこちら。 家計簿アプリ制作の理由 西仲幸太氏:僕からは『React Nativeで家計簿アプリを作って得たもの』について共有します。 まず自己紹介を。西仲幸太と言います。担当プロダクトはメール配信管理プラットフォームというバリバリのバックエンドです。好きな言語はJavaScriptで、今回の話にも出てくるReact.jsやNode.jsをTypeScriptで書くのにハマっています。

                                                                  「React Native」「Expo」「Firestore」でアプリ開発を高速に バックエンドエンジニアが家計簿アプリを作ってみた
                                                                • 第4回 NoSQLとSQLの使いどころを知ろう | gihyo.jp

                                                                  本記事は、『Software Design 2019年8月号』の第2特集「ゲームを題材に学ぶ 内部構造から理解するMySQL」をWeb掲載用に再編集したものです。 本記事のテーマを、より基本的なところから丁寧に解説した『SQLの苦手を克服する本 データの操作がイメージできれば誰でもできる』が2019年8月26日に発売されました。本記事と併せてご活用ください。 「NoSQLはRDBMSより高速」は本当か? NoSQLが登場したころ(あるいは、今でも⁠)⁠、「⁠NoSQLはRDBMSに比べて20倍高速」などというホワイトペーパーが出たりすることがあり、「⁠20倍」という表現が独り歩きすることがよくありました。この倍率については、レコード長やページサイズ、その他もろもろのチューニング項目をどうするかで、いかようにも変化しますからほぼ意味がないうえ、実際のシステムでそれほどの差が出ることはありませ

                                                                    第4回 NoSQLとSQLの使いどころを知ろう | gihyo.jp
                                                                  • モダンなSQLクライアントソフト「DBeaver」の紹介

                                                                    公式の説明を引用すると下記のとおりです。(Google 翻訳) 開発者、SQL プログラマー、データベース管理者、アナリスト向けの無料のマルチプラットフォームデータベースツール。 JDBC ドライバーを備えたすべてのデータベースをサポートします(基本的には-ANY データベースを意味します)。 商用バージョンは、MongoDB、Cassandra、Couchbase、Redis、BigTable、DynamoDB などの非 JDBC データソースもサポートしています。商用バージョンでサポートされているすべてのデータベースのリストは、ここにあります。 ・メタデータエディタ、SQL エディタ、リッチデータエディタ、ERD、データのエクスポート/インポート/移行、SQL 実行プランなどの多くの機能を備えています。 ・Eclipse プラットフォームに基づいています。 ・プラグインアーキテクチャを

                                                                      モダンなSQLクライアントソフト「DBeaver」の紹介
                                                                    • [Software Design連動企画] 実践クエリチューニング | gihyo.jp

                                                                      この記事は、『Software Design 2024年6月号』(2024年5月17日発売)の第1特集「SQLチューニングする前に知っておきたい 実行計画&インデックスのしくみ」の連動企画です。ぜひ本誌特集1もお読みください。 適切なインデックスを設計する インデックスの調整によるクエリの高速化は、RDBMSを使用する際の数あるチューニングテクニックの中でも最もお手軽なものです。テーブルのカラムの定義を変えるわけではないので、クエリの結果に違いが生じず、アプリケーションを変更する必要性がないからです。適切なインデックスを付与するだけでチューニングが済むというのは極めて効率的です。それでは適切なインデックスとはどのようなものでしょうか。本記事では、まずインデックスを設計する際に重要なポイントを解説します。 インデックスとSQL構文 「どのカラムの組み合わせに対してインデックスを作成すべきか」

                                                                        [Software Design連動企画] 実践クエリチューニング | gihyo.jp
                                                                      • 東証停止からのブロックチェーン話にモヤッとした人の独り言 - Qiita

                                                                        2020年10月1日(木)に起きた東京証券取引所のサービス停止から派生してこの週末は政府へのブロックチェーン導入の話題をよく目にした。ただ Blockchain as a 情報商材 な方面からは今でもとても幻想的な未来が語られて来るし、他方で技術サイドからは Bitcoin ベースのブロックチェーンから知識更新がされていない批判が出ていて、どちらも的を射ず個人的にすごくモヤモヤとした週末だった。 このエントリはそのモヤモヤを供養する放言であり、故に暗黙的にすべての文末に (個人的な意見です) が付随します。 "Bitcoin の" ブロックチェーンてどうなの? 汎用性は低く決済以外の用途は考慮していない 正直 Bitcoin のブロックチェーンはあの時代の暗号研究界隈のアイディアをごった煮にした壮大な社会実験のようなもので、暗号通貨の送金以外の用途を意図した設計にはなっていない。実装も負値

                                                                          東証停止からのブロックチェーン話にモヤッとした人の独り言 - Qiita
                                                                        • CloudflareのMastodon互換ソフトウェア「Wildebeest」を立ててみたメモ - Lambdaカクテル

                                                                          あまり調子が良くないので、2023年7月現在おすすめしません。なにか他の実装を選ぶことをおすすめします rinsuki.hatenablog.jp 先日Cloudflareから面白いアナウンスがあった。Cloudflareの基盤で動作する、Mastodon(おおむね)互換のソフトウェアWildebeest*1(ワイルドビースト、ウィルドビーストみたいな発音っぽい)がリリースされたのだ。 blog.cloudflare.com 自分はけっこう前から@windymelt@mstdn.takuya-a.netというMastodonアカウントを保有していて、最終的にオドアケルによってイーロン帝が廃位されてTwitterが滅亡してもネット知り合いとのつながりを保てるようにしている。 mstdn.takuya-a.net 今回新たに作成したWildebeestのアカウントは@windymelt@ap.

                                                                            CloudflareのMastodon互換ソフトウェア「Wildebeest」を立ててみたメモ - Lambdaカクテル
                                                                          • システムインフラいまとむかし - NRIネットコムBlog

                                                                            本記事は 基盤デザインウィーク 2日目の記事です。 🌈 1日目 ▶▶ 本記事 ▶▶ 3日目 💻 気付けば入社して14年。2010年入社の小林です。 いつの間にか基盤デザイン事業部では部長に続き2番目の古株となっていました。 もう今の若手(〜5年目ぐらい)はサーバというものを触ったこともない人もいるような時代になっています。 今回は基盤デザイン事業部ウィーク(長いので基デザウィークと呼んでいます)ということで、 入社2年目にインフラチームに配属された当初のオンプレミスシステムばかりの時代を懐かしみつつ、 情報システムにおけるインフラの今と昔の違いについて考えていきたいと思います。 オンプレミスの時代 仮想化前 さて、読者の皆様はサーバを触ったことはありますでしょうか? 「メインフレームからやってるぞー」という声も聞こえましたが、私はメインフレームは経験ないので少し置いておきます。 私がイ

                                                                              システムインフラいまとむかし - NRIネットコムBlog
                                                                            • Webシステム開発で関わる技術のまとめ(2022年に知った物) - Qiita

                                                                              はじめに Webシステムの開発に携わりたくて転職して9か月,知らない事ばかりで日々勉強しております。 自分の勉強用メモとして知っておくべき技術をまとめようと思いました。 (こちらの記事にインスパイアされたものです) 技術用語について,なるべく2~3行で概要を説明できる事を目指しています。 情報が多過ぎるので,主流な技術は見出しを赤字にしています。(主観強め) また,今後需要が増えそうな技術は青字にしています。(かなり主観強め) とはいえ,新しい技術が登場すれば,数年でトレンドが変わってしまう事も多々あると思います。 ほとんどはあくまでも初心者がネットで情報をかき集めた程度のものです。 誤りがあればご指摘,ご意見など頂きたいです。 ※2023/2/6追記 不正確・不十分だと思った記載はひっそりと随時修正しています。 また,「そういえばこんなんあったな」という項目も追記しています。 あと,自分

                                                                                Webシステム開発で関わる技術のまとめ(2022年に知った物) - Qiita
                                                                              • NewSQL 2020年前半のリリースを振り返る - Qiita

                                                                                上表の「特徴的な追加/改善内容」の列を見てもらうと分かる通り、下記3つのポイントが機能改善の傾向として共通している(なお、YugabyteDBは2020年2月に2.1をリリース済で2.2の差分が小さい)。 OLAP向け機能の強化(カラムナストア、ベクター化実行) 悲観的ロックのサポート バックアップとリカバリの機能強化 それぞれがどんな意図を持って追加されたのか、次節以降で私なりに解説をしていく。 1. OLAP向け機能強化 このテーマについて議論する前に一つ触れるべきなのは、 「NewSQLは分析系クエリ、つまりOLAP処理に適しているのか?」 という疑問である。 個人的にこれに回答するならば、現時点では"No"となる。 シンプルな言い方をすればRedshiftやBigQuery、最近であればSnowflakeなど分析クエリを専門とするデータベースとは方向性が異なり、まともには競えない。

                                                                                  NewSQL 2020年前半のリリースを振り返る - Qiita
                                                                                • Kubernetesでステートフルアプリをどう動かすか

                                                                                  クラウドネイティブアプリケーションの運用基盤としてデファクトとなったKubernetes。稼働させるワークロードも多様化し、金融業などをはじめ、収益を担う一般顧客向けアプリケーションをKubernetes上で動かすケースも増えている。これに伴い、注目を集めているのがミッションクリティカルなビジネスを支える「データを保持することが求められるステートフルアプリケーション」のKubernetes上での運用だ。これを効率的かつ安全に動かすポイントとは何か? Kubernetesに詳しいゼットラボ、NRI、ネットアップに所属する三者に話を聞いた。 Kubernetesでのステートフルアプリケーション運用のポイントとは? デジタルトランスフォーメーション(DX)の取り組みが加速する中、クラウドネイティブな技術や開発、運用アプローチが大きな関心を集めている。中でも、Web企業のみならず、金融、製造などを

                                                                                    Kubernetesでステートフルアプリをどう動かすか