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  • バックエンド視点で振り返るGraphQLを採用したプロダクト開発 - enechain Tech Blog

    はじめに 技術スタック eScanチームにおけるGraphQLの使い方 開発フローの工夫 N+1問題の対応と注意点 エラーハンドリングの工夫 モニタリングの工夫 ドキュメンテーションを必須化するための工夫 その他の取り組み 振り返り 良かった点 難しかった点 今後の展望 最後に はじめに こんにちは、enechainでソフトウェアエンジニアをしている小沢です。 私が所属しているチーム(以降、eScanチーム)では、eScanという電力会社向けのリスクマネジメントシステムを開発・運用しており、その中でGraphQLを採用しています。すでにGraphQLを採用するメリット・デメリットについて様々なところで語られていますが、eScanチームでもオーバーフェッチが解消できる点、1リクエストで必要なデータをフェッチできる点などのメリットを享受するために採用しています。 今回は実際にGraphQLを採

      バックエンド視点で振り返るGraphQLを採用したプロダクト開発 - enechain Tech Blog
    • Anthropic「Claude 3.5 Sonnet」の新インターフェース「Artifacts」が、今年最も重要なAI機能になるかもしれないこれだけの理由 - BRIDGE(ブリッジ)テクノロジー&スタートアップ情報

      Image credit: Anthropic 目まぐるしく変化する AI の世界では、モデル能力やベンチマークスコアの目まぐるしいパレードに夢中になりがちだ。しかし、OpenAI や Google のようなテック大手が処理能力やトークンの制限をめぐって争っている間に、Anthropic は AI との関わり方を完全に再定義する可能性のある機能を静かに発表した。「Artifacts」だ。 一見すると、Artifacts は控えめなアップデートに見えるかもしれない。これは Claude のチャットインターフェースと並ぶ専用のワークスペースで、ユーザは AI が生成したコンテンツをリアルタイムで操作し、改良することができる。しかし、間違いではない。この一見単純に見える追加は、今後数年間で最も重要な AI の戦場となるかもしれない、インターフェース戦争における開幕の一撃を意味しているのだ。 【コ

        Anthropic「Claude 3.5 Sonnet」の新インターフェース「Artifacts」が、今年最も重要なAI機能になるかもしれないこれだけの理由 - BRIDGE(ブリッジ)テクノロジー&スタートアップ情報
      • 【セッションレポート】同期という思い込み 世界は非同期で構成されている(AWS-56)#AWSSummit | DevelopersIO

        はじめに AWS Summit Japan 2024 に参加しました。 「同期という思い込み 世界は非同期で構成されている」のセッションレポートです。 セッション概要 サーバーレスサービスである API Gateway や Lambda を使って REST API を構築されている方は多いのではないでしょうか。サーバーレスで REST API をつくると、サーバーの確保作業や設定の手間から解放され、デフォルトの可用性が与えられるなどメリットは大きいです。そして、その効果を最大化させるのが非同期アーキテクチャです。サーバーの呪縛から解放されるサーバーレスの真価はここにあります。このセッションではさまざまなサーバーレスの非同期パターンを紹介するとともに、実際の顧客事例においてどのようなユースケースで非同期系サーバーレスが利用されているかをご紹介いたします。 セッションスピーカー:下川 賢介 所

          【セッションレポート】同期という思い込み 世界は非同期で構成されている(AWS-56)#AWSSummit | DevelopersIO
        • Catching Compromised Cookies - Slack Engineering

          Oliver Grubin Sr. Staff Software Engineer, Security Slack uses cookies to track session states for users on slack.com and the Slack Desktop app. The ever-present cookie banners have made cookies mainstream, but as a quick refresher, cookies are a little piece of client-side state associated with a website that is sent up to the web server on every request. Websites use this piece of information to

            Catching Compromised Cookies - Slack Engineering
          • データカタログにConnected SheetsやLooker Studioの情報を取り込んでレポートのデータソースを追跡する - LayerX エンジニアブログ

            はじめに こんにちは!バクラク事業部 機械学習・データ部 データチームの@TrsNiumです。 弊社では、データの意味やデータの質、データの利活用を一元的に管理することを目的として、データカタログソリューションの一種であるOpenMetadataを導入しました。OpenMetadataを利用することで、様々な種類のデータベースやBI、CRMと連携し、データの管理と可視化を効率化しています。 弊社では主にBIツールとしてLooker Studioを使用しています。また、Google SheetsはConnected Sheetsの機能を使い、BigQuery上に構築されたデータ基盤のデータを用いて簡易的にデータ分析や可視化を行うツールとして利用しています。しかし、これらのツールはOpenMetadataのビルトイン機能ではサポートされていませんでした。そのため、データ変更時の影響範囲の把握や

              データカタログにConnected SheetsやLooker Studioの情報を取り込んでレポートのデータソースを追跡する - LayerX エンジニアブログ
            • 【沖縄県宮古島】2泊3日 旅行記ブログ 中編・2024年2月 - かえるの旅行記ブログ~kaeru travel~

              更新日:2024.6.23 OHAMAテラスからの眺めが最高すぎて… 「沖縄県宮古島」旅行記ブログ 中編は「島cafeとぅんからや」から!! 次に「HARRY'S Shrimp Truck」でガーリックシュリンプをいただく! HARRY'S Shrimp Truck周辺の海がキレイすぎ… 池間島のビーチで「ミヤコブルー」の神髄を知る!! 「OHAMAテラス」で天国へ… 「宮古島海中公園」で休憩 お土産を買うため「みやこ下地島空港」へ!! 行く時間をミスった「与那覇前浜ビーチ」… 「レストラン・ネージュ」で夕食!! 「沖縄宮古島 2泊3日」旅行記ブログ 中編まとめ 宮古島旅行2日目!! ミヤコブルーを見て宮古島の魅力にやられた1日でした!! 沖縄県宮古島 旅行記ブログ・中編 ・島cafeとぅんからや ・HARRY'S Shrimp Truck ・池間島 ・OHAMAテラス ・宮古島海中公園

                【沖縄県宮古島】2泊3日 旅行記ブログ 中編・2024年2月 - かえるの旅行記ブログ~kaeru travel~
              • Apple Watch で取得したデータを Google Cloud に自動連携して BigQuery + Dataform + Looker Studio でダッシュボードを作った - Qiita

                Apple Watch で取得したデータを Google Cloud に自動連携して BigQuery + Dataform + Looker Studio でダッシュボードを作ったBigQueryAppleWatchGoogleCloudDataformLookerStudio プロジェクトの区切りに初めて長期休暇を取得することにしました。 プロジェクト終盤の忙しさで疲れが溜まっていたので、休暇中に健康的な生活を送るために apple watch から取得したデータを可視化することにしました。 この記事では apple watch で計測したデータを毎日自動的に可視化する方法を書いています。 やったこと こんな感じのアーキテクチャで睡眠の可視化を作りました。 現時点で作成したのは次のような図です。 さすがにもう少し睡眠を取っている自覚はありますが、睡眠が浅いときに apple watch

                  Apple Watch で取得したデータを Google Cloud に自動連携して BigQuery + Dataform + Looker Studio でダッシュボードを作った - Qiita
                • API シナリオテストツール runn で E2E テストを実装する

                  API シナリオテストツール runn とは 今回は、API シナリオテストツールである runn について紹介します😉✨ runn の主な特徴 runn は Go 言語で実装されているツールで、主な特徴は以下です。 発音は「ラン エヌ」です。 シナリオベースのテストツールとして機能 Go 言語用のテストヘルパーパッケージとして機能 ワークフロー自動化ツールとして機能 以下をサポート: HTTP リクエスト gRPC リクエスト DB クエリ Chrome DevTools Protocol SSH/ローカルコマンド実行 HTTP リクエストテストに OpenAPI 文書に似た構文を使用 単一のバイナリファイル = CI (継続的インテグレーション)に適している 引用: k1LoW/runn: runn is a package/tool for running operations f

                    API シナリオテストツール runn で E2E テストを実装する
                  • Awesome PHP Packages from Japan

                    Last month, I spent in Japan to travel and absorb the local culture. I've also pinged a few friends I knew from Rector and AST projects in the past. I was surprised by how productive the PHP community is around here, with tools I'd personally use and ideas that inspire me. One of them finished migration from FuelPHP to Laravel on 400 000+ lines project under a year. By himself without any of our h

                      Awesome PHP Packages from Japan
                    • Language is primarily a tool for communication rather than thought - Nature

                      Barham, L. & Everett, D. Semiotics and the origin of language in the Lower Palaeolithic. J. Archaeol. Method Theory 28, 535–579 (2021). Article Google Scholar Hockett, C. F. The origin of speech. Sci. Am. 203, 88–97 (1960). A classic overview of the relationship between key features of human language and communication systems found in other species, with a focus on distinctive and shared propertie

                        Language is primarily a tool for communication rather than thought - Nature
                      • TensorRTとTriton Inference Serverで推論サーバの性能を劇的に改善し本番導入した話 - LayerX エンジニアブログ

                        機械学習エンジニアの吉田です。前回は NVIDIA Triton Inference Server の性能を検証した話を書きましたが今回はその続編となります。 tech.layerx.co.jp 前回の記事以降も継続してTriton Inference Serverの検証を重ねた結果、推論サーバの性能を大幅に改善することができ、無事本番に導入することができました。 この記事では本番導入までにどのような改善や検証を行ったのか書きたいと思います。 はじめに 背景 バクラクでは請求書OCRなどの機械学習モデルを開発しており、リアルタイムで推論結果を返す必要があります。 推論APIはNginx、Gunicorn w/ Uvicorn、FastAPIで実装され、PyTorchモデルをGPUで推論、SageMaker Endpointでサービングしており、 リリース以降問題なく稼働してきましたが、お客

                          TensorRTとTriton Inference Serverで推論サーバの性能を劇的に改善し本番導入した話 - LayerX エンジニアブログ
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