Webサービス公開前のチェックリスト
個人的に「Webサービスの公開前チェックリスト」を作っていたのですが、けっこう育ってきたので公開します。このリストは、過去に自分がミスしたときや、情報収集する中で「明日は我が身…」と思ったときなどに個人的にメモしてきたものをまとめた内容になります。 セキュリティ 認証に関わるCookieの属性 HttpOnly属性が設定されていること XSSの緩和策 SameSite属性がLaxもしくはStrictになっていること 主にCSRF対策のため。Laxの場合、GETリクエストで更新処理を行っているエンドポイントがないか合わせて確認 Secure属性が設定されていること HTTPS通信でのみCookieが送られるように Domain属性が適切に設定されていること サブドメインにもCookieが送られる設定の場合、他のサブドメインのサイトに脆弱性があるとそこからインシデントに繋がるリスクを理解してお
はじめに 知っておくと仕事が捗るブラウザ上で動く超便利なツールを17個集めました。 Squoosh Googleが開発した画像変換・圧縮用のWebサービス。 プレビュー画面で変換前後の画質をリアルタイムで確認しながら圧縮設定を調整することができる。 Documatic Documaticは、プロジェクトドキュメントの開発プロセスを削減するためのツール。API リファレンスからユーザー ガイドまで、コード ベースを簡単に文書化できる柔軟なテンプレートとユーザーフレンドリーな編集ツールを提供する。 transform jsonからyamlの形式に変換したい等、あらゆるデータ形式から別の形式に変換するサービス。 jsonからyml、htmxからjsxへの変形、jsonやGraphQLのIDLからTypeScriptのinterfaceまでも、ブラウザ上で生成することができる。 Roadmap.s
初めて使ったBIツールはLooker Studioのid:syou6162です。これまでTableau / Looker(≠ Looker Studio) / Metabase / Redash / Connected Sheetsなど色々なBIツールを触ってきましたが、不満は色々ありつつも個人的に一番しっくりきて愛着があるのはLooker Studioです。このエントリでは、その魅力と便利な使い方や注意点について書きます。例によって、社内勉強会向けの内容を外向けに公開しているため、内容の網羅性などは特に担保していないことにご注意ください。 Looker Studioの魅力 利用のハードルが限りなく低い & Google Workspaceとの連携が便利 複雑過ぎることができないので、諦めが付けやすい ちゃんとBIツールになっている Looker Studioの便利な使い方 多様なデータソ
データベースの値をちょっとだけ書き換えたら検索に数十分かかる様になって障害になった裏話 - STORES Product Blog
はじめに 2024年1月にリテール(ネットショップ・レジ)部門からサービス(予約)部門に異動になった @ucks です。 異動してからはスマートリストという機能の開発を行っていて、5月6日に無事リリースできたのと、開発途中で障害に至ってしまった部分があるので、裏側を少し紹介しようかなと思います。 はじめに スマートリストとは スマートリストの設計 検索の仕様変更 高負荷時のハンドリング そして障害へ 見逃した点 DBの実行計画確認時の見逃し 動作確認時の漏れ 監視先の漏れ ログの損失 おわりに スマートリストとは スマートリストの開発についての話を行う前に、まずはスマートリストについて簡単に説明しておきます。 スマートリストとは、特定の条件の顧客をラベリングする機能です。 早い話、最終予約日がいつ、予約回数が何回以上等の顧客の検索条件を保存しておいて、閲覧時にラベリングして、視認しやすくし
ADHD 産んでごめん
子供が発達障害じゃないかって言われた。 ぎくりとした。私も数ヶ月前から精神科に通院しているからだ。ADHD疑いで。 ADHD。 子供の頃から忘れ物、遅刻、約束忘れ、すごく多かった。成績は良かった。大学も行けた。就活もして都内大手企業に内定。苦手なことは3倍かかったし、ミスも多くて怒られた。みんなが出来ることが出来なかったが、幸いプログラムが組めた。Excel、VBA、SQL、Python…コイツらのおかげで出世はできなかったが、仕事はできた。 子供が産まれてからさらに苦しかった。 子供が産まれると予定が増える。1人目。まだなんとかなった。癇癪がすごい。子供の泣き声がすると2回警察を呼ばれた。殴ってない。むしろ殴られてた。2才だった。 2人目。 もう全然回らなかった。仕事。家事。育児。びっくりするくらい予定を忘れた。保育園の連絡帳。記帳がないからプールに入らなかったと言われた。ごめん。保護者
大規模言語モデル (LLM) の学習データに含まれない知識（各社の特有の書類など）を踏まえてLLMに回答させる際に最早必須となってきたRAG (Retrieval-Augumented Generation)。 今回はそんなRAGのSurvey論文を元に、RAGの変遷や構成要素、新たに出てきた技術を俯瞰していきます。 Survey論文へのリンクはこちら arxiv.org RAGとは LLMはそれ単体で回答させると、質問によってはハルシネーションや学習時のデータにはなかった情報を生成時に加味できないといった問題から正しくない回答を生成することが多々あります。例えば世間一般に公開されていない自社の就業規則や業務標準についてをChatGPTに質問しても、正しい回答は得られません。 そのような問題への対応としてRAGが使われます。 「LLM単体で適切な回答を生成できないなら、ユーザーの質問を元に
はじめに こんにちは。WEARバックエンド部SREブロックの春日です。普段はWEARというサービスのSREとして開発・運用に携わっています。本記事では、約60％のコスト削減に成功したNATゲートウェイの通信内容の調査方法と通信量の削減方法についてご紹介します。 目次 はじめに 目次 背景 コストの把握 NATゲートウェイの通信内容の把握 CloudWatchメトリクスでの確認 VPCフローログでの確認 リゾルバーでのクエリログでの確認 調査結果をもとにNATゲートウェイ経由での通信量を削減する AWSサービスとの通信 Datadogとの通信 WEARのAPIとの通信 ECRパブリックリポジトリとの通信 結果 まとめ 背景 ZOZOではより効果的な成長を目指してコストの最適化を進めています。コストの増大はサービスの拡大を鈍化させる原因となるため、常に最適な状態に保つことが必要です。WEARで
プログラマ、テスト駆動開発者 和田卓人 学生時代にソフトウェア工学を学び、オブジェクト指向分析/設計に傾倒。執筆活動や講演、ハンズオンイベントなどを通じてテスト駆動開発を広めようと努力している。『プログラマが知るべき97のこと』（オライリージャパン、2010）監修。『SQLアンチパターン』（オライリージャパン、2013）監訳。『テスト駆動開発』（オーム社、2017）翻訳。『事業をエンジニアリングする技術者たち』（ラムダノート、2022）編者。テストライブラリ power-assert-js 作者。 講演や執筆などを通じ、日本におけるテスト駆動開発のエバンジェリストとして知られる和田卓人さん。 TDDとは何かを改めて言語化してもらった前回の記事では、「テストを書かずに進むのが合理的といえるときはある。でも、後からテストを書くのって難しいしつらい」とのお話がありました。 テストが書かれないまま
生成AIのRAG構成を大手3社（AWS、Azure、Google Cloud）で徹底比較してみた - G-gen Tech Blog
G-gen の堂原と又吉です。当記事では、Amazon Web Services（AWS）、Microsoft Azure、Google Cloud（旧称 GCP）が提供するフルマネージドな RAG サービスの比較を行います。 はじめに 当記事について RAG とは 3社比較 前提条件 機能比較 料金シミュレーション 想定シナリオ AWS Azure Google Cloud 総評 AWS Azure Google Cloud 詳細の解説 Knowledge bases for Amazon Bedrock（AWS）の詳細 構成図 プロダクト一覧 Knowledge bases for Amazon Bedrock Amazon S3 Amazon OpenSearch Service できること 検索 対応データソース 料金 概要 基盤モデル利用料金 ベクトルデータベース料金 Azure
データ詰め替え戦略 - kawasima
このSpring Bootを使ったクリーンアーキテクチャの例は、データの詰め替え過剰にみえる。 https://www.baeldung.com/spring-boot-clean-architecture これだけのモデルと詰め替えが必要なのだろうか? 『Get Your Hands Dirty on Clean Architecture 』にこのマッピング戦略(詰め替え戦略)が書かれている No Mapping (レイヤ間でモデルを共有し、詰め替えをしない) 2-way Mapping (各レイヤで独自のモデルを持ち、レイヤを跨ぐ呼び出しは上位レイヤが詰め替えの責務を負う) Full Mapping (各レイヤで独自のモデルを持ち、レイヤを跨ぐ呼び出しには専用のモデルを使う) またこの戦略のどれを選ぶかの基準は『Balancing Coupling in Software Design
MySQL is certainly a powerful open source database management system, but even the most robust engine struggles when queries take an eternity to execute. For DBAs and developers, improving MySQL query performance is an ongoing goal. Efficient query performance is crucial for ensuring the smooth operation and optimal user experience of applications powered by MySQL databases. When businesses rely h
プログラマ、テスト駆動開発者 和田卓人 学生時代にソフトウェア工学を学び、オブジェクト指向分析/設計に傾倒。執筆活動や講演、ハンズオンイベントなどを通じてテスト駆動開発を広めようと努力している。『プログラマが知るべき97のこと』（オライリージャパン、2010）監修。『SQLアンチパターン』（オライリージャパン、2013）監訳。『テスト駆動開発』（オーム社、2017）翻訳。『事業をエンジニアリングする技術者たち』（ラムダノート、2022）編者。テストライブラリ power-assert-js 作者。 日本におけるテスト駆動開発（以下、TDD）のエバンジェリストとして知られる和田卓人さん。TDDが世に出て20年あまりが経ち、開発者の間でその名が広がっています。その一方で、和田さんは「TDDの本来の意味を知らなかったり誤解したりしている人たちもかなり増えている」といいます。 今回は、TDDは本質
オラクルはリレーショナルデータベース「MySQL」の新バージョンとなる「MySQL 9.0」をリリースしました。 MySQLは現在、数カ月ごとにリリースされ積極的に新機能が追加されるイノベーションリリース（Innovation Release）と、長期で安定して利用されることを想定して2年ごとにリリースされる長期サポート（LTS：Long Term Support）版の2つに分かれてリリースされています。 現在のLTS版は今年（2024年）4月に登場したMySQL 8.4です。 そして今回リリースされたMySQL 9.0はイノベーションリリースに該当します。最新機能をいちはやく試したい開発者やユーザーのためのリリースです。 MySQL 9.0の主な新機能 MySQL 9.0のドキュメント「What Is New in MySQL 9.0」から、新機能「JavaScriptストアドプログラム
PostgreSQLのPub/Sub機能とJavaのクライアント実装 | フューチャー技術ブログ
本記事は「珠玉のアドベントカレンダー記事をリバイバル公開します」企画のために、以前Qiitaに投稿した記事を改訂したものです。 はじめにPub/Sub型のメッセージングアーキテクチャを採用するにあたっては、kafkaなどのブローカーミドルウェアや、Amazon SNS、Google Cloud Pub/Subなどのマネージドサービスを利用するケースが多いかと思います。ところでPostgreSQLでも実はPub/Subができます。 すでに業務でPostgreSQLを使っていれば、新たにPub/Subブローカーを構築しなくても、疎結合なシステム間通信を簡易的に実現できます。 本記事ではこの機能の紹介と、Pub/SubクライアントをJavaで実装する場合の選択肢、考慮点を示しています。 ※実行環境はPostgreSQL 16.2とJava 21です ※データベースの文字コードはUTF-8としてい
はじめに クリーンアーキテクチャは、ソフトウェア設計の分野で非常に重要な概念です。 しかし、その理解は容易ではなく、明確な正解が存在するわけではありません。 多くの人が異なる解釈を持ち、他の設計思想と混在していることもあります。 この記事では、自分なりの視点からクリーンアーキテクチャを解釈し、その整理した内容を共有します。 このアーキテクチャの目的は、システムの各層を独立させ、変更に強く、テストしやすい設計を実現することです。 この記事では、クリーンアーキテクチャの基本概念、Golangでの実装方法、およびディレクトリ構成について詳しく説明します。 なお、この記事では個人的な見解を述べており、必ずしも正解を書いているわけではありません。もし誤りがあれば、ぜひご指摘いただけると幸いです。 クリーンアーキテクチャの基本概念 クリーンアーキテクチャの元となったのは、ロバート・C・マーチン（通称「
マルチエージェントで性能が上がったText-to-SQLのいま/Text-to-SQL
この先を生き残るために!!「生存戦略としてのLLMアプリ開発技術」/20240124_PE-BANK
【生成AI】知らないと後悔する、GPT-4oだけでシステム開発を300%効率化するハック【CodeAGI】 - Qiita
【生成AI】知らないと後悔する、GPT-4oだけでシステム開発を300%効率化するハック【CodeAGI】Python生成AIChatGPTGPT-4CodeAGI 都内のIT企業に勤めている、ソフトウェアエンジニアの D̷ELL と申します。 本稿はQiita Engineer Festa 2024の参加記事です。 本日は生成AI（GPT-4o）のAPIキーだけで、システム開発を300%効率化するハックを共有したいと思います。 概要 生成AIによるアプリケーション開発自動化が実現しつつある時代になってきた 日本企業における「Excelドキュメント」は数多く、生成AIを実践投入しづらい GPT-4oのAPIキーさえあれば、社内のドキュメントからシステムを自動構築してくれる仕組みがあった はじめに みなさんはアプリケーション開発における生成AIの利用と言えば、何を想像しますか？おそらく大半の
Netflixが自社製ワークフローオーケストレーター「Maestro」をオープンソース化しました。MaestroはNetflix社内で現役稼働しており、データパイプラインや機械学習パイプラインといった大規模ワークフローの管理に使われているそうです。 Maestro: Netflix’s Workflow Orchestrator | by Netflix Technology Blog | Jul, 2024 | Netflix TechBlog https://netflixtechblog.com/maestro-netflixs-workflow-orchestrator-ee13a06f9c78 Netflixは「ユーザーが次に視聴する作品の予測」などを目的に機械学習を活用しており、記事作成時点では何千もの機械学習ワークフローインスタンスを起動し、平均して1日当たり50万のジョブを
大規模サービスの負荷試験を改善していった話
こんにちは！株式会社COMPASSのシステム開発部、SREチームのごーすと(@5st7)です！普段は、k8s周りの運用であったり、アプリケーションのパフォーマンスの監視、改善、インフラ周りの自動化などを積極的に進めています。三度の飯よりも好きなものがプリンで、美味しいプリンの店とかが流れてきたら1営業日以内に馳せ参じます。プリン好きな人はお店で会いましょう。 今日は負荷試験の取り組みについてご紹介できればと思います。COMPASSが提供するキュビナは現在100万人を超えるユーザーに利用していただいていますが、その分トラフィックも大きく、安定してサービスを提供できるようにするために、様々な工夫をしています。その中でも利用の集中する時間帯の負荷に耐えられるかの検証は非常に重要な取り組みの一つです。今回は、COMPASSが今まで負荷試験にどのように取り組んできたのか、その歴史と改善を行っていった
こんにちは！バクラク事業部 Platform Engineering 部 DevOps チームの id:sadayoshi_tadaです。 7月はエンジニアブログがたくさん出る #ベッテク月間です。今後も記事が出ますので、どんな記事がでるのかこちらのカレンダーからよければチェックしてみてください！7/2にSRE Lounge#17にて開発者が安心して実行可能なSQL実行基盤の取り組みという発表させていただきました。この記事では当該発表で時間の関係で触れきれなかった内容や補足を行っていきます。 従来のデータベースのデータ変更における課題 課題に対する解決策の検討 Bytebaseの利用にかかるコスト Bytebaseの導入及びデータ変更のフロー整備 データ変更のフロー整備 Bytebase導入後の変化 データ変更オペレーション上の課題 まとめ 最後に 従来のデータベースのデータ変更における課
データ窃盗と恐喝を目的として Snowflake の顧客データベース インスタンスを標的にする UNC5537 | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2024 年 6 月 11 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 はじめに Mandiant は、インシデント対応業務と脅威インテリジェンス収集の過程で、データ窃盗と恐喝を目的として Snowflake の顧客データベース インスタンスを標的とする脅威キャンペーンを特定しました。Snowflake は、大量の構造化データと非構造化データの保存と分析に使用されるマルチクラウド データ ウェアハウス プラットフォームです。Mandiant は、この活動クラスタを UNC5537 として追跡しています。UNC5537 は、Snowflake の顧客環境から大量のレコードを盗んだ疑いのある、金銭目的の脅威アクターです。UNC5537 は、盗んだ顧客の認証情報を利用して Snowflake の顧客インスタンスを体系的に侵害し、サイバー犯罪フォー
自動テストの重要性が広く認知されるようになった一方、自動テストの活用に課題を抱える組織も依然として多く見受けられます。 本記事では『Developer eXperience Day 2024』（主催：日本CTO協会）における和田卓人氏によるセッション「望ましい自動テストとは：どのようなテストが開発生産性と開発者体験を共に高めるのか」の内容をお届けします。 和田卓人氏 執筆活動や講演、ハンズオンイベントなどを通じて自動テストやテスト駆動開発を広めようと努力している。 『プログラマが知るべき97のこと』（オライリージャパン、2010）監修。『SQLアンチパターン』（オライリージャパン、2013）監訳。『テスト駆動開発』（オーム社、2017）翻訳。『事業をエンジニアリングする技術者たち』（ラムダノート、2022）編者。 なぜ自動化テストを書くのか 和田 卓人です。インターネット上ではt-wada
BigQueryとGemini 1.5 Proによるラーメン店クチコミの定量分析 - G-gen Tech Blog
G-gen の神谷です。本記事では、Google Maps API から取得したラーメン店のクチコミデータに対する定量分析手法をご紹介します。 従来の BigQuery による感情分析の有用性を踏まえつつ、Gemini 1.5 Pro の導入によって可能となった、より柔軟なデータの構造化や特定タスクの実行方法を解説します。 分析の背景と目的 可視化イメージ 分析の流れとアーキテクチャ クチコミデータ取得と BigQuery への保存 API キーの取得 データ取得のサンプルコード クチコミ数の制限と緩和策 料金 感情分析とデータパイプライン Dataform の利点 Dataform を使った感情分析のパイプライン定義例 感情分析の結果解釈 ML.GENERATE_TEXT（Gemini 1.5 Pro） 関数を使用した高度な分析 ユースケースに応じた独自の評価観点によるクチコミの定量化
こんにちは！PHPとCを主に書いています、Sakiです。日中はBASE株式会社さんでお仕事させていただいています。早朝と夜間にphp-srcでの活動をしています。PHP8.4のリリースマネージャーもやってます。 2024年からありがたいことにPHPコア開発者として採用していただき、半年とちょっとになりました。ちょうど一区切りということで、これまでの活動を簡単にまとめたいと思います。細かいものや、最終的に成果が出なかった（議論がまとまらなかったなど）ものは除外しています。 2023年、コア開発者になる前 実は私はphp-srcどころかOSSの経歴がかなり短いです。 はじめてのコントリビュート PHP8.1から、PDO MySQLでmysqlndをドライバとして使用し、PDO::ATTR_EMULATE_PREPARESがtrueの場合、PHPのネイティブタイプで値が返される、というように仕様
これはなに ども、レバテック開発部のもりたです。 もりたはデータベースが好きなんですが、最近は特にAWS RDS/Auroraでのモニタリングとパフォーマンスチューニングについて興味があります。ただ、これらのうちモニタリングは扱っている話題が若干ローレベルであまりピンとこず、またチューニングもどこから手をつければいいのかわかりませんでした。 この記事では、もりたがモニタリング＆チューニングを学習する上で役に立った書籍やWeb上の資料をロードマップ形式で紹介していきます。対象読者はDBのモニタリングとチューニングをやりたいけどどこから手をつければいいか分かんないなとなっている人、ゴールはそんな人がモニタリング＆チューニングの第一歩を踏み出せることです。 スコープ 今回扱うもの、扱わないものは以下の通りです。 扱う モニタリング＆チューニングの概要 モニタリングの前提知識 チューニングの前提知
マルチプロダクト戦略の実現を目標として掲げ、急速にプロダクトを増やしているSmartHR。 そのような中、これまでプロダクトごとに分断されていたデータを相互に利用できるようにすることで、価値を高める試みが始まっています。この活動の中心となっているプロダクト連携ユニットに、現状と今後の展開を聞いてみました。 インタビューの様子。左：プロダクト連携ユニット 右：インタビュアー f440： それでは、プロダクト連携ユニットのインタビューを始めたいと思います。よろしくお願いいたします。 一同： よろしくお願いします。 f440： お時間を取っていただきありがとうございます。突然呼ばれてびっくりしていると思うんですけれども、個人的に一番興味あったのがプロダクト連携ユニットだったので、この度はインタビューしたいと思いまして。 最初に自己紹介から始めさせてください。まずは私から。現在プロダクト基盤開発部
「みんなSQLが書けるようになる」ことは本当にいいことなのかPdM・PM・営業・デザイナーなど、エンジニアやデータ分析者以外の人でもSQLを書くことを奨励している企業を時折見かける。極端な話ではみんながSQLを書けるなんて話もある。そういう話を見るたびに「本当にそれが一番いい方法なのだろうか」と気になっている。 全ての人が全ての仕事ができる、は理想だがそれが無理だから役割を分担しているはずだ。なのになぜかSQLについては誰でもできる、みたいな話になっているのは不思議でならない。 そんなわけで「みんなでSQLを書くことがいいことなのか」ということを改めて考えてみたら長くなった。そこでまずは「SQLが書けると分析ができるようになるのか」を考えてみよう。 SQLが書けたら分析ができるようになるのか「分析ができる」ということ自体が曖昧なので、「分析」という行為に含まれるだろういくつかの部分に分けて
はじめに ドワンゴ教育事業でデータアナリストとして働いている小林です。 一般的にデータアナリストはデータの収集・分析を通して組織の意思決定を支援する役割を期待されることが多く、ドワンゴ教育事業における私のミッションもKPI動向の可視化やダッシュボード / レポートの作成・提供を通してデータドリブンな組織に貢献するところにあります。 私たち教育事業には施策を実行する企画者やビジネス上の意思決定者だけでなく、サービスを活用して教育の現場に立っている方々、サービスに展開している教材を制作しているチームなど多様な方面からデータ収集・分析の需要があります。それだけにやりがいも大きく楽しい日々を過ごしています。 課題について（導入に代えて） クエリを書いて、結果を分析して、資料にまとめて、展開して、共有して・・・みたいな仕事をしているとSQLで抽出した縦持ちのデータを横持ちに作り変えたいことがよくあり
こんにちは、imazです。10年ちょっとRailsエンジニアをしています。 インフラは苦手、CSSやJavaScriptも得意ではない、アーキテクチャとか設計も得意ではない… SQLとかデバッグが好きです。答えがあることが好き！ 作業中めちゃくちゃ独り言が出るのでオフィスで働けないタイプです。 Re: 良いコードってどんなコードですか？という質問を受けたら何と答えるか snoozer05.hatenablog.jp 今日はしまださんの記事を読んで、私ならどう答えるかなぁ、自分の場合はこうだなぁ、と思ったことを書いておきます。 良いコードを書くために 私がコードを書くときに心がけているのは「コードがなぜそうあるのか説明できるようにすること」です。 コードの一行一行に対して、どういう選択肢があってなぜそのコードを選んだのかというのが理解できているのが良い状態だと思っています。 簡単な例 たとえ
はじめに こんにちは。新規事業のプロダクトマネジメントを担当している taison です。 先日、顧客への請求金額を算出するために日々実行しているデータフローを刷新しました。 その際に Datastream という Google Cloud が提供する CDC サービスを活用したことで、構築・運用が楽になったのでご紹介します。 なお今回は開発にご協力いただいている 株式会社 Rabee の abyssparanoia さんの提案・検証があって実現したので、ここで感謝させていただきます。 全体像 それまではとある BI ツールを活用して、請求根拠となるデータを各内容にあわせて出力するデータフローを組んでいました。 下図のように、プロダクトの RDB（アプリケーションデータ）そのものに直接接続し、BI ツールで生成したクエリを定期的に実行することで要件を満たしていました。 ただ、おかげ様で事業
クリーンアーキテクチャをパン工場で説明する【Go】
はじめに 本記事は技術書典16(2024)で一部執筆させていただいた「CA Tech Lounge note #2」のクリーンアーキテクチャとパン工場を元に、一部抜粋＆変更したものです。 本記事の対象読者 本記事では、クリーンアーキテクチャを全くわかっていない筆者が、一度個人開発したものをクリーンアーキテクチャにリファクタリングしていく過程で学んだことをまとめていきます。そのため、以下のような読者を想定しています。 クリーンアーキテクチャを聞いたことがあるけどわからない人 コードは書くけれどアーキテクチャを意識したことはない人 アーキテクチャを意識して開発したい人 クリーンアーキテクチャを一度学んでもピンと来なかった人 Goが好きな人！ リファクタリング前の筆者の状況 バックエンド歴は半年弱ほどで、実務経験としてはPythonで簡単なAPIを実装するアルバイトのみになります。アーキテクチャ
Next.jsを使い続けたい好きなトコロ
ムーザルちゃんねるのzaruです。今回はムーさんと、Next.jsを使い続けたい好きなトコロについて話しました。Next.jsが合うか合わないかは、正直プロジェクトとチーム体制や方針に大きく左右されます。僕たちが好きなトコロにピンときた方にはきっと合うと思いますのでぜひさわってみてください。 フロントとバックの境界線がなくなる フロントエンドとバックエンドの境界線がなくなるって、何、なくなるわけないだろ！と思うかもしれません。確かに実際には境界線がなくなるわけではなく隠蔽されているのが実態ではありますが、それによる開発体験の向上がとても好きです。 バックエンドの処理を簡単に実行できる Next.js（実態はReact）のServer Componentを使えば、コンポーネント内でSQLの実行などがそのままできます（以下のコードは例のために直接SQLを書いているので「うぇ？」と思うかもしれま
概要 GitHub Copilot WorkspaceはAIが組み込まれた開発環境。「見えてきたプログラマー不要時代」で有名。テクニカルプレビュー中で、ウェイトリストに申請すると招待が来る。 githubnext.com 巷で言う”仕様書から開発自動化コーディングエージェント”とはちょっと違って、あくまでCopilot WorkspaceはCo-pilotの役割のみで、コーディングするのは自分、と考えると良い。今までブロック単位のコード補完だったものがレポジトリ全体に及んでる、というようなアナロジーだと思う。 自然言語を使用してタスクを指定し、AIが生成したコードの微調整、レビュー、繰り返しをユーザーが行うことができる。タスクの定義をIssueからインポートすると画像も認識する。 特徴 自然言語で目的(Task)、現在値・期待値(Specification)、変更計画(Plan)の各フェー
「gettyimages」より 特に人手不足が深刻だといわれるIT業界だが、求人の募集条件が「経験者限定」ばかりで「未経験者が入り込める隙がない」「どこで育てているの？」という指摘や疑問が一部で話題を呼んでいる。未経験者がIT業界でエンジニアとして働くにはどうすればよいのか。また、誰もが社名を知る有名IT企業に就職するには、どうすればよいのか。業界関係者の見解を交えて追ってみたい。 多くの業界で人手不足が叫ばれるなか、成長が続くIT業界の人手不足は顕著だ。IT･Web領域における人材紹介事業を手掛けるレバテックの調査によれば、ITエンジニア・クリエイターの正社員求人倍率は12.9倍にも上る（2023年6月時点）。 「特にニーズが高いのがAI（人工知能）、データサイエンス、セキュリティ分野の人材。外資系IT企業では、大学院でこれらの領域を学ぶ人材に新卒1年目で年収1000万円を提示するケース
Cloud SQL for MySQL 5.7 のデータを Cloud SQL for MySQL 8.x へ DMS を利用して移行してみた - VISASQ Dev Blog
はじめに こんにちは！DPE（Developer Productivity Engineering）チームの高畑です。 最近カーオーディオにハマっていて、スピーカーを変えたり DSP アンプを導入したりとオーディオの沼に腰あたりまで浸かってしまいました。 スピーカーケーブルをちょっと良いやつに変えたりしてみたんですが、正直違いが分かっていないので頭まで浸かるのはまだ先のようです。 現在、ビザスクでは遅ればせながら MySQL 5.7 から MySQL 8.x へアップグレードするためのプロジェクトが進行しており、既存のデータを移行するため諸々の検証を行なっていました。 検証を進めるにあたり、データの移行に DMS (Database Migration Service) を利用する方針となったので、経緯や方法をご紹介したいと思います。 移行方法の検討 当初、既存の MySQL 5.7 デー
更新可能なデータレイクを構築するテーブルフォーマットApache Hudiについて - Repro Tech Blog
Reproでチーフアーキテクトを担当しているjoker1007です。 今回、社内のデータストレージの将来的な選択肢の一つとしてApache Hudiというテーブルデータフォーマットについて調査と実データでの検証を実施しました。 この記事では2回に分けて、そもそもhudiってどんなフォーマットなのか、どういうデータで検証してどんな結果が得られたのかについて紹介します。 ということで第1回は、hudiそのものについての紹介をしていきます。 この記事はhudi-0.14.1を利用して検証した時のものです。また社内向けに書いた資料の手直しであるため丁寧語でないことに御留意ください。 Hudiとは何か、その目的 hudiは更新可能なデータレイクを構築するためのテーブルフォーマットである。 ストリーミングによるデータインサートや、upsert, deleteをサポートする。 通常、データ分析に向いたデ
6万5000人以上の開発者に「好きな言語」「好きなOS」「好きな開発環境」「好きなAI」を聞いた年次調査「2024 Stack Overflow Developer Survey」の結果が公開される
開発者のためのコミュニティ「Stack Overflow」が実施した年次調査「2024 Stack Overflow Developer Survey」の結果が公開されました。6万5000人を超える開発者が、コーディングやAI、使用および学習したいと考えるテクノロジーやツール、職場での体験などについて回答しています。 2024 Stack Overflow Developer Survey https://survey.stackoverflow.co/2024/ まず、回答者の最終学歴は以下の通りで、41％が学士号を、25.6％が修士号を取得しています。Stack Overflowは「開発者の66％が学士または修士の学位を持っているが、学校でコードを学んだ開発者は49％に過ぎない」とも指摘しています。 コードを学習するために最も優先する選択肢を問うた項目では、「その他のオンラインリソース
Kotlin Fest 2024のためにCompose HTMLでWebサービスを開発した話 - エムスリーテックブログ
こんにちは、モーニーングルーティーン担当、VPoEの河合(@vaaaaanquish)です。 サムネイルの写真は、娘が描いてくれたパパです。上手です。 本記事は、先日開催されましたKotlin Festにおいてエムスリーのスポンサーブースで展開していた『エンジニア トリ診断』の開発秘話を公開するものです。 Kotlin Festとエンジニアトリ診断 Kotlin Compose HTMLとは Compose HTMLをGitHub Pagesでホスティングする OGPを設定する Kotlinでフロントエンド開発を進める おわりに We are hiring !! Kotlin Festとエンジニアトリ診断 Kotlin Festは、Kotlinに関する技術カンファレンスで、今年は6月22日に開催されました。 詳しくは参加レポートもありますので、ご参照頂ければ幸いです。 www.m3tech
Google CloudからOracle Cloud（OCI）に移行したらコストが半分以下になった話 - Qiita
みなさん、マルチクラウドやってますか！僕は案件ではAWS、Azure、個人や自社ではGoogle Cloudが多かったのですが、このたびOracle Cloud（OCI）にメインの運営サービスを移管しまして、パフォーマンスよくコストも半分以下になったので記事にまとめました。ただし、万人にお勧めというわけでもないのでそのあたりは記事をご覧ください。 円安しんどい なぜ我々の収入はドル建てじゃないのに支出はドル建てなのか、月980円じゃなく9.8ドルにしてたら今頃は売り上げも1.5倍くらいになってたのに1。そんな気持ちを抱えながら増え続けるクラウドコストに苦しんでいました。また、サービスがおかげさまで成長し、トラフィックの課金もお小遣いと呼べないレベルになってきました。 安いクラウドサービスを探し続け、CDN、VPS、もちろんN大クラウドもチェックし「どうせPHP/MySQLなんだからエックス
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知っておくと仕事が捗る便利ツール17選 - Qiita
Looker Studioの魅力と便利な使い方を紹介します - yasuhisa's blog
RAGのSurvey論文からRAG関連技術を俯瞰する - 元生技のデータサイエンティストのメモ帳
NATゲートウェイの通信内容を調査して対策し、コストを約60％削減した話 - ZOZO TECH BLOG
t-wada氏に聞く、テストを書き始めるための「はじめの一歩」 - レバテックラボ（レバテックLAB）
Ultimate Guide to Improving MySQL Query Performance
TDDは「開発者テストのTips集」t-wada氏が改めてひも解く“本質” - レバテックラボ（レバテックLAB）
MySQL 9.0登場。 JavaScriptストアドプログラムが利用可能に、ベクトル型もサポート
Golang開発者のためのクリーンアーキテクチャ
Netflixが大規模ワークフローの管理システム「Maestro」をオープンソース化
開発者が安心して実行可能なSQL実行基盤の導入と運用 #ベッテク月間 - LayerX エンジニアブログ
望ましい自動テストとは｜どのようなテストが開発生産性と開発者体験を共に高めるのか｜Tech Team Journal
PHPコア開発者になって半年経ったので、php-srcでの活動を振り返る - Qiita
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プロ御用達の無償SQLクライアント「A5:SQL Mk-2」も生成AI対応、ベータテストが開始／OpenAIの「ChatGPT」とGoogleの「Gemini」が利用可能、割と実用的【やじうまの杜】
マルチプロダクト間データ連携への技術的挑戦 - SmartHR Tech Blog
SQLが書けたら分析ができるようになるのか｜データ分析とインテリジェンス
BigQuery縦持ちデータを動的に横持ちデータにする方法 - ドワンゴ教育サービス開発者ブログ
良いコードとは良い感じのコードである - ennui's blog
Google Cloud の CDC サービスを活用した請求フローの構築 - Repro Tech Blog
GitHub Copilot Workspace ファーストインプレッション - laiso
大手IT企業「経験者のみ採用」「他社が育てた人材欲しい」問題、どう攻略？