前提◯株式（世界の経済）は全体として成長する。 ◯購入するものはインデックス投信とする。ただし、為替ヘッジなし（円ベースと書いてあるもの）とする。 理想と現実下落したときに一括購入することが理想だが、以下の理由にによりなかなか上手くいかない。 ◯一旦下落が始まると、「もっと下がってから買おう」という心理が働いてなかなか購入に踏み切れない。筆者の例でいうと、今年8月〜10月の下落基調のときに、NASDAQが12000まで落ちたら余剰資金突っ込むつもりで待ち構えていたが12500で反発してするすると上がっていってしまった（その機会損失だけで数百万円分くらいある。）。 ◯下落したときの株価が一括購入時を下回らないときが往々にしてある。例えば今年のｅＭＡＸＩＳ Ｓｌｉｍ全世界株式（オール・カントリー）を見てみると、年始早々、5%ほど下落したもののその後は一貫して上昇傾向だ。機を待っていては結局高値
Twitter を作るのはなぜ難しいのか
Fumihiko Shiroyama @fushiroyama 父、博士課程 Software Development Engineer @Adobe / ex-@Microsoft, ex-@amazon All opinions are my own. note.com/fushiroyama/ Fumihiko Shiroyama @fushiroyama Twitterみたいな緩いつながり、TLひとつ実装するだけでも普通のウェブシステムみたいなクエリでは取れなくてちょっと考えれば非常に複雑なシステムであることは明白だし、システムアーキテクチャの試験の定番トピックだったりするので「誰でも作れる」とか「簡単」みたいなのはご指摘申し上げたくなる Fumihiko Shiroyama @fushiroyama 昔つぶやきましたが例えばこの記事を読むと分かりやすいです。 twitter.co
2022.11.15に発表した内容になります。 https://www.youtube.com/watch?v=ScNN3uGXFd0
Presented by: Tomoki Nishinaka, Yu Zhouxun PayPayの機能の一つとして2020年4月に新たにリリースされた通知サービスでは、スケーラビリティとパフォーマンスを重視し、数々のデータストアソリューションの中からDynamoDBを採用しました。通知センターの…
本稿は Yorick Peterse 氏によって書かれた次の記事の日本語翻訳です。著者に翻訳の許可を得て公開しています。 yorickpeterse.com また本稿は DeepL Pro を使って下訳したものに手を加えています。日本語翻訳の不具合または誤訳については Yorick Peterse 氏ではなく、本稿のコメント欄にお願いします。 ここから本文です。 GitLab 社で働くのはどのようなものだったか 私は2015年10月に GitLab 社に入社し、6年あまり働いて2021年12月に退社しました。 前に GitLab 社を辞めて Inko に取り組んでいることは書きましたが、2015年から2021年までの間、GitLab 社で働いていたことがどのようなものであったのかについては触れませんでした。理由は2つあります。 燃え尽き症候群に苦しんでいて、(当時は) 自分の人生の最後の6
マルチテナントの実現におけるDB設計とRLS / Utilizing RSL in multi-tenancy
# 実装の参考資料 - https://soudai.hatenablog.com/entry/2022/11/11/110825 # 類似の登壇内容の動画 - https://www.youtube.com/watch?v=PXy6I-AeI-I
自分がニッチだと思っているテーマについて発表する「Qiita Engineer Festa 2023〜私しか得しないニッチな技術でLT〜」。ここで株式会社SonicGardenの遠藤氏が登壇。LambdaとFargateを組み合わせた実行環境について話します。 遠藤氏の自己紹介 遠藤大介氏：今日は「AWSのLambdaとPlanetScaleを組み合わせると、超絶スケールするWebアプリを作れちゃうぜ」という話をしていこうと思っています。 最初に自己紹介です。遠藤と申します。SonicGardenという会社で、プログラマーと執行役員をやっています。インフラと機械学習などが好きで、趣味もプログラムで仕事もプログラムな感じの人間なんですが、最近は機械学習周りが盛り上がっているので、そっちもいろいろやっています。 あと、ロードバイクに趣味で乗っているのですが、最近ちょっと乗れていません。それから
本連載は分散型マイクロブログ用ソフトウェアMisskeyの開発に関する紹介と、関連するWeb技術について解説を行っていきます。第1回はMisskey、ひいては分散型SNSの簡単な紹介とその内部実装の概略を説明します。 はじめまして！ はじめまして、Misskey（みすきー）のプロジェクトリーダーをしている、しゅいろ（@syuilo）です！ この度連載の機会をいただきましたので、ちょっと仰々しい気もしますが「Misskey & Webテクノロジー最前線」と題して、今後Misskeyやそれに関わる最新のWeb技術について解説をしていく予定です。 今回はMisskey、ひいては分散型SNSの簡単な紹介とその内部実装の概略を説明します。 対象読者は、後半の実装解説の部分においてはある程度のWeb開発の知識がある人を想定しています。 Misskeyとは、そして分散型とは Misskeyは、オープン
理解して拡げる分散システムの基礎知識
20200725の #JTF2020 セッションスライド。 （資料内で説明した資料へのリンク） ・昨年のJTF発表資料 https://speakerdeck.com/tzkoba/cloud-nativekai-fa-zhe-falsetamefalsedatabase-with-kuber…
先日だれでもAIメーカーというWebサービスをリリースしました。このサービスは例によってOpenAI APIを使っており、トークンの使用量がランニングコストに大きく影響します。 また、気軽に使ってもらえるよう未ログインでも使用できる仕様にしているため、気をつけないと悪意のある人に大量にトークンを使用されてしまう可能性があります。 ノーガードだとどうなるか 例えば、POST /api/askという「リクエストbodyのpromptの値を取り出し、OpenAI APIのChat Completionsに投げる」という単純なエンドポイントを作ったとします。 「未ログインでも使ってもらいたいから」と認証を一切しなかった場合どうなるでしょうか？ 悪意のある攻撃者に見つかれば、promptを上限ギリギリの長さの文章に設定したうえで、/api/askに対してDoS攻撃するかもしれません。 トークンを大量
TechFeed Experts Night #21 にて講演 https://techfeed.io/events/techfeed-experts-night-21 パルス株式会社求人情報はこちら https://recruitpulse.wraptas.site/
Consider SQLite
If you were creating a web app from scratch today, what database would you use? Probably the most frequent answer I see to this is Postgres, although there are a wide range of common answers: MySQL, MariaDB, Microsoft SQL Server, MongoDB, etc. Today I want you to consider: what if SQLite would do just fine? For those who are unfamiliar, SQLite is a implementation of SQL as a library — this means t
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは。ヤフーの大岩です。 ヤフーが提供するYahoo!ショッピングやPayPayモールでは1年に1度大規模セールを行っています。 去年（2020/10/17～11/15）の対象期間は、超PayPay祭の開催に合わせて過去最大級の大規模セールとなっていました。特にセール最終日はグランドフィナーレと呼ばれ、ポイント還元率が年間を通して最大となる1年で最もお得な日となっていました。 集客の予測値は通常セールの数倍が見込まれており、セールの高負荷を乗り切るために、セール高負荷専用の対策チームが組まれ、そこを中心として高負荷対策を進めることになりました。 本記事では、大規模セールの高負荷に対して実際にどのような負荷対策を行ったかをサー
小さく始める大規模スクラム - LeSS導入のためのプラクティスと成果を実践から学ぶ - Agile Journey
こんにちは。株式会社アカツキでエンジニアリングマネージャーをしている、石毛琴恵です。私がマネージメントするチームでは、約1年半前から、スクラムのスケール手法であるLeSS（Large-Scale Scrum）を導入しています。本記事では、「これから自分の環境でLeSSを取り入れたい」「スクラムをスケールさせたい」と考えている方に向け、私のLeSS導入体験やそこから得た学び、失敗したこと、導入した結果や今後の挑戦についてお伝えしたいと思います。 なお、本記事のテーマは、「LeSSの実践」です。そのため、スクラムやLeSSの基本的な概要については、詳しく触れません。これらの基本概念に関しては、スクラムガイドやless.worksをご参照ください。 LeSSを導入した環境について LeSSとはなにか？なにをどのように解決するものなのか？ なぜLeSSを採用したのか LeSS導入のプロセス。チーム
その先に進むためのモジュラーモノリス再入門
この記事は毎週必ず記事がでるテックブログ "Loglass Tech Blog Sprint" の 60 週目の記事です！2年間連続達成まで 残り 46 週 となりました！ 「モジュラーモノリス」はここ数年で広く普及してきました。実際にモジュラーモノリスを取り入れた開発事例を多く見かけるようになりました。当記事では改めてモジュラーモノリスの起源を遡り、また、さらにその先に進むためにどのような準備をしておくべきかを軽くまとめてみます。 モジュラーモノリスとは モジュラーモノリスの起源は 2018 年頃 「モジュラーモノリス」という言葉の正確な起源は把握していませんが、Simon Brown が GOTO Conference 2018 で行った講演がその起源の一つかもしれません。この講演は、モジュラーモノリスの概念をわかりやすく説明しており、その後、多くの企業がこれに注目するきっかけとなりま
Scrum@Scaleの基本と実装 - Chatworkの実践に学ぶ「スケールするスクラム」の導入戦略｜ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI（アンビ）
Scrum@Scaleの基本と実装 - Chatworkの実践に学ぶ「スケールするスクラム」の導入戦略 スクラムのスケーリング手法であるScrum@Scale（スクラムアットスケール）の基本的な概念、そして企業内での実践例を粕谷大輔（daiksy）さんが解説します。実践例では、Scrum@Scaleにおいて「だれが」「なにをやるのか」を、1週間のタイムスケジュールとともに解説します。 2001年にアジャイルソフトウェア開発宣言 が発表されてから20年。日本のソフトウェア開発の現場でもアジャイルはずいぶん一般的に扱われるようになってきました。そのうちの手法の１つであるスクラムについても、導入事例を多く見聞きします。 スクラムは原則的に少人数のチームに適用されることを前提としている手法ですが、さまざまな現場で扱われるようになるにつれ、規模の大きなチームへと拡張されるニーズも高まってきました。現
Kubernetesの負荷試験で絶対に担保したい13のチェックリスト - Enjoy Architecting
概要 ここ最近、Kubernetesクラスタを本番運用するにあたって負荷試験を行ってきました。 Kubernetesクラスタに乗せるアプリケーションの負荷試験は、通常の負荷試験でよく用いられる観点に加えて、クラスタ特有の観点も確認していく必要があります。 適切にクラスタやPodが設定されていない場合、意図しないダウンタイムが発生したり、想定する性能を出すことができません。 そこで私が設計した観点を、汎用的に様々なPJでも応用できるよう整理しました。 一定の負荷、スパイク的な負荷をかけつつ、主に下記の観点を重点的に記載します。 Podの性能 Podのスケーラビリティ クラスタのスケーラビリティ システムとしての可用性 本記事ではこれらの観点のチェックリスト的に使えるものとしてまとめてみます。 確認観点 攻撃ツール 1: ボトルネックになりえないこと Podレベル 2: 想定レイテンシでレスポ
We’ve scaled Kubernetes clusters to 7,500 nodes, producing a scalable infrastructure for large models like GPT-3, CLIP, and DALL·E, but also for rapid small-scale iterative research such as Scaling Laws for Neural Language Models. Scaling a single Kubernetes cluster to this size is rarely done and requires some special care, but the upside is a simple infrastructure that allows our machine learnin
ChatworkにおけるScrum@Scale導入への挑戦 - kubell Creator's Note
こんにちは、id:daiksy です。 今回はぼくがChatworkで取り組んでいるスケーリングスクラムについて書いてみようと思います。 先日開催された Chatwork DevDayでもお話したのですが、現在我々はChatworkのリアーキテクティングプロジェクトにおいて、Scrum@Scaleの導入を進めています。 www.youtube.com Scrum@Scaleとは？ Scrum@Scaleは、スクラムの作成者の1人でもあるジェフ・サザーランド氏によって考案されたスクラムをスケーリングするための考えかたです。 詳細は公式のガイドが各国語版の翻訳も含めて公開されているので、そちらをご参照ください。本稿では簡単な概要だけにとどめます。 www.scrumatscale.com 以下の図 *1 に示すように、Scrum@Scaleは単一のスクラムチームをそのままスケールすることにより
This all started with a blog post back in 2020, from a tech curiosity: what's the fastest way to scale containers on AWS? Is ECS faster than EKS? What about Fargate? Is there a difference between ECS on Fargate and EKS on Fargate? I had to know this to build better architectures for my clients. In 2021, containers got even better, and I was lucky enough to get a preview and present just how fast t
モノレポについての誤解 - Misconceptions about Monorepos: Monorepo != Monolith を翻訳しました | Graat（グラーツ）-グロース・アーキテクチャ＆チームス株式会社
モノレポについての誤解 - Misconceptions about Monorepos: Monorepo != Monolith を翻訳しました unsafe:このドキュメントは、モノレポについて書かれた記事 Misconceptions about Monorepos: Monorepo != Monolith (https://blog.nrwl.io/misconceptions-about-monorepos-monorepo-monolith-df1250d4b03c) を、筆者であるVictor Savkin氏の許可を得て翻訳したものです。 複数のプロジェクトを同一のリポジトリで運用する モノリシックリポジトリ（モノレポ）― この記事では、モノレポを使う際によくある誤解とその対策、モノレポが持つ本当の課題と利点がまとめられています。モノレポはガチガチの「一枚岩（モノリス）」
While these fixes moved the needle, they had limitations. By analyzing our database traffic, we learned that writes— like gathering, updating, or deleting data—contributed to a significant portion of database utilization. Additionally, not all reads or data fetching could be moved to replicas due to application sensitivity to replication lag. So, from both a read and write perspective, we still ne
Amazon S3が「条件付き書き込み」に対応。既にオブジェクトがある場合は上書きせず、分散アプリケーションでの利用が容易に
Amazon Web Servicesは、オブジェクトストレージを提供する「Amazon S3」の新機能として「条件付き書きこみ」（Conditional Writes）をサポートしたことを発表しました。 条件付き書き込みを利用すると、オブジェクトの書き込み時にオブジェクトの存在をチェックし、オブジェクトが存在しない時だけ書き込む、という指定が可能になります。 これにより、アプリケーションがデータをAmazon S3に書き込む際に、既存のオブジェクトを上書きすることを簡単に防ぐことができるようになります。 例えば、複数のクライアントが同一オブジェクトにデータを書き込んでいくような分散処理において、不用意に既存のデータを上書きしないように書き込む直前にオブジェクトを確認するといった処理をアプリケーションで作りこむ必要がなくなり、Amazon S3に任せることができるため、Amazon S3を
BlueskyはTwitter(現X)の代替SNSとして人気を博し、公開からの2年間で550万ユーザーを獲得するなど多くの人に利用されています。そんなBlueskyは14～15人のエンジニアによって構築されているのですが、「これまでどのように構築されてきたのか」という内容についてエンジニア向けのニュースレターである「The Pragmatic Engineer」が掲載しました。 Building Bluesky: a Distributed Social Network (Real-World Engineering Challenges) https://newsletter.pragmaticengineer.com/p/bluesky Twitterの代替SNSとしてMastodonやThreadsなど多数のSNSが登場しましたが、その中でもBlueskyは誰もが独自のサーバーを実行
Under the hood: Amazon Elastic Container Service and AWS Fargate increase task launch rates | Amazon Web Services
Containers Under the hood: Amazon Elastic Container Service and AWS Fargate increase task launch rates Since 2015, hundreds of thousands of developers have chosen Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) as their orchestration service for cluster management. Developers trust Amazon ECS with the lifecycle of their mission-critical applications, from initial deployment to rolling out new versio
GitHub - readysettech/readyset: Readyset is a MySQL and Postgres wire-compatible caching layer that sits in front of existing databases to speed up queries and horizontally scale read throughput. Under the hood, ReadySet caches the results of cached selec
ReadySet is a transparent database cache for Postgres & MySQL that gives you the performance and scalability of an in-memory key-value store without requiring that you rewrite your app or manually handle cache invalidation. ReadySet sits between your application and database and turns even the most complex SQL reads into lightning-fast lookups. Unlike other caching solutions, it keeps cached query
AI & MLLearn about artificial intelligence and machine learning across the GitHub ecosystem and the wider industry. Generative AILearn how to build with generative AI. GitHub CopilotChange how you work with GitHub Copilot. LLMsEverything developers need to know about LLMs. Machine learningMachine learning tips, tricks, and best practices. How AI code generation worksExplore the capabilities and be
Building resilient services at Prime Video with chaos engineering | Amazon Web Services
AWS Open Source Blog Building resilient services at Prime Video with chaos engineering Large-scale distributed software systems are composed of several individual sub-systems—such as CDNs, load balancers, and databases—and their interactions. These interactions sometimes have unpredictable outcomes caused by unforeseen turbulent events (for example, a network failure). These events can lead to sys
How Figma's Databases Team Lived to Tell the Scale | Figma Blog
Vertical partitioning was a relatively easy and very impactful scaling lever that bought us significant runway quickly. It was also a stepping stone on the path to horizontal sharding. Figma’s database stack has grown almost 100x since 2020. This is a good problem to have because it means our business is expanding, but it also poses some tricky technical challenges. Over the past four years, we’ve
How Instagram scaled to 14 million users with only 3 engineers
Author’s Note: This is a timeline of notes compiled from publicly available sources. All links and sources are posted at the bottom, and throughout. Instagram scaled from 0 to 14 million users in just over a year, from October 2010 to December 2011. They did this with only 3 engineers. They did this by following 3 key principles and having a reliable tech stack. Instagram’s Guiding PrinciplesKeep
YDBYDB is a versatile open source Distributed SQL Database that combines high availability and scalability with strong consistency and ACID transactions. It accommodates transactional (OLTP), analytical (OLAP), and streaming workloads simultaneously.
昨年自社(Retty)に大規模スクラムを導入した際、社内で「LeSSの国内事例は無いのか?」という質問をもらって困ったことがありました。LeSS実践者研修に参加したり、大規模スクラム本を読んだり、LeSS Studyに参加するなど学んでいる人はいたのですが、事例はなかなか出回っていませんでした。少しずつ聞いて回ったところある程度数がまとまったのでまとめて公開します。公開されている資料をベースにまとめていますが、「うちもやってるよ！」というところがあればぜひお知らせください。 Retty atama plus Cybozu ebookjapan Groove X Repro SmartHR Ubie アソビュー！ うるる ヤフー株式会社 クレジットカード事業に関わるシステム Yahoo! MAP、Yahoo! カーナビ リクルートライフスタイル Mixi (2020/3/4) Timers
Regional Scrum Gathering Tokyo 2022 Room C 14:00-14:45
https://fortee.jp/iosdc-japan-2021/proposal/1b05a1c0-91ef-401a-b3f3-36f0e57a6a25
2024/02/07A Distributed Systems Reading ListThis document contains various resources and quick definition of a lot of background information behind distributed systems. It is not complete, even though it is kinda sorta detailed. I had written it some time in 2019 when coworkers at the time had asked for a list of references, and I put together what I thought was a decent overview of the basics of
Over the past few weeks, the Bitbucket Engineering team has been sharing our ongoing efforts and wins in our journey to achieving world-class reliability. In our previous post, Development Manager Dan Tao took you through our PIR process. In this next post, we’ll talk about database scalability. Bitbucket’s usage is growing Two services at the core of Bitbucket are the ones serving the Bitbucket w
This article is more than one year old. Older articles may contain outdated content. Check that the information in the page has not become incorrect since its publication. EndpointSlices are an exciting new API that provides a scalable and extensible alternative to the Endpoints API. EndpointSlices track IP addresses, ports, readiness, and topology information for Pods backing a Service. In Kubern
AWS Lambda functions now scale 12 times faster when handling high-volume requests | Amazon Web Services
AWS News Blog AWS Lambda functions now scale 12 times faster when handling high-volume requests Now AWS Lambda scales up to 12 times faster. Each synchronously invoked Lambda function now scales by 1,000 concurrent executions every 10 seconds until the aggregate concurrency across all functions reaches the account’s concurrency limit. In addition, each function within an account now scales indepen
Today, AWS announces Amazon Aurora Limitless Database, which enables you to scale your Amazon Aurora clusters to millions of write transactions per second and manage petabytes of data. With this new capability, you can scale your relational database workloads on Aurora beyond the limits of a single Aurora writer instance without needing to create custom application logic or manage multiple databas
Amazon ECS increases applications resiliency to unpredictable load spikes
Today, Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) enhanced tasks scheduling to make customers’ applications even more resilient to unpredictable load spikes. Now, Amazon ECS will first start a healthy replacement for each unhealthy task, that failed to pass a container or load balancer health check, before terminating it. This enhancement increases the resilience of customers’ applications with
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新NISAは年初に一括購入した方が効率的。それでも分散購入する理由
Git の最新アップデートから考える開発手法の潮流
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(翻訳) GitLab 社で働くのはどのようなものだったか - forest book
AWS Lambda×Fargate×PlanetScaleを組み合わせれば、超絶スケールするWebアプリを作れる 約2ドルから作れる“ニッチで俺得な”環境の布教
分散型SNS「Misskey」、それを支える技術スタック | gihyo.jp
未ログインでも叩けるAPIエンドポイントにレートリミットを導入する
今日から始めるリアルタイム配信の裏側
超PayPay祭による高負荷にヤフーはどのように立ち向かったか
Scaling Kubernetes to 7,500 nodes
Scaling containers on AWS in 2022
The growing pains of database architecture | Figma Blog
公開から2年で550万ユーザー規模へと成長したBlueskyはどのようにして構築されてきたのか？
Partitioning GitHub’s relational databases to handle scale
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大規模スクラム(LeSS)に取り組んでいる国内事例一覧 - tuneの日記
Scrum@Scaleの理論と実装 / RSGT2022
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Announcing Amazon Aurora Limitless Database
mainichi.jp
jlinemedia.jp
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