実録パフォーマンス改善 - 高速化のためアーキテクチャやアルゴリズム選択から見直すSansanの事例 - エンジニアHub｜Webエンジニアのキャリアを考える！
実録パフォーマンス改善 - 高速化のためアーキテクチャやアルゴリズム選択から見直すSansanの事例 インフラの特性をふまえ、ミドルウェアの挙動を理解し、プロファイリングによってボトルネックを把握し、要求に合ったアーキテクチャを選択する。そういった工夫を重ねることでアプリケーションのパフォーマンスを改善する事例を、Sansanの千田智己さんに聞きました。 アプリケーションの設計・実装方法を変えることで、性能が格段に向上するケースは数多くあります。有名IT企業のエンジニアは、どのような方針のもとでアーキテクチャあるいはアルゴリズム選択などでパフォーマンスを改善しているのでしょうか？ 法人向けクラウド名刺管理サービス「Sansan」や個人向け名刺アプリ「Eight」を提供するSansan株式会社の千田智己さんに、これまで取り組んできた事例と、そのノウハウを教えていただきました。 千田 智己（せ
PHPバージョンアップけもの道
at "PHPバージョンアップ kickoff" 2021/07/15 https://breaktimes.connpass.com/event/218221/
Transcript ํITاۀͷઓུΛ͛Δ ٕज़બͱͯ͠ͷ React Native Yukiya Nakagawa @ WaterCell Inc. 2019.10.11 MOBILE CREW NIIGATA 2019 ࣗݾհ • த ࠸ / Nkzn / ͳ͔͟Μ • ্ӽࢢग़ • ϞόΠϧΤϯδχΞ ʢReact Native, Android, PWAʣ • ೋࣇͷͰ࠺ͷ ຊ͕ධͰ͢ • ͨͬͨ1Ͱجຊ͕ʹ͘ʂ AndroidΞϓϦ։ൃೖ • ٕज़ධࣾ • 224ϖʔδ / 2,280ԁʴ੫ • https://gihyo.jp/book/ 2018/978-4-297-10004-9 ࠓճɺAndroidΤϯδχΞΒ͍͚ͩ͜͜͠ • Υʔλʔηϧגࣜձࣾ https://water-cell.jp • 2011ۀͷ৽ׁࢢͷϕϯνϟʔا
創業105年の星野リゾートでは、他社と差別化を図るために、多くのシステムを独自に作っていたが、旅館運営企業を生業であったため、ほぼ全てのシステムを外部に発注していました。 そのため、近年の技術の進化やビジネスの展開にシステムが追いつかず、システムが企業のボトルネックになっていました。 本セッションでは、非IT企業である星野リゾートが、システム開発の内製化を目指し、どのように毎週リリースするチームを一から構築したのかお話いたします。Read less
Shizuoka.js #7
「わかりやすさ」を デザインする情報アーキテクチャ必修入門 / Introduction to IA for "Design for Understanding"
MdN Bau-ya “「わかりやすさ」をデザインする 情報アーキテクチャ（IA）必修入門” (2023/1/18開催) https://www.street-academy.com/myclass/149720 上記イベントで使用したスライドを公開用に編集したものです。 作者：森田 雄 / 株式会社ツルカメ https://twitter.com/securecat https://turucame.jp/ Made with Canva https://www.canva.com/
at Encraft #4 React/Next.js 最前線 https://knowledgework.connpass.com/event/285601/
満を持して始めるRust
Developers Summit（デブサミ） 9-B-9 02/09 17:45 ～ 18:25 「満を持して始めるRust」kenkoooo RustはC++の代替となることが期待されていることから、低レイヤ向け言語という印象を持っている方も多いかもしれません。しかし、Rust 1.0のリリースから7年ほど経ち、言語そのものだけでなく周辺のライブラリやツールも充実し、普段遣いのプログラミング言語として快適に開発できる環境が整っています。 本セッションでは、今日からRustで開発をスタートすることを目指し、Rustそのものの紹介だけでなく、実際の開発におけるコードの書き方や、estieでの導入事例をご紹介します。
ドメイン駆動設計でなぜ作るのか？ ドメイン駆動設計の考え方 ドメイン駆動設計を実践するための６つの問い 事例研究 ドメイン駆動設計を現場に導入する 体験的に学ぶ エヴァンス本をちゃんと読む
データ収集の基本として、データソース毎に典型的なデータ収集方法を整理して説明しています。またJapanTaxiアプリにおいてどのように実践しているかを説明しています。Read less
2021年版、サーバーレスのテスト手法を考える / Serverless Testing 2021
動画はこちら https://twitter.com/_kensh/status/1468951162053607424?s=20 サーバーレスはサクっと作れるのは良いけれどテストやデバッグが大変だって思うことはないでしょうか？ 難しさの理由としてプログラミングコードのテストだけでなく、サービスを統合した結合部分の設定、分散するコンポーネントの関係性、同期だけでなく非同期的に動作するイベントドリブンなコンポーネントのテストの方法論が浸透していない事にあるのではないでしょうか。このセッションでは実践的なサーバーレスのテスト手法やテストにおける注意点やチップスを含めてお届けします。
東京大学の研究室内で，今井がChatGPTの知見を共有するために使用したスライド資料です． 特に以下のような話題，技術について解説しています． ・ChatGPTの凄さ ・ChatGPTの技術 ・言語モデル ・プロンプト ・GPTとは ・InstructGPT ・言語モデルと強化学習 ・RLFH
Pythonで始める ドキュメント・インテリジェンス入門 / Introduction to Document Intelligence with Python
ビジネス文書をデータ化し構造や内容を理解するアプリケーションはドキュメント・インテリジェンスと呼ばれ、画像処理や自然言語処理といった複数の要素技術を組み合わせて開発する必要があります。何が必要でどう実現すれば良いのかといった第一歩を、Pythonでの具体的な構築事例とともに紹介します。 https://2021.pycon.jp/time-table/?id=273795
CloudNative Days Kansai 2019前夜祭のLTで発表した資料です。 発表の大筋は@makingの『Pack to the Future - SpringOne Platform 2019報告会』 https://docs.google.com/presentation/d/1rzaxReQ92WaWI24v-GsTwjtLCMq2YaFSTl9t6SEjPxQ/mobilepresent?slide=id.g6ad6e2f668_0_5 およびその元ネタの『Pack to the Future: Cloud-Native Buildpacks on k8s』 https://www.slideshare.net/SpringCentral/pack-to-the-future-cloudnative-buildpacks-on-k8s をベースにしています。 Clou
良いソフトウェアとコードレビュー / Good software and code review
Scala + Caliban で作るGraphQL バックエンド / Making GraphQL Backend with Scala + Caliban
GraphQL実践ノウハウv2 https://speakerdeck.com/sonatard/graphql-knowhow-v2 宣言的UIの状態管理とアーキテクチャSwiftUIとGraphQLによる実践 https://speakerdeck.com/sonatard/swiftui-graphql GraphQLの誤解 https://speakerdeck.com/sonatard/rethinking-graphql
## 今回発表したイベントについて PeerQuest Inc. （ https://peer-quest.jp/ ）様主催の、#開発PM勉強会（ https://twitter.com/search?q=%23%E9%96%8B%E7%99%BAPM%E5%8B%89%E5%BC%B7%E4%BC%9A&src=typed_query ）の第7回目のイベント、「要件定義どうしている？共有LT」で発表させていただきました。 株式会社Speee プロダクトマネージャー 塚本尚 https://peer-quest.connpass.com/event/229463/ ## 発表した内容について 結局行き着いたのは、（あるある話だとは思いますが）**whyとwhatの定義をしっかりす定義すること** でした。 その過程で多くの失敗をしたので、当時私がやってしまった要件定義時の失敗について発表し
The Future of Rails as a Full-stack Framework Powered by Hotwire @ Rails World 2023, Amsterdam
【詳細版】会議の進め方改善ガイドライン
1 会議の進め方 改善ガイドライン （詳細版） 柏崎市 令和６(2024)年３月 目次 「会議の進め方」のガイドラインを作成する理由 会議とはなにか？ 会議の進め方 アジェンダの作り方 議事録の取り方 会議室の使い方 資料の作り方と印刷 1 p.3 2 p.9 3 p.13 ４ p.32 5 p.37 ６ p.43 ７ p.45 2 1. 「会議の進め方」のガイドラインを作成する理由 3 なぜ「会議の進め方」のガイドラインを作成するのか？ ● 平均すると業務の1～2割程度を会議が占めている ● 会議前後の作業（日程調整、資料作成、議事録作 成等）を含めれば、膨大な時間に ● たとえばDX（デジタル・トランスフォーメーション）も、単にシステムやツールを導入するということで はなく、文化・考え方そのものを変革するということであり、それは会議にも現れる ● 多様な働き方を柔軟に選択できる職場づく
最適輸送の解き方
最適輸送問題（Wasserstein 距離）を解く方法についてのさまざまなアプローチ・アルゴリズムを紹介します。 線形計画を使った定式化の基礎からはじめて、以下の五つのアルゴリズムを紹介します。 1. ネットワークシンプレックス法 2. ハンガリアン法 3. Sinkhorn アルゴリズム 4. ニューラルネットワークによる推定 5. スライス法 このスライドは第三回 0x-seminar https://sites.google.com/view/uda-0x-seminar/home/0x03 で使用したものです。自己完結するよう心がけたのでセミナーに参加していない人にも役立つスライドになっています。 『最適輸送の理論とアルゴリズム』好評発売中！ https://www.amazon.co.jp/dp/4065305144 Speakerdeck にもアップロードしました: https
ウォーターセル株式会社の社内勉強会 https://water-cell.connpass.com/event/178648/ で発表したものです。 YouTube Liveアーカイブはこちら https://youtu.be/ZLUie-ndKgw
何でも微分する
IBIS 2023 企画セッション『最適輸送』 https://ibisml.org/ibis2023/os/#os3 で発表した内容です。 講演概要: 最適輸送が機械学習コミュニティーで人気を博している要因として、最適輸送には微分可能な変種が存在することが挙げられる。微分可能な最適輸送は様々な機械学習モデルに構成要素として簡単に組み入れることができる点が便利である。本講演では、最適輸送の微分可能な変種とその求め方であるシンクホーンアルゴリズムを紹介する。また、この考え方を応用し、ソーティングなどの操作や他の最適化問題を微分可能にする方法を紹介するとともに、これらの微分可能な操作が機械学習においてどのように役立つかを議論する。 シンクホーンアルゴリズムのソースコード：https://colab.research.google.com/drive/1RrQhsS52B-Q8ZvBeo57vK
PHPカンファレンス関西の登壇資料です。 WEB+DB PRESS Vol.134に詳細があります https://gihyo.jp/magazine/wdpress/archive/2023/vol134
11/25(月) LT Party presented by GeekHub (大阪) エンジニア向けゆるいフリーテーマLT大会!
22新卒技術研修で実施したデータベース研修（SQL演習編）の講義資料です。 動画：https://youtu.be/dseGQ2MZF1U 演習用Colab Notebook https://colab.research.google.com/github/mixigroup/2022BeginnerTrainingDataBasePublic/blob/master/22db_sql.ipynb データベース基礎編 https://speakerdeck.com/mixi_engineers/2022-database-training
"Backend Engineer’s meetup ~マイクロサービスにおける認証認可基盤~"の発表資料です。 https://connpass.com/event/142624/
23新卒技術研修で実施したFlutter研修の講義資料です。 動画：https://youtu.be/9IqUQ2TXacI ハンズオン用リポジトリ：https://github.com/mixigroup/2023BeginnerTrainingFlutter 資料の利用について 公開している資料は勉強会や企業の研修などで自由にご利用頂いて大丈夫ですが、以下の形での利用だけご遠慮ください。 ・受講者から参加費や授業料などを集める形での利用（会場費や飲食費など勉強会運営に必要な実費を集めるのは問題ありません） ・出典を削除または改変しての利用
レガシーなプロダクトからドメイン層を再設計する / iOSDC_takahashi_ishii
2022/09/11_iOSDC Japan 2022での、高橋/石井の講演資料になります
2022.11.05 Scrum Fest Sapporo 2022
2019.6.23 DevLOVE X (DevLOVE 10周年イベント) @ NAVITIME で話した資料です。
銀座Rails#26の登壇資料です https://ginza-rails.connpass.com/event/189892/
2019/10/11に行われた「「テスト」の話を聞いてみようの会」での登壇資料です
ChatGPT＋Marpで技術勉強会用のプレゼン資料を爆速で作成する - Taste of Tech Topics
こんにちは、igaです。 ゆっくりペースで実施していた、リングフィット アドベンチャーを先日クリアすることができました。 今回は、ChatGPTに、社内の技術勉強会向けに、ライトニングトーク用のプレゼン資料を作ってもらおうと思います。 私からは、テーマだけを決めて、その内容の検討自体をChatGPTにお願いしてみました。 プレゼン資料の内容 「AWS CloudShell から Amazon ECS で任意のコマンドを実行する方法」という内容を検討してみます。 概要として、以下のようなものを考えています。 「AWS CloudShell から ECS exec を利用して、Amazon ECS上のコンテナで任意のコマンドを実行するために必要な設定方法について説明する。」 ChatGPTに内容の検討を依頼する ChatGPTに内容の検討をお願いするため、以下のようなプロンプトを指定してみます
2019-11-03 YAPC::Nagoya::Tiny 2019 https://yapcjapan.connpass.com/event/146727/
ウェブパフォーマンス、あるいはウェブページの表示速度は、ウェブサイト品質の重要な指標の1つです。今注目されているウェブパフォーマンス改善ですが、そもそも何をすればいいのか、具体例を交えながらその施策を紹介いたします。具体例としては、WordPress を利用したブログの PageSpeed Insights (Lighthouse) のパフォーマンススコアを、30点以下から95点以上に改善した際、実際に行った施策を用います。
緩やかに死んでいくシステム / You won't be in the team forever
Talked at Cloud Native Lounge #2「クラウドネイティブなシステムの継続的改善と企業文化」. https://forkwell.connpass.com/event/215798/
「のどが渇いた」というユーザーに何を出す？ ユーザーの「欲しい」に惑わされない、本当のインサイトを見つけるUXデザイン・UXリサーチYoshiki Hayama
Talked at "AWS Dev Day Online Japan" 2020.
Python コードでアーキテクチャ図を生成できる Diagrams がめっちゃ便利！ - kakakakakku blog
「Diagrams」を使うと Python コードでアーキテクチャ図を生成できる．サポートされているアイコンセットがとても多く AWS や Google Cloud や Microsoft Azure もあれば，Kubernetes やプログラミング言語なども使える．試してみたけどめちゃくちゃ便利！まさに Diagram as Code だ✌️ diagrams.mingrammer.com セットアップ 「Diagrams」は Graphviz に依存しているため，macOS だと pip と brew ですぐにセットアップできる． $ pip install diagrams $ brew install graphviz 試してみた さっそく Examples を参考にアーキテクチャ図を作ってみた！ サンプル : AWS from diagrams import Cluster, D
「モノタロウの1900万商品を検索するElasticsearch構築運用事例」のポイント深掘り〜第50回 Elasticsearch勉強会後記〜 - MonotaRO Tech Blog
こんにちは。 EC基盤グループ サーチチームの 山村です。 この記事は、 Elastic Stack (Elasticsearch) Advent Calendar 2022 の 23日目です。 2か月ほど前になりますが、2022年10月26日に実施された 第50回 Elasticsearch勉強会 で発表させていただきました。 私が外部での発表するのは、2016年6月のSolr勉強会 以来で、非常に緊張しました。 日々の業務にかまけて、ブログが後回しになっていたことで大変遅くなってしまいましたが、上記の発表で話した内容とスライド資料から、話したかったポイントを抜粋するとともに、勉強会で不足していた部分について補足をします。 当日、発表を終えたところで気が抜けてしまい、Twitter で頂いていた質問に満足に答えられませんでしたので、この場で補足説明を含めて出来るだけ回答したいと思います。
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フロントエンドエンジニアのためのAWSアーキテクチャ
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