なぜ仮想 DOM という概念が俺達の魂を震えさせるのか - Qiita から 5 年経ち、 仮想 DOM を備えた React やそれを採用した Vue や他のライブラリも市民権を得たように思います。 有用な技術が市民権を得る、というのはエコシステムが花開くことでもあります。新しいプロダクトを作る際の技術選定において、 TypeScript + React が常に正解というわけではないですが、このスタックはかなり強力だという手応えがあります。 このスタックは得意のウェブフロントエンドは勿論、それ以外もとりあえず 80 点ぐらいの品質でプロトタイピングできる、というようなエコシステムになってきたような肌感があります。 モダンフロントエンドだと TypeScript と Webpack は採用しているのを前提として、本記事では React を軸にその技術を活かすために、次の 6 個の技術を紹介
ブラウザで動くサービスを作るときの技術選定
はじめに 私の仕事は、新規サービスをまるっといい感じに開発するのを委託されることがほとんどです。最近はネイティブアプリを作ることよりもブラウザで動くWebサービスを開発することが多いのですが、案件の規模感や要求によって技術選定を少し変えるようにしています。「こういうときはこう」みたいに一概には言えないのですが、普段使う構成を紹介します。誰かの参考になれば幸いです。 2022/02/10 現在での内容です。 前提 開発を委託される場合の運用費をどうするの問題があります。クライアントにクレカ登録をしてもらうか、こちらで支払って毎月請求するかになります。僕は毎月やるのがめんどくさいのでできるだけ前者に倒している関係上、あまりいろいろなSaaSを組み合わせて作ることをなるべく避けています。 規模感によらず使っているもの 私の場合、以下が使えるとめちゃくちゃ効率よく開発できます。 GCP 好きだから
2020年のフロントエンドエンジニアの技術スタックの一例
年の瀬なので、私自身が今年利用した技術をベースに技術スタックをまとめてみようと思います。 とはいえ Web Standard といった広い対象から、フレームワークやライブラリまで、粒度の違うものを全て言及するのは無理があるというもの。特に強く言及できるものは個別で説明しつつ、最後に利用する機会がなかったものも最後に記載する形で。 以下常体。 追記: マイナー企業のようなので一応書いておきますが、筆者は本業ではLINE株式会社という組織でいわゆるエンジニアリングマネージャーと言われるような業務とその採用に関わる仕事をしています。 利用した技術一覧 HTML/CSS/JS みたいなことを書いてるとキリがないので、独断と偏見で区分けして適宜漉いています。特に利用する機会が多かったものは太字でピックアップ。 Frontend Language/Platform TypeScript JavaScr
自己紹介 皆様は個人開発をやっておられますでしょうか。私も億万長者を目指して日々スマホアプリ開発をしております。 代表作は安倍晋三エクスプローラー/聖帝エクスプローラー、最近力を入れているアプリはガチ有能AI助手です。他にもいくつかのアプリを個人で開発し、AppStore/GooglePlayで公開しています。 私はこれらのアプリを実家の自室で開発していました。10年以上実家暮らしをしていた筋金入りの子供部屋おじさんです。 なお、ガチ有能AI助手ではバックエンドで使用しているCloudRun、Firebase、Algolia、Suno、Huggingfaceでそれなりに運営費用が発生しています。そのためIn App Purchaseを使用してアプリ内から寄付ができるようにしています。 IAPを使用した寄付機能(iPhone) IAPを使用した寄付機能(Android) GooglePlay
はじめに inspired mogaさんのブラウザで動くサービスを作るときの技術選定が素晴らしい記事だったので、自分も書いてみる事にしました。 幸いにも技術選定からのお仕事をする機会が多くて、自分の中でパターンが大体決まってきているので言語化してみます。前提が同じサービスは無いので絶対的な正解は無いですが、なんかしらの参考になれば幸いです。 ※2022/02時点 私/よくあるお仕事について Web系のサービスなんかいい感じにするマンとして、フリーランスとして働いています。 準委任という形でスタートアップ企業をお手伝いする事が多いです。 MVPを作りたい、もしくはMVPは行けたのでちゃんと作り直したい、という要望があって参画して、まるっと作ってそのまま運用をします。作って終わりではなくて、運用や拡張性を考えてやってます（サービスに必要なのはもちろん、運用する自分が楽だから）。 前提 エンジニ
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2022-08-27 データ抽出に特化したAirbyteによるEL(T) 環境構築の実践 データ基盤 Airbyte ELT こんにちは。今回は、データ基盤の構築の一部を実際に体験してみたいと思います。 データ基盤を作成するにあたり、まずは、社内に眠る様々なデータを集めてくる必要があります。前回の記事では、その機能を「収集」と紹介していました。 データ基盤とは何か… データ基盤 データ分析基盤 実践 2022-08-18 Metaflowでモデルの学習をpipeline化するまで MLOps Metaflow Pipeline 皆さんは「MLOps」について取り組んでいらっしゃるでしょうか。私は2018年頃からデータクレンジングや機械学習モデルの構築や運用をしてきましたが、当時の日本で私の耳にはMLOpsという言葉が入ってくることはありませんでした。 ただMLOpsの元となった「Dev…
2021年 は Fullstack Next.js 元年なので、有望な Next.js 系フレームワークを全部試した
この記事は、Next.js Advent Calendar 2020 の6日目。 突然だが、2021年 は Fullstack Next.js 元年になる。 その理由として自分は以下のものがあると思っている。 ベストプラクティスとしての TypeScript のデファクト化 Next.js の Dynamic Routes による動的パス、 getStaticProps/getServerSideProps による使い勝手の向上 Vercel によるISRの発明 prisma の成熟 Vercel / Serverless / Cloudflare Workers / Cloudrun 等による Node.js サーバーの運用コスト減 参考: Frontend Study #1: 基調講演 - Frontend 領域を再定義する Blog - Next.js 9.3 | Next.js R
ゼロからRAGを作るならこんなふうに
どんな人向けの記事？ これからRAGを作ってみたい DifyやLangChainにこだわらず、自分で開発をハンドリングしたい ベクトルDBや埋め込みモデルの選定の勘所をサッと知りたい ここではRAGとは何かのような話題は扱いません。 RAGが、ほぼAI活用の現実的な最適解になりつつある LLMは高度な知的タスクを実行可能である。 そんな理解が世界に広まっていく中で、企業は自らが蓄えたデータをLLMに組み合わせてどう活用するか躍起になっています。これからはビッグデータだ！という時代を経ているため、情報インフラに投資した企業も多く、AIでデータを活用する流れはもはや確定路線と言えます。 この問題を解決する手法として一番最初に思いつくのは、モデル自体を改変するファインチューニングです。しかし、ファインチューニングにはいくつかの実用上の問題があります。ファインチューニング自体に専門知識が必要である
追記 作者のcatnose99さんがより詳細を解説してくださいました zenn.dev /追記 ポエム特化のZenn2との噂の「しずかなインターネット」を使いはじめたので、ユーザーとしてどんな技術が使われているのかを確認していく。 sizu.me おもむろにbuiltwith.comにかけてみる。 builtwith.com ここで分かる情報はブラウザのDevTools眺めてても得られるのであまり収穫はない。 前段にCloudflareのCDNサーバーがいて Next.jsで生成されたレスポンスを返している ことがわかる。 この時点ではキャッシュのみCloudflareなのか、Pages/WorkersでNext.jsのSSRごと動かしているのかは判断できない。 認証 Set-Cookie: __Secure-next-auth.session-token=が含まれているのでNextAut
Zennを支える技術とサービス構成
Zennという技術情報共有サービスを作りました。有益な知見をシェアした開発者が、その見返りを得られるようなサービスにしたいと思います。気合いを入れつつも、時間をたっぷりかけて地道に育てていきます。 このページでは、Zennを支えている技術やサービスを紹介します。 フロントエンド Next.js フロントエンドにはNext.js（React）を使っています。開発当初はNuxt.jsを使っていたのですが、TypeScriptとの相性を考えてNext.jsへ移行しました。 技術情報共有サービスなので、主要な流入元はいずれ検索エンジンに落ち着くと予想しています。そのため、検索エンジンにインデックスしてもらいたいページはサーバーサイドレンダリング（SSR）しています。 動的コンテンツもキャッシュ Next.js 9.4からIncremental Static Regenerationという最高の機能
はじめに Herokuの無料枠がもうすぐ消滅する(2022/11/28)ので、ソフトウェアエンジニアリングを勉強中の初学者の方々は、ポートフォリオの置き場所に頭を抱えることが確定しています。本稿では、その代替手段として、お金をかけず、かつなるべくアプリケーションの知識だけで、ポートフォリオの本番稼働を実現できる最適なプラットフォームを決定し、具体的な導入方法までを説明したいと思います。 オルタナティブHeroku まず海外にはオルタナティブHerokuを謳っているプラットフォームはそれなりにあります。その中で無料枠があってポートフォリオを公開するのに適していそうなプラットフォームは以下の通りです。 Cyclic Deta Fly.io Koyeb Railway Render AWSやGCPなどのメジャーなクラウドベンダーの中にも、それに類するサービスは存在しますが、場合によってはコンテナ
Javaがサーバレスに至るまでの道のり
はじめに 先日、JakartaOne Live Japan 2022というイベントで登壇させていただく機会を頂きました。 QuarkusやHelidonのような新しめのEEフレームワークがこれまでのPayaraやWebLogicとどう違うのか？ CloudRunのようなサーバレス環境でMicroProfileのどの機能が効果的に働くのか？ という点を最近のWeb開発周りのトレンドと絡めながら話ました。上記のようにアーカイブ動画も公開されていますが、せっかくなのでQuarkusがサーバレス環境で実行に最適化されるまでの周辺事情等をまとめたいと思います。Javaだけに留まらず最近の環境事情の整理にも役立つかと思います。 TL;DR Quarkus/Helidonは軽量で高速な新しいEEフレームワーク コンテナや、サーバレス、クラウドネイティブなど最新のトレンドに基づいた設計 GCPのCloud
Zennのバックエンドを Google App Engine から Cloud Run へ移行しました（無停止！YES！）
Zennは、Next.js + Ruby on Rails（APIモード）を Google Cloud の App Engine へデプロイして稼働していました。最近、Rails の実行環境を App Engine Flexible から Cloud Run へ移行したので、その記録を残します。 ロードバランサーのバックエンドサービスを付け替えることで実現 最初に、どうやって移行したかです。Zennのバックエンドはもともとロードバランサーで構成されていました。以下の図のように、ロードバランサーの Backend Service より背後を切り替えることにより実現しています。Cloud Run とそこにアクセスするための Serverless NEG はあらかじめ稼働させておくことで、ダウンタイムなしで切り替えられました。 参考：負荷分散 | Google Cloud https://clo
実質無料で使える Hosting Service の比較や使い分けの紹介 2021 (Firebase Hosting, Cloudflare Pages, Vercel, Netlify, GitHub Pages, Amplify, CloudRun)
実質無料で使える Hosting Service の比較や使い分けの紹介 2021 (Firebase Hosting, Cloudflare Pages, Vercel, Netlify, GitHub Pages, Amplify, CloudRun)2021-10-04 ホスティングサービスに何を使えばいいのか分からないという話はよく目にしますし、僕もたまに思います。 そこでこれまで自分が使ったサービスの特徴や for me, not for me な点を紹介します。 静的ページ、および NextJS を前提としたサービス選定で、Firebase Hosting, Cloudflare Pages, Vercel, Netlify, GitHub Pages, Amplify, CloudRun を紹介します。 また、それらはフリープラン前提の話であり、not for me な点は課
App Engine VS Cloud Run
Cloud Run CPU 0.08 ~ 8 Core (2nd gen は最小 0.5~) Memory 128 MiB ~ 32 GiB (2nd gen は最小 512MiB~) Deploy App Engine は Deploy (gcloud app deploy) を実行すると Cloud Build が暗黙的に動いて Deploy が行われるが、これがなかなか時間がかかる。 開発環境だと CI でとりあえず main branch に merge されたら、Deploy したりするけど、Deploy を Skip してもよいような時でも CI 回してると Deploy を待つことになって、ちょっとめんどうに感じる。 更にこの仕組みは成果物は Deploy しないと生まれないので、CI と CDを分離しづらい。 Cloud Run は Container Registry a
GCPでSagaパターン実装
概要 メディアやコミュニティ系のアプリケーション開発を中心に行っていたが、最近会社で決済系のシステムを扱うようになったこともあり、複数のサービス間がある中でどう結果整合性を担保するかについて学んでいた。 そこで学んだ複数サービス間での整合性を保つための手法として分散Sagaパターンがあり、実際にCloud RunとCloud PubSubで実装をしてみた。 複数サービスでの整合性 複数サービスでの整合性の問題 一般的にシステムを複数サービスに分けることによって、サービスを効率的に利用することや開発チームを分けることや小さくデプロイが可能など多くのメリットが挙げられる。 しかし、複数サービスにしたときの１つの問題として、データの整合性を取ることが難しくなることが挙げられる。 例えば、1つのDBのシステムに対してデータのWriteをアトミックに行う場合はDBのトランザクション等を使うことによっ
ZennにみるCloudRunとBigQueryによるアプリケーション構築 / zenn-cloudrun-bigquery-serverless
Zennは、クラスメソッドが展開する技術者向けの知識共有プラットフォームです。Cloud Runを中心としたGoogle Cloudのソリューションをメインで使用しており、スケーラブルなWebアプリケーションとなっています。 このセッションでは、「サーバーレスとはなにか」という部分から改めてディス…
前から気になっていた Litestream を Cloud Run で使ってみたので、そのメモです。 Litestream とは？ サンプルコード 手順 動作確認してみる 制限事項 おまけ まとめ 参考 Litestream とは？ Litestream は、 SQLite のデータベースファイルを Amazon S3 や Google Cloud Storage などのオブジェクトストレージにリアルタイムでレプリケートすることができるオープンソースのツールです。 例えば通常 Cloud Run で DB エンジンとして SQLite を使用しようとしても、コンテナが破棄されると同時に毎回 SQLite のデータベースファイルも消えてしまうため、データを永続化することができません。 しかし Litestream を使用すれば、 SQLite のデータベースファイルをオブジェクトストレージに
2023年は「Cloud Run を触って覚える」をテーマとした ひとりアドベントカレンダー を開催しており、Cloud Run のさまざまな機能や Cloud Run でよく使う構成などをご紹介しています。 最終日、25日目は Cloud Run を中心としたサーバーレス アーキテクチャをいくつか紹介します。2023年にちなんで23個のアーキテクチャを用意しました。 Cloud Run の概要は「gihyo.jp」で解説していますので、こちらもぜひご覧ください。 Web アプリケーション + API の 3-Tier 構成 (SPA) Web アプリケーション + API の 3-Tier 構成 (SPA) SPA (Single Page Application) がフロントになり、バックエンドの API サーバーとして Cloud Run を使用するアーキテクチャです。SPA は N
Next.jsのホスティング先といえば、Vercelという認識は結構多くの人の中での共通認識になりつつあると思う。実際にVercelは特に難しいことをする必要もなく、また月額＄20の課金（Proプラン）でのできる範囲はかなり広いと思う。 私も普段作っているサービスのDeploy先の1つとしてVercelを持っているが、今回はFirebaseもかなり良いと言う話をしていきたいと思う。 2022年5月、FirebaseHostingがNext.jsに対応した 実はGoogleI/Oの中で、こっそりとFirebaseHostingがNext.jsに対応していたのだ GoogleI/Oの記事はこちら 厳密には、Next.jsのプロジェクトを FirebaseHosting+FirebaseFuncitons(裏側でゴニョゴニョやってくれて第二世代のFunctionsにdeployされている)にfi
こんにちは！エンタメ領域のDXを推進するブロックチェーンスタートアップ、Gaudiyでエンジニアをしている土居（@taro_engineer）です。 最近はバックエンドからインフラ周りを担当していますが、今回は「ゼロトラスト」の考えをベースにしたセキュリティの構築をテーマに書いてみたいと思います。 ゼロトラストの定義やセキュリティに関する説明は難しい部分もあるので、正直このテーマで書くべきか僕自身も悩みました（笑）。 ただ、今回導入を検討するにあたり、ネットを調べてもほとんど実例が見当たらなかったので、僕らが調べたことや考えたことがどなたかのご参考になれば嬉しいです。 1. Gaudiyのマイクロサービスアーキテクチャ 2. セキュリティを「今」考えるべき理由 3. ゼロトラストとGaudiyでの採用背景 3-1. ゼロトラストとは？ 3-2. BeyondCorpとBeyondProd
先日「ドクセル」というサービスをリリースしたので技術的な振り返りをQiitaにも投稿します。 追記：Qiitaにドクセルの埋め込み機能が対応しました！ モチベーション SlideShareが親会社をころころ変えるわりに中身が進化してなくてやる気ない SpeakerDeckが日本語のファイルをアップするとSlugを勝手に中国語読みにする なんか個人サービス作りたい 作ったもの https://www.docswell.com ドクセル と読ませるようにしている シンプルなスライド共有サービス Laravelベース 特徴 画質がいい（長辺1920px・Full HD相当のプロジェクターにも耐えうる） URL（Slug）をある程度自分で決めることができる マウスオーバーに頼らない（タッチデバイスを意識） アーキテクチャ アーキテクチャはこんな感じです。初期バージョンとしては、PHPなので共用サー
go-swaggerを用いたWebアプリケーション開発Tips19選 | フューチャー技術ブログ
はじめにTIG DXユニット 1の真野です。echo → 生net/http → gorilla/mux → go-swagger, gqlgenの経歴でGoのHTTP APIを実装してきました。本記事では最近業務でヘビーユーズしているgo-swaggerについての開発Tipsをまとめました。 背景フューチャーではGoを採用する案件が増えて来ており、その際にgo-swagger というツールを利用することが多いです。 2 理由はWebAPIのスキーマを駆動に開発することに慣れているという開発文化（DBレイヤのERDやデータフローを駆動に開発することは今も多い）や、リリース後の保守や将来のマイグレーションを考慮しなるべく特定のDSLに依存したくないというポリシーを強く持つこと、開発前にある程度固く機能数を洗い出して工数見積もりや開発スケジュールに活かしたいといった大人な事情など、色々相性が良
module.exports = { - experimental: { - outputStandalone: true, - }, + output: 'standalone', } Next.js の experimental features のひとつに、スタンドアロンモードがあります。 通常モードでは、本番リリース可能なビルドを用意する場合、yarn build による .next/ ディレクトリとあわせて node_modules も含めます。依存関係を解決するために必要ですね。一方スタンドアロンモードを有効にした上で yarn build するとビルド結果が異なります。.next/ディレクトリが作られる点は同じですが、そこにstandaloneディレクトリが追加されます。ここにはアプリを動かすためのファイルが依存関係も含めてすべて入っていて、.next/standalone/
※本記事は、技術評論社「Software Design」(2024年1月号)に寄稿した連載記事「Google Cloudを軸に実践するSREプラクティス」からの転載1です。発行元からの許可を得て掲載しております。 はじめに 前回はDatadogによるクラウド横断のモニタリング基盤について解説しました。 今回はCloudflareとは何か、なぜ使っているのか、各サービスとポイント、キャディでの活用例を紹介します。 ▼図1 CADDiスタックにおける今回の位置付け Cloudflare とは 本記事では、Cloudflare社が提供しているプラットフォーム全体を「Cloudflare」とします。 Cloudflareは、ひと昔前までは数あるシンプルなCDN(Contents Delivery Network)サービスの1つでした。CDNとは、コンテンツの配信を最適化するためのネットワークです。
はじめに はじめまして、@takashi-kun です。 自分が所属するチームでの連載企画 "Blog Series of Introduction of Developer Productivity Engineering at Mercari" 、今回はメルカリが成長を続けている中で多くのレガシーな技術と私達 Core SRE チームがどのように向き合っているか具体例を基に紹介します。 突然ですが、「レガシーな技術」と聞いて何を思い浮かべるでしょうか？ 古いミドルウェアを利用している、昔の言語で書かれている、オンプレ環境を利用している、などなど、いろいろな定義が浮かぶと思います。 メルカリは事業スピードの加速に伴いシステムが日々拡張/拡大されていくため、「owner/maintener ともに存在しないシステム」が少なからず存在します。owner も maintener もいない中でシ
サービスについて Skillfulsというプログラマのスキルのレベルを記録して、その情報を元にスキルマップを簡単に作ることができるWebサービスです。作ったきかけは、僕自身が様々な技術を扱ってきて、自分のどのスキルがどのくらいできるのだろう？という疑問を可視化して解決できないかと思ったことです。 また、個人のスキルをデータとして蓄積すると、それを活用して開発チームのメンバーのスキルマップを簡単に作れると気づき、スキルマップ作成機能もつけてみました。 スキルマップはチーム内で技術の得意、不得意を一覧で見ることができ、技術選定の参考や特定の技術に詳しい人に質問しやすくなったりするようです。 URL: https://skillfuls.dev ↓スキルを記録 公開ページ ↓複数人の情報をまとめてスキルマップに 公開ページ 技術構成 Nuxtとnestjsを採用し、TypeScriptで型共有が
ひょんとしたことから PHP をやることになったのですが、Laravel を コンテナでホスティングするのが難しすぎて困っています。とりあえず今できていることをメモです。こうした方が良いよ的なアドバイスがあったら教えて欲しいです。 ちなみに本当は昨日公開予定のブログでしたが、Xが急遽OGPに対する仕様を変えたのでそれを踏まえた新しいOGイメージでお送りします。 注意 ↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓ この文章は PHP + Laravel歴 1週間ちょっとのペーペーによって書かれたものです。apache も fastcgi も初見です。書かれている内容を間に受けないでください。 ↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑ tl;dr Docker で動かす最小構成がわからないのですが、とりあえずこう書けば動きはします。 FROM php:8.2-f
こんにちは、プログラマのkinoppydです。私の働いているプロダクト基盤チームでは、現在全プロダクト横断従業員検索システムを作成しており、旧システムとのリプレースを行っています。その際に我々が採用した、†ダークローンチ†という手法を皆さんにお伝えしますので、ぜひ参考にしてください。 ダークローンチのイメージ画像です ダークローンチとは？ ダークローンチとは、リリース手法の一つです。すでに稼働しているサービスのトラフィックをコピーして、新たにリリース予定のサービスに対してそのトラフィックを流し、レスポンスを記録しつつ破棄するという形のリリースです。すでに稼働しているサービスから見ると、トラフィックをコピーされる以外は何も変わりません。ダークローンチは、実際のサービスのトラフィックを利用することで、シナリオテストよりも遥かに実態に即したテストが可能であり、かつ既存のユーザーに一切の影響を与え
GASとChatGPTを組み合わせてZennとQiitaの急上昇記事を紹介するTwitter botを作った
はじめに idea カテゴリで投稿するか迷いましたが、一応 ChatGPT へリクエストを投げる GAS のコードも紹介しているので、tech 記事で投稿することにしました。 ほしかったもの Qiita には急上昇記事を紹介する公式アカウントが存在しています。 が、Zenn には公式のそれが存在していませんでした。 一応公式アカウントがピックアップとして紹介しているものの、おそらく手動。(そう思うのは、GW 前から更新が止まっているから) とにかく一番欲しかったものは、Zenn の人気記事を数時間間隔で教えてくれるなにかでした。 そしてどうせなら Qiita の記事も紹介する機能をつけようと思いました。 "なにか"には Slack や LINE bot という選択肢があったのですが、しかし単に記事だけを紹介しつづける無機質な bot は可愛くないと思っていました。 せっかく"私"が作るのな
Cloud RunとIdentity-Aware ProxyとGitHub ActionsでPull RequestごとのDeployment Previewを実現する - Hatena Developer Blog
マンガ投稿チームでWebアプリケーションエンジニアをしているid:stefafafanです。この記事では、最近私がチーム向けに整備したDeployment Preview環境の事例を紹介します。 Deployment Previewとはどのようなものか？ チームとして求める要件 実現したDeployment Previewの全体像 1. DockerイメージをビルドしてArtifact RegistryにpushしてCloud Runで動かすまで GitHub Actionsでどのように実現したか 2. ロードバランサーと証明書の準備、またServerless NEGによる振り分け Certificate Managerでワイルドカード証明書を取得 Serverless NEGを用意してURL MaskでCloud Runのリビジョンタグと対応づける Identity-Aware Prox
はじめに そもそもcommmune って何？ サービスの紹介 特性について 旧アーキテクチャとその問題点 問題１：増減するトラフィックに対してコスト最適なマシンスペックを設定するのが運用上難しかった 問題２：トラフィックのスパイクでサービスが過度に不安定になっていた 問題３：動作環境としてのVMの管理が煩雑になってしまっていた 打ち手としての新アーキテクチャ 新アーキテクチャ サービス選定の内訳 成果 新たな課題 最後に はじめに こんにちは。 前原夏樹と申します。 コミューン株式会社のSREチームでアクティングマネージャーをしています。 今日は当社のプロダクトであるcommmuneのアーキテクチャについてざっくり紹介していきたいと思います。 今回公開に至った動機としては知見の共有が最も大きいです。 運用負荷が比較的低いマルチテナントSaaSのアーキテクチャの具体的な一例として、どのような
Cloud Runで新規サービスを構築・運用するためにSREとして取り組んだこと - ZOZO TECH BLOG
はじめに こんにちは。メディアプラットフォーム本部 WEAR部 WEAR-SREの笹沢（@sasamuku）です。 ZOZOが新しく展開する「FAANS」というショップスタッフ向けアプリをクローズドβ版としてテスト運用しています。本アプリは、WEARと連携したコーディネート投稿や、その成果を可視化する機能などをショップスタッフの皆さんに提供するtoBのソリューションです。現在、正式リリースに向け開発を進めています。 そして、FAANSのAPIはCloud Runと呼ばれるサーバレスなコンテナ実行基盤で稼働しています。本記事では、FAANSの実行基盤としてCloud Runを選定した理由や、構築・運用するためにSREとして取り組んだことをご紹介します。 Cloud Runを選んだ理由 まず、クラウドサービスはGCPを選択しています。FAANSでは開発速度の向上と運用負荷の軽減のため、認証やメ
LLMのRAGアプリケーションにおけるオブザーバビリティを向上するツール「Phoenix」の紹介 - Assured Tech Blog
LLMのRAGアプリケーションにおけるオブザーバビリティを向上するツール「Phoenix」の紹介 始めに こんにちは、エンジニアの大橋です。 LLMを用いたRAG（Retrieval-Augmented Generation）アプリケーションの開発において、精度向上のための評価方法に悩まれている方も多いのではないでしょうか。 今回、AssuredではRAGアプリケーションの評価にPhoenixというツールを導入してみました。Phoenixを利用することで、LLMに何を入力しどんな出力を得られたのかを可視化し、品質を改善させるサイクルを素早く行えるようになり、RAGアプリケーションの精度向上に非常に有用だったので、その活用方法をご紹介したいと思います。 実はPhoenixを使い始める前に、DeepEvalというLLM評価ライブラリのみを利用して、LLMの生成結果の評価を行おうとした時期があり
10X ソフトウェアエンジニアの @metalunk です。ネットスーパー、ネットドラッグストアのプラットフォームである Stailer 事業で、機械学習（ML）と検索を専門として働いています。 2024年4月からいま（2024年8月）までの5ヶ月間で6つの推薦機能をリリースできました。この成果を支えたのはチームと ML platform（機械学習の基盤システム）です。このブログではチームの取り組み、ML platform の機能、および具体的な成果についてご紹介します。 このブログは技術ブログの体ではありますが、さまざまな業界、職種の方に読んでいただくことを目指して執筆しました。 (3) 章, (5) 章だけは機械学習に取り組んでいる人向けの内容を含みますので興味のない方は読み飛ばしてもらって結構です（機械学習に取り組んでいなくても興味のある方はぜひ読んでください）が、それ以外は IT
技術書典#16向けに 「The Cloud Run (Google Cloudコンテナ設計本)」を執筆しました - How elegant the tech world is...!
はじめに お久しぶりです。iselegantです。 今日は技術書典#16向けに執筆した「The Cloud Run」本の紹介をさせてください。 今回のテーマは「Google Cloud」です！ 特に、コンテナサービスとして代表的な「Cloud Run」のアーキテクチャ設計をテーマに執筆しました。 techbookfest.org これまで、「クラウドネイティブシリーズ」と称して3冊執筆してきましたが、その第4弾の位置付けになります。 いつもであれば、わりとゆるくかわいい感じの表紙でしたが、今回は「ちょっと本気でCloud Runに向きあって、読者のみなさまに価値を届けようか」とのコンセプトなので、本気度を表現するためにシリアスな表紙を作成いただきました。 今回の書籍のコンセプト 僕たちが今回の書籍を執筆する際、2つのコンセプトを大切にしています。 実務に通用する学びを届ける とにかく楽しく
こんにちは。CADDiのAI LabでMLOpsエンジニアをやっている中村遵介です。 MLOpsチームは今から3ヶ月前に立ち上がったばかりの新しいチームなのですが、その前身としてAPI基盤を作っていた時期があったので、そこで得られた知見を書いていこうと思います。 背景 CADDiのAI Labは2021年の12月に立ち上がった今月1才になったばかりの組織です。その若さにも関わらず、日々有用なMLモデルが作成されていっています。 そのような中で、「新しく作ったMLモデルを素早くユーザにデリバリーしたい」という話が上がるようになりました。ここでいうユーザとはCADDi社員や社内システム、公開アプリケーションなどを指します。 そのため、AI Lab内で簡単に使用できるAPI基盤を作成することにしました。具体的には以下の体験を作ることを目指しました。 開発者に提供するAPIデプロイ体験 推論コード
【Go/GCP】ライブゲーム「あてっこ！ぷにまるず」を支えるバックエンド技術 - Mirrativ Tech Blog
バックエンドエンジニアの makino です。本日は、先日リリースしたライブゲーム「あてっこ！ぷにまるず」のバックエンド技術について紹介します。 ライブゲーム「あてっこ！ぷにまるず」について ライブゲームとは、Mirrativアプリ上で遊べるゲームであり、配信中のゲームに視聴者が介入できることが特徴です。 「あてっこ！ぷにまるず」では、配信中に視聴者を招待して一緒にGvGバトルを楽しむことができます。 開発スタッフがプレイした動画をご紹介📺✨ バウンド数に注目👀⁉ こんなに連鎖できたら気持ちよさそう…🐰💕 動画を参考にレッツ❗チャレンジ💁 SNSスタッフは2回バウンドできました🙌 まだまだ道のりは険しい…🏔 pic.twitter.com/YdZMRKxbgv— 【公式】あてっこ！ぷにまるず (@punimals_jp) 2023年7月18日 Mirrativのライブゲームは
DATAFLUCT Tech Blog
2022-08-27 データ抽出に特化したAirbyteによるEL(T) 環境構築の実践 データ基盤 Airbyte ELT こんにちは。今回は、データ基盤の構築の一部を実際に体験してみたいと思います。 データ基盤を作成するにあたり、まずは、社内に眠る様々なデータを集めてくる必要があります。前回の記事では、その機能を「収集」と紹介していました。 データ基盤とは何か… データ基盤 データ分析基盤 実践 2022-08-18 Metaflowでモデルの学習をpipeline化するまで MLOps Metaflow Pipeline 皆さんは「MLOps」について取り組んでいらっしゃるでしょうか。私は2018年頃からデータクレンジングや機械学習モデルの構築や運用をしてきましたが、当時の日本で私の耳にはMLOpsという言葉が入ってくることはありませんでした。 ただMLOpsの元となった「Dev…
. ├── backend.conf ├── main.tf ├── registry.tf ├── terraform.tfvars └── variables.tf main.tfでは、terraformのバージョン指定とサービスアカウントのroleの指定が定義されています。repo_nameは権限を与えるgithubリポジトリなので、この段階で連携するリポジトリを決めておく必要があります。 terraform { required_version = "~> 1.1.9" backend "gcs" { prefix = "terraform/state" } } locals { cloudrun_roles = [ "roles/run.developer", "roles/iam.serviceAccountUser" ] } resource "google_project_
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2020 年、 React 軸で学ぶべき技術 - mizchi's blog
こどおじがAndroidアプリ作ってたらGoogleに子供部屋を追い出された話 - Qiita
とりあえずWebサービス作る時の私の技術選定ポイント@2022/02
「しずかなインターネット」の技術スタックを調べる - laiso
サヨナラHeroku 〜アプリケーションの知識だけで本番稼働を実現できる無料のプラットフォームを追い求めて〜
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Cloud Run で作るサーバーレス アーキテクチャ 23 連発 - これのときはこう！
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ゼロトラストをベースにセキュリティを考えてみた - Gaudiy Tech Blog
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第10回:Cloudflareの紹介と運用のポイント - CADDi Tech Blog
レガシーなシステムとの向き合い方 | メルカリエンジニアリング
プログラマのスキルを記録できるサービスを作ってみた【個人開発】 - Qiita
Laravel を Docker で動かしてホスティングするまで
†ダークローンチ† - SmartHR Tech Blog
コミューンのアーキテクチャ選定 - Commune Engineer Blog
10X の推薦を作るチームと ML platform - 10X Product Blog
Vertexで3ヶ月で作る運用可能なML API基盤 - CADDi Tech Blog
Cloud RunをGithub ActionsとTerraformで管理する