エンジニアを10年以上やって視力2.0を保つ秘訣
前書き エンジニアを始めて１４年、独立して９年経つ。 この仕事を始めた時に「さすがに眼が悪くなるかな」と思ったが、４０過ぎていまだに裸眼1.5／2.0だ。（昨年はどっちも2.0。） ↓今年の検査結果(右列が昨年) これはなんなら、始めた時より眼が良くなっている。（始めたころは1.2／1.5だった。） 先日知人のエンジニアと話していると、彼は２００人規模のエンジニアを抱える会社でリーダーをしているが「メガネをしてないエンジニアなんて会った事ない」と驚かれた。 実はそこに秘訣があるのでシェアしたい。 ちなみに妻はこの方法で片目だけだが0.9 → 1.2になった。 結論 「平行法を覚えろ」 これに尽きる。 遺伝の影響か ちなみに自分の親族・家族は実は須らく眼が悪い。 逸話的にも、若くして眼鏡を掛けていた父が、母をお見合いで最初に見た時に、「こいつも眼鏡掛けてる。」「もし子どもが出来ても全員目が悪
最近はお客さんとの勉強会でDockerのドキュメントをつまみ食いして読むというのをやっていますが、改めて最新版を読んでみて、いろいろ思考が整理されました。2020年の20.10のマルチステージビルドの導入で大きく変わったのですが、それ以前の資料もweb上には多数あり「マルチステージビルドがよくわからない」という人も見かけるので過去の情報のアンラーニングに使っていただけるように改めて整理していきます。 仕事でPythonコンテナをデプロイする人向けのDockerfile (1): オールマイティ編で触れた内容もありますが改めてそちらに含む内容も含めて書き直しています。 本エントリーの執筆には@tk0miya氏から多大なフィードバックをいただきました。ありがとうございます。 基本的なメンタルモデル現代的な使い方を見ていくために「Dockerを使ってビルドする」というのはどのようなものか考えを整
ssmonline #43 での発表資料です。 (運用設計ラボ合同会社 波田野裕一)
対象読者 様々なプロダクトへ AWS アカウントや環境を提供する SRE / CCoE チームを想定しています。 マルチAWSアカウント環境 SRE / CCoE は各プロダクトが安全かつ便利に AWS を利用できるよう、AWS アカウントの設定・払い出しや周辺コンポーネントの提供（踏み台・ID管理・ログ収集 etc...）を行います。 個別プロダクトの基盤設計や構築は行いません。 私の担当案件では 100 以上の AWS アカウントを提供しています。これでも多いとは言えず、例えば NTT ドコモでは 2,000 以上の AWS アカウントを管理[1]しているそうです。 セキュリティ対応方針 セキュリティグループの全開放や S3 バケットのパブリック公開など、AWS リソースの不適切な設定についての対応を考えます。 ゲート型 IAM ポリシーやサービスコントロールポリシー (SCP) で
今さらながらGoogleの「NotebookLM」を触ったら、インターネットサーフィンが普通にそのまま"仕事"になった話
今さらながらGoogleの「NotebookLM」を触ったら、インターネットサーフィンが普通にそのまま"仕事"になった話 6月頭くらい？ にGoogleがリリースして話題になっていた、自分専用のRAGが簡単に組めるLLMツール「NotebookLM」ですが、そのうち触ろうと思いつつも、「またRAGか」「どうせRAGでしょ？ 知ってます」みたいな気持ちでいたら腰が重くなってしまい、いつのまにか一ヶ月くらい経ってしまっていました。 そして今日、たまたまちょっと時間が空いたので触ってみたんですが、想像していたよりもずっと楽しくてすごかったので書き残したく思った次第です。ちなみにこれ↓ NotebookLMってファイルとかURLとかかなりの量放り込めて、放り込まれただけ参照できる(しかもかなり精度高い)っていうツールなんですが、これの何がすごいというと、インターネットサーフィンをしながらおもしろい
取得日時: 2024年7月25日 13:42 取得元URL: https://webcache.googleusercontent.com:443/search?q=cache:https://zenn.dev:443/teradatky/articles/multi-aws-account-security-20240722 ビュー数: 202 魚拓のみの表示 SHA-256 ❓ : 997f1396a0ca9975185ba3557eda0e4ba9d3362c03a2be4957734e98a89dc819
背景 Next.js に App Router が導入されてから1年近くが経ちました。しかし、未だに App Router を前提として設計のベストプラクティスが定まっておらず、身近なフロントエンドエンジニアはみな「まだプロダクトに取り入れるには考えることが多いよね」という共通認識のまま止まっているような気がしています。 また、App Router が導入されるまでは、技術選定の無難な選択肢として Next.js が最有力でした。しかし、現在は App Router の設計のプラクティスが未発達なことや、オーバースペックであるという見方が出てきており、検討しなければならないことが多くなったように感じます。 そうした中で、ではその懸念というのはどのようなものがあり、導入しずらい要因に何があるのか、というところが、今回執筆を行う上での背景になります。 App Router導入で考えないといけな
実務において回帰分析を行うに当たっての注意点を改めて挙げてみる - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
先日のことですが、以下のニュースが統計的学習モデル界隈で話題になっていました。 肝心の箇所が会員限定コンテンツなので簡潔にまとめると、従来モデルよりも説明変数に入れる海域の数を増やした上で、Lasso（L1正則化）回帰で多重共線性を抑えつつ汎化性能を高めるというアプローチを取った、というお話です*1。これは回帰分析という基本に立ち返った、昨今の「猫も杓子も生成AI」という流れからは一線を画した試みで、いかにも玄人好みという感があるなと僕も感じた次第です。 一方で、僕が身を置く広告・マーケティング業界でもMMM (Media/Marketing Mix Models)を初めとして様々なタイプの回帰分析が広く行われていますが、個人的に見聞する範囲では冗談でなく本当にピンキリで、中には「そんなデタラメな回帰分析で本当に役員会の意思決定に使っているんですか？？？」みたいなケースも珍しくありません。
はじめに 私はMarkdownで文章を書くのが好きです。もちろんこの記事もVSCodeを開いてMarkdownで書いています。 おそらくエンジニアであればMarkdownとの出会いはGitHubにReadMeを書くことなんじゃないかなと思います。 私もプログラミングを勉強しはじめたとき、 簡単なデータベースの関係図を書くのが課題だったような気がします。 ご存じの通りMarkdownは文字だけで表が書けたりして h2やh3などの見出しを#の数で表現できたり自分の中ではかなり感動したのを覚えています。 今現在は生成AIでの出力にMarkdownが使われているので エンジニア以外にもすっかり馴染んだと思いきや... 意外とまだまだMarkdownが知られていないなと感じることがありました。 この記事ではまだMarkdownの魅力に気がついていない人に向けて 自分なりのMarkdown愛を語ってい
Goにおけるタスクランナーの歴史 npmならnpm run、denoならdeno taskなど言語ツールにタスクランナー機能が付属していることがありますが、Goではそのような機能は提供されていません。 そこでGoのプロジェクトではMakefileがタスクランナーとして用いられることがしばしばありますが、独自の文法、.PHONYを大量に書く必要がある、Makefile警察が飛んでくる、などの問題があります。 Makefile警察「ぐぬぬぬ…」 #taskfile - Qiita タスクランナーとしてMakefileを使うことから脱却すべく、巷ではYAMLベースの「Task」やGoベースの「Mage」が用いられている印象です。 どちらも多少試したことはありますが、主に以下の点が気になりました。 Taskfile.ymlやmagefile.goといったツール独自のファイルを置く必要がある これは
面倒な分析はGoogle Colabにやらせよう
これはなに？ ちょっとした分析の用事で久しぶりにGoogle Colaboratory (以下 Colab) を触ったら結構良くなってました。Cursorでコード書くのも快適だけど、面倒なデータ分析やるならやっぱColabの方が便利だなぁと再認識しました。 そこで、最近Colabに追加されて便利になったと思う機能を簡単にまとめてみました。(見てわかる通りタイトルはもちろん話題のあの本のオマージュです😇) 最近のColab便利機能を使おう 粒度まちまちですがざーっと書いていきます。「最近」の定義は曖昧なのでご容赦ください。 Github Copilot的なコード補完を使おう Github Copilotみたいなコード補完機能がついにColabに搭載されました。↓のように補完してくれます。 VS CodeでもCursorでも一緒やん、って思われるかもしれませんが、Colabのような多機能No
資料公開:「Golangを使ったバックエンドの実装入門」で DevelopersIO 2024に登壇しました #devio2024 | DevelopersIO
ども、もこ(札幌オフィス)です。 本日開催のClassmethod Odyssey (DevelopersIO 2024) で登壇いたしましたので、資料とソースコードを公開します。 資料 ソースコード DEMOでお見せしたコードは下記にて公開しております。 https://github.com/mokocm/go-task-backend 所感 gRPC、なんとなく難易度が高そうなイメージがありますが、Protocol Bufferとの親和性も高く、非常に洗礼されたエコシステムとなっているため、是非これきっかけで興味を持っていただけると幸いです！
Terramateを使えばIaCは豊かになれるのか?
序論 先日LinkedInで面白そうなIaCツールを紹介してもらいました。 マネージドサービス版はまだクローズドベータで一般利用できませんでしたが、GitHubにCLI版がオープンソースとして公開されておりました。 一見、Terraformの実行を代行するTerragrunt[1]のようなラッパーツールかと思いましたが、Terramateは単なるラッパーツールではなくオーケストレーションツールとしてIaC開発を楽にしてくれるさまざまな機能が提供されていましたので、Terramateを使ったIaC開発について紹介いたします。 対象読者 複数のIaCツールの管理に苦労している人 (後述のハンズオンのため)Terraformの基礎知識がある人 Terramateについて 創業者のブログを見ると2022年5月にリリースされた比較的新しいGo製の開発ツールのようです。 ドキュメントではTerrama
今すぐ反AIの人間をブロックしろ、絶対に関わるな
はじめに (最悪読むのはこれだけでOK)とりあえず、名前、X(旧Twitter)のスクリーンネーム(いわゆる@から始まるIDみたいなやつ)、ID(スクリーンネームとは別のシステム的なID)を軽く探したり思いついたりしただけでも列挙しておく。他にもたくさんいるけど、ちょっと探し出すので大変だし精神的にきついんで、いたらなんかスレ繋げて名前とスクリーンネーム、ID(ここは絶対)は出しておいて。 それとこいつらはまじでやばいから、絶対RTやフォローはするな、ミュートかブロックはしておけ。理由は長くなるから後で書く。 もし、この増田の投稿後にそいつの名前やスクリーンネームが変わってユーザーが見つからないとなったら以下のサイトからIDで逆引きしろ。IDは絶対変わらんから。 https://app.matumo.com/twitter-id-checker/ 某(@ONobushige)(163455
TypeScript/JavaScriptの不要なコードを削除するツール「Knip」の紹介 - ベースマキナ エンジニアブログ
こんにちは、taroです！ 今回は、ベースマキナのTypeScriptのプロジェクトで不要なコードの検知・削除で使用しているKnipについて紹介します。 Knip とは Knipは、TypeScript/JavaScriptのコードベースの不要なコードを検出するCLIツールです。 以下が検出できる不要なコードの例です。 package.jsonのdependencies/devDependenciesの中で使われていないpackage exportされているがどこからもimportされていない変数、関数、型など 使用していないファイル その他、検出できる内容の一覧はこちらで確認できます。 またExperimentalな機能（2024年7月現在）として不要なコードの自動削除も可能です。 ちなみにTypeScript/JavaScriptの不要なコードの検出するツールではts-pruneも知ら
開発者にとっていかに早くWeb制作を進められるかは、永遠のテーマと言えます。 この記事ではWebサイト制作を効率化、爆速にするTailwind CSSのUIコンポーネント集、便利ツールをまとめてご紹介します。 表現したいレイアウトをコピペのみで実現でき、これまでかかっていたサイト制作時間を劇的に削減します。 おしゃれなWebサイトを素早く開発できるUIコンポーネント素材、あなたはいくつ知っていますか。 Tailwind CSSの便利UIコンポーネントまとめTailwind UIMagic UIDyna UIAnimataPrelineMamba UIFlowbiteDaisy UISailboat UIMeraki UITail-KitReact AriaWicked BlocksTailwind Starter KitWindstaticMyna UITailwind StampHype
React19のRCが発表され数ヶ月が経ちました。Next.jsではReact19のExperimentalな機能を使った実装をいち早くしていたので、少し馴染みのあるアップデートが多かったように思います。 Next.js（特にApp Router）においてReact19のAPIやHooksをどのように使うべきかはNext.jsのドキュメントを見れば大体のベストプラクティスが見えてきます。ですが、実際の開発現場ではApp Routerを採用しているケース以外にもVite+ReactやPages Router, Remixなどと様々な実装があるのが現実です。 そこでこの記事では、特にVite+Reactのスタックを前提にReact19の新機能をいかに活用できるか整理したいと考えています。 また、React19の新機能を見た時にTanStack QueryやSWRのようなサードパーティの状態管理
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
TypeSpec、Orval、Storybook を使ってフロントエンドのモック生成を自動化する
はじめに フロントエンド開発において、効率的かつ一貫性のあるモック生成は非常に重要です。本記事では TypeSpec、Orval、Storybook の 3 つのツールを使用して自動生成でモックを実現する方法を紹介します。 TypeSpec は、大規模な API を提供するために Microsoft が開発し、使用している新しい API 記述言語です。 Orval は、OpenAPI 仕様から TypeScript のクライアントコードを生成するツールです。これにより、最新の API 仕様に基づいたクライアントコードを常に保持し、API との通信がスムーズに行えるようになります。 Storybook は、コンポーネントを独立して開発・テストするためのインタラクティブなツールです。コンポーネントの見た目や動作を個別に確認できるため、UI の一貫性を保ちながら効率的に開発を進めることができます
【技術選定/OSS編】LLMプロダクト開発にLangSmithを使って評価と実験を効率化した話 - Gaudiy Tech Blog
こんにちは。ファンと共に時代を進める、Web3スタートアップ Gaudiy の seya (@sekikazu01)と申します。 この度 Gaudiy では LangSmith を使った評価の体験をいい感じにするライブラリ、langsmith-evaluation-helper を公開しました。 github.com 大まかな機能としては次のように config と、詳細は後で載せますが、LLMを実行する関数 or プロンプトテンプレートと評価を実行する関数を書いて description: Testing evaluations prompt: entry_function: toxic_example_prompts providers: - id: TURBO config: temperature: 0.7 - id: GEMINI_PRO config: temperature:
自分が管理する全 OSS の Issue や Pull Request を 1 つの GitHub Project に集約
2024-07-24 追記: 本記事の続きで、開発組織でのソフトウェア開発の Issue や PR を自動で適切な GitHub Project に割り当てていく方法についても書きました。 https://zenn.dev/shunsuke_suzuki/articles/manage-enterprise-issue-pr-by-project タイトルの通り、自分が管理する全 OSS の Issue や Pull Request (以下 PR) を 1 つの GitHub Project に集約した話を紹介します。 自分は様々な OSS をメンテしており、様々なリポジトリで作られる GitHub Issues や PR を日々ハンドリングする必要があります。 しかしこれだけリポジトリの数が増えると一つ一つリポジトリを巡回してハンドリングしていくのは困難です。 ユーザーによって issu
2024-07-25 Azure OpenAI Service Dev Dayの登壇資料です
会社でNeverThrowというライブラリを使っています。 とても便利なので、とても便利だよ〜という記事を書きます。 NeverThrowとは？ NeverThrowは、TypeScriptで「Result型」を実現できるライブラリです。 Result型とは？ Result型は、関数の中でエラーをthrowする代わりに、エラーを戻り値として返すようにすればいいじゃね？な仕組みのことをいいます。 もっと噛み砕いて説明します。 たとえば「50%の確率で足し算してくれるけど、50％の確率で💩をthrowする」という関数があるとします。 コードで表すと👇になります。 function add(a: number, b: number) { if (Math.random() >= 0.5) { throw new Error('💩'); } return a + b; }
序論 先日IaCをオーケストレーションしてくれるツール、Terramateについて紹介しました。 この時はクイックスタートということでnullリソースを使ってTerramateの動作確認程度のハンズオンを実施しました。 今回は複数のStateファイルで分割され、CI/CDパイプラインの処理に時間がかかるようになったTerraformリソースをTerramateを活用して、変更差分があった場所のみ検知してapplyを実行するCI/CDパイプラインの構築について紹介いたします。 対象読者 Terramateを使ったCI/CDパイプラインの構築に興味がある人 Terraform(OpenTofu)の基礎知識がある人 GitHub Actionsの基礎知識がある人 IaC(Terraform)導入後の課題についておさらい Terramateの概要については私の記事や本家ドキュメントを読んでもらえま
20240725 LLMによるDXのビジョンと、今何からやるべきか @Azure OpenAI Service Dev Day
LayerX 部門執行役員・AI・LLM事業部長 中村龍矢 - LLMという、パソコンの中から出られない、鳥頭でドジで杓子定規な新入社員 - 人間のレビューの体験を挟み、むしろ間違いが許されない業務を狙おう - チューニングは深入りしすぎず、Low-hanging fruitを狙おう
Azure OpenAI Dev Dayにおいて発表したLLMシステム開発のTips集です。 ◆Prompting System Prompt は構造化・再利用を考慮せよ Prompt Store を作って複数のエージェントでプロンプトの部品を共有 Lost in the Middle…
株式会社ナレッジセンスは、生成AIやRAGを使ったプロダクトを、エンタープライズ向けに開発提供しているスタートアップです。本記事では、「Speculative RAG」という手法について、ざっくり理解します。 この記事は何 この記事は、複数の言語モデルを利用してRAGの回答精度を上げる手法である「Speculative RAG」の論文[1]について、日本語で簡単にまとめたものです。 今回も「そもそもRAGとは？」については、知っている前提で進みます。確認する場合は以下の記事もご参考下さい。 本題 ざっくりサマリー Speculative RAG は、複数の言語モデルで回答生成&最良の回答を選別する手法です。Google DeepMindの研究者らによって2024年7月に提案されました。Speculative RAGを使うメリットは、小さいモデルでも回答精度を高く保てること、それにより、回答
SSR, CSR, SSG, PPR の整理
PPR の登場でだいたい登場人物が出揃ったかな、というタイミングのため、一度まとめる。 左が古いもの、右が新しいもので並べている。 これらの目的 いたずらに登場人物を増やしているわけではなく、解決したい課題に対する解法としてこれらがある。というわけで、そもそもこれらが出てきた目的に立ち戻って考えてみる。 と言っても特に難しいことはなく、すべてユーザーからのリクエストを起点としてできるだけ速くユーザーが画面を操作できるようにするためのものだ。特に最近出てきたものほどその傾向が強い。 速度にこだわる理由は、コンバージョンや売上の減少を回避するためが大きいだろうか。ユーザーが短い時間で目的を達成できるのであればそれに越したことはないし、ともすればロイヤルティも向上する。 待ち時間は少ないほうが良いのか？ ここではどういった状況であっても待ち時間は少ないほうが喜ばしいという推測に立っている。が、す
CEL(Common Expression Language)を使ってIAMポリシーを検索する iam-policy-finder - KAYAC Engineers' Blog
SREチームの藤原です。 今回は CEL(Common Expression Language) を使って、AWSのIAMポリシーを検索するツールを作ったので紹介します。 github.com 3行でまとめ CEL (Common Expression Language)の式を指定してAWS IAMポリシーを検索するツールをOSSとして作りました。GetAccountAuthorizationDetails APIで取得したIAMポリシーをCELで評価して、マッチするものを出力します 例えば「lambda:GetFunctionがあるがlambda:ListTagsがないポリシーを探す」などができます AWSからたびたびやってくる、IAMポリシーに関するお知らせに対応するのに便利です 突然の「Action Required」 ある日、AWSからこんなメールが届きました。 Lambda Ge
CSS Grid Areas
A fresh look at the CSS grid template areas and how to take advantage of its full potential today. Jul 20, 2024 CSS Grid support has been widely available since March 2017 in all major browsers. Yet, here we are in 2024, and I still see few people using the grid template areas feature. It’s no surprise that many avoid template areas as making sense of the grid is challenging enough. In this intera
Ed Bott （Special to ZDNET.com） 翻訳校正： 川村インターナショナル 2024-07-25 07:30 Microsoftが「Windows 11」のセキュリティアップデートと新機能の配信方法を大幅に変更しようとしている。今後も米国時間の毎月第2火曜日（別名「Patch Tuesday」）に単一の更新プログラムパッケージが提供されることになるが、毎月サイズが大きくなっていく単一の更新プログラムファイルの代わりに、「チェックポイント累積更新プログラム」と呼ばれるものが導入される。 MicrosoftのMaliha Qureshi氏は「Windows IT Pro Blog」への投稿において、新しい更新プログラムのコンセプトの目標は、この毎月の決まった作業を、特に大規模組織の管理者にとって、「より小さく、より高速で、より持続可能に」することだと説明した。 新しい配信
巷の Terraform Module に違和感を感じたので納得できるものを作ってみた【AWS VPC編】
今日は最近 Terraform Module に感じていた使いにくさの理由と、その克服方法について AWS VPC を構築しながら整理していきます。 世間で使われる Terraform Module に対する違和感 早速ですが、巷で使われている Terraform Module に対して感じた違和感を挙げていこうと思います。 具体例があるとよりわかりやすいかと思いますので、 terraform-aws-modules/vpc/aws を例に取りながら見ていこうと思います。
[アップデート] Monitoring Query Language (MQL) が非推奨へ | DevelopersIO
Cloud Monitoring でサポートするクエリ言語 Monitoring Query Language (MQL) が 2024/10/22 以降に推奨クエリ言語でなくなります Cloud Monitoring の Metrics Explorer や アラートポリシーで時系列データの収集やフィルタリングを行うための Google Cloud 独自のクエリ言語である Monitoring Query Language (MQL) が 推奨クエリ言語ではなくなるというアップデートが公開されましたので共有します。 先にお伝えしますが、MQL で作成した既存のダッシュボードやアラートポリシー自体が利用不可となったり移行が必要となることはありませんのでご安心ください。 詳細は以下ドキュメントをご参照ください。 アップデート概要 2024/10/22 に MQL が推奨クエリ言語でなくなり、
![[アップデート] Monitoring Query Language (MQL) が非推奨へ | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/122edd06980ab8b90d79e14297d837071229f8aa/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2024-media.developers.io%2Fimage%2Fupload%2Fv1721797071%2Fuser-gen-eyecatch%2Fvlqwfkkeho0e2xchoy4d.png)
Awesome Rust checkers Table of contents Awesome Rust checkers Table of contents Linters Static Checkers Dynamic Checkers Verifiers1 Linters Name Description Working on Bug types Technology Maintenance clippy A bunch of lints to catch common mistakes and improve your Rust code. HIR Versatile Pattern matching ★★★★★ dylint Run Rust lints from dynamic libraries HIR Versatile Pattern matching ★★★★★ Sta
Ruby言語の進化を追いかけて意外な構文機能を発見した話（翻訳）｜TechRacho by BPS株式会社
概要 原著者の許諾を得て翻訳・公開いたします。 英語記事: Vignettes on language evolution: discovering an old syntax feature history 原文公開日: 2024/07/01 原著者: zverok 日本語タイトルは内容に即したものにしました。 私がこれまでまったく気づいていなかった、ある構文機能がRubyに存在します。 Rubyの進化をテーマにした前回記事を書きつつ（かつ今後出版する書籍の形式を構想しつつ）、私はRuby言語の歴史をどこまでも深く掘り下げ始めています。同時に他の言語についても調べ、あるソリューションが業界で広まったのがいつだったのか、逆にある手法が流行らなくなったのはいつだったのかを理解しようとしています。 Rubyについては、NEWSやChangelogファイルに目を通したり、変更された時期を独自に構
ZIO Lambdaを用いてScalaネイティブバイナリをAWS Lambdaで動かしてみた - エムスリーテックブログ
こんにちは。エムスリーエンジニアリンググループでScalaとマミさんが好きな安江です。今回は私が所属しているデジカルチームのお話です。ZIO Lambdaを使ってScalaネイティブバイナリをAWS Lambdaで動かしてみました。こちらの技術スタックの紹介をします。 ZIO Lambda 背景 技術スタック Scala ZIO ZIO Lambda GraalVM Native Image 実装 プロジェクトの作成 ライブラリの追加 ハンドラーの作成 ネイティブバイナリのビルド AWS Lambdaへのデプロイ まとめ We are hiring !! 背景 特定の処理で、外部から提供されたJARライブラリを使う必要がありました。弊社電子カルテはRails製なのですが、別のバックエンドにSkinny(Scala)製のサーバーを使っていたため、そのサーバーに処理を相乗りさせました。しかし、
新しいビルドツールの Farm
新しいビルドツールの Farm 2024.07.21 Farm は Rust 製の新しいビルドツールです。パフォーマンスを重視して設計されており、Vite と互換性のある JavaScript プラグインをサポートしているという特徴があります。バンドルの戦略には Partial Bundling というものを採用しており、モジュールのネットワークリクエスト数を削減するため、20 ~ 30 のファイルにバンドルするという特徴があります。
Goって何がいいんだっけ？
Goって静的型付けで処理速度早いのが特徴でしょ？と、ざっくりしかイメージできていなかったので、具体的にどんなメリットがあるのか？調べて見たのでそのメモ 1. 処理速度が速い プログラミングの実行には、「インタプリタ」と「コンパイル(ラ?)」の2種類があって、インタプリタ(Ruby, Pythonなど)は、コード1行ずつ翻訳→実行をするのに対し、コンパイル(Java, Go etc)は、全て翻訳してから実行する。という違いがあって、 なので、コンパイル方式のほうが効率がよくて、速いというわけらしい。 (そう考えるとRubyとかってめっちゃ非効率なのね。。) 2. 統一性のあるコードになりやすい Goは、型指定やシンプルな構文であるため、開発者の癖のあるコードが生まれにくいよう。 なので、規模の大きい会社だと良さそうですね 3. エラーに気づきやすい 型を書くから、事前にエラーに気づきやすい。
Google サーチコンソールの「表示回数」カウント方法で迷子にならないために知っておくべきこと - ブログ - 株式会社JADE
こんにちは、JADEブログ編集部です。 毎日、Googleサーチコンソールで計測された数値に弊社社員は触れる日々を送っています。そんななか、ジュニアメンバーからこんな事象についての質問があげられました。 特定のディレクトリを除外したクリック数を知りたかったので、フィルタリングをかけた。その場合、表示回数が減ると想定していたのに、逆に増えた （1.とは別の案件で）フィルタリングをかけたらLooker Studioのグラフが表示されなくなった どういうこと？となりましたが、社内勉強会により疑問自体は解消されました。ですが今後同じような経験をして、サーチコンソール迷子になってしまう方は一定数いるのではないか……？と思い、編集部でブログに書くことにしました。 同じような経験をされた方にぜひ知ってほしいのは「実はこの2件は、同じ原因で起きた」ことです。サーチコンソールのデータには「URLが入っている
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
2024年版のDockerfileの考え方＆書き方 | フューチャー技術ブログ
運用改善、不都合な真実 / 20240722-ssmjp-kaizen
マルチAWSアカウント環境のセキュリティって無理ゲーじゃね？
【魚拓】マルチAWSアカウント環境のセキュリティって無理ゲーじゃね？
Next.js って App Router が出てきて平和じゃなくなったよね
おいでよMarkdown界隈へ -生成AIでスライド作り-
MarkdownベースのGo製タスクランナー「xc」のススメ
コピペで時短、Tailwind CSSおすすめUIコンポーネント、UIキット集、便利ツール【まとめ】
React 19によって状態管理はどのように変わるのか
WSL環境の構築も簡単に ～Microsoftの開発ダッシュボードアプリ「Dev Home」v0.16／アプリ開発環境の構築、管理、ワークフローの監視、パフォーマンス追跡までを一元化
AWS RDS/Auroraでモニタリング＆チューニングを始めるための資料11選
生成AI時代のソフトウェアエンジニアが持つべきケイパビリティを考える
NeverThrow入門 | TypeScriptでResult型を使いたいんじゃ＾〜
Terramateで始めるIaC CI/CDパイプライン
AOAI Dev Day LLMシステム開発 Tips集
RAGで複数のLLMを使う「Speculative RAG」の解説
「Windows 11」更新プログラムの新しい提供方法--押さえておくべき4つのポイント
A curated list of awesome Rust checkers