要約 「英語で意見を言おうとすると5歳児のようになってしまう」という課題を解決するEnglisterというサービスを開発した。 自分で使ってみたところ、10問程度の問題を解くだけでスラスラと英語で意見を言えるようになった。 実装はDeepL APIとNext.jsのAPI routeを使って爆速開発をした。 追加(2021/01/18) 記事を公開してから毎日機能追加をしています。２週間前からどれだけ変わったか是非見ていただきたいです。 背景にあった課題 「英語で意見を言おうとすると5歳児のようになってしまう」 英語にすごい苦手意識があるわけではない。TOEICは840点で、すごく簡単な日常会話なら問題なくできるので、海外旅行で困るということはなかった。しかし、仕事でたまに海外の人とやりとりをするときや外資系企業の英語面接で**「ちょっと難しい質問」**をされると、途端に5歳児になってしま
【Webエンジニアど素人から３年生ぐらいになるまでに読むと良い本】を段階的にまとめた - Qiita
これってなんなの？ 【ど素人状態＝社会人になって初めてプログラミングを勉強したぜ！（特に新卒）】〜【Webエンジニアの３年生ぐらい】になるまでに読むと良い本まとめです。「どんな目的で学ぶか？」*「いつぐらいまでに読むといいか？」を段階的にまとめました。「これだけ読めばいい！」と、そんな簡単な話ではありませんが、「今いるレベルより少し上の人がどんなジャンルのことを学んでんだろ？」という方の参考になれば嬉しいです。過去の自分に向けてでもあります、自戒。これからWebエンジニアになる人、なって間もない人の参考になれば幸いですm(__)m ※続編 【Webエンジニアど素人】が【3〜4年生】くらいになったら読むといい本を目的別にまとめた ”Webエンジニアど素人から３年生ぐらいになるまでに読むと良い本”の段階的まとめ（一部外部記事あり） ど素人の方々が手を動かしながら１〜６ヶ月以内に学ぼう！ ◆どの
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
結論 「アジリティ」「コスト最適化」「スモールな構成」「開発スピード」という観点でWebアプリケーションのアーキテクチャを考えてみました。 ServerlessFrameworkを使い倒す フロントエンドはS3 hosting + CloudFrontで。SSRもLambda@Edgeでできます データベースはRDSは使わずにDynamoDBで APIは基本的にGraphQL。必要に応じてRESTも簡単に追加できるよ。 補足(2022/04/12) 最近個人開発しているこちらのWebサービスはこのアーキテクチャに沿って作られています。 このアーキテクチャでどんなものができるのよ、という視点で見ていただくと面白いかもしれません。 ↓ 背景 アーキテクチャに絶対の正解はない アーキテクチャには絶対の正解はありません。 なぜなら、プロダクトやフェーズによって求められる要件が異なり、それに適したア
1. 第3次AIブームの到来 米Google DeepMindが開発した人工知能（AI）の囲碁プログラム「AlphaGo」が世界トップレベルの実力を持つ韓国のプロ棋士、李世ドル（イ・セドル）九段に4勝1敗と大きく勝ち越したことが着火剤となり、2015年より第3次AIブームへと突入した。(ちなみにAIが誕生したのは1950～1960年代で第1次AIブームの到来) 1.1 余談になるがAlphaGo(4億円の知能)はなぜすごいのか？ AlphaGoがそれ以前のチェスや将棋のAIと異なるのは、 畳み込みニューラルネットワーク（CNN） を応用している点だ。このCNNはさらに強化学習を行い、自分自身と対局を数千万回も繰り返した。 間違っていたらすみません、、、、 1.2 ChatGPTによる生成AIのブーム ChatGPTに代表されるLLMは以前から開発競争が繰り広げられていた。 GPT1は201
Amazon DynamoDB の特性 フルマネージド型の NoSQL データベースサービス 3つの Availability Zone に保存されるので信頼性が高い 性能要件に応じて、テーブルごとにスループットキャパシティを定義するキャパシティの Auto Scaling、オンデマンドキャパシティといった設定も可能 ストレージの容量制限がない DynamoDB のテーブル DynamoDB におけるテーブルはRDBMSにおけるテーブルと概念が異なります。 テーブルを作成する際に、Primary Key を指定する必要があります。 Primary Key はテーブルの各項目を一意に識別するために使います。Primary Key は、Partition Key および Sort Key で構成されます。(Sort KeyがなくPartition Keyのみの場合もあります) Item は R
分散データシステム入門の決定版『データ指向アプリケーションデザイン』をたった30分で学んでみた #DataEngineeringStudy | DevelopersIO
基調講演「30分でわかるデータ指向アプリケーションデザイン」 ・ スピーカー 斉藤 太郎氏 Twitter：@taroleo / Github：@xerial Principal Software Engineer , Treasure Data 東京大学理学部情報科学科卒。情報理工学 Ph.D。データベース、大規模ゲノムデータ処理の研究に従事。その後、スタートアップであるTreasure Dataに加わり、アメリカ、シリコンバレーを拠点に活動中。日本データベース学会上林奨励賞受賞。OSSを中心にプログラミングやデータ処理を簡単にするためのプロダクトを作成している。 「30分でわかるデータ指向アプリケーションデザイン」最新の論文にも触れながら、分散データシステムの世界の魅力を伝えていきます。後半、@tagomoris https://t.co/TQ2TnsFIOT… — Taro L.
AWS 認定 ソリューションアーキテクト – プロフェッショナル(AWS Certified Solutions Architect – Professional)の学習方法 - NRIネットコムBlog
小西秀和です。 この記事は「AWS認定全冠を維持し続ける理由と全取得までの学習方法・資格の難易度まとめ」で説明した学習方法を「AWS 認定 ソリューションアーキテクト – プロフェッショナル(AWS Certified Solutions Architect – Professional)」に特化した形で紹介するものです。 重複する内容については省略していますので、併せて元記事も御覧ください。 また、現在投稿済の各AWS認定に特化した記事へのリンクを以下に掲載しましたので興味のあるAWS認定があれば読んでみてください。 ALL Networking Security Database Analytics ML SAP on AWS Alexa DevOps Developer SysOps SA Pro SA Associate Cloud Practitioner 「AWS 認定 ソリュ
これってなんなの？ 【ど素人状態＝社会人になって初めてプログラミングを勉強したぜ！（特に新卒）】〜【Webエンジニアの３年生ぐらい】になるまでに読むと良い本まとめです。「どんな目的で学ぶか？」*「いつぐらいまでに読むといいか？」を段階的にまとめました。「これだけ読めばいい！」と、そんな簡単な話ではありませんが、「今いるレベルより少し上の人がどんなジャンルのことを学んでんだろ？」という方の参考になれば嬉しいです。過去の自分に向けてでもあります、自戒。これからWebエンジニアになる人、なって間もない人の参考になれば幸いですm(__)m ※続編 【Webエンジニアど素人】が【3〜4年生】くらいになったら読むといい本を目的別にまとめた ”Webエンジニアど素人から３年生ぐらいになるまでに読むと良い本”の段階的まとめ（一部外部記事あり） ど素人の方々が手を動かしながら１〜６ヶ月以内に学ぼう！ ◆どの
RDBの限界とNoSQLの登場
事実世界のインターネット人口が増えたのは1990年代からだ。 [引用] http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/h10/html/98wp2-3-1f.html [引用] http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/h29/html/nc144210.html __NoSQL__の登場 1990年に入るとインターネットの利用人口が急激に増加することになる。 この頃からトランザクションに最適化されて設計されたDBでは性能劣化が始まり、システムはデータベースに対しスケール性能を必要とし始める。 多くの開発者は、単一の強力なサーバーでリレーショナル・データベースを実行するのではなく、リレーショナル・データベース管理システム (RDBMS) のパーティショニング (シャー
Qiitaにも記事があります https://qiita.com/_kensh/items/2351096e6c3bf431ff6f サーバーレスでよく利用される Amazon DynamoDBですが、設計方針はRDBMSと違うとよく言われます。 アクセスパターンに従った、DynamoDBならではの設計の仕方を一緒に学んでみませんか？
RDBの限界とNoSQLの登場 - Qiita
事実世界のインターネット人口が増えたのは1990年代からだ。 [引用] http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/h10/html/98wp2-3-1f.html [引用] http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/h29/html/nc144210.html NoSQLの登場 1990年に入るとインターネットの利用人口が急激に増加することになる。 この頃からトランザクションに最適化されて設計されたDBでは性能劣化が始まり、システムはデータベースに対しスケール性能を必要とし始める。 多くの開発者は、単一の強力なサーバーでリレーショナル・データベースを実行するのではなく、リレーショナル・データベース管理システム (RDBMS) のパーティショニング (シャーディング
Serverless連載3: Goでサーバーレス用の検索エンジンwatertowerを作ってみました | フューチャー技術ブログ
サーバーレス連載の3回目は検索エンジンを作ってみたお話です。 クラウドサービスが充実してくるにつれて、サーバーレスではいろいろなことができるようになっています。HTTPサーバーは動きますし、RDBやNoSQLなストレージも使えますし、PubSubみたいなサービスも利用できます。これらを駆使するとそこそこ複雑な処理も記述できます。 一方で、上から下までサーバーレスにしようとするとできないものもいくつかあります。例えば、RDBも使えるといっても制約があり、LambdaやCloud FunctionsからRDSやCloudSQLを雑に使うとコネクションを張りすぎる問題があります。LambdaにはRDS Proxyが出始めています。あと、RDBそのものは基本的に常駐型なのでサーバーレスではないです。一応サーバーレスなのもありますが、起動時間が結構かかるらしい（自分ではまだ試してないです）。それ以外
ムーンライダーズのメンバーで、プレイステーションのCMのサウンドロゴをはじめ様々な場面でも活躍した作曲家・編曲家の岡田徹がこの世を去った。信じられない。 故人を偲ぶ、などという気分になるはずもないくらい悲しい。 予定を色々と変更して、彼が作ってきた名曲・怪曲を見ていきます。全てムーンライダーズから、合計23曲。サブスクだと色々抜けがあって揃わないからプレイリストは無し。 1970年代 1. あの娘のラブレター（from『火の玉ボーイ』1976年） 2. マスカット・ココナッツ・バナナ・メロン（from『MOONRIDERS』1977年） 3. さよならは夜明けの夢に（from『Istanbul Mambo』1977年） 4. いとこ同士（from『NOUVELLES VAGUES』1978年） 5. モダーン・ラヴァーズ（from『MODERN MUSIC』1979年） 1980年代 6.
SELinux を踏み台サーバに使ってみた話
これは ビットバンク株式会社 Advent Calendar 2020 の 17 日目の記事です。 はじめに 皆さん setenforce 1してますか？ AWS エンジニアの koarakko です。 普段は DevOps や 統制周りの業務を担当しています。 今回は踏み台サーバでの SELinux 活用事例を交えながら実際にポリシー調査から実装までの方法を紹介したいと思います。 SELinux を本番利用している環境は少なく、貴重な経験ができたと自負しています。 この記事を読むことで SELinux の本番利用の一助になれば幸いです。 当社の踏み台の活用背景 踏み台サーバは本番アプリサーバにログインする場合に経由サーバとして利用しています。 OS は RHEL 8 で2台構成です。 当社では踏み台サーバを２年程度使っていますが、この間に踏み台サーバの置き換えもしています。 以前は am
AWS CDK+Serverlessのアーキテクチャパターンの実装が勢揃い！CDK Patternsの紹介 | DevelopersIO
はじめに CX事業本部の佐藤智樹です。 今回はAWS CDKでServerlessアーキテクチャを構築する上で参考となる実装が紹介されているCDK Patternsという取り組みが気になったので紹介します。 実装はGitHub上で公開されているので、いつでもすぐにcloneして動かすことができます。 この記事を読むことでAWS CDK+Serverlessで何か開発する際の設計パターンが分かり、独自に検討するより早く実装できるようになります。 正直自分でもこのパターンいいじゃん！使いたい！となったので、CDKで何か作ってる方には絶対参考になると思います。 CDK Patternsとは 以下はCDK PatternsのGitHubリポジトリからの引用です。 CDK Patterns houses an opensource collection of AWS Serverless archi
はじめにTIG真野です。失敗談をテーマにした連載で、ちょうどプロダクト開発的に良い区切りのタイミングでもあるため、振り返りがてら、DynamoDB,Go,AWS Lambdaの技術要素について自分自身の理解・見込みの甘さについて反省します。 DynamoDBのシステム項目created_atとかupdated_atのタイムゾーンはJSTにすれば良かったDynamoDBは日付型を直接サポートしておらず、文字列型で保存することになります。 https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/HowItWorks.NamingRulesDataTypes.html#HowItWorks.DataTypes.String データサイズや諸々の理由でUnixTime 勢力もあるかもしれませんが、アプリケーションから直接参照
WebアプリケーションにGoの並行処理アーキテクチャを導入してSLOを改善し、WebAPIを100倍速くした話 - スタディサプリ Product Team Blog
こんにちは。スタディサプリの小中高プロダクト基盤開発グループでProduct Platform Engineer兼テックリードをやっている@tooooooooomyです。 今回は、WebアプリケーションにGoの並行処理機構を導入してSLOを改善し、WebAPIを100倍速くした話をしたいと思います。 前提条件 システムを0から作らない場合、アーキテクチャの改善の際には前提条件が付きものです。そこでまずは今回のシステムの前提条件をお話します。 対象となるシステムと、アーキテクチャ 今回対象とするシステムは、ここでは security-tracker と呼び、Webアプリケーション本体はGoで書かれています。 スタディサプリの各アプリケーションにおけるユーザーのログ1を、Amazon Kinesis Firehoseを通して、リクルート全体のセキュリティチームが管理するS3バケット(スタディサ
こんにちは, プロダクト開発部の今村です. ここ一年ほど, 主にグノシーのプッシュ通知基盤の部分的なリプレイスや機能追加をしていました. この記事ではプッシュ基盤の構成を紹介したいと思います. 概要 FCMのAPIを呼び出す部分 サーバーのスケーリング 送信対象の読み込み 送信の流れ その他の工夫 重複配信の防止 パフォーマンス調整 おわりに 概要 まずはプッシュ通知の種類を整理します. 今回扱うのは, 多数のユーザーに同じ内容を送るような通知です. 重要なニュースが発生したときに送る速報や, キャンペーン情報の通知などが該当します. 対照的に, ユーザーごとに異なる内容を送る通知もあります. 例えば社内で定時プッシュと呼ばれている機能では, ユーザーごとにパーソナライズされた記事を毎日決まった時間に送ります. このような通知はこの記事では (ほぼ) 扱いません. プッシュ通知基盤に求めら
書き始める とりあえずチュートリアルを一周しました。 https://github.com/k1LoW/ndiag/blob/main/docs/tutorial.ja.md チュートリアルの順に、nodesを書いてみてndiag doc --rm-dist、networksを書いてndiag ...、relationsを書いて以下略、とするのが良さそうです。 アイコンのキーはndiag list iconsで表示できるので、これを見ながらndiag.ymlに書き込んでいきます。 VSCode ExtensionsでMarkdown Preview Enhancedをインストール。 Previewを見ながらndiag.ymlを書いては生成、書いては生成します。 とりあえず --- name: Sample AWS web service docPath: docs/arch views:
時系列データの保存先をDynamoDBからTimestreamへ移行すべきか検討してみる | DevelopersIO
計測対象が増えた場合にカラムやアトリビュートが横に増えていくのか、レコードが縦に増えていくのかという違いがあります。 ストレージ Timestreamはメモリストアとマグネティックストアという2種類のストレージを持ちます。それぞれ以下のような役割を持ちます。 メモリストア 新しいデータを保存するためのストレージ ある時点のデータを高速に抽出するようなクエリに最適化されている マグネティックストア データを長期間保存するためのストレージ 分析クエリをサポートするように最適化されている 各ストレージにはデータの保持期間が設定でき、設定したデータ保持期間とレコードのタイムスタンプに応じてレコードの保存先がメモリストア → マグネティックストアと遷移し、マグネティックストアのデータ保持期間を超過したレコードは削除されます。 現在はメモリストアとマグネティックストアの2種類でストレージが構成されてい
Feature Flags の仕組みを整備して、デプロイとロールアウトの分離を加速させた - カミナシ エンジニアブログ
こんにちは、カミナシでソフトウェアエンジニアをしている 佐藤 と申します。 弊社で開発・提供しているノンデスクワーカー向けプラットフォーム「カミナシ」（以降「カミナシレポート」や「弊社アプリケーション」と呼びます）において、Feature Flags の仕組みを整備し、デプロイとロールアウトの分離を加速させたことについてご紹介したいと思います。 登場する技術 Amazon Elastic Container Service (ECS) AWS AppConfig AWS AppConfig agent 前提知識 後半の「技術的な話」以降の部分は、以下の技術についても触れています。 Feature Flags、Feature Toggles AWS AppConfig Amazon Elastic Container Service (ECS) Terraform 「背景」や「解決策」といっ
The History of Distributed Databases - Google, Amazon, Facebook など巨大企業による分散データベース技術の発展 | Wantedly Engineer Blog
こんにちは、Wantedly の Infrastructure Team で Engineer をしている南（@south37）です。 今日は、WANTEDLY TECH BOOK 5 から「巨大企業による分散データベース技術の発展」という章を抜粋して Blog にします。 「WANTEDLY TECH BOOK 1-7を一挙大公開」でも書いた通り、Wantedly では WANTEDLY TECH BOOK のうち最新版を除いた電子版を無料で配布する事にしました。Wantedly Engineer Blogでも過去記事の内容を順次公開予定であり、この Blog もその一環となっています。 Wantedly における Go 導入にまつわる技術背景 | Wantedly Engineer Blog （本記事は Go Conference 2019 Autumn にて無料配布した冊子『WANT
N予備校のバックエンドは、2016年のリリース当初からマイクロサービスアーキテクチャを採用しています。 この記事では、N予備校のマイクロサービスアーキテクチャについて、主にアプリケーション側の観点からご紹介していきます！ 目次 目次 N予備校の全体構成 なぜマイクロサービスにしたか？ 採用しているマイクロサービスのデザインパターン Decomposition/サービスの分割 Data management/データ管理 External API/外部API, Orchestration/オーケストレーション Communication/コミュニケーション Deployment/デプロイ, Service discovery/サービスディスカバリ 利用しているフレームワーク/サービス マイクロサービスの運用の難しさと今後の展望 課題: 責務の分割へのハードル 今後の改善方針 We are hi
AWS Lambdaのアプリケーション作成を使ってCI/CDパイプラインを一気に構築 - Qiita
AWS Lambdaのアプリケーション作成とは AWS Lambdaのアプリケーション作成機能を利用してLambda関数を作成すると、Lambda関数自体の他に Lambda関数のソースコード等を管理するGitリポジトリとしてCodeCommit CodeCommitのmasterブランチの更新を契機にLambda関数へのデプロイを行うCodePipeline 等々、CI/CDパイプライン実現のためのAWSリソースが同時に作成されます。 Lambda関数自体は手軽に作ったものの、次のステップとしてCI/CD環境を構築するのは腰が重く、ソースの更新はマネジメントコンソール上で実施している・・・といったケースを改善するアプローチとして、このようなCI/CD環境をセットで構築する機能がリリースされたそうです。 Lambdaのマネジメントコンソール画面では、これらAWSリソースをアプリケーションと
背景 こんにちは！Hanoi Dev Centerでバックエンドエンジニアをしているminhquangです。この記事では、私がAI事業本部のある新規プロダクト開発に参画した際に経験したパフォーマンスチューニングについて話したいと思います。 皆さんはサービスのローンチ(サービスを世の中に初めて出すリリース)をやったことがありますか。サービスローンチするときに、リクエストのスパイクや、ユーザー数の増加によるサーバー負荷増加など、様々な未知な課題が存在します。 私のチームでは数百万人の利用が見込まれるサービスにおいて、18000RPSを実現するべく負荷試験とパフォーマンスチューニングを実施しました。 本記事では、上記のサービス要件を満たすために私たちが取り組んだ負荷試験やパフォーマンスチューニングについて説明しつつ、これらの経験から得られた学びを共有したいと思います。 前提 技術スタック サーバ
クラウド(AWS&Google Cloud)を利用した社内システムの開発をしているエンジニアが、技術選定・アーキテクチャ設計・開発・保守の工夫や、ベストプラクティスの活用などについて語る「AWS & Google Cloudを使ったシステム開発/技術選定のはなし」。ここでアイレット株式会社の高橋氏が登壇。まずは、AWSとGoogle Cloudのベストプラクティスについて紹介します。 セッションの概要とアジェンダ 高橋修一氏（以下、高橋）：では「AWS＆Google Cloudを使ったシステム開発／技術選定のはなし」をします。よろしくお願いします。僕ですが、高橋修一といいます。アイレットのMSP開発セクションという部署で開発のエンジニアをしています。AWSはアイレットに入ってから触り始めて、だいたい5年ぐらい触っています。Google Cloudもここ1年ぐらいで触るようになりました。 今
社内向け管理画面をスクラッチ開発するのはもうやめよう
みなさんは普段どのように社内向けのツールや管理画面を開発していますか？ スクラッチで作っている、CSSテンプレートを活用している、エンジニアにオペレーションが依存してしまっているなど様々だと思います。 今回は、社内向けの管理画面をスクラッチで開発するのはもうやめたほうがいいよねという話をしたいと思います。 私は、社内向けの管理画面をローコードで構築できる『Querier』（クエリア）というSaaS型のサービスを作っています。 正式にリリースしてからちょうど1年ほど経過した頃なので、改めて自分自身が日々感じでいる社内向けツールへの課題感や、クエリアがどのように解決していくかなどを書いていきますので、興味のある方は最後まで読んでいただければと思います。 なぜクエリアを作ろうと思ったのか 社内ツールはほぼ全ての企業に存在しています。殆どの企業は、最低でも10％程度、多いところだと半分程度のエンジ
本日の出席者の紹介 佐々木大輔氏（以下、佐々木）：本日の司会を務めます、私、佐々木大輔と申します。私は書籍の執筆はしていないんですけれども、クラスメソッド株式会社で取締役兼AWS事業本部の本部長ということで、AWSビジネスを取りまとています。 昨今、みなさんおそらく自宅からつないでいる方も多くいると思いますけれども、私も北海道江別市という札幌市のとなりに住んでいまして。江別市から今日はつないでいます。 さっそくなんですけれども、今回の書籍についてまず執筆者の方々に自己紹介してもらおうと思います。スライドを用意していますので、スライドベースで1人ひとり自己紹介してください。それではまずは千葉さんお願いします。 千葉淳氏（以下、千葉）：千葉です。よろしくお願いします。クラスメソッドのオペレーション部で仕事をしています。好きな言葉はStill Day 1です。今回担当したのは、1.1クラウドとは
真のサーバーレスアーキテクチャについて語り、最新のエッジコンピューティングや生成系AIのサーバーレス実装を学び、クラウドネイティブで高速な開発プラクティスと向き合う2日間「ServerlessDays Tokyo 2023」。ここで登壇したのは、PingCAP株式会社の関口匡稔 氏。同社が開発する、オープンソースの分散型データベース「TiDB Serverless」について発表しました。全2回。後半は、TiDBを使ったアプリケーションのサンプル「OSS Insight」とChatGPTの機能「Chat2Query」について。前半はこちらから。 TiDBを使ったアプリケーションのサンプル「OSS Insight」 ここまで、TiDB Serverlessをどうやって作っていったかというコンセプトをご紹介してきました。ここから、TiDB Serverlessを実際に使ってみたという話をしたいと
歴史・年表でみるAWSサービス(Amazon Route 53編) －機能一覧・概要・アップデートのまとめ・入門－ - NRIネットコムBlog
小西秀和です。 前回は「歴史・年表でみるAWSサービス(AWS Systems Manager編) －機能一覧・概要・アップデートのまとめ・SSM入門－」の記事でAWS Systems Manager(SSM)の機能一覧や機能統合の変遷などを紹介しました。 今回はクラウド上でドメインネームシステム(DNS)をはじめ、様々な関連機能を提供するAmazon Route 53について歴史年表を作成してみました。 今回もAmazon Route 53の誕生から機能追加やアップデートを追いながら主要機能を現在のAmazon Route 53の機能一覧と概要としてまとめています。 これらが、各AWSサービスの機能概要に加えてコンセプトや変わらないもの、変わってきたものを知る手がかりとなればと考えています。 今回の記事の内容は次のような構成になっています。 Amazon Route 53歴史年表の作成経
What is a B-tree?The B-tree plays a foundational role in many pieces of software, especially database management systems (DBMS). MySQL, Postgres, MongoDB, Dynamo, and many others rely on B-trees to perform efficient data lookups via indexes. By the time you finish this article, you'll have learned how B-trees and B+trees work, why databases use them for indexes, and why using a UUID as your primar
Corepackを使ってNode.jsをアップデートする ⬆️⬆️ 自己紹介 Name : azu Twitter : @azu_re Website: Web scratch, JSer.info [.background-color: #FFFFFFF] Node.js 14は2023年4月でEOL Node.js 14.xは2023-04-30、Node.js 16.xは2023-09-11でEOL(End Of Life) 2023年10月からはNode.js 18と20のみがLTSとしてサポートされるバージョンとなる https://github.com/nodejs/release#release-schedule サマリ Node.jsのバージョンアップは面倒だけど ほとんどのBREAKING CHANGEはライブラリにある npmのバージョンアップは面倒 npm 6とnpm
「golang.tokyo」は、プログラミング言語のGoの導入企業のメンバーが集まり、Goの普及を推進するコミュニティです。ここで、フューチャー株式会社の渋川氏が登壇。GoでWebサービスを作る時の悩みから、認証リバースプロキシを作成した話を紹介します。 自己紹介 渋川よしき氏：フューチャー株式会社の渋川が発表します。まず「お前誰よ？」ですが、2017年からフューチャーで働いています。いろいろ本を書いています。『Real World HTTP』のほか、昔のものですが『つまみぐい勉強法』『Goならわかるシステムプログラミング』もあります。最近はよくJavaScriptというか、TypeScriptとGoとPythonを書いています。ほかに仕事でFlutterもやっています。 著書の『Real World HTTP』はちょこちょこ増刷もされています。買ってくれた方、ありがとうございます。実は今
Serverless Dashboardを使って爆速でCICD環境をセットアップ #pytest | DevelopersIO
Serverless Framework DashboardのCICD機能を使ってデプロイパイプラインを構築する方法をご紹介します。 Serverless Frameworkのダッシュボードがあるのを最近知って使ってみました。 かなり使い心地が良くて画面上からサクッとCICD環境を作成できたので、この記事で手順を残しておきます。 今回はデプロイ先はAWSでブランチ毎にAWSアカウントを切り替える、ランタイムはPythonでpytestをデプロイ前に実行する、という構成にしていきます。 環境 Serverless Framework Framework Core: 2.2.0 Plugin: 4.0.4 SDK: 2.3.2 Components: 3.1.4 Python: 3.8.5 Pipenv: 2020.8.13 pytest: 6.0.2 moto: 1.3.16 セットアップ
こんにちは！技術部プラットフォームグループのharukin, pochyです。 この記事では、「ISUCON」を模したパフォーマンスチューニング研修を複数社合同で実施した概要と、そのための準備について紹介します。 研修について 目的 今回の研修の目的は次のものとしました。 パフォーマンスチューニングの問題を会社横断でチームを組成し取り組むことで、サーバサイドやインフラのパフォーマンス・チューニングを中心に幅広い知識を総動員して課題解決に望む。 課題解決過程のコミュニケーションを通じて、会社の枠を超えた同期作りを促進する。 概要 今回の研修では、チームごとにパフォーマンスチューニングの課題に挑戦しました。 実際のISUCONのように、各チームにwebサーバーを貸し出す形式です。各チームはそのアプリケーションを時間内にパフォーマンスチューニングし、最適化された度合いによってチームに点数をつけま
本記事は、Gunosy Advent Calendar 2020 7日目の記事です。 前回は、しゅんけー君の「その実験、再現できますか？pyenvとpoetryによる “そんなに頑張らない” 再現可能な実験環境構築」でした data.gunosy.io はじめに 前提条件 目指すクラスター像 使用するサービス・ツール類 K8Sを使う上での心構え 環境設計編 環境設計 リポジトリ クラスター構築・前編（EKSクラスター） クラスター構築・中編（ASG） ASG or Fargate ASG spotインスタンス はじめに Gunosyの大関と申します。いくつかのEKSクラスターとクラスター上で稼働するサービスの開発運用を、基盤レイヤーを中心に担当しています。 昨年のadvent calendarでは、こんな記事を書いていました。 tech.gunosy.io さて、今年一年で社内の様々なサー
最近関わっているプロジェクトでは、大きなアプリケーションのリアーキテクチャを行っています。 そこではフルスクラッチでインフラの構成を書き直す機会がありました。 そのプロジェクトは社内では比較的複雑な構成になっていて、リアーキテクチャにあたっては、アプリケーション特有の事情により、考慮すべきポイントや難度が高いところがたくさんありました。 具体的には、複数のマイクロサービス間の協調性や独立性とそれに付随する認証/認可、クライアント証明書(mTLS認証)の管理、歴史的経緯による複雑性を正すためのawsアカウント移行などなど。 それらは別の機会で語る(or 同僚の誰かが語ってくれることに期待したい)として、この記事ではインフラをフルスクラッチで書き直すにあたって選択したCDKTFについて、紆余曲折を経つつも最終的に採用したディレクトリ構成について書きたいと思います。 タイトルには「ベストな」とあ
障害への不安をぶっ壊す！カオスエンジニアリングを運用しシステムとチームの耐障害性を高める - ZOZO TECH BLOG
はじめに こんにちは、計測プラットフォーム開発本部SREブロックの山本です。普段はZOZOMATやZOZOGLASSなどの計測技術に関わるシステムの開発、運用に携わっています。 我々のチームは、複数サービスを運用する中で障害対応の経験不足や知見共有の難しさといった課題に直面していました。そこで、半年ほど前にカオスエンジニアリングの導入を開始しました。 本記事では、カオスエンジニアリングを一過性のものではなくチームの文化として根付かせ、継続的な改善サイクルを生み出すための導入から運用まで、我々のチームでの実践から得られた具体的な方法をお伝えします。 これからカオスエンジニアリングを始めようとしている方はもちろん、すでに導入しているものの効果的な運用に悩んでいる方の参考になれば幸いです。 目次 はじめに 目次 背景・課題 カオスエンジニアリング導入の流れ 1. 目標とKPIの設定 1.1 目標
AWS IoTとLambdaとDynamoDBでオフィス環境を可視化してみた - SMARTCAMP Engineer Blog
スマートキャンプエンジニアの今川(@ug23_)です。 10月中旬に、スマートキャンプのエンジニアチームで開発合宿にいってきました。合宿のテーマは、スマートキャンプのミッションテクノロジーで社会の非効率を無くすになぞらえて、テクノロジーでSMARTCAMPの非効率を無くすでした。合宿を楽しんでいるメンバーの様子は来週のブログでお届けする予定なので、このエントリでは作ったものについて触れます。 解決する課題 できたもの - bony システム構成 オフィスのヒートマップ AWS IoT Coreを使ってみて ふりかえり さいごに 解決する課題 合宿のチーム分けが決まり、合宿のためのプロダクトを検討し始めた頃、我々はちょうどオフィス移転から2ヶ月後ぐらいの真夏の時期でした。チームで社内の課題を出し合ったところ、オフィス移転してから風邪引いてるひと増えたかも、空調が効き過ぎていて寒いって言ってる
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英語面接で5歳児みたいなことしか言えないからカッとなってWebサービス作った【個人開発】 - Qiita
個人開発・スタートアップで採用すべき最強のアーキテクチャを考えた - Qiita
pythonは_(アンダースコア)の使い方を理解するだけでプロフェッショナルになれる - Qiita
DynamoDB の設計について考えてみる。 - Qiita
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DynamoDB の基礎と設計 / DynamoDB Design Practice
【追悼】岡田徹の23曲 - ブンゲイブ・ケイオンガクブ
GoとDynamoDBを用いた開発で反省していること | フューチャー技術ブログ
グノシーのプッシュ通知基盤を紹介します - Gunosy Tech Blog
ndiagでAWSのアーキテクチャドキュメントを書く
N予備校のマイクロサービス - ドワンゴ教育サービス開発者ブログ
大規模サービスのローンチに向け、パフォーマンスチューニングした話 #go #aws
AWSとGoogle Cloudのベストプラクティス 設計の原則から品質の確認にも活用できる3つのもの
目次の段階で「尖りすぎ」と言われた 『みんなのAWS』著者たちが自ら書籍を紹介
複雑なデータベースの知識は一切不要、気にするのはエンドポイントだけ 開発の生産性を高める「TiDB Serverless」の各種機能
B-trees and database indexes — PlanetScale
Corepackを使ってNode.jsをアップデートする ⬆️⬆️
欲しかったのはGoが使えてセキュリティが確実なミドルウェア 「とりあえず作りたい」から完成した認証リバースプロキシ
日本CTO協会による合同ISUCON研修の紹介 - Pepabo Tech Portal
ゼロから始めるEKS事始め（前編） - Gunosy Tech Blog
ベストなCDK for Terraform(CDKTF)のディレクトリ構成を探る