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  • Blitz.jsをRuby on Railsエンジニアが触ってみた感想

    感想です。 何をしたか 現状でBlitz.jsで本番サービスを運用できるかの調査。 Railsで運用している本番サービスの一部機能を、3日間ほどかけて移行を試してみた。 結論 (Railsの主戦場でもある)新規事業開発の文脈でのクイックな立ち上げを想定するなら、本番運用するにはまだ厳しい。 特に、RailsユーザーとしてはActiveRecordがないのが厳しい。 開発効率そのものはRailsと比べて多少落としても、Railsよりもスケーラブルで型安全に開発したいなら、割と良い選択肢に思う。 もろもろ可能性は感じるので、引き続き応援していきたい。 良かった点(=Blitz.jsに興味を持っている理由) 型安全な開発 サーバーもフロントも全てが型に守られた開発、そしてIDEの恩恵を受けられるのは、いうまでもなく心地がいい。 型は補助輪のようなものなので、ユーザースキルが高ければ必須ではないく

      Blitz.jsをRuby on Railsエンジニアが触ってみた感想
    • 2つのオブジェクト指向ーメッセージ・パッシングと抽象データ型 - Hot Heart, Cool Mind.

      オブジェクト指向には、もともとアラン・ケイが創案したメッセージ・パッシングのオブジェクト指向と、その後、抽象データ型から発展したオブジェクト指向の2つがあって、その2つは、プログラム言語の機構の面からは共通する要素も多いのだけどプログラミングに対するビジョンという点では相当に異なっている、という見方があります。 これに関しては、id:sumim さんが「二つのオブジェクト指向とそれぞれのメリット」という行き届いた論考を公開しておられて、僕などはそれを読んで頭を整理した口です。 その後、それを踏まえて自分なりに両者の違いを考えてツイートしましたが、言葉足らずな点もあったので、内容を整理するとともに加筆しました。 言語機構に惑わされるな この2つのオブジェクト指向は、実現する機構の面では似ています。オブジェクト指向の3要素として「カプセル化、継承、ポリモフィズム」があると言われますが、そうした

        2つのオブジェクト指向ーメッセージ・パッシングと抽象データ型 - Hot Heart, Cool Mind.
      • OpenAI公式のサンプルコード集「openai-cookbook」のコードを試してみた | DevelopersIO

        openai-cookbookのサンプルコードを実行してみました。openai-cookbookはOpenAI の公式リポジトリの一つで OpenAI API で一般的なタスクを実行するためのガイド+サンプル コード集です! お疲れさまです。とーちです。 連日、ChatGPT 関連のニュースで盛り上がってますね。 私も OpenAI の API を使ってなにか作ってみたいと思っていたところ、社内からの情報で、 openai-cookbookという git リポジトリがあることを知ったので試してみました。 上記のリポジトリは OpenAI の公式リポジトリの一つで OpenAI API で一般的なタスクを実行するためのガイド+サンプル コード集となっています。 Guides & examples を読んでみる リポジトリのトップページのGuides & examplesから読み進めていくこと

          OpenAI公式のサンプルコード集「openai-cookbook」のコードを試してみた | DevelopersIO
        • Rails6の複数データベースの仕組みと実装時にハマったところ - dely Tech Blog

          こんにちは、開発部の高橋です。 本記事はdely Advent Calendar 2019の14日目の記事です。 昨日はミカサ(acke_red)さんの「デザイン負債を返済する - クラシルのデザインの展望2020」という記事でした。 note.com 目次 目次 はじめに 複数データベースの仕組み 複数データベースに関連するActiveRecordの全体像 1. master/slave構成 利用方法 DatabaseSelectorの利用方法 2. 複数のデータベースの利用 利用方法 アプリケーションでの実際の実装 開発時にハマった箇所 POSTのあとのGETでの更新処理で競合が発生 readingロールに対して更新していることがテストで気付きにくい まとめ 最後に はじめに 10月の半ば辺りにRails6の複数機能を利用し、master/slave構成に対応した新規アプリケーションを

            Rails6の複数データベースの仕組みと実装時にハマったところ - dely Tech Blog
          • イマドキの cron は GitHub Actions / CircleCI でやりたい

            2020/09/13 追記 「GitHub Actions の規約違反では?」というコメントがありましたが、追記時点の規約では特別禁止されていません。 https://docs.github.com/ja/github/site-policy/github-additional-product-terms#a-actions-usage 唯一グレーラインに相当する可能性のある『サーバーレスコンピューティング』も日本語訳に残っているだけものであり、英語の原文からは既に削除されている項目のため、問題ない利用方法となります。 昔は cron といえば Heroku と Heroku Scheduler だったけれど、Heroku Scheduler が遅延するようになってから、自分用の定刻バッチを楽に動かせる手段がなくてしばらく困っていたり。 しっかりとしたプロジェクトを作成する場合なんかは F

              イマドキの cron は GitHub Actions / CircleCI でやりたい
            • メルコイン決済基盤における分散トランザクション管理 | メルカリエンジニアリング

              この記事は、Merpay Tech Openness Month 2023 の7日目の記事です。 はじめに こんにちは。メルコイン Payment Platform チームの @sapuri です。 メルコインではマイクロサービスアーキテクチャを採用しており、お客さまによりアプリの操作が行われると、それぞれのマイクロサービスを横断してリクエストが処理されます。 メルコインの Payment Platform は、お客さまの残高の管理や各種帳簿の作成などの決済事業のための基盤となる仕組みを提供しています。 そのなかで、Payment Service は決済トランザクションを管理するサービスとして、下位層のサービスが提供する各種決済手段を利用して、上位層のサービスが共通して利用できる決済 API を提供しています。 この記事ではマイクロサービスアーキテクチャにおける分散トランザクション管理の課

                メルコイン決済基盤における分散トランザクション管理 | メルカリエンジニアリング
              • MySQL 8.4 LTS登場!!

                記事を書くのが遅くなってしまったが、先日MySQL 8.4シリーズが登場したので紹介をしておこうと思う。新機能の解説については機会を改めて書くとして、今回は主にアップグレードにまつわる重要なポイントを書き記しておく。 LTS = Long Term Support 以前の記事でも紹介した通り、MySQL 8.4はLTS = Long Term Supportのバージョンとなっている。長期間サポートするために互換性を最大限保証するバージョンである。前のメジャーバージョンであるMySQL 8.0シリーズのように、シリーズの途中で互換性が破壊されるような変更が入ることは基本的に無い。「バグ修正のためにどうしても仕様を変えなければならない」というような事態が生じる可能性はゼロではない。なので絶対に互換性が保たれるとは言い切れないところであるが、基本的には仕様変更はない方向で今後リリースされていくこ

                  MySQL 8.4 LTS登場!!
                • [アップデート] 実行中のコンテナに乗り込んでコマンドを実行できる「ECS Exec」が公開されました | DevelopersIO

                  もう、コンテナ調査のためにEC2に乗り込む必要は無い! もう、Fargateだからコンテナの状況が見れないと悩むこともない! ECS開発者待望の機能がリリースされました! みなさん、こんにちは! AWS事業本部の青柳@福岡オフィスです。 Amazon Elastic Container Service (ECS) において、実行中のコンテナに乗り込んでコマンドを実行できる機能「ECS Exec」が公開されました。 Amazon ECS now allows you to execute commands in a container running on Amazon EC2 or AWS Fargate どんなものなのか、早速使ってみたいと思います。 これまでの方法 デバッグやトラブルシューティングを行うために、実行中のコンテナに乗り込んでコマンドを実行したいという時があると思います。

                    [アップデート] 実行中のコンテナに乗り込んでコマンドを実行できる「ECS Exec」が公開されました | DevelopersIO
                  • Baby-AGIなるAI連動型の推論システムを評価してみた | IIJ Engineers Blog

                    地方拠点の一つ、九州支社に所属しています。サーバ・ストレージを中心としたSI業務に携わってましたが、現在は技術探索・深堀業務を中心に対応しています。 2018年に難病を患ったことにより、定期的に入退院を繰り返しつつ、2023年には男性更年期障害の発症をきっかけに、トランスジェンダーとしての道を歩み始めてます。 名前がアツいよね。 BabyとはいえAGI(Artificial General Intelligence:汎用人工知能の略。男性の頭が薄くなるのはAGA。)。 実はこうした実行計画・調査・追加調査事項の抽出といったタスク管理を含めた総合的な動作をNLPモデルに行わせつつ、本来はn-CTXと呼ばれるインプットレイヤーのトークン数しか情報が入れられない環境下でも長期記憶を持たせて適切な回答をさせるようなものが増えました。今回、その中でも仕組みがわかりやすく作られていた https://

                      Baby-AGIなるAI連動型の推論システムを評価してみた | IIJ Engineers Blog
                    • Amazon API Gateway プライベート API の「プライベート」を誤解してると、とても危ないという話。 | DevelopersIO

                      API Gateway にはパブリック API と、プライベート API が作成できますが、「プライベート」という言葉を正しく理解していますでしょうか? 「自分の AWS アカウント内からのみアクセスできる API でしょ?」 と考えたあたなに質問です。図にすると、このようなイメージでしょうか? あなたのアカウント内にプライベートな API Gateway が存在し、他の AWS アカウントから接続するには承認しないと接続できない。それが「プライベート」だと。 このようにお考えの場合、API Gateway にはリソースポリシーでアクセス元を制限したり、API Gateway で認証なども実装できますが「今回はプライベートなので、特に制限は必要ありません。」と考え、以下のようなリソースポリシーを設定していたりするでしょうか? { "Version": "2012-10-17", "Stat

                        Amazon API Gateway プライベート API の「プライベート」を誤解してると、とても危ないという話。 | DevelopersIO
                      • MySQLでredis storage engineを作った - tom__bo’s Blog

                        MySQLのストレージエンジンはplugableになっていて、APIを実装すれば自作のストレージエンジンを組み込むことができる。 ということで、試しにRedisをストレージエンジンとして使うRedis Storage Engineを作りました。 github.com 途中で飽きてしまった ちまちま実装するよりC++の勉強とInnoDB読んだほうが良さそうと思ったので、お蔵入りするつもりでしたが、Yahoo! Japanでストレージエンジンを研究開発しているという話で個人的に盛り上がったので、改めて作ったところまでを見直して、整理しておこうという趣旨です。 実装したものはCREATE TABLEとDMLがある程度カバーされたおもちゃですが、自作ストレージエンジン開発のためのドキュメントはなくなっていく一方なので(MySQL internal documentを含む既存のドキュメント・ブログ・

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                        • 「英語の動詞の使い分け」本で似たもの動詞をマスター(後編) - Ippo-san’s diary

                          はじめに 英語の動詞の使い分けに迷っていませんか? 私も迷う一人です。そこでセイン先生の本を「英語の動詞の使い分け」本で似たもの動詞をマスター(前編)で紹介しました。お読みになった方、いかがでしたか? 今回も2つのグループ、「思う・考える」と「行う」を後編として紹介。ただ、紹介は前回と違った手順。まず、「使い分けチェック」。その後、類似動詞の使い方を解説する手順に変えています。 セイン先生によると”臨機応変に使い分けるには、それぞれの言葉が持つ「イメージ」や「どのような場面で使われるのか」を理解することが大切とのこと。数をこなせば理解につながると思います。興味のある方、「英語の動詞の使い分け」本でマスターして下さい。 なお、英語タイトルは「Natural Verb Usage for Advanced Learners」と書いてある通り、初級者向けではありませんので予めご了承ください。 「

                            「英語の動詞の使い分け」本で似たもの動詞をマスター(後編) - Ippo-san’s diary
                          • 実践OpenTelemetry - Classi開発者ブログ

                            こんにちは・こんばんは・おはようございます、エンジニアのid:aerealです。 この記事では筆者が開発に参加しているサービスの監視フレームワークをOpenTelemetryへ移行した際の体験を紹介します。 OpenTelemetryとは OpenTelemetry is an Observability framework and toolkit designed to create and manage telemetry data such as traces, metrics, and logs. What is OpenTelemetry? サイトの説明にある通り分散トレースやメトリクス、ログなどの指標を扱う監視フレームワークです。 OpenTracingやOpenCensusなどを継承・統合したプロジェクトと言うと合点がいく方も多いのではないでしょうか。 OpenTelemet

                              実践OpenTelemetry - Classi開発者ブログ
                            • bpftraceによるGoアプリケーションのトレース|hayajo

                              はじめにシステムの状態を的確に捉え、運用に必要なインサイトを継続的に得るための特性は「オブザーバビリティ」と呼ばれます。オブザーバビリティを実現することで、パフォーマンスのモニタリングやトラブルシューティングを効果的に行い、システムの信頼性を高めることができます。 この重要な特性を実現する上で、eBPFやbpftraceは強力なツールとなります。 本記事では、Goアプリケーションにおけるオブザーバビリティを実現するための一つの方法として、bpftraceを用いたトレースの手法を紹介します。 内容が多いため、目次を活用して段階的に読み進めることをお勧めします。 eBPFとbpftraceはじめに、eBPFとbpftraceについて簡単に説明します。 eBPFとはeBPF(Extended Berkeley Packet Filter)はLinuxカーネル内で動作する柔軟なプログラミングフレー

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                              • Rustで少しずつリバーシを作ってみた

                                はじめに Rustの学習目的でリバーシを作ってみたいと思います。最初からすべての機能を作るのではなく、少しずつ機能を追加しながら解説していきます。また、できるだけよいコードを目指すために機能追加の度にリファクタリングをします。 最初の開発 仕様策定 まずはリバーシとして最低限遊べるうえで最も工数がかからなさそうな仕様を策定します。 cuiアプリ 矢印キーでカーソル移動 Wキーで白石を置き、Bキーで黒石を置き、Backspaseキーで石を取り除く Escキーでアプリ終了 とりあえずこれだけあればリバーシとして遊ぶことはできます。cuiアプリなので実行はWindowsTerminalを想定します。 実装 ソース とりあえずコードの良し悪しは置いといて動くものを作ります 実行結果 解説 cuiアプリとして実装するのでターミナルライブラリを導入します。今回はcrosstermを利用します。Carg

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                                • 【CTO協会研修記録】 未経験エンジニアがISUCONで圧倒優勝するまでの話 - PLEX Product Team Blog

                                  はじめに こんにちは、2024年4月に株式会社プレックスに新卒入社した佐藤祐飛です。現在は建設業界向けSaaSプロダクト「サクミル」の開発に携わっています。 2024年7月31日に、日本CTO協会主催の新卒合同研修でISUCON研修が開催され、50万点を超えるスコアで優勝することができました。 CTO協会様主催のISUCON研修優勝しました🏆 実はISUCON研修に勝つために2ヶ月間準備していたのですが、その成果が出てよかったです🔥 後日、「ISUCON 研修をガチった話」と題してテックブログを投稿する予定なのでそちらもチェックしていただけると嬉しいです‼️#ctoawakate https://t.co/fUr2hf8rkr pic.twitter.com/7FxYbmiIBu— yuhi (@yuhi_junior) 2024年7月31日 ISUCONは若手エンジニアにとってハード

                                    【CTO協会研修記録】 未経験エンジニアがISUCONで圧倒優勝するまでの話 - PLEX Product Team Blog
                                  • Node.jsでプロトタイプ汚染後に任意コード実行まで繋げた事例 - knqyf263's blog

                                    概要 前回Node.jsのプロトタイプ汚染を起こすためのバイパス方法について記事にしました。 knqyf263.hatenablog.com プロトタイプ汚染後に何が出来るのか、ということについては基本的にアプリケーション依存なのであまり話題になることは少ないです。 自分の知る限り一番多いのは if(user.isAdmin) { // do something } といったような重要なプロパティを書き換えることで権限昇格する例です。ただし、自分の理解では isAdmin が初期化されていないことが前提条件として必要です。 const obj1 = {}; const obj2 = JSON.parse('{"__proto__":{"isAdmin":true}}'); merge(obj1, obj2) var a = {} a.isAdmin // true var b = {isA

                                      Node.jsでプロトタイプ汚染後に任意コード実行まで繋げた事例 - knqyf263's blog
                                    • BigQuery縦持ちデータを動的に横持ちデータにする方法 - ドワンゴ教育サービス開発者ブログ

                                      はじめに ドワンゴ教育事業でデータアナリストとして働いている小林です。 一般的にデータアナリストはデータの収集・分析を通して組織の意思決定を支援する役割を期待されることが多く、ドワンゴ教育事業における私のミッションもKPI動向の可視化やダッシュボード / レポートの作成・提供を通してデータドリブンな組織に貢献するところにあります。 私たち教育事業には施策を実行する企画者やビジネス上の意思決定者だけでなく、サービスを活用して教育の現場に立っている方々、サービスに展開している教材を制作しているチームなど多様な方面からデータ収集・分析の需要があります。それだけにやりがいも大きく楽しい日々を過ごしています。 課題について(導入に代えて) クエリを書いて、結果を分析して、資料にまとめて、展開して、共有して・・・みたいな仕事をしているとSQLで抽出した縦持ちのデータを横持ちに作り変えたいことがよくあり

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                                      • neue cc - .NET Core時代のT4によるC#のテキストテンプレート術

                                        C# Advent Calendar 2019用の記事となります。C# Advent Calendar 2019はその2もあって、そちらも埋まってるので大変めでたい。 さて、今回のテーマはT4で、この場合にやりたいのはソースコードジェネレートです。つまるところC#でC#を作る、ということをやりたい!そのためのツールがテンプレートエンジンです。.NETにおいてメジャーなテンプレートエンジンといえばRazorなわけですが、アレはASP.NET MVCのHTML用のViewのためのテンプレートエンジンなため、文法が全くソースコード生成に向いていません、完全にHTML特化なのです。また、利用のためのパイプラインもソースコード生成に全く向いていない(無理やりなんとか使おうとするRazorEngineといったプロジェクトもありますが……)ので、やめておいたほうが無難です。 では何を使えばいいのか、の答

                                        • (わりと)任意の Mac Application に GraphQL でアクセスできるようにした

                                          「(わりと)任意」、と書きましたが実際には AppleScript をサポートしている Application が対象で、基本的に AppleScript で取得できる情報については全て取得できるはずです。現状では read のみ実装しています。 ソースコードはこちら 使い方 実行中の Google Chrome に対して incognito の window で開いている tab の title と url が欲しい、という query を実行してみている例です。 npx で試す とりあえずサクッと試す場合は npx jxa-graphql server <appPath> で試せます。curl でも良いですし Apollo Sandbox の Explorer などを使っても良いでしょう。 $ npx jxa-graphql serve /Applications/Google\ Ch

                                            (わりと)任意の Mac Application に GraphQL でアクセスできるようにした
                                          • AWS SAM CLIを使ったLambdaのローカル実行と簡単デプロイ - BASEプロダクトチームブログ

                                            こんにちは。BASE BANK株式会社 Dev Division にて、 Software Developer をしている永野(@glassmonekey)です。 弊社ではAWS Lambdaを活用する機会が増えまして、 最近メジャーアップデートのあった「AWS SAM CLI」を使ってリリースフローの改善にチャレンジしてみました。 そこで、samコマンドで作成したサンプルプロジェクトをローカルで実行しデプロイする方法を紹介します。それに加えて、現状BASE BANKチームで行っている代表的な運用設定をご紹介します。 今回記事作成に際して、サンプルプログラムを用意しているのでもしよければ手元でご確認ください。 なお、今回LambdaにはGoを採用しました。検証に使用した環境は以下の通りです。 macOS: 10.15.x (Catalina) SAM CLI: version 1.2.0

                                              AWS SAM CLIを使ったLambdaのローカル実行と簡単デプロイ - BASEプロダクトチームブログ
                                            • ローカルでのフロントエンド開発時でも、実際のCloudflareスタックにアクセスする - console.lealog();

                                              端的にいうと、 フロントエンドはSvelteKitやらモダンなやつで組んで Cloudflare Pagesにデプロイしたい そしてKVやD1やらも使いたいし ローカルでも実際の値を参照して開発したい つまり、サーバーレンダリングやAPIルートを実装するときに、既存のスタックに保存してある値を使いたいという話。 個人的にはあるあるのケースで、あらゆるものをCloudflareのエッジで完結させる未来を待つなら、なおさら。 ローカルから実際のKVやD1にアクセスするには 現状、これをやるには2通りの方法しかない。 REST API `wrangler dev --remote` まず前者。これはいわずもがな、HTTP経由でアクセスできる。 ただ、Cloudflare Pagesにデプロイするなら、Workersで動作するコードからアクセスするなら、あえて1クッションはさむ理由はなさそう。 つ

                                                ローカルでのフロントエンド開発時でも、実際のCloudflareスタックにアクセスする - console.lealog();
                                              • TeXで使うプログラミング言語まとめ

                                                (TeX & LaTeX Advent Calendar 2021の24日めの記事です。昨日は @wtsnjp による「jlreq + expl3 で学会文書クラスを作った話」でした。他人が使う文書クラス作るのまじすごい) TeXを使っている人たちはよく「コマンド」とか「マクロ」とか「プログラム」について話しています。そういう会話を耳にして「TeXではプログラミングができる」ことを知り、興味を持ったものの、具体的にどこから始めればいいかわからない人も多いでしょう(ほんとに多いのか?)。 ここでちょっとした落とし穴があります。一口に「TeXでプログラミング」といっても、目的や手段や用途に応じて文法や機能や表現能力がまったく異なるいくつかのプログラミング言語があり、それらを使い分ける必要があるからです。つまり「プログラミング言語」という観点から言うと、TeXの本来の目的である「文書の組版」でプ

                                                  TeXで使うプログラミング言語まとめ
                                                • 【Emacs入門】②バージョン28で新たにビルトインされるModus Themesを使おう

                                                  modus-vivendi DAP Mode 今回は見た目、テーマについてです。 あくまでも私の印象ですが、Emacsには「これぞEmacs」というようなEmacsを代表するようなテーマがなかなか見当たらないように思います。VimにはSolarizedを初めとしてVimから始まったテーマがたくさんありますし、Electron系のエディタはオリジナルのデフォルトのテーマからしてとても見映えが良いです。一方Emacsはと言えば他のエディタのテーマの移植モノばかりで、Emacsから始まってチヤホヤされているテーマが見当たりません(私の調査力も当てにならないので何かありましたら教えてください)。 Doom系のテーマ群は見映えはするのですが、主に他のエディタで名を馳せたテーマの移植組で構成されていたので見送りました。Spacemacsのデフォルトテーマはアリかもと思いましたが、DoomもそうですがS

                                                    【Emacs入門】②バージョン28で新たにビルトインされるModus Themesを使おう
                                                  • 【普段使いできる】psql メタコマンド10選【🐘🐘】 - AppBrew Tech Blog

                                                    AppBrew で LIPS のリードエンジニアをしている @spinute です。 突然ですが、みなさん、コマンドラインは好きですか? 私は好きです。好きなコマンドは tldr, glances, tig で、よく使うコマンド Top-10 はこんな感じです。1 $ history | awk '{print $2}' | sort | uniq -c | sort -nr | awk 'NR<=10 {print $2}' | cat -n 1 git 2 vi 3 fg 4 tig 5 l 6 cd 7 grep 8 curl 9 aws 10 go ストイック・ハードボイルド路線ではなく、シンプルで安定したインターフェースを提供しながらも、認知上の負荷を下げてくれるリッチなコマンドが好きです。 AppBrew では、ウェブ生まれアプリ育ちの人が多めだったり、ソフトウェアエンジニアの

                                                      【普段使いできる】psql メタコマンド10選【🐘🐘】 - AppBrew Tech Blog
                                                    • SDDLで学ぶWindowsのアクセス制御 - ラック・セキュリティごった煮ブログ

                                                      北原です。 今回は、Windows OSを守るセキュリティ機能の中でも重要な役割を担う、アクセス制御に関する話題を解説します。 UnixやLinuxでは「Everything is a file」と言われていますが、Windows OSではファイルやプロセスをはじめとする全てのものがオブジェクトとして管理されており、それぞれが ACL(Access Control List:アクセス制御リスト) によりアクセス制御されています。 ACLは、アカウントに与えているアクセス権限を個別に定義した ACE(Access Control Entry:アクセス制御エントリ) と呼ばれる情報のリストです。 例えば、Windows OSでファイルのプロパティを開くと、以下の図のようにACLが視覚的に確認できます。 DACLの確認例 ファイルやディレクトリなどでは、Windows OS標準の機能でこのように

                                                        SDDLで学ぶWindowsのアクセス制御 - ラック・セキュリティごった煮ブログ
                                                      • Go はどのようにしてサプライチェーン攻撃を低減しているか

                                                        Go 本家ブログが面白い記事を出してたので,かいつまんで紹介してみる。 サプライチェーン攻撃とは 知らない方もいるかもしれないので一応説明すると,もともと「サプライチェーン」というのは原料調達から製造,物流,販売を経て顧客に渡るまでの事業の一連の流れ(chain)を指す言葉で,この流れを最適化することで生産性の向上やコストの低減を目指すというのが,いわゆる SCM (Supply Chain Management) と呼ばれるやつである。 これをソフトウェア開発に当てはめて,製品の企画・設計から製造して顧客に渡し,さらにその後の保守・運用を含めた流れもサプライチェーンと呼ぶことがある。さらにさらにソフトウェアのサプライチェーンの場合は複数のソフトウェアを組み合わせた新たなシステムを作って運用することも含まれる。XaaS 全盛の現代ではソフトウェア・サプライチェーンの管理はとても重要である。

                                                          Go はどのようにしてサプライチェーン攻撃を低減しているか
                                                        • Vim scriptでプラグインを作ろう 〜 Vimはいいぞ!ゴリラと学ぶVim講座(8) | さくらのナレッジ

                                                          比較演算子に「#」を付けずに使用した場合は、ignorecaseの設定次第で動きが変わります。ignorecaseは、大文字小文字の区別を無視するオプションです。デフォルトでは無効になっているので、大文字小文字を区別して比較します。ignorecaseを有効にするには :set ignorecase を設定します。 ユーザの設定によって比較処理の動きが変わらないように、基本的に「#」で大文字小文字を区別するようにしておくと良いです。 バッファについて バッファはメモリ上にロードされたファイルのことです。バッファには名前と番号があり、名前はファイル名で、番号は作成された順で割り当てられます。バッファは:bwipeoutで明示的に削除するかVimを終了しない限り、メモリに残ります。 バッファの存在チェック bufexists({expr})で{expr}のバッファがあるかを確認できます。ある場

                                                            Vim scriptでプラグインを作ろう 〜 Vimはいいぞ!ゴリラと学ぶVim講座(8) | さくらのナレッジ
                                                          • Fluentd実践入門 ──統合ログ基盤のためのデータ収集ツール

                                                            2022年10月8日紙版発売 2022年10月6日電子版発売 田籠聡 著 A5判/544ページ 定価3,520円(本体3,200円+税10%) ISBN 978-4-297-13109-8 Gihyo Direct Amazon 楽天ブックス ヨドバシ.com 電子版 Gihyo Digital Publishing Amazon Kindle ブックライブ 楽天kobo honto 本書のサポートページサンプルファイルのダウンロードや正誤表など この本の概要 本書は,Fluentdについて網羅的に解説した書籍です。 Fluentdは,ログやそのほかのデータの収集および集約,転送,変換,保存を実現するためのソフトウェアです。すでに多くのユーザーに利用されているほか,Kubernetes環境におけるデファクトスタンダードなログ収集方法として扱われています。そのため,AWS,GCPおよびAzu

                                                              Fluentd実践入門 ──統合ログ基盤のためのデータ収集ツール
                                                            • テキストデータのかさましを実装する - 一休.com Developers Blog

                                                              はじめに データサイエンス部の平田です。 ディープラーニングのモデルを作る際、学習データが少ないことが原因で精度が上がらない場合、データのかさまし(augmentation)を行うことがあります。 画像の場合は、オリジナルに対して回転させたりノイズを少し加えることで同じラベル付けがされている別の画像を作り出すことができ、それを学習データに加えることで頑健なモデルになります。 ただし、テキストの場合は回転させると意味不明になるのでどういう操作をしてかさましするかというのを考える必要があります。 そこで、EDA(Easy Data Augmentation)というものが考案されました。参考 Synonym Replacement:文中の単語の内n個、同義語に置き換える Random Insertion:文中の単語をランダムに選んで同義語にしてランダムな場所にinsert、n回繰り返す Rand

                                                                テキストデータのかさましを実装する - 一休.com Developers Blog
                                                              • UoPeopleでComparative Programming Languages(プログラミング言語比較論)を修了した - えんぴつぶろぐ

                                                                オンライン大学 University of the People でComparative Programming Languages (CS4402) を修了したのでその感想を書きます。 これまでのUoPeople関連の記事はこちら: UoPeople カテゴリーの記事一覧 - えんぴつぶろぐ はじめに プログラミング言語のパラダイムの変化を追いながら、命令型言語と非命令言語(関数型や論理型など)の特徴を学び比較を行うコースです。 各言語の歴史や特徴だけでなく、コンピューターシステムのアーキテクチャやコンパイルの仕組みなども触れるので、今までのCS系コースの総復習的な内容だと感じました。 #UoPeople プログラミング言語比較論(#CS2204)の感想。 言語の比較だけじゃなく今までのCS系コースの総復習的な内容だった。 ノイマンアーキテクチャ、チューリングチャーチ理論から始まるプロ

                                                                  UoPeopleでComparative Programming Languages(プログラミング言語比較論)を修了した - えんぴつぶろぐ
                                                                • Apollo Client と SSR の罠 その1 - パフォーマンス改善編 | Wantedly Engineer Blog

                                                                  Wantedly でバックエンドエンジニアをしている @izumin5210 です。 この記事は GraphQL Advent Calendar 2020 の11日目の記事として書かれました。が、7割くらいは SSR についての議論のこり3割くらいが Apollo Client の話です。 最近、Apollo Client と SSR(Server Side Rendering) を利用した Web アプリケーションのパフォーマンス改善に取り組みました。この記事では「パフォーマンスの問題にどう立ち向かったか」および「そもそも問題を起こさない構造にするために何ができるか・何をすべきでないか」の考察をしていきます。 TL;DRパフォーマンス改善は計測・可視化からライブラリが用意してくれているフック機構を上手に使って計測していこうrenderToStringWithData では、renderT

                                                                    Apollo Client と SSR の罠 その1 - パフォーマンス改善編 | Wantedly Engineer Blog
                                                                  • CUEでTerraformを書いてみる - chroju.dev

                                                                    最近 CUE の話題を少しずつだがよく見かけるようになってきた。 CUE を使用した Kubernetes マニフェスト管理 | メルカリエンジニアリング [DevOps プラットフォームの取り組み #4] CUE 言語の紹介 - NTT Communications Engineers' Blog CUE によるスキーマやバリデーションのポータビリティ | gihyo.jp CUE とは何か、レポジトリの README から引用すると以下のように書かれている。 CUE is an open source data constraint language which aims to simplify tasks involving defining and using data. It is a superset of JSON, allowing users familiar with

                                                                      CUEでTerraformを書いてみる - chroju.dev
                                                                    • Amazon Bedrockの基本情報とRuntime APIの実行例まとめ - 参考資料、モデルの特徴、価格、使用方法、トークンと推論パラメータの説明 - NRIネットコムBlog

                                                                      小西秀和です。 今回は2023-09-28にGeneral Availability(GA)になったAmazon Bedrockの基本情報、Runtime APIの実行例についてまとめました。また、トークンやパラメータのイメージをつかむための必要最小限の用語説明も所々入れています。 最終更新日:2024/06/21 ※本記事および当執筆者のその他の記事で掲載されているソースコードは自主研究活動の一貫として作成したものであり、動作を保証するものではありません。使用する場合は自己責任でお願い致します。また、予告なく修正することもありますのでご了承ください。 今回の記事の内容は次のような構成になっています。 Amazon Bedrockの基本情報 Amazon Bedrockの参考資料・学習リソース Amazon Bedrockとは テキストを扱うGenerative AIにおけるトークン(to

                                                                        Amazon Bedrockの基本情報とRuntime APIの実行例まとめ - 参考資料、モデルの特徴、価格、使用方法、トークンと推論パラメータの説明 - NRIネットコムBlog
                                                                      • gokartのMLパイプラインをKubernetesで並列分散実行できるライブラリkannonを作った話 - エムスリーテックブログ

                                                                        初めまして!2023年3月前半にエムスリーのAIチームで10日間インターンに参加していた小栗 (@irungo_ic )です。 インターンでは、エムスリー発の機械学習パイプラインOSSであるgokart をKubernetes上で高速にかつ簡単に実行できるようになるライブラリであるkannon('cannon'と同じ発音!)をゼロから実装し、OSSとして公開しました。 github.com この記事ではkannonの技術的な解説、インターンに参加した感想をお伝えします! gokartの概要 gokartの抱えていた課題 シングルスレッドでの逐次実行により実行時間が長くなってしまう GKEのリソースを効率的に使えない kannonの概要 kannonの使い方 gokart kannon gokart kannon 補足 kannonのアーキテクチャ kannonの実装 1. Task Que

                                                                          gokartのMLパイプラインをKubernetesで並列分散実行できるライブラリkannonを作った話 - エムスリーテックブログ
                                                                        • BigQuery MLでスロット使用量が急増しているプロジェクトやユーザーを異常検知する - yasuhisa's blog

                                                                          背景 どうやって異常を検知するか BigQuery MLでの異常検知 検知できるモデルの種類 共通設定 データの前準備 モデルの学習 モデルを元にスロット使用量が異常に増加していないか予測する 所感 背景 BigQueryはオンデマンドとフラットレート(定額料金)がある オンデマンドはスキャン量がお金に直結するため、INFORMATION_SCHEMA.JOBS_BY_*などを使ってクエリ警察をしている方も多いはず INFORMATION_SCHEMAに代表されるデータ管理に役に立つ現場のノウハウを最近会社のTech Blogに書いたので、そちらも見てね 一方で、フラットレートに関しては定額使いたい放題のプランであるため、オンデマンドよりはクエリ警察をしていない場合もある 見れるなら見たいが、どうしても支出に直結するオンデマンドを優先して見てしまいがち。工数も限られている が、あまりに自由

                                                                            BigQuery MLでスロット使用量が急増しているプロジェクトやユーザーを異常検知する - yasuhisa's blog
                                                                          • neue cc - UnitGenerator - C# 9.0 SourceGeneratorによるValueObjectパターンの自動実装とSourceGenerator実装Tips

                                                                            ValueObjectは好きですか?私は大嫌いです。いじょ。 ざっくり言えばプリミティブ型に専用の型を付ける教義です。例えばUserIdをintとして扱っているとTeamIdと取り違えるかもしれないし、Hpに突っ込んでしまうかもしれない。StrengthとIntelligenceとAgilityとSpeedは別物なのだから全部intじゃなくて区別して欲しい、そうじゃないと間違った演算しちゃうぞ、と。まぁそういう自体を避けるために、それぞれラップした個別型を作るのです。int strengthじゃなくてStrength strengthだぞ、と。 これは一見正しく実際正しいのですが、問題もあります。一つに面倒くさい。ラップしたctorを作るのだけでも定形でウザ、と思いますが、更に等値とか実装するのは面倒くさい。また、そのままだと計算できなくなるので、算術演算のために生の値を.Valueで取り

                                                                            • 新機能 – Lambda関数の共有ファイルシステム – Amazon Elastic File System for AWS Lambda | Amazon Web Services

                                                                              Amazon Web Services ブログ 新機能 – Lambda関数の共有ファイルシステム – Amazon Elastic File System for AWS Lambda 本投稿は AWS の Chief Evangelist (EMEA)であるDanilo Pocciaによる寄稿です。 AWS Lambda関数がAmazon Elastic File System(EFS)をマウントできるようになったことを非常に嬉しく思います。EFSは、高可用性と耐久性のために複数のアベイラビリティーゾーン(AZ)にまたがってデータを格納するスケーラブルでエラスティックなNFSファイルシステムです。このように、使い慣れたファイルシステムインターフェイスを使用して、関数単体、および複数のLambda関数のすべての同時実行環境にわたってデータを保存および共有できます。 EFSは、強力な整合性

                                                                                新機能 – Lambda関数の共有ファイルシステム – Amazon Elastic File System for AWS Lambda | Amazon Web Services
                                                                              • 10Xのテストコード規約 - 10X Product Blog

                                                                                はじめに こんにちは!モジュール開発部のyamakazu (@yamarkz) です。 10Xではテストコードの標準化を目指して、テストコード規約 (Test Coding Standards) を整備してきました。この記事では数ある規約の中でも、実際に活用して効果が大きかったものをいくつか取り上げて紹介します。 テストコードの品質に課題を持っている方や、コーディング規約の整備に関心を寄せる方の参考になれれば幸いです。 ChatGPT 要約 ChatGPTに内容の要約をお願いしました。この記事で述べられている内容は以下の通りです。 テストコードに規約を設ける目的は、「テストの資産性を高めることで、プロダクトの発展性と事業の継続可能性を守るため」である。テストコード規約は、ボトムアップで開発組織全体が守る基準を明確にし、良質なテストを書くために設ける。この規約ではGroup, Arrange

                                                                                  10Xのテストコード規約 - 10X Product Blog
                                                                                • ChatGPTなどLLMを使わずに自然言語でツールを操作する - きしだのHatena

                                                                                  OpenAIのFunction Callingが出たときに、GPTを使って自然言語でツールを操作するというのをやったんだけど、この程度にGPT使う必要なくない?という感じもしたので、GPTなどLLM使わずに実装してみました。 LLM使わずに実現できることはLLM使わないほうがよさげ。 前回のブログ、これです。 こんな感じで動くようになっています。 ツールのテキスト操作にGPTなんかいらんかったんや! サクサク動くわ。 pic.twitter.com/JAD3grWJGx— きしだൠ(K1S) (@kis) 2023年7月1日 GPT4使ったときはこんな感じ OpenAIのFunction Callingでツール操作を試すやつ、GPT-4だとかなり文脈を理解してくれるし、位置関係も結構ただしく扱ってくれる。しかし遅い。 pic.twitter.com/nkijZpcnP6— きしだൠ(K1S

                                                                                    ChatGPTなどLLMを使わずに自然言語でツールを操作する - きしだのHatena