本記事ではNixを利用して、linux(nixos)とmacの開発環境を宣言的に管理していく方法について書きます。 設定は一つのrepositoryで管理し、git cloneして、makers applyを実行するだけという状態を目指します。 依存していいのはnixのみとします。 現状設定できている内容は以下です。 SSH(daemonの起動, authentication方法, userのauthorized keyの設置)FontTimezoneInput methodDesktop environmentUserPackage(実行コマンド+設定file)作成したrepository Nixについてまだまだわかっていないことが多いのですが、ひとまず使い始められた感じです。 そもそもNixとは現状の自分の理解ではNixとはpackage manager + build systemと
新型コロナウイルスの広がりにより、自宅勤務となる人が増えています。 さらに事態が悪化すれば、他国のように緊急事態宣言が出されるかもしれず、そうなれば多くの人が職場に向かうことも難しくなるでしょう。そうなる前に、職場の各PCに外部からアクセスできるようにしておきたいという人も多いのではないでしょうか。 そこで、今回は「Webブラウザーからリモートデスクトップを使う」ためのソフトウェア「Apache Guacamole」をUbuntuサーバーにセットアップする手順を紹介します。Apache Guacamoleは、Windowsのリモートデスクトッププロトコル（RDP）およびVNCに対応しています。また、GUIだけでなくSSHおよびTelnetサーバーへのアクセスを中継する機能も持ちます。 図1 Apache Guacamoleのドキュメントより Apache Guacamoleのメリットの1つ
仕事でJava 8とJava 11を行ったり来たりしたり、Javaの特定のマイナーバージョンでのみ発生する問題の調査などをしないといけないケースが出てきて、最初は都度環境変数で切り替えていたのですが、切り替え忘れてうっかり別のバージョンでコンパイルしてしまうということが増えてきたのでjenvというツールを試してみました。 github.com Macの場合はbrewでインストールできます。 $ brew install jenv jenvはデフォルトでは~/.jenvに設定などを保存するようです。以下のディレクトリを手動で作成しておく必要がありました。*1 $ mkdir -p ~/.jenv/versions .bash_profileなどに以下を追加。 eval "$(jenv init -)" JDKはbrew caskでインストールできるようなのですが、手元にはすでにインストールし
Docker Desktop for Macの実用的な代替手段: lima + Docker - Qiita
2023/07/04追記: 現在はRacher Desktopがおすすめ Rancher Desktopの登場により、この記事でやろうとしている環境構築を簡単に実現できるようになっています。設定でコンテナランタイムをdockerd (moby)に設定すれば、Dockerを利用することができます。 はじめに 昨年のPull Limitに引き続き、Docker社が再び動きました。 今後Docker Desktopを使用する場合、中規模以上の企業では有料プランを使用する必要があります。ただし有料プランで提供されるサービスは開発者にとってはあまり価値がないものですし、この有料プランを全社的に導入するという話を進めるのも中々骨が折れるでしょう。 NOTE: Docker Desktopの有料プラン移行には2022年1月31日までの猶予期間があります 既に一部ではDocker Desktopの代替手段
Laravel + Vue.jsでGoogleカレンダーのクローンを作ろう！！【Laravel8対応】フロントエンド編①｜Yuu's Memo
皆さんこんにちは！！ 昨日に引き続き、フロント（Vue.js）側の開発を始めていきます。 前回までで、一応LaravelのBlade上にVue.jsのコンポーネントを表示する事ができました。 今回はカレンダーを作っていきたいと思います！ 前回までの記事はこちらからどうぞ Laravel + Vue.jsでGoogleカレンダーのクローンを作ろう！！【Laravel8対応】準備編Laravel + Vue.jsでGoogleカレンダーのクローンを作ろう！！【Laravel8対応】API作成編①Laravel + Vue.jsでGoogleカレンダーのクローンを作ろう！！【Laravel8対応】API作成編②Laravel + Vue.jsでGoogleカレンダーのクローンを作ろう！！【Laravel8対応】フロントエンド準備編 今回は前回インストールしておいたライブラリーを使用するので、それ
マークダウンパーサを作ろう - エムスリーテックブログ
デジカル開発メンバーの末永(@asmsuechan)です。電子カルテの開発を通して医師や医療事務の方の「書く」をサポートしています。 みなさん、マークダウンでテキストを書いていますか？私はマークダウンで書くことが好きで、プレーンテキストでもほとんどのメモをマークダウン記法で書いてしまいます。この記事もはてなのマークダウンを使って書いています。*1 マークダウンを使えるサービスを挙げていくとGitHubやStackOverflowなど開発者ならば誰しも知るサービスが多く出てきます。このことからもわかるように、マークダウンはもはや開発者とは縁の切れないものとなっています。 しかし、普段の開発時によく使うマークダウンですが、実際にはどのような仕組みで動いているのかを知る人は少ないのではないかと思います。 この記事ではオリジナルのマークダウンパーサ「minute」をTypeScriptを使ってハン
第688回と第690回では、カーネルのトレーシングツールとして注目されているeBPFを活用するためのツールとしてBCCを紹介しました。しかしながら、BCCだけがeBPFを扱えるツールというわけではありません。今回はツールなしに利用できるsysfsや、よりユーザーフレンドリーなトレーシングツールであるbpftoolを紹介します。 Python版BCCの問題点 これまで紹介していたBPF Compiler Collection（BCC）のツールはいずれもフロントエンドとしてPythonを使っていました。つまり利用者はまずPythonスクリプトを起動し、その中でeBPFのオブジェクトをコンパイルし、ロードすることでようやくトレースが始まっていたのです。 実行環境でBPFオブジェクトをビルドする必要があるこの方法にはいくつかの問題点が存在します。 実行環境にコンパイラをインストールする必要がある
これまでの記事では、自作OSとそれを取り巻く状況について触れてきましたが、今回と次回は少し視点を変えて、自作OS開発で使うツールのデバッグや、それを通した貢献(contribute)の話をしたいと思います。 自作OSに限らず何かを開発する際には、たいていの場合、他の誰かが作ったツールを利用することになります。たとえば、CコンパイラとしてのClangや、デバッグのためのエミュレータとしてのQEMU, CやC++の標準ライブラリとしてのNewlibやlibc++などを、私の自作OS liumOS では利用しています。これらのソフトウエアは、ソースコードが公開されており、インターネット上の誰もが開発に参加することが可能です。 これらの開発ツールは、世界中のたくさんのユーザーに利用されるうちに、バグが見つかったり機能追加のリクエストが来たりすることで、完成度が次第に高まってきます。しかし、多くの人
![開発ツール(QEMU)への貢献(前半) 〜自作OSのいまと昔 [第3回] | さくらのナレッジ](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/8ebd29a74c89a12937872cd0c76541b18eac1ab8/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fknowledge.sakura.ad.jp%2Fwp-content%2Fuploads%2F2019%2F07%2Fjisaku_os.png)
データバージョンの管理とは？ データバージョンの管理とは、バイナリデータのバージョンを管理することを指します。データバージョンの管理は、Git 等でのコードのバージョン管理をバイナリデータに拡張しています。実験の再現性を高められるメリットがあります。 DVC とは？ データのバージョンを管理する機能をもつオープンソースソフトウェアです。データのハッシュをテキストファイルで保持し git でバージョン管理します。また、yaml ファイルで実行パイプラインを定義して監視対象データが更新された際にハッシュを更新することで、新しいハッシュ値を含んだデータをバージョン管理します。更新されたデータファイルはキャッシュディレクトリに保存され、必要なタイミングで自動的に復元されます。 データのリモートリポジトリを定義することで、データ一式を簡単なコマンド操作で S3 等へ push / pull すること
皆さんこんにちは、暑い中ですがお元気ですか？おっくんです。 去る 2021 年 7 月 13 日に Deno 1.12 がリリースされました。 今回も、リリースノートを参考に 変更事項の気になるところを紹介したいと思います。 実行環境 macOS Catalina 10.15.7 Docker イメージ denoland/deno:centos(確認時点では Deno 1.12.0 でした) Deno 1.12 Deno 1.12 での変更事項をDeno 1.12 リリースノートを元に確認します。 deno.com Web Crypto API の対応メソッドが増えました Deno 1.12 では、 以下のWeb Crypto APIの 3 つの実装が追加されました。 crypto.subtle.generateKey キー生成 crypto.subtle.sign 署名 crypto.s
The tar archive format, its extensions, and why GNU tar extracts in quadratic time - Mort's Ramblings
Date: 2022-07-23 Git: https://gitlab.com/mort96/blog/blob/published/content/00000-home/00014-tar.md (If you're here from Google and just need help with tar being slow: If you trust the tar archive, extract with -P to make tar fast.) A couple of days ago, I had a 518GiB tar.gz file (1.1 TiB uncompressed) that I had to extract. At first, GNU tar was doing a great job, chewing through the tar.gz at a
はじめに Next.js Conf 2022でNext.js 13の発表がありました。BlogなかでNext.js13の新機能まとまっていたので引用。 app/ Directory (beta): Easier, faster, less client JS. Layouts React Server Components Streaming Turbopack (alpha): Up to 700x faster Rust-based Webpack replacement. New next/image (stable): Faster with native browser lazy loading. New @next/font (beta): Automatic self-hosted fonts with zero layout shift. Improved next/lin
Amazon Inspectorから脆弱性情報を取得してGitHub Issuesにチケット発行するのを自動化する - LIVESENSE ENGINEER BLOG
まえがき こんにちは、インフラグループの yjszk です。 インフラグループでは、Amazon Inspectorで検出された脆弱性への対応を定期的に行っています。 ただ、脆弱性情報を収集して適切な対応を行うプロセスは手作業です。作業が面倒であり、トイルとなっていました。 そこで、PythonとGitHub Actionsを使ってGitHub IssuesにAmazon Inspectorで検出した脆弱性情報を登録し、必要な対応内容がひと目でわかるようにしました。 この自動化により、より迅速な脆弱性対応が可能になりました。具体的には以下のようなIssueを自動作成しています。 Amazon Inspectorについて 概要は以下です。 EC2インスタンスにAmazon Inspector エージェントをインストールして、ネットワーク到達性や、プラットフォームの脆弱性を診断し、潜在的なセキ
import cv2 import os def extractFrames(pathIn, pathOut): if not os.path.exists(pathOut): os.mkdir(pathOut) cap = cv2.VideoCapture(pathIn) count = 0 while (cap.isOpened()): ret, frame = cap.read() if ret == True: cv2.imwrite(os.path.join(pathOut, "frame_{:06d}.jpg".format(count)), frame) count += 1 else: break cap.release() cv2.destroyAllWindows() def main(): extractFrames('video.mp4', 'outputdir')
前回はテキストマイニングの手法と OSS を用いた実践について紹介しました。今回は、Google の T5(Text-to-Text Transfer Transformer) によるテキスト生成について、学習や推論のコード例と実験結果を交えてご紹介します。 1. はじめに 本記事では Google の T5(Text-to-Text Transfer Transformer) 1によるテキスト生成について、学習や推論のコード例と実験結果を交えてご紹介します。実験としては livedoor ニュースコーパス2での文章分類、やさしい日本語コーパス3及びやさしい日本語拡張コーパス4を用いたやさしい日本語変換を行いました。今回も Google Colaboratory で動かすことを想定したコードスニペットを入れていきますので、実際に動かしたり対象を変えてみたりして試して頂けると良いかと思います
Linux 環境から Amazon FSx for Windows File Server のファイル共有にアクセスする | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Linux 環境から Amazon FSx for Windows File Server のファイル共有にアクセスする クラウドベースのストレージを活用するために、オンプレミスの Network Attached Storage (NAS) をクラウドに移行したいと考えるお客様が増えています。これらの多くのお客様の環境は混在しており、Windows と Linux オペレーティングシステムを組み合わせたワークステーションを使用しています。Windows オペレーティングシステムを使用する従業員にとって一般的なアプローチは、コンピュータを Active Directory に参加させ、ファイル共有を使用して共有ストレージにアクセスすることです。Active Directory は、ネットワーク内のデバイスへのアクセスとアクセス許可を管理で
When writing JavaScript, it’s sometimes useful to call into Rust code. For example, there might be a complex algorithm already implemented in Rust that you want to reuse, or some Rust code might run faster and be more memory efficient than any JS implementation. This blog post introduces a new tool called wasmbuild, which simplifies the process of building and using Rust code in Deno and the brows
Laravel + Vue.jsでGoogleカレンダーのクローンを作ろう！！【Laravel8対応】フロントエンド編④｜Yuu's Memo
皆さんこんにちは！！ 前回に引き続き、フロント（Vue.js）側の開発を始めていきます。 Vue.jsに皆さんも大分慣れてきたのではないでしょうか？ 前回は、予定の詳細表示ダイアログを作成しました。 前回までの記事はこちらからどうぞ Laravel + Vue.jsでGoogleカレンダーのクローンを作ろう！！【Laravel8対応】準備編Laravel + Vue.jsでGoogleカレンダーのクローンを作ろう！！【Laravel8対応】API作成編①Laravel + Vue.jsでGoogleカレンダーのクローンを作ろう！！【Laravel8対応】API作成編②Laravel + Vue.jsでGoogleカレンダーのクローンを作ろう！！【Laravel8対応】フロントエンド準備編Laravel + Vue.jsでGoogleカレンダーのクローンを作ろう！！【Laravel8対応】フ
AWS Lambda でOpenAI の Whisper API を 認識精度の改善も含めて試してみた | DevelopersIO
はじめに AWS LambdaでOpenAIのWhisper APIを試してみました。 OpenAIには音声データから文字起こししてくれる「Whisper」という音声認識モデルがあり、WhisperをAPIの形で呼び出すWhisper APIが存在します。日本語ももちろん対応してます。 今回は、AWS LambdaがS3バケットに保存された音声データを元にWhisper APIで文字起こしして、精度を確認してみたいと思います。 OpenAIアカウントAPIキーの発行 OpenAIアカウント作成後、APIキーの発行をします。 APIキーの発行は、アカウントの View API keys をクリックします。 Create new secret key をクリックすると、API keyが発行されますので、コピーしておきます。 S3バケット 拡張子がwavの音声ファイルをS3バケットに保存しました
サーバレース環境で「カオスエンジニアリング」が実装できる aws-lambda-chaos-injection を試してみた | DevelopersIO
こんにちは。コンサル部のテウです。 カオスエンジニアリングの主なターゲットとしては Server-based のことが多いですが、Serverless 環境でのカオスエンジニアリングが簡単にできる python ベースのライブラリーが公開されています。今回はこのライブラリーを試してみたのでの紹介記事となります。 目次 Chaos Lambda (Chaos Injection for AWS Lambda) とは 先日AWSJで開催された Chaos Engineering Recap 2019 のセッションの一つで紹介されたこの Chaos Lambda というライブラリーはAWSで Principal Evangelist として働いている Adrian Hornsbyさんが開発したライブラリーです。Githubで公開されたライブラリーですが、Lambda環境で簡単にカオスエンジニアリ
今回はGoで書かれたオブジェクトストレージサーバーであるMinIOを使用する方法を紹介します。 オブジェクトストレージサービスとMinIO オブジェクトストレージという名称を聞くようになって久しいですが、あまり身近でないというケースも多いでしょう。一方オブジェクトストレージを提供するサービスは確実に増加していて、最近ではWasabiが国内でもサービス開始しています。非常に安価なのが特徴で、1TBまでであれば月834円というのはなかなかに魅力的です。また「さくらのクラウド」でもオブジェクトストレージの提供を再開するとのことです。 オブジェクトストレージは従来のストレージとは考え方が違うので、手元に検証環境を作りたい、あわよくばそのまま本運用をしたいと考えるかもしれません。そのような場合には、まずMinIOを使用してみるといいでしょう。 MinIOはオープンソースでマルチプラットフォームなオブ
AWS X-Rayによる分散アプリケーション分析をFargateで試してみた #Fargate | DevelopersIO
こんにちは、コカコーラ大好きカジです。 AWS X-RayをFargate上でどのように動かすか不明だったため、調べてみたところ、以下の資料が見つかったので、東京リージョンで構築して試してみました。 構築時のコマンドの実行結果も貼っています。 GitHub - aws-samples/aws-xray-fargate: Code examples showing how to run AWS X-Ray as a sidecar container on Fargate for deep application insights. AWS X-Rayによる分散アプリケーション分析（分散トレーシング）とは マイクロサービスが増え、パフォーマンス状況やデバッグが煩雑になっており、サービス間の相互作用やそれぞれの待機時間を把握するのは面倒な問題です。 そんな問題を解決するのが、AWS X-Ray
【Unit4 ブログリレー 1日目】 Viteは"ヴィート"と読みます♫ もう覚えましたね♫*1 こんにちは、エムスリーエンジニアリンググループの山田(@Satoki_1226)です。 本日より、Unit4でもブログリレーを行うこととなりました。Unit4は医療系ポータルサイト m3.com の開発・運営を担当するチームです。Unit4エンジニアがリレー形式でテックブログを執筆し、どんなメンバーがいるのか・どのような開発をしているのかなど、ご紹介できればと思います。 トップバッターである私からは、m3ラウンジというサービスのVite移行時に得られた知見をもとに、 Vite/Vitestへの移行によって感じた「速さ」 移行時の手順とポイント をお伝えできればと思います。Viteが気になっている方や、Vite移行の進め方に困っている方にとって少しでも参考になれば幸いです。なお掲載しているサンプ
PythonでAmazonの商品検索アプリの作成
管理者権限のない環境で必要なモジュールをインストールし、python言語を使ってAmazonの商品検索api(Amazon Product Advertising API)によりISBN番号で書籍を検索してみました。 Python実行環境の構築 管理者権限のない環境では、Pythonで書かれたパッケージソフトウェアをインストール・管理するためのパッケージ管理システム「pip」を最初に使えるようにインストールします。自分でインストールするパッケージは、$HOME/.local/以下にまとめてインストールします。まずディレクトリを次のコマンドで作成します。 $ mkdir /home/hoge/.local/lib/python2.7/site-packages vi等を使って、$HOMEにある.cshrcを編集します。「set path=～」の部分に、以下のように「$HOME/.local/
AVラックがワチャワチャしだしたの図 ウチは今まで nasne を使って楽チン運用をしてきたのだけど、 生産も終わってサービス停止もそう遠くない将来にきてしまう 。 容量1TBの運用も窮屈に感じてきたし、元々運用していたNAS（8TB）を利用できる録画サーバーを作ることにした。 先人の多くの記録があったので「わたしでもできるっしょ、やってみっか」となった。感謝。 Raspberry Pi 3+Chinachuで地デジ録画サーバー構築 - Qiita Raspberry Pi でTVを見る録る！ - Qiita 「PX-S1UD V2.0」Linuxでも使える定番TVチューナー | 秋葉原ぶらり | ページ 2 重複する箇所は多々あるが、私の環境構築に必要なコマンドは全て記述しておく。 使ったハード 元々持っていたもの NAS : Synology 216j + HDD8TB GUI動作は若
NginxのHTTP/3対応版が公開されました。実際に動かしていきます。(なお、現在サポートしているのはHTTP/3 draft 27版です) www.nginx.com 基本的には 「README」 の通りやるだけです。 HTTP/3の詳細についてはガッツリ解説を書いたので、ご参考にしていただければ asnokaze.hatenablog.com 準備 (ちなみに環境は Ubuntu18.04 Bionicです) パッケージのインストールと、依存するboringsslのビルドをしておきます https://boringssl.googlesource.com/boringssl/+/HEAD/BUILDING.md $ sudo apt install mercurial ninja-build $ git clone https://boringssl.googlesource.com
Red Hatでソリューションアーキテクトをしている田中司恩(@tnk4on)です。最近はPodmanやOpenShiftの良さをより簡潔に伝えられないかと日々考えながら記事の寄稿などの活動も行っています。 前回の記事では RHEL 8.4 BetaとPodman v3について紹介しましたが、 ついにRHEL 8.4 がGAになりイメージの入手が可能になりました。有効なサブスクリプションをお持ちの場合や、Red Hat Developer Programのアカウントをお持ちの場合は今すぐに入手できます。なお、評価版についてはこの記事執筆時点ではRHEL 8.3のままのようです。 今回は前回記事でも触れたPodman v3でdocker-composeを実行する方法について紹介します。 前回記事はこちらです。 rheb.hatenablog.com （追記）この記事の続きの記事を書きました。
Introduction Linux kernelの6.2からRustでカーネル開発をするための基本的なサポートが導入されましたが、 メジャーなディストリビューションは6.2をデフォルトで搭載していませんでした。 なのでRustカーネルを試そうとした場合、 カーネルのソース持ってきてカーネルビルド関連のソフトウェアやライブラリをインストールし、 Rust関連のオプションつけてビルドしなおして Rustで書いたカーネルモジュールをビルドして QEMUとかUTMとかでようやく動作確認ができます。 とりあえずHelloWorldするだけでも、かなり面倒です。 しかし先日、Ubuntu 23.04 Lunar Lobsterがリリースされました。 これは標準でLinux Kernel 6.2を搭載しているので、面倒な手順を踏まなくても Rust製のLinux kernelが動きます。 また、素晴
![[Ubuntu] RustでLinux kernel モジュールを開発する | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/dd5670c7677ae91c06d8d1435b350baf9e3cff8a/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2020%2F09%2Frust-logo-1200x600-1.png){kind=logo}
なぜ、ビルドを早くする デプロイ時間の短縮 AutoScaling 等でのインスタンスの追加時間の短縮 CI のビルド時間が短縮 どう、ビルドを早くする 並列性を上げる ビルドキャッシュを効かせる 並列性 本記事では、並列性のみに触れる。 BuildKit を使用する Docker 18.09 のリリースにおいて行われたビルド機能の拡張は、ビルドアーキテクチャーの総見直しにより必要となる機能を導入しています。 BuildKit を統合したことによって、処理性能、ストレージ管理、ツール機能、セキュリティのどれをとっても改善が見られるはずです。 https://matsuand.github.io/docs.docker.jp.onthefly/develop/develop-images/build_enhancements/ $ DOCKER_BUILDKIT=1 docker build
こんにちわ、ゴリラです。 普段、筆者は主にターミナルで仕事をしています。そこで作業効率化のためいくつかTUIツールを使っています。 今日は、個人的におすすめのTUIツールを5つ紹介していきます。 これらを導入することで、ターミナルでの作業効率が上がると思いますので、ぜひ導入して試してみてください。 また、こんな便利なツールがあるよって方いましたら、ぜひコメントをくださいー 2019/11/28 追記 ffのブックマーク機能 2-19/11/29 追記 ffの入力補完を追記 Git lazygitというTUIツールを使っています。 lazygit機能が豊富なので紹介しようとすると長くになってしまうため、筆者が普段使っていて便利だなと思う機能を紹介します。 詳しく知りたい方はREADMEもしくは作者本人によるおすすめの15機能をまとめた動画を見てください。 未コミットファイルの差分 lazyg
![[おすすめ]ターミナルでの作業効率が爆上げするTUIツール5選 - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/5dc36738eab518884719f942282711d21b2650c7/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBnb3JpbGxhMDUxMyZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9ZTBkMzk2ZDY0NTQzMzhkY2E0NDE3NzhjNmY5M2M3ZWM%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D6f4c1b4488aaea24d55a422ed79c7580)
reg-suit によるビジュアルリグレッションテストで Rails アプリの CSS 改善サイクルが回り始めた話 - Speee DEVELOPER BLOG
こんにちは、デジタルトランスフォーメーション（DX）事業本部のエンジニアの中嶋（@nyamadorim）です。もともと Rails のサーバサイド開発をメインに担当していましたが、今期はフロントエンド開発に取り組んでいます。 この記事では、「おうちの語り部*1」というプロダクトにビジュアルリグレッションテストを導入して、CSS の改善サイクルが回り始めた話を紹介します。 ビジュアルリグレッションテストとは ビジュアルリグレッションテスト導入の動機 テストツールの選定 reg-suit 他のテストツール reg-suit によるテスト環境の構築 reg-suit によるビジュアルリグレッションテストのフロー reg-suit の利用イメージ 差分が見つかれば、Pull Request に通知 どのページ/コンポーネントが変わったかを見る ピクセル単位で差分を確認する 差分がなければ ✨✨ R
Javaのモジュールシステムとは Javaのモジュールシステムに関する議論がスタートしたのは15年ほど前のことになる。Javaアプリケーションの多様化やJava言語仕様の巨大化によって，従来のパッケージの仕組みだけではクラスライブラリの適切な構造化や管理が難しくなったというのがその発端だ。さまざまなライブラリのJarファイルが複雑に依存し合っているこの状況は「Jar地獄」などと呼ばれ、Java 9のリリースに到るまで問題視され続けてきた。 Java 9に導入されたモジュールシステムは、「Project Jigsaw」というプロジェクト名で仕様策定と実装が進められた。Java Community Processにおける正式なJSRは「JSR 376: Java Platform Module System」で、OpenJDKプロジェクトではJEP 200を中心とした複数のJEPによって構成さ
こんにちは。crowdworks.jp SREチームの@kangaechuです。 先日開催されたイベント HashiTalks: Japanを見ていましたが、Terraformのドリフト検出に関する発表が多く、Terraform運用において重要なポイントなんだなと感じました。 流行りに乗ったわけではないですが、今回はTerraformのドリフト検出をAtlantisで行った方法をご紹介します。 この記事は以下環境で検証しています。 Atlantis: 0.19.8 Terraform: 1.2.8 ドリフト検出 Terraformはインフラストラクチャを安全かつ期待通りに構築するために使用する、Infrastructure as Codeのソフトウェアです。 crowdworks.jpではAWS、GitHub、GCPの管理をTerraformで行っていますが、今回はAWSに絞って話します。
Introduction 先日Fargateで起動したWebアプリに対して負荷テストを実行していたので、 環境の構築方法についての備忘録です。 本稿ではNodeのWebアプリをFargateで起動し、AWSでの分散負荷テストソリューションを つかって構築した環境から負荷テストを実行するまでを記述します。 Environment 以下の環境で試しました。 aws cliは実行可能な前提です。 OS : MacOS 11.3.1 Node: 16.2 Docker : 20.10.12 Build Services 負荷テスト環境を構築 ここにある負荷分散テストソリューションを使えば、 かんたんに環境が構築可能です。 cloudformationテンプレートが公開されているので、これを使ってデプロイするだけで 負荷テストを実行する環境が全部できてしまいます。 さらに、使用方法や具体的な構築方法
InferでLinuxカーネルのメモリ関連エラーを検出してみる - VA Linux エンジニアブログ
1. 静的コード解析 2. Infer 3. 調査環境 4. Inferのビルド 5. Inferで解析できるようにLinuxカーネルソースコードに少し修正を加える 6. LinuxカーネルソースコードをInferで検証 7. 解析結果に対する精査の一例 7.1. 真のバグの例 7.2. フォールスポジティブの例 7.3. 真のバグか判断に困るものの例 8. 結論とこれから 執筆者 : 岡部 究 1. 静的コード解析 普段の開発で品質向上させるためにどのような手法を採用されているでしょうか。おそらくユニットテストや結合テストを代表するテストを使っているのではないでしょうか。 このテスト手法は現実的ですがざっと挙げるだけでも以下の課題があります: 入力と出力をテストケースと呼ばれる例として与えるので全ての場合を網羅することは不可能 テストの網羅率を上げるにはユニットテストのような小さい単位で
Linux ファイルシステム 徹底入門
引用 プログラマが知っておくべき、メモリ/ディスク/ネットワークの速度まとめ メモリとストレージデバイスではかなりの性能差があることがわかる。そのため、ディスクへの I/O を減らすことが重要になる。これを実現するために、 Linux ではディスクから取得した情報をメモリに余裕がある限りキャッシュするようになっている。メモリに余裕がある限り、キャッシュをじゃぶじゃぶと使い、メモリに余裕がなくなってきたタイミングで回収される。ページ回収の仕組みは今回は扱わないため、詳細を知りたい方は 4.8 スワップアウトとページの破棄 を参考にすること。 openまず、構造体の関係性を図示する。 参考 Linux 仮想ファイルシステム・スイッチの徹底調査 inodeinode は各ファイルやディレクトリの実体を管理する構造体。 参考 linux/include/linux/fs.h 大まかに、次のような情
webpack の基本的な使い方 以下は webpack のインストール方法や webpack.config.js の設定方法、Loaders ローダー、Plugins プラグイン、splitChunks、webpack-dev-server、v5 で導入された Asset Modules などの基本的な使い方の覚書です。 Node.js がインストールされていることを前提にしています。 ※ webpack5 (バージョン 5) 用に内容を更新しました（2021年12月31日）。 以下で使用しているパッケージのバージョン node: 16.13.2 npm: 8.1.2 webpack: 5.65.0 webpack-cli: 4.9.1 webpack-dev-server: 4.7.2 関連ページ： nvm を使って Node.js を Mac にインストール Node.js を Ma
Data Version Control(DVC)とは？ データ分析や機械学習のコードを書いているときに遭遇する以下のような問題を解決してくれるツールです。 データセットの管理がつらい 例えば、Gitのリポジトリで大きい容量のデータセットを管理することは不便になりがち Githubには1ファイルのサイズ上限100MBで、それ以上はpushできない(https://help.github.com/articles/what-is-my-disk-quota/) 実験条件が微妙に異なるときのバージョン管理 ハイパパラメータ、前処理、データセットが異なるときバージョン管理は煩雑になりがち 実験を再現できるようにする工夫が必要 データセット、スクリプト、各種パラメータなどがそろっていないとモデル作成が再現できない 中間生成ファイルが階層的にあり、最終的にモデルが生成されるといった時の再現性の担保
この記事は STORES.jp Advent Calendar 2019 の 6 日目の記事です。 STORES.jp のバックエンド基盤チームでは、絶賛 Ruby のバージョンアップを進行中です。Ruby のバージョンアップはコード全体に影響を及ぼすため毎回一大イベントなのですが、本記事ではその中でも特に過酷だった事例を紹介します。それは「いつの間にか依存していた mathn を取り除かないと Ruby のバージョンを上げられない」というものでした。 mathn とは Ruby 2.4 まで標準添付されていたライブラリで、数値ライブラリの挙動をグローバルに変更するものです。以下のように mathn の require の有無によってグローバルに計算結果が変わります。 1/2 #=> 0 2 * Rational(1,2) #=> Rational(1,1) require 'mathn'
Raspberry Pi4にIntel Neural Compute Stick 2(NCS2)を挿してエッジで機械学習の推論をする環境を整える #RaspberryPi #OpenVINO #NCS2 | DevelopersIO
せーのでございます。 今回は機械学習のモデルをラズパイ4上でも動かすためにIntelのNeural Compute Stick 2(NCS2)を用意したので、環境を整えてみたいと思います。 NCS2とは NCS2とはいわゆるアクセラレーター（接続したコンピュータの性能を上げるデバイス）で、NCS2はIntelが機械学習の推論性能を上げることに特化して作成したスティック型の外付けデバイスです。 見た目にトランスフォーマー感があって、非常にワクワクします。 ラズパイのCPUだけでは機械学習の推論をさせるには少し物足りないので、このNCS2を取り付けます。 まだ自己責任 といってもNCS2を挿したらすぐに使えるのか、と言うとそういうわけではなく、専用のツールキットをインストールする必要があります。Raspbean OS用のツールキットはまだベータの段階で、Intelのオープンソーステクノロジーセ
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