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  • 5年後には標準になっている可観測性のこと - Learning Opentelemetry の読書感想文 - じゃあ、おうちで学べる

    はじめに 本稿は、オープンソースの可観測性(Observability)プロジェクトである OpenTelemetry を取り上げた書籍「Learning Opentelemetry」の読書感想文です。従来の可観測性の課題であったデータの分断を解消し、トレース、メトリクス、ログなどの様々なテレメトリデータを統合的に扱うことができる OpenTelemetry は、可観測性の分野における革命的な存在と言えます。 過去10年間で、可観測性はニッチな分野から、クラウドネイティブの世界のあらゆる部分に影響を与える数十億ドル規模の産業へと発展しました。しかし、効果的な可観測性の鍵は、高品質のテレメトリデータにあります。OpenTelemetryは、このデータを提供し、次世代の可観測性ツールと実践を開始することを目的としたプロジェクトです。 learning.oreilly.com 本書の想定読者は、

      5年後には標準になっている可観測性のこと - Learning Opentelemetry の読書感想文 - じゃあ、おうちで学べる
    • 星雲賞受賞作にして藤井太洋のあらたなる代表作といっても過言ではない、未来の戦争を描き出した長篇SF!──『マン・カインド』 - 基本読書

      マン・カインド 作者:藤井 太洋早川書房Amazonこの『マン・カインド』は、至近未来ー近未来を主な舞台に選び、現実の社会情勢や技術の延長線上で様々な短篇・長篇を発表してきた作家、藤井太洋の最新長篇だ。最新とはいっても本作はSFマガジンで2017年〜21年まで連載しており、翌年の星雲賞(日本のSF賞で、SF大会の参加者の投票で決定される)の長篇部門を受賞している。 つまり連載当時から高い評価を受けていたわけだが、なぜ単行本化が今日まで伸びたのか? といえば理由は僕も何も知らないが、単純に忙しかったのか、もしくは連載版に比べて大幅に加筆修正をしたそうなので、「より完璧な」形を目指すのに時間がかかったのだろう。そんなこんなで期間があいたこともあって、連載版で読んではいるものの初読のような気持ちで読み始めたのだが、いやーこれがおもしろかった! 本作の舞台は2040年代の未来。この世界ではAIドロ

        星雲賞受賞作にして藤井太洋のあらたなる代表作といっても過言ではない、未来の戦争を描き出した長篇SF!──『マン・カインド』 - 基本読書
      • Vimの思想について

        ここでいくつかのルールとして motion-count-multiplied 例えば10jで十行下へ移動、d2kで上2行を削除など operator-doubled 例えばyy, dd, cc, >>とか、2回繰り返すとカーサーのある行に動作する upper case operator 例えばc->C、d->D, y->Yのように、現在のカーサーから行の最後まで動作するケースと、対になっている(逆の機能を持つ)ケース、例えばp->P, o->O, n->N, a->A, i->I, f->Fなど)に大まかに分けられる exclusive inclusive 例えば、yiw vs yaw, cib vs cabの違いで、テキストオブジェクトの内部(inner)だけか、境界線も含めるか(around) があります。これらのルールは他のプラグインにもよくみられるので、Vim wayに慣れればプラ

          Vimの思想について
        • 携帯電話の番号はなぜ「070・080・090」から始まるの? 誰かに話したくなる電話番号の仕組み - ITをもっと身近に。ソフトバンクニュース

          携帯電話の番号でおなじみの「080-◯◯◯◯-△△△△」。よく見かけますよね。でも、お店や会社にかけるときは、03や045で始まったり、050が先頭に付いている場合も…。今回は、いろいろな電話番号を例にその仕組みを解説します。 お話を聞いた人 ソフトバンク株式会社 テクノロジーユニット統括 技術企画管理本部 技術企画推進統括部 技術渉外部 志津田 由貴(しづた・ゆき) ソフトバンクモバイル(現ソフトバンク)入社。2019年より電気通信番号制度に関する業務に従事し、番号に関する社内相談や総務省対応を担当。 ソフトバンク株式会社 渉外本部 通信サービス統括部 約款・サービス部 担当部長 濵谷 規夫(はまたに・のりお) 1989年日本テレコム(現ソフトバンク)入社。業務部、経営企画部、電気通信関係業界団体への社外出向を経て現職。長く電気通信制度に携わる。趣味は草野球・読書・オートバイ。防災士。

            携帯電話の番号はなぜ「070・080・090」から始まるの? 誰かに話したくなる電話番号の仕組み - ITをもっと身近に。ソフトバンクニュース
          • JSON をプレビューしながら jq のフィルタを書くことができる「jnv」を試してみる

            ちなみに jq がインストールされている必要はありません。 jnv does not require users to install jq on their system, because it utilizes j9 Rust bindings. https://github.com/ynqa/jnv#installation JSON navigator and interactive filter leveraging jq Usage: jnv [OPTIONS] [INPUT] Examples: - Read from a file: jnv data.json - Read from standard input: cat data.json | jnv Arguments: [INPUT] Optional path to a JSON file. If not prov

              JSON をプレビューしながら jq のフィルタを書くことができる「jnv」を試してみる
            • ジュニアエンジニアを脱却するための「コンテナ流儀」 - Uzabase for Engineers

              こんにちは。ソーシャル経済メディア「NewsPicks」で検索システムを開発しております崔(ちぇ)です。 この記事は、 NewsPicks Advent Calendar 2023 の23日目の記事になります。 qiita.com 昨日ははぐっさんによる「SwiftUIのKeyframeAnimatorでちょっとしたカードアニメーション 〜猫の手を添えて〜」でした! はじめに コンテナ流儀: 必要最低限のものだけで運用する Point1)レイヤーは少ないほどいい TIP:ベースイメージを作る Point2)不要なパッケージをインストールしない Point3)いつ再起動してもいいコンテナを作る Point4)独立したアプリケーションにする TIP:複数のプロセスを実行したい場合もある TIP:環境変数を積極的に使う Point5)フォアグラウンドで実行する 終わりに まとめ 感想 告知 はじ

                ジュニアエンジニアを脱却するための「コンテナ流儀」 - Uzabase for Engineers
              • AI気象モデルが急速に高精度化、世界の天気予報がPC1台かつ1分で

                およそ10年前に将棋のトップ棋士を下す将棋AI(人工知能)が登場し、7~8年前からは正確な翻訳や文章執筆をするAI、写真のような画像を描画するAI、さらには材料開発をするAI(マテリアル・インフォマティクス、MI)が登場してきた。3年前からは、人間と自然に会話するようにやり取りして、さまざまなコンテンツを自在に生成する生成AIが世界の大きな話題になってきた。 そしてここにきて、天気予報を高い精度で出せるAIが登場してきた。近い将来、世界の天気予報はAIベースが主流となり、パソコン1台でいつでもどこでも1分以下で予報が得られ、これまで数十分~数時間もかかっていたスーパーコンピューターによる現行の数値計算はほぼ不要になるかもしれない。天気予報の計算に必要な電力量は、10万~数百万分の1へと激減した。 さらには、まだ緒についたばかりのようだが、地震の発生やその強さをAIで予測する研究も始まってい

                  AI気象モデルが急速に高精度化、世界の天気予報がPC1台かつ1分で
                • 業務システム SPA のフロントエンド技術選定(2023年版) - KAKEHASHI Tech Blog

                  本エントリはカケハシ Part 2 Advent Calendar 2023の13日目の記事です。 (Part 1もおもしろい記事がいっぱいあるので、ぜひご覧ください。) はじめに こんにちは。カケハシでソフトウェアエンジニアをしている平松です。 今年、新規プロダクト立ち上げの機会があり、その際に行ったフロントエンドの技術選定について紹介したいと思います。 フロントエンドの領域は選択肢が豊富で、変化のスピードも速いため、プロダクトの要件に適した技術を選ぶことはひとつの挑戦です。 実際、フロントエンド技術選定のヒント 【令和五年度版】のアドベントカレンダー記事を読んで、その難しさを改めて感じました。 今回の新規プロダクトは、ユーザがログインして利用するtoBの業務システムです。 私はカケハシでは2度目の新規プロダクト立ち上げですが、前回の経験を活かしつつ、新しいアプローチにも挑戦しています。

                    業務システム SPA のフロントエンド技術選定(2023年版) - KAKEHASHI Tech Blog
                  • 監視ツールを迷ったら CloudWatch から始めてみるのもありなのでは - カミナシ エンジニアブログ

                    こんにちは、新規プロダクトの開発をしています、a2 (@A2hiro_tim )です。 昨日、開発してきたプロダクトについて、正式リリースを発表させていただきました 🎉 prtimes.jp employee.kaminashi.jp さて、新規プロダクトの立ち上げは、技術選定や運用ツールの自由度が高く、どの監視ツールを使うか、選択に迷うこともあると思います。 我々のチームでは複数ツールの使用経験はあるものの、特定のツールの導入経験や深い知見があるメンバーはいなかったので、フラットに比較検討し、 Amazon CloudWatch の利用から始めてみよう、と意思決定しました。 主な選定理由は、 AWS エコシステムの中で完結できるため、Terraform Cloud などの既存の設定を流用できて新しく覚えることが少ない、AWS 上でコストを一元管理できる、等のメリットがある。 サービス開

                      監視ツールを迷ったら CloudWatch から始めてみるのもありなのでは - カミナシ エンジニアブログ
                    • 金子勇さんのED法を実装してMNISTを学習させてみた - Qiita

                      追記:続きを書きました。 その2:ED法を高速化してその性能をMNISTで検証してみた その3:ED法+交差エントロピーをTF/Torchで実装してみた(おまけでBitNet×ED法を検証) はじめに 先日以下の記事が投稿され、その斬新な考え方に個人的ながら衝撃を受けました。 内容をざっくり言うと、ニューラルネットワークの学習を現在の主流であるBP法(誤差逆伝播法)ではなく、ED法(誤差拡散法)という新しい学習手法を提案しているものです。 もし記事の内容が本当ならニューラルネットワークの学習がO(1)でできてしまう事になり、まさしく革命が起きてしまいます。 (結論からいうと速度面はそこまででもなかったです(それでも早くなる可能性あり)) (ただこの新手法のポテンシャルは革命を起こす可能性は秘めているといっても過言ではありません) ED法に関してネットを探すとインターネットアーカイブに情報が

                        金子勇さんのED法を実装してMNISTを学習させてみた - Qiita
                      • TypeScript開発にRailway Orientedを持ち込み、より型安全なエラーハンドリングへ - Sansan Tech Blog

                        Digitization部 Bill One Entry*1グループの秋山です。 はじめに Domain Modeling Made Functionalというスゴ本 補講:Make Illegal States Unrepresentable バックエンドの処理を抽象化する 手続き型プログラミングの典型例 課題1:制約のないエラーハンドリング 課題2:低い可読性 課題3:エラーハンドリングの低い網羅性 Railway Oriented Programming TypeScriptで型安全にエラーハンドリングする ステップ1:サブ関数の出力はResult型で表現する ステップ2:サブ関数にResult型を入力できるようにする ステップ3:サブ関数を連結する ステップ4:網羅的にエラーハンドリングする おわりに 付録 TypeScriptの全文サンプル はじめに エラーハンドリングは重要な処

                          TypeScript開発にRailway Orientedを持ち込み、より型安全なエラーハンドリングへ - Sansan Tech Blog
                        • JavaScriptで100行で作る!数式言語のインタプリタ

                          はじめに 皆さんはプログラミング言語を作ったことがあるでしょうか? おそらく大抵の方は「ない」というのが正直なところなのではないかと思います。背景には、おそらく「プログラミング言語を作るって難しそう」という先入観があるのではと筆者は踏んでいます。 プログラミング言語とは、コンピューターに指示を与えるための特別な言語です。私たちが日常で使う言語と同じように、プログラミング言語にも文法やルールがあります。そして、この言語を理解し実行するのが「処理系」と呼ばれるプログラムです。 しかし、実はプログラミング言語の処理系(インタプリタ)を作ることは非常に簡単なことです。小さなOSを作ることに比べても、ちゃんと動くWebサービスを作ることに比べても本当に簡単です。 というわけで、この記事では「プログラミング言語」を作るための導入として「数式言語」のインタプリタを作ってみます。数式言語とは、数学の式を扱

                            JavaScriptで100行で作る!数式言語のインタプリタ
                          • JavaScriptでObjectに空のStringを足すと0になる!?……わけではなかった

                            ASTをみてみよう この不思議な現象を調査するために、AST(Abstract Syntax Tree: 抽象構文木)の状態を見てみることにしました。ASTはソースコードを構文解析した結果をツリー構造にしたもので、AST Explorerを使うと簡単に見ることができます。 ({}) + "" のAST ({}) + "" のASTをみると、ひとつの ExpressionStatement となっているのがわかります。ExpressionStatement の leftは ObjectExpression 、 operator は + 、rightは Literal となっていて、たしかに Object と String の足し算になっています。これなら確かに"[object Object]" が返ってくるでしょう。 {} + ""のAST しかし、{} + "" のASTをみると、Bloc

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                            • プロと読み解くRuby 3.3 NEWS - STORES Product Blog

                              テクノロジー部門CTO室の笹田(ko1)と遠藤(mame)です。今年の 9 月から STORES 株式会社で Ruby (MRI: Matz Ruby Implementation、いわゆる ruby コマンド) の開発をしています(Rubyのこれからを STORES で作る。Rubyコミッター笹田さん、遠藤さんにCTOがきく「Fun」|STORES People )。お金をもらって Ruby を開発しているのでプロの Ruby コミッタです。 本日 12/25 に、恒例のクリスマスリリースとして、Ruby 3.3.0 がリリースされました(Ruby 3.3.0 リリース)。クックパッド開発者ブログで連載していたように、今年も STORES Product Blog にて Ruby 3.3 の NEWS.md ファイルの解説をします(ちなみに、STORES Advent Calendar

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                              • オブザーバビリティの最前線 OpenTelemetryで下げる認知負荷~活用事例4選~ - Findy Tools

                                公開日 2024/05/30更新日 2024/07/25オブザーバビリティの最前線 OpenTelemetryで下げる認知負荷~活用事例4選~ 近年マイクロサービスアーキテクチャの普及やクラウドネイティブの普及が進み、システムの複雑性は増す一方です。システムの動作を正確に把握することはますます困難になっており、そのような状況の中で、オブザーバビリティはシステムを安定的に運用するために必要不可欠な要素になってきています。 そして、オブザーバビリティの重要性の認知が高まるにつれて、多くの企業でオブザーバビリティに関するツールの導入も進み始めています。 そのような潮流の中、オブザーバビリティ分野でさらなる大きな可能性を持つプロジェクトがOpenTelemetryになります。 本記事では、OpenTelemetryとは一体どんなものなのか、そして実際にOpenTelemetryの導入・活用に成功し

                                  オブザーバビリティの最前線 OpenTelemetryで下げる認知負荷~活用事例4選~ - Findy Tools
                                • 「ダブルチェックを頑張る」でごまかさない、スクウェア・エニックスのサーバ設定漏れ防止策

                                  「ダブルチェックを頑張る」でごまかさない、スクウェア・エニックスのサーバ設定漏れ防止策:たくさんのサーバを一気に構築できる“自律構築の仕組み”とは(1/3 ページ) スクウェア・エニックスは膨大な数のゲームを提供している。当然、それらを支えるインフラも大量で、運用管理にかかる手間も大きい。「Cloud Operator Days Tokyo 2023」のセミナーを基に、大量サーバの最適な管理法を紹介する。 変化の激しい現在のビジネス環境において、アプリケーションやサービスもその変化に素早く対応する必要がある。もちろん、それを支えるインフラについても同様だ。クラウドサービスやIaC(Infrastructure as Code)などを活用し、効率的にインフラを管理している企業も多いだろう。 ただ、ある意味でインフラは生き物だ。作った当初は問題なくても、管理する対象が増えたり、長期間運用してい

                                    「ダブルチェックを頑張る」でごまかさない、スクウェア・エニックスのサーバ設定漏れ防止策
                                  • 金子勇さんのED法のシンプルな解説を試みた - Qiita

                                    はじめに @pocokhc(ちぃがぅ)さんが、金子勇さんのED法を実装してMNISTの学習に成功しました。 金子勇さんの失われたED法 金子勇さんの失われたED法発掘の経緯 ここではちぃがぅさんのコードを元に、ED法をシンプルに解説していきたいと思います。 ED法をわかりやすく解説するため、今入力を(1,0)としたとき(0)を推論するXOR問題を考えてみましょう。 ED法の場合, 入力、重みともに正負(p,n)2つ分の変数を用意する必要があります。 例えば 入力を(1,0)とすると 1 (p) ,1 (n), 0 (p), 0 (n) の4つとバイアス分の2つの p n が必要です。 また, 3層構造として中間層のニューロンをp, n 2つのみとします。 中間層のニューロンを2つとしたときは、 p, n の2つと, バイアス用のp, n の2つが必要です。 中間層のニューロン各々は、そのニ

                                      金子勇さんのED法のシンプルな解説を試みた - Qiita
                                    • Kubernetes初学者が担当したGKE移行プロセスの全貌 - Gaudiy Tech Blog

                                      はじめまして。Gaudiyでエンジニアをしているあんどう(@Andoobomber)です。 クラウドネイティブ全盛の世の波に乗り、この度 Gaudiy では Cloud Run から Google Kubernetes Engine (GKE) への移行を行いました。 この記事では、その移行プロセスの全体像を共有し、得られた教訓と今後の展望を探ってみたいと思います。 1. Before After: 移行の概観 1-1. Before 1-2. After 2. なぜGKE環境に移行したのか 3. 移行のプロセス 3-1. Kubernetesを学ぶ (1週間: 2023/10/01~) 3-2. Dev on GKE環境作成 (2-3週間) 3-3. Staging on GKE環境作成 (2日) 3-4. Private Clusterへの移行 (1-2週間) 3-5. Prod on

                                        Kubernetes初学者が担当したGKE移行プロセスの全貌 - Gaudiy Tech Blog
                                      • WebAssemblyへのコンパイルだけに特化した新言語「Onyx」登場

                                        米Wasmer社が、WebAssemblyへのコンパイルだけに特化した新しいプログラミング言語「Onyx」をブログで紹介しています。 Onyxは(Wasmer社ではなく)Brendan Hansen氏が開発に3年を費やしたプログラミング言語です。 (2023/12/13 お詫びと訂正。当初OnyxをWasmer社が開発したと紹介していましたが、Wasmer社とは直接関係のないBrendan Hansen氏が開発した者でした。お詫びして訂正します。タイトルと本文の一部を修正しました) We're so excited about Onyx . A new programming language which solely compiles to #WebAssembly. Read all about it in our new blogpost:https://t.co/L6yZ9Ls5Q

                                          WebAssemblyへのコンパイルだけに特化した新言語「Onyx」登場
                                        • DuckDB as the New jq

                                          Recently, I’ve been interested in the DuckDB project (like a SQLite geared towards data applications). And one of the amazing features is that it has many data importers included without requiring extra dependencies. This means it can natively read and parse JSON as a database table, among many other formats. I work extensively with JSON day to day, and I often reach for jq when exploring document

                                          • neue cc - Claudia - Anthropic ClaudeのC# SDKと現代的なC#によるウェブAPIクライアントの作り方

                                            Claudia - Anthropic ClaudeのC# SDKと現代的なC#によるウェブAPIクライアントの作り方 2024-03-18 AI関連、競合は現れども、性能的にやはりOpenAI一強なのかなぁというところに現れたAnthropic Claude 3は、確かに明らかに性能がいい、GPT-4を凌駕している……!というわけで大いに気に入った(ついでに最近のOpenAIのムーブが気に入らない)ので、C#で使い倒していきたい!そこで、まずはSDKがないので非公式SDKを作りました。こないだまでプレビュー版を流していたのですが、今回v1.0.0として出します。ライブラリ名は、Claudeだから、Claudiaです!.NET全般で使えるのと、Unity(Runtime/Editor双方)でも動作確認をしているので、アイディア次第で色々活用できると思います。 GitHub - Cyshar

                                            • 大規模サービスの負荷試験を改善していった話

                                              こんにちは!株式会社COMPASSのシステム開発部、SREチームのごーすと(@5st7)です!普段は、k8s周りの運用であったり、アプリケーションのパフォーマンスの監視、改善、インフラ周りの自動化などを積極的に進めています。三度の飯よりも好きなものがプリンで、美味しいプリンの店とかが流れてきたら1営業日以内に馳せ参じます。プリン好きな人はお店で会いましょう。 今日は負荷試験の取り組みについてご紹介できればと思います。COMPASSが提供するキュビナは現在100万人を超えるユーザーに利用していただいていますが、その分トラフィックも大きく、安定してサービスを提供できるようにするために、様々な工夫をしています。その中でも利用の集中する時間帯の負荷に耐えられるかの検証は非常に重要な取り組みの一つです。今回は、COMPASSが今まで負荷試験にどのように取り組んできたのか、その歴史と改善を行っていった

                                                大規模サービスの負荷試験を改善していった話
                                              • サーバーレスで負荷試験!Step Functions + Lambdaを使ったk6の分散実行

                                                References - Running Large Tests with k6 https://k6.io/docs/testing-guides/running-large-tests/ - k6 Operator on GitHub] https://github.com/graf…

                                                  サーバーレスで負荷試験!Step Functions + Lambdaを使ったk6の分散実行
                                                • 【MV】Creepy Nuts - 二度寝(Nidone)

                                                  TBS系 金曜ドラマ『不適切にもほどがある!』主題歌 ■CD/Download/Streaming:https://smar.lnk.to/xmKdas ■Music Credit Lyrics:R-Shitei Music & Arrangement:DJ Matsunaga Guitar Arrangement / Guitar : Kazuki Isogai Vocal Recording Engineer: Shinsaku Takane Mixing Engineer:Masahito Komori Mastering Engineer : Tsubasa Yamazaki ■Video Credit Director:Daiki Kamoshita cast:Eima Saito / Kenji Inoue / Remi Niinai / Ryota Inoue / Ma

                                                    【MV】Creepy Nuts - 二度寝(Nidone)
                                                  • 2024年の今、いかにしてVS2005を捨ててVS2015にする戦いは終わったか、そしてなぜCOMとの苦しい戦いが繰り広げられたか ~再入の悪魔~ - OPTiM TECH BLOG

                                                    概要 Optimal BizのWindows AgentはながらくVisual Studio 2005とVisual Studio 2015を併用してビルドする必要がありました。Visual Studio 2015化対応は2012年のVisual Studio 2012化対応からスタートしていましたが、対応範囲の大きさからモジュールごとにVisual Studio 2015化対応を行ってきました。そして2024年リリースのBiz 9.19.0にてVisual Studio 2015化対応は完了を迎えました。 しかし、埋め込まれたバグの修正にはCOMの理解が不可欠であったため、2020年代に突入した今になって私達はこれまで正面戦争を避けてきたCOMを0から学び直す必要がありました。そしてATLの不思議な挙動やSTAにおける再入との戦いを乗り越え、無事にリリースされました。 はじめに Opti

                                                      2024年の今、いかにしてVS2005を捨ててVS2015にする戦いは終わったか、そしてなぜCOMとの苦しい戦いが繰り広げられたか ~再入の悪魔~ - OPTiM TECH BLOG
                                                    • はてなブログや GigaViewer で使われている画像変換プロキシを EC2 から EKS に移行しました - Hatena Developer Blog

                                                      こんにちは、サービスプラットフォームチーム アルバイトの id:walnuts1018 です。 この記事は、はてなの SRE が毎月交代で書いている SRE 連載の 8 月号です。7 月の記事は id:masayoshi さんの はてなで最近実施している SRE 研修の紹介 でした。 今回は、社内共用の画像変換プロキシである、「Scissors」というサービスを EC2 から EKS に移行したお話をしたいと思います。 画像変換プロキシについて 課題点 サービスプラットフォームチームにおける EKS やりたいこと 移行に関する懸念点 Scissors 専用の Node を用意する Pod / Node のオートスケール オートスケールの検証 負荷試験 1 回目 負荷試験 2 回目 リリース まとめ/ふりかえり 画像変換プロキシについて はてなでは「Scissors」という内製の画像変換プロ

                                                        はてなブログや GigaViewer で使われている画像変換プロキシを EC2 から EKS に移行しました - Hatena Developer Blog
                                                      • @Hiroki__IT が目の前にやってきて私にIstioのこと教えてくれた。- Istio in Action の読書感想文 - じゃあ、おうちで学べる

                                                        はじめに マイクロサービスアーキテクチャの台頭により、サービスメッシュ技術は現代のクラウドネイティブ環境において外せない選択肢の一つとなっています。 その理由は明確です。マイクロサービスに求められる非機能要件の多くは類似しており、これをアプリケーション側で個別に実装すると、開発者やインフラエンジニアの負担が増大するからです。 ここで登場するのがサービスメッシュです。サービスメッシュの採用により、これらの非機能要件をインフラ層で一元管理することが可能となり、アプリケーション開発者とインフラエンジニアの責務を明確に分離できます。つまり、各エンジニアが自身の専門領域にフォーカスできるのです。これは単なる効率化ではなく、イノベーションを加速させるためサービス開発する上での労苦をなくします。 そして、サービスメッシュの世界で圧倒的な存在感を放っているのがIstioです。その包括的な機能と広範な採用で

                                                          @Hiroki__IT が目の前にやってきて私にIstioのこと教えてくれた。- Istio in Action の読書感想文 - じゃあ、おうちで学べる
                                                        • MariaDB社が投資会社「K1」に買収されると発表。CEOは交代、製品開発と提供は継続

                                                          MySQLから派生したリレーショナルデータベースであるMariaDBの開発を主導するMariaDB社が、投資会社「K1 Investment Management, LLC」(以下、K1)に買収され、同社の100%子会社になることを発表しました。 MariaDB社はニューヨーク証券取引所の上場企業ですが、買収により上場廃止となります(ちなみにオープンソースの開発コミュニティとしては、MariaDB社とは別にMariaDB Foundationが存在しています)。 We are excited to announce that today, MariaDB joins the K1 Investment portfolio and appoints new leadership to drive the next phase of #MariaDB #database growth. Rea

                                                            MariaDB社が投資会社「K1」に買収されると発表。CEOは交代、製品開発と提供は継続
                                                          • 【JS体操】JavaScript で頭の体操をしよう!〜第1問 44文字 解説編〜 - KAYAC Engineers' Blog

                                                            こんにちは!カヤック面白プロデュース事業部のおばらです。 普段は受託案件、特にインタラクティブな WebGL や Canvas2D を駆使する案件のデザイン&実装を担当しています。 先日出題したJS体操 第1問目、挑戦してくださったみなさまありがとうございました! 早速ですが最短文字数の回答は 44文字 でした! export default x=>x-(x%=.2)+.2-(.04-x*x)**.5 みごと44文字を達成した方は、 halwhite さん koyama41 さん sugyan さん tkihira さん たつけん さん の5名!(※ Unicode コードポイント順) おめでとうございます!! 最短文字数を狙った正統派の回答以外にも、裏技的な面白アプローチがたくさんありました笑 このアプローチは面白い、ぜひ紹介したい!という回答がいくつかあったので、解説記事は2回に分けて

                                                              【JS体操】JavaScript で頭の体操をしよう!〜第1問 44文字 解説編〜 - KAYAC Engineers' Blog
                                                            • OpenTelemetry Collector導入の実践編とその後 - Gaudiy Tech Blog

                                                              はじめまして。Gaudiyでエンジニアをしているあんどう(@Andoobomber)です。 以前、「OpenTelemetry Collector導入のPoCと今後に向けて」という記事を弊エンジニアの sato(@yusukesatoo06)より公開しました。簡単に記事を要約すると、 OpenTelemetry及びOpenTelemetry Collectorの説明 実際にPoCを作ってみる 実導入を試みたがOpenTelemetry Collectorのホスティングに悩み、今後の課題として保留となった といった内容でした。 あれから1年経ち、GaudiyではOpenTelemetry Collectorを本番環境に組み込み、OpenTelemetryの仕様に準拠して計装し、データの分析や監視を行っています。この記事では、前回からの進捗を紹介すると共にOpenTelemetryの導入方法を

                                                                OpenTelemetry Collector導入の実践編とその後 - Gaudiy Tech Blog
                                                              • Amazon Connect + GPT-4 Turboで、予約内容を復唱後、顧客の色々な返答を正しくヒアリングできるか検証 – Amazon Connect アドベントカレンダー 2023 | DevelopersIO

                                                                Amazon Connect アドベントカレンダー 2023、1日目の記事です! クラスメソッドとギークフィードさん、スカイアーチHRソリューションズ さんの有志が募ってチャレンジしている企画になります。 (アドベントカレンダーのカレンダー一覧はこちら↓) はじめに Amazon Connect + GPT-4 Turbo JSONモードで、予約内容を復唱して確認後、顧客の色々な返答を正しくヒアリングできるか検証しました。 前回、Amazon Connect + GPT-4 Turbo JSONモードで、1回の発話から下記の5つの予約情報をヒアリングするチャットボットを構築しました。 名前 電話番号 予約日 予約時間 人数 予約情報をヒアリング後、Connect側で予約内容を復唱するところまでを前回行いました。 今回、予約内容を復唱後、顧客の返答をヒアリングするチャットボットを構築しました

                                                                  Amazon Connect + GPT-4 Turboで、予約内容を復唱後、顧客の色々な返答を正しくヒアリングできるか検証 – Amazon Connect アドベントカレンダー 2023 | DevelopersIO
                                                                • 【機械学習】機械学習を用いたin silico screening【AI創薬】~第2/5章 スクレイピングによる公共データベース(PDB)からの機械学習データを収集~ - LabCode

                                                                  本記事はAI創薬の一つである機械学習を用いたin silico screeningについて書かれた記事です。第5章まであり、すべての内容が理解できると、目的の標的にあった薬物候補化合物を発見することができます。こちらの記事は第2章で、スクレイピングによる公共データベース(PDB)からの機械学習の学習データを収集となります。webからの情報収集であるスクレイピングの基礎ができるようになります。ぜひ、トライしてみてください!第1章はこちら。 AI創薬とは? AI創薬は、人工知能(AI)技術を利用して新しい薬物を発見、開発するプロセスです。AIは大量のデータを高速に処理し、薬物の候補を予測したり、薬物相互作用を評価したりします。また、AIは薬物の効果や安全性をシミュレートすることも可能で、臨床試験の前の段階でリスクを評価することができます。これにより、薬物開発のコストと時間を大幅に削減することが

                                                                  • Go製CLIツールGatling Commanderによる負荷試験実施の自動化 - ZOZO TECH BLOG

                                                                    はじめに こんにちは、ML・データ部MLOpsブロックの岡本です。 MLOpsブロックでは機械学習モデルの実験基盤の作成、機械学習モデルを組み込んだAPI・Batchの開発・運用・保守を行なっています。APIを開発する際には負荷試験を実施し、本番環境で運用する際に求められるスループット・レイテンシを達成できるか確認します。 MLOpsブロックでの従来の負荷試験実施には人手を要する定型的な作業が複数ありました。また頻繁に行う作業でもありトイルとなっていました。 本記事ではMLOpsブロックで抱えていた負荷試験実施の課題と、解決のために開発したOSSのCLIツール、Gatling Commanderについて紹介します。Gatling Commanderが負荷試験の実施におけるトイル削減の一助になれば幸いです。 github.com 目次 はじめに 目次 背景・課題 従来の負荷試験実施の方法 分

                                                                      Go製CLIツールGatling Commanderによる負荷試験実施の自動化 - ZOZO TECH BLOG
                                                                    • C言語のアロー演算子ってどこまで繋げられるんだろうか | DevelopersIO

                                                                      #include<stdio.h> #include<stdlib.h> struct PointerLimit{ struct PointerLimit* next; int value; } typedef PointerLimit; PointerLimit* getTail(PointerLimit* base){ while(base->next != NULL){ base = base->next; } return base; } PointerLimit* add(PointerLimit* base, int value){ PointerLimit* new = (PointerLimit*)malloc(sizeof(PointerLimit)); new->value = value; new->next = NULL; PointerLimit* tail =

                                                                        C言語のアロー演算子ってどこまで繋げられるんだろうか | DevelopersIO
                                                                      • 2023年のコンパイル時レイトレーシング - in neuro

                                                                        これは qiita.com の12/16の記事です。やばいもう16日が終わってしまう! はじめに 太古の昔、あるC++プログラマ*1がtemplateの再帰と特殊化を使ってコンパイル時に計算ができることを「発見」*2*3したその日から、C++とコンパイル時計算は分かちがたく結びついています。 言語機能を本来意図されていなかった方法で活用する曲芸的な技巧だったコンパイル時計算は、その強力さを買われコミュニティを席巻し、C++11での constexpr の導入によりある意味で公式に認められたものとなりました。 導入当初は return 文一つだけしか持てなかった constexpr 関数は、それでも三項演算子による条件分岐や再帰によってコンパイル時計算を大いに盛り上げました。 そしてC++14で条件分岐、ループ、変数の書き換えが、C++17ではラムダが、C++20では仮想関数と動的メモリ確保

                                                                          2023年のコンパイル時レイトレーシング - in neuro
                                                                        • 自社開発した大規模言語モデルをどうプロダクションに乗せて運用していくか〜インフラ編〜

                                                                          Cloud Operator Days 2024 クロージングイベントでの発表資料です。 PFN では PLaMo という生成AI基盤モデルを開発しており、100B規模のモデルを運用する際の課題について話しました。

                                                                            自社開発した大規模言語モデルをどうプロダクションに乗せて運用していくか〜インフラ編〜
                                                                          • Practical Vim command workflow | Max Shen Dev

                                                                            In Vim, there’s a variety of commands that let you accomplish tasks in different ways. This can be overwhelming for beginners trying to figure out the most efficient keystrokes for editing. In this tutorial, I’ll share my approach to using Vim commands and offer some real life examples to help you improve your workflow. Guidelines Here are some general rules of my workflow: Avoid using the mouse a

                                                                              Practical Vim command workflow | Max Shen Dev
                                                                            • AWS IAM PolicyのForAllValuesを勘違いしてた件 - LayerX エンジニアブログ

                                                                              LayerX Fintech事業部(※)で、ガバナンス・コンプラエンジニアリングをしている 鈴木 (@ken5scal )です。 ※三井物産デジタル・アセットマネジメントに出向しています。 今回は、AWS IAMポリシーの条件における「ForAllValues」の仕様を誤って理解していたことから、安全でないアクセス制御を実装していたという内容です。もし同様の勘違いをされている方がいたら参考になれば幸いです。 ユースケース AWS IAMユーザーを、ロールの trust policy がユーザーのタグで制御するケースで考えます。 具体的には、「Group A あるいは Group B」に所属し、且つ「Admin」権限のあるユーザーのみが行使できる役割「AdminABRole」があるとしましょう。 この場合、Group と Admin のタグが存在し、下記のようなパターン(※)が考えられます。

                                                                                AWS IAM PolicyのForAllValuesを勘違いしてた件 - LayerX エンジニアブログ
                                                                              • WindowsのPowerShellのプロファイルを設定する (1/2)

                                                                                そもそもPowerShellのプロファイルとは PowerShellやWindows PowerShell(以下、PowerShellと総称)で、いつも同じオブジェクトを使うことがある。こうしたとき、Profile(プロファイル)と呼ばれる機能を使うことで、起動時に変数や関数などを登録できる。 Profileは、テキスト形式のスクリプトファイルであり、起動時に読み込まれて、その内容に従って、変数や関数、エイリアスなどの定義をする。 プロファイルには、ユーザー、ホストにより4種類の組み合わせがある。 ユーザーの種別は、すべてのユーザー用と現在のユーザー用の2つがある。またホストは、すべてのホスト用と現在のホスト用の2つがある。ホストの種別は、リモートシェル操作をするときに利用される。ローカルホストでは「すべてのホスト」と「現在のホスト」用が順に適用される。 リモートシェルの場合には、リモート

                                                                                  WindowsのPowerShellのプロファイルを設定する (1/2)
                                                                                • site: 検索演算子の誤った使い方をこの世からなくしたい - ブログ - 株式会社JADE

                                                                                  こんにちは、JADEでSEOを担当している藤井です。スイカゲームで苦手なフルーツはデコポンです。 本日はJADEブログにしては比較的簡単な基礎のお話なので、肩の力を抜いてお楽しみください。 突然ですが皆さんは“site:”を使ったことがありますか?SEOを生業としていて、このブログにたどり着くような方でしたら星の数ほどご利用になられている検索演算子、通称「サイトコロン」ですね。 しかしこのsite:検索、何年もSEOに携わっているのに誤った理解で使っている人もいるみたいなんです。公式ドキュメントを読み直したところ、私自身も一部誤解していたことに気がついたので、今日はその内容を共有させていただきます。 一緒に学びましょう! (2024年3月時点のGoogle検索セントラルのドキュメントを参考に執筆しています。) site: を使って、特定のURLがインデックス登録されていることを確認できます

                                                                                    site: 検索演算子の誤った使い方をこの世からなくしたい - ブログ - 株式会社JADE