Online TestConf 2020 振り返り会で登壇した資料です。 良いテスターから素晴らしいテスターになるにはどうしたらいいかを、 素晴らしいテスターは何をしているかという切り口から解説したものです。 Japanese version of Mike Lyles' work https:…
マイナンバーカードは、日本で最も普及した身分証明書です。さらにデジタル対応に向けて基本4情報をカードから取得する機能も備えており、今後様々なシーンで役立つことが期待されています。 こうしたカードの普及は「鶏と卵」の関係で、様々な利用シーンが拡大して自然に利用者が増えるか、カードが普及したから利用シーンが増えるか、どちらが先かという議論が長く続いていました。 政府は、当初は前者を狙っていたようですが、利用シーンが増えることはなかったので、カード普及に力を入れる方針に切り替えました(というように見えます)。結果としてカードはかなりの普及率となったので、今後は利用シーンの拡大が重要になってきます。 その一環として検討が進められていたのが災害時のマイナンバーカードの活用です。 デジタル庁による、災害時のマイナンバーカード利用を想定した実証実験の一例。報告書PDFより 避難所運営は大きな負担 災害の
1. はじめに こんにちは。ソーシャル経済メディア「NewsPicks」でエンジニアをしております小林です! 皆さんは英語学習に取り組んでいらっしゃいますか?エンジニアとして技術ドキュメントや国際カンファレンスの動画等で英語に触れる機会があると思います。また、技術的なスキルはあるが、英語を話すことが苦手な場合、将来的に市場でどう評価されているかの動向も気になるところです。 最新の2023年度の報告によると、世界的にITエンジニアの給与が上昇している一方、日本では前年比USドルベースで5.9%減少、現地通貨(円)ベースでもわずか0.4%増加に留まっています。残念ながら、世界と比較した時に日本の給与の優位性がなかった一年となりました。今後もこの差が開く一方であれば、個人や企業が国際市場で競争力を保つために、英語能力の向上も必要になる機会が高まっていくことを示唆しています。 しかし、「英語力を伸
表が示すようにBlueskyにはDM(ダイレクトメッセージ)もなく、非公開アカウント設定もなく、投稿範囲の指定もできない。ハッシュタグすらもない。 見かけがXに似ているといっても、その中身は運営陣の風変わりな設計思想に基づいている点に留意しなければならない。 なんなら以前はブロック機能もなかった。単に見たくないだけならミュート機能で十分というのが運営陣の認識だったのだが、ユーザからの粘り強い要望を受けてようやく実装された経緯がある。この一件を見ても電子決済やマッチングにまで幅広く手を出そうとしているXとは対極の理念を持っていることが分かるかと思う。 モデレーションの程度も今時のSNSにしては珍しく明快な方だと言える。というのも、初期状態では暴力・性的な投稿が非表示化されているが、これらは単純な設定変更ですべて可視化できる。つまり、運営陣は過激な表現が流通しうる実態を予め認めており、投稿その
2024年1月時点のAWSベストプラクティスに従って作成しました 好評でしたら続編も検討します 1. 環境ごとにアカウントを分離する 本番、検証、開発ごとにアカウントを分割しましょう ✕良くない例 ◎良い例 最初にアカウント分割しておかないと、後で分割するのはとても大変です アカウントを分割することで「検証と思って作業したら、実は本番だった」のような事故を減らすことができます コストがアカウント単位で集計されるため、環境ごとのコストを簡単に算出することができます AWS Organizationsを使用することで、各環境に応じた権限設定が簡単にでき、ガバナンスを強化することができます AWSアカウントはAWS Control TowerのAccount Factoryを使用することで、クレジットカード情報を都度入力することなく簡単にアカウントの払い出しが可能です また、AWS Contro
本記事は「GitHub Copilot とのペアプロ TDD でつくるローグライク RPG」の書評です。題名にローグライクRPGとあるのでゲーム開発の本なのかなと思ってしまいますが、本題は仕様の端的な表現をもたないシステムを LLM を使って真っ当に開発する方法の解説だと思います。タイトルにローグライクRPGと書いていることでゲーム開発に興味のない人の興味を失わせてしまい損をしている気がします。 背景 最近の LLM の流行を受けて私も Chat-GPT や GitHub Copilot といった LLM を開発で利用しています。端的に仕様を表現できるシステムは LLM に質問して実装を得る方が自分で実装するより圧倒的に速く正確であるという感想を抱いています。ただ端的に仕様を表現できるシステムばかりではありません。えてして価値を生んでいるシステムというのは端的な仕様の表現が存在しないもので
みなさん、こんちにはmです。 今回は私が1年の期間でマルウェア解析のスキル0から習得するまでに取り組んだ方法をまとめました。 初めに開始時のスキルや1年間でかけたコスト、スケジュールなどを共有します。 開始時のスキルなど 表層解析、動的解析、静的解析の違いもあまり理解していない プログラミングはPythonを学び始めた程度 低レイヤーの知識なし アセンブリの知識なし Windowsアプリケーション開発の経験なし SOCアナリストとしてブルーチームの知識は多少 脆弱性診断の経験も(深くはないが)多少 エンジニア歴7、8ヶ月目くらい ざっくりですが、このようにマルウェア解析に絡んでくる知識はほぼ0でした。 学習にかけたトータルコスト 書籍:約5万円 オンライン教材:12万円 約17万円近く1年間に使いましたが、お金で直接スキルは買えないので必要経費です。 なお、オンライン教材の12万円について
概要 Prometheus未経験の非インフラエンジニアが、Grafanaでサーバモニタリングができるようになるまでの 軌跡を記録します。 とりあえず、モニタリングができることが目標なので運用面の考慮等はしていませんが、参考になれば幸 いです。 概要 きっかけ Prometheusとは Grafanaとは 今回構築する環境の構成 ①prometheus server ②exporter ③Grafana インストール 前提条件 ②exporterのインストール (1)ソースをダウンロード (2)ダウンロードしたソースを解凍する (3)node_exporterを起動する (4)node_exporterの起動確認 ①prometheus serverのインストール (1)ソースをダウンロード (2)ダウンロードしたソースを解凍する (3)Prometheusの設定ファイルを編集する (4)p
デプロイ頻度とリードタイムは、開発チームが自らのパフォーマンスをモニタリングするうえで欠かせないメトリクスである。それらが、収益性や市場占有率といった組織パフォーマンスに影響を与えるからだ。その調査結果は、DevOps Research and Assessment(DORA)が特定した4つのキーメトリクス、いわゆる「DORAメトリクス」の要素として浸透した(後述するが、DORAメトリクスで扱うのは、リードタイムではなく「変更のリードタイム」である)。 その重要性ゆえに、チームや組織はこれらのメトリクスの計測と可視化に努める。可能な範囲で正確な値が欲しい。そうして、チケット管理ツールやバージョン管理システムからテレメトリを収集、集計し、チームのモニタリングダッシュボードにその実績値を可視化するのだ。 しかし、しばらくメトリクスを運用してみると、その扱いづらさに気づく。計測値や集計値のばらつ
昨年NewsPicks さんに取り上げてもらって最近動画が公開されました。そこでもお話させてもらっていることなのですが、アメリカで働きはじめると日本人からすると「納期が無い」感覚が物凄く衝撃的だった。 最近、納期が無いことと生産性について頭の中で整理がついてきたのでシェアしておこうと思う。ちなみに、動画も含めて、私の発言は私の体験と意見であり、所属会社には全く関係が無いことを改めてお断りしておきます。 日米納期の感覚の違い アメリカで働いていると、日本人からすると納期がほとんどないという感じを受ける。もちろん納期があるものもあるが「本当に必要なもの」に限られる。例えば、大きなカンファレンスで何かの製品を発表するとかそんなのだと納期はもちろんある。そうでなれけばほとんど無いという感覚だ。私の所属会社だけではなく、北米の他の会社の人も同じような感覚らしいので文化によるものだと思う。 常に納期が
はじめに 先日、私が第1特集「新しいソフトウェアテスト講座」の第1章「ソフトウェアテストとは何か?」を寄稿した、『Software Design 2024年2月号』が発売されました。 gihyo.jp この雑誌を読んだ黒柴さんが、雑誌の第1特集をキッカケとして*1ブログ記事を書いてくださりました。ありがとうございます! note.com そこで、本記事では、上記の記事に載っている題材について、第1特集の第1章でお伝えした内容を活用して、改善案を書いてみたいと思います。 目次 はじめに 目次 黒柴さんのブログ記事の概要 テストプロセスを踏まえて考え直す テスト分析 現在の勤務に応じた表示に関するテスト設計およびテスト実装 テスト設計(同値分割) テスト設計(境界値分析) テスト実装 2024/02/06追記 日付を跨いだ場合の表示に関するテスト設計およびテスト実装 テスト設計 テスト実装 テ
良い課題を選ぶことがなぜ重要なのかについて説明したスライドです。言っていることはシンプルなので、ざっと読んでいただく程度で良いと思います。 東京大学 FoundX の各種リソース •FoundX Review - 起業家向けノウハウ情報 •FoundX Resource - 整理された記事の紹介 •FoundX Online School - 30以上の学習ビデオ教材 •FoundX Founders Program - 個室の無償提供とコミュニティ •FoundX Pre-Founders Program - 起業準備プログラム •FoundX Fellows Program - アイデア探しの支援プログラム 更なる文献 •イシューから始めよ •「インパクトからはじめよ」 — デザイン思考、アート思考、インパクト思考について •スタートアップでは課題が大事!でもそれは何故? - 価値の考
こんにちは、配配メール開発エンジニアのhiro_jiです。 突然ですが、負荷テストの進め方ってイメージできますか? ある程度経験があれば難なく進めることができると思いますが、そうでない場合はそもそも進め方のイメージが湧きづらいかと思います。 かくいう私も最初は何から手を付ければよいか分からなかった記憶があります。。。 そこで今回は負荷テスト初心者の方向けに、私の所属するチームで実施している手順を紹介します! 負荷テストとは? 負荷テストのフロー 全体像 方針検討 詳細計画 テスト準備 テスト実施 評価 分析・チューニング おわりに 負荷テストとは? 本題に入る前に、負荷テストとは何かについて軽く触れておきます。 負荷テストとは、特定の条件下でシステムやアプリが示す性能を評価、検証するものであり、運用中の障害を未然に防いだり、パフォーマンスの問題やボトルネックを改善するために非常に重要な役割
またスループットが計算時間 (compute input + compute infer + compute output) の逆数と近い値になっていることに注目してください。これは下図のようにGPUがリクエストをすき間なく直列的に処理していることを示しています。仮にGPUが遊んでいる時間があるとするとスループットは計算時間の逆数より小さくなるはずです。このようにGPUがすき間なくリクエストを処理している状況で、低精度計算によって計算時間が減ればその分、スループットが上昇することが見て取れると思います。 この節のように、レスポンスタイムとスループットの両方の改善は、システムパフォーマンスの観点から見てもいいことずくめです。数値誤差が問題にならないことが確認できていれば低精度計算をぜひ活用すべきでしょう。一方で次節の内容はレスポンスタイムの悪化を許容した上でスループットの改善を目指す内容にな
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